Push model using huggingface_hub.
Browse files- 1_Pooling/config.json +10 -0
- README.md +373 -0
- config.json +29 -0
- config_sentence_transformers.json +10 -0
- config_setfit.json +4 -0
- model.safetensors +3 -0
- model_head.pkl +3 -0
- modules.json +14 -0
- sentence_bert_config.json +4 -0
- special_tokens_map.json +51 -0
- tokenizer.json +0 -0
- tokenizer_config.json +66 -0
- vocab.txt +0 -0
1_Pooling/config.json
ADDED
@@ -0,0 +1,10 @@
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{
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2 |
+
"word_embedding_dimension": 768,
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3 |
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"pooling_mode_cls_token": false,
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4 |
+
"pooling_mode_mean_tokens": true,
|
5 |
+
"pooling_mode_max_tokens": false,
|
6 |
+
"pooling_mode_mean_sqrt_len_tokens": false,
|
7 |
+
"pooling_mode_weightedmean_tokens": false,
|
8 |
+
"pooling_mode_lasttoken": false,
|
9 |
+
"include_prompt": true
|
10 |
+
}
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README.md
ADDED
@@ -0,0 +1,373 @@
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1 |
+
---
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2 |
+
tags:
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3 |
+
- setfit
|
4 |
+
- sentence-transformers
|
5 |
+
- text-classification
|
6 |
+
- generated_from_setfit_trainer
|
7 |
+
widget:
|
8 |
+
- text: 아기 모자 돌 유아 캡 털 모자 벙거지 비니 두돌 베레모 겨울 보넷 바라클라바 방한 [B타입] 바라클라바&방한모_B3-무지 바라클라바_블랙
|
9 |
+
출산/육아 > 유아동잡화 > 모자
|
10 |
+
- text: 23겨울 색종이장갑 노랑 출산/육아 > 유아동잡화 > 장갑
|
11 |
+
- text: 어린이 미니 캐릭터 공룡 크로스백 소지품 분실방지 힙색 공룡디자인 어린이크로스백 유아용가방 소지품보관 블루 출산/육아 > 유아동잡화
|
12 |
+
> 가방 > 크로스백
|
13 |
+
- text: 콜맨슈즈 바론2 아동 레인부츠 키즈장화 네이비_210 출산/육아 > 유아동잡화 > 신발 > 장화
|
14 |
+
- text: 마리앤키즈 유아 아동 아기 겨울 여아털구두 05_MK-R09_레인보우 퍼플_170 출산/육아 > 유아동잡화 > 신발 > 구두
|
15 |
+
metrics:
|
16 |
+
- accuracy
|
17 |
+
pipeline_tag: text-classification
|
18 |
+
library_name: setfit
|
19 |
+
inference: true
|
20 |
+
base_model: mini1013/master_domain
|
21 |
+
model-index:
|
22 |
+
- name: SetFit with mini1013/master_domain
|
23 |
+
results:
|
24 |
+
- task:
|
25 |
+
type: text-classification
|
26 |
+
name: Text Classification
|
27 |
+
dataset:
|
28 |
+
name: Unknown
|
29 |
+
type: unknown
|
30 |
+
split: test
|
31 |
+
metrics:
|
32 |
+
- type: accuracy
|
33 |
+
value: 1.0
|
34 |
+
name: Accuracy
|
35 |
+
---
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36 |
+
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37 |
+
# SetFit with mini1013/master_domain
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38 |
+
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39 |
+
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.
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40 |
+
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41 |
+
The model has been trained using an efficient few-shot learning technique that involves:
