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: AK몰_[랩시리즈][11][남자에센스] 데일리 레스큐 리페어 세럼 기획 세트 (+탄력로션 14ml 증정) 단일상품 (#M)위메프 >
    뷰티 > 명품화장품 > 남성화장품 > 남성화장품 위메프 > 뷰티 > 명품화장품 > 남성화장품 > 남성화장품
- text: 이니스프리 그린티 로션 포맨 143159 150ml x 1개 (#M)홈>화장품/미용>남성화장품>스킨 Naverstore > 화장품/미용
    > 남성화장품 > 스킨
- text: 맨 리차징 로션 150ml  LotteOn > 뷰티 > 남성화장품 > 로션 LotteOn > 뷰티 > 남성화장품 > 로션
- text: 헤라 옴므 에센스 인 에멀전 110ml  LotteOn > 뷰티 > 스킨케어 > 로션/에멀젼 LotteOn > 뷰티 > 스킨케어 >
    로션/에멀젼
- text: 이니스프리 그린티 스킨 포맨 150ml × 14개 (#M)쿠팡 홈>뷰티>남성화장품>남성스킨케어>스킨/로션/크림 Coupang > 뷰티
    > 로드샵 > 남성화장품 > 남성스킨케어 > 스킨/로션/크림
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: 0.8309572301425662
      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:** 11 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                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                          |
|:------|:----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|
| 3     | <ul><li>'[산타마리아노벨라]로지오네 도포 바르바 - 콜로니아 루사 100ml 화이트_Free (#M)화장품/미용>남성화장품>스킨 AD > Naverstore > smnovella브랜드스토어 > 전체상품'</li><li>'오딧세이 미니어처 스킨 에멀전 25ml x 10개 여행용 MinSellAmount (#M)화장품/향수>스킨케어>스킨/토너 Gmarket > 뷰티 > 화장품/향수 > 스킨케어 > 스킨/토너'</li><li>'비오템 옴므 아쿠아파워 토너 200ml × 2개 (#M)쿠팡 홈>뷰티>남성화장품>남성스킨케어>스킨/로션/크림 Coupang > 뷰티 > 명품뷰티 > 남성화장품 > 남성스킨케어 > 스킨/로션/크림'</li></ul>         |
| 5     | <ul><li>'포스 수프림 메탈 아이 세럼 15ml/비오템  홈>화장품/미용>남성화장품>에센스;(#M)홈>화장품/미용>남성화장품>크림 Naverstore > 화장품/미용 > 남성화장품 > 크림'</li><li>'설화수 본윤에센스 140ml  (#M)11st>스킨케어>로션/에멀션>로션/에멀션 11st > 뷰티 > 스킨케어 > 로션/에멀션 > 로션/에멀션'</li><li>'비오템 아쿠아파워 클리어에센스 100ml  (#M)홈>화장품/미용>남성화장품>에센스 Naverstore > 화장품/미용 > 남성화장품 > 에센스'</li></ul>                                                                      |
| 1     | <ul><li>'[나인위시스] VB포맨 톤업크림 SPF21 50ml  LotteOn > 뷰티 > 남성화장품 > 메이크업 LotteOn > 뷰티 > 남성화장품 > 메이크업'</li><li>'비레디 레벨업 파운데이션 포 히어로즈 SPF50+ PA++++ 30ml 3호 제프리 (#M)홈>화장품/미용>남성화장품>메이크업 Naverstore > 화장품/미용 > 남성화장품 > 메이크업'</li><li>'맨즈 프라이머 비비 세트 - 도자기피부 MinSellAmount 화장품/향수>남성화장품>남성BB크림;(#M)화장품/향수>남성화장품>남성메이크업/BB Gmarket > 뷰티 > 화장품/향수 > 남성화장품 > 남성메이크업/BB'</li></ul>              |
| 8     | <ul><li>'랩시리즈 그루밍 쿨링 쉐이브 크림 190ml  (#M)화장품/미용>남성화장품>쉐이빙폼 Naverstore > 화장품/미용 > 남성화장품 > 쉐이빙폼'</li><li>'랩시리즈 안티에이지 맥스 LS 크림 50ml  (#M)위메프 > 뷰티 > 남성화장품 > 남성 스킨케어 > 남성스킨 위메프 > 뷰티 > 남성화장품 > 남성 스킨케어 > 남성스킨'</li><li>'랩시리즈 안티에이지 맥스 LS 크림 50ml  (#M)화장품/미용>남성화장품>에센스 Naverstore > 화장품/미용 > 남성화장품 > 에센스'</li></ul>                                                                     |
| 2     | <ul><li>'브로앤팁스 수퍼 라이트 선크림 SPR50+ PA++++ 70ml × 1개 (#M)쿠팡 홈>뷰티>스킨케어>선케어/태닝>선케어>선블록/선크림/선로션 Coupang > 뷰티 > 남성화장품 > 남성스킨케어 > 선케어'</li><li>'MEN 릴랙싱 UV 프로펙터 SPF50+/PA+++ 릴랙싱UV프로텍터 LotteOn > 뷰티 > 명품화장품 > 남성화장품 LotteOn > 뷰티 > 명품화장품 > 남성화장품 > 선케어'</li><li>'유브이 디펜스 선 베이스 프레쉬 50ml(SPF50+)  (#M)화장품/미용>남성화장품>선크림 Naverstore > 화장품/미용 > 남성화장품 > 선크림'</li></ul>                        |
