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: 에뛰드하우스 실키 퍼프 화장솜 80개입 × 1개 (#M)쿠팡 홈>뷰티>뷰티소품>클렌징소품>화장솜/면봉 Coupang > 뷰티 > 뷰티소품
    > 화장솜/면봉
- text: 트위저맨 슬랜트 트위저 족집게 로즈골드 × 1개 LotteOn > 뷰티 > 뷰티기기/소품 > 메이크업소품 > 퍼프 LotteOn >
    뷰티 > 뷰티기기/소품 > 메이크업소품 > 퍼프
- text: 타투스티커 바디형 문신스티커 헤나 레터링 흉터커버 쇄골 반팔 J type 타투스티커 30종세트 LotteOn > 뷰티 > 뷰티기기/소품
    > 메이크업소품 > 헤나/타투 LotteOn > 뷰티 > 뷰티기기/소품 > 메이크업소품 > 헤나/타투
- text: 더툴랩 215 피니쉬 컨실러 파운데이션 브러쉬  LotteOn > 뷰티 > 뷰티기기/소품 > 메이크업소품 > 브러쉬 LotteOn >
    뷰티 > 뷰티기기/소품 > 메이크업소품 > 브러쉬
- text: 에뛰드하우스 실키 퍼프 화장솜 80개입 × 1개 (#M)쿠팡 홈>뷰티>뷰티소품>클렌징소품>화장솜/면봉 Coupang > 뷰티 > 뷰티소품
    > 화장솜/면봉
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: 0.8526100307062436
      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>'프린시아 공용기 로션통 30g 옵션없음 ssg > 뷰티 > 미용기기/소품 > 거울/용기/기타소품 ssg > 뷰티 > 미용기기/소품 > 아이소품 > 인조속눈썹'</li><li>'[텐바이텐] 입생로랑 유광 레드 프레스티지 파우치 옵션선택_옵션선택 (#M)쿠팡 홈>뷰티>남성화장품>남성 쉐이빙 케어>애프터쉐이브 스킨/로션/크림 Coupang > 뷰티 > 남성화장품 > 남성 쉐이빙 케어 > 애프터쉐이브 스킨/로션/크림'</li></ul>                                                                 |
| 3     | <ul><li>'토니모리 아이래쉬 컬러_동수원점_동수원점 아이래쉬 컬러 (#M)SSG.COM/메이크업/아이메이크업/아이섀도우/글리터/팔레트 ssg > 뷰티 > 메이크업 > 아이메이크업'</li><li>'아리따움 아이돌 래쉬 프리미엄 9호리얼핏 (#M)홈>화장품/미용>뷰티소품>아이소품>속눈썹/속눈썹펌제 Naverstore > 화장품/미용 > 뷰티소품 > 아이소품 > 속눈썹/속눈썹펌제'</li><li>'트위저맨 쁘띠 트위즈 족집게 세트 실버 × 1세트 LotteOn > 뷰티 > 뷰티기기/소품 > 메이크업소품 > 화장품파우치/정리함 LotteOn > 뷰티 > 뷰티기기/소품 > 메이크업소품 > 화장품파우치/정리함'</li></ul>                                                                                                 |
| 6     | <ul><li>'토니모리 뿌리 볼륨 헤어 집게  (#M)쿠팡 홈>뷰티>헤어>헤어스타일링>헤어왁스 Coupang > 뷰티 > 로드샵 > 헤어 > 헤어스타일링 > 헤어왁스'</li><li>'갤리포니아 미니 갤리포니아 미니 ssg > 뷰티 > 메이크업 > 치크메이크업;ssg > 뷰티 > 메이크업 > 립메이크업 > 립밤 ssg > 뷰티 > 메이크업 > 립메이크업'</li><li>'보다나 두피케어 샴푸 브러쉬 보다나 두피케어 샴푸 브러쉬 홈>미용소품>헤어소품>헤어브러시;(#M)홈>헤어케어>헤어브러쉬>두피용 OLIVEYOUNG > 미용소품 > 헤어/바디 > 헤어브러시'</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>'헤라 블랙 쿠션 제로 비티 핏 퍼프 2입 파워풀한 핏팅력 균일한 밀착  LotteOn > 뷰티 > 뷰티기기/소품 > 메이크업소품 > 퍼프 LotteOn > 뷰티 > 뷰티기기/소품 > 메이크업소품 > 퍼프'</li><li>'[티타늄] 더마 MTS 롤러 헤어 두피 540 0.25mm 0.5mm 니들 앰플 티타늄_고급형_0.75mm 홈>화장품/미용>뷰티소품>페이스소품>마사지도구;홈>전체상품;(#M)홈>MTS 도구 Naverstore > 화장품/미용 > 뷰티소품 > 페이스소품 > 마사지도구'</li><li>'헤라 블랙 쿠션 퍼프 x 10개/설화수 쿠션 퍼프 x 10개 헤라블랙쿠션퍼프 x 5개 (#M)홈>화장품/미용>뷰티소품>페이스소품>퍼프 Naverstore > 화장품/미용 > 뷰티소품 > 페이스소품 > 퍼프'</li></ul>                                 |
| 1     | <ul><li>'[단품구매] 해피림 아이블랜딩 세트 5종 (10%할인) 235 펜슬 브러쉬 (#M)화장품/미용>뷰티소품>메이크업브러시>아이브러시 Naverstore > 화장품/미용 > 뷰티소품 > 메이크업브러시 > 아이브러시'</li><li>'[안씨브러쉬] 여행용 블러셔, 파우더 브러쉬 - VELVET04 (맑은발색)  홈>라인별>(new) VELVET (Premium);(#M)홈>라인별>VELVET (Premium) Naverstore > 화장품/미용 > 뷰티소품 > 메이크업브러시 > 페이스브러시'</li><li>'[안씨브러쉬] 스몰 아이섀도, 블렌딩 아이섀도 브러쉬 - Eve316  (#M)홈>용도별>아이메이크업>스몰 - 메인컬러, 중간컬러 Naverstore > 화장품/미용 > 뷰티소품 > 메이크업브러시 > 아이브러시'</li></ul>                              |
| 2     | <ul><li>'바버샵 커트보 미용실 가운 컷트보 드라이보 파마보 염색보 넥셔터 03. 바버샵 그린 스트라이프 홈>전체상품;(#M)홈>커트보,앞치마 Naverstore > 화장품/미용 > 뷰티소품 > 헤어소품 > 기타헤어소품'</li><li>'_ [!BEST_쿠_팡_픽!] _ 롱바디 브러시 각도 조절 가능 등브러쉬 목욕 용품샤워타올목욕용품 _ 5F9AD0 _ 00000EA_goldspo_on mall ★수저픽★ 베이지_JW (#M)쿠팡 홈>생활용품>헤어/바디/세안>샤워/입욕용품>입욕제>바스밤 Coupang > 뷰티 > 바디 > 샤워/입욕용품 > 입욕제'</li><li>'롱바디 브러시 각도 조절 가능 등브러쉬 목욕 용품 SQ+6242EA 밀키 블루 (#M)쿠팡 홈>생활용품>헤어/바디/세안>샤워/입욕용품>입욕제>바스밤 Coupang > 뷰티 > 바디 > 샤워/입욕용품 > 입욕제'</li></ul> |