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42 |
+
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43 |
+
1. Fine-tuning a [Sentence Transformer](https://www.sbert.net) with contrastive learning.
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44 |
+
2. Training a classification head with features from the fine-tuned Sentence Transformer.
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45 |
+
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## Model Details
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47 |
+
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+
### Model Description
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49 |
+
- **Model Type:** SetFit
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50 |
+
- **Sentence Transformer body:** [mini1013/master_domain](https://huggingface.co/mini1013/master_domain)
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51 |
+
- **Classification head:** a [LogisticRegression](https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.linear_model.LogisticRegression.html) instance
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52 |
+
- **Maximum Sequence Length:** 512 tokens
|
53 |
+
- **Number of Classes:** 18 classes
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54 |
+
<!-- - **Training Dataset:** [Unknown](https://huggingface.co/datasets/unknown) -->
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55 |
+
<!-- - **Language:** Unknown -->
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56 |
+
<!-- - **License:** Unknown -->
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57 |
+
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58 |
+
### Model Sources
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59 |
+
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60 |
+
- **Repository:** [SetFit on GitHub](https://github.com/huggingface/setfit)
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61 |
+
- **Paper:** [Efficient Few-Shot Learning Without Prompts](https://arxiv.org/abs/2209.11055)
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62 |
+
- **Blogpost:** [SetFit: Efficient Few-Shot Learning Without Prompts](https://huggingface.co/blog/setfit)
|
63 |
+
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64 |
+
### Model Labels
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65 |
+
| Label | Examples |
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66 |
+
|:------|:-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|
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67 |
+
| 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> |
|
68 |
+
| 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> |
|
69 |
+
| 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 ���즈 이어머프 NA5IP50S ONE 출산/육아 > 유아동잡화 > 귀마개'</li></ul> |
|
70 |
+
| 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> |
|
71 |
+
| 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> |
|
72 |
+
| 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> |
|
73 |
+
