---
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
---
# SetFit with mini1013/master_domain
This is a [SetFit](https://github.com/huggingface/setfit) model that can be used for Text Classification. This SetFit model uses [mini1013/master_domain](https://huggingface.co/mini1013/master_domain) as the Sentence Transformer embedding model. A [LogisticRegression](https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.linear_model.LogisticRegression.html) instance is used for classification.
The model has been trained using an efficient few-shot learning technique that involves:
1. Fine-tuning a [Sentence Transformer](https://www.sbert.net) with contrastive learning.
2. Training a classification head with features from the fine-tuned Sentence Transformer.
## Model Details
### Model Description
- **Model Type:** SetFit
- **Sentence Transformer body:** [mini1013/master_domain](https://huggingface.co/mini1013/master_domain)
- **Classification head:** a [LogisticRegression](https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.linear_model.LogisticRegression.html) instance
- **Maximum Sequence Length:** 512 tokens
- **Number of Classes:** 10 classes
### 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 |
|:------|:------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|
| 9 | - '미틱오일 크림 유니버셀레 150ml MinSellAmount (#M)바디/헤어>헤어케어>헤어에센스 Gmarket > 뷰티 > 바디/헤어 > 헤어케어 > 헤어에센스'
- '[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'
- '아윤채 리프레싱 마스크 200ml LotteOn > 뷰티 > 헤어/바디 > 헤어케어 > 린스 LotteOn > 뷰티 > 헤어/바디 > 헤어케어 > 린스'
|
| 2 | - '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'
- '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'
- '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'
|
| 0 | - '티트리 퓨리파잉 토닉 100ml MinSellAmount (#M)바디/헤어>헤어케어>헤어에센스 Gmarket > 뷰티 > 바디/헤어 > 헤어케어 > 헤어에센스'
- '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'
- '[아베다] 인바티 어드밴스드 스칼프 리바이탈라이저 150ml 백화점정품 (#M)화장품/미용>헤어케어>헤어에센스 Naverstore > 화장품/미용 > 헤어케어 > 헤어에센스'
|
| 4 | - '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'
- '(현대Hmall)츠바키 프리미엄 리페어 워터 220ml (#M)위메프 > 생활·주방용품 > 바디/헤어 > 헤어염색/파마/왁스 > 헤어스타일링 위메프 > 뷰티 > 바디/헤어 > 헤어염색/파마/왁스 > 헤어스타일링'
- '할페티 헤어퍼퓸 30ML(공식수입정품) DepartmentLotteOn > 뷰티 > 향수 > 여성용 > 31ml~50ml DepartmentLotteOn > 뷰티 > 향수 > 여성용 > 51ml~100ml'
|
| 8 | - '세라 샴푸 1.2L+트리트먼트 1.2L 화이트솝 MinSellAmount (#M)바디/헤어>헤어케어>샴푸/린스 Gmarket > 뷰티 > 바디/헤어 > 헤어케어 > 샴푸/린스'