| 4     | <ul><li>'타투바늘 DiRK 더크 카트리지 니들 라이너, 매그넘, 쉐더 반영구 라운드 매그넘_1211 (#M)홈>화장품/미용>뷰티소품>타투 Naverstore > 화장품/미용 > 뷰티소품 > 타투'</li><li>'[스킨알엑스] [타투미] 브레이슬릿 Chandelier Bracelet LotteOn > 뷰티 > 바디케어 > 바디케어세트 LotteOn > 뷰티 > 바디케어 > 바디케어세트'</li><li>'5초눈썹타투스티커5초11쌍 눈썹문신스티커 눈썹타투 눈썹 E14 LotteOn > 뷰티 > 뷰티기기/소품 > 메이크업소품 > 브러쉬 LotteOn > 뷰티 > 뷰티기기/소품 > 메이크업소품 > 브러쉬'</li></ul>                                                                                                  |

## Evaluation

### Metrics
| Label   | Accuracy |
|:--------|:---------|
| **all** | 0.8526   |

## 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_top6_test")
# Run inference
preds = model("에뛰드하우스 실키 퍼프 화장솜 80개입 × 1개 (#M)쿠팡 홈>뷰티>뷰티소품>클렌징소품>화장솜/면봉 Coupang > 뷰티 > 뷰티소품 > 화장솜/면봉")
```

<!--
### 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   | 11  | 20.66  | 66  |

| Label | Training Sample Count |
|:------|:----------------------|
| 0     | 1                     |
| 1     | 50                    |
| 2     | 50                    |
| 3     | 50                    |
| 4     | 50                    |
| 5     | 50                    |
| 6     | 49                    |
| 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     | 0.4049        | -               |
| 0.0914  | 50    | 0.4426        | -               |
| 0.1828  | 100   | 0.4367        | -               |
| 0.2742  | 150   | 0.4123        | -               |
| 0.3656  | 200   | 0.3927        | -               |
| 0.4570  | 250   | 0.3631        | -               |
| 0.5484  | 300   | 0.3095        | -               |
| 0.6399  | 350   | 0.2743        | -               |
| 0.7313  | 400   | 0.2444        | -               |
| 0.8227  | 450   | 0.2342        | -               |
| 0.9141  | 500   | 0.2188        | -               |
| 1.0055  | 550   | 0.2089        | -               |
| 1.0969  | 600   | 0.1942        | -               |
| 1.1883  | 650   | 0.1751        | -               |
| 1.2797  | 700   | 0.1564        | -               |
| 1.3711  | 750   | 0.1525        | -               |
| 1.4625  | 800   | 0.1342        | -               |
| 1.5539  | 850   | 0.1252        | -               |
| 1.6453  | 900   | 0.1124        | -               |
| 1.7367  | 950   | 0.1022        | -               |
| 1.8282  | 1000  | 0.0877        | -               |
| 1.9196  | 1050  | 0.0611        | -               |
| 2.0110  | 1100  | 0.0447        | -               |
| 2.1024  | 1150  | 0.0353        | -               |
| 2.1938  | 1200  | 0.0305        | -               |
| 2.2852  | 1250  | 0.0321        | -               |
| 2.3766  | 1300  | 0.0299        | -               |
| 2.4680  | 1350  | 0.0292        | -               |
| 2.5594  | 1400  | 0.0307        | -               |
| 2.6508  | 1450  | 0.0328        | -               |
