|
--- |
|
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: '[라벨영] 쇼킹 두피탄산팩/두피사이다 01. 두피탄산팩(두피사이다) 화장품|미용>헤어케어|염색>샴푸린스>샴푸;(#M)홈>화장품/미용>헤어케어|염색>샴푸린스>샴푸 |
|
HMALL > 뷰티 > 화장품/미용 > 헤어케어 > 샴푸린스 > 샴푸' |
|
- text: 다봉쓰 미용실 헤어 컨디셔너 트리트먼트 린스 엔젤스 LPT ② 엔젤스LPT + 전용케이스&펌프 홈>♬ 다봉쓰 [MADE];홈>♬ 다봉쓰 |
|
[대표템];홈>다봉쓰 [No.1];(#M)홈>1위~10위 Naverstore > 화장품/미용 > 헤어케어 > 린스 |
|
- text: 라보에이치 탈모증상완화 트리트먼트 두피강화 200ml 1입 LotteOn > 뷰티 > 헤어/바디 > 헤어케어 > 트리트먼트/헤어팩 |
|
LotteOn > 뷰티 > 헤어/바디 > 헤어케어 > 트리트먼트/헤어팩 |
|
- text: 오가니스트 히말라야 핑크솔트 샴푸 500ml X 5개 LotteOn > 뷰티 > 헤어케어 > 샴푸 > 드라이샴푸 LotteOn > |
|
뷰티 > 헤어케어 > 샴푸 > 드라이샴푸 |
|
- text: 15838957-닥터 방기원샴푸 랩 1000ml 2개 / SN 기본 홈 > 뷰티 > 헤어/바디 > 헤어케어 > 두피/탈모케어 LO > |
|
traverse > LotteOn > 뷰티 > 헤어/바디 > 헤어케어 > 두피/탈모케어 |
|
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: 0.6191919191919192 |
|
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 |
|
- **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 |
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- **Maximum Sequence Length:** 512 tokens |
|
- **Number of Classes:** 10 classes |
|
<!-- - **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 | |
|
|:------|:------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------| |
|
| 9 | <ul><li>'미틱오일 크림 유니버셀레 150ml MinSellAmount (#M)바디/헤어>헤어케어>헤어에센스 Gmarket > 뷰티 > 바디/헤어 > 헤어케어 > 헤어에센스'</li><li>'[토니모리] 촉촉한 영양 공급 및 탄력있는 컬 연출을 위한 헤어 로션 (#M)쿠팡 홈>뷰티>헤어>헤어에센스/오일>헤어로션 Coupang > 뷰티 > 로드샵 > 헤어 > 헤어에센스/오일 > 헤어로션'</li><li>'아윤채 리프레싱 마스크 200ml LotteOn > 뷰티 > 헤어/바디 > 헤어케어 > 린스 LotteOn > 뷰티 > 헤어/바디 > 헤어케어 > 린스'</li></ul> | |
|
| 2 | <ul><li>'려 함빛/청아/흑운/함초수 500ml 4입 모음딜 01 함빛극손상케어샴푸 500ML 4개 (#M)홈>화장품/미용>헤어케어|염색>샴푸린스>샴푸 HMALL > 뷰티 > 화장품/미용 > 헤어케어 > 헤어관리 > 샴푸/린스'</li><li>'엘지 엘라스틴 여행용 휴대용 린스 50ml 50ml × 1개 Coupang > 뷰티 > 선물세트/키트 > 여행용키트;쿠팡 홈>여행용품>여행용화장품/용기>헤어/바디/멀티;(#M)쿠팡 홈>뷰티>선물세트/키트>여행용키트>헤어/바디케어 Coupang > 뷰티 > 선물세트/키트 > 여행용키트 > 헤어/바디케어'</li><li>'도브 인텐스 리페어 컨디셔너 660ml (#M)위메프 > 생활·주방용품 > 바디/헤어 > 바디케어/워시/제모 > 바디워시/스크럽 위메프 > 뷰티 > 바디/헤어 > 바디케어/워시/제모 > 바디워시/스크럽'</li></ul> | |
|
| 0 | <ul><li>'티트리 퓨리파잉 토닉 100ml MinSellAmount (#M)바디/헤어>헤어케어>헤어에센스 Gmarket > 뷰티 > 바디/헤어 > 헤어케어 > 헤어에센스'</li><li>'려 자양윤모 두피 딥클렌징 스케일러 EX 145ml 두피각질 두피스케일링 스칼프 두피 딥클렌징 스케일러 EX 145ml (#M)홈>화장품/미용>헤어케어>두피케어 Naverstore > 화장품/미용 > 헤어케어 > 두피케어'</li><li>'[아베다] 인바티 어드밴스드 스칼프 리바이탈라이저 150ml 백화점정품 (#M)화장품/미용>헤어케어>헤어에센스 Naverstore > 화장품/미용 > 헤어케어 > 헤어에센스'</li></ul> | |
|
