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: 설화수 퍼펙팅 쿠션 에어셀 퍼프 6매 설화수 에어셀 퍼프 6매 LotteOn > 뷰티 > 뷰티기기/소품 > 메이크업소품 > 화장품파우치/정리함
    LotteOn > 뷰티 > 뷰티기기/소품 > 메이크업소품 > 화장품파우치/정리함
- text: Tweezerman 홀리그래픽 마이크로 미니 족집게 세트 (4284-R) Winter Frost (#M)홈>화장품/미용>뷰티소품>페이스소품>기타페이스소품
    Naverstore > 화장품/미용 > 뷰티소품 > 페이스소품 > 기타페이스소품
- text: 타투 스티커 현아 마스크 꾸미기 데코 판박이 1장상사맨 3타투스티커-스마일 LotteOn > 뷰티 > 뷰티기기/소품 > 메이크업소품
    > 헤나/타투 LotteOn > 뷰티 > 뷰티기기/소품 > 메이크업소품 > 헤나/타투
- text: 비레디 페이스 피팅 브러쉬 포 히어로즈 MinSellAmount (#M)화장품/향수>남성화장품>남성메이크업/BB Gmarket > 뷰티
    > 화장품/향수 > 남성화장품 > 남성메이크업/BB
- text: 더툴랩 믹싱 아크릴 팔레트  LotteOn > 뷰티 > 뷰티기기/소품 > 메이크업소품 > 화장품파우치/정리함 LotteOn > 뷰티
    > 뷰티기기/소품 > 메이크업소품 > 화장품파우치/정리함
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: 0.736949846468782
      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:** 8 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                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                     |
|:------|:-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|
| 7     | <ul><li>'모델링팩 제조 셀프 피부관리 용품 세트 스파츌러 할로윈분장 미용기구 분홍색 (#M)쿠팡 홈>뷰티>메이크업>베이스 메이크업>베이스 메이크업 세트 Coupang > 뷰티 > 메이크업 > 베이스 메이크업 > 베이스 메이크업 세트'</li><li>'조단앤쥬디 플랫 탑 배큐엄 로션 보틀 펌핑용기 TR012 Blue 30ml × 1개 (#M)쿠팡 홈>뷰티>뷰티소품>용기/거울/기타소품>화장품용기 Coupang > 뷰티 > 뷰티소품 > 용기/거울/기타소품 > 화장품용기'</li><li>'프레스식 클렌징 리무버 토너 공병 150ml 혼합색상 × 5개 (#M)쿠팡 홈>뷰티>뷰티소품>용기/거울/기타소품>화장품용기 Coupang > 뷰티 > 뷰티소품 > 용기/거울/기타소품 > 화장품용기'</li></ul>                 |
| 3     | <ul><li>'아리따움 아이돌 래쉬 프리미엄 22호러블리아이 (#M)홈>화장품/미용>뷰티소품>아이소품>속눈썹/속눈썹펌제 Naverstore > 화장품/미용 > 뷰티소품 > 아이소품 > 속눈썹/속눈썹펌제'</li><li>'시세이도 아이래쉬 213 전체 뷰러 시세이도 뷰러 214 고무리필 x 3개 홈>💡 신상품;홈>전체상품;(#M)홈>💡신상품 Naverstore > 화장품/미용 > 뷰티소품 > 아이소품 > 뷰러'</li><li>'슈에무라 뷰러 아이래쉬컬러 N 전체뷰러  (#M)화장품/미용>뷰티소품>아이소품>뷰러 Naverstore > 화장품/미용 > 뷰티소품 > 아이소품 > 뷰러'</li></ul>                                                                            |
| 6     | <ul><li>'프리미엄 샴푸 브러쉬 1입_P085124958 옵션/라보에이치 프리미엄 샴푸 브러쉬 1입 ssg > 뷰티 > 헤어/바디 > 헤어스타일링 > 헤어메이크업 ssg > 뷰티 > 헤어/바디 > 헤어스타일링 > 헤어메이크업'</li><li>'모로칸오일 세라믹 볼륨 헤어 드라이 브러쉬 롤빗 5종 모로칸오일브러쉬 45mm LotteOn > 뷰티 > 뷰티소품 > 헤어소품 LotteOn > 뷰티 > 뷰티기기/소품 > 헤어소품 > 빗/헤어브러쉬'</li><li>'필리밀리 포니 훅 헤어세트 리본_시크핑크데님블루 포니 훅 세트(리본_시크핑크) (#M)쿠팡 홈>뷰티>메이크업>립 메이크업>립메이크업세트 Coupang > 뷰티 > 메이크업 > 립 메이크업 > 립메이크업세트'</li></ul>                            |
| 0     | <ul><li>'천연 자초 립밤 만들기 키트 diy 향 선택(8개) 사과+에탄올20ml (#M)홈>비누&립밤&세제 만들기>만들기키트 Naverstore > 화장품/미용 > 색조메이크업 > 립케어'</li></ul>                                                                                                                                                                                                                                                                                                      |
| 5     | <ul><li>'메디플라워 메이크 셀프 패드 리필 130매x2박스(총260매) 화장솜 각질패드 닥토패드  (#M)11st>뷰티소품>화장솜>화장솜 11st > 뷰티 > 뷰티소품 > 화장솜'</li><li>'라네즈 네오 쿠션 매트or글로우 퍼프 6개 매트 퍼프 (#M)홈>화장품/미용>뷰티소품>페이스소품>퍼프 Naverstore > 화장품/미용 > 뷰티소품 > 페이스소품 > 퍼프'</li><li>'벨로즈 MTS 롤러 더마 페이스 헤어 두피 얼굴 마사지 홈케어 스테인레스 일반형 0.2mm 티타늄_한달패키지(EGF10ppm+롤러2개+에탄올)_0.3mm 홈>화장품/미용>뷰티소품>페이스소품>마사지도구;홈>MTS 도구;홈>전체상품;(#M)홈>MTS Naverstore > 화장품/미용 > 뷰티소품 > 페이스소품 > 마사지도구'</li></ul> |