- '[12] 크리니크 iD (+ 벚꽃 부스터 추가 구성) 젤리 ssg > 뷰티 > 스킨케어 > 스킨케어세트;ssg > 뷰티 > 스킨케어 > 로션 ssg > 뷰티 > 스킨케어 > 로션'
- '[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'
|
| 6 | - '실크테라피 갈색병 인리치드 액션 헤어에센스 150ml /SH (#M)11st>헤어케어>헤어에센스>헤어에센스 11st > 뷰티 > 헤어케어 > 헤어에센스 > 헤어에센스'
- '꽃을든남자 레드플로 동백 헤어 에멀젼 에센스/ 로션 MinSellAmount (#M)바디/헤어>헤어케어>기타헤어케어용품 Gmarket > 뷰티 > 바디/헤어 > 헤어케어 > 기타헤어케어용품'
- '아윤채 컬플리뉴 에센스 오일 100ml (#M)11st>헤어케어>헤어에센스>헤어에센스 11st > 뷰티 > 헤어케어 > 헤어에센스'
|
| 3 | - '어네이즈 컬루어 실버그레이 컬러 토닝 샴푸 보색샴푸 300ml 리얼핑크 보색샴푸 (#M)화장품/미용>헤어케어>샴푸 Naverstore > 화장품/미용 > 헤어케어 > 샴푸 > 보색샴푸'
- "[김혜윤's Pick] 바티스트 드라이샴푸 12종 중 택1 02_블러쉬 50ml (#M)11st>헤어케어>샴푸>일반 11st > 뷰티 > 헤어케어 > 샴푸"
- '[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'
|
| 5 | - '[SSG 단독 출시]5센스 골드 캐시미어 세트 ssg > 뷰티 > 헤어/바디 > 헤어스타일링 ssg > 뷰티 > 헤어/바디 > 헤어케어 > 헤어에센스'
- '[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'
- '엑스트라 오디네리 오일 100ml (4종 선택1) 리치브라운100ml(극손상용) LotteOn > 뷰티 > 헤어케어 > 헤어케어세트 LotteOn > 뷰티 > 헤어/바디 > 헤어케어 > 헤어케어세트'
|
| 7 | - '[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'
- '도깨비천국 로시크 숨마 엘릭서 에멀전130ml () LotteOn > 뷰티 > 스킨케어 > 로션/에멀전 LotteOn > 뷰티 > 스킨케어 > 로션/에멀전'
- '엑스트라오디네리오일 100ml 2종 (8종택2) + 오일2ml 2종 (도착보장) 브라운_브라운 (#M)화장품/미용>헤어케어>헤어에센스 AD > Naverstore > lorealparis브랜드스토어 > ALL'
|
| 1 | - '아모스 컬링 에센스 2X 투엑스 탄력 150ml LotteOn > 뷰티 > 헤어케어 > 헤어미스트 LotteOn > 뷰티 > 헤어/바디 > 헤어스타일링 > 컬크림'
- '실크테라피 샤인에센스 260ml세트130ml 1개 + 65ml 2개 없음 LotteOn > 뷰티 > 헤어/바디 > 헤어케어 > 트리트먼트/헤어팩 LotteOn > 뷰티 > 헤어/바디 > 헤어케어 > 트리트먼트/헤어팩'
- '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'
|
## 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")
```
## 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 | - |
| 6.4103 | 5000 | 0.0002 | - |
| 6.4744 | 5050 | 0.0006 | - |
| 6.5385 | 5100 | 0.0003 | - |
| 6.6026 | 5150 | 0.0004 | - |
| 6.6667 | 5200 | 0.0004 | - |
| 6.7308 | 5250 | 0.0007 | - |
| 6.7949 | 5300 | 0.0004 | - |
| 6.8590 | 5350 | 0.0002 | - |
| 6.9231 | 5400 | 0.0002 | - |
| 6.9872 | 5450 | 0.0001 | - |
| 7.0513 | 5500 | 0.0002 | - |
| 7.1154 | 5550 | 0.0 | - |
| 7.1795 | 5600 | 0.0002 | - |
| 7.2436 | 5650 | 0.0001 | - |
| 7.3077 | 5700 | 0.0001 | - |
| 7.3718 | 5750 | 0.0004 | - |
| 7.4359 | 5800 | 0.0003 | - |
| 7.5 | 5850 | 0.0013 | - |
| 7.5641 | 5900 | 0.0026 | - |
| 7.6282 | 5950 | 0.002 | - |
| 7.6923 | 6000 | 0.0018 | - |
| 7.7564 | 6050 | 0.001 | - |
| 7.8205 | 6100 | 0.002 | - |
| 7.8846 | 6150 | 0.001 | - |
| 7.9487 | 6200 | 0.0009 | - |
