Hugging Face's logo

faodl
/
model_cca_multilabel_mpnet-65max-full-poorf1

Text Classification
setfit
Safetensors
sentence-transformers
xlm-roberta
generated_from_setfit_trainer
text-embeddings-inference
Model card Files
xet
Community
model_cca_multilabel_mpnet-65max-full-poorf1 / README.md
lgsilvaesilva's picture
lgsilvaesilva
Push model using huggingface_hub.
863b3fc verified
preview code
|
raw
history blame contribute delete
45.8 kB
metadata 
tags:
  - setfit
  - sentence-transformers
  - text-classification
  - generated_from_setfit_trainer
widget:
  - text: >-
      Quality assurance mechanisms will be strengthened for both public and
      private training providers, featuring accreditation, regular audits, and
      outcomes monitoring to ensure relevance, inclusivity, and measurable
      learning results.
  - text: >-
      los lineamientos de política para promover la producción sostenible de
      biocombustibles en colombia, tiene como objetivo general aprovechar las
      oportunidades de desarrollo económico y social que ofrecen los mercados
      emergentes de biocombustibles, de manera competitiva y sostenible. son sus
      objetivos específicos: 1) incrementar competitivamente la producción
      sostenible de biocombustibles, contribuyendo a la generación de empleo, al
      desarrollo rural y al bienestar de la población; 2) promover una
      alternativa de desarrollo productivo para la ocupación formal del suelo
      rural; 3) contribuir a la generación de empleo formal en el sector rural;
      4) posicionar al país como exportador de biocombustibles a partir de la
      consolidación de esta agroindustria como un sector de talla mundial; 5)
      diversificar la canasta energética del país mediante la producción
      eficiente de biocombustibles, haciendo uso de las tecnologías actuales y
      futuras; 6) garantizar un desempeño ambientalmente sostenible a través de
      la incorporación de variables ambientales en la toma de decisiones de la
      cadena productiva de biocombustibles. de acuerdo con lo anterior, se
      recomienda que en primera instancia las acciones gubernamentales estén
      orientadas a promover la consolidación del mercado doméstico y a generar
      los incentivos apropiados para que la industria local se prepare para
      competir en el mercado internacional. así, se propone: i) fortalecer la
      coordinación entre las entidades gubernamentales que tienen injerencia en
      el desarrollo de la industria de los biocombustibles; ii) promover la
      reducción gradual de los costos de producción y transformación de
      biomasas, con criterios de sostenibilidad ambiental y social; iii)
      incorporar los desarrollos previstos del mercado de biocombustibles como
      una variable para la planeación de la infraestructura de transporte; iv)
      incentivar la producción eficiente y económica, social y ambientalmente
      sostenible de biocombustibles en las regiones aptas para ello; v) definir
      un plan de investigación y desarrollo en biocombustibles; vi) armonizar la
      política nacional de biocombustibles con la política nacional de seguridad
      alimentaria; vii) definir un nuevo esquema de regulación de precios; viii)
      continuar con la política actual de mezclas; y ix) garantizar el
      cumplimiento de la normatividad ambiental y de la política ambiental en
      toda la cadena productiva. se recomienda conformar la comisión
      intersectorial para el manejo de biocombustibles, como instancia para
      coordinar el proceso de formulación e implementación de políticas públicas
      en materia de biocombustibles. en todo caso, el ministerio de agricultura
      y desarrollo rural (madr) será responsable de impulsar la implementación
      de las políticas y estrategias recomendadas en este documento, así como de
      las medidas adoptadas por la comisión intersectorial para el manejo de
      biocombustibles. se recomienda desarrollar estudios de zonificación que
      establezcan las áreas más aptas para la ubicación de los cultivos,
      considerando variables agroecológicas, climáticas, ambientales, sociales y
      de disponibilidad de infraestructura de transporte, con el apoyo técnico y
      económico de los sectores privados interesados. la comisión intersectorial
      para el manejo de biocombustibles coordinará el desarrollo de estos
      esfuerzos con las demás entidades del gobierno, con los gremios, centros
      de investigación, con la banca multilateral y con las autoridades
      departamentales. se recomienda al madr explorar nuevos mecanismos para
      facilitar el acceso a la tierra como los arrendamientos, el usufructo y la
      cesión de derechos de explotación, entre otros.
  - text: >-
      Build national capacity for rapid response to chemical spills and
      accidental releases.
  - text: >-
      Provide incentives for precision agriculture adoption, including subsidies
      for sensors and data-analytic platforms, and ensure maintenance services
      through accredited private providers.
  - text: >-
      Data disaggregation by farmer type and holder status will guide policy
      targeting and monitor progress toward securing land rights across small,
      medium, and large holdings.
metrics:
  - accuracy
pipeline_tag: text-classification
library_name: setfit
inference: false
base_model: sentence-transformers/paraphrase-multilingual-mpnet-base-v2