| 1     | <ul><li>'투쿨포스쿨 아트클래스 비건 멀티 컨투어 브러쉬 비건 멀티 컨투어 브러쉬 LotteOn > 뷰티 > 메이크업 > 쉐딩/컨투어링 LotteOn > 뷰티 > 메이크업 > 쉐딩/컨투어링'</li><li>'그림자쉐딩 02 코 브러쉬  (#M)뷰티>화장품/향수>미용소품>퍼프/스폰지/브러쉬 CJmall > 뷰티 > 화장품/향수 > 선케어 > 선크림/선로션'</li><li>'정샘물 마스터클래스 아이섀도우 L 브러쉬+물크림 라이트 마스크 3매 마스터클래스 아이섀도우 L 브러쉬 LotteOn > 뷰티 > 뷰티기기/소품 > 메이크업소품 > 브러쉬 LotteOn > 뷰티 > 뷰티기기/소품 > 메이크업소품 > 브러쉬'</li></ul>                                                          |
| 2     | <ul><li>'에뛰드 마이뷰티툴 효녀손 바디브러쉬  LotteOn > 뷰티 > 뷰티소품 > 페이스소품 > 브러쉬 LotteOn > 뷰티 > 뷰티소품 > 액세서리/소모품/기타'</li><li>'웰라 SP 1000ml 샴푸 전용 펌프 (색상랜덤)  (#M)화장품/미용>헤어케어>샴푸 AD > traverse > Naverstore > 화장품/미용 > 헤어케어 > 샴푸 > 비듬샴푸'</li><li>'필리밀리 바디브러시 2종 선인장모 바디브러시 (스트롱) (#M)홈>미용소품>기타소품>클렌징준비도구 OLIVEYOUNG > 미용소품 > 기타소품 > 전체'</li></ul>                                                                                                |
| 4     | <ul><li>'5초눈썹타투스티커5초11쌍 눈썹문신스티커 눈썹타투 눈썹 E11 LotteOn > 뷰티 > 뷰티기기/소품 > 메이크업소품 > 브러쉬 LotteOn > 뷰티 > 뷰티기기/소품 > 메이크업소품 > 브러쉬'</li><li>'태틀리 타투 스티커 유칼립투스 씨네레아 × 2개 LotteOn > 뷰티 > 뷰티기기/소품 > 바디소품 LotteOn > 뷰티 > 뷰티기기/소품 > 바디소품'</li><li>'wjx니들 타투니들 카트리지 엔코 타투용품 반영구 smp 재료 라운드매그넘_1023 (#M)홈>전체상품 Naverstore > 화장품/미용 > 뷰티소품 > 타투'</li></ul>                                                                                      |

## Evaluation

### Metrics
| Label   | Accuracy |
|:--------|:---------|
| **all** | 0.7369   |

## 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_bt5_test_flat_top_cate")
# Run inference
preds = model("비레디 페이스 피팅 브러쉬 포 히어로즈 MinSellAmount (#M)화장품/향수>남성화장품>남성메이크업/BB Gmarket > 뷰티 > 화장품/향수 > 남성화장품 > 남성메이크업/BB")
```

<!--
### 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   | 12  | 20.6963 | 66  |

| Label | Training Sample Count |
|:------|:----------------------|
| 0     | 1                     |
| 1     | 50                    |
| 2     | 48                    |
| 3     | 50                    |
| 4     | 50                    |
| 5     | 50                    |
| 6     | 50                    |
| 7     | 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 |
|:-------:|:-----:|:-------------:|:---------------:|
| 0.0018  | 1     | 0.4261        | -               |
| 0.0916  | 50    | 0.4493        | -               |
| 0.1832  | 100   | 0.4428        | -               |
| 0.2747  | 150   | 0.4252        | -               |
| 0.3663  | 200   | 0.3948        | -               |
| 0.4579  | 250   | 0.361         | -               |
| 0.5495  | 300   | 0.3209        | -               |
| 0.6410  | 350   | 0.2692        | -               |
| 0.7326  | 400   | 0.2629        | -               |
| 0.8242  | 450   | 0.2437        | -               |
| 0.9158  | 500   | 0.2383        | -               |
| 1.0073  | 550   | 0.2352        | -               |
| 1.0989  | 600   | 0.2306        | -               |
| 1.1905  | 650   | 0.2165        | -               |
| 1.2821  | 700   | 0.2081        | -               |
| 1.3736  | 750   | 0.1861        | -               |
| 1.4652  | 800   | 0.1676        | -               |