| 8.0128 | 6250 | 0.0002 | - |
| 8.0769 | 6300 | 0.0 | - |
| 8.1410 | 6350 | 0.0 | - |
| 8.2051 | 6400 | 0.0 | - |
| 8.2692 | 6450 | 0.0 | - |
| 8.3333 | 6500 | 0.0 | - |
| 8.3974 | 6550 | 0.0 | - |
| 8.4615 | 6600 | 0.0 | - |
| 8.5256 | 6650 | 0.0 | - |
| 8.5897 | 6700 | 0.0 | - |
| 8.6538 | 6750 | 0.0 | - |
| 8.7179 | 6800 | 0.0 | - |
| 8.7821 | 6850 | 0.0 | - |
| 8.8462 | 6900 | 0.0019 | - |
| 8.9103 | 6950 | 0.0018 | - |
| 8.9744 | 7000 | 0.0007 | - |
| 9.0385 | 7050 | 0.001 | - |
| 9.1026 | 7100 | 0.0031 | - |
| 9.1667 | 7150 | 0.0018 | - |
| 9.2308 | 7200 | 0.0014 | - |
| 9.2949 | 7250 | 0.0017 | - |
| 9.3590 | 7300 | 0.0002 | - |
| 9.4231 | 7350 | 0.0003 | - |
| 9.4872 | 7400 | 0.0001 | - |
| 9.5513 | 7450 | 0.0001 | - |
| 9.6154 | 7500 | 0.0002 | - |
| 9.6795 | 7550 | 0.0002 | - |
| 9.7436 | 7600 | 0.0002 | - |
| 9.8077 | 7650 | 0.0003 | - |
| 9.8718 | 7700 | 0.0001 | - |
| 9.9359 | 7750 | 0.0 | - |
| 10.0 | 7800 | 0.0 | - |
| 10.0641 | 7850 | 0.0 | - |
| 10.1282 | 7900 | 0.0 | - |
| 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 | - |
| 10.7692 | 8400 | 0.0 | - |
| 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 | - |
| 11.2179 | 8750 | 0.0 | - |
| 11.2821 | 8800 | 0.0 | - |
| 11.3462 | 8850 | 0.0 | - |
| 11.4103 | 8900 | 0.0 | - |
| 11.4744 | 8950 | 0.0 | - |
| 11.5385 | 9000 | 0.0 | - |
| 11.6026 | 9050 | 0.0 | - |
| 11.6667 | 9100 | 0.0001 | - |
| 11.7308 | 9150 | 0.0014 | - |
| 11.7949 | 9200 | 0.0 | - |
| 11.8590 | 9250 | 0.0002 | - |
| 11.9231 | 9300 | 0.0021 | - |
| 11.9872 | 9350 | 0.0043 | - |
| 12.0513 | 9400 | 0.0054 | - |
| 12.1154 | 9450 | 0.0068 | - |
| 12.1795 | 9500 | 0.0051 | - |
| 12.2436 | 9550 | 0.0023 | - |
| 12.3077 | 9600 | 0.0007 | - |
| 12.3718 | 9650 | 0.0002 | - |
| 12.4359 | 9700 | 0.0001 | - |
| 12.5 | 9750 | 0.0 | - |
| 12.5641 | 9800 | 0.0 | - |
| 12.6282 | 9850 | 0.0006 | - |
| 12.6923 | 9900 | 0.0005 | - |
| 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 | - |
| 13.4615 | 10500 | 0.0 | - |
| 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 | - |
| 13.9103 | 10850 | 0.0 | - |
| 13.9744 | 10900 | 0.0 | - |
| 14.0385 | 10950 | 0.0 | - |
| 14.1026 | 11000 | 0.0 | - |
| 14.1667 | 11050 | 0.0 | - |
| 14.2308 | 11100 | 0.0 | - |
| 14.2949 | 11150 | 0.0 | - |
| 14.3590 | 11200 | 0.0 | - |
| 14.4231 | 11250 | 0.0 | - |
| 14.4872 | 11300 | 0.0 | - |
| 14.5513 | 11350 | 0.0 | - |
| 14.6154 | 11400 | 0.0 | - |
| 14.6795 | 11450 | 0.0 | - |
