mini1013/master_cate_bt_top9_test

SetFit with mini1013/master_domain

This is a SetFit model that can be used for Text Classification. This SetFit model uses mini1013/master_domain as the Sentence Transformer embedding model. A LogisticRegression 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 Type: SetFit
• Sentence Transformer body: mini1013/master_domain
• Classification head: a LogisticRegression instance
• Maximum Sequence Length: 512 tokens
• Number of Classes: 12 classes

Model Sources

• Repository: SetFit on GitHub
• Paper: Efficient Few-Shot Learning Without Prompts
• Blogpost: SetFit: Efficient Few-Shot Learning Without Prompts

Model Labels

Label	Examples
10	'한율 흰감국 톤업 크림 SPF30/PA++ 50ml 선택완료 (#M)위메프 > 뷰티 > 스킨케어 > 크림 > 톤업크림 위메프 > 뷰티 > 스킨케어 > 크림 > 톤업크림' '동국제약 마데카크림 시즌6 50ml /에센스/기미스틱/주름스틱 11.마데카 수딩 젤 크림 50ml (#M)11st>스킨케어>수분크림>수분크림 11st > 뷰티 > 스킨케어 > 수분크림 > 수분크림' '[참존]디에이지 레드와인 인텐스 크림 50ML 1 1_P068147977 선택/옵션선택 (#M)11st>스킨케어>수분크림>수분크림 11st > 뷰티 > 스킨케어 > 수분크림'
8	'메디필 히알루론 다크베논 펩타이드9 앰플 눈가 팔자 주름 아이패치 60매 (#M)홈>화장품/미용>마스크/팩>마스크시트 Naverstore > 화장품/미용 > 마스크/팩 > 마스크시트' '[입큰] 쌀을 담은 아이패치(톤업 아이겔 패치,60매) 아이패치 60매입 단품 ssg > 뷰티 > 스킨케어 > 마스크/팩 > 시트마스크 ssg > 뷰티 > 스킨케어 > 마스크/팩 > 시트마스크' 'SNP/엠솔릭 새봄맞이 특별전 UP TO 67%+전구매 증정 39_ 흑진주 리뉴 블랙 앰플 마스크 Ver.5 10매 화장품/향수>팩/마스크>마스크팩;(#M)화장품/향수>팩/마스크>마스크시트 Gmarket > 뷰티 > 화장품/향수 > 팩/마스크 > 마스크시트'
1	'에보보떼 에보아이 아이래쉬 포뮬라 3ml 속눈썹 영양제 세럼 (#M)홈>전체상품 Naverstore > 화장품/미용 > 색조메이크업 > 속눈썹영양제' '[봄쿠폰]마이래쉬세럼 LotteOn > 뷰티 > 색조메이크업 > 아이메이크업 > 마스카라 LotteOn > 뷰티 > 색조메이크업 > 아이메이크업 > 마스카라' '코스노리 롱 액티브 마스카라 리무버 - 롱 액티브 마스카라 리무버 (#M)화장품/미용>클렌징>립앤아이리무버 AD > Naverstore > 화장품/미용 > 클렌징 > 립앤아이리무버'
