File size: 41,048 Bytes
0b81970 | 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 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126 127 128 129 130 131 132 133 134 135 136 137 138 139 140 141 142 143 144 145 146 147 148 149 150 151 152 153 154 155 156 157 158 159 160 161 162 163 164 165 166 167 168 169 170 171 172 173 174 175 176 177 178 179 180 181 182 183 184 185 186 187 188 189 190 191 192 193 194 195 196 197 198 199 200 201 202 203 204 205 206 207 208 209 210 211 212 213 214 215 216 217 218 219 220 221 222 223 224 225 226 227 228 229 230 231 232 233 234 235 236 237 238 239 240 241 242 243 244 245 246 247 248 249 250 251 252 253 254 255 256 257 258 259 260 261 262 263 264 265 266 267 268 269 270 271 272 273 274 275 276 277 278 279 280 281 282 283 284 285 286 287 288 289 290 291 292 293 294 295 296 297 298 299 300 301 302 303 304 305 306 307 308 309 310 311 312 313 314 315 316 317 318 319 320 321 322 323 324 325 326 327 328 329 330 331 332 333 334 335 336 337 338 339 340 341 342 343 344 345 346 347 348 349 350 351 352 353 354 355 356 357 358 359 360 361 362 363 364 365 366 367 368 369 370 371 372 373 374 375 376 377 378 379 380 381 382 383 384 385 386 387 388 389 390 391 392 393 394 395 396 397 398 399 400 401 402 403 404 405 406 407 408 409 410 411 412 413 414 415 416 417 418 419 420 421 422 423 424 425 426 427 428 429 430 431 432 433 434 435 436 437 438 439 440 441 442 443 444 445 446 447 448 449 450 451 452 453 454 455 456 457 458 459 460 461 462 463 464 465 466 467 468 469 470 471 472 473 474 475 476 477 478 479 480 481 482 483 484 485 486 487 488 489 490 491 492 493 494 495 496 497 498 499 500 501 502 503 504 505 506 507 508 509 510 511 512 513 514 515 516 517 518 519 520 521 522 523 524 525 526 527 528 529 530 531 532 533 534 535 536 537 538 539 540 541 542 543 544 545 546 547 548 549 550 551 552 553 554 555 556 557 558 559 560 561 562 563 564 565 566 567 568 569 570 571 572 573 574 575 576 577 578 579 580 581 582 583 584 585 586 587 588 589 590 591 592 593 594 595 596 597 598 599 600 601 602 603 604 605 606 607 608 609 610 611 612 613 614 615 616 617 618 619 620 621 622 623 624 625 626 627 628 629 630 631 632 633 634 635 636 637 638 639 640 641 642 643 644 645 646 647 648 649 650 651 652 653 654 655 656 657 658 659 660 661 662 663 664 665 666 667 668 669 670 671 672 673 674 675 676 677 678 679 680 681 682 683 684 685 686 687 688 689 690 691 692 693 694 695 696 697 698 699 700 701 702 703 704 705 | ---
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: AK몰_[랩시리즈][11][남자에센스] 데일리 레스큐 리페어 세럼 기획 세트 (+탄력로션 14ml 증정) 단일상품 (#M)위메프 >
뷰티 > 명품화장품 > 남성화장품 > 남성화장품 위메프 > 뷰티 > 명품화장품 > 남성화장품 > 남성화장품
- text: 이니스프리 그린티 로션 포맨 143159 150ml x 1개 (#M)홈>화장품/미용>남성화장품>스킨 Naverstore > 화장품/미용
> 남성화장품 > 스킨
- text: 맨 리차징 로션 150ml LotteOn > 뷰티 > 남성화장품 > 로션 LotteOn > 뷰티 > 남성화장품 > 로션
