---
tags:
- setfit
- sentence-transformers
- text-classification
- generated_from_setfit_trainer
widget:
- text: Lawrence Frames 로프 디자인 금속 액자 12 7x17 5x7인치 가구/인테리어>인테리어소품>액자>벽걸이액자
- text: 아트박스 미드나인 무선 터치 테이블 스탠드 LED 무드등 가구/인테리어>인테리어소품>스탠드>단스탠드
- text: 인공 분수 분수대 소형 사무실 인테리어 재물 인테리어 선물 카운터 식당 가구/인테리어>인테리어소품>인테리어분수
- text: 구리 향 버너 아로마 테라피 향홀더 다도 향받침 가구/인테리어>인테리어소품>아로마/캔들용품>아로마램프/오일
- text: 솜인형 만들기 DIY 키트 25색상 자수실 세트 인형 원단 멜로디클로젯 가구/인테리어>인테리어소품>장식인형
metrics:
- accuracy
pipeline_tag: text-classification
library_name: setfit
inference: true
base_model: mini1013/master_domain
model-index:
- name: SetFit with mini1013/master_domain
  results:
  - task:
      type: text-classification
      name: Text Classification
    dataset:
      name: Unknown
      type: unknown
      split: test
    metrics:
    - type: accuracy
      value: 1.0
      name: Accuracy
---

# SetFit with mini1013/master_domain

This is a [SetFit](https://github.com/huggingface/setfit) model that can be used for Text Classification. This SetFit model uses [mini1013/master_domain](https://huggingface.co/mini1013/master_domain) as the Sentence Transformer embedding model. A [LogisticRegression](https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.linear_model.LogisticRegression.html) instance is used for classification.

The model has been trained using an efficient few-shot learning technique that involves:

1. Fine-tuning a [Sentence Transformer](https://www.sbert.net) with contrastive learning.
2. Training a classification head with features from the fine-tuned Sentence Transformer.