| 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> |
|
74 |
+
| 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> |
|
75 |
+
| 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> |
|
76 |
+
| 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> |
|
77 |
+
| 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> |
|
78 |
+
| 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> |
|
79 |
+
| 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> |
|
80 |
+
| 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> |
|
81 |
+
| 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> |
|
82 |
+
| 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> |
|
83 |
+
| 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> |
|
84 |
+
| 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> |
|
85 |
+
|
86 |
+
## Evaluation
|
87 |
+
|
88 |
+
### Metrics
|
89 |
+
| Label | Accuracy |
|
90 |
+
|:--------|:---------|
|
91 |
+
| **all** | 1.0 |
|
92 |
+
|
93 |
+
## Uses
|
94 |
+
|
95 |
+
### Direct Use for Inference
|
96 |
+
|
97 |
+
First install the SetFit library:
|
98 |
+
|
99 |
+
```bash
|
100 |
+
pip install setfit
|
101 |
+
```
|
102 |
+
|
103 |
+
Then you can load this model and run inference.
|
104 |
+
|
105 |
+
```python
|
106 |
+
from setfit import SetFitModel
|
107 |
+
|
108 |
+
# Download from the 🤗 Hub
|
109 |
+
model = SetFitModel.from_pretrained("mini1013/master_cate_bc20")
|
110 |
+
# Run inference
|
111 |
+
preds = model("23겨울 색종이장갑 노랑 출산/육아 > 유아동잡화 > 장갑")
|
112 |
+
```
|
113 |
+
|
114 |
+
<!--
|
115 |
+
### Downstream Use
|
116 |
+
|
117 |
+
*List how someone could finetune this model on their own dataset.*
|
118 |
+
-->
|
119 |
+
|
120 |
+
<!--
|
121 |
+
### Out-of-Scope Use
|
122 |
+
|
123 |
+
*List how the model may foreseeably be misused and address what users ought not to do with the model.*
|
124 |
+
-->
|
125 |
+
|
126 |
+
<!--
|
127 |
+
## Bias, Risks and Limitations
|
128 |
+
|
129 |
+
*What are the known or foreseeable issues stemming from this model? You could also flag here known failure cases or weaknesses of the model.*
|
130 |
+
-->
|
131 |
+
|
132 |
+
<!--
|
133 |
+
### Recommendations
|
134 |
+
|
135 |
+
*What are recommendations with respect to the foreseeable issues? For example, filtering explicit content.*
|
136 |
+
-->
|
137 |
+
|
138 |
+
## Training Details
|
139 |
+
|
140 |
+
### Training Set Metrics
|
141 |
+
| Training set | Min | Median | Max |
|
142 |
+
|:-------------|:----|:--------|:----|
|
143 |
+
| Word count | 7 | 15.3769 | 28 |
|
144 |
+
|
145 |
+
| Label | Training Sample Count |
|
146 |
+
|:------|:----------------------|
|
147 |
+
| 0.0 | 70 |
|
148 |
+
| 1.0 | 70 |
|
149 |
+
| 2.0 | 70 |
|
150 |
+
| 3.0 | 70 |
|
151 |
+
| 4.0 | 70 |
|
152 |
+
| 5.0 | 70 |
|
153 |
+
| 6.0 | 70 |
|
154 |
+
| 7.0 | 70 |
|
155 |
+
| 8.0 | 70 |
|
156 |
+
| 9.0 | 70 |
|
157 |
+
| 10.0 | 70 |
|
158 |
+
| 11.0 | 70 |
|
159 |
+
| 12.0 | 70 |
|
160 |
+
| 13.0 | 70 |
|
161 |
+
| 14.0 | 70 |
|
162 |
+
| 15.0 | 70 |
|
163 |
+
| 16.0 | 20 |
|
164 |
+
| 17.0 | 70 |
|
165 |
+
|
166 |
+