6	'숨 37도 타임에너지 3종 세트 21년 4월기획 (#M)홈>화장품/미용>스킨케어>화장품세트 Naverstore > 화장품/미용 > 스킨케어 > 화장품세트' '[신제품샘플증정][6빅딜]클리어로션+피테라에센스 230ml세트 LotteOn > 뷰티 > 명품화장품 > 스킨케어 LotteOn > 뷰티 > 스킨케어 > 화장품세트' '라벨영 쇼킹블랙티트리 스킨로션SET/민감피부진정 블랙티트리스킨로션 세트 ssg > 뷰티 > 스킨케어 > 에센스/앰플 ssg > 뷰티 > 스킨케어 > 에센스/앰플'
5	'라네즈 베스트어워즈 크림스킨 더블 기획세트 슬리퍼 (#M)GSSHOP>뷰티>스킨케어>뷰티 합포장 GSSHOP > 뷰티 > 스킨케어 > 뷰티 합포장' '[즉시10%+중복10%+묶음10%+T11%]토니모리 BIG SALE 11번가 단독 1+1 외 BEST~82%+콜라겐부스터 68_플로리아 뉴트라 에너지_토너 150ml 11st>선케어>선크림/선블록>선크림/선블록;쇼킹딜 홈>뷰티>선케어/메이크업>선블록;쇼킹딜 홈>뷰티>스킨케어>스킨/로션;쇼킹딜 홈>뷰티>선케어/메이크업>립/치크메이크업;11st>뷰티>선케어/메이크업>립/치크메이크업;11st>메이크업>립메이크업>립틴트;11st > 뷰티 > 선케어 > 선크림/선블록 11st Hour Event > 패션/뷰티 > 뷰티 > 선케어/메이크업 > 립/치크메이크업' '토니모리 투엑스알 콜라겐 스킨64666227 140ml x 1개64666227 LotteOn > 뷰티 > 뷰티기기/소품 > 위생용품 > 화장솜 LotteOn > 뷰티 > 뷰티기기/소품 > 위생용품 > 화장솜'
9	'다나한 본연진 에센스 보은세트/선물용/다나한본연진 MinSellAmount (#M)화장품/향수>스킨케어>에센스/세럼 Gmarket > 뷰티 > 화장품/향수 > 스킨케어 > 에센스/세럼' '티 엘릭시어 스킨 리질리언스 액티베이팅 세럼 50ml 티 엘릭시어 세럼 50ml LotteOn > 뷰티 > 럭셔리 스킨케어 > 에센스/세럼 LotteOn > 뷰티 > 럭셔리 스킨케어 > 에센스/세럼' '5 X SkinCeuticals 스킨수티컬즈 PREVENT - Resveratrol B E 0.13oz / 4ml Each 338637 LOREAL > LotteOn > 스킨수티컬즈 > Branded > Skinceuticals LOREAL > LotteOn > 스킨수티컬즈 > Branded > Skinceuticals'
4	'메디필 펩타이드9 멜라 스틱 (#M)11st>스킨케어>화이트닝크림>화이트닝크림 11st > 뷰티 > 스킨케어 > 화이트닝크림 > 화이트닝크림' '눅스 3월 BRAND DAY!! 환절기 보습 베스트 아이템 SALE UP TO 62% (멀티오일/립밤/핸드크림/바디로션) 눅스 에너지 부스트 나이트 리커버리밤 50ml_품목 / 20230327_31 11st>뷰티>스킨케어>크림;11st Hour Event > 패션/뷰티 > 뷰티 > 스킨케어 > 크림 11st Hour Event > 패션/뷰티 > 뷰티 > 스킨케어 > 크림' '가히 멀티밤 + 하이라이터 1세트 LotteOn > 뷰티 > 남성화장품 > 올인원 LotteOn > 뷰티 > 남성화장품 > 올인원'
0	'[AK분당점] [클라랑스] NEW 엑스트라 퍼밍 넥 크림 75ml 80056458 1075185169 LotteOn > 뷰티 > 헤어/바디 > 바디케어 > 바디로션/크림 LotteOn > 뷰티 > 헤어/바디 > 바디케어 > 바디로션/크림' '끄렘므 뿌르 르 꾸 50ml ssg > 뷰티 > 스킨케어 > 크림 ssg > 뷰티 > 스킨케어 > 크림' '[1만원 상품권][4][단독] 기적의 크림 60ml 세트 (+18만 5천원 상당 넥/데콜테 크림) 모이스춰라이징 쿨 젤 크림 ssg > 뷰티 > 스킨케어 > 크림;ssg > 뷰티 > 명품화장품 > 스킨케어 세트;ssg > 뷰티 > 스킨케어 > 스킨케어세트 ssg > 뷰티 > 스킨케어 > 크림'