| 10    | <ul><li>'세붐 스트라이크 맨테라피 마스크 MinSellAmount (#M)화장품/향수>팩/마스크>마스크시트 Gmarket > 뷰티 > 화장품/향수 > 팩/마스크 > 마스크시트'</li><li>'[퓨어덤] 릴랙스 하이드라 남성용 마스크팩 50매 릴랙스 하이드라 남성용 마스크팩 50매 (#M)쿠팡 홈>뷰티>남성화장품>남성스킨케어>마스크/팩 Coupang > 뷰티 > 남성화장품 > 남성스킨케어 > 마스크/팩'</li><li>'크로마티크 마스크 200ml+샘플2종/염색모전용 MinSellAmount (#M)바디/헤어>헤어케어>헤어트리트먼트 Gmarket > 뷰티 > 바디/헤어 > 헤어케어 > 헤어트리트먼트'</li></ul>                 |
| 7     | <ul><li>'쿤달 퓨어 앤 세이프 쿨링 남성청결제 2구 세트 300ml  LotteOn > 뷰티 > 헤어/바디 > 바디케어 > 청결제 LotteOn > 뷰티 > 헤어/바디 > 바디케어 > 청결제'</li><li>'바버501 이너부스터 남성청결제 263ml 2타입 진저민트 단품 홈>전체상품;홈>화장품/미용>남성화장품>남성청결제;홈>클렌징;(#M)홈>BEST Naverstore > 화장품/미용 > 남성화장품 > 남성청결제'</li><li>'프리메라 후리 엔 후리 맨 에너자이징 포인트 클렌저 200ml 남성 청결제  LotteOn > 뷰티 > 헤어/바디 > 바디케어 > 청결제 LotteOn > 뷰티 > 헤어/바디 > 바디케어 > 청결제'</li></ul> |
| 4     | <ul><li>'수려한 효비담 정율 2종 기획세트 {SR3685}  (#M)위메프 > 뷰티 > 스킨케어 > 스킨케어 세트 > 2종/3종 세트 위메프 > 뷰티 > 스킨케어 > 스킨케어 세트'</li><li>'수려한 건양 2종 기획세트  LotteOn > 뷰티 > 남성화장품 > 남성화장품세트 LotteOn > 뷰티 > 남성화장품 > 남성화장품세트'</li><li>'공진향 군 자양 2종 기획세트  LotteOn > 뷰티 > 남성화장품 > 남성화장품세트 LotteOn > 뷰티 > 남성화장품 > 남성화장품세트'</li></ul>                                                                             |
| 0     | <ul><li>'오딧세이 미니 에멀전 25ml 10개 로션 미니어쳐 여행 오딧세이 미니로션/10개 (#M)11st>남성화장품>남성로션>남성로션 11st > 뷰티 > 남성화장품 > 남성로션'</li><li>'더 후 공진향 군 자양 로션 100ml  (#M)화장품/미용>남성화장품>로션 Naverstore > 화장품/미용 > 남성화장품 > 로션'</li><li>'키엘 훼이셜 퓨얼 에너자이징 모이스처 트리트먼트 포 맨 125ml  홈>전체상품;(#M)홈>키엘 Naverstore > 화장품/미용 > 남성화장품 > 로션'</li></ul>                                                                        |
| 9     | <ul><li>'질레트 프로글라이드 2in1젤 퓨어스포츠 4개 질레트 프로글라이드 2in1젤 퓨어스포츠 4개[G010*2] ssg > 뷰티 > 헤어/바디 > 면도/제모용품 ssg > 뷰티 > 헤어/바디 > 면도/제모용품'</li><li>'[질레트]질레트 포오미 멘솔 175g 2개 질레트 포오미 멘솔 175g 2개[G20*2] LotteOn > 뷰티 > 헤어/바디 > 바디케어 > 목욕비누 LotteOn > 뷰티 > 헤어/바디 > 바디케어 > 목욕비누'</li><li>'[백화점][비오템] 티쀼르 씨솔트 스크럽 125ml  (#M)GSSHOP>뷰티>명품화장품>현대백화점 GSSHOP > 뷰티 > 명품화장품 > 현대백화점 > 스킨케어'</li></ul>      |
| 6     | <ul><li>'(15%+15%)한스킨 클렌징대장 전품목 클리어런스 세일 11.한스킨 인기 마스크 30매_콜라겐(B0004441) 화장품/향수>메디컬/드럭스토어>스킨/로션/미스트;(#M)화장품/향수>스킨케어>스킨/토너 Gmarket > 뷰티 > 화장품/향수 > 스킨케어'</li><li>'(SF)라네즈 크림스킨 옴므 올인원 150ml + 추가 증정  (#M)위메프 > 뷰티 > 남성화장품 > 남성 스킨케어 > 올인원 위메프 > 뷰티 > 남성화장품 > 남성 스킨케어 > 올인원'</li><li>'랩 시리즈 프로 LS 올-인-원 훼이스 트리트먼트 50ml 없음 (#M)홈>스킨케어>에센스/앰플 HMALL > 뷰티 > 스킨케어 > 에센스/앰플'</li></ul>   |

## Evaluation

### Metrics
| Label   | Accuracy |
|:--------|:---------|
| **all** | 0.8310   |

## 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_bt0_test_flat_top_cate")
# Run inference
preds = model("맨 리차징 로션 150ml  LotteOn > 뷰티 > 남성화장품 > 로션 LotteOn > 뷰티 > 남성화장품 > 로션")
```

<!--
### 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  | 20.6699 | 63  |

| Label | Training Sample Count |
|:------|:----------------------|
| 0     | 50                    |
| 1     | 50                    |
| 2     | 50                    |