SetFit with sentence-transformers/paraphrase-multilingual-mpnet-base-v2

This is a SetFit model that can be used for Text Classification. This SetFit model uses sentence-transformers/paraphrase-multilingual-mpnet-base-v2 as the Sentence Transformer embedding model. A OneVsRestClassifier 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 with contrastive learning.
  2. Training a classification head with features from the fine-tuned Sentence Transformer.

Model Details

Model Description

Model Sources

Uses

Direct Use for Inference

First install the SetFit library:

pip install setfit

Then you can load this model and run inference.

from setfit import SetFitModel

# Download from the 🤗 Hub
model = SetFitModel.from_pretrained("faodl/model_cca_multilabel_mpnet-65max-full-poorf1")
# Run inference
preds = model("Build national capacity for rapid response to chemical spills and accidental releases.")

Training Details

Training Set Metrics

Training set Min Median Max
Word count 1 35.0978 951

Training Hyperparameters

  • batch_size: (8, 8)
  • num_epochs: (2, 2)
  • max_steps: -1
  • sampling_strategy: oversampling
  • num_iterations: 10
  • body_learning_rate: (2e-05, 2e-05)
  • head_learning_rate: 2e-05
  • 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
0.0001 1 0.2365 -
0.0029 50 0.2043 -
0.0058 100 0.2145 -
0.0087 150 0.2015 -
0.0116 200 0.2071 -
0.0145 250 0.1914 -
0.0175 300 0.2113 -
0.0204 350 0.192 -
0.0233 400 0.1882 -
0.0262 450 0.1724 -
0.0291 500 0.1701 -
0.0320 550 0.1663 -
0.0349 600 0.1529 -
0.0378 650 0.1524 -
0.0407 700 0.1597 -
0.0436 750 0.1567 -
0.0466 800 0.1544 -
0.0495 850 0.1645 -
0.0524 900 0.1665 -
0.0553 950 0.1497 -
0.0582 1000 0.1481 -
0.0611 1050 0.1427 -
0.0640 1100 0.1384 -
0.0669 1150 0.1424 -
0.0698 1200 0.1553 -
0.0727 1250 0.1409 -
0.0756 1300 0.1339 -
0.0786 1350 0.1211 -
0.0815 1400 0.1195 -
0.0844 1450 0.121 -
0.0873 1500 0.1444 -
0.0902 1550 0.1215 -
0.0931 1600 0.1355 -
0.0960 1650 0.131 -
0.0989 1700 0.1467 -
0.1018 1750 0.133 -
0.1047 1800 0.1255 -
0.1077 1850 0.1343 -
0.1106 1900 0.1254 -
0.1135 1950 0.1345 -
0.1164 2000 0.1447 -
0.1193 2050 0.1157 -
0.1222 2100 0.1223 -
0.1251 2150 0.11 -
0.1280 2200 0.1249 -
0.1309 2250 0.1176 -
0.1338 2300 0.1142 -
0.1367 2350 0.1225 -
0.1397 2400 0.1171 -
0.1426 2450 0.1185 -
0.1455 2500 0.1107 -
0.1484 2550 0.1062 -
