|
--- |
|
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: AHC 프라임 엑스퍼트 EX인텐스 크림 50ml (#M)위메프 > 뷰티 > 스킨케어 > 크림 > 수분크림 위메프 > 뷰티 > 스킨케어 |
|
> 크림 > 아이크림 |
|
- text: 망고씨드 보습 토너 3개 MinSellAmount (#M)화장품/향수>스킨케어>스킨/토너 Gmarket > 뷰티 > 화장품/향수 > |
|
스킨케어 > 스킨/토너 |
|
- text: 1+1 리르 아이래쉬 에센스 골드/속눈썹 영양제 아이래쉬골드2개 (#M)SSG.COM/메이크업/아이메이크업/마스카라 ssg > 뷰티 |
|
> 메이크업 > 아이메이크업 > 마스카라 |
|
- text: 이니스프리 그린티 히아루론산 스킨 170ml (#M)11st>스킨케어>스킨/토너>스킨/토너 11st > 뷰티 > 스킨케어 > 스킨/토너 |
|
- text: (신세계강남점) 알뜰쇼핑 프레쉬 콤부차 페이셜 트리트먼트 에센스 250ml 세트 1.블랙티 콤부차 페이셜 트리트먼트 에센스 250ml |
|
(#M)화장품/향수>스킨케어>에센스/세럼 Gmarket > 뷰티 > 화장품/향수 > 스킨케어 > 에센스/세럼 |
|
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: 0.856425702811245 |
|
name: Accuracy |
|
--- |
|
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|
# SetFit with mini1013/master_domain |
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|
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. |
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The model has been trained using an efficient few-shot learning technique that involves: |
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1. Fine-tuning a [Sentence Transformer](https://www.sbert.net) with contrastive learning. |
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2. Training a classification head with features from the fine-tuned Sentence Transformer. |
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## Model Details |
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### Model Description |
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- **Model Type:** SetFit |
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- **Sentence Transformer body:** [mini1013/master_domain](https://huggingface.co/mini1013/master_domain) |
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- **Classification head:** a [LogisticRegression](https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.linear_model.LogisticRegression.html) instance |
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- **Maximum Sequence Length:** 512 tokens |
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- **Number of Classes:** 12 classes |
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<!-- - **Training Dataset:** [Unknown](https://huggingface.co/datasets/unknown) --> |
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<!-- - **Language:** Unknown --> |
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<!-- - **License:** Unknown --> |
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### Model Sources |
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- **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) |
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### Model Labels |
|
| Label | Examples | |
|
|:------|:---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------| |