### Training Hyperparameters
|
167 |
+
- batch_size: (256, 256)
|
168 |
+
- num_epochs: (30, 30)
|
169 |
+
- max_steps: -1
|
170 |
+
- sampling_strategy: oversampling
|
171 |
+
- num_iterations: 50
|
172 |
+
- body_learning_rate: (2e-05, 1e-05)
|
173 |
+
- head_learning_rate: 0.01
|
174 |
+
- loss: CosineSimilarityLoss
|
175 |
+
- distance_metric: cosine_distance
|
176 |
+
- margin: 0.25
|
177 |
+
- end_to_end: False
|
178 |
+
- use_amp: False
|
179 |
+
- warmup_proportion: 0.1
|
180 |
+
- l2_weight: 0.01
|
181 |
+
- seed: 42
|
182 |
+
- eval_max_steps: -1
|
183 |
+
- load_best_model_at_end: False
|
184 |
+
|
185 |
+
### Training Results
|
186 |
+
| Epoch | Step | Training Loss | Validation Loss |
|
187 |
+
|:-------:|:----:|:-------------:|:---------------:|
|
188 |
+
| 0.0042 | 1 | 0.4815 | - |
|
189 |
+
| 0.2110 | 50 | 0.5015 | - |
|
190 |
+
| 0.4219 | 100 | 0.425 | - |
|
191 |
+
| 0.6329 | 150 | 0.1055 | - |
|
192 |
+
| 0.8439 | 200 | 0.035 | - |
|
193 |
+
| 1.0549 | 250 | 0.0152 | - |
|
194 |
+
| 1.2658 | 300 | 0.0077 | - |
|
195 |
+
| 1.4768 | 350 | 0.0043 | - |
|
196 |
+
| 1.6878 | 400 | 0.0018 | - |
|
197 |
+
| 1.8987 | 450 | 0.0008 | - |
|
198 |
+
| 2.1097 | 500 | 0.0009 | - |
|
199 |
+
| 2.3207 | 550 | 0.0008 | - |
|
200 |
+
| 2.5316 | 600 | 0.0006 | - |
|
201 |
+
| 2.7426 | 650 | 0.0004 | - |
|
202 |
+
| 2.9536 | 700 | 0.0002 | - |
|
203 |
+
| 3.1646 | 750 | 0.0001 | - |
|
204 |
+
| 3.3755 | 800 | 0.0001 | - |
|
205 |
+
| 3.5865 | 850 | 0.0001 | - |
|
206 |
+
| 3.7975 | 900 | 0.0001 | - |
|
207 |
+
| 4.0084 | 950 | 0.0 | - |
|
208 |
+
| 4.2194 | 1000 | 0.0 | - |
|
209 |
+
| 4.4304 | 1050 | 0.0 | - |
|
210 |
+
| 4.6414 | 1100 | 0.0 | - |
|
211 |
+
| 4.8523 | 1150 | 0.0 | - |
|
212 |
+
| 5.0633 | 1200 | 0.0 | - |
|
213 |
+
| 5.2743 | 1250 | 0.0 | - |
|
214 |
+
| 5.4852 | 1300 | 0.0 | - |
|
215 |
+
| 5.6962 | 1350 | 0.0 | - |
|
216 |
+
| 5.9072 | 1400 | 0.0 | - |
|
217 |
+
| 6.1181 | 1450 | 0.0 | - |
|
218 |
+
| 6.3291 | 1500 | 0.0 | - |
|
219 |
+
| 6.5401 | 1550 | 0.0 | - |
|
220 |
+
| 6.7511 | 1600 | 0.0 | - |
|
221 |
+
| 6.9620 | 1650 | 0.0 | - |
|
222 |
+
| 7.1730 | 1700 | 0.0 | - |
|
223 |
+
| 7.3840 | 1750 | 0.0 | - |
|
224 |
+
| 7.5949 | 1800 | 0.0 | - |
|
225 |
+
| 7.8059 | 1850 | 0.0 | - |
|
226 |
+
| 8.0169 | 1900 | 0.0 | - |
|
227 |
+
| 8.2278 | 1950 | 0.0 | - |
|
228 |
+
| 8.4388 | 2000 | 0.0 | - |
|
229 |
+
| 8.6498 | 2050 | 0.0 | - |
|
230 |
+
| 8.8608 | 2100 | 0.0 | - |
|
231 |
+
| 9.0717 | 2150 | 0.0 | - |
|
232 |
+
| 9.2827 | 2200 | 0.0 | - |
|
233 |
+
| 9.4937 | 2250 | 0.0 | - |
|
234 |
+
| 9.7046 | 2300 | 0.0 | - |
|
235 |
+
| 9.9156 | 2350 | 0.0 | - |
|
236 |
+
| 10.1266 | 2400 | 0.0 | - |
|
237 |
+
| 10.3376 | 2450 | 0.0 | - |
|
238 |
+
| 10.5485 | 2500 | 0.0 | - |
|
239 |
+
| 10.7595 | 2550 | 0.0 | - |
|
240 |
+
| 10.9705 | 2600 | 0.0 | - |
|
241 |
+
| 11.1814 | 2650 | 0.0 | - |
|
242 |
+
| 11.3924 | 2700 | 0.0 | - |
|
243 |
+
| 11.6034 | 2750 | 0.0 | - |
|
244 |
+
| 11.8143 | 2800 | 0.0 | - |
|
245 |
+
| 12.0253 | 2850 | 0.0 | - |
|
246 |
+
| 12.2363 | 2900 | 0.0 | - |
|
247 |