7	'시슬리아 랭테그랄 앙티 아쥬 아이 앤 립 콘투어 크림 15ml 백화점 면세점 동일 제품 LotteOn > 뷰티 > 스킨케어 > 아이케어/넥케어 LotteOn > 뷰티 > 스킨케어 > 아이케어/넥케어' 'NEW 바이탈 퍼펙션 업리프팅 앤 퍼밍 익스프레스 아이 마스크 1.단품없음 (#M)화장품/향수>팩/마스크>마스크시트 Gmarket > 뷰티 > 화장품/향수 > 팩/마스크 > 마스크시트' '라이트풀 C3 래디언트 하이드레이션 톤-업 아이 크림 (#M)화장품/미용>베이스메이크업>메이크업베이스 Naverstore > 화장품/미용 > 베이스메이크업 > 메이크업베이스'
11	'달팡 - 에센셜 오일 엘릭서 베티버 아로마틱 케어 스트레스 렐리프 디톡스 15ml/0.5oz ssg > 뷰티 > 스킨케어 > 로션 ssg > 뷰티 > 스킨케어 > 로션' '[본사직영정품]이지피지 오일 판타스틱 15g ssg > 뷰티 > 스킨케어 > 립케어;ssg > 뷰티 > 메이크업 > 립메이크업 > 립밤 ssg > 뷰티 > 메이크업 > 립메이크업 > 립밤' '타마누오일 11ml(페이스오일/피부진정/보습효능/100%원액/마다카스카르섬/호동씨오일) 타마누오일 (#M)홈>화장품/미용>스킨케어>페이스오일 Naverstore > 화장품/미용 > 스킨케어 > 페이스오일'
3	'달바 모이스트 프레쉬 선미스트 본품 2개 MinSellAmount (#M)화장품/향수>선케어>선스프레이 Gmarket > 뷰티 > 화장품/향수 > 선케어 > 선스프레이' '비욘드 딥 모이스처 에센셜 미스트 파우더리 머스크향 200ml × 1개 (#M)쿠팡 홈>뷰티>바디>바디로션/크림>바디미스트/샤워코롱 Coupang > 뷰티 > 로드샵 > 바디 > 바디로션/크림 > 바디미스트/샤워코롱' '[AKmall][꼬달리] 그레이프 워터 75ml LotteOn > 뷰티 > 스킨케어 > 미스트 LotteOn > 뷰티 > 스킨케어 > 미스트'
2	'멘소래담 아크네스 모이스처 로션 수분 보습 피부진정 MinSellAmount (#M)화장품/향수>스킨케어>로션/에멀젼 Gmarket > 뷰티 > 화장품/향수 > 스킨케어 > 로션/에멀젼' '[아모레퍼시픽] 4월 더 밝게 빛나는 봄의 뷰티를 위한 최고 ! #헤라#프리메라 34. 오가니언스베리어리페어하이드레이션크림에멀젼_선택완료 11st>메이크업>페이스메이크업>파운데이션;쇼킹딜 홈>뷰티>선케어/메이크업>페이스메이크업;쇼킹딜 홈>뷰티>스킨케어>스킨/로션;11st>스킨케어>스킨케어 세트>스킨케어 세트;11st>뷰티>스킨케어>스킨/로션;11st>스킨케어>스킨/토너>스킨/토너;11st Hour Event > 패션/뷰티 > 뷰티 > 선케어/메이크업 > 페이스메이크업 11st Hour Event > 패션/뷰티 > 뷰티 > 스킨케어 > 스킨/로션' '[20%중복+T11%] 네이처리퍼블릭 색조 BEST! (쿠션/틴트/마스카라) 39_스네일 에멀전_에멀전10010015NK0228 쇼킹딜 홈>뷰티>선케어/메이크업>립/치크메이크업;11st>뷰티>선케어/메이크업>립/치크메이크업;11st>메이크업>치크/하이라이터>치크/블러셔;11st > 뷰티 > 메이크업 > 치크/하이라이터 11st Hour Event > 패션/뷰티 > 뷰티 > 선케어/메이크업 > 립/치크메이크업'

