|
--- |
|
base_model: klue/roberta-base |
|
library_name: setfit |
|
metrics: |
|
- metric |
|
pipeline_tag: text-classification |
|
tags: |
|
- setfit |
|
- sentence-transformers |
|
- text-classification |
|
- generated_from_setfit_trainer |
|
widget: |
|
- text: '[자체제작] 14k 콩사다리 체인 반지 핑크_D style(1푼 굵기)_10호 (주)제이디아이인터내셔널' |
|
- text: 실리콘 동전 지갑 심플 캐릭터 [on] 블랙캣(동전지갑) 비150 |
|
- text: 체크 남자 베레모 아빠 모자 헌팅캡 패션 빵모자 외출 베이지체크 (4JS) 포제이스 |
|
- text: TIMBERLAND 남성 앨번 6인치 워터프루프 워커부츠_TB0A1OIZC641 070(250) 비츠컴퍼니 |
|
- text: 라인댄스화 헬스화 스포츠 여성 재즈화 댄스화 볼룸 모던 미드힐 37_블랙 스트레이트 3.5cm/굽(메쉬) 사랑옵다 |
|
inference: true |
|
model-index: |
|
- name: SetFit with klue/roberta-base |
|
results: |
|
- task: |
|
type: text-classification |
|
name: Text Classification |
|
dataset: |
|
name: Unknown |
|
type: unknown |
|
split: test |
|
metrics: |
|
- type: metric |
|
value: 0.9385943021823656 |
|
name: Metric |
|
--- |
|
|
|
# SetFit with klue/roberta-base |
|
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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 [klue/roberta-base](https://huggingface.co/klue/roberta-base) as the Sentence Transformer embedding model. A [LogisticRegression](https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.linear_model.LogisticRegression.html) instance is used for classification. |
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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:** [klue/roberta-base](https://huggingface.co/klue/roberta-base) |
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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 |
|
- **Number of Classes:** 17 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 | |
|
|:------|:------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------| |
|
| 2.0 | <ul><li>'남녀공용 멀티스카프 목토시 반다나 헤어밴드 두건 블랙 비오는밤'</li><li>'후드 모자 귀달이 겨울 털모자 동물 목돌이 03.브라운 뿔샵'</li><li>'햇빛 뒷목가리개 메쉬 통풍 선가드 자외선차단썬캡가드 그늘모자 쿨메쉬모자_그레이 에스더블유컴퍼니'</li></ul> | |
|
| 9.0 | <ul><li>'[LAP](강남점)아델라 핸들 미니 크로스백 (AP7AB208) 제트블랙(ZB)_FREE 신세계백화점'</li><li>'파스텔슬링백 힙색 미니 크로스 숄더백 그린 김후철'</li><li>'[메트로시티]봉봉백 클러치백 미듐 M233MQ3852Z 에이케이에스앤디 (주) AK인터넷쇼핑몰'</li></ul> | |
|
| 15.0 | <ul><li>'크리스마스 뱃지 브로치 배지 19종 세트 및 낱개 봉제 사슴 5 구매대행 이음'</li><li>'오드스튜디오 ODDSTUDIO 베이직 니트 체크 머플러 - 21COLOR 블랙 CS스페이스'</li><li>'넥케이프 넥커프스 페이크카라 레이어드카라 셔츠카라 1-카라-화이트 행복나라'</li></ul> | |
|
| 13.0 | <ul><li>'펄 쥬얼리 보석함 여행용 포켓 미니 악세사리 보관함 케이스 C타입-베이비핑크 제일사'</li><li>'[갤러리아] [비앤비골드] 14K 촘촘볼 블루큐빅 도넛링 반지 SRS39135 14K 화이트골드_1호 한화갤러리아(주)'</li><li>'미니골드 김천점 14K 18K 트레버 커플링 남자 여자 금반지 RJUC4047 RJUC4048 베이직하고 심플한 디자인 여자_14K옐로우골드 미니골드 김천점'</li></ul> | |
|
| 1.0 | <ul><li>'[베어파우](신세계강남점)(BEARPAW) 남성 털 슬리퍼 MARY MENS 블랙 K814001ND-M BLACK (K814001ND)_280 주식회사 에스에스지닷컴'</li><li>'노스페이스 뮬 슬립온 브이모션 - NS93P53A 블랙_290 롯데백화점2관'</li><li>'사무실 남자 슬리퍼 가죽 남성 빅 사이즈 48 47 사무용 신입생코디실내화 blue_38 리마106'</li></ul> | |
|
| 7.0 | <ul><li>'부드러운 슈트리 신발주름방지 신발모양유지 신발지탱 225 245 mm 커피와 기저귀'</li><li>'[갓성비] 꿀조합 애니비츠 세트 캐릭터 신발 악세사리 포켓몬 스누피 커비편의점SET 애니팝'</li><li>'MSMAX Jazz Dance Shoes Split Sole Men Dancing Sneakers High Top Boots for Women Silver 10.5 M Silver_11 Narrow 디아트479'</li></ul> | |
|