| 1.5568  | 850   | 0.1363        | -               |
| 1.6484  | 900   | 0.112         | -               |
| 1.7399  | 950   | 0.1005        | -               |
| 1.8315  | 1000  | 0.0779        | -               |
| 1.9231  | 1050  | 0.0613        | -               |
| 2.0147  | 1100  | 0.0392        | -               |
| 2.1062  | 1150  | 0.0267        | -               |
| 2.1978  | 1200  | 0.0213        | -               |
| 2.2894  | 1250  | 0.0189        | -               |
| 2.3810  | 1300  | 0.0174        | -               |
| 2.4725  | 1350  | 0.0135        | -               |
| 2.5641  | 1400  | 0.015         | -               |
| 2.6557  | 1450  | 0.0108        | -               |
| 2.7473  | 1500  | 0.0074        | -               |
| 2.8388  | 1550  | 0.0072        | -               |
| 2.9304  | 1600  | 0.0073        | -               |
| 3.0220  | 1650  | 0.0058        | -               |
| 3.1136  | 1700  | 0.0045        | -               |
| 3.2051  | 1750  | 0.006         | -               |
| 3.2967  | 1800  | 0.0056        | -               |
| 3.3883  | 1850  | 0.0039        | -               |
| 3.4799  | 1900  | 0.0041        | -               |
| 3.5714  | 1950  | 0.0033        | -               |
| 3.6630  | 2000  | 0.0045        | -               |
| 3.7546  | 2050  | 0.0053        | -               |
| 3.8462  | 2100  | 0.0075        | -               |
| 3.9377  | 2150  | 0.0017        | -               |
| 4.0293  | 2200  | 0.0008        | -               |
| 4.1209  | 2250  | 0.0005        | -               |
| 4.2125  | 2300  | 0.0007        | -               |
| 4.3040  | 2350  | 0.0007        | -               |
| 4.3956  | 2400  | 0.0003        | -               |
| 4.4872  | 2450  | 0.0013        | -               |
| 4.5788  | 2500  | 0.0008        | -               |
| 4.6703  | 2550  | 0.0002        | -               |
| 4.7619  | 2600  | 0.0           | -               |
| 4.8535  | 2650  | 0.0004        | -               |
| 4.9451  | 2700  | 0.0001        | -               |
| 5.0366  | 2750  | 0.0007        | -               |
| 5.1282  | 2800  | 0.0003        | -               |
| 5.2198  | 2850  | 0.0003        | -               |
| 5.3114  | 2900  | 0.0007        | -               |
| 5.4029  | 2950  | 0.0002        | -               |
| 5.4945  | 3000  | 0.0012        | -               |
| 5.5861  | 3050  | 0.0007        | -               |
| 5.6777  | 3100  | 0.0002        | -               |
| 5.7692  | 3150  | 0.0007        | -               |
| 5.8608  | 3200  | 0.0003        | -               |
| 5.9524  | 3250  | 0.0003        | -               |
| 6.0440  | 3300  | 0.0003        | -               |
| 6.1355  | 3350  | 0.0003        | -               |
| 6.2271  | 3400  | 0.0002        | -               |
| 6.3187  | 3450  | 0.0005        | -               |
| 6.4103  | 3500  | 0.0002        | -               |
| 6.5018  | 3550  | 0.0006        | -               |
| 6.5934  | 3600  | 0.0005        | -               |
| 6.6850  | 3650  | 0.0003        | -               |