- text: 헤라 옴므 에센스 인 에멀전 110ml LotteOn > 뷰티 > 스킨케어 > 로션/에멀젼 LotteOn > 뷰티 > 스킨케어 >
로션/에멀젼
- text: 이니스프리 그린티 스킨 포맨 150ml × 14개 (#M)쿠팡 홈>뷰티>남성화장품>남성스킨케어>스킨/로션/크림 Coupang > 뷰티
> 로드샵 > 남성화장품 > 남성스킨케어 > 스킨/로션/크림
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: 0.8309572301425662
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:** 11 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 |
|:------|:----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|
| 3 | <ul><li>'[산타마리아노벨라]로지오네 도포 바르바 - 콜로니아 루사 100ml 화이트_Free (#M)화장품/미용>남성화장품>스킨 AD > Naverstore > smnovella브랜드스토어 > 전체상품'</li><li>'오딧세이 미니어처 스킨 에멀전 25ml x 10개 여행용 MinSellAmount (#M)화장품/향수>스킨케어>스킨/토너 Gmarket > 뷰티 > 화장품/향수 > 스킨케어 > 스킨/토너'</li><li>'비오템 옴므 아쿠아파워 토너 200ml × 2개 (#M)쿠팡 홈>뷰티>남성화장품>남성스킨케어>스킨/로션/크림 Coupang > 뷰티 > 명품뷰티 > 남성화장품 > 남성스킨케어 > 스킨/로션/크림'</li></ul> |
| 5 | <ul><li>'포스 수프림 메탈 아이 세럼 15ml/비오템 홈>화장품/미용>남성화장품>에센스;(#M)홈>화장품/미용>남성화장품>크림 Naverstore > 화장품/미용 > 남성화장품 > 크림'</li><li>'설화수 본윤에센스 140ml (#M)11st>스킨케어>로션/에멀션>로션/에멀션 11st > 뷰티 > 스킨케어 > 로션/에멀션 > 로션/에멀션'</li><li>'비오템 아쿠아파워 클리어에센스 100ml (#M)홈>화장품/미용>남성화장품>에센스 Naverstore > 화장품/미용 > 남성화장품 > 에센스'</li></ul> |
| 1 | <ul><li>'[나인위시스] VB포맨 톤업크림 SPF21 50ml LotteOn > 뷰티 > 남성화장품 > 메이크업 LotteOn > 뷰티 > 남성화장품 > 메이크업'</li><li>'비레디 레벨업 파운데이션 포 히어로즈 SPF50+ PA++++ 30ml 3호 제프리 (#M)홈>화장품/미용>남성화장품>메이크업 Naverstore > 화장품/미용 > 남성화장품 > 메이크업'</li><li>'맨즈 프라이머 비비 세트 - 도자기피부 MinSellAmount 화장품/향수>남성화장품>남성BB크림;(#M)화장품/향수>남성화장품>남성메이크업/BB Gmarket > 뷰티 > 화장품/향수 > 남성화장품 > 남성메이크업/BB'</li></ul> |
| 8 | <ul><li>'랩시리즈 그루밍 쿨링 쉐이브 크림 190ml (#M)화장품/미용>남성화장품>쉐이빙폼 Naverstore > 화장품/미용 > 남성화장품 > 쉐이빙폼'</li><li>'랩시리즈 안티에이지 맥스 LS 크림 50ml (#M)위메프 > 뷰티 > 남성화장품 > 남성 스킨케어 > 남성스킨 위메프 > 뷰티 > 남성화장품 > 남성 스킨케어 > 남성스킨'</li><li>'랩시리즈 안티에이지 맥스 LS 크림 50ml (#M)화장품/미용>남성화장품>에센스 Naverstore > 화장품/미용 > 남성화장품 > 에센스'</li></ul> |
| 2 | <ul><li>'브로앤팁스 수퍼 라이트 선크림 SPR50+ PA++++ 70ml × 1개 (#M)쿠팡 홈>뷰티>스킨케어>선케어/태닝>선케어>선블록/선크림/선로션 Coupang > 뷰티 > 남성화장품 > 남성스킨케어 > 선케어'</li><li>'MEN 릴랙싱 UV 프로펙터 SPF50+/PA+++ 릴랙싱UV프로텍터 LotteOn > 뷰티 > 명품화장품 > 남성화장품 LotteOn > 뷰티 > 명품화장품 > 남성화장품 > 선케어'</li><li>'유브이 디펜스 선 베이스 프레쉬 50ml(SPF50+) (#M)화장품/미용>남성화장품>선크림 Naverstore > 화장품/미용 > 남성화장품 > 선크림'</li></ul> |
| 10 | <ul><li>'세붐 스트라이크 맨테라피 마스크 MinSellAmount (#M)화장품/향수>팩/마스크>마스크시트 Gmarket > 뷰티 > 화장품/향수 > 팩/마스크 > 마스크시트'</li><li>'[퓨어덤] 릴랙스 하이드라 남성용 마스크팩 50매 릴랙스 하이드라 남성용 마스크팩 50매 (#M)쿠팡 홈>뷰티>남성화장품>남성스킨케어>마스크/팩 Coupang > 뷰티 > 남성화장품 > 남성스킨케어 > 마스크/팩'</li><li>'크로마티크 마스크 200ml+샘플2종/염색모전용 MinSellAmount (#M)바디/헤어>헤어케어>헤어트리트먼트 Gmarket > 뷰티 > 바디/헤어 > 헤어케어 > 헤어트리트먼트'</li></ul> |
| 7 | <ul><li>'쿤달 퓨어 앤 세이프 쿨링 남성청결제 2구 세트 300ml LotteOn > 뷰티 > 헤어/바디 > 바디케어 > 청결제 LotteOn > 뷰티 > 헤어/바디 > 바디케어 > 청결제'</li><li>'바버501 이너부스터 남성청결제 263ml 2타입 진저민트 단품 홈>전체상품;홈>화장품/미용>남성화장품>남성청결제;홈>클렌징;(#M)홈>BEST Naverstore > 화장품/미용 > 남성화장품 > 남성청결제'</li><li>'프리메라 후리 엔 후리 맨 에너자이징 포인트 클렌저 200ml 남성 청결제 LotteOn > 뷰티 > 헤어/바디 > 바디케어 > 청결제 LotteOn > 뷰티 > 헤어/바디 > 바디케어 > 청결제'</li></ul> |