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| 10 | <ul><li>'아이오페 바이오 컨디셔닝 에센스 외 14 더마 리페어 시카크림 50ml_선택완료 화장품/향수>남성화장품>남성선케어;화장품/향수>이미용소품>기타이미용소품;(#M)화장품/향수>스킨케어>에센스/세럼 Gmarket > 뷰티 > 화장품/향수 > 스킨케어'</li><li>'메디필 바이오 인텐스 글루타치온 화이트 크림 50g (#M)11st>스킨케어>화이트닝크림>화이트닝크림 11st > 뷰티 > 스킨케어 > 화이트닝크림 > 화이트닝크림'</li><li>'(현대Hmall)[참존] 디에이지 레드-애디션 콘트롤크림 대용량 180MLX5개 콘트롤크림 위메프 > 뷰티 > 스킨케어 > 팩/마스크;위메프 > 뷰티 > 스킨케어 > 크림;위메프 > 뷰티 > 선케어 > 선크림/선블록;위메프 > 뷰티 > 선케어 > 선크림/선블록 > 선크림/선블록;위메프 > 뷰티 > 스킨케어 > 팩/마스크 > 코팩;위메프 > 뷰티 > 클렌징/필링 > 클렌징 > 클렌징폼;위메프 > 뷰티 > 스킨케어 > 팩/마스크 > 아이패치;위메프 > 뷰티 > 스킨케어 > 앰플/에센스/세럼 > 에센스;위메프 > 뷰티 > 스킨케어 > 스킨/토너 > 스킨/토너;(#M)위메프 > 뷰티 > 클렌징/필링 > 필링젤/스크럽 > 필링젤/스크럽 위메프 > 뷰티 > 클렌징/필링 > 필링젤/스크럽 > 필링젤/스크럽'</li></ul> | |
|
| 8 | <ul><li>'CNP 차앤박 안티블레미쉬 스팟 패치 5매입 화장품|미용>스킨케어>모공케어>팩/마스크;(#M)홈>화장품/미용>스킨케어>모공케어>팩/마스크 HMALL > 뷰티 > 스킨케어 > 스크럽/필링'</li><li>'[SNP] 골드 콜라겐 아이 패치 60매 (#M)11st>스킨케어>아이크림>아이크림 11st > 뷰티 > 스킨케어 > 아이크림'</li><li>'퓨어덤 골드 에너지 하이드로겔 아이패치 60개입 × 2개 쿠팡 홈>뷰티>스킨케어>마스크/팩>코팩/기타패치>아이 패치;쿠팡 홈>뷰티>스킨케어>마스크/팩>패치/코팩>기타패치;Coupang > 뷰티 > 스킨케어 > 마스크/팩;(#M)쿠팡 홈>뷰티>스킨케어>마스크/팩>패치/코팩>아이 패치 Coupang > 뷰티 > 스킨케어 > 마스크/팩 > 패치/코팩 > 아이 패치'</li></ul> | |
|
| 1 | <ul><li>'코스노리 롱 액티브 아이래쉬 세럼 속눈썹 영양제 9g × 1개 (#M)쿠팡 홈>뷰티>메이크업>아이 메이크업>마스카라 Coupang > 뷰티 > 로드샵 > 메이크업'</li><li>'클리오 킬래쉬 수퍼프루프 마스카라 롱컬링 볼륨 매끈 최신제조 001 롱컬링 (#M)홈>전체상품 Naverstore > 화장품/미용 > 색조메이크업 > 마스카라'</li><li>'키스미 히로인 메이크 아이래쉬 세럼 속눈썹영양제 1+1 선택/아이래쉬세럼 2개 (K321A)(K321A) (#M)쿠팡 홈>뷰티>메이크업>아이 메이크업>마스카라 Coupang > 뷰티 > 메이크업 > 아이 메이크업 > 마스카라'</li></ul> | |
|
| 6 | <ul><li>'미샤 NEW 수퍼아쿠아 울트라 히알론 2종 세트 LotteOn > 뷰티 > 남성화장품 > 남성화장품세트 LotteOn > 뷰티 > 남성화장품 > 남성화장품세트'</li><li>'[신제품샘플증정][6빅딜]클리어로션+피테라에센스 230ml세트 LotteOn > 뷰티 > 명품화장품 > 스킨케어 LotteOn > 뷰티 > 스킨케어 > 화장품세트'</li><li>'라끄베르 리블라섬 2.5종 기획세트 MinSellAmount (#M)화장품/향수>스킨케어>스킨케어세트 Gmarket > 뷰티 > 화장품/향수 > 스킨케어 > 스킨케어세트'</li></ul> | |
|
| 5 | <ul><li>'[라벨영] 쇼킹 블랙티트리 토너 [00001] 01. 블랙티트리 토너 (#M)11st>헤어케어>헤어클리닉세트>헤어클리닉세트 11st > 뷰티 > 헤어케어 > 헤어클리닉세트'</li><li>'이니스프리 브라이트닝 포어 스킨 150ml MinSellAmount 화장품/향수>로드샵브랜드>스킨/로션;(#M)화장품/향수>스킨케어>스킨케어세트 Gmarket > 뷰티 > 화장품/향수 > 스킨케어 > 스킨케어세트'</li><li>'아벤느 젠틀 토닝 로션 200ml 여행용 100ml x 2개 홈>화장품/미용>스킨케어>로션;홈>스킨케어>에센스;홈>전체상품;(#M)홈>스킨케어>스킨토너 Naverstore > 화장품/미용 > 스킨케어 > 스킨/토너'</li></ul> | |
|
| 9 | <ul><li>'NIB 오리진스 OriginsPLANTSCRIPTION 안티 에이징 파워 세럼 .91oz./27ml 풀 사이즈 LotteOn > 뷰티 > 남성화장품 > 클렌징 LotteOn > 뷰티 > 남성화장품 > 클렌징'</li><li>'[기획]빈티지 싱글 익스트렉트 에센스 150ml ssg > 뷰티 > 스킨케어 > 스킨케어세트 ssg > 뷰티 > 스킨케어 > 스킨케어세트'</li><li>'일리윤 프로바이오틱스(에센스/크림/시카밤/여성청결제/마스크팩 01_프로 바이오틱스 레드니스 릴리프 에센스드롭 200ml (#M)GSSHOP>뷰티>스킨케어>크림 GSSHOP > 뷰티 > 스킨케어 > 크림'</li></ul> | |
|
| 4 | <ul><li>'가히 김고은 초간단 멀티밤 주름 미백 선케어 6. 가히 하이라이터 (#M)쿠팡 홈>뷰티>스킨케어>선케어/태닝>선케어>선스틱 Coupang > 뷰티 > 스킨케어 > 선케어/태닝 > 선케어 > 선스틱'</li><li>'[4+1] 데생 UV아쿠아 멀티밤 선스틱[4]+데생 하이라이터[1] LotteOn > 뷰티 > 스킨케어 > 선케어 > 선스틱/밤 LotteOn > 뷰티 > 스킨케어 > 선케어 > 선스틱/밤'</li><li>'가히 멀티밤 + 가히 하이라이터 1세트 LotteOn > 뷰티 > 남성화장품 > 스킨 LotteOn > 뷰티 > 남성화장품 > 스킨'</li></ul> | |