| 14.7436 | 11500 | 0.0 | - |
| 14.8077 | 11550 | 0.0 | - |
| 14.8718 | 11600 | 0.0 | - |
| 14.9359 | 11650 | 0.0 | - |
| 15.0 | 11700 | 0.0 | - |
| 15.0641 | 11750 | 0.0 | - |
| 15.1282 | 11800 | 0.0 | - |
| 15.1923 | 11850 | 0.0 | - |
| 15.2564 | 11900 | 0.0 | - |
| 15.3205 | 11950 | 0.0 | - |
| 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 | - |
| 16.1538 | 12600 | 0.0022 | - |
| 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 | - |
| 19.1026 | 14900 | 0.0 | - |
| 19.1667 | 14950 | 0.0 | - |
| 19.2308 | 15000 | 0.0 | - |
| 19.2949 | 15050 | 0.0 | - |
| 19.3590 | 15100 | 0.0 | - |
| 19.4231 | 15150 | 0.0002 | - |
| 19.4872 | 15200 | 0.0 | - |
| 19.5513 | 15250 | 0.0 | - |
| 19.6154 | 15300 | 0.0 | - |
| 19.6795 | 15350 | 0.0 | - |
| 19.7436 | 15400 | 0.0 | - |
| 19.8077 | 15450 | 0.0 | - |
| 19.8718 | 15500 | 0.0002 | - |
| 19.9359 | 15550 | 0.0 | - |
| 20.0 | 15600 | 0.0 | - |
| 20.0641 | 15650 | 0.0 | - |
| 20.1282 | 15700 | 0.0 | - |
| 20.1923 | 15750 | 0.0 | - |
| 20.2564 | 15800 | 0.0 | - |
| 20.3205 | 15850 | 0.0 | - |
| 20.3846 | 15900 | 0.0 | - |
| 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 | - |
| 20.8974 | 16300 | 0.0002 | - |
| 20.9615 | 16350 | 0.0001 | - |
| 21.0256 | 16400 | 0.0 | - |
| 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 | - |
| 21.7949 | 17000 | 0.0002 | - |
| 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 | - |
| 22.9487 | 17900 | 0.0 | - |
| 23.0128 | 17950 | 0.0 | - |
| 23.0769 | 18000 | 0.0 | - |
| 23.1410 | 18050 | 0.0001 | - |
| 23.2051 | 18100 | 0.0 | - |
| 23.2692 | 18150 | 0.0 | - |
| 23.3333 | 18200 | 0.0001 | - |
| 23.3974 | 18250 | 0.0 | - |
| 23.4615 | 18300 | 0.0 | - |
| 23.5256 | 18350 | 0.0 | - |
| 23.5897 | 18400 | 0.0 | - |
| 23.6538 | 18450 | 0.0 | - |
| 23.7179 | 18500 | 0.0 | - |
| 23.7821 | 18550 | 0.0 | - |
| 23.8462 | 18600 | 0.0 | - |
| 23.9103 | 18650 | 0.0 | - |
| 23.9744 | 18700 | 0.0 | - |
| 24.0385 | 18750 | 0.0002 | - |
| 24.1026 | 18800 | 0.0 | - |
| 24.1667 | 18850 | 0.0 | - |
| 24.2308 | 18900 | 0.0 | - |
| 24.2949 | 18950 | 0.0001 | - |
| 24.3590 | 19000 | 0.0 | - |
| 24.4231 | 19050 | 0.0 | - |
| 24.4872 | 19100 | 0.0001 | - |
| 24.5513 | 19150 | 0.0 | - |
| 24.6154 | 19200 | 0.0 | - |
| 24.6795 | 19250 | 0.0 | - |
| 24.7436 | 19300 | 0.0 | - |
| 24.8077 | 19350 | 0.0 | - |
| 24.8718 | 19400 | 0.0 | - |
| 24.9359 | 19450 | 0.0 | - |
| 25.0 | 19500 | 0.0 | - |
