---
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

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.

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:** [klue/roberta-base](https://huggingface.co/klue/roberta-base)
- **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:** 17 classes
<!-- - **Training Dataset:** [Unknown](https://huggingface.co/datasets/unknown) -->
<!-- - **Language:** Unknown -->
<!-- - **License:** Unknown -->

### 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                                                                                                                                                                                                                                                                      |
|:------|:------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|
| 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        | -               |
| 4.7418  | 5050  | 0.0001        | -               |
| 4.7887  | 5100  | 0.0001        | -               |
| 4.8357  | 5150  | 0.0           | -               |
| 4.8826  | 5200  | 0.0           | -               |
| 4.9296  | 5250  | 0.0           | -               |
| 4.9765  | 5300  | 0.0001        | -               |
| 5.0235  | 5350  | 0.0           | -               |
| 5.0704  | 5400  | 0.0           | -               |
| 5.1174  | 5450  | 0.0           | -               |
| 5.1643  | 5500  | 0.0           | -               |
| 5.2113  | 5550  | 0.0           | -               |
| 5.2582  | 5600  | 0.0001        | -               |
| 5.3052  | 5650  | 0.0           | -               |
| 5.3521  | 5700  | 0.0           | -               |
| 5.3991  | 5750  | 0.0           | -               |
| 5.4460  | 5800  | 0.0           | -               |
| 5.4930  | 5850  | 0.0           | -               |
| 5.5399  | 5900  | 0.0           | -               |
| 5.5869  | 5950  | 0.0           | -               |
| 5.6338  | 6000  | 0.0           | -               |
| 5.6808  | 6050  | 0.0           | -               |
| 5.7277  | 6100  | 0.0           | -               |
| 5.7746  | 6150  | 0.0           | -               |
| 5.8216  | 6200  | 0.0           | -               |
| 5.8685  | 6250  | 0.0           | -               |
| 5.9155  | 6300  | 0.0001        | -               |
| 5.9624  | 6350  | 0.0004        | -               |
| 6.0094  | 6400  | 0.0007        | -               |
| 6.0563  | 6450  | 0.0           | -               |
| 6.1033  | 6500  | 0.0001        | -               |
| 6.1502  | 6550  | 0.0           | -               |
| 6.1972  | 6600  | 0.0001        | -               |
| 6.2441  | 6650  | 0.0           | -               |
| 6.2911  | 6700  | 0.0           | -               |
| 6.3380  | 6750  | 0.0009        | -               |
| 6.3850  | 6800  | 0.0           | -               |
| 6.4319  | 6850  | 0.0001        | -               |
| 6.4789  | 6900  | 0.0           | -               |
| 6.5258  | 6950  | 0.0001        | -               |
| 6.5728  | 7000  | 0.0           | -               |
| 6.6197  | 7050  | 0.0           | -               |
| 6.6667  | 7100  | 0.0           | -               |
| 6.7136  | 7150  | 0.0           | -               |
| 6.7606  | 7200  | 0.0001        | -               |
| 6.8075  | 7250  | 0.0           | -               |
| 6.8545  | 7300  | 0.0           | -               |
| 6.9014  | 7350  | 0.0           | -               |
| 6.9484  | 7400  | 0.0           | -               |
| 6.9953  | 7450  | 0.0           | -               |
| 7.0423  | 7500  | 0.0           | -               |
| 7.0892  | 7550  | 0.0           | -               |
| 7.1362  | 7600  | 0.0           | -               |
| 7.1831  | 7650  | 0.0           | -               |
| 7.2300  | 7700  | 0.0           | -               |