| 4 | <ul><li>'수려한 효비담 정율 2종 기획세트 {SR3685} (#M)위메프 > 뷰티 > 스킨케어 > 스킨케어 세트 > 2종/3종 세트 위메프 > 뷰티 > 스킨케어 > 스킨케어 세트'</li><li>'수려한 건양 2종 기획세트 LotteOn > 뷰티 > 남성화장품 > 남성화장품세트 LotteOn > 뷰티 > 남성화장품 > 남성화장품세트'</li><li>'공진향 군 자양 2종 기획세트 LotteOn > 뷰티 > 남성화장품 > 남성화장품세트 LotteOn > 뷰티 > 남성화장품 > 남성화장품세트'</li></ul> |
| 0 | <ul><li>'오딧세이 미니 에멀전 25ml 10개 로션 미니어쳐 여행 오딧세이 미니로션/10개 (#M)11st>남성화장품>남성로션>남성로션 11st > 뷰티 > 남성화장품 > 남성로션'</li><li>'더 후 공진향 군 자양 로션 100ml (#M)화장품/미용>남성화장품>로션 Naverstore > 화장품/미용 > 남성화장품 > 로션'</li><li>'키엘 훼이셜 퓨얼 에너자이징 모이스처 트리트먼트 포 맨 125ml 홈>전체상품;(#M)홈>키엘 Naverstore > 화장품/미용 > 남성화장품 > 로션'</li></ul> |
| 9 | <ul><li>'질레트 프로글라이드 2in1젤 퓨어스포츠 4개 질레트 프로글라이드 2in1젤 퓨어스포츠 4개[G010*2] ssg > 뷰티 > 헤어/바디 > 면도/제모용품 ssg > 뷰티 > 헤어/바디 > 면도/제모용품'</li><li>'[질레트]질레트 포오미 멘솔 175g 2개 질레트 포오미 멘솔 175g 2개[G20*2] LotteOn > 뷰티 > 헤어/바디 > 바디케어 > 목욕비누 LotteOn > 뷰티 > 헤어/바디 > 바디케어 > 목욕비누'</li><li>'[백화점][비오템] 티쀼르 씨솔트 스크럽 125ml (#M)GSSHOP>뷰티>명품화장품>현대백화점 GSSHOP > 뷰티 > 명품화장품 > 현대백화점 > 스킨케어'</li></ul> |
| 6 | <ul><li>'(15%+15%)한스킨 클렌징대장 전품목 클리어런스 세일 11.한스킨 인기 마스크 30매_콜라겐(B0004441) 화장품/향수>메디컬/드럭스토어>스킨/로션/미스트;(#M)화장품/향수>스킨케어>스킨/토너 Gmarket > 뷰티 > 화장품/향수 > 스킨케어'</li><li>'(SF)라네즈 크림스킨 옴므 올인원 150ml + 추가 증정 (#M)위메프 > 뷰티 > 남성화장품 > 남성 스킨케어 > 올인원 위메프 > 뷰티 > 남성화장품 > 남성 스킨케어 > 올인원'</li><li>'랩 시리즈 프로 LS 올-인-원 훼이스 트리트먼트 50ml 없음 (#M)홈>스킨케어>에센스/앰플 HMALL > 뷰티 > 스킨케어 > 에센스/앰플'</li></ul> |
## Evaluation
### Metrics
| Label | Accuracy |
|:--------|:---------|
| **all** | 0.8310 |
## 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_bt0_test_flat_top_cate")
# Run inference
preds = model("맨 리차징 로션 150ml LotteOn > 뷰티 > 남성화장품 > 로션 LotteOn > 뷰티 > 남성화장품 > 로션")
```
<!--
### 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 | 11 | 20.6699 | 63 |
| Label | Training Sample Count |
|:------|:----------------------|
| 0 | 50 |
| 1 | 50 |
| 2 | 50 |
| 3 | 50 |
| 4 | 50 |
| 5 | 50 |
| 6 | 50 |
| 7 | 50 |
| 8 | 50 |
| 9 | 50 |
| 10 | 18 |
### 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 |
|:-------:|:-----:|:-------------:|:---------------:|
| 0.0012 | 1 | 0.3982 | - |
| 0.0617 | 50 | 0.4478 | - |
| 0.1235 | 100 | 0.433 | - |
| 0.1852 | 150 | 0.402 | - |
| 0.2469 | 200 | 0.3982 | - |
| 0.3086 | 250 | 0.3669 | - |
| 0.3704 | 300 | 0.3331 | - |
| 0.4321 | 350 | 0.3142 | - |
| 0.4938 | 400 | 0.2879 | - |
| 0.5556 | 450 | 0.2728 | - |
| 0.6173 | 500 | 0.2562 | - |
| 0.6790 | 550 | 0.2449 | - |
| 0.7407 | 600 | 0.2335 | - |
| 0.8025 | 650 | 0.2113 | - |
| 0.8642 | 700 | 0.1952 | - |
| 0.9259 | 750 | 0.1881 | - |
| 0.9877 | 800 | 0.1775 | - |
| 1.0494 | 850 | 0.1609 | - |
| 1.1111 | 900 | 0.1559 | - |
| 1.1728 | 950 | 0.1385 | - |
| 1.2346 | 1000 | 0.1268 | - |
| 1.2963 | 1050 | 0.1115 | - |
| 1.3580 | 1100 | 0.1059 | - |
| 1.4198 | 1150 | 0.0861 | - |
| 1.4815 | 1200 | 0.0776 | - |
