File size: 34,078 Bytes
7fadf38 |
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 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126 127 128 129 130 131 132 133 134 135 136 137 138 139 140 141 142 143 144 145 146 147 148 149 150 151 152 153 154 155 156 157 158 159 160 161 162 163 164 165 166 167 168 169 170 171 172 173 174 175 176 177 178 179 180 181 182 183 184 185 186 187 188 189 190 191 192 193 194 195 196 197 198 199 200 201 202 203 204 205 206 207 208 209 210 211 212 213 214 215 216 217 218 219 220 221 222 223 224 225 226 227 228 229 230 231 232 233 234 235 236 237 238 239 240 241 242 243 244 245 246 247 248 249 250 251 252 253 254 255 256 257 258 259 260 261 262 263 264 265 266 267 268 269 270 271 272 273 274 275 276 277 278 279 280 281 282 283 284 285 286 287 288 289 290 291 292 293 294 295 296 297 298 299 300 301 302 303 304 305 306 307 308 309 310 311 312 313 314 315 316 317 318 319 320 321 322 323 324 325 326 327 328 329 330 331 332 333 334 335 336 337 338 339 340 341 342 343 344 345 346 347 348 349 350 351 352 353 354 355 356 357 358 359 360 361 362 363 364 365 366 367 368 369 370 371 372 373 374 375 376 377 378 379 380 381 382 383 384 385 386 387 388 389 390 391 392 393 394 395 396 397 398 399 400 401 402 403 404 405 406 407 408 409 410 411 412 413 414 415 416 417 418 419 420 421 422 423 424 425 426 427 428 429 430 431 432 433 434 435 436 437 438 439 440 441 442 443 444 445 446 447 448 449 450 451 452 453 454 455 456 457 458 459 460 461 462 463 464 465 466 467 468 469 470 471 472 473 474 475 476 477 478 479 480 481 482 483 484 485 486 487 488 489 490 491 492 493 494 495 496 497 498 499 500 501 502 503 504 505 506 507 508 509 510 511 512 513 514 515 516 517 518 519 520 521 522 523 524 525 526 527 528 529 530 531 532 533 534 535 536 537 538 539 540 541 |
---
base_model: mini1013/master_domain
library_name: setfit
metrics:
- accuracy
pipeline_tag: text-classification
tags:
- setfit
- sentence-transformers
- text-classification
- generated_from_setfit_trainer
widget:
- text: 랑콤 - 뗑 아이돌 울트라 웨어 24H 웨어 & 컴포트 파운데이션 SPF 15 04 Beige Nature ssg > 뷰티 > 메이크업