| 11.0 | <ul><li>'캐리어 수트케이스 양면 개방형 기내용 바퀴가방 화이트_26인치 피스온트레이드'</li><li>'클래시 패스 커버여권 포트월렛 포트파우치 파우치 여행지갑 포트 케이스 (01 레모니) 주식회사유마켓'</li><li>'클래시패스커버 (안티스키밍 여권케이스) (10블랙) JTEC'</li></ul> | |
|
| 4.0 | <ul><li>'고급 안경집 선글라스집 휴대용 케이스 파우치 하드 보관함 블랙 다온마켓'</li><li>'고급 올 칼라 크리스탈 다중 비즈 안경 줄 마스크 걸이 상품선택_블랙(골드) 리미몰'</li><li>'아이업꽈배기인조가죽안경줄10p세트선글라스줄 마니또야'</li></ul> | |
|
| 14.0 | <ul><li>'[갤러리아] [Prada]프라다 23FW 사피아노 반지갑 블랙 2MO004 QME F0002 2MO004 QME F0002 FREE 한화갤러리아(주)'</li><li>'닥스 액세서리 [OSCAR][오스카][제네시스 전용] 네이비 프리미엄 토고 수입 가죽 차키케이스 DBHO2F573N2 XXX 주식회사 LF'</li><li>'톰브라운 23SS 남성 페블그레인 머니클립 블랙 MAW025L 00198 001 ONE SIZE 주식회사 이지겟인터내셔널'</li></ul> | |
|
| 0.0 | <ul><li>'[롯데백화점]닥스ACC [선물포장/쇼핑백동봉] [GRIDⅡ] 브라운 패턴배색 소가죽 클러치백 DBBA2F266W3 롯데백화점_'</li><li>'만다리나덕 토트백 PIETRO P4T05163 은하수몰'</li><li>'내셔널지오그래픽 N245ATO510 베이직 에코백 BLACK TNSC'</li></ul> | |
|
| 16.0 | <ul><li>'올림머리 메탈프레임 반머리 꼬임 집게핀 114 유광스틸 7cm 이지 아트 프로덕션 (EG ART PRODUCTION)'</li><li>'꼬임 메탈프레임 반머리 올림머리 집게핀 114 무광로즈 7cm 네오몰'</li><li>'폼폼 방울털 장식 미니 머리끈 포인트 헤어끈 퍼플 1P 은강'</li></ul> | |
|
| 8.0 | <ul><li>'기모 롱 오버 니삭스 겨울 스타킹 다리 워머 롱삭스 롱양말 무릎 니하이 브라운 린이팸'</li><li>'최대12켤레 남여 국산양말 장목/니트/균일가/신상/중목/발목/수면/학생 37~38_37.여)털실 중목_4켤레 / 버건디 투투삭스'</li><li>'NY코튼클럽 5켤레 국산 극세사 기모 롱 무압박 임산부 수면양말 W8001-여성-카멜5족 GSSHOP_'</li></ul> | |
|
| 5.0 | <ul><li>'[한국금거래소] 순금 카네이션 배지 1.875g 부모님 추석 명절 생신 생일 기념일 기념 축하 감사선물 주식회사 한국금거래소디지털에셋'</li><li>'[한국금거래소]한국금거래소 순금 용 37.5g [순금24K] 롯데아이몰'</li><li>'한국금거래소 실버바 1kg(1000g) 주식회사 한국금거래소디지털에셋'</li></ul> | |
|
| 10.0 | <ul><li>'캠퍼 브루투스 트렉 첼시 앵클부츠 346335 EU 39 주식회사 수비르글로벌커머스(SUBIR Global Commerce)'</li><li>'슈콤마보니 워커 부츠 DG3CW22519BLK 블랙_250 롯데쇼핑(주) 프리미엄아울렛 타임빌라스'</li><li>'말랑 쿠키 거실화 실내화 거실슬리퍼 실내슬리퍼 LWS 그레이265mm 생활공작소365'</li></ul> | |
|
| 6.0 | <ul><li>'BOXY 박시 워치와인더 BWS-S / BWS-F 1구 아답터1개로 쌓아서 사용가능 BWS-S(DG)아답터미포함 와치닷컴'</li><li>'지샥 GA-2100 2110 지얄오크 베젤 밴드 일체형 용두 메탈 우레탄밴드 커스텀 옵션5:실버+블랙베젤_1.일반버클_화이트 방울방울'</li><li>'스타샵 카시오 MRW-200H-2B2 남성 손목시계 c57 선택19. AW-49H-1B 스타샵'</li></ul> | |
|
| 3.0 | <ul><li>'남자 멜빵 2 5CM 남성 및 여성 서스펜더 클립 사이드 홀스터 스타일 탄성 백 서스펜더 05 밝은 빨간색 헬로우스토어'</li><li>'멜빵 소형멜빵 용 멜빵 어린이멜빵 멜빵 맬빵 MinSellAmount 모루모루'</li><li>'[닥스 액세서리] [23FW] DBBE3F097BK 여성벨트DD Symbol 블랙 DD메탈릭 골드 버클 소 XXX '</li></ul> | |
|
| 12.0 | <ul><li>'미니 토시 사무용 광목 자수 팔토시 레드로즈 다솜이네'</li><li>'백화점 여성 남성 천연 양가죽 장갑 스마트폰 터치 털 손가락 겨울 방한 가죽 커플 장갑 2.여성용/스웨이드/차콜 힐렉스'</li><li>'[선물포장] 울 캐시미어혼방 핑거홀 장갑 JAGV2F310G2,JAGV2F311W2,JAGV2F312E2,JAGV2F313/질스튜어트 그린 롯데쇼핑(주)'</li></ul> | |
|
|
|
## Evaluation |
|
|
|
### Metrics |
|
| Label | Metric | |
|
|:--------|:-------| |
|
| **all** | 0.9386 | |
|
|
|
## 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_item_ac") |
|
# Run inference |
|
preds = model("실리콘 동전 지갑 심플 캐릭터 [on] 블랙캣(동전지갑) 비150") |
|
``` |
|
|
|
<!-- |
|
### 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 | 3 | 10.2537 | 30 | |
|
|
|
| Label | Training Sample Count | |
|
|:------|:----------------------| |
|
| 0.0 | 450 | |
|
| 1.0 | 650 | |
|
| 2.0 | 650 | |
|
| 3.0 | 150 | |
|
| 4.0 | 300 | |
|
| 5.0 | 120 | |
|
| 6.0 | 224 | |
|
| 7.0 | 350 | |
|
| 8.0 | 100 | |
|
| 9.0 | 467 | |
|
| 10.0 | 500 | |
|
| 11.0 | 600 | |
|
| 12.0 | 150 | |
|
| 13.0 | 450 | |
|
| 14.0 | 400 | |
|
| 15.0 | 1000 | |
|