Evaluation

Metrics

Label	Accuracy
all	0.8002

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("mini1013/master_cate_bt_top9_test")
# Run inference
preds = model("아크웰 아쿠아씰 수딩 토닉 150ml  (#M)11st>스킨케어>스킨/토너>스킨/토너 11st > 뷰티 > 스킨케어 > 스킨/토너")

Training Details

Training Set Metrics

Training set	Min	Median	Max
Word count	11	21.3033	91

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	50
11	50

Training Hyperparameters

• batch_size: (64, 64)
• num_epochs: (30, 30)
• max_steps: -1
• sampling_strategy: oversampling
• num_iterations: 100
• body_learning_rate: (2e-05, 1e-05)
• head_learning_rate: 0.01
• loss: CosineSimilarityLoss
• distance_metric: cosine_distance
• margin: 0.25
• end_to_end: False
• use_amp: False
• warmup_proportion: 0.1
• l2_weight: 0.01
• seed: 42
• eval_max_steps: -1
• load_best_model_at_end: False

Training Results

Epoch	Step	Training Loss	Validation Loss
0.0011	1	0.4352	-
0.0533	50	0.431	-
0.1066	100	0.4278	-
0.1599	150	0.4267	-
0.2132	200	0.4198	-
0.2665	250	0.392	-
0.3198	300	0.3682	-
0.3731	350	0.3335	-
0.4264	400	0.2896	-
0.4797	450	0.2464	-
0.5330	500	0.2338	-
0.5864	550	0.2243	-
0.6397	600	0.2238	-
0.6930	650	0.2188	-
0.7463	700	0.212	-
0.7996	750	0.2139	-
0.8529	800	0.2041	-
0.9062	850	0.1973	-
0.9595	900	0.188	-
1.0128	950	0.1784	-
1.0661	1000	0.1758	-
1.1194	1050	0.177	-
1.1727	1100	0.1735	-
1.2260	1150	0.1667	-
1.2793	1200	0.163	-
1.3326	1250	0.1583	-
1.3859	1300	0.1489	-
1.4392	1350	0.1428	-
1.4925	1400	0.1343	-
1.5458	1450	0.1325	-
1.5991	1500	0.1252	-
1.6525	1550	0.1164	-
1.7058	1600	0.1063	-
1.7591	1650	0.0968	-
1.8124	1700	0.0844	-
1.8657	1750	0.0718	-
1.9190	1800	0.0646	-
1.9723	1850	0.0504	-
2.0256	1900	0.0493	-
2.0789	1950	0.0438	-
2.1322	2000	0.0433	-
2.1855	2050	0.0425	-
2.2388	2100	0.0399	-
2.2921	2150	0.0319	-
2.3454	2200	0.0294	-
2.3987	2250	0.0292	-
2.4520	2300	0.0254	-
2.5053	2350	0.0248	-
2.5586	2400	0.0259	-
2.6119	2450	0.0222	-
2.6652	2500	0.0217	-
2.7186	2550	0.0225	-
2.7719	2600	0.0185	-
2.8252	2650	0.0143	-
2.8785	2700	0.013	-
2.9318	2750	0.013	-
2.9851	2800	0.0083	-
3.0384	2850	0.0079	-
3.0917	2900	0.0059	-
3.1450	2950	0.0063	-
3.1983	3000	0.0029	-
3.2516	3050	0.0027	-
3.3049	3100	0.0016	-
3.3582	3150	0.0027	-
3.4115	3200	0.0024	-
3.4648	3250	0.0032	-
3.5181	3300	0.0032	-
3.5714	3350	0.0025	-
3.6247	3400	0.0029	-
3.6780	3450	0.0041	-
3.7313	3500	0.0035	-
3.7846	3550	0.0018	-
3.8380	3600	0.0021	-
3.8913	3650	0.0021	-
3.9446	3700	0.0019	-
3.9979	3750	0.0017	-
4.0512	3800	0.0015	-
4.1045	3850	0.0018	-