## Model Details

### Model Description
- **Model Type:** SetFit
- **Sentence Transformer body:** [mini1013/master_domain](https://huggingface.co/mini1013/master_domain)
- **Classification head:** a [LogisticRegression](https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.linear_model.LogisticRegression.html) instance
- **Maximum Sequence Length:** 512 tokens
- **Number of Classes:** 23 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                                                                                                                                                                                                                                              |
|:------|:------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|
| 16.0  | <ul><li>'원목 가림막파티션 울타리 인테리어 공간분리 펜스 우드 가구/인테리어>인테리어소품>인테리어파티션'</li><li>'레트로하우스 틴우드 가벽 타공판 철제 파티션 H2400 가구/인테리어>인테리어소품>인테리어파티션'</li><li>'오투 오투가구 세토 룸 디바이더 S 인테리어 간살 파티션 가벽 가림막 가구/인테리어>인테리어소품>인테리어파티션'</li></ul>                                      |
| 18.0  | <ul><li>'지오몽 크크 별자리 인형 무속성 솜인형 아이돌인형 가구/인테리어>인테리어소품>장식인형'</li><li>'빈티지 키다리 산타인형 1m 가구/인테리어>인테리어소품>장식인형'</li><li>'NEW 투지퍼 손잡이필통 고급파우치 신학기 선물 가구/인테리어>인테리어소품>장식인형'</li></ul>                                                                            |
| 1.0   | <ul><li>'굿즈하우스 원목 우드 육각 마그넷 냉장고 마그네틱 가구/인테리어>인테리어소품>냉장고자석'</li><li>'와인앤쿡 토끼디자인 원형 마그넷 4개1세트 가구/인테리어>인테리어소품>냉장고자석'</li><li>'귀여운 자석 냉장고 마그네틱 마그넷 복숭아 가구/인테리어>인테리어소품>냉장고자석'</li></ul>                                                                    |
| 0.0   | <ul><li>'대형 패브릭 포스터 허그 S 가구/인테리어>인테리어소품>기타장식용품'</li><li>'반가사유상 미니어처 ver3 83호 국립박물관 뮷즈 반가사유상굿즈 국립중앙박물관 피규어 인테리어 소품 장식품 가구/인테리어>인테리어소품>기타장식용품'</li><li>'모던하우스 ON 바람막이 패딩 3중방한 3도씨커튼 2zsize 100x230 가구/인테리어>인테리어소품>기타장식용품'</li></ul>                     |
| 12.0  | <ul><li>'두브 앉은 요정 LED 워터볼 오르골 선물 무드등 장식 집들이 인테리어 가구/인테리어>인테리어소품>워터볼'</li><li>'워터볼 무드등 조명 선물 장식품 투명 우주 감성 크리스탈볼 가구/인테리어>인테리어소품>워터볼'</li><li>'크리스마스 직사각 랜턴 LED 워터볼 5종 마을 눈사람 산타 오르골 무드등 인테리어 소품 가구/인테리어>인테리어소품>워터볼'</li></ul>                           |
| 22.0  | <ul><li>'신혼선물 글라스 북유럽 스타일 최신 소형 꽃병 모던 홈가드닝 북유럽화병 가구/인테리어>인테리어소품>화병'</li><li>'미드센추리 모던 유리화병 인테리어 화병 오브제 꽃병 가구/인테리어>인테리어소품>화병'</li><li>'나팔 유리화병 이케바나 수경재배 오브제 대형 꽃병 중형-오로라 가구/인테리어>인테리어소품>화병'</li></ul>                                                 |
| 20.0  | <ul><li>'LED 심플 주방등 60W 가구/인테리어>인테리어소품>조명>주방조명'</li><li>'히트조명 LED 트라브 슬림 거실등 150W 가구/인테리어>인테리어소품>조명>거실조명'</li><li>'오너클랜 쿨샵 LED조명 안정기 50W 2채널 조명기구 컨버터 가구/인테리어>인테리어소품>조명>LED모듈'</li></ul>                                                              |
| 8.0   | <ul><li>'꾸밈 nv464-멀티아크릴액자치킨맥주 4단소형 가구/인테리어>인테리어소품>액자>액자세트'</li><li>'베네치아 액자 5X7 S 가구/인테리어>인테리어소품>액자>탁상용액자'</li><li>'4X6 종이액자 10장 포토프레임 인테리어액자 가구/인테리어>인테리어소품>액자>탁상용액자'</li></ul>                                                                      |
| 17.0  | <ul><li>'DIY 미니어처 오션 하우스 가구/인테리어>인테리어소품>장식미니어처'</li><li>'파스텔클레이 미니어처 가구 2호 3종 가구/인테리어>인테리어소품>장식미니어처'</li><li>'공예 미니어쳐 캡틴바 만들기 돌하우스 재료 DIY 미니어처 미니하우스 FWD016F8 가구/인테리어>인테리어소품>장식미니어처'</li></ul>                                                        |
| 7.0   | <ul><li>'글라스코 호야 유리원통실린더 캔들워머 7 5x10 가구/인테리어>인테리어소품>아로마/캔들용품>기타아로마/캔들용품'</li><li>'엔피솝 레몬 Lemon 프래그런스오일 프래그런스오일 인공향 캔들 디퓨저 방향제 1개 가구/인테리어>인테리어소품>아로마/캔들용품>아로마램프/오일'</li><li>'로터스 사슴 백플로우 인센스 콘 홀더 가구/인테리어>인테리어소품>아로마/캔들용품>아로마방향제/디퓨저'</li></ul>        |