|
| 0 | <ul><li>'바이오 리프팅 넥크림 50ml LotteOn > 뷰티 > 명품화장품 > 스킨케어 > 크림 LotteOn > 뷰티 > 명품화장품 > 스킨케어 > 크림'</li><li>'[AK PLAZA][클라랑스] NEW 엑스트라 퍼밍 넥 크림 75ml 80056458 §1075185169§ (#M)11st>스킨케어>화이트닝크림>화이트닝크림 11st > 뷰티 > 스킨케어 > 화이트닝크림 > 화이트닝크림'</li><li>'클라란스넥크림 클라랑스 엑스트라 퍼밍 넥 앤 데콜테 케어 75mL (#M)화장품/미용>스킨케어>넥케어 AD > Naverstore > 화장품/미용 > 스킨케어 > 넥케어'</li></ul> | |
|
| 7 | <ul><li>'퓨처 솔루션 LX 아이 앤 립 컨투어 리제너레이팅 크림 E 17ml LotteOn > 뷰티 > 스킨케어 > 아이케어 LotteOn > 뷰티 > 럭셔리 스킨케어 > 아이케어/넥케어'</li><li>'Origins A Perfect World Age Defense White Tea Eye Cream SPF 20 Travel Size 017 oz One Color_One Size (#M)SSG.COM/스킨케어/아이크림 ssg > 뷰티 > 스킨케어 > 아이크림'</li><li>'AHC 퓨어 레스큐 리얼 아이크림 포페이스 30ml 옵션선택_001_01 세트 (#M)뷰티>화장품/향수>스킨케어>아이크림 CJmall > 뷰티 > 화장품/향수 > 스킨케어 > 아이크림'</li></ul> | |
|
| 11 | <ul><li>'[라벨영] 쇼킹오일 2탄 [00001] 01. 쇼킹오일 1개 (#M)11st>헤어케어>헤어클리닉세트>헤어클리닉세트 11st > 뷰티 > 헤어케어 > 헤어클리닉세트'</li><li>'달팡 - 에센셜 오일 엘릭서 베티버 아로마틱 케어 스트레스 렐리프 디톡스 15ml/0.5oz ssg > 뷰티 > 스킨케어 > 로션 ssg > 뷰티 > 스킨케어 > 로션'</li><li>'BIOTHERM BLUE THERAPY SERUM-IN-OIL NIGHT FOR WOMEN, 1.69 OUNCE 기본 (#M)홈>화장품/미용>남성화장품>로션 Naverstore > 화장품/미용 > 남성화장품 > 로션'</li></ul> | |
|
| 3 | <ul><li>'아쿠아 디 콜로니아-친칸타+스프레이+유리공병 LotteOn > 뷰티 > 명품화장품 > 향수/디퓨저 > 공용향수 LotteOn > 뷰티 > 향수 > 남녀공용향수'</li><li>'네이처리퍼블릭 수딩 앤 모이스처 알로에베 92% 수딩젤 미스트 3개 3개 (#M)쿠팡 홈>뷰티>스킨케어>미스트 Coupang > 뷰티 > 로드샵 > 스킨케어 > 미스트'</li><li>'[참존] 참존 알로에 수딩 미스트 160ML 2개 (#M)GSSHOP>뷰티>바디케어>바디미스트 GSSHOP > 뷰티 > 바디케어 > 바디미스트'</li></ul> | |
|
| 2 | <ul><li>'더랩바이블랑두 올리고 히알루론산 카밍 로션 150ml 홈>스킨케어>에센스;(#M)홈>전체상품 Naverstore > 화장품/미용 > 스킨케어 > 로션'</li><li>'비욘드 딥 모이스처 허니에멀전1L (대용량) (#M)쿠팡 홈>뷰티>바디>바디로션/크림>바디로션 Coupang > 뷰티 > 로드샵 > 바디 > 바디로션/크림 > 바디로션'</li><li>'김정문알로에 큐어 수딩 에멀젼2개 2x미니(2) ssg > 뷰티 > 스킨케어 > 로션 ssg > 뷰티 > 스킨케어 > 로션'</li></ul> | |
|
|
|
## Evaluation |
|
|
|
### Metrics |
|
| Label | Accuracy | |
|
|:--------|:---------| |
|
| **all** | 0.8564 | |
|
|
|
## 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_bt8_test_flat_top_cate") |
|
# Run inference |
|
preds = model("이니스프리 그린티 히아루론산 스킨 170ml (#M)11st>스킨케어>스킨/토너>스킨/토너 11st > 뷰티 > 스킨케어 > 스킨/토너") |
|
``` |
|
|
|
<!-- |
|
### 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 | 21.3533 | 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 | 0.4885 | - | |
|
| 0.0533 | 50 | 0.4311 | - | |
|
| 0.1066 | 100 | 0.4411 | - | |
|
| 0.1599 | 150 | 0.4294 | - | |
|
| 0.2132 | 200 | 0.4077 | - | |
|
| 0.2665 | 250 | 0.3743 | - | |
|
| 0.3198 | 300 | 0.3641 | - | |
|
| 0.3731 | 350 | 0.3248 | - | |
|
| 0.4264 | 400 | 0.2792 | - | |
|
| 0.4797 | 450 | 0.2499 | - | |
|
| 0.5330 | 500 | 0.2344 | - | |
|
| 0.5864 | 550 | 0.2272 | - | |
|
| 0.6397 | 600 | 0.2236 | - | |
|
| 0.6930 | 650 | 0.2168 | - | |
|
| 0.7463 | 700 | 0.2108 | - | |
|
| 0.7996 | 750 | 0.2072 | - | |
|
| 0.8529 | 800 | 0.2057 | - | |
|
| 0.9062 | 850 | 0.191 | - | |
|