| 16.0 | 250 | |
|
|
|
### Training Hyperparameters |
|
- batch_size: (512, 512) |
|
- num_epochs: (20, 20) |
|
- max_steps: -1 |
|
- sampling_strategy: oversampling |
|
- num_iterations: 40 |
|
- body_learning_rate: (2e-05, 2e-05) |
|
- head_learning_rate: 2e-05 |
|
- loss: CosineSimilarityLoss |
|
- distance_metric: cosine_distance |
|
- margin: 0.25 |
|
- end_to_end: False |
|
- use_amp: False |
|
- warmup_proportion: 0.1 |
|
- seed: 42 |
|
- eval_max_steps: -1 |
|
- load_best_model_at_end: False |
|
|
|
### Training Results |
|
| Epoch | Step | Training Loss | Validation Loss | |
|
|:-------:|:-----:|:-------------:|:---------------:| |
|
| 0.0009 | 1 | 0.407 | - | |
|
| 0.0469 | 50 | 0.3772 | - | |
|
| 0.0939 | 100 | 0.3062 | - | |
|
| 0.1408 | 150 | 0.2861 | - | |
|
| 0.1878 | 200 | 0.2513 | - | |
|
| 0.2347 | 250 | 0.2284 | - | |
|
| 0.2817 | 300 | 0.1952 | - | |
|
| 0.3286 | 350 | 0.149 | - | |
|
| 0.3756 | 400 | 0.1154 | - | |
|
| 0.4225 | 450 | 0.1042 | - | |
|
| 0.4695 | 500 | 0.0802 | - | |
|
| 0.5164 | 550 | 0.0765 | - | |
|
| 0.5634 | 600 | 0.0767 | - | |
|
| 0.6103 | 650 | 0.0475 | - | |
|
| 0.6573 | 700 | 0.0535 | - | |
|
| 0.7042 | 750 | 0.0293 | - | |
|
| 0.7512 | 800 | 0.0388 | - | |
|
| 0.7981 | 850 | 0.0156 | - | |
|
| 0.8451 | 900 | 0.0348 | - | |
|
| 0.8920 | 950 | 0.0241 | - | |
|
| 0.9390 | 1000 | 0.023 | - | |
|
| 0.9859 | 1050 | 0.0166 | - | |
|
| 1.0329 | 1100 | 0.0124 | - | |
|
| 1.0798 | 1150 | 0.0139 | - | |
|
| 1.1268 | 1200 | 0.0122 | - | |
|
| 1.1737 | 1250 | 0.0111 | - | |
|
| 1.2207 | 1300 | 0.0062 | - | |
|
| 1.2676 | 1350 | 0.0106 | - | |
|
| 1.3146 | 1400 | 0.0112 | - | |
|
| 1.3615 | 1450 | 0.0137 | - | |
|
| 1.4085 | 1500 | 0.0154 | - | |
|
| 1.4554 | 1550 | 0.0185 | - | |
|
| 1.5023 | 1600 | 0.0248 | - | |
|
| 1.5493 | 1650 | 0.0128 | - | |
|
| 1.5962 | 1700 | 0.018 | - | |
|
| 1.6432 | 1750 | 0.0013 | - | |
|
| 1.6901 | 1800 | 0.0151 | - | |
|
| 1.7371 | 1850 | 0.0208 | - | |
|
| 1.7840 | 1900 | 0.0076 | - | |
|
| 1.8310 | 1950 | 0.0138 | - | |
|
| 1.8779 | 2000 | 0.0133 | - | |
|
| 1.9249 | 2050 | 0.0131 | - | |
|
| 1.9718 | 2100 | 0.0123 | - | |
|
| 2.0188 | 2150 | 0.0165 | - | |
|
| 2.0657 | 2200 | 0.0084 | - | |
|
| 2.1127 | 2250 | 0.0062 | - | |
|
| 2.1596 | 2300 | 0.0068 | - | |
|
| 2.2066 | 2350 | 0.0023 | - | |
|
| 2.2535 | 2400 | 0.006 | - | |
|
| 2.3005 | 2450 | 0.0048 | - | |
|
| 2.3474 | 2500 | 0.0016 | - | |
|
| 2.3944 | 2550 | 0.0046 | - | |
|
| 2.4413 | 2600 | 0.001 | - | |
|
| 2.4883 | 2650 | 0.0022 | - | |
|
| 2.5352 | 2700 | 0.0014 | - | |
|
| 2.5822 | 2750 | 0.0004 | - | |
|
| 2.6291 | 2800 | 0.0002 | - | |
|
| 2.6761 | 2850 | 0.0004 | - | |
|
| 2.7230 | 2900 | 0.0016 | - | |
|
| 2.7700 | 2950 | 0.0018 | - | |
|
| 2.8169 | 3000 | 0.0004 | - | |
|
| 2.8638 | 3050 | 0.0001 | - | |
|
| 2.9108 | 3100 | 0.0002 | - | |
|
| 2.9577 | 3150 | 0.0018 | - | |
|
| 3.0047 | 3200 | 0.0019 | - | |
|
| 3.0516 | 3250 | 0.0001 | - | |
|
| 3.0986 | 3300 | 0.0011 | - | |
|
| 3.1455 | 3350 | 0.0001 | - | |
|
| 3.1925 | 3400 | 0.0001 | - | |
|
| 3.2394 | 3450 | 0.0002 | - | |
|
| 3.2864 | 3500 | 0.0007 | - | |
|
| 3.3333 | 3550 | 0.0001 | - | |