+
| 12.4473 | 2950 | 0.0 | - |
|
248 |
+
| 12.6582 | 3000 | 0.0 | - |
|
249 |
+
| 12.8692 | 3050 | 0.0 | - |
|
250 |
+
| 13.0802 | 3100 | 0.0 | - |
|
251 |
+
| 13.2911 | 3150 | 0.0 | - |
|
252 |
+
| 13.5021 | 3200 | 0.0 | - |
|
253 |
+
| 13.7131 | 3250 | 0.0 | - |
|
254 |
+
| 13.9241 | 3300 | 0.0 | - |
|
255 |
+
| 14.1350 | 3350 | 0.0 | - |
|
256 |
+
| 14.3460 | 3400 | 0.0 | - |
|
257 |
+
| 14.5570 | 3450 | 0.0 | - |
|
258 |
+
| 14.7679 | 3500 | 0.0 | - |
|
259 |
+
| 14.9789 | 3550 | 0.0 | - |
|
260 |
+
| 15.1899 | 3600 | 0.0 | - |
|
261 |
+
| 15.4008 | 3650 | 0.0 | - |
|
262 |
+
| 15.6118 | 3700 | 0.0 | - |
|
263 |
+
| 15.8228 | 3750 | 0.0 | - |
|
264 |
+
| 16.0338 | 3800 | 0.0 | - |
|
265 |
+
| 16.2447 | 3850 | 0.0 | - |
|
266 |
+
| 16.4557 | 3900 | 0.0 | - |
|
267 |
+
| 16.6667 | 3950 | 0.0 | - |
|
268 |
+
| 16.8776 | 4000 | 0.0 | - |
|
269 |
+
| 17.0886 | 4050 | 0.0 | - |
|
270 |
+
| 17.2996 | 4100 | 0.0 | - |
|
271 |
+
| 17.5105 | 4150 | 0.0 | - |
|
272 |
+
| 17.7215 | 4200 | 0.0 | - |
|
273 |
+
| 17.9325 | 4250 | 0.0 | - |
|
274 |
+
| 18.1435 | 4300 | 0.0 | - |
|
275 |
+
| 18.3544 | 4350 | 0.0 | - |
|
276 |
+
| 18.5654 | 4400 | 0.0 | - |
|
277 |
+
| 18.7764 | 4450 | 0.0 | - |
|
278 |
+
| 18.9873 | 4500 | 0.0 | - |
|
279 |
+
| 19.1983 | 4550 | 0.0 | - |
|
280 |
+
| 19.4093 | 4600 | 0.0 | - |
|
281 |
+
| 19.6203 | 4650 | 0.0 | - |
|
282 |
+
| 19.8312 | 4700 | 0.0 | - |
|
283 |
+
| 20.0422 | 4750 | 0.0 | - |
|
284 |
+
| 20.2532 | 4800 | 0.0 | - |
|
285 |
+
| 20.4641 | 4850 | 0.0 | - |
|
286 |
+
| 20.6751 | 4900 | 0.0 | - |
|
287 |
+
| 20.8861 | 4950 | 0.0 | - |
|
288 |
+
| 21.0970 | 5000 | 0.0 | - |
|
289 |
+
| 21.3080 | 5050 | 0.0 | - |
|
290 |
+
| 21.5190 | 5100 | 0.0 | - |
|
291 |
+
| 21.7300 | 5150 | 0.0 | - |
|
292 |
+
| 21.9409 | 5200 | 0.0 | - |
|
293 |
+
| 22.1519 | 5250 | 0.0 | - |
|
294 |
+
| 22.3629 | 5300 | 0.0 | - |
|
295 |
+
| 22.5738 | 5350 | 0.0 | - |
|
296 |
+
| 22.7848 | 5400 | 0.0 | - |
|
297 |
+
| 22.9958 | 5450 | 0.0 | - |
|
298 |
+
| 23.2068 | 5500 | 0.0 | - |
|
299 |
+
| 23.4177 | 5550 | 0.0 | - |
|
300 |
+
| 23.6287 | 5600 | 0.0 | - |
|
301 |
+
| 23.8397 | 5650 | 0.0 | - |
|
302 |
+
| 24.0506 | 5700 | 0.0 | - |
|
303 |
+
| 24.2616 | 5750 | 0.0 | - |
|
304 |
+
| 24.4726 | 5800 | 0.0 | - |
|
305 |
+
| 24.6835 | 5850 | 0.0 | - |
|
306 |
+
| 24.8945 | 5900 | 0.0 | - |
|
307 |
+
| 25.1055 | 5950 | 0.0 | - |
|
308 |
+
| 25.3165 | 6000 | 0.0 | - |
|
309 |
+
| 25.5274 | 6050 | 0.0 | - |
|
310 |
+
| 25.7384 | 6100 | 0.0 | - |
|
311 |
+
| 25.9494 | 6150 | 0.0 | - |
|
312 |
+
| 26.1603 | 6200 | 0.0 | - |
|
313 |
+
| 26.3713 | 6250 | 0.0 | - |
|
314 |
+
| 26.5823 | 6300 | 0.0 | - |
|
315 |
+
| 26.7932 | 6350 | 0.0 | - |
|
316 |
+
| 27.0042 | 6400 | 0.0 | - |
|
317 |
+
| 27.2152 | 6450 | 0.0 | - |
|
318 |
+
| 27.4262 | 6500 | 0.0 | - |
|
319 |
+
| 27.6371 | 6550 | 0.0 | - |
|
320 |
+
| 27.8481 | 6600 | 0.0 | - |
|
321 |
+
| 28.0591 | 6650 | 0.0 | - |
|
322 |
+
| 28.2700 | 6700 | 0.0 | - |
|
323 |
+
| 28.4810 | 6750 | 0.0 | - |
|
324 |
+
| 28.6920 | 6800 | 0.0 | - |
|
325 |
+