| 3     | 50                    |
| 4     | 50                    |
| 5     | 50                    |
| 6     | 50                    |
| 7     | 50                    |
| 8     | 50                    |
| 9     | 50                    |
| 10    | 18                    |

### 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 |
|:-------:|:-----:|:-------------:|:---------------:|
| 0.0012  | 1     | 0.3982        | -               |
| 0.0617  | 50    | 0.4478        | -               |
| 0.1235  | 100   | 0.433         | -               |
| 0.1852  | 150   | 0.402         | -               |
| 0.2469  | 200   | 0.3982        | -               |
| 0.3086  | 250   | 0.3669        | -               |
| 0.3704  | 300   | 0.3331        | -               |
| 0.4321  | 350   | 0.3142        | -               |
| 0.4938  | 400   | 0.2879        | -               |
| 0.5556  | 450   | 0.2728        | -               |
| 0.6173  | 500   | 0.2562        | -               |
| 0.6790  | 550   | 0.2449        | -               |
| 0.7407  | 600   | 0.2335        | -               |
| 0.8025  | 650   | 0.2113        | -               |
| 0.8642  | 700   | 0.1952        | -               |
| 0.9259  | 750   | 0.1881        | -               |
| 0.9877  | 800   | 0.1775        | -               |
| 1.0494  | 850   | 0.1609        | -               |
| 1.1111  | 900   | 0.1559        | -               |
| 1.1728  | 950   | 0.1385        | -               |
| 1.2346  | 1000  | 0.1268        | -               |
| 1.2963  | 1050  | 0.1115        | -               |
| 1.3580  | 1100  | 0.1059        | -               |
| 1.4198  | 1150  | 0.0861        | -               |
| 1.4815  | 1200  | 0.0776        | -               |
| 1.5432  | 1250  | 0.0676        | -               |
| 1.6049  | 1300  | 0.0565        | -               |
| 1.6667  | 1350  | 0.0511        | -               |
| 1.7284  | 1400  | 0.0442        | -               |
| 1.7901  | 1450  | 0.037         | -               |
| 1.8519  | 1500  | 0.0375        | -               |
| 1.9136  | 1550  | 0.0319        | -               |
| 1.9753  | 1600  | 0.0272        | -               |
| 2.0370  | 1650  | 0.0213        | -               |
| 2.0988  | 1700  | 0.0173        | -               |
| 2.1605  | 1750  | 0.0191        | -               |
| 2.2222  | 1800  | 0.0152        | -               |
| 2.2840  | 1850  | 0.0194        | -               |
| 2.3457  | 1900  | 0.0152        | -               |
| 2.4074  | 1950  | 0.0173        | -               |
| 2.4691  | 2000  | 0.0123        | -               |
| 2.5309  | 2050  | 0.0083        | -               |
| 2.5926  | 2100  | 0.007         | -               |
| 2.6543  | 2150  | 0.0066        | -               |
| 2.7160  | 2200  | 0.0077        | -               |