0.1513 2600 0.1211 -
0.1542 2650 0.1019 -
0.1571 2700 0.111 -
0.1600 2750 0.132 -
0.1629 2800 0.1211 -
0.1658 2850 0.1128 -
0.1688 2900 0.1179 -
0.1717 2950 0.1045 -
0.1746 3000 0.1278 -
0.1775 3050 0.1317 -
0.1804 3100 0.1104 -
0.1833 3150 0.1123 -
0.1862 3200 0.1053 -
0.1891 3250 0.1169 -
0.1920 3300 0.1174 -
0.1949 3350 0.1224 -
0.1978 3400 0.1144 -
0.2008 3450 0.0996 -
0.2037 3500 0.1245 -
0.2066 3550 0.1313 -
0.2095 3600 0.1045 -
0.2124 3650 0.1236 -
0.2153 3700 0.1146 -
0.2182 3750 0.1037 -
0.2211 3800 0.1091 -
0.2240 3850 0.0977 -
0.2269 3900 0.1115 -
0.2299 3950 0.1108 -
0.2328 4000 0.1195 -
0.2357 4050 0.1078 -
0.2386 4100 0.1292 -
0.2415 4150 0.0997 -
0.2444 4200 0.0964 -
0.2473 4250 0.1019 -
0.2502 4300 0.1016 -
0.2531 4350 0.1137 -
0.2560 4400 0.0781 -
0.2589 4450 0.1085 -
0.2619 4500 0.1027 -
0.2648 4550 0.0933 -
0.2677 4600 0.1073 -
0.2706 4650 0.0965 -
0.2735 4700 0.0991 -
0.2764 4750 0.0861 -
0.2793 4800 0.1062 -
0.2822 4850 0.1019 -
0.2851 4900 0.0952 -
0.2880 4950 0.1019 -
0.2910 5000 0.0966 -
0.2939 5050 0.1027 -
0.2968 5100 0.0978 -
0.2997 5150 0.0919 -
0.3026 5200 0.0872 -
0.3055 5250 0.0957 -
0.3084 5300 0.0751 -
0.3113 5350 0.0908 -
0.3142 5400 0.0888 -
0.3171 5450 0.0882 -
0.3200 5500 0.0935 -
0.3230 5550 0.0805 -
0.3259 5600 0.0828 -
0.3288 5650 0.081 -
0.3317 5700 0.0983 -
0.3346 5750 0.0908 -
0.3375 5800 0.0839 -
0.3404 5850 0.0788 -
0.3433 5900 0.0857 -
0.3462 5950 0.0874 -
0.3491 6000 0.0922 -
0.3521 6050 0.0874 -
0.3550 6100 0.0894 -
0.3579 6150 0.0881 -
0.3608 6200 0.0818 -
0.3637 6250 0.0712 -
0.3666 6300 0.0776 -
0.3695 6350 0.0661 -
0.3724 6400 0.0802 -
0.3753 6450 0.0879 -
0.3782 6500 0.0804 -
0.3811 6550 0.0875 -
0.3841 6600 0.0965 -
0.3870 6650 0.0696 -
0.3899 6700 0.0674 -
0.3928 6750 0.0876 -
0.3957 6800 0.0811 -
0.3986 6850 0.0848 -
0.4015 6900 0.0664 -
0.4044 6950 0.0819 -
0.4073 7000 0.0636 -
0.4102 7050 0.0723 -
0.4132 7100 0.064 -
0.4161 7150 0.0758 -
0.4190 7200 0.0864 -
0.4219 7250 0.0735 -
0.4248 7300 0.0778 -
0.4277 7350 0.0867 -
0.4306 7400 0.0866 -
0.4335 7450 0.0607 -
0.4364 7500 0.0764 -
0.4393 7550 0.0845 -
0.4422 7600 0.0723 -
0.4452 7650 0.0767 -
0.4481 7700 0.074 -
0.4510 7750 0.0699 -
0.4539 7800 0.0755 -
0.4568 7850 0.0598 -
0.4597 7900 0.0733 -
0.4626 7950 0.0731 -
0.4655 8000 0.0811 -
0.4684 8050 0.0679 -
0.4713 8100 0.0708 -