| 25.0641 | 19550 | 0.0 | - |
| 25.1282 | 19600 | 0.0 | - |
| 25.1923 | 19650 | 0.0 | - |
| 25.2564 | 19700 | 0.0 | - |
| 25.3205 | 19750 | 0.0 | - |
| 25.3846 | 19800 | 0.0 | - |
| 25.4487 | 19850 | 0.0 | - |
| 25.5128 | 19900 | 0.0 | - |
| 25.5769 | 19950 | 0.0 | - |
| 25.6410 | 20000 | 0.0 | - |
| 25.7051 | 20050 | 0.0 | - |
| 25.7692 | 20100 | 0.0 | - |
| 25.8333 | 20150 | 0.0 | - |
| 25.8974 | 20200 | 0.0 | - |
| 25.9615 | 20250 | 0.0 | - |
| 26.0256 | 20300 | 0.0 | - |
| 26.0897 | 20350 | 0.0 | - |
| 26.1538 | 20400 | 0.0 | - |
| 26.2179 | 20450 | 0.0 | - |
| 26.2821 | 20500 | 0.0 | - |
| 26.3462 | 20550 | 0.0 | - |
| 26.4103 | 20600 | 0.0 | - |
| 26.4744 | 20650 | 0.0 | - |
| 26.5385 | 20700 | 0.0 | - |
| 26.6026 | 20750 | 0.0 | - |
| 26.6667 | 20800 | 0.0 | - |
| 26.7308 | 20850 | 0.0 | - |
| 26.7949 | 20900 | 0.0 | - |
| 26.8590 | 20950 | 0.0 | - |
| 26.9231 | 21000 | 0.0 | - |
| 26.9872 | 21050 | 0.0 | - |
| 27.0513 | 21100 | 0.0 | - |
| 27.1154 | 21150 | 0.0 | - |
| 27.1795 | 21200 | 0.0 | - |
| 27.2436 | 21250 | 0.0 | - |
| 27.3077 | 21300 | 0.0 | - |
| 27.3718 | 21350 | 0.0 | - |
| 27.4359 | 21400 | 0.0 | - |
| 27.5 | 21450 | 0.0 | - |
| 27.5641 | 21500 | 0.0 | - |
| 27.6282 | 21550 | 0.0 | - |
| 27.6923 | 21600 | 0.0 | - |
| 27.7564 | 21650 | 0.0 | - |
| 27.8205 | 21700 | 0.0 | - |
| 27.8846 | 21750 | 0.0 | - |
| 27.9487 | 21800 | 0.0 | - |
| 28.0128 | 21850 | 0.0 | - |
| 28.0769 | 21900 | 0.0 | - |
| 28.1410 | 21950 | 0.0 | - |
| 28.2051 | 22000 | 0.0 | - |
| 28.2692 | 22050 | 0.0 | - |
| 28.3333 | 22100 | 0.0 | - |
| 28.3974 | 22150 | 0.0 | - |
| 28.4615 | 22200 | 0.0 | - |
| 28.5256 | 22250 | 0.0 | - |
| 28.5897 | 22300 | 0.0 | - |
| 28.6538 | 22350 | 0.0 | - |
| 28.7179 | 22400 | 0.0 | - |
| 28.7821 | 22450 | 0.0 | - |
| 28.8462 | 22500 | 0.0 | - |
| 28.9103 | 22550 | 0.0 | - |
| 28.9744 | 22600 | 0.0 | - |
| 29.0385 | 22650 | 0.0 | - |
| 29.1026 | 22700 | 0.0 | - |
| 29.1667 | 22750 | 0.0 | - |
| 29.2308 | 22800 | 0.0 | - |
| 29.2949 | 22850 | 0.0 | - |
| 29.3590 | 22900 | 0.0 | - |
| 29.4231 | 22950 | 0.0 | - |
| 29.4872 | 23000 | 0.0 | - |
| 29.5513 | 23050 | 0.0 | - |
| 29.6154 | 23100 | 0.0 | - |
| 29.6795 | 23150 | 0.0 | - |
| 29.7436 | 23200 | 0.0 | - |
| 29.8077 | 23250 | 0.0 | - |
| 29.8718 | 23300 | 0.0 | - |
| 29.9359 | 23350 | 0.0 | - |
| 30.0 | 23400 | 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
```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}
}
```