| 1.5432 | 1250 | 0.0676 | - |
| 1.6049 | 1300 | 0.0565 | - |
| 1.6667 | 1350 | 0.0511 | - |
| 1.7284 | 1400 | 0.0442 | - |
| 1.7901 | 1450 | 0.037 | - |
| 1.8519 | 1500 | 0.0375 | - |
| 1.9136 | 1550 | 0.0319 | - |
| 1.9753 | 1600 | 0.0272 | - |
| 2.0370 | 1650 | 0.0213 | - |
| 2.0988 | 1700 | 0.0173 | - |
| 2.1605 | 1750 | 0.0191 | - |
| 2.2222 | 1800 | 0.0152 | - |
| 2.2840 | 1850 | 0.0194 | - |
| 2.3457 | 1900 | 0.0152 | - |
| 2.4074 | 1950 | 0.0173 | - |
| 2.4691 | 2000 | 0.0123 | - |
| 2.5309 | 2050 | 0.0083 | - |
| 2.5926 | 2100 | 0.007 | - |
| 2.6543 | 2150 | 0.0066 | - |
| 2.7160 | 2200 | 0.0077 | - |
| 2.7778 | 2250 | 0.0066 | - |
| 2.8395 | 2300 | 0.0052 | - |
| 2.9012 | 2350 | 0.0055 | - |
| 2.9630 | 2400 | 0.0043 | - |
| 3.0247 | 2450 | 0.0032 | - |
| 3.0864 | 2500 | 0.0028 | - |
| 3.1481 | 2550 | 0.004 | - |
| 3.2099 | 2600 | 0.0039 | - |
| 3.2716 | 2650 | 0.0052 | - |
| 3.3333 | 2700 | 0.0056 | - |
| 3.3951 | 2750 | 0.0064 | - |
| 3.4568 | 2800 | 0.0055 | - |
| 3.5185 | 2850 | 0.0051 | - |
| 3.5802 | 2900 | 0.0041 | - |
| 3.6420 | 2950 | 0.0039 | - |
| 3.7037 | 3000 | 0.0045 | - |
| 3.7654 | 3050 | 0.0062 | - |
| 3.8272 | 3100 | 0.0036 | - |
| 3.8889 | 3150 | 0.0039 | - |
| 3.9506 | 3200 | 0.0035 | - |
| 4.0123 | 3250 | 0.0045 | - |
| 4.0741 | 3300 | 0.0033 | - |
| 4.1358 | 3350 | 0.0048 | - |
| 4.1975 | 3400 | 0.0036 | - |
| 4.2593 | 3450 | 0.0038 | - |
| 4.3210 | 3500 | 0.0045 | - |
| 4.3827 | 3550 | 0.0058 | - |
| 4.4444 | 3600 | 0.0053 | - |
| 4.5062 | 3650 | 0.0073 | - |
| 4.5679 | 3700 | 0.0105 | - |
| 4.6296 | 3750 | 0.0071 | - |
| 4.6914 | 3800 | 0.0045 | - |
| 4.7531 | 3850 | 0.004 | - |
| 4.8148 | 3900 | 0.0034 | - |
| 4.8765 | 3950 | 0.0052 | - |
| 4.9383 | 4000 | 0.0046 | - |
| 5.0 | 4050 | 0.0035 | - |
| 5.0617 | 4100 | 0.003 | - |
| 5.1235 | 4150 | 0.0036 | - |
| 5.1852 | 4200 | 0.0034 | - |
| 5.2469 | 4250 | 0.0041 | - |
| 5.3086 | 4300 | 0.0039 | - |
| 5.3704 | 4350 | 0.0033 | - |
| 5.4321 | 4400 | 0.0028 | - |
| 5.4938 | 4450 | 0.0031 | - |
| 5.5556 | 4500 | 0.0033 | - |
| 5.6173 | 4550 | 0.0043 | - |
| 5.6790 | 4600 | 0.0052 | - |
| 5.7407 | 4650 | 0.004 | - |
| 5.8025 | 4700 | 0.0036 | - |
| 5.8642 | 4750 | 0.0051 | - |
| 5.9259 | 4800 | 0.0047 | - |
| 5.9877 | 4850 | 0.0056 | - |
| 6.0494 | 4900 | 0.0041 | - |
| 6.1111 | 4950 | 0.0036 | - |
| 6.1728 | 5000 | 0.0049 | - |
| 6.2346 | 5050 | 0.004 | - |
| 6.2963 | 5100 | 0.0035 | - |
| 6.3580 | 5150 | 0.0041 | - |
| 6.4198 | 5200 | 0.0025 | - |
| 6.4815 | 5250 | 0.0027 | - |
| 6.5432 | 5300 | 0.0042 | - |
| 6.6049 | 5350 | 0.0036 | - |
| 6.6667 | 5400 | 0.0041 | - |
| 6.7284 | 5450 | 0.0036 | - |
| 6.7901 | 5500 | 0.0044 | - |
| 6.8519 | 5550 | 0.0034 | - |
| 6.9136 | 5600 | 0.0041 | - |
| 6.9753 | 5650 | 0.0036 | - |
| 7.0370 | 5700 | 0.0034 | - |
| 7.0988 | 5750 | 0.0034 | - |