| 6.7766  | 3700  | 0.0003        | -               |
| 6.8681  | 3750  | 0.0009        | -               |
| 6.9597  | 3800  | 0.0006        | -               |
| 7.0513  | 3850  | 0.0002        | -               |
| 7.1429  | 3900  | 0.0005        | -               |
| 7.2344  | 3950  | 0.0005        | -               |
| 7.3260  | 4000  | 0.0005        | -               |
| 7.4176  | 4050  | 0.0005        | -               |
| 7.5092  | 4100  | 0.0005        | -               |
| 7.6007  | 4150  | 0.0008        | -               |
| 7.6923  | 4200  | 0.0009        | -               |
| 7.7839  | 4250  | 0.0003        | -               |
| 7.8755  | 4300  | 0.0           | -               |
| 7.9670  | 4350  | 0.0           | -               |
| 8.0586  | 4400  | 0.0002        | -               |
| 8.1502  | 4450  | 0.0003        | -               |
| 8.2418  | 4500  | 0.0008        | -               |
| 8.3333  | 4550  | 0.0005        | -               |
| 8.4249  | 4600  | 0.0003        | -               |
| 8.5165  | 4650  | 0.0003        | -               |
| 8.6081  | 4700  | 0.0006        | -               |
| 8.6996  | 4750  | 0.0005        | -               |
| 8.7912  | 4800  | 0.0           | -               |
| 8.8828  | 4850  | 0.0002        | -               |
| 8.9744  | 4900  | 0.0008        | -               |
| 9.0659  | 4950  | 0.0005        | -               |
| 9.1575  | 5000  | 0.0002        | -               |
| 9.2491  | 5050  | 0.0008        | -               |
| 9.3407  | 5100  | 0.0005        | -               |
| 9.4322  | 5150  | 0.0002        | -               |
| 9.5238  | 5200  | 0.0003        | -               |
| 9.6154  | 5250  | 0.0008        | -               |
| 9.7070  | 5300  | 0.0005        | -               |
| 9.7985  | 5350  | 0.0003        | -               |
| 9.8901  | 5400  | 0.0006        | -               |
| 9.9817  | 5450  | 0.0003        | -               |
| 10.0733 | 5500  | 0.0003        | -               |
| 10.1648 | 5550  | 0.0006        | -               |
| 10.2564 | 5600  | 0.0005        | -               |
| 10.3480 | 5650  | 0.0002        | -               |
| 10.4396 | 5700  | 0.0005        | -               |
| 10.5311 | 5750  | 0.0002        | -               |
| 10.6227 | 5800  | 0.0012        | -               |
| 10.7143 | 5850  | 0.0           | -               |
| 10.8059 | 5900  | 0.0002        | -               |
| 10.8974 | 5950  | 0.0002        | -               |
| 10.9890 | 6000  | 0.0011        | -               |
| 11.0806 | 6050  | 0.008         | -               |
| 11.1722 | 6100  | 0.0057        | -               |
| 11.2637 | 6150  | 0.004         | -               |
| 11.3553 | 6200  | 0.0037        | -               |
| 11.4469 | 6250  | 0.0038        | -               |
| 11.5385 | 6300  | 0.0025        | -               |
| 11.6300 | 6350  | 0.0023        | -               |
| 11.7216 | 6400  | 0.0007        | -               |
| 11.8132 | 6450  | 0.0006        | -               |
| 11.9048 | 6500  | 0.0008        | -               |