| 4 | <ul><li>'아윤채 컴플리트 리뉴 에센스 미스트 100ml 위메프 > 뷰티 > 선케어 > 선밤/선스틱;위메프 > 뷰티 > 선케어 > 선밤/선스틱 > 선밤/선스틱;(#M)위메프 > 생활·주방용품 > 바디/헤어 > 샴푸/린스/헤어케어 > 트리트먼트 위메프 > 뷰티 > 선케어 > 선밤/선스틱'</li><li>'(현대Hmall)츠바키 프리미엄 리페어 워터 220ml (#M)위메프 > 생활·주방용품 > 바디/헤어 > 헤어염색/파마/왁스 > 헤어스타일링 위메프 > 뷰티 > 바디/헤어 > 헤어염색/파마/왁스 > 헤어스타일링'</li><li>'할페티 헤어퍼퓸 30ML(공식수입정품) DepartmentLotteOn > 뷰티 > 향수 > 여성용 > 31ml~50ml DepartmentLotteOn > 뷰티 > 향수 > 여성용 > 51ml~100ml'</li></ul> | |
|
| 8 | <ul><li>'세라 샴푸 1.2L+트리트먼트 1.2L 화이트솝 MinSellAmount (#M)바디/헤어>헤어케어>샴푸/린스 Gmarket > 뷰티 > 바디/헤어 > 헤어케어 > 샴푸/린스'</li><li>'[12] 크리니크 iD (+ 벚꽃 부스터 추가 구성) 젤리 ssg > 뷰티 > 스킨케어 > 스킨케어세트;ssg > 뷰티 > 스킨케어 > 로션 ssg > 뷰티 > 스킨케어 > 로션'</li><li>'[4+1]애경 추석선물세트 케라시스 퍼퓸i-6호(총5개) 상세이미지참조 (#M)쿠팡 홈>생활용품>헤어/바디/세안>바디로션/크림>바디케어세트 Coupang > 뷰티 > 바디 > 바디로션/크림 > 바디케어세트'</li></ul> | |
|
| 6 | <ul><li>'실크테라피 갈색병 인리치드 액션 헤어에센스 150ml /SH (#M)11st>헤어케어>헤어에센스>헤어에센스 11st > 뷰티 > 헤어케어 > 헤어에센스 > 헤어에센스'</li><li>'꽃을든남자 레드플로 동백 헤어 에멀젼 에센스/ 로션 MinSellAmount (#M)바디/헤어>헤어케어>기타헤어케어용품 Gmarket > 뷰티 > 바디/헤어 > 헤어케어 > 기타헤어케어용품'</li><li>'아윤채 컬플리뉴 에센스 오일 100ml (#M)11st>헤어케어>헤어에센스>헤어에센스 11st > 뷰티 > 헤어케어 > 헤어에센스'</li></ul> | |
|
| 3 | <ul><li>'어네이즈 컬루어 실버그레이 컬러 토닝 샴푸 보색샴푸 300ml 리얼핑크 보색샴푸 (#M)화장품/미용>헤어케어>샴푸 Naverstore > 화장품/미용 > 헤어케어 > 샴푸 > 보색샴푸'</li><li>"[김혜윤's Pick] 바티스트 드라이샴푸 12종 중 택1 02_블러쉬 50ml (#M)11st>헤어케어>샴푸>일반 11st > 뷰티 > 헤어케어 > 샴푸"</li><li>'[K쇼핑][로레알파리] [세트] 키즈 스트로우베리 스무디 + 키즈 써니 오렌지 샴푸 써니 오렌지 x 2개_개당 중량_상세페이지참조 × 써니 오렌지 x 2개_개당 용량_상세페이 (#M)쿠팡 홈>생활용품>헤어/바디/세안>샴푸/린스>샴푸>일반샴푸 Coupang > 뷰티 > 헤어 > 샴푸 > 일반샴푸'</li></ul> | |
|
| 5 | <ul><li>'[SSG 단독 출시]5센스 골드 캐시미어 세트 ssg > 뷰티 > 헤어/바디 > 헤어스타일링 ssg > 뷰티 > 헤어/바디 > 헤어케어 > 헤어에센스'</li><li>'[CJ단독] 단백질 본드 앰플 95ml 4개+15ml 5개 (#M)뷰티>헤어/바디/미용기기>헤어케어>에센스/앰플/오일 CJmall > 뷰티 > 헤어/바디/미용기기 > 헤어케어 > 트리트먼트/팩/마스크'</li><li>'엑스트라 오디네리 오일 100ml (4종 선택1) 리치브라운100ml(극손상용) LotteOn > 뷰티 > 헤어케어 > 헤어케어세트 LotteOn > 뷰티 > 헤어/바디 > 헤어케어 > 헤어케어세트'</li></ul> | |
|
| 7 | <ul><li>'[케라스타즈][신세계 상품권 5천원 증정][건조 모발용 여신오일] 엘릭서 얼팀 오리지널 100ml 세트 (3만원 상당 기프트 증정) SsgChicor > CHICOR > 바디/헤어/향수 > 헤어케어 SsgChicor > CHICOR > 바디/헤어/향수 > 헤어케어'</li><li>'도깨비천국 로시크 숨마 엘릭서 에멀전130ml () LotteOn > 뷰티 > 스킨케어 > 로션/에멀전 LotteOn > 뷰티 > 스킨케어 > 로션/에멀전'</li><li>'엑스트라오디네리오일 100ml 2종 (8종택2) + 오일2ml 2종 (도착보장) 브라운_브라운 (#M)화장품/미용>헤어케어>헤어에센스 AD > Naverstore > lorealparis브랜드스토어 > ALL'</li></ul> | |
|
| 1 | <ul><li>'아모스 컬링 에센스 2X 투엑스 탄력 150ml LotteOn > 뷰티 > 헤어케어 > 헤어미스트 LotteOn > 뷰티 > 헤어/바디 > 헤어스타일링 > 컬크림'</li><li>'실크테라피 샤인에센스 260ml세트130ml 1개 + 65ml 2개 없음 LotteOn > 뷰티 > 헤어/바디 > 헤어케어 > 트리트먼트/헤어팩 LotteOn > 뷰티 > 헤어/바디 > 헤어케어 > 트리트먼트/헤어팩'</li><li>'케라스타즈 헤어 오일 트리트먼트 헤어크림 모음/ 시몽 넥타 케라틴 테르미크 150ml/열활성화 리브인 트리트먼트 엘릭서 얼팀 오리지널 (#M)쿠팡 홈>뷰티>헤어>헤어에센스/오일>헤어로션 Coupang > 뷰티 > 헤어 > 헤어에센스/오일 > 헤어로션'</li></ul> | |