|
| 3.3803 | 3600 | 0.0002 | - | |
|
| 3.4272 | 3650 | 0.0001 | - | |
|
| 3.4742 | 3700 | 0.0011 | - | |
|
| 3.5211 | 3750 | 0.0013 | - | |
|
| 3.5681 | 3800 | 0.0014 | - | |
|
| 3.6150 | 3850 | 0.0001 | - | |
|
| 3.6620 | 3900 | 0.0001 | - | |
|
| 3.7089 | 3950 | 0.0002 | - | |
|
| 3.7559 | 4000 | 0.0001 | - | |
|
| 3.8028 | 4050 | 0.0014 | - | |
|
| 3.8498 | 4100 | 0.0002 | - | |
|
| 3.8967 | 4150 | 0.0001 | - | |
|
| 3.9437 | 4200 | 0.0 | - | |
|
| 3.9906 | 4250 | 0.0 | - | |
|
| 4.0376 | 4300 | 0.0001 | - | |
|
| 4.0845 | 4350 | 0.0002 | - | |
|
| 4.1315 | 4400 | 0.0 | - | |
|
| 4.1784 | 4450 | 0.0001 | - | |
|
| 4.2254 | 4500 | 0.0 | - | |
|
| 4.2723 | 4550 | 0.0 | - | |
|
| 4.3192 | 4600 | 0.0003 | - | |
|
| 4.3662 | 4650 | 0.0007 | - | |
|
| 4.4131 | 4700 | 0.0 | - | |
|
| 4.4601 | 4750 | 0.0001 | - | |
|
| 4.5070 | 4800 | 0.0011 | - | |
|
| 4.5540 | 4850 | 0.0003 | - | |
|
| 4.6009 | 4900 | 0.0005 | - | |
|
| 4.6479 | 4950 | 0.0001 | - | |
|
| 4.6948 | 5000 | 0.0001 | - | |
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| 4.7418 | 5050 | 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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|
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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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|
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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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|
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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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|
| 11.9718 | 12750 | 0.0001 | - | |
|
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|
| 12.0657 | 12850 | 0.0 | - | |
|
| 12.1127 | 12900 | 0.0 | - | |
|
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|
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|
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|
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|
| 12.3474 | 13150 | 0.0001 | - | |
|
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|
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|
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|
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|
| 12.5822 | 13400 | 0.0 | - | |
|
| 12.6291 | 13450 | 0.0 | - | |
|
| 12.6761 | 13500 | 0.0 | - | |
|
| 12.7230 | 13550 | 0.0 | - | |
|
| 12.7700 | 13600 | 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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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
| 14.1784 | 15100 | 0.0001 | - | |
|
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|
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|
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|
| 14.3662 | 15300 | 0.0 | - | |
|
| 14.4131 | 15350 | 0.0 | - | |
|
| 14.4601 | 15400 | 0.0 | - | |
|
| 14.5070 | 15450 | 0.0 | - | |
|
| 14.5540 | 15500 | 0.0 | - | |
|
| 14.6009 | 15550 | 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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|
| 15.3052 | 16300 | 0.0 | - | |