0.4743 8150 0.0615 -
0.4772 8200 0.0652 -
0.4801 8250 0.0655 -
0.4830 8300 0.0642 -
0.4859 8350 0.0797 -
0.4888 8400 0.0652 -
0.4917 8450 0.0627 -
0.4946 8500 0.0468 -
0.4975 8550 0.0736 -
0.5004 8600 0.0757 -
0.5033 8650 0.0761 -
0.5063 8700 0.0666 -
0.5092 8750 0.0771 -
0.5121 8800 0.0677 -
0.5150 8850 0.0601 -
0.5179 8900 0.0638 -
0.5208 8950 0.0707 -
0.5237 9000 0.0738 -
0.5266 9050 0.0655 -
0.5295 9100 0.0596 -
0.5324 9150 0.0483 -
0.5354 9200 0.0701 -
0.5383 9250 0.0592 -
0.5412 9300 0.0617 -
0.5441 9350 0.068 -
0.5470 9400 0.0647 -
0.5499 9450 0.0719 -
0.5528 9500 0.0531 -
0.5557 9550 0.057 -
0.5586 9600 0.0608 -
0.5615 9650 0.0723 -
0.5644 9700 0.0528 -
0.5674 9750 0.0719 -
0.5703 9800 0.06 -
0.5732 9850 0.0522 -
0.5761 9900 0.0502 -
0.5790 9950 0.0506 -
0.5819 10000 0.0691 -
0.5848 10050 0.0643 -
0.5877 10100 0.0644 -
0.5906 10150 0.0594 -
0.5935 10200 0.0458 -
0.5965 10250 0.0495 -
0.5994 10300 0.0664 -
0.6023 10350 0.0735 -
0.6052 10400 0.0637 -
0.6081 10450 0.0618 -
0.6110 10500 0.0529 -
0.6139 10550 0.067 -
0.6168 10600 0.0576 -
0.6197 10650 0.0554 -
0.6226 10700 0.0599 -
0.6255 10750 0.0785 -
0.6285 10800 0.056 -
0.6314 10850 0.0711 -
0.6343 10900 0.0562 -
0.6372 10950 0.0679 -
0.6401 11000 0.0589 -
0.6430 11050 0.056 -
0.6459 11100 0.0641 -
0.6488 11150 0.0557 -
0.6517 11200 0.0561 -
0.6546 11250 0.0653 -
0.6576 11300 0.0676 -
0.6605 11350 0.0533 -
0.6634 11400 0.0591 -
0.6663 11450 0.0588 -
0.6692 11500 0.0719 -
0.6721 11550 0.0481 -
0.6750 11600 0.0542 -
0.6779 11650 0.0596 -
0.6808 11700 0.0501 -
0.6837 11750 0.0572 -
0.6866 11800 0.0514 -
0.6896 11850 0.0418 -
0.6925 11900 0.0556 -
0.6954 11950 0.0479 -
0.6983 12000 0.0398 -
0.7012 12050 0.0495 -
0.7041 12100 0.0596 -
0.7070 12150 0.0387 -
0.7099 12200 0.0682 -
0.7128 12250 0.0647 -
0.7157 12300 0.0535 -
0.7186 12350 0.0478 -
0.7216 12400 0.045 -
0.7245 12450 0.0494 -
0.7274 12500 0.0551 -
0.7303 12550 0.0497 -
0.7332 12600 0.0531 -
0.7361 12650 0.0414 -
0.7390 12700 0.0576 -
0.7419 12750 0.0565 -
0.7448 12800 0.0507 -
0.7477 12850 0.0513 -
0.7507 12900 0.0342 -
0.7536 12950 0.0512 -
0.7565 13000 0.0497 -
0.7594 13050 0.0506 -
0.7623 13100 0.0458 -
0.7652 13150 0.0424 -
0.7681 13200 0.0583 -
0.7710 13250 0.0482 -
0.7739 13300 0.0562 -
0.7768 13350 0.0522 -
0.7797 13400 0.0435 -
0.7827 13450 0.052 -
0.7856 13500 0.04 -
0.7885 13550 0.0418 -