|
|
|
## Evaluation |
|
|
|
### Metrics |
|
| Label | Accuracy | |
|
|:--------|:---------| |
|
| **all** | 0.6192 | |
|
|
|
## 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_bt_top13_test") |
|
# Run inference |
|
preds = model("오가니스트 히말라야 핑크솔트 샴푸 500ml X 5개 LotteOn > 뷰티 > 헤어케어 > 샴푸 > 드라이샴푸 LotteOn > 뷰티 > 헤어케어 > 샴푸 > 드라이샴푸") |
|
``` |
|
|
|
<!-- |
|
### 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 | 10 | 22.5992 | 68 | |
|
|
|
| Label | Training Sample Count | |
|
|:------|:----------------------| |
|
| 0 | 49 | |
|
| 1 | 50 | |
|
| 2 | 50 | |
|
| 3 | 50 | |
|
| 4 | 50 | |
|
| 5 | 50 | |
|
| 6 | 50 | |
|
| 7 | 50 | |
|
| 8 | 50 | |
|
| 9 | 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 | |
|
|:-------:|:-----:|:-------------:|:---------------:| |
|
| 0.0013 | 1 | 0.442 | - | |
|
| 0.0641 | 50 | 0.4677 | - | |
|
| 0.1282 | 100 | 0.4517 | - | |
|
| 0.1923 | 150 | 0.447 | - | |
|
| 0.2564 | 200 | 0.4161 | - | |
|
| 0.3205 | 250 | 0.4126 | - | |
|
| 0.3846 | 300 | 0.3875 | - | |
|
| 0.4487 | 350 | 0.3417 | - | |
|
| 0.5128 | 400 | 0.308 | - | |
|
| 0.5769 | 450 | 0.2932 | - | |
|
| 0.6410 | 500 | 0.2789 | - | |
|
| 0.7051 | 550 | 0.2712 | - | |
|
| 0.7692 | 600 | 0.2653 | - | |
|
| 0.8333 | 650 | 0.2654 | - | |
|
| 0.8974 | 700 | 0.2578 | - | |
|
| 0.9615 | 750 | 0.2583 | - | |
|
| 1.0256 | 800 | 0.2569 | - | |
|
| 1.0897 | 850 | 0.2542 | - | |
|
| 1.1538 | 900 | 0.256 | - | |
|
| 1.2179 | 950 | 0.25 | - | |
|
| 1.2821 | 1000 | 0.2544 | - | |
|
| 1.3462 | 1050 | 0.2548 | - | |
|
| 1.4103 | 1100 | 0.2591 | - | |
|
| 1.4744 | 1150 | 0.2654 | - | |
|
| 1.5385 | 1200 | 0.2493 | - | |
|
| 1.6026 | 1250 | 0.2422 | - | |
|
| 1.6667 | 1300 | 0.2383 | - | |
|
| 1.7308 | 1350 | 0.2355 | - | |
|
| 1.7949 | 1400 | 0.2281 | - | |
|
| 1.8590 | 1450 | 0.2256 | - | |
|
| 1.9231 | 1500 | 0.2285 | - | |
|
| 1.9872 | 1550 | 0.2211 | - | |
|
| 2.0513 | 1600 | 0.2143 | - | |
|
| 2.1154 | 1650 | 0.2197 | - | |
|
| 2.1795 | 1700 | 0.2094 | - | |
|
| 2.2436 | 1750 | 0.2076 | - | |
|
| 2.3077 | 1800 | 0.1998 | - | |
|
| 2.3718 | 1850 | 0.1963 | - | |
|
| 2.4359 | 1900 | 0.1906 | - | |
|
| 2.5 | 1950 | 0.1895 | - | |
|
| 2.5641 | 2000 | 0.1776 | - | |
|
| 2.6282 | 2050 | 0.1537 | - | |
|
| 2.6923 | 2100 | 0.1414 | - | |
|
| 2.7564 | 2150 | 0.1344 | - | |
|
| 2.8205 | 2200 | 0.1231 | - | |
|
| 2.8846 | 2250 | 0.1119 | - | |
|
| 2.9487 | 2300 | 0.107 | - | |
|
| 3.0128 | 2350 | 0.0911 | - | |
|
| 3.0769 | 2400 | 0.0757 | - | |
|
| 3.1410 | 2450 | 0.0708 | - | |
|
| 3.2051 | 2500 | 0.0621 | - | |