| 2.7422  | 1500  | 0.0277        | -               |
| 2.8336  | 1550  | 0.0226        | -               |
| 2.9250  | 1600  | 0.0103        | -               |
| 3.0165  | 1650  | 0.007         | -               |
| 3.1079  | 1700  | 0.0024        | -               |
| 3.1993  | 1750  | 0.0012        | -               |
| 3.2907  | 1800  | 0.0012        | -               |
| 3.3821  | 1850  | 0.0007        | -               |
| 3.4735  | 1900  | 0.0007        | -               |
| 3.5649  | 1950  | 0.0003        | -               |
| 3.6563  | 2000  | 0.0006        | -               |
| 3.7477  | 2050  | 0.0009        | -               |
| 3.8391  | 2100  | 0.0005        | -               |
| 3.9305  | 2150  | 0.0005        | -               |
| 4.0219  | 2200  | 0.001         | -               |
| 4.1133  | 2250  | 0.0044        | -               |
| 4.2048  | 2300  | 0.004         | -               |
| 4.2962  | 2350  | 0.0042        | -               |
| 4.3876  | 2400  | 0.0053        | -               |
| 4.4790  | 2450  | 0.0061        | -               |
| 4.5704  | 2500  | 0.008         | -               |
| 4.6618  | 2550  | 0.0057        | -               |
| 4.7532  | 2600  | 0.0063        | -               |
| 4.8446  | 2650  | 0.0064        | -               |
| 4.9360  | 2700  | 0.0056        | -               |
| 5.0274  | 2750  | 0.0033        | -               |
| 5.1188  | 2800  | 0.0017        | -               |
| 5.2102  | 2850  | 0.0018        | -               |
| 5.3016  | 2900  | 0.0012        | -               |
| 5.3931  | 2950  | 0.0007        | -               |
| 5.4845  | 3000  | 0.0026        | -               |
| 5.5759  | 3050  | 0.0038        | -               |
| 5.6673  | 3100  | 0.0019        | -               |
| 5.7587  | 3150  | 0.0009        | -               |
| 5.8501  | 3200  | 0.0005        | -               |
| 5.9415  | 3250  | 0.0002        | -               |
| 6.0329  | 3300  | 0.0002        | -               |
| 6.1243  | 3350  | 0.001         | -               |
| 6.2157  | 3400  | 0.0003        | -               |
| 6.3071  | 3450  | 0.001         | -               |
| 6.3985  | 3500  | 0.0003        | -               |
| 6.4899  | 3550  | 0.0008        | -               |
| 6.5814  | 3600  | 0.0           | -               |
| 6.6728  | 3650  | 0.0006        | -               |
| 6.7642  | 3700  | 0.0005        | -               |
| 6.8556  | 3750  | 0.0003        | -               |
| 6.9470  | 3800  | 0.0004        | -               |
| 7.0384  | 3850  | 0.002         | -               |
| 7.1298  | 3900  | 0.0012        | -               |
| 7.2212  | 3950  | 0.0005        | -               |
| 7.3126  | 4000  | 0.0025        | -               |
| 7.4040  | 4050  | 0.0029        | -               |
| 7.4954  | 4100  | 0.0017        | -               |
| 7.5868  | 4150  | 0.0006        | -               |
| 7.6782  | 4200  | 0.0002        | -               |
| 7.7697  | 4250  | 0.0008        | -               |
| 7.8611  | 4300  | 0.0003        | -               |