4.1578	3900	0.0016	-
4.2111	3950	0.0009	-
4.2644	4000	0.0009	-
4.3177	4050	0.0013	-
4.3710	4100	0.0013	-
4.4243	4150	0.0004	-
4.4776	4200	0.0001	-
4.5309	4250	0.0004	-
4.5842	4300	0.0005	-
4.6375	4350	0.0028	-
4.6908	4400	0.0024	-
4.7441	4450	0.0024	-
4.7974	4500	0.0015	-
4.8507	4550	0.0005	-
4.9041	4600	0.0006	-
4.9574	4650	0.0009	-
5.0107	4700	0.0004	-
5.0640	4750	0.0005	-
5.1173	4800	0.0006	-
5.1706	4850	0.0001	-
5.2239	4900	0.0002	-
5.2772	4950	0.0001	-
5.3305	5000	0.0015	-
5.3838	5050	0.0009	-
5.4371	5100	0.0012	-
5.4904	5150	0.0005	-
5.5437	5200	0.0002	-
5.5970	5250	0.0001	-
5.6503	5300	0.0001	-
5.7036	5350	0.0001	-
5.7569	5400	0.0	-
5.8102	5450	0.0	-
5.8635	5500	0.0	-
5.9168	5550	0.0	-
5.9701	5600	0.0	-
6.0235	5650	0.0001	-
6.0768	5700	0.0	-
6.1301	5750	0.0	-
6.1834	5800	0.0001	-
6.2367	5850	0.0001	-
6.2900	5900	0.0008	-
6.3433	5950	0.0009	-
6.3966	6000	0.0007	-
6.4499	6050	0.0051	-
6.5032	6100	0.0178	-
6.5565	6150	0.0118	-
6.6098	6200	0.0023	-
6.6631	6250	0.0003	-
6.7164	6300	0.0002	-
6.7697	6350	0.0002	-
6.8230	6400	0.0003	-
6.8763	6450	0.0006	-
6.9296	6500	0.0001	-
6.9829	6550	0.0001	-
7.0362	6600	0.0	-
7.0896	6650	0.0	-
7.1429	6700	0.0	-
7.1962	6750	0.0	-
7.2495	6800	0.0	-
7.3028	6850	0.0	-
7.3561	6900	0.0	-
7.4094	6950	0.0	-
7.4627	7000	0.0	-
7.5160	7050	0.0	-
7.5693	7100	0.0	-
7.6226	7150	0.0	-
7.6759	7200	0.0008	-
7.7292	7250	0.0002	-
7.7825	7300	0.0	-
7.8358	7350	0.0001	-
7.8891	7400	0.0	-
7.9424	7450	0.0	-
7.9957	7500	0.0	-
8.0490	7550	0.0	-
8.1023	7600	0.0	-
8.1557	7650	0.0	-
8.2090	7700	0.0	-
8.2623	7750	0.0	-
8.3156	7800	0.0003	-
8.3689	7850	0.0005	-
8.4222	7900	0.0007	-
8.4755	7950	0.0022	-
8.5288	8000	0.0017	-
8.5821	8050	0.0025	-
8.6354	8100	0.0023	-
8.6887	8150	0.0008	-
8.7420	8200	0.0002	-
8.7953	8250	0.0008	-
8.8486	8300	0.0011	-
8.9019	8350	0.0003	-
8.9552	8400	0.0	-
9.0085	8450	0.0002	-
9.0618	8500	0.0001	-
9.1151	8550	0.0	-
9.1684	8600	0.0	-
9.2217	8650	0.0	-
9.2751	8700	0.0	-
9.3284	8750	0.0	-
9.3817	8800	0.0	-
9.4350	8850	0.0	-
9.4883	8900	0.0	-
9.5416	8950	0.0	-
9.5949	9000	0.0	-
9.6482	9050	0.0	-
9.7015	9100	0.0	-
9.7548	9150	0.0	-
9.8081	9200	0.0	-
9.8614	9250	0.0	-
9.9147	9300	0.0	-
9.9680	9350	0.0	-
10.0213	9400	0.0	-
10.0746	9450	0.0	-
10.1279	9500	0.0	-
10.1812	9550	0.0	-
10.2345	9600	0.0	-
10.2878	9650	0.0	-
10.3412	9700	0.0	-
10.3945	9750	0.0	-
10.4478	9800	0.0	-
10.5011	9850	0.0	-
10.5544	9900	0.0	-
10.6077	9950	0.0	-
10.6610	10000	0.0	-
10.7143	10050	0.0	-
10.7676	10100	0.0	-
10.8209	10150	0.0	-