|
| 15.3521 | 16350 | 0.0 | - | |
|
| 15.3991 | 16400 | 0.0 | - | |
|
| 15.4460 | 16450 | 0.0 | - | |
|
| 15.4930 | 16500 | 0.0 | - | |
|
| 15.5399 | 16550 | 0.0 | - | |
|
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|
| 15.6338 | 16650 | 0.0 | - | |
|
| 15.6808 | 16700 | 0.0 | - | |
|
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|
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|
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|
| 15.8685 | 16900 | 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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|
| 16.2441 | 17300 | 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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|
| 16.9953 | 18100 | 0.0 | - | |
|
| 17.0423 | 18150 | 0.0 | - | |
|
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|
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|
| 17.1831 | 18300 | 0.0 | - | |
|
| 17.2300 | 18350 | 0.0 | - | |
|
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|
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|
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|
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|
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|
| 17.5117 | 18650 | 0.0 | - | |
|
| 17.5587 | 18700 | 0.0 | - | |
|
| 17.6056 | 18750 | 0.0 | - | |
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| 17.6526 | 18800 | 0.0 | - | |
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| 17.6995 | 18850 | 0.0 | - | |
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| 17.7465 | 18900 | 0.0 | - | |
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| 17.7934 | 18950 | 0.0 | - | |
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| 17.8404 | 19000 | 0.0 | - | |
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| 17.8873 | 19050 | 0.0 | - | |
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| 17.9343 | 19100 | 0.0 | - | |
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| 20.0 | 21300 | 0.0 | - | |
|
|
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### Framework Versions |
|
- Python: 3.10.12 |
|
- SetFit: 1.1.0.dev0 |
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- Sentence Transformers: 3.1.1 |
|
- Transformers: 4.46.1 |
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- PyTorch: 2.4.0+cu121 |
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- Datasets: 2.20.0 |
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- Tokenizers: 0.20.0 |
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## Citation |
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### BibTeX |
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```bibtex |
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@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}, |
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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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--> |
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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.* |
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--> |