> 베이스메이크업 > 파우더/팩트 ssg > 뷰티 > 메이크업 > 베이스메이크업 > 파우더/팩트
- text: 아이오페 에어쿠션 (본품+리필)/퍼프 내추럴 - 23호(베이지) (#M)화장품/향수>베이스메이크업>파우더/트윈케이크 Gmarket
> 뷰티 > 화장품/향수 > 베이스메이크업 > 파우더/트윈케이크
- text: '[중복20%+사은 ] 한스킨 모공앰플 런칭 Sale UP TO 78% 外 비비크림/컨실러/클렌징오일/선크림 11.수퍼 매직 비비크림
1+1_1+1 프리미엄 수퍼매직 비비 [B0007508] 쇼킹딜 홈>뷰티>선케어/메이크업>페이스메이크업;11st>뷰티>선케어/메이크업>페이스메이크업;11st>메이크업>페이스메이크업>BB크림;11st
> 뷰티 > 메이크업 > 페이스메이크업 11st Hour Event > 패션/뷰티 > 뷰티 > 선케어/메이크업 > 페이스메이크업'
- text: 메이블린 뉴욕 쿠션봉 컨실러 2개 페어_마블120 라이트 ssg > 뷰티 > 메이크업 > 베이스메이크업 > 컨실러 ssg > 뷰티 >
메이크업 > 베이스메이크업 > 컨실러
- text: 쏘내추럴 올 데이 메이크업 픽서 75ml (안개분사 캔타입) LotteOn > 뷰티 > 스킨케어 > 미스트 LotteOn > 뷰티
> 스킨케어 > 미스트
inference: true
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: 0.6700100300902708
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:** 7 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 | <ul><li>'라이트풀 C+ 코랄 틴티드 프라이머 기획(+매직 래디언스 픽서 2.5ml 포함) 옵션 01번 틴티드 프라이머 세트 (#M)SSG.COM/메이크업/아이메이크업/아이라이너 ssg > 뷰티 > 메이크업 > 아이메이크업 > 아이라이너'</li><li>'자트인사이트 콘스탄티 엘레강스 픽서 50ml LotteOn > 뷰티 > 스킨케어 > 미스트 LotteOn > 뷰티 > 스킨케어 > 미스트'</li><li>'1 + 1 메리쏘드 스키니 릴롱카라 메리쏘드 메이크업 픽서 LotteOn > 뷰티 > 메이크업 > 아이메이크업 > 마스카라 LotteOn > 뷰티 > 메이크업 > 아이메이크업 > 마스카라'</li></ul> |
| 2 | <ul><li>'이영지X메이블린뉴욕 얼티매트립스틱/콜로썰 마스카라/파운데이션/컨실러 옵션08.이레이저 다크 서클 컨실러_라이트 11st>메이크업>립메이크업>립스틱;쇼킹딜 홈>뷰티>선케어/메이크업>립/치크메이크업;쇼킹딜 홈>뷰티>선케어/메이크업>아이메이크업;11st>뷰티>선케어/메이크업>아이메이크업;11st>메이크업>아이메이크업>마스카라;11st > 뷰티 > 메이크업 > 립메이크업 11st Hour Event > 패션/뷰티 > 뷰티 > 선케어/메이크업 > 아이메이크업'</li><li>'정샘물 스킨 누더 컨실러 Gift)부스팅 토너 30ml 라이트 ssg > 뷰티 > 메이크업 > 베이스메이크업 > 파운데이션;ssg > 뷰티 > 메이크업 > 베이스메이크업;ssg > 뷰티 > 메이크업 > 치크메이크업 ssg > 뷰티 > 메이크업 > 베이스메이크업 > 파운데이션'</li><li>'[중복20%+T11%]에뛰드 ~61% 써머세일(디렉터파이 선크림/순정 마스크/플레이톤아이팔레트) 80.빅커버스킨핏컨실러프로_프로뉴트럴베이지N04_650011638 쇼킹딜 홈>뷰티>선케어/메이크업>아이메이크업;11st>메이크업>아이메이크업>아이섀도우;11st>뷰티>선케어/메이크업>아이메이크업;11st Hour Event > 패션/뷰티 > 뷰티 > 선케어/메이크업 > 아이메이크업 11st Hour Event > 패션/뷰티 > 뷰티 > 선케어/메이크업 > 아이메이크업'</li></ul> |