| 2.7778  | 2250  | 0.0066        | -               |
| 2.8395  | 2300  | 0.0052        | -               |
| 2.9012  | 2350  | 0.0055        | -               |
| 2.9630  | 2400  | 0.0043        | -               |
| 3.0247  | 2450  | 0.0032        | -               |
| 3.0864  | 2500  | 0.0028        | -               |
| 3.1481  | 2550  | 0.004         | -               |
| 3.2099  | 2600  | 0.0039        | -               |
| 3.2716  | 2650  | 0.0052        | -               |
| 3.3333  | 2700  | 0.0056        | -               |
| 3.3951  | 2750  | 0.0064        | -               |
| 3.4568  | 2800  | 0.0055        | -               |
| 3.5185  | 2850  | 0.0051        | -               |
| 3.5802  | 2900  | 0.0041        | -               |
| 3.6420  | 2950  | 0.0039        | -               |
| 3.7037  | 3000  | 0.0045        | -               |
| 3.7654  | 3050  | 0.0062        | -               |
| 3.8272  | 3100  | 0.0036        | -               |
| 3.8889  | 3150  | 0.0039        | -               |
| 3.9506  | 3200  | 0.0035        | -               |
| 4.0123  | 3250  | 0.0045        | -               |
| 4.0741  | 3300  | 0.0033        | -               |
| 4.1358  | 3350  | 0.0048        | -               |
| 4.1975  | 3400  | 0.0036        | -               |
| 4.2593  | 3450  | 0.0038        | -               |
| 4.3210  | 3500  | 0.0045        | -               |
| 4.3827  | 3550  | 0.0058        | -               |
| 4.4444  | 3600  | 0.0053        | -               |
| 4.5062  | 3650  | 0.0073        | -               |
| 4.5679  | 3700  | 0.0105        | -               |
| 4.6296  | 3750  | 0.0071        | -               |
| 4.6914  | 3800  | 0.0045        | -               |
| 4.7531  | 3850  | 0.004         | -               |
| 4.8148  | 3900  | 0.0034        | -               |
| 4.8765  | 3950  | 0.0052        | -               |
| 4.9383  | 4000  | 0.0046        | -               |
| 5.0     | 4050  | 0.0035        | -               |
| 5.0617  | 4100  | 0.003         | -               |
| 5.1235  | 4150  | 0.0036        | -               |
| 5.1852  | 4200  | 0.0034        | -               |
| 5.2469  | 4250  | 0.0041        | -               |
| 5.3086  | 4300  | 0.0039        | -               |
| 5.3704  | 4350  | 0.0033        | -               |
| 5.4321  | 4400  | 0.0028        | -               |
| 5.4938  | 4450  | 0.0031        | -               |
| 5.5556  | 4500  | 0.0033        | -               |
| 5.6173  | 4550  | 0.0043        | -               |
| 5.6790  | 4600  | 0.0052        | -               |
| 5.7407  | 4650  | 0.004         | -               |
| 5.8025  | 4700  | 0.0036        | -               |
| 5.8642  | 4750  | 0.0051        | -               |
| 5.9259  | 4800  | 0.0047        | -               |
| 5.9877  | 4850  | 0.0056        | -               |
