diff --git "a/README.md" "b/README.md" new file mode 100644--- /dev/null +++ "b/README.md" @@ -0,0 +1,469 @@ +--- +tags: +- setfit +- sentence-transformers +- text-classification +- generated_from_setfit_trainer +widget: +- text: 'Coupons () [TextView|View] | Angebote () [TextView|View] | - 25 % () [TextView|View] + | (Coupon Image) [View|View] | Noch 2 Tage () [TextView|View] | Herzstücke Lebkuchen + () [TextView|View] | 500g, verschiedene Sorten () [TextView|View] | Coupon bereits + aktiviert () [TextView|View] | (Zur Einkaufliste hinzufügen) [View|View] | - + 25 % () [TextView|View] | (Coupon Image) [View|View] | Noch 2 Tage () [TextView|View] + | EDEKA Herzstücke Lebkuchen Herzen gefüllt () [TextView|View] | 150g, verschiedene + Sorten () [TextView|View] | Coupon bereits aktiviert () [TextView|View] | (Zur + Einkaufliste hinzufügen) [View|View] + + + [SELECTED START] + + + Coupons () [TextView|View] | Angebote () [TextView|View] | (Zur Einkaufliste + hinzufügen) [View|View] | - 25 % () [TextView|View] | (Coupon Image) [View|View] + | Noch 2 Tage () [TextView|View] | EDEKA Herzstücke Lebkuchen Herzen gefüllt () + [TextView|View] | 150g, verschiedene Sorten () [TextView|View] | Coupon bereits + aktiviert () [TextView|View] | (Zur Einkaufliste hinzufügen) [View|View] | (Coupon + Image) [View|View] | Noch 2 Tage () [TextView|View] | Lacroix Fond () [TextView|View] + | 400ml, verschiedene Sorten () [TextView|View] | Coupon bereits aktiviert () + [TextView|View] | (Zur Einkaufliste hinzufügen) [View|View] | - 25 % () [TextView|View] + | (Coupon Image) [View|View] | Noch 2 Tage () [TextView|View] | GUT&GÜNSTIG Weihnachtsbärchen + () [TextView|View] | 100g, verschiedene Sorten () [TextView|View] | Coupon bereits + aktiviert () [TextView|View] | (Zur Einkaufliste hinzufügen) [View|View] + + [CONTEXT SEPARATOR] + + Coupons () [TextView|View] | Angebote () [TextView|View] | (Zur Einkaufliste + hinzufügen) [View|View] | - 25 % () [TextView|View] | (Coupon Image) [View|View] + | Noch 2 Tage () [TextView|View] | EDEKA Herzstücke Lebkuchen Herzen gefüllt () + [TextView|View] | 150g, verschiedene Sorten () [TextView|View] | Coupon bereits + aktiviert () [TextView|View] | (Zur Einkaufliste hinzufügen) [View|View] | (Coupon + Image) [View|View] | Noch 2 Tage () [TextView|View] | Lacroix Fond () [TextView|View] + | 400ml, verschiedene Sorten () [TextView|View] | Coupon bereits aktiviert () + [TextView|View] | (Zur Einkaufliste hinzufügen) [View|View] | - 25 % () [TextView|View] + | (Coupon Image) [View|View] | Noch 2 Tage () [TextView|View] | GUT&GÜNSTIG Weihnachtsbärchen + () [TextView|View] | 100g, verschiedene Sorten () [TextView|View] | Coupon bereits + aktiviert () [TextView|View] | (Zur Einkaufliste hinzufügen) [View|View]' +- text: 'Angebote () [TextView|SubActivity] | Gültig vom 29.09.2025 bis zum 04.10.2025 + () [TextView|SubActivity] | NEU () [TextView|SubActivity] | Prospekt () [TextView|SubActivity] + | Stöbere durch unsere aktuellen Angebote! 