| 5 | <ul><li>'브이디엘 루미레이어 프라이머 30ml 1개 (#M)쿠팡 홈>뷰티>메이크업>베이스 메이크업>베이스/프라이머 Coupang > 뷰티 > 로드샵 > 메이크업 > 베이스 메이크업 > 베이스/프라이머'</li><li>'삐아 라스트 아이 프라이머 아이 프라이머 (#M)11st>메이크업>립메이크업>립틴트 11st > 뷰티 > 메이크업 > 립메이크업 > 립틴트'</li><li>'[20%+T11% ] 바닐라코 휴가철 선케어 / ~68% OFF 썸머세일 NEW&BEST (클린잇제로/커버리셔스 외) 프라임 프라이머 클래식_선택완료 쇼킹딜 홈>뷰티>클렌징/팩/마스크>클렌징/필링;11st>뷰티>클렌징/팩/마스크>클렌징/필링;11st>클렌징/필링>클렌징크림>클렌징크림;11st > 뷰티 > 클렌징/필링 > 클렌징크림 11st Hour Event > 패션/뷰티 > 뷰티 > 클렌징/팩/마스크 > 클렌징/필링'</li></ul> |
| 0 | <ul><li>'센텔리안 24 마데카크림 시즌4 파워부스팅 포뮬러 50ml 마데카 블레미쉬 커버크림 20g 23호 홈>아토팜 I 동국제약;(#M)홈>브랜드별>센텔리안24 Naverstore > 화장품/미용 > 스킨케어 > 크림'</li><li>'센텔리안 24 마데카크림 시즌4 파워부스팅 포뮬러 50ml 마데카 블레미쉬 커버크림 20g 21호 홈>아토팜 I 동국제약;(#M)홈>브랜드별>센텔리안24 Naverstore > 화장품/미용 > 스킨케어 > 크림'</li><li>'AHC 프리미엄 인텐스 컨튜어 밤 10ml 2개/3개 옵션선택:001-01) 10ml 2개 (#M)위메프 > 뷰티 > 선케어 > 선밤/선스틱 > 선밤/선스틱 위메프 > 뷰티 > 선케어 > 선밤/선스틱'</li></ul> |
| 4 | <ul><li>'에스티로더 [단독] 더블웨어 파운데이션 세트 (+마스카라 정품 ) 226792 2W1 던 LotteOn > 뷰티 > 메이크업 > 베이스메이크업 > 파운데이션 LotteOn > 뷰티 > 메이크업 > 베이스메이크업 > 파운데이션'</li><li>'아이오페 바이오에센스 기획세트 외 인기상품 할인 31 에어쿠션 5세대 본품+리필 커버or내추럴_내추럴 17N 화장품/향수>스킨/로션>스킨케어세트;(#M)화장품/향수>스킨케어>스킨케어세트 Gmarket > 뷰티 > 화장품/향수 > 스킨케어'</li><li>'아이오페 에어쿠션 5세대 본품 15g (옵션) 내추럴 21C LotteOn > 뷰티 > 메이크업 > 베이스메이크업 > 파운데이션 LotteOn > 뷰티 > 메이크업 > 베이스메이크업 > 파운데이션'</li></ul> |
| 1 | <ul><li>'[NEW] AHC 누드 톤업크림 내추럴 글로우 40ml+누드 컨실링 스틱 3.5g DP9_01)누드크림 40ml+스틱 3.5g (#M)화장품/미용>스킨케어>톤업크림 Naverstore > 화장품/미용 > 스킨케어 > 톤업크림'</li><li>'[수딩 클렌징 오일+미니 크러쉬드 립 증정]인텐시브 스킨 세럼 쿠션 세트 라이트 투 미디엄 LotteOn > 뷰티 > 명품화장품 > 남성화장품 LotteOn > 뷰티 > 명품화장품 > 남성화장품'</li><li>'[시세이도][2특별] NEW 래디언트 리프팅 파운데이션 세트(+컨실러 정품+키트 2종)(강남점) 140 포슬린 (#M)11st>메이크업>페이스메이크업>파운데이션 11st > 뷰티 > 메이크업 > 페이스메이크업 > 파운데이션'</li></ul> |
| 3 | <ul><li>'설화수 NEW 진설파우더팩트 리필 23N1 (#M)화장품/향수>스킨케어>에센스/세럼 Gmarket > 뷰티 > 화장품/향수 > 스킨케어 > 에센스/세럼'</li><li>'SK2 페이셜 트리트먼트 어드밴스드 루스파우더 2개 MinSellAmount (#M)화장품/향수>스킨케어>스킨케어세트 Gmarket > 뷰티 > 화장품/향수 > 스킨케어 > 스킨케어세트'</li><li>'이니스프리 다이노탱 LTD 노세범미네랄파우더 5g (5종 택1) 2 Juicy peach_131173199 (#M)화장품/향수>베이스메이크업>쿠션/팩트 Gmarket > 뷰티 > 화장품/향수 > 베이스메이크업 > 쿠션/팩트'</li></ul> |
## Evaluation
### Metrics
| Label | Accuracy |
|:--------|:---------|
| **all** | 0.6700 |
## 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_bt4_test_flat_top_cate")
# Run inference
preds = model("쏘내추럴 올 데이 메이크업 픽서 75ml (안개분사 캔타입) LotteOn > 뷰티 > 스킨케어 > 미스트 LotteOn > 뷰티 > 스킨케어 > 미스트")