| 28.9030 | 6850 | 0.0 | - |
|
326 |
+
| 29.1139 | 6900 | 0.0 | - |
|
327 |
+
| 29.3249 | 6950 | 0.0 | - |
|
328 |
+
| 29.5359 | 7000 | 0.0 | - |
|
329 |
+
| 29.7468 | 7050 | 0.0 | - |
|
330 |
+
| 29.9578 | 7100 | 0.0 | - |
|
331 |
+
|
332 |
+
### Framework Versions
|
333 |
+
- Python: 3.10.12
|
334 |
+
- SetFit: 1.1.0
|
335 |
+
- Sentence Transformers: 3.3.1
|
336 |
+
- Transformers: 4.44.2
|
337 |
+
- PyTorch: 2.2.0a0+81ea7a4
|
338 |
+
- Datasets: 3.2.0
|
339 |
+
- Tokenizers: 0.19.1
|
340 |
+
|
341 |
+
## Citation
|
342 |
+
|
343 |
+
### BibTeX
|
344 |
+
```bibtex
|
345 |
+
@article{https://doi.org/10.48550/arxiv.2209.11055,
|
346 |
+
doi = {10.48550/ARXIV.2209.11055},
|
347 |
+
url = {https://arxiv.org/abs/2209.11055},
|
348 |
+
author = {Tunstall, Lewis and Reimers, Nils and Jo, Unso Eun Seo and Bates, Luke and Korat, Daniel and Wasserblat, Moshe and Pereg, Oren},
|
349 |
+
keywords = {Computation and Language (cs.CL), FOS: Computer and information sciences, FOS: Computer and information sciences},
|
350 |
+
title = {Efficient Few-Shot Learning Without Prompts},
|
351 |
+
publisher = {arXiv},
|
352 |
+
year = {2022},
|
353 |
+
copyright = {Creative Commons Attribution 4.0 International}
|
354 |
+
}
|
355 |
+
```
|
356 |
+
|
357 |
+
<!--
|
358 |
+
## Glossary
|
359 |
+
|
360 |
+
*Clearly define terms in order to be accessible across audiences.*
|
361 |
+
-->
|
362 |
+
|
363 |
+
<!--
|
364 |
+
## Model Card Authors
|
365 |
+
|
366 |
+
*Lists the people who create the model card, providing recognition and accountability for the detailed work that goes into its construction.*
|
367 |
+
-->
|
368 |
+
|
369 |
+
<!--
|
370 |
+
## Model Card Contact
|
371 |
+
|
372 |
+
*Provides a way for people who have updates to the Model Card, suggestions, or questions, to contact the Model Card authors.*
|
373 |
+
-->
|
config.json
ADDED
@@ -0,0 +1,29 @@
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
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|
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|
1 |
+
{
|
2 |
+
"_name_or_path": "mini1013/master_item_bc",
|
3 |
+
"architectures": [
|
4 |
+
"RobertaModel"
|
5 |
+
],
|
6 |
+
"attention_probs_dropout_prob": 0.1,
|
7 |
+
"bos_token_id": 0,
|
8 |
+
"classifier_dropout": null,
|
9 |
+
"eos_token_id": 2,
|
10 |
+
"gradient_checkpointing": false,
|
11 |
+
"hidden_act": "gelu",
|
12 |
+
"hidden_dropout_prob": 0.1,
|
13 |
+
"hidden_size": 768,
|
14 |
+
"initializer_range": 0.02,
|
15 |
+
"intermediate_size": 3072,
|
16 |
+
"layer_norm_eps": 1e-05,
|
17 |
+
"max_position_embeddings": 514,
|
18 |
+
"model_type": "roberta",
|
19 |
+
"num_attention_heads": 12,
|
20 |
+
"num_hidden_layers": 12,
|
21 |
+
"pad_token_id": 1,
|
22 |
+
"position_embedding_type": "absolute",
|
23 |
+
"tokenizer_class": "BertTokenizer",
|
24 |
+
"torch_dtype": "float32",
|
25 |
+
"transformers_version": "4.44.2",
|
26 |
+
"type_vocab_size": 1,
|
27 |
+
"use_cache": true,
|
28 |
+
"vocab_size": 32000
|
29 |
+
}
|
config_sentence_transformers.json
ADDED
@@ -0,0 +1,10 @@
|
|
|