10.8742	10200	0.0	-
10.9275	10250	0.0	-
10.9808	10300	0.0002	-
11.0341	10350	0.003	-
11.0874	10400	0.0074	-
11.1407	10450	0.0052	-
11.1940	10500	0.0034	-
11.2473	10550	0.0038	-
11.3006	10600	0.0029	-
11.3539	10650	0.0027	-
11.4072	10700	0.002	-
11.4606	10750	0.0013	-
11.5139	10800	0.002	-
11.5672	10850	0.0012	-
11.6205	10900	0.001	-
11.6738	10950	0.0007	-
11.7271	11000	0.001	-
11.7804	11050	0.0006	-
11.8337	11100	0.0	-
11.8870	11150	0.0	-
11.9403	11200	0.0	-
11.9936	11250	0.0	-
12.0469	11300	0.0	-
12.1002	11350	0.0	-
12.1535	11400	0.0	-
12.2068	11450	0.0	-
12.2601	11500	0.0	-
12.3134	11550	0.0	-
12.3667	11600	0.0	-
12.4200	11650	0.0	-
12.4733	11700	0.0	-
12.5267	11750	0.0	-
12.5800	11800	0.0	-
12.6333	11850	0.0	-
12.6866	11900	0.0005	-
12.7399	11950	0.0018	-
12.7932	12000	0.0006	-
12.8465	12050	0.0003	-
12.8998	12100	0.0002	-
12.9531	12150	0.0	-
13.0064	12200	0.0	-
13.0597	12250	0.0	-
13.1130	12300	0.0	-
13.1663	12350	0.0	-
13.2196	12400	0.0	-
13.2729	12450	0.0	-
13.3262	12500	0.0	-
13.3795	12550	0.0	-
13.4328	12600	0.0	-
13.4861	12650	0.0	-
13.5394	12700	0.0	-
13.5928	12750	0.0	-
13.6461	12800	0.0	-
13.6994	12850	0.0	-
13.7527	12900	0.0	-
13.8060	12950	0.0	-
13.8593	13000	0.0	-
13.9126	13050	0.0001	-
13.9659	13100	0.0003	-
14.0192	13150	0.0002	-
14.0725	13200	0.0	-
14.1258	13250	0.0	-
14.1791	13300	0.0001	-
14.2324	13350	0.0	-
14.2857	13400	0.0002	-
14.3390	13450	0.0	-
14.3923	13500	0.0	-
14.4456	13550	0.0	-
14.4989	13600	0.0	-
14.5522	13650	0.0	-
14.6055	13700	0.0004	-
14.6588	13750	0.0007	-
14.7122	13800	0.0002	-
14.7655	13850	0.0	-
14.8188	13900	0.0	-
14.8721	13950	0.0	-
14.9254	14000	0.0003	-
14.9787	14050	0.0002	-
15.0320	14100	0.0001	-
15.0853	14150	0.0003	-
15.1386	14200	0.0	-
15.1919	14250	0.0	-
15.2452	14300	0.0	-
15.2985	14350	0.0	-
15.3518	14400	0.0	-
15.4051	14450	0.0	-
15.4584	14500	0.0	-
15.5117	14550	0.0002	-
15.5650	14600	0.0	-
15.6183	14650	0.0	-
15.6716	14700	0.0	-
15.7249	14750	0.0	-
15.7783	14800	0.0	-
15.8316	14850	0.0	-
15.8849	14900	0.0	-
15.9382	14950	0.0	-
15.9915	15000	0.0	-
16.0448	15050	0.0	-
16.0981	15100	0.0	-
16.1514	15150	0.0	-
16.2047	15200	0.0	-
16.2580	15250	0.0	-
16.3113	15300	0.0002	-
16.3646	15350	0.0	-
16.4179	15400	0.0	-
16.4712	15450	0.0	-
16.5245	15500	0.0	-
16.5778	15550	0.0	-
16.6311	15600	0.0	-
16.6844	15650	0.0	-
16.7377	15700	0.0	-
16.7910	15750	0.0	-
16.8443	15800	0.0	-
16.8977	15850	0.0	-
16.9510	15900	0.0	-
17.0043	15950	0.0	-
17.0576	16000	0.0	-
17.1109	16050	0.0	-
17.1642	16100	0.0	-
17.2175	16150	0.0	-