```
<!--
### 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 | 12 | 23.7829 | 87 |
| Label | Training Sample Count |
|:------|:----------------------|
| 0 | 50 |
| 1 | 50 |
| 2 | 50 |
| 3 | 50 |
| 4 | 50 |
| 5 | 50 |
| 6 | 50 |
### Training Hyperparameters
- batch_size: (64, 64)
- num_epochs: (30, 30)
- max_steps: -1
- sampling_strategy: oversampling
- num_iterations: 100
- 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 |
|:-------:|:-----:|:-------------:|:---------------:|
| 0.0018 | 1 | 0.4902 | - |
| 0.0914 | 50 | 0.4582 | - |
| 0.1828 | 100 | 0.4499 | - |
| 0.2742 | 150 | 0.4204 | - |
| 0.3656 | 200 | 0.3888 | - |
| 0.4570 | 250 | 0.3469 | - |
| 0.5484 | 300 | 0.3053 | - |
| 0.6399 | 350 | 0.2678 | - |
| 0.7313 | 400 | 0.2489 | - |
| 0.8227 | 450 | 0.2394 | - |
| 0.9141 | 500 | 0.2395 | - |
| 1.0055 | 550 | 0.2307 | - |
| 1.0969 | 600 | 0.2303 | - |
| 1.1883 | 650 | 0.2229 | - |
| 1.2797 | 700 | 0.2167 | - |
| 1.3711 | 750 | 0.2052 | - |
| 1.4625 | 800 | 0.197 | - |
| 1.5539 | 850 | 0.203 | - |
| 1.6453 | 900 | 0.1868 | - |
| 1.7367 | 950 | 0.178 | - |
| 1.8282 | 1000 | 0.1737 | - |
| 1.9196 | 1050 | 0.1662 | - |
| 2.0110 | 1100 | 0.1482 | - |
| 2.1024 | 1150 | 0.1408 | - |
| 2.1938 | 1200 | 0.1355 | - |
| 2.2852 | 1250 | 0.1244 | - |
| 2.3766 | 1300 | 0.1145 | - |
| 2.4680 | 1350 | 0.1063 | - |
| 2.5594 | 1400 | 0.0937 | - |
| 2.6508 | 1450 | 0.0822 | - |
| 2.7422 | 1500 | 0.0656 | - |
| 2.8336 | 1550 | 0.051 | - |
| 2.9250 | 1600 | 0.0384 | - |
| 3.0165 | 1650 | 0.0234 | - |
| 3.1079 | 1700 | 0.0137 | - |
| 3.1993 | 1750 | 0.0105 | - |
| 3.2907 | 1800 | 0.009 | - |
| 3.3821 | 1850 | 0.0029 | - |
| 3.4735 | 1900 | 0.0005 | - |
| 3.5649 | 1950 | 0.0003 | - |
| 3.6563 | 2000 | 0.0002 | - |
| 3.7477 | 2050 | 0.0005 | - |
| 3.8391 | 2100 | 0.0001 | - |
| 3.9305 | 2150 | 0.0001 | - |
| 4.0219 | 2200 | 0.0001 | - |
| 4.1133 | 2250 | 0.0001 | - |
| 4.2048 | 2300 | 0.0001 | - |
| 4.2962 | 2350 | 0.0001 | - |
| 4.3876 | 2400 | 0.0001 | - |