| 11.9963 | 6550  | 0.0002        | -               |
| 12.0879 | 6600  | 0.0013        | -               |
| 12.1795 | 6650  | 0.0004        | -               |
| 12.2711 | 6700  | 0.0008        | -               |
| 12.3626 | 6750  | 0.0006        | -               |
| 12.4542 | 6800  | 0.0006        | -               |
| 12.5458 | 6850  | 0.0           | -               |
| 12.6374 | 6900  | 0.0005        | -               |
| 12.7289 | 6950  | 0.0004        | -               |
| 12.8205 | 7000  | 0.0003        | -               |
| 12.9121 | 7050  | 0.0003        | -               |
| 13.0037 | 7100  | 0.0008        | -               |
| 13.0952 | 7150  | 0.0006        | -               |
| 13.1868 | 7200  | 0.0005        | -               |
| 13.2784 | 7250  | 0.0005        | -               |
| 13.3700 | 7300  | 0.0003        | -               |
| 13.4615 | 7350  | 0.0006        | -               |
| 13.5531 | 7400  | 0.0003        | -               |
| 13.6447 | 7450  | 0.0           | -               |
| 13.7363 | 7500  | 0.0003        | -               |
| 13.8278 | 7550  | 0.0005        | -               |
| 13.9194 | 7600  | 0.0002        | -               |
| 14.0110 | 7650  | 0.0006        | -               |
| 14.1026 | 7700  | 0.0003        | -               |
| 14.1941 | 7750  | 0.0006        | -               |
| 14.2857 | 7800  | 0.0008        | -               |
| 14.3773 | 7850  | 0.0           | -               |
| 14.4689 | 7900  | 0.0006        | -               |
| 14.5604 | 7950  | 0.0005        | -               |
| 14.6520 | 8000  | 0.0005        | -               |
| 14.7436 | 8050  | 0.0003        | -               |
| 14.8352 | 8100  | 0.0002        | -               |
| 14.9267 | 8150  | 0.0003        | -               |
| 15.0183 | 8200  | 0.0003        | -               |
| 15.1099 | 8250  | 0.0003        | -               |
| 15.2015 | 8300  | 0.0006        | -               |
| 15.2930 | 8350  | 0.0002        | -               |
| 15.3846 | 8400  | 0.0009        | -               |
| 15.4762 | 8450  | 0.0006        | -               |
| 15.5678 | 8500  | 0.0002        | -               |
| 15.6593 | 8550  | 0.0003        | -               |
| 15.7509 | 8600  | 0.0005        | -               |
| 15.8425 | 8650  | 0.0005        | -               |
| 15.9341 | 8700  | 0.0003        | -               |
| 16.0256 | 8750  | 0.0003        | -               |
| 16.1172 | 8800  | 0.0           | -               |
| 16.2088 | 8850  | 0.0008        | -               |
| 16.3004 | 8900  | 0.0002        | -               |
| 16.3919 | 8950  | 0.0003        | -               |
| 16.4835 | 9000  | 0.0003        | -               |
| 16.5751 | 9050  | 0.0005        | -               |
| 16.6667 | 9100  | 0.0006        | -               |
| 16.7582 | 9150  | 0.0006        | -               |
| 16.8498 | 9200  | 0.0002        | -               |
| 16.9414 | 9250  | 0.0005        | -               |
| 17.0330 | 9300  | 0.0006        | -               |
| 17.1245 | 9350  | 0.0002        | -               |