| 0.9595 | 900 | 0.1806 | - | |
|
| 1.0128 | 950 | 0.1731 | - | |
|
| 1.0661 | 1000 | 0.1661 | - | |
|
| 1.1194 | 1050 | 0.1631 | - | |
|
| 1.1727 | 1100 | 0.1562 | - | |
|
| 1.2260 | 1150 | 0.1464 | - | |
|
| 1.2793 | 1200 | 0.1406 | - | |
|
| 1.3326 | 1250 | 0.1304 | - | |
|
| 1.3859 | 1300 | 0.1298 | - | |
|
| 1.4392 | 1350 | 0.116 | - | |
|
| 1.4925 | 1400 | 0.1034 | - | |
|
| 1.5458 | 1450 | 0.0993 | - | |
|
| 1.5991 | 1500 | 0.0909 | - | |
|
| 1.6525 | 1550 | 0.0882 | - | |
|
| 1.7058 | 1600 | 0.0868 | - | |
|
| 1.7591 | 1650 | 0.0808 | - | |
|
| 1.8124 | 1700 | 0.0752 | - | |
|
| 1.8657 | 1750 | 0.0717 | - | |
|
| 1.9190 | 1800 | 0.0652 | - | |
|
| 1.9723 | 1850 | 0.0637 | - | |
|
| 2.0256 | 1900 | 0.0638 | - | |
|
| 2.0789 | 1950 | 0.06 | - | |
|
| 2.1322 | 2000 | 0.0565 | - | |
|
| 2.1855 | 2050 | 0.0513 | - | |
|
| 2.2388 | 2100 | 0.0466 | - | |
|
| 2.2921 | 2150 | 0.0435 | - | |
|
| 2.3454 | 2200 | 0.0413 | - | |
|
| 2.3987 | 2250 | 0.0358 | - | |
|
| 2.4520 | 2300 | 0.0332 | - | |
|
| 2.5053 | 2350 | 0.0299 | - | |
|
| 2.5586 | 2400 | 0.0273 | - | |
|
| 2.6119 | 2450 | 0.022 | - | |
|
| 2.6652 | 2500 | 0.0232 | - | |
|
| 2.7186 | 2550 | 0.0235 | - | |
|
| 2.7719 | 2600 | 0.0258 | - | |
|
| 2.8252 | 2650 | 0.0218 | - | |
|
| 2.8785 | 2700 | 0.0228 | - | |
|
| 2.9318 | 2750 | 0.0237 | - | |
|
| 2.9851 | 2800 | 0.0205 | - | |
|
| 3.0384 | 2850 | 0.0178 | - | |
|
| 3.0917 | 2900 | 0.0191 | - | |
|
| 3.1450 | 2950 | 0.018 | - | |
|
| 3.1983 | 3000 | 0.0149 | - | |
|
| 3.2516 | 3050 | 0.0087 | - | |
|
| 3.3049 | 3100 | 0.0079 | - | |
|
| 3.3582 | 3150 | 0.0072 | - | |
|
| 3.4115 | 3200 | 0.0072 | - | |
|
| 3.4648 | 3250 | 0.0073 | - | |
|
| 3.5181 | 3300 | 0.0069 | - | |
|
| 3.5714 | 3350 | 0.0064 | - | |
|
| 3.6247 | 3400 | 0.0073 | - | |
|
| 3.6780 | 3450 | 0.0069 | - | |
|
| 3.7313 | 3500 | 0.0092 | - | |
|
| 3.7846 | 3550 | 0.0068 | - | |
|
| 3.8380 | 3600 | 0.007 | - | |
|
| 3.8913 | 3650 | 0.0072 | - | |
|
| 3.9446 | 3700 | 0.0092 | - | |
|
| 3.9979 | 3750 | 0.0077 | - | |
|
| 4.0512 | 3800 | 0.0073 | - | |
|
| 4.1045 | 3850 | 0.0074 | - | |
|
| 4.1578 | 3900 | 0.0071 | - | |
|
| 4.2111 | 3950 | 0.0065 | - | |
|
| 4.2644 | 4000 | 0.0074 | - | |
|
| 4.3177 | 4050 | 0.0093 | - | |
|
| 4.3710 | 4100 | 0.0086 | - | |
|
| 4.4243 | 4150 | 0.0056 | - | |
|
| 4.4776 | 4200 | 0.0066 | - | |
|
| 4.5309 | 4250 | 0.0068 | - | |
|
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|
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|
| 4.6908 | 4400 | 0.0025 | - | |
|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
| 5.5970 | 5250 | 0.0001 | - | |
|
| 5.6503 | 5300 | 0.0001 | - | |
|
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|
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|
| 5.8102 | 5450 | 0.0 | - | |
|
| 5.8635 | 5500 | 0.0 | - | |
|
| 5.9168 | 5550 | 0.0001 | - | |
|