| 4.4790 | 2450 | 0.0001 | - |
| 4.5704 | 2500 | 0.0001 | - |
| 4.6618 | 2550 | 0.0002 | - |
| 4.7532 | 2600 | 0.0002 | - |
| 4.8446 | 2650 | 0.0 | - |
| 4.9360 | 2700 | 0.0004 | - |
| 5.0274 | 2750 | 0.0001 | - |
| 5.1188 | 2800 | 0.0 | - |
| 5.2102 | 2850 | 0.0 | - |
| 5.3016 | 2900 | 0.0 | - |
| 5.3931 | 2950 | 0.0 | - |
| 5.4845 | 3000 | 0.0002 | - |
| 5.5759 | 3050 | 0.0 | - |
| 5.6673 | 3100 | 0.0 | - |
| 5.7587 | 3150 | 0.0002 | - |
| 5.8501 | 3200 | 0.0 | - |
| 5.9415 | 3250 | 0.0002 | - |
| 6.0329 | 3300 | 0.0 | - |
| 6.1243 | 3350 | 0.0 | - |
| 6.2157 | 3400 | 0.0 | - |
| 6.3071 | 3450 | 0.0001 | - |
| 6.3985 | 3500 | 0.0007 | - |
| 6.4899 | 3550 | 0.0007 | - |
| 6.5814 | 3600 | 0.0005 | - |
| 6.6728 | 3650 | 0.0028 | - |
| 6.7642 | 3700 | 0.0057 | - |
| 6.8556 | 3750 | 0.0005 | - |
| 6.9470 | 3800 | 0.0011 | - |
| 7.0384 | 3850 | 0.0004 | - |
| 7.1298 | 3900 | 0.0001 | - |
| 7.2212 | 3950 | 0.0 | - |
| 7.3126 | 4000 | 0.0 | - |
| 7.4040 | 4050 | 0.0 | - |
| 7.4954 | 4100 | 0.0 | - |
| 7.5868 | 4150 | 0.0 | - |
| 7.6782 | 4200 | 0.0 | - |
| 7.7697 | 4250 | 0.0 | - |
| 7.8611 | 4300 | 0.0 | - |
| 7.9525 | 4350 | 0.0002 | - |
| 8.0439 | 4400 | 0.0 | - |
| 8.1353 | 4450 | 0.0002 | - |
| 8.2267 | 4500 | 0.0 | - |
| 8.3181 | 4550 | 0.0001 | - |
| 8.4095 | 4600 | 0.0 | - |
| 8.5009 | 4650 | 0.0 | - |
| 8.5923 | 4700 | 0.0 | - |
| 8.6837 | 4750 | 0.0 | - |
| 8.7751 | 4800 | 0.0 | - |
| 8.8665 | 4850 | 0.0 | - |
| 8.9580 | 4900 | 0.0 | - |
| 9.0494 | 4950 | 0.0 | - |
| 9.1408 | 5000 | 0.0 | - |
| 9.2322 | 5050 | 0.0 | - |
| 9.3236 | 5100 | 0.0 | - |
| 9.4150 | 5150 | 0.0 | - |
| 9.5064 | 5200 | 0.0 | - |
| 9.5978 | 5250 | 0.0 | - |
| 9.6892 | 5300 | 0.0 | - |
| 9.7806 | 5350 | 0.0 | - |
| 9.8720 | 5400 | 0.0 | - |
| 9.9634 | 5450 | 0.0 | - |
| 10.0548 | 5500 | 0.0 | - |
| 10.1463 | 5550 | 0.0 | - |
| 10.2377 | 5600 | 0.0 | - |
| 10.3291 | 5650 | 0.0 | - |
| 10.4205 | 5700 | 0.0 | - |
| 10.5119 | 5750 | 0.0 | - |
| 10.6033 | 5800 | 0.0 | - |
| 10.6947 | 5850 | 0.0 | - |
| 10.7861 | 5900 | 0.0 | - |
| 10.8775 | 5950 | 0.0 | - |
| 10.9689 | 6000 | 0.0 | - |