|
| 3.2692 | 2550 | 0.0573 | - | |
|
| 3.3333 | 2600 | 0.0513 | - | |
|
| 3.3974 | 2650 | 0.0405 | - | |
|
| 3.4615 | 2700 | 0.0311 | - | |
|
| 3.5256 | 2750 | 0.0253 | - | |
|
| 3.5897 | 2800 | 0.0226 | - | |
|
| 3.6538 | 2850 | 0.0139 | - | |
|
| 3.7179 | 2900 | 0.011 | - | |
|
| 3.7821 | 2950 | 0.0102 | - | |
|
| 3.8462 | 3000 | 0.0076 | - | |
|
| 3.9103 | 3050 | 0.0065 | - | |
|
| 3.9744 | 3100 | 0.0064 | - | |
|
| 4.0385 | 3150 | 0.0056 | - | |
|
| 4.1026 | 3200 | 0.0054 | - | |
|
| 4.1667 | 3250 | 0.004 | - | |
|
| 4.2308 | 3300 | 0.0022 | - | |
|
| 4.2949 | 3350 | 0.0019 | - | |
|
| 4.3590 | 3400 | 0.0024 | - | |
|
| 4.4231 | 3450 | 0.0018 | - | |
|
| 4.4872 | 3500 | 0.0014 | - | |
|
| 4.5513 | 3550 | 0.0005 | - | |
|
| 4.6154 | 3600 | 0.0006 | - | |
|
| 4.6795 | 3650 | 0.0004 | - | |
|
| 4.7436 | 3700 | 0.0006 | - | |
|
| 4.8077 | 3750 | 0.0011 | - | |
|
| 4.8718 | 3800 | 0.0004 | - | |
|
| 4.9359 | 3850 | 0.001 | - | |
|
| 5.0 | 3900 | 0.0002 | - | |
|
| 5.0641 | 3950 | 0.0002 | - | |
|
| 5.1282 | 4000 | 0.0006 | - | |
|
| 5.1923 | 4050 | 0.0013 | - | |
|
| 5.2564 | 4100 | 0.0009 | - | |
|
| 5.3205 | 4150 | 0.0004 | - | |
|
| 5.3846 | 4200 | 0.0001 | - | |
|
| 5.4487 | 4250 | 0.0002 | - | |
|
| 5.5128 | 4300 | 0.0002 | - | |
|
| 5.5769 | 4350 | 0.0005 | - | |
|
| 5.6410 | 4400 | 0.0041 | - | |
|
| 5.7051 | 4450 | 0.0079 | - | |
|
| 5.7692 | 4500 | 0.0071 | - | |
|
| 5.8333 | 4550 | 0.0032 | - | |
|
| 5.8974 | 4600 | 0.0045 | - | |
|
| 5.9615 | 4650 | 0.0059 | - | |
|
| 6.0256 | 4700 | 0.0066 | - | |
|
| 6.0897 | 4750 | 0.0027 | - | |
|
| 6.1538 | 4800 | 0.0006 | - | |
|
| 6.2179 | 4850 | 0.0009 | - | |
|
| 6.2821 | 4900 | 0.0005 | - | |
|
| 6.3462 | 4950 | 0.0001 | - | |
|
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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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|
| 7.0513 | 5500 | 0.0002 | - | |
|
| 7.1154 | 5550 | 0.0 | - | |
|
| 7.1795 | 5600 | 0.0002 | - | |
|
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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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|
| 7.9487 | 6200 | 0.0009 | - | |
|
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|
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|
| 8.1410 | 6350 | 0.0 | - | |
|
| 8.2051 | 6400 | 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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|
| 8.7179 | 6800 | 0.0 | - | |
|
