setfit safetensors roberta sentence-transformers text-classification generated_from_setfit_trainer arxiv:2209.11055 base_model:mini1013/master_domain base_model:finetune:mini1013/master_domain model-index region:us
---
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
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    - 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
<!-- - **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                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                    |
|:------|:------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|
| 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        | -               |
| 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           | -               |
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| 23.7821 | 18550 | 0.0           | -               |
| 23.8462 | 18600 | 0.0           | -               |
| 23.9103 | 18650 | 0.0           | -               |
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| 24.0385 | 18750 | 0.0002        | -               |
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| 24.1667 | 18850 | 0.0           | -               |
| 24.2308 | 18900 | 0.0           | -               |
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| 24.3590 | 19000 | 0.0           | -               |
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| 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}
}
```

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## Glossary

*Clearly define terms in order to be accessible across audiences.*
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## Model Card Authors

*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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*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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