| 11.0603 | 6050 | 0.0 | - |
| 11.1517 | 6100 | 0.0 | - |
| 11.2431 | 6150 | 0.0 | - |
| 11.3346 | 6200 | 0.0 | - |
| 11.4260 | 6250 | 0.0 | - |
| 11.5174 | 6300 | 0.0 | - |
| 11.6088 | 6350 | 0.0 | - |
| 11.7002 | 6400 | 0.0 | - |
| 11.7916 | 6450 | 0.0 | - |
| 11.8830 | 6500 | 0.0 | - |
| 11.9744 | 6550 | 0.0 | - |
| 12.0658 | 6600 | 0.0 | - |
| 12.1572 | 6650 | 0.0 | - |
| 12.2486 | 6700 | 0.0 | - |
| 12.3400 | 6750 | 0.0 | - |
| 12.4314 | 6800 | 0.0009 | - |
| 12.5229 | 6850 | 0.0032 | - |
| 12.6143 | 6900 | 0.0001 | - |
| 12.7057 | 6950 | 0.0002 | - |
| 12.7971 | 7000 | 0.0001 | - |
| 12.8885 | 7050 | 0.0012 | - |
| 12.9799 | 7100 | 0.0 | - |
| 13.0713 | 7150 | 0.0003 | - |
| 13.1627 | 7200 | 0.0 | - |
| 13.2541 | 7250 | 0.0002 | - |
| 13.3455 | 7300 | 0.0 | - |
| 13.4369 | 7350 | 0.0003 | - |
| 13.5283 | 7400 | 0.0005 | - |
| 13.6197 | 7450 | 0.0003 | - |
| 13.7112 | 7500 | 0.0006 | - |
| 13.8026 | 7550 | 0.0001 | - |
| 13.8940 | 7600 | 0.0002 | - |
| 13.9854 | 7650 | 0.0 | - |
| 14.0768 | 7700 | 0.0004 | - |
| 14.1682 | 7750 | 0.0002 | - |
| 14.2596 | 7800 | 0.0 | - |
| 14.3510 | 7850 | 0.0 | - |
| 14.4424 | 7900 | 0.0 | - |
| 14.5338 | 7950 | 0.0 | - |
| 14.6252 | 8000 | 0.0 | - |
| 14.7166 | 8050 | 0.0 | - |
| 14.8080 | 8100 | 0.0 | - |
| 14.8995 | 8150 | 0.0 | - |
| 14.9909 | 8200 | 0.0 | - |
| 15.0823 | 8250 | 0.0 | - |
| 15.1737 | 8300 | 0.0 | - |
| 15.2651 | 8350 | 0.0 | - |
| 15.3565 | 8400 | 0.0 | - |
| 15.4479 | 8450 | 0.0 | - |
| 15.5393 | 8500 | 0.0 | - |
| 15.6307 | 8550 | 0.0 | - |
| 15.7221 | 8600 | 0.0 | - |
| 15.8135 | 8650 | 0.0 | - |
| 15.9049 | 8700 | 0.0 | - |
| 15.9963 | 8750 | 0.0 | - |
| 16.0878 | 8800 | 0.0 | - |
| 16.1792 | 8850 | 0.0 | - |
| 16.2706 | 8900 | 0.0 | - |
| 16.3620 | 8950 | 0.0 | - |
| 16.4534 | 9000 | 0.0 | - |
| 16.5448 | 9050 | 0.0 | - |
| 16.6362 | 9100 | 0.0 | - |
| 16.7276 | 9150 | 0.0 | - |
| 16.8190 | 9200 | 0.0 | - |
| 16.9104 | 9250 | 0.0 | - |
| 17.0018 | 9300 | 0.0002 | - |
| 17.0932 | 9350 | 0.0 | - |
| 17.1846 | 9400 | 0.0 | - |
| 17.2761 | 9450 | 0.0 | - |
| 17.3675 | 9500 | 0.0 | - |
| 17.4589 | 9550 | 0.0 | - |