0.7914 13600 0.0619 -
0.7943 13650 0.0407 -
0.7972 13700 0.0472 -
0.8001 13750 0.0531 -
0.8030 13800 0.0487 -
0.8059 13850 0.0497 -
0.8088 13900 0.0356 -
0.8118 13950 0.0544 -
0.8147 14000 0.0429 -
0.8176 14050 0.0406 -
0.8205 14100 0.0471 -
0.8234 14150 0.0529 -
0.8263 14200 0.0388 -
0.8292 14250 0.0372 -
0.8321 14300 0.0515 -
0.8350 14350 0.0435 -
0.8379 14400 0.0428 -
0.8408 14450 0.0437 -
0.8438 14500 0.0386 -
0.8467 14550 0.0456 -
0.8496 14600 0.0544 -
0.8525 14650 0.0604 -
0.8554 14700 0.0515 -
0.8583 14750 0.0461 -
0.8612 14800 0.04 -
0.8641 14850 0.0528 -
0.8670 14900 0.0423 -
0.8699 14950 0.053 -
0.8729 15000 0.0385 -
0.8758 15050 0.0484 -
0.8787 15100 0.044 -
0.8816 15150 0.0464 -
0.8845 15200 0.045 -
0.8874 15250 0.0488 -
0.8903 15300 0.0476 -
0.8932 15350 0.0537 -
0.8961 15400 0.0433 -
0.8990 15450 0.043 -
0.9019 15500 0.0463 -
0.9049 15550 0.0367 -
0.9078 15600 0.0418 -
0.9107 15650 0.0471 -
0.9136 15700 0.0386 -
0.9165 15750 0.0436 -
0.9194 15800 0.041 -
0.9223 15850 0.044 -
0.9252 15900 0.0396 -
0.9281 15950 0.0388 -
0.9310 16000 0.0388 -
0.9340 16050 0.0414 -
0.9369 16100 0.0416 -
0.9398 16150 0.0328 -
0.9427 16200 0.0381 -
0.9456 16250 0.0426 -
0.9485 16300 0.0374 -
0.9514 16350 0.0471 -
0.9543 16400 0.0346 -
0.9572 16450 0.0418 -
0.9601 16500 0.0397 -
0.9630 16550 0.037 -
0.9660 16600 0.0303 -
0.9689 16650 0.0535 -
0.9718 16700 0.0451 -
0.9747 16750 0.0479 -
0.9776 16800 0.0419 -
0.9805 16850 0.0468 -
0.9834 16900 0.0551 -
0.9863 16950 0.0395 -
0.9892 17000 0.0312 -
0.9921 17050 0.0423 -
0.9951 17100 0.0337 -
0.9980 17150 0.0519 -
1.0009 17200 0.0393 -
1.0038 17250 0.0328 -
1.0067 17300 0.0322 -
1.0096 17350 0.0368 -
1.0125 17400 0.0465 -
1.0154 17450 0.0372 -
1.0183 17500 0.0353 -
1.0212 17550 0.0302 -
1.0241 17600 0.025 -
1.0271 17650 0.031 -
1.0300 17700 0.0345 -
1.0329 17750 0.032 -
1.0358 17800 0.0346 -
1.0387 17850 0.0375 -
1.0416 17900 0.0438 -
1.0445 17950 0.0464 -
1.0474 18000 0.0375 -
1.0503 18050 0.0305 -
1.0532 18100 0.0381 -
1.0562 18150 0.0447 -
1.0591 18200 0.0383 -
1.0620 18250 0.0319 -
1.0649 18300 0.0429 -
1.0678 18350 0.0353 -
1.0707 18400 0.0381 -
1.0736 18450 0.0421 -
1.0765 18500 0.0409 -
1.0794 18550 0.04 -
1.0823 18600 0.027 -
1.0852 18650 0.028 -
1.0882 18700 0.0392 -
1.0911 18750 0.0326 -
1.0940 18800 0.0364 -
1.0969 18850 0.0366 -
1.0998 18900 0.0354 -