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() [TextView|SubActivity] | 99 () [TextView|SubActivity] + | Bio Trauben hell () [TextView|SubActivity] | kernlos, aus Italien, Klasse II, + 400 g, (1 kg = 4,98) () [TextView|SubActivity] | (EDEKA Logo) [ImageView|SubActivity] + | 🍓 () [TextView|SubActivity] | Meine Einkaufsliste () [TextView|SubActivity] + | (Start) [View|SubActivity] | Start () [TextView|SubActivity] | (Sparen) [View|SubActivity] + | Sparen () [TextView|SubActivity] | Kasse () [TextView|SubActivity] | (Prämien) + [View|SubActivity] | Prämien () [TextView|SubActivity] | (Einkaufsliste) [View|SubActivity] + | Einkaufsliste () [TextView|SubActivity] | (Kasse) [View|SubActivity] + + + [SELECTED START] + + + Prospekt () [TextView|SubActivity] | 1 / 12 () [TextView|SubActivity] + + [CONTEXT SEPARATOR] + + Prospekt () [TextView|SubActivity] | 1 / 12 () [TextView|SubActivity]' +- text: 'Dein Aktionscode () [TextView|View] | Was steckt hinter deinem Code? 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() [TextView|View] + | Pro 5 Euro Einkaufswert gibt es einen Treuepunkt. () [TextView|View] | 07.09. + - 05.10.2025 () [TextView|View] | Deine Treue wird belohnt - einfach punkten und + sparen! () [TextView|View] | Noch 15 Treuepunkte zum Prämien-Sonderpreis. () [TextView|View] + | Für je 20€ Einkaufwert erhälst du einen Treuepunkt () [TextView|View] | (EDEKA + Logo) [ImageView|View] | EDEKA Schöck () [TextView|View] | (Pfeil nach unten) + [View|View] | MT () [TextView|View] | (Start) [View|View] | Start () [TextView|View] + | (Sparen) [View|View] | Sparen () [TextView|View] | Kasse () [TextView|View] + | (Prämien) [View|View] | Prämien () [TextView|View] | (Einkaufsliste) [View|View] + | Einkaufsliste () [TextView|View] | (Kasse) [View|View] + + [CONTEXT SEPARATOR] + + 24.08. - 18.10.2025 () [TextView|View] | Tierischer Sammelspaß mit schleich® und + WWF! () [TextView|View] | Noch 5 Treuepunkte zum Prämien-Sonderpreis. 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() [TextView|View] + | 49 () [TextView|View] | Himbeeren () [TextView|View] | aus Marokko oder Portugal, + Klasse I, 125 g, (1 kg = 11,92) () [TextView|View] | (Zur Einkaufliste hinzufügen) + [ImageView|View] | 2 () [TextView|View] | . () [TextView|View] | 49 () [TextView|View] + | Unsere Heimat – echt & gut Magic Star Äpfel () [TextView|View] | aus Süddeutschland, + Klasse I, 1 kg () [TextView|View] | (Zur Einkaufliste hinzufügen) [ImageView|View] + + + [SELECTED START] + + + 1 () [TextView|View] | . () [TextView|View] | 49 () [TextView|View] | Gültig bis + 17.01.2026 () [TextView|View] | Himbeeren () [TextView|View] | (Zur Einkaufliste + hinzufügen) [ImageView|View] | aus Marokko oder Portugal, Klasse I, 125 g, (1 + kg = 11,92) () [TextView|View] | Diese Artikel sind in den mit dieser Werbung + gekennzeichneten Märkten erhältlich. Alle Angebote gültig bis 17.01.2026, KW 3. + Wir haben uns für diesen Zeitraum ausreichend bevorratet. Bitte entschuldige, + wenn die Artikel auf Grund der großen Nachfrage dennoch im Einzelfall ausverkauft + sein sollten. Abgabe in haushaltsüblichen Mengen. Für Darstellungsfehler übernehmen + wir keine Haftung. EDEKA ZENTRALE AG & Co. KG, New-York-Ring 6, 22297 Hamburg. + () [TextView|View] | (Edeka Logo) [ImageView|View] + + [CONTEXT SEPARATOR] + + 1 () [TextView|View] | . () [TextView|View] | 49 () [TextView|View] | Gültig bis + 17.01.2026 () [TextView|View] | Himbeeren () [TextView|View] | (Zur Einkaufliste + hinzufügen) [ImageView|View] | aus Marokko oder Portugal, Klasse I, 125 g, (1 + kg = 11,92) () [TextView|View] | Diese Artikel sind in den mit dieser Werbung + gekennzeichneten Märkten erhältlich. Alle Angebote gültig bis 17.01.2026, KW 3. + Wir haben uns für diesen Zeitraum ausreichend bevorratet. Bitte entschuldige, + wenn die Artikel auf Grund der großen Nachfrage dennoch im Einzelfall ausverkauft + sein sollten. Abgabe in haushaltsüblichen Mengen. 