| 17.5503 | 9600 | 0.0 | - |
| 17.6417 | 9650 | 0.0 | - |
| 17.7331 | 9700 | 0.0 | - |
| 17.8245 | 9750 | 0.0 | - |
| 17.9159 | 9800 | 0.0 | - |
| 18.0073 | 9850 | 0.0 | - |
| 18.0987 | 9900 | 0.0 | - |
| 18.1901 | 9950 | 0.0 | - |
| 18.2815 | 10000 | 0.0 | - |
| 18.3729 | 10050 | 0.0 | - |
| 18.4644 | 10100 | 0.0 | - |
| 18.5558 | 10150 | 0.0 | - |
| 18.6472 | 10200 | 0.0 | - |
| 18.7386 | 10250 | 0.0 | - |
| 18.8300 | 10300 | 0.0 | - |
| 18.9214 | 10350 | 0.0 | - |
| 19.0128 | 10400 | 0.0 | - |
| 19.1042 | 10450 | 0.0 | - |
| 19.1956 | 10500 | 0.0 | - |
| 19.2870 | 10550 | 0.0 | - |
| 19.3784 | 10600 | 0.0 | - |
| 19.4698 | 10650 | 0.0 | - |
| 19.5612 | 10700 | 0.0 | - |
| 19.6527 | 10750 | 0.0 | - |
| 19.7441 | 10800 | 0.0 | - |
| 19.8355 | 10850 | 0.0 | - |
| 19.9269 | 10900 | 0.0 | - |
| 20.0183 | 10950 | 0.0 | - |
| 20.1097 | 11000 | 0.0 | - |
| 20.2011 | 11050 | 0.0 | - |
| 20.2925 | 11100 | 0.0 | - |
| 20.3839 | 11150 | 0.0 | - |
| 20.4753 | 11200 | 0.0 | - |
| 20.5667 | 11250 | 0.0 | - |
| 20.6581 | 11300 | 0.0 | - |
| 20.7495 | 11350 | 0.0 | - |
| 20.8410 | 11400 | 0.0 | - |
| 20.9324 | 11450 | 0.0 | - |
| 21.0238 | 11500 | 0.0 | - |
| 21.1152 | 11550 | 0.0 | - |
| 21.2066 | 11600 | 0.0 | - |
| 21.2980 | 11650 | 0.0 | - |
| 21.3894 | 11700 | 0.0 | - |
| 21.4808 | 11750 | 0.0 | - |
| 21.5722 | 11800 | 0.0 | - |
| 21.6636 | 11850 | 0.0 | - |
| 21.7550 | 11900 | 0.0 | - |
| 21.8464 | 11950 | 0.0 | - |
| 21.9378 | 12000 | 0.0 | - |
| 22.0293 | 12050 | 0.0 | - |
| 22.1207 | 12100 | 0.0 | - |
| 22.2121 | 12150 | 0.0 | - |
| 22.3035 | 12200 | 0.0 | - |
| 22.3949 | 12250 | 0.0 | - |
| 22.4863 | 12300 | 0.0 | - |
| 22.5777 | 12350 | 0.0 | - |
| 22.6691 | 12400 | 0.0 | - |
| 22.7605 | 12450 | 0.0 | - |
| 22.8519 | 12500 | 0.0 | - |
| 22.9433 | 12550 | 0.0 | - |
| 23.0347 | 12600 | 0.0004 | - |
| 23.1261 | 12650 | 0.0 | - |
| 23.2176 | 12700 | 0.0003 | - |
| 23.3090 | 12750 | 0.0006 | - |
| 23.4004 | 12800 | 0.0 | - |
| 23.4918 | 12850 | 0.0001 | - |
| 23.5832 | 12900 | 0.0 | - |
| 23.6746 | 12950 | 0.0 | - |
| 23.7660 | 13000 | 0.0 | - |