| 7.1605 | 5800 | 0.0039 | - |
| 7.2222 | 5850 | 0.0036 | - |
| 7.2840 | 5900 | 0.0041 | - |
| 7.3457 | 5950 | 0.0031 | - |
| 7.4074 | 6000 | 0.0032 | - |
| 7.4691 | 6050 | 0.0133 | - |
| 7.5309 | 6100 | 0.0154 | - |
| 7.5926 | 6150 | 0.01 | - |
| 7.6543 | 6200 | 0.0063 | - |
| 7.7160 | 6250 | 0.0068 | - |
| 7.7778 | 6300 | 0.0077 | - |
| 7.8395 | 6350 | 0.0047 | - |
| 7.9012 | 6400 | 0.0044 | - |
| 7.9630 | 6450 | 0.0062 | - |
| 8.0247 | 6500 | 0.0057 | - |
| 8.0864 | 6550 | 0.0038 | - |
| 8.1481 | 6600 | 0.0046 | - |
| 8.2099 | 6650 | 0.0041 | - |
| 8.2716 | 6700 | 0.0031 | - |
| 8.3333 | 6750 | 0.0033 | - |
| 8.3951 | 6800 | 0.0042 | - |
| 8.4568 | 6850 | 0.0028 | - |
| 8.5185 | 6900 | 0.0038 | - |
| 8.5802 | 6950 | 0.0028 | - |
| 8.6420 | 7000 | 0.0042 | - |
| 8.7037 | 7050 | 0.0034 | - |
| 8.7654 | 7100 | 0.005 | - |
| 8.8272 | 7150 | 0.0034 | - |
| 8.8889 | 7200 | 0.0038 | - |
| 8.9506 | 7250 | 0.003 | - |
| 9.0123 | 7300 | 0.0031 | - |
| 9.0741 | 7350 | 0.0025 | - |
| 9.1358 | 7400 | 0.0042 | - |
| 9.1975 | 7450 | 0.0034 | - |
| 9.2593 | 7500 | 0.0053 | - |
| 9.3210 | 7550 | 0.0041 | - |
| 9.3827 | 7600 | 0.0041 | - |
| 9.4444 | 7650 | 0.0045 | - |
| 9.5062 | 7700 | 0.0027 | - |
| 9.5679 | 7750 | 0.0044 | - |
| 9.6296 | 7800 | 0.0047 | - |
| 9.6914 | 7850 | 0.0028 | - |
| 9.7531 | 7900 | 0.0027 | - |
| 9.8148 | 7950 | 0.0025 | - |
| 9.8765 | 8000 | 0.0036 | - |
| 9.9383 | 8050 | 0.0033 | - |
| 10.0 | 8100 | 0.0028 | - |
| 10.0617 | 8150 | 0.0047 | - |
| 10.1235 | 8200 | 0.0043 | - |
| 10.1852 | 8250 | 0.0042 | - |
| 10.2469 | 8300 | 0.0057 | - |
| 10.3086 | 8350 | 0.0049 | - |
| 10.3704 | 8400 | 0.0042 | - |
| 10.4321 | 8450 | 0.0056 | - |
| 10.4938 | 8500 | 0.0072 | - |
| 10.5556 | 8550 | 0.0039 | - |
| 10.6173 | 8600 | 0.0056 | - |
| 10.6790 | 8650 | 0.0041 | - |
| 10.7407 | 8700 | 0.0047 | - |
| 10.8025 | 8750 | 0.0025 | - |
| 10.8642 | 8800 | 0.0034 | - |
| 10.9259 | 8850 | 0.0035 | - |
| 10.9877 | 8900 | 0.0038 | - |
| 11.0494 | 8950 | 0.0023 | - |
| 11.1111 | 9000 | 0.0039 | - |
| 11.1728 | 9050 | 0.0036 | - |
| 11.2346 | 9100 | 0.003 | - |
| 11.2963 | 9150 | 0.0034 | - |
| 11.3580 | 9200 | 0.0042 | - |
| 11.4198 | 9250 | 0.0033 | - |
| 11.4815 | 9300 | 0.0034 | - |
| 11.5432 | 9350 | 0.0036 | - |
| 11.6049 | 9400 | 0.0027 | - |
| 11.6667 | 9450 | 0.0036 | - |
| 11.7284 | 9500 | 0.0051 | - |
| 11.7901 | 9550 | 0.0048 | - |
| 11.8519 | 9600 | 0.0038 | - |
| 11.9136 | 9650 | 0.0037 | - |
| 11.9753 | 9700 | 0.0026 | - |
| 12.0370 | 9750 | 0.0035 | - |
| 12.0988 | 9800 | 0.0019 | - |
| 12.1605 | 9850 | 0.0 | - |
| 12.2222 | 9900 | 0.0 | - |
| 12.2840 | 9950 | 0.0 | - |
| 12.3457 | 10000 | 0.0 | - |
| 12.4074 | 10050 | 0.0 | - |
| 12.4691 | 10100 | 0.0006 | - |
| 12.5309 | 10150 | 0.0018 | - |
| 12.5926 | 10200 | 0.0006 | - |
| 12.6543 | 10250 | 0.0 | - |
| 12.7160 | 10300 | 0.0 | - |