| 5.9701 | 5600 | 0.0002 | - | |
|
| 6.0235 | 5650 | 0.0008 | - | |
|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
| 6.5032 | 6100 | 0.0 | - | |
|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
| 6.9829 | 6550 | 0.0 | - | |
|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
| 7.5160 | 7050 | 0.0 | - | |
|
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|
| 7.6226 | 7150 | 0.0 | - | |
|
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|
| 7.7292 | 7250 | 0.0 | - | |
|
| 7.7825 | 7300 | 0.0 | - | |
|
| 7.8358 | 7350 | 0.0 | - | |
|
| 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 | 0.0 | - | |
|
| 8.3689 | 7850 | 0.0 | - | |
|
| 8.4222 | 7900 | 0.0 | - | |
|
| 8.4755 | 7950 | 0.0 | - | |
|
| 8.5288 | 8000 | 0.0 | - | |
|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
| 9.8081 | 9200 | 0.0 | - | |
|
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|
| 9.9147 | 9300 | 0.0 | - | |
|
| 9.9680 | 9350 | 0.0 | - | |
|
| 10.0213 | 9400 | 0.0 | - | |
|
| 10.0746 | 9450 | 0.0 | - | |
|
| 10.1279 | 9500 | 0.0001 | - | |
|
| 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 | - | |
|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
| 10.8742 | 10200 | 0.0 | - | |
|
| 10.9275 | 10250 | 0.0 | - | |
|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
| 11.7804 | 11050 | 0.0 | - | |
|
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|
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|
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|
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|
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|
| 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 | - | |
|
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|
| 12.6333 | 11850 | 0.0 | - | |
|
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|
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|
| 12.7932 | 12000 | 0.0009 | - | |
|
| 12.8465 | 12050 | 0.0023 | - | |
|
| 12.8998 | 12100 | 0.0027 | - | |
|
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|
| 13.0064 | 12200 | 0.0009 | - | |
|
| 13.0597 | 12250 | 0.0011 | - | |
|
| 13.1130 | 12300 | 0.0019 | - | |
|
| 13.1663 | 12350 | 0.0006 | - | |
|
| 13.2196 | 12400 | 0.0003 | - | |
|
| 13.2729 | 12450 | 0.0001 | - | |
|
| 13.3262 | 12500 | 0.0001 | - | |
|
| 13.3795 | 12550 | 0.0003 | - | |
|
| 13.4328 | 12600 | 0.0007 | - | |
|
| 13.4861 | 12650 | 0.0002 | - | |
|
| 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 | 0.0 | - | |
|
| 13.9659 | 13100 | 0.0 | - | |
|
| 14.0192 | 13150 | 0.0 | - | |
|
| 14.0725 | 13200 | 0.0002 | - | |
|
| 14.1258 | 13250 | 0.0 | - | |
|
| 14.1791 | 13300 | 0.0 | - | |
|
| 14.2324 | 13350 | 0.0 | - | |
|
| 14.2857 | 13400 | 0.0 | - | |
|
| 14.3390 | 13450 | 0.0011 | - | |
|
| 14.3923 | 13500 | 0.0004 | - | |
|
| 14.4456 | 13550 | 0.0002 | - | |
|
| 14.4989 | 13600 | 0.0 | - | |