| 7.2770  | 7750  | 0.0001        | -               |
| 7.3239  | 7800  | 0.0           | -               |
| 7.3709  | 7850  | 0.0           | -               |
| 7.4178  | 7900  | 0.0           | -               |
| 7.4648  | 7950  | 0.0           | -               |
| 7.5117  | 8000  | 0.0           | -               |
| 7.5587  | 8050  | 0.0           | -               |
| 7.6056  | 8100  | 0.0           | -               |
| 7.6526  | 8150  | 0.0024        | -               |
| 7.6995  | 8200  | 0.0           | -               |
| 7.7465  | 8250  | 0.0           | -               |
| 7.7934  | 8300  | 0.0           | -               |
| 7.8404  | 8350  | 0.0           | -               |
| 7.8873  | 8400  | 0.0           | -               |
| 7.9343  | 8450  | 0.0           | -               |
| 7.9812  | 8500  | 0.0           | -               |
| 8.0282  | 8550  | 0.0           | -               |
| 8.0751  | 8600  | 0.0           | -               |
| 8.1221  | 8650  | 0.0           | -               |
| 8.1690  | 8700  | 0.0           | -               |
| 8.2160  | 8750  | 0.0           | -               |
| 8.2629  | 8800  | 0.0           | -               |
| 8.3099  | 8850  | 0.0           | -               |
| 8.3568  | 8900  | 0.0           | -               |
| 8.4038  | 8950  | 0.0           | -               |
| 8.4507  | 9000  | 0.0           | -               |
| 8.4977  | 9050  | 0.0           | -               |
| 8.5446  | 9100  | 0.0           | -               |
| 8.5915  | 9150  | 0.0           | -               |
| 8.6385  | 9200  | 0.0002        | -               |
| 8.6854  | 9250  | 0.0003        | -               |
| 8.7324  | 9300  | 0.0005        | -               |
| 8.7793  | 9350  | 0.0001        | -               |
| 8.8263  | 9400  | 0.0001        | -               |
| 8.8732  | 9450  | 0.0001        | -               |
| 8.9202  | 9500  | 0.0           | -               |
| 8.9671  | 9550  | 0.0           | -               |
| 9.0141  | 9600  | 0.0001        | -               |
| 9.0610  | 9650  | 0.0001        | -               |
| 9.1080  | 9700  | 0.0           | -               |
| 9.1549  | 9750  | 0.0           | -               |
| 9.2019  | 9800  | 0.0001        | -               |
| 9.2488  | 9850  | 0.0           | -               |
| 9.2958  | 9900  | 0.0           | -               |
| 9.3427  | 9950  | 0.0           | -               |
| 9.3897  | 10000 | 0.0           | -               |
| 9.4366  | 10050 | 0.0           | -               |
| 9.4836  | 10100 | 0.0           | -               |
| 9.5305  | 10150 | 0.0           | -               |
| 9.5775  | 10200 | 0.0           | -               |
| 9.6244  | 10250 | 0.0           | -               |
| 9.6714  | 10300 | 0.0           | -               |
| 9.7183  | 10350 | 0.0           | -               |
| 9.7653  | 10400 | 0.0           | -               |
| 9.8122  | 10450 | 0.0           | -               |
| 9.8592  | 10500 | 0.0016        | -               |
| 9.9061  | 10550 | 0.0           | -               |
| 9.9531  | 10600 | 0.0           | -               |
| 10.0    | 10650 | 0.0           | -               |
| 10.0469 | 10700 | 0.0003        | -               |
| 10.0939 | 10750 | 0.0           | -               |
| 10.1408 | 10800 | 0.0           | -               |
| 10.1878 | 10850 | 0.0           | -               |
| 10.2347 | 10900 | 0.0           | -               |
| 10.2817 | 10950 | 0.0           | -               |
| 10.3286 | 11000 | 0.0           | -               |
| 10.3756 | 11050 | 0.0           | -               |
| 10.4225 | 11100 | 0.0           | -               |
| 10.4695 | 11150 | 0.0           | -               |
| 10.5164 | 11200 | 0.0           | -               |
| 10.5634 | 11250 | 0.0           | -               |