17.2708	16200	0.0	-
17.3241	16250	0.0006	-
17.3774	16300	0.0018	-
17.4307	16350	0.002	-
17.4840	16400	0.0011	-
17.5373	16450	0.0021	-
17.5906	16500	0.0018	-
17.6439	16550	0.0013	-
17.6972	16600	0.0016	-
17.7505	16650	0.0018	-
17.8038	16700	0.0014	-
17.8571	16750	0.0014	-
17.9104	16800	0.0017	-
17.9638	16850	0.001	-
18.0171	16900	0.001	-
18.0704	16950	0.0012	-
18.1237	17000	0.0018	-
18.1770	17050	0.0018	-
18.2303	17100	0.0009	-
18.2836	17150	0.0012	-
18.3369	17200	0.0011	-
18.3902	17250	0.0019	-
18.4435	17300	0.0017	-
18.4968	17350	0.0012	-
18.5501	17400	0.0017	-
18.6034	17450	0.0052	-
18.6567	17500	0.0087	-
18.7100	17550	0.0067	-
18.7633	17600	0.0027	-
18.8166	17650	0.0022	-
18.8699	17700	0.0017	-
18.9232	17750	0.0014	-
18.9765	17800	0.001	-
19.0299	17850	0.0006	-
19.0832	17900	0.0018	-
19.1365	17950	0.0014	-
19.1898	18000	0.0002	-
19.2431	18050	0.0	-
19.2964	18100	0.0	-
19.3497	18150	0.0	-
19.4030	18200	0.0	-
19.4563	18250	0.0	-
19.5096	18300	0.0	-
19.5629	18350	0.0	-
19.6162	18400	0.0	-
19.6695	18450	0.0	-
19.7228	18500	0.0	-
19.7761	18550	0.0	-
19.8294	18600	0.0	-
19.8827	18650	0.0	-
19.9360	18700	0.0	-
19.9893	18750	0.0	-
20.0426	18800	0.0	-
20.0959	18850	0.0	-
20.1493	18900	0.0	-
20.2026	18950	0.0	-
20.2559	19000	0.0	-
20.3092	19050	0.0	-
20.3625	19100	0.0	-
20.4158	19150	0.0	-
20.4691	19200	0.0	-
20.5224	19250	0.0	-
20.5757	19300	0.0	-
20.6290	19350	0.0	-
20.6823	19400	0.0	-
20.7356	19450	0.0	-
20.7889	19500	0.0	-
20.8422	19550	0.0	-
20.8955	19600	0.0	-
20.9488	19650	0.0002	-
21.0021	19700	0.0	-
21.0554	19750	0.0	-
21.1087	19800	0.0	-
21.1620	19850	0.0	-
21.2154	19900	0.0	-
21.2687	19950	0.0	-
21.3220	20000	0.0	-
21.3753	20050	0.0	-
21.4286	20100	0.0	-
21.4819	20150	0.0	-
21.5352	20200	0.0	-
21.5885	20250	0.0	-
21.6418	20300	0.0	-
21.6951	20350	0.0	-
21.7484	20400	0.0	-
21.8017	20450	0.0	-
21.8550	20500	0.0	-
21.9083	20550	0.0	-
21.9616	20600	0.0	-
22.0149	20650	0.0	-
22.0682	20700	0.0	-
22.1215	20750	0.0	-
22.1748	20800	0.0	-
22.2281	20850	0.0	-
22.2814	20900	0.0	-
22.3348	20950	0.0	-
22.3881	21000	0.0	-
22.4414	21050	0.0	-
22.4947	21100	0.0	-
22.5480	21150	0.0	-
22.6013	21200	0.0	-
22.6546	21250	0.0	-
22.7079	21300	0.0	-
22.7612	21350	0.0	-
22.8145	21400	0.0	-
22.8678	21450	0.0	-
22.9211	21500	0.0	-
22.9744	21550	0.0	-
23.0277	21600	0.0	-
23.0810	21650	0.0	-
23.1343	21700	0.0	-
23.1876	21750	0.0	-
23.2409	21800	0.0	-
23.2942	21850	0.0	-
23.3475	21900	0.0	-
23.4009	21950	0.0	-
23.4542	22000	0.0	-
23.5075	22050	0.0	-
23.5608	22100	0.0	-