| 6.0494  | 4900  | 0.0041        | -               |
| 6.1111  | 4950  | 0.0036        | -               |
| 6.1728  | 5000  | 0.0049        | -               |
| 6.2346  | 5050  | 0.004         | -               |
| 6.2963  | 5100  | 0.0035        | -               |
| 6.3580  | 5150  | 0.0041        | -               |
| 6.4198  | 5200  | 0.0025        | -               |
| 6.4815  | 5250  | 0.0027        | -               |
| 6.5432  | 5300  | 0.0042        | -               |
| 6.6049  | 5350  | 0.0036        | -               |
| 6.6667  | 5400  | 0.0041        | -               |
| 6.7284  | 5450  | 0.0036        | -               |
| 6.7901  | 5500  | 0.0044        | -               |
| 6.8519  | 5550  | 0.0034        | -               |
| 6.9136  | 5600  | 0.0041        | -               |
| 6.9753  | 5650  | 0.0036        | -               |
| 7.0370  | 5700  | 0.0034        | -               |
| 7.0988  | 5750  | 0.0034        | -               |
| 7.1605  | 5800  | 0.0039        | -               |
| 7.2222  | 5850  | 0.0036        | -               |
| 7.2840  | 5900  | 0.0041        | -               |
| 7.3457  | 5950  | 0.0031        | -               |
| 7.4074  | 6000  | 0.0032        | -               |
| 7.4691  | 6050  | 0.0133        | -               |
| 7.5309  | 6100  | 0.0154        | -               |
| 7.5926  | 6150  | 0.01          | -               |
| 7.6543  | 6200  | 0.0063        | -               |
| 7.7160  | 6250  | 0.0068        | -               |
| 7.7778  | 6300  | 0.0077        | -               |
| 7.8395  | 6350  | 0.0047        | -               |
| 7.9012  | 6400  | 0.0044        | -               |
| 7.9630  | 6450  | 0.0062        | -               |
| 8.0247  | 6500  | 0.0057        | -               |
| 8.0864  | 6550  | 0.0038        | -               |
| 8.1481  | 6600  | 0.0046        | -               |
| 8.2099  | 6650  | 0.0041        | -               |
| 8.2716  | 6700  | 0.0031        | -               |
| 8.3333  | 6750  | 0.0033        | -               |
| 8.3951  | 6800  | 0.0042        | -               |
| 8.4568  | 6850  | 0.0028        | -               |
| 8.5185  | 6900  | 0.0038        | -               |
| 8.5802  | 6950  | 0.0028        | -               |
| 8.6420  | 7000  | 0.0042        | -               |
| 8.7037  | 7050  | 0.0034        | -               |
| 8.7654  | 7100  | 0.005         | -               |
| 8.8272  | 7150  | 0.0034        | -               |
| 8.8889  | 7200  | 0.0038        | -               |
| 8.9506  | 7250  | 0.003         | -               |
| 9.0123  | 7300  | 0.0031        | -               |
| 9.0741  | 7350  | 0.0025        | -               |
| 9.1358  | 7400  | 0.0042        | -               |
| 9.1975  | 7450  | 0.0034        | -               |