| 12.7778 | 10350 | 0.0003 | - |
| 12.8395 | 10400 | 0.0038 | - |
| 12.9012 | 10450 | 0.0025 | - |
| 12.9630 | 10500 | 0.0025 | - |
| 13.0247 | 10550 | 0.0024 | - |
| 13.0864 | 10600 | 0.0029 | - |
| 13.1481 | 10650 | 0.0034 | - |
| 13.2099 | 10700 | 0.0037 | - |
| 13.2716 | 10750 | 0.0039 | - |
| 13.3333 | 10800 | 0.0027 | - |
| 13.3951 | 10850 | 0.0023 | - |
| 13.4568 | 10900 | 0.0008 | - |
| 13.5185 | 10950 | 0.0 | - |
| 13.5802 | 11000 | 0.0 | - |
| 13.6420 | 11050 | 0.0 | - |
| 13.7037 | 11100 | 0.0 | - |
| 13.7654 | 11150 | 0.0 | - |
| 13.8272 | 11200 | 0.0 | - |
| 13.8889 | 11250 | 0.0 | - |
| 13.9506 | 11300 | 0.0 | - |
| 14.0123 | 11350 | 0.0 | - |
| 14.0741 | 11400 | 0.0 | - |
| 14.1358 | 11450 | 0.0 | - |
| 14.1975 | 11500 | 0.0 | - |
| 14.2593 | 11550 | 0.0 | - |
| 14.3210 | 11600 | 0.0 | - |
| 14.3827 | 11650 | 0.0 | - |
| 14.4444 | 11700 | 0.0 | - |
| 14.5062 | 11750 | 0.0 | - |
| 14.5679 | 11800 | 0.0 | - |
| 14.6296 | 11850 | 0.0 | - |
| 14.6914 | 11900 | 0.0 | - |
| 14.7531 | 11950 | 0.0 | - |
| 14.8148 | 12000 | 0.0 | - |
| 14.8765 | 12050 | 0.0 | - |
| 14.9383 | 12100 | 0.0 | - |
| 15.0 | 12150 | 0.0 | - |
| 15.0617 | 12200 | 0.0 | - |
| 15.1235 | 12250 | 0.0 | - |
| 15.1852 | 12300 | 0.0 | - |
| 15.2469 | 12350 | 0.0 | - |
| 15.3086 | 12400 | 0.0 | - |
| 15.3704 | 12450 | 0.0 | - |
| 15.4321 | 12500 | 0.0 | - |
| 15.4938 | 12550 | 0.0 | - |
| 15.5556 | 12600 | 0.0 | - |
| 15.6173 | 12650 | 0.0 | - |
| 15.6790 | 12700 | 0.0 | - |
| 15.7407 | 12750 | 0.0 | - |
| 15.8025 | 12800 | 0.0 | - |
| 15.8642 | 12850 | 0.0 | - |
| 15.9259 | 12900 | 0.0 | - |
| 15.9877 | 12950 | 0.0 | - |
| 16.0494 | 13000 | 0.0 | - |
| 16.1111 | 13050 | 0.0 | - |
| 16.1728 | 13100 | 0.0 | - |
| 16.2346 | 13150 | 0.0 | - |
| 16.2963 | 13200 | 0.0 | - |
| 16.3580 | 13250 | 0.0 | - |
| 16.4198 | 13300 | 0.0 | - |
| 16.4815 | 13350 | 0.0 | - |
| 16.5432 | 13400 | 0.0 | - |
| 16.6049 | 13450 | 0.0 | - |
| 16.6667 | 13500 | 0.0 | - |
| 16.7284 | 13550 | 0.0 | - |
| 16.7901 | 13600 | 0.0 | - |
| 16.8519 | 13650 | 0.0 | - |
| 16.9136 | 13700 | 0.0 | - |
| 16.9753 | 13750 | 0.0 | - |
| 17.0370 | 13800 | 0.0 | - |
| 17.0988 | 13850 | 0.0 | - |
| 17.1605 | 13900 | 0.0 | - |
| 17.2222 | 13950 | 0.0 | - |
| 17.2840 | 14000 | 0.0 | - |
| 17.3457 | 14050 | 0.0 | - |
| 17.4074 | 14100 | 0.0 | - |
| 17.4691 | 14150 | 0.0 | - |
| 17.5309 | 14200 | 0.0 | - |
| 17.5926 | 14250 | 0.0 | - |
| 17.6543 | 14300 | 0.0 | - |
| 17.7160 | 14350 | 0.0 | - |
| 17.7778 | 14400 | 0.0 | - |
| 17.8395 | 14450 | 0.0 | - |
| 17.9012 | 14500 | 0.0 | - |
| 17.9630 | 14550 | 0.0 | - |
| 18.0247 | 14600 | 0.0 | - |
| 18.0864 | 14650 | 0.0 | - |
| 18.1481 | 14700 | 0.0 | - |
| 18.2099 | 14750 | 0.0 | - |
| 18.2716 | 14800 | 0.0 | - |
| 18.3333 | 14850 | 0.0 | - |
| 18.3951 | 14900 | 0.0 | - |
| 18.4568 | 14950 | 0.0 | - |