| 23.8574 | 13050 | 0.0 | - |
| 23.9488 | 13100 | 0.0 | - |
| 24.0402 | 13150 | 0.0 | - |
| 24.1316 | 13200 | 0.0 | - |
| 24.2230 | 13250 | 0.0 | - |
| 24.3144 | 13300 | 0.0 | - |
| 24.4059 | 13350 | 0.0 | - |
| 24.4973 | 13400 | 0.0 | - |
| 24.5887 | 13450 | 0.0 | - |
| 24.6801 | 13500 | 0.0 | - |
| 24.7715 | 13550 | 0.0 | - |
| 24.8629 | 13600 | 0.0 | - |
| 24.9543 | 13650 | 0.0 | - |
| 25.0457 | 13700 | 0.0 | - |
| 25.1371 | 13750 | 0.0 | - |
| 25.2285 | 13800 | 0.0 | - |
| 25.3199 | 13850 | 0.0 | - |
| 25.4113 | 13900 | 0.0 | - |
| 25.5027 | 13950 | 0.0 | - |
| 25.5941 | 14000 | 0.0 | - |
| 25.6856 | 14050 | 0.0 | - |
| 25.7770 | 14100 | 0.0 | - |
| 25.8684 | 14150 | 0.0 | - |
| 25.9598 | 14200 | 0.0 | - |
| 26.0512 | 14250 | 0.0 | - |
| 26.1426 | 14300 | 0.0 | - |
| 26.2340 | 14350 | 0.0 | - |
| 26.3254 | 14400 | 0.0 | - |
| 26.4168 | 14450 | 0.0 | - |
| 26.5082 | 14500 | 0.0 | - |
| 26.5996 | 14550 | 0.0 | - |
| 26.6910 | 14600 | 0.0 | - |
| 26.7824 | 14650 | 0.0 | - |
| 26.8739 | 14700 | 0.0 | - |
| 26.9653 | 14750 | 0.0 | - |
| 27.0567 | 14800 | 0.0 | - |
| 27.1481 | 14850 | 0.0 | - |
| 27.2395 | 14900 | 0.0 | - |
| 27.3309 | 14950 | 0.0 | - |
| 27.4223 | 15000 | 0.0 | - |
| 27.5137 | 15050 | 0.0 | - |
| 27.6051 | 15100 | 0.0 | - |
| 27.6965 | 15150 | 0.0 | - |
| 27.7879 | 15200 | 0.0 | - |
| 27.8793 | 15250 | 0.0 | - |
| 27.9707 | 15300 | 0.0 | - |
| 28.0622 | 15350 | 0.0 | - |
| 28.1536 | 15400 | 0.0 | - |
| 28.2450 | 15450 | 0.0 | - |
| 28.3364 | 15500 | 0.0 | - |
| 28.4278 | 15550 | 0.0 | - |
| 28.5192 | 15600 | 0.0 | - |
| 28.6106 | 15650 | 0.0 | - |
| 28.7020 | 15700 | 0.0 | - |
| 28.7934 | 15750 | 0.0 | - |
| 28.8848 | 15800 | 0.0 | - |
| 28.9762 | 15850 | 0.0 | - |
| 29.0676 | 15900 | 0.0 | - |
| 29.1590 | 15950 | 0.0 | - |
| 29.2505 | 16000 | 0.0 | - |
| 29.3419 | 16050 | 0.0 | - |
| 29.4333 | 16100 | 0.0 | - |
| 29.5247 | 16150 | 0.0 | - |
| 29.6161 | 16200 | 0.0 | - |
| 29.7075 | 16250 | 0.0 | - |
| 29.7989 | 16300 | 0.0 | - |
| 29.8903 | 16350 | 0.0 | - |
| 29.9817 | 16400 | 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.*
--> |