| 15.0  | <ul><li>'인테리어 가짜 창문 페이크 윈도우 벽장식 엔틱 우드 가구/인테리어>인테리어소품>인테리어창문'</li><li>'지중해 페이크창문 벽걸이 소품 레스토랑 가짜창문 가구/인테리어>인테리어소품>인테리어창문'</li><li>'빈티지 창문 벽걸이 촬영 창문틀 소품 장식용 벽장식 인테리어 엔틱 가구/인테리어>인테리어소품>인테리어창문'</li></ul>                                                |
| 6.0   | <ul><li>'e 리드미컬 무소음 감성 추 벽시계 월넛 국내제조 GB7061 가구/인테리어>인테리어소품>시계>스탠드시계'</li><li>'데스크탑 인테리어 오브제 시계 테이블 무소음 스탠드 가구/인테리어>인테리어소품>시계>스탠드시계'</li><li>'벽시계 집들이 감성 디자인 벽걸이시계 아이방 가구/인테리어>인테리어소품>시계>벽시계'</li></ul>                                                |
| 2.0   | <ul><li>'퍼스트앙 도자기꼬꼬 현관 문종 풍경 풍수 행운 인테리어 장식소품 가구/인테리어>인테리어소품>도어벨'</li><li>'액막이 출입문종 돈복어문종 도어벨 풍경종 앤틱 현관문종 가구/인테리어>인테리어소품>도어벨'</li><li>'우드 디어 도어벨 현관 목제 초인종 차임 마그네틱 풍경 무선 걸이식 바람 시끄러운 문짝 벨 냉장고 문 레 가구/인테리어>인테리어소품>도어벨'</li></ul>                        |
| 19.0  | <ul><li>'전통 미니 복주머니 붉은색 8X9 가구/인테리어>인테리어소품>전통공예소품'</li><li>'전통 옛날 등잔 호롱 민속 호롱불 공예 한옥 인테리어 장식소품 공예품 한국기념품 가구/인테리어>인테리어소품>전통공예소품'</li><li>'천가게 전통매듭 3단 국화매듭 23 진갈색 가구/인테리어>인테리어소품>전통공예소품'</li></ul>                                                     |
| 3.0   | <ul><li>'알루미늄브라켓8T58돌출표찰미니간판복도표찰벽부착 가구/인테리어>인테리어소품>디자인문패'</li><li>'넘어짐주의 계단조심 부착형 정사각안내판 알림판 가구/인테리어>인테리어소품>디자인문패'</li><li>'제제데코 당기세요 PULL 원형 사각안내판 알림판 가구/인테리어>인테리어소품>디자인문패'</li></ul>                                                               |
| 9.0   | <ul><li>'카페 엔틱전화기 복고풍 클래식 다이얼 옛날 장식 레스토랑 촬영 가구/인테리어>인테리어소품>앤틱소품'</li><li>'인테리어 피아노 인테리어소품 가구/인테리어>인테리어소품>앤틱소품'</li><li>'북유럽풍 미니어처 빈티지 하우스 소품 클래식 현관 앤틱 가구/인테리어>인테리어소품>앤틱소품'</li></ul>                                                                 |
| 10.0  | <ul><li>'짱구는 못말려 중성마녀 오르골 마카오조마 피규어 가구/인테리어>인테리어소품>오르골'</li><li>'수동오르골 콜로세움 가구/인테리어>인테리어소품>오르골'</li><li>'클램 원목 오르골 밤편지 가구/인테리어>인테리어소품>오르골'</li></ul>                                                                                                  |
| 5.0   | <ul><li>'일광 일광전구 스노우맨15 포터블 스탠드 실버바디 가구/인테리어>인테리어소품>스탠드>단스탠드'</li><li>'롱 테이블 스탠드 고휘도 그림 작업용 책상 조명 램프 독서등 무드등 긴 데스크 가구/인테리어>인테리어소품>스탠드>단스탠드'</li><li>'단스탠드 무드등 테이블 램프 카페 독서등 모던디자인 테이블램프 가구/인테리어>인테리어소품>스탠드>단스탠드'</li></ul>                            |
| 13.0  | <ul><li>'원목 두꺼비집가리개 배전함가리개 커버 분전함 벽선-03 느티나무 가로형 50X40 가구/인테리어>인테리어소품>인터폰박스'</li><li>'인터폰 가리개 커버 분전함 박스 배전함 두꺼비집 집-C 5070가로길이43세로높이62수용 프레임 가구/인테리어>인테리어소품>인터폰박스'</li><li>'배전함가리개 배전함 액자 커버 덮개 방수 누전함 나만의집 꾸미기 미니멀라이프 가구/인테리어>인테리어소품>인터폰박스'</li></ul> |
| 11.0  | <ul><li>'야외 우체통 유럽식 우편함 실외 철제 소품 스탠드-1 2m 레터박스 가구/인테리어>인테리어소품>우체통'</li><li>'세모네모 건의함 소 B1016 가구/인테리어>인테리어소품>우체통'</li><li>'크리에이티브 스테인레스스틸 우편함 우체통 벽걸이 편지함 전원주택 빌라 벽걸이우편함 가구/인테리어>인테리어소품>우체통'</li></ul>                                                 |
| 4.0   | <ul><li>'박만순 옻칠 나전 트레이 가구/인테리어>인테리어소품>미술작품>공예디자인'</li><li>'정은희 빛누리 Ver.1 가구/인테리어>인테리어소품>미술작품>공예디자인'</li><li>'정은희 빛누리 Ver.2 가구/인테리어>인테리어소품>미술작품>공예디자인'</li></ul>                                                                                       |
| 14.0  | <ul><li>'실내장식 물 분수 흐르는 물장식 순환 럭셔리 -E 16008 가구/인테리어>인테리어소품>인테리어분수'</li><li>'인공폭포 분수대 미니 실내 인테리어 소형 물레방아 1 가정용 천연가습기 행운의 분수대 가구/인테리어>인테리어소품>인테리어분수'</li><li>'미니 분수 사무실 인테리어용 실내 책상 집들이 선물 가구/인테리어>인테리어소품>인테리어분수'</li></ul>                              |
| 21.0  | <ul><li>'까사베르데 플랜트스 인테리어 패브릭 포스터 고리형 가구/인테리어>인테리어소품>패브릭포스터'</li><li>'패브릭포스터 대형 인테리어 창문 벽 가리개 가림막 커튼 커텐 가구/인테리어>인테리어소품>패브릭포스터'</li><li>'판다스틱 패브릭 포스터 가구/인테리어>인테리어소품>패브릭포스터'</li></ul>                                                                  |