1.1027 18950 0.0397 -
1.1056 19000 0.0408 -
1.1085 19050 0.0322 -
1.1114 19100 0.0286 -
1.1143 19150 0.0386 -
1.1173 19200 0.0448 -
1.1202 19250 0.0423 -
1.1231 19300 0.041 -
1.1260 19350 0.0324 -
1.1289 19400 0.039 -
1.1318 19450 0.0365 -
1.1347 19500 0.0314 -
1.1376 19550 0.035 -
1.1405 19600 0.0362 -
1.1434 19650 0.0357 -
1.1463 19700 0.0354 -
1.1493 19750 0.0309 -
1.1522 19800 0.0389 -
1.1551 19850 0.0455 -
1.1580 19900 0.0362 -
1.1609 19950 0.0318 -
1.1638 20000 0.0372 -
1.1667 20050 0.0417 -
1.1696 20100 0.0301 -
1.1725 20150 0.0391 -
1.1754 20200 0.0286 -
1.1784 20250 0.0398 -
1.1813 20300 0.0263 -
1.1842 20350 0.038 -
1.1871 20400 0.0317 -
1.1900 20450 0.0347 -
1.1929 20500 0.0353 -
1.1958 20550 0.0421 -
1.1987 20600 0.0307 -
1.2016 20650 0.0284 -
1.2045 20700 0.0324 -
1.2074 20750 0.029 -
1.2104 20800 0.027 -
1.2133 20850 0.0284 -
1.2162 20900 0.0291 -
1.2191 20950 0.0332 -
1.2220 21000 0.0312 -
1.2249 21050 0.0442 -
1.2278 21100 0.0235 -
1.2307 21150 0.0385 -
1.2336 21200 0.0292 -
1.2365 21250 0.0379 -
1.2395 21300 0.0395 -
1.2424 21350 0.0219 -
1.2453 21400 0.0295 -
1.2482 21450 0.032 -
1.2511 21500 0.0274 -
1.2540 21550 0.0273 -
1.2569 21600 0.0314 -
1.2598 21650 0.0424 -
1.2627 21700 0.0374 -
1.2656 21750 0.0232 -
1.2685 21800 0.03 -
1.2715 21850 0.0325 -
1.2744 21900 0.042 -
1.2773 21950 0.0295 -
1.2802 22000 0.0313 -
1.2831 22050 0.034 -
1.2860 22100 0.0238 -
1.2889 22150 0.034 -
1.2918 22200 0.0272 -
1.2947 22250 0.0277 -
1.2976 22300 0.0367 -
1.3006 22350 0.0327 -
1.3035 22400 0.0409 -
1.3064 22450 0.0336 -
1.3093 22500 0.0251 -
1.3122 22550 0.0307 -
1.3151 22600 0.0428 -
1.3180 22650 0.0334 -
1.3209 22700 0.0345 -
1.3238 22750 0.0413 -
1.3267 22800 0.0247 -
1.3296 22850 0.0244 -
1.3326 22900 0.035 -
1.3355 22950 0.022 -
1.3384 23000 0.0325 -
1.3413 23050 0.0306 -
1.3442 23100 0.0275 -
1.3471 23150 0.0375 -
1.3500 23200 0.034 -
1.3529 23250 0.0326 -
1.3558 23300 0.0338 -
1.3587 23350 0.0382 -
1.3617 23400 0.0249 -
1.3646 23450 0.0331 -
1.3675 23500 0.0362 -
1.3704 23550 0.0256 -
1.3733 23600 0.0376 -
1.3762 23650 0.0304 -
1.3791 23700 0.0282 -
1.3820 23750 0.0285 -
1.3849 23800 0.0388 -
1.3878 23850 0.0279 -
1.3907 23900 0.0326 -
1.3937 23950 0.0334 -
1.3966 24000 0.0336 -
1.3995 24050 0.0273 -
1.4024 24100 0.0313 -
1.4053 24150 0.0332 -
1.4082 24200 0.0244 -
1.4111 24250 0.0341 -