| 8.7821 | 6850 | 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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|
| 10.0 | 7800 | 0.0 | - | |
|
| 10.0641 | 7850 | 0.0 | - | |
|
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|
| 10.1923 | 7950 | 0.0 | - | |
|
| 10.2564 | 8000 | 0.0 | - | |
|
| 10.3205 | 8050 | 0.0 | - | |
|
| 10.3846 | 8100 | 0.0002 | - | |
|
| 10.4487 | 8150 | 0.0 | - | |
|
| 10.5128 | 8200 | 0.0 | - | |
|
| 10.5769 | 8250 | 0.0 | - | |
|
| 10.6410 | 8300 | 0.0 | - | |
|
| 10.7051 | 8350 | 0.0 | - | |
|
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|
| 10.8333 | 8450 | 0.0 | - | |
|
| 10.8974 | 8500 | 0.0 | - | |
|
| 10.9615 | 8550 | 0.0 | - | |
|
| 11.0256 | 8600 | 0.0 | - | |
|
| 11.0897 | 8650 | 0.0 | - | |
|
| 11.1538 | 8700 | 0.0 | - | |
|
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|
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|
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|
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|
| 11.4744 | 8950 | 0.0 | - | |
|
| 11.5385 | 9000 | 0.0 | - | |
|
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|
| 11.6667 | 9100 | 0.0001 | - | |
|
| 11.7308 | 9150 | 0.0014 | - | |
|
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|
| 11.8590 | 9250 | 0.0002 | - | |
|
| 11.9231 | 9300 | 0.0021 | - | |
|
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|
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|
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|
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|
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|
| 12.3077 | 9600 | 0.0007 | - | |
|
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|
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|
| 12.5 | 9750 | 0.0 | - | |
|
| 12.5641 | 9800 | 0.0 | - | |
|
| 12.6282 | 9850 | 0.0006 | - | |
|
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|
| 12.7564 | 9950 | 0.0001 | - | |
|
| 12.8205 | 10000 | 0.0 | - | |
|
| 12.8846 | 10050 | 0.0 | - | |
|
| 12.9487 | 10100 | 0.0 | - | |
|
| 13.0128 | 10150 | 0.0 | - | |
|
| 13.0769 | 10200 | 0.0 | - | |
|
| 13.1410 | 10250 | 0.0 | - | |
|
| 13.2051 | 10300 | 0.0 | - | |
|
| 13.2692 | 10350 | 0.0 | - | |
|
| 13.3333 | 10400 | 0.0 | - | |
|
| 13.3974 | 10450 | 0.0 | - | |
|
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|
| 13.5256 | 10550 | 0.0 | - | |
|
| 13.5897 | 10600 | 0.0 | - | |
|
| 13.6538 | 10650 | 0.0 | - | |
|
| 13.7179 | 10700 | 0.0 | - | |
|
| 13.7821 | 10750 | 0.0 | - | |
|
| 13.8462 | 10800 | 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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|