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|
1 |
+
{
|
2 |
+
"__version__": {
|
3 |
+
"sentence_transformers": "3.3.1",
|
4 |
+
"transformers": "4.44.2",
|
5 |
+
"pytorch": "2.2.0a0+81ea7a4"
|
6 |
+
},
|
7 |
+
"prompts": {},
|
8 |
+
"default_prompt_name": null,
|
9 |
+
"similarity_fn_name": "cosine"
|
10 |
+
}
|
config_setfit.json
ADDED
@@ -0,0 +1,4 @@
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
1 |
+
{
|
2 |
+
"labels": null,
|
3 |
+
"normalize_embeddings": false
|
4 |
+
}
|
model.safetensors
ADDED
@@ -0,0 +1,3 @@
|
|
|
|
|
|
|
|
|
1 |
+
version https://git-lfs.github.com/spec/v1
|
2 |
+
oid sha256:04f59aa9cfb6859d9dec8f7f0944441a9c36eeff0c79ef691fc84c0e3925b7f2
|
3 |
+
size 442494816
|
model_head.pkl
ADDED
@@ -0,0 +1,3 @@
|
|
|
|
|
|
|
|
|
1 |
+
version https://git-lfs.github.com/spec/v1
|
2 |
+
oid sha256:784b78b45a9a24bac8343f747246adb1d94b27e4a4ba5d50c6a718be052fa625
|
3 |
+
size 111687
|
modules.json
ADDED
@@ -0,0 +1,14 @@
|
|
|
|
|
|
|
|
|
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|
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|
1 |
+
[
|
2 |
+
{
|
3 |
+
"idx": 0,
|
4 |
+
"name": "0",
|
5 |
+
"path": "",
|
6 |
+
"type": "sentence_transformers.models.Transformer"
|
7 |
+
},
|
8 |
+
{
|
9 |
+
"idx": 1,
|
10 |
+
"name": "1",
|
11 |
+
"path": "1_Pooling",
|
12 |
+
"type": "sentence_transformers.models.Pooling"
|
13 |
+
}
|
14 |
+
]
|
sentence_bert_config.json
ADDED
@@ -0,0 +1,4 @@
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
1 |
+
{
|
2 |
+
"max_seq_length": 512,
|
3 |
+
"do_lower_case": false
|
4 |
+
}
|
special_tokens_map.json
ADDED
@@ -0,0 +1,51 @@
|
|
|
|
|
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|
|
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|
|
1 |
+
{
|
2 |
+
"bos_token": {
|
3 |
+
"content": "[CLS]",
|
4 |
+
"lstrip": false,
|
5 |
+
"normalized": false,
|
6 |
+
"rstrip": false,
|
7 |
+
"single_word": false
|
8 |
+
},
|
9 |
+
"cls_token": {
|
10 |
+
"content": "[CLS]",
|
11 |
+
"lstrip": false,
|
12 |
+
"normalized": false,
|
13 |
+
"rstrip": false,
|
14 |
+
"single_word": false
|
15 |
+
},
|
16 |
+
"eos_token": {
|
17 |
+
"content": "[SEP]",
|
18 |
+
"lstrip": false,
|
19 |
+
"normalized": false,
|
20 |
+
"rstrip": false,
|
21 |
+
"single_word": false
|
22 |
+
},
|
23 |
+
"mask_token": {
|
24 |
+
"content": "[MASK]",
|
25 |
+
"lstrip": false,
|
26 |
+
"normalized": false,
|
27 |
+
"rstrip": false,
|
28 |
+
"single_word": false
|
29 |
+
},
|
30 |
+
"pad_token": {
|
31 |
+
"content": "[PAD]",
|
32 |
+
"lstrip": false,
|
33 |
+
"normalized": false,
|
34 |
+
"rstrip": false,
|
35 |
+
"single_word": false
|
36 |
+
},
|
37 |
+
"sep_token": {
|
38 |
+
"content": "[SEP]",
|
39 |
+
"lstrip": false,
|
40 |
+
"normalized": false,
|
41 |
+
"rstrip": false,
|
42 |
+
"single_word": false
|
43 |
+
},
|
44 |
+
"unk_token": {
|
45 |
+
"content": "[UNK]",
|
46 |
+
"lstrip": false,
|
47 |
+
"normalized": false,
|
48 |
+
"rstrip": false,
|
49 |
+
"single_word": false
|
50 |
+
}
|
51 |
+
}
|
tokenizer.json
ADDED
The diff for this file is too large to render.