| 7.9525  | 4350  | 0.0005        | -               |
| 8.0439  | 4400  | 0.0003        | -               |
| 8.1353  | 4450  | 0.0005        | -               |
| 8.2267  | 4500  | 0.0012        | -               |
| 8.3181  | 4550  | 0.0003        | -               |
| 8.4095  | 4600  | 0.0003        | -               |
| 8.5009  | 4650  | 0.0008        | -               |
| 8.5923  | 4700  | 0.001         | -               |
| 8.6837  | 4750  | 0.0005        | -               |
| 8.7751  | 4800  | 0.0003        | -               |
| 8.8665  | 4850  | 0.0005        | -               |
| 8.9580  | 4900  | 0.0002        | -               |
| 9.0494  | 4950  | 0.0003        | -               |
| 9.1408  | 5000  | 0.0004        | -               |
| 9.2322  | 5050  | 0.0006        | -               |
| 9.3236  | 5100  | 0.0003        | -               |
| 9.4150  | 5150  | 0.0003        | -               |
| 9.5064  | 5200  | 0.0002        | -               |
| 9.5978  | 5250  | 0.0006        | -               |
| 9.6892  | 5300  | 0.0008        | -               |
| 9.7806  | 5350  | 0.0006        | -               |
| 9.8720  | 5400  | 0.0003        | -               |
| 9.9634  | 5450  | 0.0005        | -               |
| 10.0548 | 5500  | 0.0005        | -               |
| 10.1463 | 5550  | 0.0003        | -               |
| 10.2377 | 5600  | 0.0005        | -               |
| 10.3291 | 5650  | 0.0005        | -               |
| 10.4205 | 5700  | 0.0005        | -               |
| 10.5119 | 5750  | 0.0005        | -               |
| 10.6033 | 5800  | 0.0006        | -               |
| 10.6947 | 5850  | 0.0003        | -               |
| 10.7861 | 5900  | 0.0002        | -               |
| 10.8775 | 5950  | 0.0008        | -               |
| 10.9689 | 6000  | 0.0005        | -               |
| 11.0603 | 6050  | 0.0002        | -               |
| 11.1517 | 6100  | 0.0003        | -               |
| 11.2431 | 6150  | 0.0009        | -               |
| 11.3346 | 6200  | 0.0006        | -               |
| 11.4260 | 6250  | 0.0003        | -               |
| 11.5174 | 6300  | 0.0005        | -               |
| 11.6088 | 6350  | 0.0002        | -               |
| 11.7002 | 6400  | 0.0005        | -               |
| 11.7916 | 6450  | 0.0005        | -               |
| 11.8830 | 6500  | 0.0           | -               |
| 11.9744 | 6550  | 0.0008        | -               |
| 12.0658 | 6600  | 0.0008        | -               |
| 12.1572 | 6650  | 0.0005        | -               |
| 12.2486 | 6700  | 0.0003        | -               |
| 12.3400 | 6750  | 0.0002        | -               |
| 12.4314 | 6800  | 0.0006        | -               |
| 12.5229 | 6850  | 0.0003        | -               |
| 12.6143 | 6900  | 0.0005        | -               |
| 12.7057 | 6950  | 0.0029        | -               |
| 12.7971 | 7000  | 0.0013        | -               |
| 12.8885 | 7050  | 0.0038        | -               |
| 12.9799 | 7100  | 0.0029        | -               |