|
| 14.5522 | 13650 | 0.0 | - | |
|
| 14.6055 | 13700 | 0.0 | - | |
|
| 14.6588 | 13750 | 0.0 | - | |
|
| 14.7122 | 13800 | 0.0 | - | |
|
| 14.7655 | 13850 | 0.0 | - | |
|
| 14.8188 | 13900 | 0.0 | - | |
|
| 14.8721 | 13950 | 0.0 | - | |
|
| 14.9254 | 14000 | 0.0 | - | |
|
| 14.9787 | 14050 | 0.0 | - | |
|
| 15.0320 | 14100 | 0.0 | - | |
|
| 15.0853 | 14150 | 0.0008 | - | |
|
| 15.1386 | 14200 | 0.0008 | - | |
|
| 15.1919 | 14250 | 0.0001 | - | |
|
| 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 | 0.0 | - | |
|
| 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 | 0.0 | - | |
|
| 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 | 0.0 | - | |
|
| 17.3774 | 16300 | 0.0 | - | |
|
| 17.4307 | 16350 | 0.0 | - | |
|
| 17.4840 | 16400 | 0.0 | - | |
|
| 17.5373 | 16450 | 0.0004 | - | |
|
| 17.5906 | 16500 | 0.0001 | - | |
|
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|
| 17.6972 | 16600 | 0.0002 | - | |
|
| 17.7505 | 16650 | 0.0 | - | |
|
| 17.8038 | 16700 | 0.0 | - | |
|
| 17.8571 | 16750 | 0.0 | - | |
|
| 17.9104 | 16800 | 0.0 | - | |
|
| 17.9638 | 16850 | 0.0002 | - | |
|
| 18.0171 | 16900 | 0.0 | - | |
|
| 18.0704 | 16950 | 0.0 | - | |
|
| 18.1237 | 17000 | 0.0 | - | |
|
| 18.1770 | 17050 | 0.0 | - | |
|
| 18.2303 | 17100 | 0.0 | - | |
|
| 18.2836 | 17150 | 0.0 | - | |
|
| 18.3369 | 17200 | 0.0 | - | |
|
| 18.3902 | 17250 | 0.0 | - | |
|
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|
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## Citation |
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### BibTeX |
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@article{https://doi.org/10.48550/arxiv.2209.11055, |
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author = {Tunstall, Lewis and Reimers, Nils and Jo, Unso Eun Seo and Bates, Luke and Korat, Daniel and Wasserblat, Moshe and Pereg, Oren}, |
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keywords = {Computation and Language (cs.CL), FOS: Computer and information sciences, FOS: Computer and information sciences}, |
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title = {Efficient Few-Shot Learning Without Prompts}, |
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publisher = {arXiv}, |
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year = {2022}, |
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copyright = {Creative Commons Attribution 4.0 International} |
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} |
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``` |
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## Glossary |
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## Model Card Contact |
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*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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