| 18.5185 | 15000 | 0.0 | - |
| 18.5802 | 15050 | 0.0 | - |
| 18.6420 | 15100 | 0.0 | - |
| 18.7037 | 15150 | 0.0 | - |
| 18.7654 | 15200 | 0.0 | - |
| 18.8272 | 15250 | 0.0 | - |
| 18.8889 | 15300 | 0.0 | - |
| 18.9506 | 15350 | 0.0 | - |
| 19.0123 | 15400 | 0.0 | - |
| 19.0741 | 15450 | 0.0 | - |
| 19.1358 | 15500 | 0.0 | - |
| 19.1975 | 15550 | 0.0 | - |
| 19.2593 | 15600 | 0.0 | - |
| 19.3210 | 15650 | 0.0 | - |
| 19.3827 | 15700 | 0.0 | - |
| 19.4444 | 15750 | 0.0 | - |
| 19.5062 | 15800 | 0.0 | - |
| 19.5679 | 15850 | 0.0 | - |
| 19.6296 | 15900 | 0.0 | - |
| 19.6914 | 15950 | 0.0 | - |
| 19.7531 | 16000 | 0.0 | - |
| 19.8148 | 16050 | 0.0 | - |
| 19.8765 | 16100 | 0.0 | - |
| 19.9383 | 16150 | 0.0 | - |
| 20.0 | 16200 | 0.0 | - |
| 20.0617 | 16250 | 0.0 | - |
| 20.1235 | 16300 | 0.0 | - |
| 20.1852 | 16350 | 0.0 | - |
| 20.2469 | 16400 | 0.0 | - |
| 20.3086 | 16450 | 0.0 | - |
| 20.3704 | 16500 | 0.0 | - |
| 20.4321 | 16550 | 0.0 | - |
| 20.4938 | 16600 | 0.0 | - |
| 20.5556 | 16650 | 0.0 | - |
| 20.6173 | 16700 | 0.0 | - |
| 20.6790 | 16750 | 0.0 | - |
| 20.7407 | 16800 | 0.0 | - |
| 20.8025 | 16850 | 0.0 | - |
| 20.8642 | 16900 | 0.0 | - |
| 20.9259 | 16950 | 0.0 | - |
| 20.9877 | 17000 | 0.0 | - |
| 21.0494 | 17050 | 0.0 | - |
| 21.1111 | 17100 | 0.0 | - |
| 21.1728 | 17150 | 0.0 | - |
| 21.2346 | 17200 | 0.0 | - |
| 21.2963 | 17250 | 0.0 | - |
| 21.3580 | 17300 | 0.0 | - |
| 21.4198 | 17350 | 0.0 | - |
| 21.4815 | 17400 | 0.0 | - |
| 21.5432 | 17450 | 0.0 | - |
| 21.6049 | 17500 | 0.0 | - |
| 21.6667 | 17550 | 0.0 | - |
| 21.7284 | 17600 | 0.0 | - |
| 21.7901 | 17650 | 0.0 | - |
| 21.8519 | 17700 | 0.0 | - |
| 21.9136 | 17750 | 0.0 | - |
| 21.9753 | 17800 | 0.0 | - |
| 22.0370 | 17850 | 0.0 | - |
| 22.0988 | 17900 | 0.0 | - |
| 22.1605 | 17950 | 0.0 | - |
| 22.2222 | 18000 | 0.0 | - |
| 22.2840 | 18050 | 0.0 | - |
| 22.3457 | 18100 | 0.0 | - |
| 22.4074 | 18150 | 0.0 | - |
| 22.4691 | 18200 | 0.0 | - |
| 22.5309 | 18250 | 0.0 | - |
| 22.5926 | 18300 | 0.0 | - |
| 22.6543 | 18350 | 0.0 | - |
| 22.7160 | 18400 | 0.0 | - |
| 22.7778 | 18450 | 0.0 | - |
| 22.8395 | 18500 | 0.0 | - |
| 22.9012 | 18550 | 0.0 | - |
| 22.9630 | 18600 | 0.0 | - |
| 23.0247 | 18650 | 0.0 | - |
| 23.0864 | 18700 | 0.0 | - |
| 23.1481 | 18750 | 0.0 | - |
| 23.2099 | 18800 | 0.0 | - |
| 23.2716 | 18850 | 0.0 | - |
| 23.3333 | 18900 | 0.0 | - |
| 23.3951 | 18950 | 0.0 | - |
| 23.4568 | 19000 | 0.0 | - |
| 23.5185 | 19050 | 0.0 | - |
| 23.5802 | 19100 | 0.0 | - |
| 23.6420 | 19150 | 0.0 | - |
| 23.7037 | 19200 | 0.0 | - |
| 23.7654 | 19250 | 0.0 | - |
| 23.8272 | 19300 | 0.0 | - |
| 23.8889 | 19350 | 0.0 | - |
| 23.9506 | 19400 | 0.0 | - |
| 24.0123 | 19450 | 0.0 | - |
| 24.0741 | 19500 | 0.0 | - |
| 24.1358 | 19550 | 0.0 | - |
| 24.1975 | 19600 | 0.0 | - |
| 24.2593 | 19650 | 0.0 | - |