| 17.2161 | 9400  | 0.0009        | -               |
| 17.3077 | 9450  | 0.0005        | -               |
| 17.3993 | 9500  | 0.0008        | -               |
| 17.4908 | 9550  | 0.0006        | -               |
| 17.5824 | 9600  | 0.0003        | -               |
| 17.6740 | 9650  | 0.0003        | -               |
| 17.7656 | 9700  | 0.0           | -               |
| 17.8571 | 9750  | 0.0003        | -               |
| 17.9487 | 9800  | 0.0002        | -               |
| 18.0403 | 9850  | 0.0003        | -               |
| 18.1319 | 9900  | 0.0006        | -               |
| 18.2234 | 9950  | 0.0008        | -               |
| 18.3150 | 10000 | 0.0005        | -               |
| 18.4066 | 10050 | 0.0003        | -               |
| 18.4982 | 10100 | 0.0005        | -               |
| 18.5897 | 10150 | 0.0002        | -               |
| 18.6813 | 10200 | 0.0           | -               |
| 18.7729 | 10250 | 0.0003        | -               |
| 18.8645 | 10300 | 0.0003        | -               |
| 18.9560 | 10350 | 0.0003        | -               |
| 19.0476 | 10400 | 0.0008        | -               |
| 19.1392 | 10450 | 0.0006        | -               |
| 19.2308 | 10500 | 0.0002        | -               |
| 19.3223 | 10550 | 0.0003        | -               |
| 19.4139 | 10600 | 0.0003        | -               |
| 19.5055 | 10650 | 0.0003        | -               |
| 19.5971 | 10700 | 0.0005        | -               |
| 19.6886 | 10750 | 0.0009        | -               |
| 19.7802 | 10800 | 0.0002        | -               |
| 19.8718 | 10850 | 0.0003        | -               |
| 19.9634 | 10900 | 0.0005        | -               |
| 20.0549 | 10950 | 0.0003        | -               |
| 20.1465 | 11000 | 0.0005        | -               |
| 20.2381 | 11050 | 0.0009        | -               |
| 20.3297 | 11100 | 0.0003        | -               |
| 20.4212 | 11150 | 0.0           | -               |
| 20.5128 | 11200 | 0.0006        | -               |
| 20.6044 | 11250 | 0.0005        | -               |
| 20.6960 | 11300 | 0.0002        | -               |
| 20.7875 | 11350 | 0.0003        | -               |
| 20.8791 | 11400 | 0.0005        | -               |
| 20.9707 | 11450 | 0.0003        | -               |
| 21.0623 | 11500 | 0.0002        | -               |
| 21.1538 | 11550 | 0.0006        | -               |
| 21.2454 | 11600 | 0.0004        | -               |
| 21.3370 | 11650 | 0.0005        | -               |
| 21.4286 | 11700 | 0.0009        | -               |
| 21.5201 | 11750 | 0.0005        | -               |
| 21.6117 | 11800 | 0.0005        | -               |
| 21.7033 | 11850 | 0.0003        | -               |
| 21.7949 | 11900 | 0.0005        | -               |
| 21.8864 | 11950 | 0.0003        | -               |
| 21.9780 | 12000 | 0.0           | -               |
| 22.0696 | 12050 | 0.0005        | -               |
| 22.1612 | 12100 | 0.0009        | -               |
| 22.2527 | 12150 | 0.002         | -               |
| 22.3443 | 12200 | 0.0022        | -               |
| 22.4359 | 12250 | 0.002         | -               |