23.6141	22150	0.0	-
23.6674	22200	0.0	-
23.7207	22250	0.0	-
23.7740	22300	0.0	-
23.8273	22350	0.0	-
23.8806	22400	0.0	-
23.9339	22450	0.0	-
23.9872	22500	0.0	-
24.0405	22550	0.0	-
24.0938	22600	0.0	-
24.1471	22650	0.0	-
24.2004	22700	0.0	-
24.2537	22750	0.0	-
24.3070	22800	0.0	-
24.3603	22850	0.0	-
24.4136	22900	0.0	-
24.4670	22950	0.0	-
24.5203	23000	0.0	-
24.5736	23050	0.0	-
24.6269	23100	0.0	-
24.6802	23150	0.0	-
24.7335	23200	0.0	-
24.7868	23250	0.0	-
24.8401	23300	0.0	-
24.8934	23350	0.0	-
24.9467	23400	0.0	-
25.0	23450	0.0	-
25.0533	23500	0.0	-
25.1066	23550	0.0	-
25.1599	23600	0.0	-
25.2132	23650	0.0	-
25.2665	23700	0.0	-
25.3198	23750	0.0	-
25.3731	23800	0.0	-
25.4264	23850	0.0	-
25.4797	23900	0.0	-
25.5330	23950	0.0	-
25.5864	24000	0.0	-
25.6397	24050	0.0	-
25.6930	24100	0.0	-
25.7463	24150	0.0	-
25.7996	24200	0.0	-
25.8529	24250	0.0	-
25.9062	24300	0.0	-
25.9595	24350	0.0	-
26.0128	24400	0.0	-
26.0661	24450	0.0	-
26.1194	24500	0.0	-
26.1727	24550	0.0	-
26.2260	24600	0.0	-
26.2793	24650	0.0	-
26.3326	24700	0.0	-
26.3859	24750	0.0	-
26.4392	24800	0.0	-
26.4925	24850	0.0	-
26.5458	24900	0.0	-
26.5991	24950	0.0	-
26.6525	25000	0.0	-
26.7058	25050	0.0	-
26.7591	25100	0.0	-
26.8124	25150	0.0	-
26.8657	25200	0.0	-
26.9190	25250	0.0	-
26.9723	25300	0.0	-
27.0256	25350	0.0	-
27.0789	25400	0.0	-
27.1322	25450	0.0	-
27.1855	25500	0.0	-
27.2388	25550	0.0	-
27.2921	25600	0.0	-
27.3454	25650	0.0	-
27.3987	25700	0.0	-
27.4520	25750	0.0	-
27.5053	25800	0.0	-
27.5586	25850	0.0	-
27.6119	25900	0.0	-
27.6652	25950	0.0	-
27.7186	26000	0.0	-
27.7719	26050	0.0	-
27.8252	26100	0.0	-
27.8785	26150	0.0	-
27.9318	26200	0.0	-
27.9851	26250	0.0	-
28.0384	26300	0.0	-
28.0917	26350	0.0	-
28.1450	26400	0.0	-
28.1983	26450	0.0	-
28.2516	26500	0.0	-
28.3049	26550	0.0	-
28.3582	26600	0.0	-
28.4115	26650	0.0	-
28.4648	26700	0.0	-
28.5181	26750	0.0	-
28.5714	26800	0.0	-
28.6247	26850	0.0	-
28.6780	26900	0.0	-
28.7313	26950	0.0	-
28.7846	27000	0.0	-
28.8380	27050	0.0	-
28.8913	27100	0.0	-
28.9446	27150	0.0	-
28.9979	27200	0.0	-
29.0512	27250	0.0	-
29.1045	27300	0.0	-
29.1578	27350	0.0	-
29.2111	27400	0.0	-
29.2644	27450	0.0	-
29.3177	27500	0.0	-
29.3710	27550	0.0	-
29.4243	27600	0.0	-
29.4776	27650	0.0	-
29.5309	27700	0.0	-
29.5842	27750	0.0	-
29.6375	27800	0.0	-
29.6908	27850	0.0	-
29.7441	27900	0.0	-
29.7974	27950	0.0	-
29.8507	28000	0.0	-
29.9041	28050	0.0	-
29.9574	28100	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

@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}
}