## Evaluation

### Metrics
| Label   | Accuracy |
|:--------|:---------|
| **all** | 1.0      |

## Uses

### Direct Use for Inference

First install the SetFit library:

```bash
pip install setfit
```

Then you can load this model and run inference.

```python
from setfit import SetFitModel

# Download from the 🤗 Hub
model = SetFitModel.from_pretrained("mini1013/master_cate_fi9")
# Run inference
preds = model("아트박스 미드나인 무선 터치 테이블 스탠드 LED 무드등 가구/인테리어>인테리어소품>스탠드>단스탠드")
```

<!--
### 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   | 2   | 8.8911 | 24  |

| Label | Training Sample Count |
|:------|:----------------------|
| 0.0   | 70                    |
| 1.0   | 70                    |
| 2.0   | 70                    |
| 3.0   | 70                    |
| 4.0   | 40                    |
| 5.0   | 70                    |
| 6.0   | 70                    |
| 7.0   | 70                    |
| 8.0   | 70                    |
| 9.0   | 70                    |
| 10.0  | 70                    |
| 11.0  | 70                    |
| 12.0  | 70                    |
| 13.0  | 70                    |
| 14.0  | 70                    |
| 15.0  | 70                    |
| 16.0  | 70                    |
| 17.0  | 69                    |
| 18.0  | 70                    |
| 19.0  | 70                    |
| 20.0  | 70                    |
| 21.0  | 6                     |
| 22.0  | 70                    |

### Training Hyperparameters
- batch_size: (256, 256)
- num_epochs: (30, 30)
- max_steps: -1
- sampling_strategy: oversampling
- num_iterations: 50
- body_learning_rate: (2e-05, 1e-05)
- head_learning_rate: 0.01
- loss: CosineSimilarityLoss
- distance_metric: cosine_distance
- margin: 0.25
- end_to_end: False
- use_amp: False
- warmup_proportion: 0.1
- l2_weight: 0.01
- seed: 42
- eval_max_steps: -1
- load_best_model_at_end: False