1.4140 24300 0.0299 -
1.4169 24350 0.0382 -
1.4198 24400 0.0289 -
1.4228 24450 0.0289 -
1.4257 24500 0.0275 -
1.4286 24550 0.0327 -
1.4315 24600 0.031 -
1.4344 24650 0.0266 -
1.4373 24700 0.0391 -
1.4402 24750 0.0378 -
1.4431 24800 0.0317 -
1.4460 24850 0.0198 -
1.4489 24900 0.0231 -
1.4518 24950 0.0271 -
1.4548 25000 0.0326 -
1.4577 25050 0.0307 -
1.4606 25100 0.0279 -
1.4635 25150 0.0287 -
1.4664 25200 0.0296 -
1.4693 25250 0.0228 -
1.4722 25300 0.0273 -
1.4751 25350 0.0345 -
1.4780 25400 0.0208 -
1.4809 25450 0.0358 -
1.4839 25500 0.0291 -
1.4868 25550 0.0384 -
1.4897 25600 0.0249 -
1.4926 25650 0.0361 -
1.4955 25700 0.0353 -
1.4984 25750 0.0243 -
1.5013 25800 0.0264 -
1.5042 25850 0.0241 -
1.5071 25900 0.0225 -
1.5100 25950 0.0238 -
1.5129 26000 0.0303 -
1.5159 26050 0.0268 -
1.5188 26100 0.0266 -
1.5217 26150 0.0262 -
1.5246 26200 0.0261 -
1.5275 26250 0.0363 -
1.5304 26300 0.0165 -
1.5333 26350 0.0244 -
1.5362 26400 0.0348 -
1.5391 26450 0.032 -
1.5420 26500 0.0367 -
1.5450 26550 0.0263 -
1.5479 26600 0.0335 -
1.5508 26650 0.0222 -
1.5537 26700 0.0406 -
1.5566 26750 0.044 -
1.5595 26800 0.0325 -
1.5624 26850 0.0227 -
1.5653 26900 0.0246 -
1.5682 26950 0.0245 -
1.5711 27000 0.0225 -
1.5740 27050 0.0256 -
1.5770 27100 0.0239 -
1.5799 27150 0.0317 -
1.5828 27200 0.0283 -
1.5857 27250 0.0237 -
1.5886 27300 0.0282 -
1.5915 27350 0.0258 -
1.5944 27400 0.024 -
1.5973 27450 0.0307 -
1.6002 27500 0.0247 -
1.6031 27550 0.0326 -
1.6061 27600 0.0257 -
1.6090 27650 0.0259 -
1.6119 27700 0.0264 -
1.6148 27750 0.0283 -
1.6177 27800 0.0218 -
1.6206 27850 0.0218 -
1.6235 27900 0.0205 -
1.6264 27950 0.0293 -
1.6293 28000 0.0194 -
1.6322 28050 0.0293 -
1.6351 28100 0.0251 -
1.6381 28150 0.0313 -
1.6410 28200 0.0274 -
1.6439 28250 0.0308 -
1.6468 28300 0.0244 -
1.6497 28350 0.0264 -
1.6526 28400 0.0278 -
1.6555 28450 0.0327 -
1.6584 28500 0.0331 -
1.6613 28550 0.0305 -
1.6642 28600 0.0309 -
1.6672 28650 0.0236 -
1.6701 28700 0.0259 -
1.6730 28750 0.0202 -
1.6759 28800 0.0272 -
1.6788 28850 0.0364 -
1.6817 28900 0.0386 -
1.6846 28950 0.0233 -
1.6875 29000 0.0265 -
1.6904 29050 0.0233 -
1.6933 29100 0.0292 -
1.6962 29150 0.0277 -
1.6992 29200 0.0237 -
1.7021 29250 0.0333 -
1.7050 29300 0.0251 -
1.7079 29350 0.0234 -
1.7108 29400 0.0177 -
1.7137 29450 0.0328 -
1.7166 29500 0.0223 -
1.7195 29550 0.0284 -
1.7224 29600 0.0261 -