| 15.0 | 11700 | 0.0 | - | |
|
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|
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|
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|
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|
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|
| 15.3846 | 12000 | 0.0 | - | |
|
| 15.4487 | 12050 | 0.0 | - | |
|
| 15.5128 | 12100 | 0.0 | - | |
|
| 15.5769 | 12150 | 0.0 | - | |
|
| 15.6410 | 12200 | 0.0 | - | |
|
| 15.7051 | 12250 | 0.0 | - | |
|
| 15.7692 | 12300 | 0.0 | - | |
|
| 15.8333 | 12350 | 0.0 | - | |
|
| 15.8974 | 12400 | 0.0 | - | |
|
| 15.9615 | 12450 | 0.0 | - | |
|
| 16.0256 | 12500 | 0.0 | - | |
|
| 16.0897 | 12550 | 0.0003 | - | |
|
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|
| 16.2179 | 12650 | 0.0041 | - | |
|
| 16.2821 | 12700 | 0.0006 | - | |
|
| 16.3462 | 12750 | 0.0005 | - | |
|
| 16.4103 | 12800 | 0.0002 | - | |
|
| 16.4744 | 12850 | 0.0003 | - | |
|
| 16.5385 | 12900 | 0.0002 | - | |
|
| 16.6026 | 12950 | 0.0003 | - | |
|
| 16.6667 | 13000 | 0.0 | - | |
|
| 16.7308 | 13050 | 0.0 | - | |
|
| 16.7949 | 13100 | 0.0 | - | |
|
| 16.8590 | 13150 | 0.0002 | - | |
|
| 16.9231 | 13200 | 0.0 | - | |
|
| 16.9872 | 13250 | 0.0 | - | |
|
| 17.0513 | 13300 | 0.0 | - | |
|
| 17.1154 | 13350 | 0.0 | - | |
|
| 17.1795 | 13400 | 0.0 | - | |
|
| 17.2436 | 13450 | 0.0 | - | |
|
| 17.3077 | 13500 | 0.0001 | - | |
|
| 17.3718 | 13550 | 0.0 | - | |
|
| 17.4359 | 13600 | 0.0002 | - | |
|
| 17.5 | 13650 | 0.0 | - | |
|
| 17.5641 | 13700 | 0.0 | - | |
|
| 17.6282 | 13750 | 0.0 | - | |
|
| 17.6923 | 13800 | 0.0 | - | |
|
| 17.7564 | 13850 | 0.0 | - | |
|
| 17.8205 | 13900 | 0.0 | - | |
|
| 17.8846 | 13950 | 0.0 | - | |
|
| 17.9487 | 14000 | 0.0 | - | |
|
| 18.0128 | 14050 | 0.0 | - | |
|
| 18.0769 | 14100 | 0.0 | - | |
|
| 18.1410 | 14150 | 0.0 | - | |
|
| 18.2051 | 14200 | 0.0 | - | |
|
| 18.2692 | 14250 | 0.0 | - | |
|
| 18.3333 | 14300 | 0.0 | - | |
|
| 18.3974 | 14350 | 0.0 | - | |
|
| 18.4615 | 14400 | 0.0 | - | |
|
| 18.5256 | 14450 | 0.0 | - | |
|
| 18.5897 | 14500 | 0.0 | - | |
|
| 18.6538 | 14550 | 0.0 | - | |
|
| 18.7179 | 14600 | 0.0 | - | |
|
| 18.7821 | 14650 | 0.0 | - | |
|
| 18.8462 | 14700 | 0.0 | - | |
|
| 18.9103 | 14750 | 0.0 | - | |
|
| 18.9744 | 14800 | 0.0 | - | |
|
| 19.0385 | 14850 | 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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|
| 19.9359 | 15550 | 0.0 | - | |
|