### Training Results
| Epoch   | Step | Training Loss | Validation Loss |
|:-------:|:----:|:-------------:|:---------------:|
| 0.0034  | 1    | 0.499         | -               |
| 0.1689  | 50   | 0.5015        | -               |
| 0.3378  | 100  | 0.4948        | -               |
| 0.5068  | 150  | 0.3422        | -               |
| 0.6757  | 200  | 0.1868        | -               |
| 0.8446  | 250  | 0.0753        | -               |
| 1.0135  | 300  | 0.0407        | -               |
| 1.1824  | 350  | 0.0242        | -               |
| 1.3514  | 400  | 0.0127        | -               |
| 1.5203  | 450  | 0.0087        | -               |
| 1.6892  | 500  | 0.0071        | -               |
| 1.8581  | 550  | 0.0029        | -               |
| 2.0270  | 600  | 0.0008        | -               |
| 2.1959  | 650  | 0.0004        | -               |
| 2.3649  | 700  | 0.0004        | -               |
| 2.5338  | 750  | 0.0003        | -               |
| 2.7027  | 800  | 0.0002        | -               |
| 2.8716  | 850  | 0.0002        | -               |
| 3.0405  | 900  | 0.0002        | -               |
| 3.2095  | 950  | 0.0002        | -               |
| 3.3784  | 1000 | 0.0001        | -               |
| 3.5473  | 1050 | 0.0001        | -               |
| 3.7162  | 1100 | 0.0001        | -               |
| 3.8851  | 1150 | 0.0001        | -               |
| 4.0541  | 1200 | 0.0001        | -               |
| 4.2230  | 1250 | 0.0001        | -               |
| 4.3919  | 1300 | 0.0001        | -               |
| 4.5608  | 1350 | 0.0001        | -               |
| 4.7297  | 1400 | 0.0001        | -               |
| 4.8986  | 1450 | 0.0001        | -               |
| 5.0676  | 1500 | 0.0001        | -               |
| 5.2365  | 1550 | 0.0001        | -               |
| 5.4054  | 1600 | 0.0001        | -               |
| 5.5743  | 1650 | 0.0001        | -               |
| 5.7432  | 1700 | 0.0           | -               |
| 5.9122  | 1750 | 0.0           | -               |
| 6.0811  | 1800 | 0.0           | -               |
| 6.25    | 1850 | 0.0           | -               |
| 6.4189  | 1900 | 0.0           | -               |
| 6.5878  | 1950 | 0.0           | -               |
| 6.7568  | 2000 | 0.0           | -               |
| 6.9257  | 2050 | 0.0           | -               |
| 7.0946  | 2100 | 0.0           | -               |
| 7.2635  | 2150 | 0.0           | -               |
| 7.4324  | 2200 | 0.0           | -               |
| 7.6014  | 2250 | 0.0           | -               |
| 7.7703  | 2300 | 0.0           | -               |
| 7.9392  | 2350 | 0.0           | -               |
| 8.1081  | 2400 | 0.0           | -               |
| 8.2770  | 2450 | 0.0           | -               |
| 8.4459  | 2500 | 0.0           | -               |
| 8.6149  | 2550 | 0.0           | -               |
| 8.7838  | 2600 | 0.0           | -               |
| 8.9527  | 2650 | 0.0           | -               |
| 9.1216  | 2700 | 0.0001        | -               |
| 9.2905  | 2750 | 0.0           | -               |
| 9.4595  | 2800 | 0.0           | -               |
| 9.6284  | 2850 | 0.0           | -               |
| 9.7973  | 2900 | 0.0           | -               |
| 9.9662  | 2950 | 0.0           | -               |
| 10.1351 | 3000 | 0.0           | -               |
| 10.3041 | 3050 | 0.0           | -               |
| 10.4730 | 3100 | 0.0           | -               |
| 10.6419 | 3150 | 0.0           | -               |
| 10.8108 | 3200 | 0.0           | -               |
| 10.9797 | 3250 | 0.0           | -               |
| 11.1486 | 3300 | 0.0           | -               |
| 11.3176 | 3350 | 0.0           | -               |
| 11.4865 | 3400 | 0.0           | -               |
| 11.6554 | 3450 | 0.0           | -               |
| 11.8243 | 3500 | 0.0           | -               |
| 11.9932 | 3550 | 0.0           | -               |
| 12.1622 | 3600 | 0.0           | -               |
| 12.3311 | 3650 | 0.0           | -               |
| 12.5    | 3700 | 0.0           | -               |
| 12.6689 | 3750 | 0.0           | -               |
| 12.8378 | 3800 | 0.0           | -               |
| 13.0068 | 3850 | 0.0           | -               |
| 13.1757 | 3900 | 0.0           | -               |
| 13.3446 | 3950 | 0.0           | -               |
| 13.5135 | 4000 | 0.0           | -               |
| 13.6824 | 4050 | 0.0           | -               |
| 13.8514 | 4100 | 0.0           | -               |
| 14.0203 | 4150 | 0.0           | -               |
| 14.1892 | 4200 | 0.0           | -               |
| 14.3581 | 4250 | 0.0           | -               |
| 14.5270 | 4300 | 0.0           | -               |
| 14.6959 | 4350 | 0.0           | -               |
| 14.8649 | 4400 | 0.0           | -               |
| 15.0338 | 4450 | 0.0           | -               |
| 15.2027 | 4500 | 0.0           | -               |
| 15.3716 | 4550 | 0.0           | -               |
| 15.5405 | 4600 | 0.0           | -               |
| 15.7095 | 4650 | 0.0           | -               |