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Tabakwaren, Telefonkarten, Pfand, Tankstellenumsätze, Buch, Presse, Tchibo, + Pre-/ Anfangsmilchnahrung, Gutscheine, Guthabenkarten, Lotto/ Toto, Post o.Ä). + Sobald eine Treuekarte vollständig wurde, gibt es automatisch einen 5% Rabatt-Coupon + auf den nächsten Einkauf - gültig bis zum 16.11.2025, nur in teilnehmenden Märkten. + Alle Angaben ohne Gewähr. Änderungen und Irrtümer vorbehalten. () [TextView|View] + + + [SELECTED START] + + + Deine Prämien () [TextView|View] | So funktioniert’s () [TextView|View] | (Coupon + Image) [ImageView|View] | Dein 5% Rabatt auf den nächsten Einkauf () [TextView|View] + | -5% () [TextView|View] | Teilnahmebedingungen () [TextView|View] | Pro 20 € + Einkaufswert gibt es einen Treuepunkt. Ausgenommen sind nicht rabattfähige Artikel + (z.B. Tabakwaren, Telefonkarten, Pfand, Tankstellenumsätze, Buch, Presse, Tchibo, + Pre-/ Anfangsmilchnahrung, Gutscheine, Guthabenkarten, Lotto/ Toto, Post o.Ä). + Sobald eine Treuekarte vollständig wurde, gibt es automatisch einen 5% Rabatt-Coupon + auf den nächsten Einkauf - gültig bis zum 16.11.2025, nur in teilnehmenden Märkten. + Alle Angaben ohne Gewähr. Änderungen und Irrtümer vorbehalten. () [TextView|View] + | Wir haben uns für diesen Zeitraum ausreichend bevorratet. Bitte entschuldige, + wenn Artikel auf Grund großer Nachfrage dennoch im Einzelfall ausverkauft sein + sollten. Alle Angaben ohne Gewähr. Änderungen und Irrtürmer vorbehalten. + + + EDEKA ZENTRALE Stiftung & Co. KG, New-York-Ring 6, 22297 Hamburg. () [TextView|View] + + [CONTEXT SEPARATOR] + + Deine Prämien () [TextView|View] | So funktioniert’s () [TextView|View] | (Coupon + Image) [ImageView|View] | Dein 5% Rabatt auf den nächsten Einkauf () [TextView|View] + | -5% () [TextView|View] | Teilnahmebedingungen () [TextView|View] | Pro 20 € + Einkaufswert gibt es einen Treuepunkt. Ausgenommen sind nicht rabattfähige Artikel + (z.B. Tabakwaren, Telefonkarten, Pfand, Tankstellenumsätze, Buch, Presse, Tchibo, + Pre-/ Anfangsmilchnahrung, Gutscheine, Guthabenkarten, Lotto/ Toto, Post o.Ä). + Sobald eine Treuekarte vollständig wurde, gibt es automatisch einen 5% Rabatt-Coupon + auf den nächsten Einkauf - gültig bis zum 16.11.2025, nur in teilnehmenden Märkten. + Alle Angaben ohne Gewähr. Änderungen und Irrtümer vorbehalten. () [TextView|View] + | Wir haben uns für diesen Zeitraum ausreichend bevorratet. Bitte entschuldige, + wenn Artikel auf Grund großer Nachfrage dennoch im Einzelfall ausverkauft sein + sollten. Alle Angaben ohne Gewähr. Änderungen und Irrtürmer vorbehalten. + + + EDEKA ZENTRALE Stiftung & Co. KG, New-York-Ring 6, 22297 Hamburg. () [TextView|View]' +metrics: +- accuracy +pipeline_tag: text-classification +library_name: setfit +inference: true +datasets: +- tmp-org/edeka-dataset-ctx-1 +base_model: Alibaba-NLP/gte-multilingual-base +--- + +# SetFit with Alibaba-NLP/gte-multilingual-base + +This is a [SetFit](https://github.com/huggingface/setfit) model trained on the [tmp-org/edeka-dataset-ctx-1](https://huggingface.co/datasets/tmp-org/edeka-dataset-ctx-1) dataset that can be used for Text Classification. This SetFit model uses [Alibaba-NLP/gte-multilingual-base](https://huggingface.co/Alibaba-NLP/gte-multilingual-base) 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:** [Alibaba-NLP/gte-multilingual-base](https://huggingface.co/Alibaba-NLP/gte-multilingual-base) +- **Classification head:** a [LogisticRegression](https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.linear_model.LogisticRegression.html) instance +- **Maximum Sequence Length:** 8192 tokens +- **Number of Classes:** 23 classes +- **Training Dataset:** [tmp-org/edeka-dataset-ctx-1](https://huggingface.co/datasets/tmp-org/edeka-dataset-ctx-1) + + + +### 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 | +|:----------------------------|:-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------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+| Other_Prospekt | | +| Start_Start | | +| Other_Code einlösen | | +| Prämien_Prämien | | +| Other_Loading | | +| Other_Treueaktionen | | +| Other_Neuigkeiten | | +| Other_Produktherkunft | | +| Other_Marktsuche | | +| Other_Menu | | +| Kasse_Mobil bezahlen | | +| Other_Kassenbons | | +| Sparen_Angebote | | +| Sparen_Coupons | | +| Other_Coupon details | | +| Kasse_Kasse | | +| Kasse_Aktivierte Coupons | | +| Einkaufsliste_Einkaufsliste | | +| Start_Loading | | +| Other_Unknown | | +| Sparen_Loading | | +| Other_Other | | +| Kasse_Loading | | + +## 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("tmp-org/tmp_cv_model_2025_10_06_0") +# Run inference +preds = model("Angebote () [TextView|SubActivity] | Gültig vom 29.09.2025 bis zum 04.10.2025 () [TextView|SubActivity] | NEU () [TextView|SubActivity] | Prospekt () [TextView|SubActivity] | Stöbere durch unsere aktuellen Angebote! 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() [TextView|SubActivity] | 99 () [TextView|SubActivity] | Bio Trauben hell () [TextView|SubActivity] | kernlos, aus Italien, Klasse II, 400 g, (1 kg = 4,98) () [TextView|SubActivity] | (EDEKA Logo) [ImageView|SubActivity] | 🍓 () [TextView|SubActivity] | Meine Einkaufsliste () [TextView|SubActivity] | (Start) [View|SubActivity] | Start () [TextView|SubActivity] | (Sparen) [View|SubActivity] | Sparen () [TextView|SubActivity] | Kasse () [TextView|SubActivity] | (Prämien) [View|SubActivity] | Prämien () [TextView|SubActivity] | (Einkaufsliste) [View|SubActivity] | Einkaufsliste () [TextView|SubActivity] | (Kasse) [View|SubActivity] + +[SELECTED START] + +Prospekt () [TextView|SubActivity] | 1 / 12 () [TextView|SubActivity] +[CONTEXT SEPARATOR] +Prospekt () [TextView|SubActivity] | 1 / 12 () [TextView|SubActivity]") +``` + + + + + + + + + +## Training Details + +### Training Set Metrics +| Training set | Min | Median | Max | +|:-------------|:----|:---------|:----| +| Word count | 9 | 262.9439 | 711 | + +| Label | Training Sample Count | +|:----------------------------|:----------------------| +| Einkaufsliste_Einkaufsliste | 27 | +| Kasse_Aktivierte Coupons | 36 | +| Kasse_Kasse | 21 | +| Kasse_Loading | 2 | +| Kasse_Mobil bezahlen | 7 | +| Other_Code einlösen | 3 | +| Other_Coupon details | 28 | +| Other_Kassenbons | 9 | +| Other_Loading | 1 | +| Other_Marktsuche | 6 | +| Other_Menu | 36 | +| Other_Neuigkeiten | 6 | +| Other_Other | 1 | +| Other_Produktherkunft | 6 | +| Other_Prospekt | 29 | +| Other_Treueaktionen | 32 | +| Other_Unknown | 8 | +| Prämien_Prämien | 34 | +| Sparen_Angebote | 36 | +| Sparen_Coupons | 36 | +| Sparen_Loading | 3 | +| Start_Loading | 7 | +| Start_Start | 36 | + +### Training Hyperparameters +- batch_size: (4, 4) +- num_epochs: (1, 1) +- max_steps: -1 +- sampling_strategy: undersampling +- 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: 4242 +- eval_max_steps: -1 +- load_best_model_at_end: False + +### Training Results +| Epoch | Step | Training Loss | Validation Loss | +|:------:|:----:|:-------------:|:---------------:| +| 0.0003 | 1 | 0.2023 | - | +| 0.0163 | 50 | 0.2459 | - | +| 0.0327 | 100 | 0.1679 | - | +| 0.0490 | 150 | 0.1707 | - | +| 0.0654 | 200 | 0.1385 | - | +| 0.0817 | 250 | 0.127 | - | +| 0.0980 | 300 | 0.1145 | - | +| 0.1144 | 350 | 0.0856 | - | +| 0.1307 | 400 | 0.1027 | - | +| 0.1471 | 450 | 0.0825 | - | +| 0.1634 | 500 | 0.0718 | - | +| 0.1797 | 550 | 0.0667 | - | +| 0.1961 | 600 | 0.0788 | - | +| 0.2124 | 650 | 0.0633 | - | +| 0.2288 | 700 | 0.0893 | - | +| 0.2451 | 750 | 0.0774 | - | +| 0.2614 | 800 | 0.0542 | - | +| 0.2778 | 850 | 0.0503 | - | +| 0.2941 | 900 | 0.081 | - | +| 0.3105 | 950 | 0.0381 | - | +| 0.3268 | 1000 | 0.0514 | - | +| 0.3431 | 1050 | 0.0639 | - | +| 0.3595 | 1100 | 0.0651 | - | +| 0.3758 | 1150 | 0.0328 | - | +| 0.3922 | 1200 | 0.0491 | - | +| 0.4085 | 1250 | 0.0467 | - | +| 0.4248 | 1300 | 0.0436 | - | +| 0.4412 | 1350 | 0.0279 | - | +| 0.4575 | 1400 | 0.015 | - | +| 0.4739 | 1450 | 0.0229 | - | +| 0.4902 | 1500 | 0.0111 | - | +| 0.5065 | 1550 | 0.0305 | - | +| 0.5229 | 1600 | 0.0356 | - | +| 0.5392 | 1650 | 0.0357 | - | +| 0.5556 | 1700 | 0.0126 | - | +| 0.5719 | 1750 | 0.0144 | - | +| 0.5882 | 1800 | 0.0236 | - | +| 0.6046 | 1850 | 0.0211 | - | +| 0.6209 | 1900 | 0.0371 | - | +| 0.6373 | 1950 | 0.0222 | - | +| 0.6536 | 2000 | 0.0374 | - | +| 0.6699 | 2050 | 0.0283 | - | +| 0.6863 | 2100 | 0.0258 | - | +| 0.7026 | 2150 | 0.0155 | - | +| 0.7190 | 2200 | 0.0117 | - | +| 0.7353 | 2250 | 0.0145 | - | +| 0.7516 | 2300 | 0.0304 | - | +| 0.7680 | 2350 | 0.0204 | - | +| 0.7843 | 2400 | 0.0226 | - | +| 0.8007 | 2450 | 0.0333 | - | +| 0.8170 | 2500 | 0.0309 | - | +| 0.8333 | 2550 | 0.0224 | - | +| 0.8497 | 2600 | 0.0257 | - | +| 0.8660 | 2650 | 0.0185 | - | +| 0.8824 | 2700 | 0.0108 | - | +| 0.8987 | 2750 | 0.021 | - | +| 0.9150 | 2800 | 0.0171 | - | +| 0.9314 | 2850 | 0.025 | - | +| 0.9477 | 2900 | 0.0175 | - | +| 0.9641 | 2950 | 0.0188 | - | +| 0.9804 | 3000 | 0.0329 | - | +| 0.9967 | 3050 | 0.0277 | - | + +### Framework Versions +- Python: 3.12.6 +- SetFit: 1.1.2 +- Sentence Transformers: 5.2.2 +- Transformers: 4.57.1 +- PyTorch: 2.10.0+cu128 +- Datasets: 3.6.0 +- Tokenizers: 0.22.2 + +## 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} +} +``` + + + + + + \ No newline at end of file