| 13.0713 | 7150  | 0.0011        | -               |
| 13.1627 | 7200  | 0.0009        | -               |
| 13.2541 | 7250  | 0.0004        | -               |
| 13.3455 | 7300  | 0.0002        | -               |
| 13.4369 | 7350  | 0.0018        | -               |
| 13.5283 | 7400  | 0.0044        | -               |
| 13.6197 | 7450  | 0.0007        | -               |
| 13.7112 | 7500  | 0.0005        | -               |
| 13.8026 | 7550  | 0.0005        | -               |
| 13.8940 | 7600  | 0.0006        | -               |
| 13.9854 | 7650  | 0.0003        | -               |
| 14.0768 | 7700  | 0.0005        | -               |
| 14.1682 | 7750  | 0.0003        | -               |
| 14.2596 | 7800  | 0.0005        | -               |
| 14.3510 | 7850  | 0.0003        | -               |
| 14.4424 | 7900  | 0.0003        | -               |
| 14.5338 | 7950  | 0.0005        | -               |
| 14.6252 | 8000  | 0.0009        | -               |
| 14.7166 | 8050  | 0.0           | -               |
| 14.8080 | 8100  | 0.0005        | -               |
| 14.8995 | 8150  | 0.0005        | -               |
| 14.9909 | 8200  | 0.0008        | -               |
| 15.0823 | 8250  | 0.0003        | -               |
| 15.1737 | 8300  | 0.0003        | -               |
| 15.2651 | 8350  | 0.0009        | -               |
| 15.3565 | 8400  | 0.0003        | -               |
| 15.4479 | 8450  | 0.0003        | -               |
| 15.5393 | 8500  | 0.0002        | -               |
| 15.6307 | 8550  | 0.0003        | -               |
| 15.7221 | 8600  | 0.0006        | -               |
| 15.8135 | 8650  | 0.0006        | -               |
| 15.9049 | 8700  | 0.0006        | -               |
| 15.9963 | 8750  | 0.0003        | -               |
| 16.0878 | 8800  | 0.0008        | -               |
| 16.1792 | 8850  | 0.0003        | -               |
| 16.2706 | 8900  | 0.0002        | -               |
| 16.3620 | 8950  | 0.0003        | -               |
| 16.4534 | 9000  | 0.0008        | -               |
| 16.5448 | 9050  | 0.0002        | -               |
| 16.6362 | 9100  | 0.0002        | -               |
| 16.7276 | 9150  | 0.0009        | -               |
| 16.8190 | 9200  | 0.0008        | -               |
| 16.9104 | 9250  | 0.0003        | -               |
| 17.0018 | 9300  | 0.0002        | -               |
| 17.0932 | 9350  | 0.0005        | -               |
| 17.1846 | 9400  | 0.0006        | -               |
| 17.2761 | 9450  | 0.0005        | -               |
| 17.3675 | 9500  | 0.0008        | -               |
| 17.4589 | 9550  | 0.0003        | -               |
| 17.5503 | 9600  | 0.0005        | -               |
| 17.6417 | 9650  | 0.0006        | -               |
| 17.7331 | 9700  | 0.0006        | -               |
| 17.8245 | 9750  | 0.0005        | -               |
| 17.9159 | 9800  | 0.0002        | -               |
| 18.0073 | 9850  | 0.0002        | -               |
| 18.0987 | 9900  | 0.0003        | -               |