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|
| 20.0641 | 15650 | 0.0 | - | |
|
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|
| 20.1923 | 15750 | 0.0 | - | |
|
| 20.2564 | 15800 | 0.0 | - | |
|
| 20.3205 | 15850 | 0.0 | - | |
|
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|
| 20.4487 | 15950 | 0.0 | - | |
|
| 20.5128 | 16000 | 0.0 | - | |
|
| 20.5769 | 16050 | 0.0 | - | |
|
| 20.6410 | 16100 | 0.0 | - | |
|
| 20.7051 | 16150 | 0.0 | - | |
|
| 20.7692 | 16200 | 0.0 | - | |
|
| 20.8333 | 16250 | 0.0001 | - | |
|
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|
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|
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|
| 21.0897 | 16450 | 0.0011 | - | |
|
| 21.1538 | 16500 | 0.0009 | - | |
|
| 21.2179 | 16550 | 0.0006 | - | |
|
| 21.2821 | 16600 | 0.0009 | - | |
|
| 21.3462 | 16650 | 0.0001 | - | |
|
| 21.4103 | 16700 | 0.0 | - | |
|
| 21.4744 | 16750 | 0.0002 | - | |
|
| 21.5385 | 16800 | 0.0 | - | |
|
| 21.6026 | 16850 | 0.0 | - | |
|
| 21.6667 | 16900 | 0.0002 | - | |
|
| 21.7308 | 16950 | 0.0 | - | |
|
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|
| 21.8590 | 17050 | 0.0002 | - | |
|
| 21.9231 | 17100 | 0.0 | - | |
|
| 21.9872 | 17150 | 0.0 | - | |
|
| 22.0513 | 17200 | 0.0001 | - | |
|
| 22.1154 | 17250 | 0.0 | - | |
|
| 22.1795 | 17300 | 0.0 | - | |
|
| 22.2436 | 17350 | 0.0 | - | |
|
| 22.3077 | 17400 | 0.0 | - | |
|
| 22.3718 | 17450 | 0.0 | - | |
|
| 22.4359 | 17500 | 0.0 | - | |
|
| 22.5 | 17550 | 0.0 | - | |
|
| 22.5641 | 17600 | 0.0 | - | |
|
| 22.6282 | 17650 | 0.0 | - | |
|
| 22.6923 | 17700 | 0.0 | - | |
|
| 22.7564 | 17750 | 0.0 | - | |
|
| 22.8205 | 17800 | 0.0 | - | |
|
| 22.8846 | 17850 | 0.0 | - | |
|
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|
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### Framework Versions |
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## Citation |
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### BibTeX |
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```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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``` |
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## Glossary |
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*Clearly define terms in order to be accessible across audiences.* |
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## Model Card Authors |
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|
|
*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.* |
|
--> |