1.7253 29650 0.0263 -
1.7283 29700 0.0327 -
1.7312 29750 0.0226 -
1.7341 29800 0.0313 -
1.7370 29850 0.0261 -
1.7399 29900 0.0287 -
1.7428 29950 0.0218 -
1.7457 30000 0.0209 -
1.7486 30050 0.0258 -
1.7515 30100 0.0234 -
1.7544 30150 0.0382 -
1.7573 30200 0.0326 -
1.7603 30250 0.03 -
1.7632 30300 0.0223 -
1.7661 30350 0.0335 -
1.7690 30400 0.0229 -
1.7719 30450 0.0263 -
1.7748 30500 0.0278 -
1.7777 30550 0.0229 -
1.7806 30600 0.0431 -
1.7835 30650 0.0222 -
1.7864 30700 0.0313 -
1.7894 30750 0.0326 -
1.7923 30800 0.0257 -
1.7952 30850 0.0277 -
1.7981 30900 0.0276 -
1.8010 30950 0.0245 -
1.8039 31000 0.03 -
1.8068 31050 0.0245 -
1.8097 31100 0.0299 -
1.8126 31150 0.0263 -
1.8155 31200 0.0325 -
1.8184 31250 0.0241 -
1.8214 31300 0.0199 -
1.8243 31350 0.0292 -
1.8272 31400 0.0311 -
1.8301 31450 0.0302 -
1.8330 31500 0.0232 -
1.8359 31550 0.0259 -
1.8388 31600 0.0188 -
1.8417 31650 0.0185 -
1.8446 31700 0.0231 -
1.8475 31750 0.0268 -
1.8505 31800 0.0339 -
1.8534 31850 0.0294 -
1.8563 31900 0.0352 -
1.8592 31950 0.0247 -
1.8621 32000 0.0209 -
1.8650 32050 0.034 -
1.8679 32100 0.0262 -
1.8708 32150 0.0276 -
1.8737 32200 0.0303 -
1.8766 32250 0.0274 -
1.8795 32300 0.0225 -
1.8825 32350 0.0208 -
1.8854 32400 0.0206 -
1.8883 32450 0.0247 -
1.8912 32500 0.0275 -
1.8941 32550 0.0203 -
1.8970 32600 0.0311 -
1.8999 32650 0.03 -
1.9028 32700 0.0235 -
1.9057 32750 0.0268 -
1.9086 32800 0.0264 -
1.9116 32850 0.0469 -
1.9145 32900 0.0321 -
1.9174 32950 0.0187 -
1.9203 33000 0.0172 -
1.9232 33050 0.0225 -
1.9261 33100 0.0353 -
1.9290 33150 0.0368 -
1.9319 33200 0.026 -
1.9348 33250 0.0234 -
1.9377 33300 0.0285 -
1.9406 33350 0.0184 -
1.9436 33400 0.0237 -
1.9465 33450 0.0266 -
1.9494 33500 0.0251 -
1.9523 33550 0.0214 -
1.9552 33600 0.0278 -
1.9581 33650 0.0214 -
1.9610 33700 0.0298 -
1.9639 33750 0.0207 -
1.9668 33800 0.0276 -
1.9697 33850 0.0213 -
1.9727 33900 0.0309 -
1.9756 33950 0.027 -
1.9785 34000 0.0334 -
1.9814 34050 0.0193 -
1.9843 34100 0.0254 -
1.9872 34150 0.0266 -
1.9901 34200 0.0311 -
1.9930 34250 0.0183 -
1.9959 34300 0.0193 -
1.9988 34350 0.0328 -

Framework Versions

  • Python: 3.12.12
  • SetFit: 1.1.3
  • Sentence Transformers: 5.1.2
  • Transformers: 4.57.1
  • PyTorch: 2.8.0+cu126
  • Datasets: 4.0.0
  • Tokenizers: 0.22.1

Citation

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}
}