| 22.5275 | 12300 | 0.0002        | -               |
| 22.6190 | 12350 | 0.0003        | -               |
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| 22.8022 | 12450 | 0.0005        | -               |
| 22.8938 | 12500 | 0.0003        | -               |
| 22.9853 | 12550 | 0.0005        | -               |
| 23.0769 | 12600 | 0.0002        | -               |
| 23.1685 | 12650 | 0.0003        | -               |
| 23.2601 | 12700 | 0.0003        | -               |
| 23.3516 | 12750 | 0.0006        | -               |
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| 23.5348 | 12850 | 0.0005        | -               |
| 23.6264 | 12900 | 0.0006        | -               |
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| 23.9927 | 13100 | 0.0008        | -               |
| 24.0842 | 13150 | 0.0003        | -               |
| 24.1758 | 13200 | 0.0005        | -               |
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| 24.3590 | 13300 | 0.0003        | -               |
| 24.4505 | 13350 | 0.0003        | -               |
| 24.5421 | 13400 | 0.0008        | -               |
| 24.6337 | 13450 | 0.0002        | -               |
| 24.7253 | 13500 | 0.0005        | -               |
| 24.8168 | 13550 | 0.0003        | -               |
| 24.9084 | 13600 | 0.0005        | -               |
| 25.0    | 13650 | 0.0005        | -               |
| 25.0916 | 13700 | 0.0006        | -               |
| 25.1832 | 13750 | 0.0006        | -               |
| 25.2747 | 13800 | 0.0003        | -               |
| 25.3663 | 13850 | 0.0009        | -               |
| 25.4579 | 13900 | 0.0           | -               |
| 25.5495 | 13950 | 0.0006        | -               |
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| 27.4725 | 15000 | 0.0005        | -               |
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| 27.8388 | 15200 | 0.0005        | -               |
| 27.9304 | 15250 | 0.0           | -               |
| 28.0220 | 15300 | 0.0002        | -               |
| 28.1136 | 15350 | 0.0006        | -               |
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| 28.4799 | 15550 | 0.0002        | -               |
| 28.5714 | 15600 | 0.0005        | -               |
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| 28.8462 | 15750 | 0.0005        | -               |
| 28.9377 | 15800 | 0.0005        | -               |
| 29.0293 | 15850 | 0.0           | -               |
| 29.1209 | 15900 | 0.0           | -               |
| 29.2125 | 15950 | 0.0003        | -               |
| 29.3040 | 16000 | 0.0006        | -               |
| 29.3956 | 16050 | 0.0002        | -               |
| 29.4872 | 16100 | 0.0011        | -               |
| 29.5788 | 16150 | 0.0005        | -               |
| 29.6703 | 16200 | 0.0003        | -               |
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| 29.9451 | 16350 | 0.0005        | -               |

### 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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