| 10.6103 | 11300 | 0.0           | -               |
| 10.6573 | 11350 | 0.0           | -               |
| 10.7042 | 11400 | 0.0           | -               |
| 10.7512 | 11450 | 0.0           | -               |
| 10.7981 | 11500 | 0.0           | -               |
| 10.8451 | 11550 | 0.0           | -               |
| 10.8920 | 11600 | 0.0           | -               |
| 10.9390 | 11650 | 0.0           | -               |
| 10.9859 | 11700 | 0.0           | -               |
| 11.0329 | 11750 | 0.0           | -               |
| 11.0798 | 11800 | 0.0           | -               |
| 11.1268 | 11850 | 0.0           | -               |
| 11.1737 | 11900 | 0.0           | -               |
| 11.2207 | 11950 | 0.0           | -               |
| 11.2676 | 12000 | 0.0           | -               |
| 11.3146 | 12050 | 0.0           | -               |
| 11.3615 | 12100 | 0.0           | -               |
| 11.4085 | 12150 | 0.0           | -               |
| 11.4554 | 12200 | 0.0           | -               |
| 11.5023 | 12250 | 0.0015        | -               |
| 11.5493 | 12300 | 0.0           | -               |
| 11.5962 | 12350 | 0.0           | -               |
| 11.6432 | 12400 | 0.0           | -               |
| 11.6901 | 12450 | 0.0           | -               |
| 11.7371 | 12500 | 0.0           | -               |
| 11.7840 | 12550 | 0.0002        | -               |
| 11.8310 | 12600 | 0.0           | -               |
| 11.8779 | 12650 | 0.0           | -               |
| 11.9249 | 12700 | 0.0           | -               |
| 11.9718 | 12750 | 0.0001        | -               |
| 12.0188 | 12800 | 0.0           | -               |
| 12.0657 | 12850 | 0.0           | -               |
| 12.1127 | 12900 | 0.0           | -               |
| 12.1596 | 12950 | 0.0001        | -               |
| 12.2066 | 13000 | 0.0001        | -               |
| 12.2535 | 13050 | 0.0           | -               |
| 12.3005 | 13100 | 0.0           | -               |
| 12.3474 | 13150 | 0.0001        | -               |
| 12.3944 | 13200 | 0.0           | -               |
| 12.4413 | 13250 | 0.0           | -               |
| 12.4883 | 13300 | 0.0           | -               |
| 12.5352 | 13350 | 0.0           | -               |
| 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           | -               |
| 12.8169 | 13650 | 0.0           | -               |
| 12.8638 | 13700 | 0.0           | -               |
| 12.9108 | 13750 | 0.0           | -               |
| 12.9577 | 13800 | 0.0           | -               |
| 13.0047 | 13850 | 0.0           | -               |
| 13.0516 | 13900 | 0.0           | -               |
| 13.0986 | 13950 | 0.0           | -               |
| 13.1455 | 14000 | 0.0           | -               |
| 13.1925 | 14050 | 0.0           | -               |
| 13.2394 | 14100 | 0.0           | -               |
| 13.2864 | 14150 | 0.0           | -               |
| 13.3333 | 14200 | 0.0           | -               |
| 13.3803 | 14250 | 0.0           | -               |
| 13.4272 | 14300 | 0.0           | -               |
| 13.4742 | 14350 | 0.0           | -               |
| 13.5211 | 14400 | 0.0           | -               |
| 13.5681 | 14450 | 0.0           | -               |
| 13.6150 | 14500 | 0.0           | -               |
| 13.6620 | 14550 | 0.0           | -               |
| 13.7089 | 14600 | 0.0           | -               |
| 13.7559 | 14650 | 0.0           | -               |
| 13.8028 | 14700 | 0.0           | -               |
| 13.8498 | 14750 | 0.0           | -               |
| 13.8967 | 14800 | 0.0           | -               |
| 13.9437 | 14850 | 0.0           | -               |
| 13.9906 | 14900 | 0.0           | -               |
| 14.0376 | 14950 | 0.0           | -               |