| 15.8784 | 4700 | 0.0           | -               |
| 16.0473 | 4750 | 0.0           | -               |
| 16.2162 | 4800 | 0.0           | -               |
| 16.3851 | 4850 | 0.0           | -               |
| 16.5541 | 4900 | 0.0           | -               |
| 16.7230 | 4950 | 0.0           | -               |
| 16.8919 | 5000 | 0.0           | -               |
| 17.0608 | 5050 | 0.0           | -               |
| 17.2297 | 5100 | 0.0           | -               |
| 17.3986 | 5150 | 0.0           | -               |
| 17.5676 | 5200 | 0.0           | -               |
| 17.7365 | 5250 | 0.0           | -               |
| 17.9054 | 5300 | 0.0           | -               |
| 18.0743 | 5350 | 0.0           | -               |
| 18.2432 | 5400 | 0.0           | -               |
| 18.4122 | 5450 | 0.0           | -               |
| 18.5811 | 5500 | 0.0           | -               |
| 18.75   | 5550 | 0.0           | -               |
| 18.9189 | 5600 | 0.0           | -               |
| 19.0878 | 5650 | 0.0           | -               |
| 19.2568 | 5700 | 0.0           | -               |
| 19.4257 | 5750 | 0.0           | -               |
| 19.5946 | 5800 | 0.0           | -               |
| 19.7635 | 5850 | 0.0           | -               |
| 19.9324 | 5900 | 0.0           | -               |
| 20.1014 | 5950 | 0.0           | -               |
| 20.2703 | 6000 | 0.0           | -               |
| 20.4392 | 6050 | 0.0           | -               |
| 20.6081 | 6100 | 0.0           | -               |
| 20.7770 | 6150 | 0.0           | -               |
| 20.9459 | 6200 | 0.0           | -               |
| 21.1149 | 6250 | 0.0           | -               |
| 21.2838 | 6300 | 0.0           | -               |
| 21.4527 | 6350 | 0.0           | -               |
| 21.6216 | 6400 | 0.0           | -               |
| 21.7905 | 6450 | 0.0           | -               |
| 21.9595 | 6500 | 0.0           | -               |
| 22.1284 | 6550 | 0.0           | -               |
| 22.2973 | 6600 | 0.0           | -               |
| 22.4662 | 6650 | 0.0           | -               |
| 22.6351 | 6700 | 0.0           | -               |
| 22.8041 | 6750 | 0.0           | -               |
| 22.9730 | 6800 | 0.0           | -               |
| 23.1419 | 6850 | 0.0           | -               |
| 23.3108 | 6900 | 0.0           | -               |
| 23.4797 | 6950 | 0.0           | -               |
| 23.6486 | 7000 | 0.0           | -               |
| 23.8176 | 7050 | 0.0           | -               |
| 23.9865 | 7100 | 0.0           | -               |
| 24.1554 | 7150 | 0.0           | -               |
| 24.3243 | 7200 | 0.0           | -               |
| 24.4932 | 7250 | 0.0           | -               |
| 24.6622 | 7300 | 0.0           | -               |
| 24.8311 | 7350 | 0.0           | -               |
| 25.0    | 7400 | 0.0           | -               |
| 25.1689 | 7450 | 0.0           | -               |
| 25.3378 | 7500 | 0.0           | -               |
| 25.5068 | 7550 | 0.0           | -               |
| 25.6757 | 7600 | 0.0           | -               |
| 25.8446 | 7650 | 0.0           | -               |
| 26.0135 | 7700 | 0.0           | -               |
| 26.1824 | 7750 | 0.0           | -               |
| 26.3514 | 7800 | 0.0           | -               |
| 26.5203 | 7850 | 0.0           | -               |
| 26.6892 | 7900 | 0.0           | -               |
| 26.8581 | 7950 | 0.0           | -               |
| 27.0270 | 8000 | 0.0           | -               |
| 27.1959 | 8050 | 0.0           | -               |
| 27.3649 | 8100 | 0.0           | -               |
| 27.5338 | 8150 | 0.0           | -               |
| 27.7027 | 8200 | 0.0           | -               |
| 27.8716 | 8250 | 0.0           | -               |
| 28.0405 | 8300 | 0.0           | -               |
| 28.2095 | 8350 | 0.0           | -               |
| 28.3784 | 8400 | 0.0           | -               |
| 28.5473 | 8450 | 0.0           | -               |
| 28.7162 | 8500 | 0.0           | -               |
| 28.8851 | 8550 | 0.0           | -               |
| 29.0541 | 8600 | 0.0           | -               |
| 29.2230 | 8650 | 0.0           | -               |
| 29.3919 | 8700 | 0.0           | -               |
| 29.5608 | 8750 | 0.0           | -               |
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- 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}
}
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## Glossary

*Clearly define terms in order to be accessible across audiences.*
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## Model Card Authors

*Lists the people who create the model card, providing recognition and accountability for the detailed work that goes into its construction.*
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## Model Card Contact

*Provides a way for people who have updates to the Model Card, suggestions, or questions, to contact the Model Card authors.*
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