See raw diff
|
|
tokenizer_config.json
ADDED
@@ -0,0 +1,66 @@
|
|
|
|
|
|
|
|
|
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|
|
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|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
1 |
+
{
|
2 |
+
"added_tokens_decoder": {
|
3 |
+
"0": {
|
4 |
+
"content": "[CLS]",
|
5 |
+
"lstrip": false,
|
6 |
+
"normalized": false,
|
7 |
+
"rstrip": false,
|
8 |
+
"single_word": false,
|
9 |
+
"special": true
|
10 |
+
},
|
11 |
+
"1": {
|
12 |
+
"content": "[PAD]",
|
13 |
+
"lstrip": false,
|
14 |
+
"normalized": false,
|
15 |
+
"rstrip": false,
|
16 |
+
"single_word": false,
|
17 |
+
"special": true
|
18 |
+
},
|
19 |
+
"2": {
|
20 |
+
"content": "[SEP]",
|
21 |
+
"lstrip": false,
|
22 |
+
"normalized": false,
|
23 |
+
"rstrip": false,
|
24 |
+
"single_word": false,
|
25 |
+
"special": true
|
26 |
+
},
|
27 |
+
"3": {
|
28 |
+
"content": "[UNK]",
|
29 |
+
"lstrip": false,
|
30 |
+
"normalized": false,
|
31 |
+
"rstrip": false,
|
32 |
+
"single_word": false,
|
33 |
+
"special": true
|
34 |
+
},
|
35 |
+
"4": {
|
36 |
+
"content": "[MASK]",
|
37 |
+
"lstrip": false,
|
38 |
+
"normalized": false,
|
39 |
+
"rstrip": false,
|
40 |
+
"single_word": false,
|
41 |
+
"special": true
|
42 |
+
}
|
43 |
+
},
|
44 |
+
"bos_token": "[CLS]",
|
45 |
+
"clean_up_tokenization_spaces": false,
|
46 |
+
"cls_token": "[CLS]",
|
47 |
+
"do_basic_tokenize": true,
|
48 |
+
"do_lower_case": false,
|
49 |
+
"eos_token": "[SEP]",
|
50 |
+
"mask_token": "[MASK]",
|
51 |
+
"max_length": 512,
|
52 |
+
"model_max_length": 512,
|
53 |
+
"never_split": null,
|
54 |
+
"pad_to_multiple_of": null,
|
55 |
+
"pad_token": "[PAD]",
|
56 |
+
"pad_token_type_id": 0,
|
57 |
+
"padding_side": "right",
|
58 |
+
"sep_token": "[SEP]",
|
59 |
+
"stride": 0,
|
60 |
+
"strip_accents": null,
|
61 |
+
"tokenize_chinese_chars": true,
|
62 |
+
"tokenizer_class": "BertTokenizer",
|
63 |
+
"truncation_side": "right",
|
64 |
+
"truncation_strategy": "longest_first",
|
65 |
+
"unk_token": "[UNK]"
|
66 |
+
}
|
vocab.txt
ADDED
The diff for this file is too large to render.
See raw diff
|
|