| 18.1901 | 9950  | 0.0036        | -               |
| 18.2815 | 10000 | 0.0007        | -               |
| 18.3729 | 10050 | 0.0008        | -               |
| 18.4644 | 10100 | 0.0006        | -               |
| 18.5558 | 10150 | 0.0005        | -               |
| 18.6472 | 10200 | 0.0003        | -               |
| 18.7386 | 10250 | 0.0006        | -               |
| 18.8300 | 10300 | 0.0006        | -               |
| 18.9214 | 10350 | 0.0003        | -               |
| 19.0128 | 10400 | 0.0005        | -               |
| 19.1042 | 10450 | 0.0003        | -               |
| 19.1956 | 10500 | 0.0005        | -               |
| 19.2870 | 10550 | 0.0006        | -               |
| 19.3784 | 10600 | 0.0003        | -               |
| 19.4698 | 10650 | 0.0003        | -               |
| 19.5612 | 10700 | 0.0002        | -               |
| 19.6527 | 10750 | 0.0008        | -               |
| 19.7441 | 10800 | 0.0006        | -               |
| 19.8355 | 10850 | 0.0005        | -               |
| 19.9269 | 10900 | 0.0003        | -               |
| 20.0183 | 10950 | 0.0005        | -               |
| 20.1097 | 11000 | 0.0002        | -               |
| 20.2011 | 11050 | 0.0002        | -               |
| 20.2925 | 11100 | 0.0006        | -               |
| 20.3839 | 11150 | 0.0006        | -               |
| 20.4753 | 11200 | 0.0008        | -               |
| 20.5667 | 11250 | 0.0003        | -               |
| 20.6581 | 11300 | 0.0005        | -               |
| 20.7495 | 11350 | 0.0002        | -               |
| 20.8410 | 11400 | 0.0003        | -               |
| 20.9324 | 11450 | 0.0005        | -               |
| 21.0238 | 11500 | 0.0006        | -               |
| 21.1152 | 11550 | 0.0002        | -               |
| 21.2066 | 11600 | 0.0003        | -               |
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| 21.5722 | 11800 | 0.0005        | -               |
| 21.6636 | 11850 | 0.0005        | -               |
| 21.7550 | 11900 | 0.0008        | -               |
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| 21.9378 | 12000 | 0.0           | -               |
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| 22.1207 | 12100 | 0.0002        | -               |
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| 22.9433 | 12550 | 0.0009        | -               |
| 23.0347 | 12600 | 0.0006        | -               |
| 23.1261 | 12650 | 0.0006        | -               |
| 23.2176 | 12700 | 0.0008        | -               |
| 23.3090 | 12750 | 0.0003        | -               |
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| 24.5887 | 13450 | 0.0003        | -               |
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| 25.0457 | 13700 | 0.0006        | -               |
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| 27.8793 | 15250 | 0.0003        | -               |
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### 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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