| 14.0845 | 15000 | 0.0           | -               |
| 14.1315 | 15050 | 0.0           | -               |
| 14.1784 | 15100 | 0.0001        | -               |
| 14.2254 | 15150 | 0.0           | -               |
| 14.2723 | 15200 | 0.0           | -               |
| 14.3192 | 15250 | 0.0           | -               |
| 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           | -               |
| 14.6479 | 15600 | 0.0           | -               |
| 14.6948 | 15650 | 0.0           | -               |
| 14.7418 | 15700 | 0.0           | -               |
| 14.7887 | 15750 | 0.0           | -               |
| 14.8357 | 15800 | 0.0           | -               |
| 14.8826 | 15850 | 0.0           | -               |
| 14.9296 | 15900 | 0.0           | -               |
| 14.9765 | 15950 | 0.0           | -               |
| 15.0235 | 16000 | 0.0           | -               |
| 15.0704 | 16050 | 0.0           | -               |
| 15.1174 | 16100 | 0.0           | -               |
| 15.1643 | 16150 | 0.0           | -               |
| 15.2113 | 16200 | 0.0           | -               |
| 15.2582 | 16250 | 0.0           | -               |
| 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           | -               |
| 15.5869 | 16600 | 0.0           | -               |
| 15.6338 | 16650 | 0.0           | -               |
| 15.6808 | 16700 | 0.0           | -               |
| 15.7277 | 16750 | 0.0           | -               |
| 15.7746 | 16800 | 0.0           | -               |
| 15.8216 | 16850 | 0.0           | -               |
| 15.8685 | 16900 | 0.0           | -               |
| 15.9155 | 16950 | 0.0           | -               |
| 15.9624 | 17000 | 0.0           | -               |
| 16.0094 | 17050 | 0.0           | -               |
| 16.0563 | 17100 | 0.0           | -               |
| 16.1033 | 17150 | 0.0           | -               |
| 16.1502 | 17200 | 0.0           | -               |
| 16.1972 | 17250 | 0.0           | -               |
| 16.2441 | 17300 | 0.0           | -               |
| 16.2911 | 17350 | 0.0           | -               |
| 16.3380 | 17400 | 0.0           | -               |
| 16.3850 | 17450 | 0.0           | -               |
| 16.4319 | 17500 | 0.0           | -               |
| 16.4789 | 17550 | 0.0           | -               |
| 16.5258 | 17600 | 0.0           | -               |
| 16.5728 | 17650 | 0.0           | -               |
| 16.6197 | 17700 | 0.0           | -               |
| 16.6667 | 17750 | 0.0           | -               |
| 16.7136 | 17800 | 0.0           | -               |
| 16.7606 | 17850 | 0.0           | -               |
| 16.8075 | 17900 | 0.0           | -               |
| 16.8545 | 17950 | 0.0           | -               |
| 16.9014 | 18000 | 0.0           | -               |
| 16.9484 | 18050 | 0.0           | -               |
| 16.9953 | 18100 | 0.0           | -               |
| 17.0423 | 18150 | 0.0           | -               |
| 17.0892 | 18200 | 0.0           | -               |
| 17.1362 | 18250 | 0.0           | -               |
| 17.1831 | 18300 | 0.0           | -               |
| 17.2300 | 18350 | 0.0           | -               |
| 17.2770 | 18400 | 0.0           | -               |
| 17.3239 | 18450 | 0.0           | -               |
| 17.3709 | 18500 | 0.0           | -               |
| 17.4178 | 18550 | 0.0           | -               |
| 17.4648 | 18600 | 0.0           | -               |
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### Framework Versions
- Python: 3.10.12
- SetFit: 1.1.0.dev0
- Sentence Transformers: 3.1.1
- Transformers: 4.46.1
- PyTorch: 2.4.0+cu121
- Datasets: 2.20.0
- Tokenizers: 0.20.0

## 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}
}
```

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