| 24.3210 | 19700 | 0.0 | - |
| 24.3827 | 19750 | 0.0 | - |
| 24.4444 | 19800 | 0.0 | - |
| 24.5062 | 19850 | 0.0 | - |
| 24.5679 | 19900 | 0.0 | - |
| 24.6296 | 19950 | 0.0 | - |
| 24.6914 | 20000 | 0.0 | - |
| 24.7531 | 20050 | 0.0 | - |
| 24.8148 | 20100 | 0.0 | - |
| 24.8765 | 20150 | 0.0 | - |
| 24.9383 | 20200 | 0.0 | - |
| 25.0 | 20250 | 0.0 | - |
| 25.0617 | 20300 | 0.0 | - |
| 25.1235 | 20350 | 0.0 | - |
| 25.1852 | 20400 | 0.0 | - |
| 25.2469 | 20450 | 0.0 | - |
| 25.3086 | 20500 | 0.0 | - |
| 25.3704 | 20550 | 0.0 | - |
| 25.4321 | 20600 | 0.0 | - |
| 25.4938 | 20650 | 0.0 | - |
| 25.5556 | 20700 | 0.0 | - |
| 25.6173 | 20750 | 0.0 | - |
| 25.6790 | 20800 | 0.0 | - |
| 25.7407 | 20850 | 0.0 | - |
| 25.8025 | 20900 | 0.0 | - |
| 25.8642 | 20950 | 0.0 | - |
| 25.9259 | 21000 | 0.0 | - |
| 25.9877 | 21050 | 0.0 | - |
| 26.0494 | 21100 | 0.0 | - |
| 26.1111 | 21150 | 0.0004 | - |
| 26.1728 | 21200 | 0.0 | - |
| 26.2346 | 21250 | 0.0 | - |
| 26.2963 | 21300 | 0.0 | - |
| 26.3580 | 21350 | 0.0 | - |
| 26.4198 | 21400 | 0.0 | - |
| 26.4815 | 21450 | 0.0 | - |
| 26.5432 | 21500 | 0.0 | - |
| 26.6049 | 21550 | 0.0 | - |
| 26.6667 | 21600 | 0.0 | - |
| 26.7284 | 21650 | 0.0 | - |
| 26.7901 | 21700 | 0.0 | - |
| 26.8519 | 21750 | 0.0 | - |
| 26.9136 | 21800 | 0.0 | - |
| 26.9753 | 21850 | 0.0 | - |
| 27.0370 | 21900 | 0.0 | - |
| 27.0988 | 21950 | 0.0 | - |
| 27.1605 | 22000 | 0.0 | - |
| 27.2222 | 22050 | 0.0 | - |
| 27.2840 | 22100 | 0.0 | - |
| 27.3457 | 22150 | 0.0 | - |
| 27.4074 | 22200 | 0.0 | - |
| 27.4691 | 22250 | 0.0 | - |
| 27.5309 | 22300 | 0.0 | - |
| 27.5926 | 22350 | 0.0 | - |
| 27.6543 | 22400 | 0.0 | - |
| 27.7160 | 22450 | 0.0 | - |
| 27.7778 | 22500 | 0.0 | - |
| 27.8395 | 22550 | 0.0 | - |
| 27.9012 | 22600 | 0.0 | - |
| 27.9630 | 22650 | 0.0 | - |
| 28.0247 | 22700 | 0.0 | - |
| 28.0864 | 22750 | 0.0 | - |
| 28.1481 | 22800 | 0.0 | - |
| 28.2099 | 22850 | 0.0 | - |
| 28.2716 | 22900 | 0.0 | - |
| 28.3333 | 22950 | 0.0 | - |
| 28.3951 | 23000 | 0.0 | - |
| 28.4568 | 23050 | 0.0 | - |
| 28.5185 | 23100 | 0.0 | - |
| 28.5802 | 23150 | 0.0 | - |
| 28.6420 | 23200 | 0.0 | - |
| 28.7037 | 23250 | 0.0 | - |
| 28.7654 | 23300 | 0.0 | - |
| 28.8272 | 23350 | 0.0 | - |
| 28.8889 | 23400 | 0.0 | - |
| 28.9506 | 23450 | 0.0 | - |
| 29.0123 | 23500 | 0.0 | - |
| 29.0741 | 23550 | 0.0 | - |
| 29.1358 | 23600 | 0.0 | - |
| 29.1975 | 23650 | 0.0 | - |
| 29.2593 | 23700 | 0.0 | - |
| 29.3210 | 23750 | 0.0 | - |
| 29.3827 | 23800 | 0.0 | - |
| 29.4444 | 23850 | 0.0 | - |
| 29.5062 | 23900 | 0.0 | - |
| 29.5679 | 23950 | 0.0 | - |
| 29.6296 | 24000 | 0.0 | - |
| 29.6914 | 24050 | 0.0 | - |
| 29.7531 | 24100 | 0.0 | - |
| 29.8148 | 24150 | 0.0 | - |
| 29.8765 | 24200 | 0.0 | - |
| 29.9383 | 24250 | 0.0 | - |
| 30.0 | 24300 | 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.*
--> |