| 9.2593  | 7500  | 0.0053        | -               |
| 9.3210  | 7550  | 0.0041        | -               |
| 9.3827  | 7600  | 0.0041        | -               |
| 9.4444  | 7650  | 0.0045        | -               |
| 9.5062  | 7700  | 0.0027        | -               |
| 9.5679  | 7750  | 0.0044        | -               |
| 9.6296  | 7800  | 0.0047        | -               |
| 9.6914  | 7850  | 0.0028        | -               |
| 9.7531  | 7900  | 0.0027        | -               |
| 9.8148  | 7950  | 0.0025        | -               |
| 9.8765  | 8000  | 0.0036        | -               |
| 9.9383  | 8050  | 0.0033        | -               |
| 10.0    | 8100  | 0.0028        | -               |
| 10.0617 | 8150  | 0.0047        | -               |
| 10.1235 | 8200  | 0.0043        | -               |
| 10.1852 | 8250  | 0.0042        | -               |
| 10.2469 | 8300  | 0.0057        | -               |
| 10.3086 | 8350  | 0.0049        | -               |
| 10.3704 | 8400  | 0.0042        | -               |
| 10.4321 | 8450  | 0.0056        | -               |
| 10.4938 | 8500  | 0.0072        | -               |
| 10.5556 | 8550  | 0.0039        | -               |
| 10.6173 | 8600  | 0.0056        | -               |
| 10.6790 | 8650  | 0.0041        | -               |
| 10.7407 | 8700  | 0.0047        | -               |
| 10.8025 | 8750  | 0.0025        | -               |
| 10.8642 | 8800  | 0.0034        | -               |
| 10.9259 | 8850  | 0.0035        | -               |
| 10.9877 | 8900  | 0.0038        | -               |
| 11.0494 | 8950  | 0.0023        | -               |
| 11.1111 | 9000  | 0.0039        | -               |
| 11.1728 | 9050  | 0.0036        | -               |
| 11.2346 | 9100  | 0.003         | -               |
| 11.2963 | 9150  | 0.0034        | -               |
| 11.3580 | 9200  | 0.0042        | -               |
| 11.4198 | 9250  | 0.0033        | -               |
| 11.4815 | 9300  | 0.0034        | -               |
| 11.5432 | 9350  | 0.0036        | -               |
| 11.6049 | 9400  | 0.0027        | -               |
| 11.6667 | 9450  | 0.0036        | -               |
| 11.7284 | 9500  | 0.0051        | -               |
| 11.7901 | 9550  | 0.0048        | -               |
| 11.8519 | 9600  | 0.0038        | -               |
| 11.9136 | 9650  | 0.0037        | -               |
| 11.9753 | 9700  | 0.0026        | -               |
| 12.0370 | 9750  | 0.0035        | -               |
| 12.0988 | 9800  | 0.0019        | -               |
| 12.1605 | 9850  | 0.0           | -               |
| 12.2222 | 9900  | 0.0           | -               |
| 12.2840 | 9950  | 0.0           | -               |
| 12.3457 | 10000 | 0.0           | -               |
| 12.4074 | 10050 | 0.0           | -               |
| 12.4691 | 10100 | 0.0006        | -               |
| 12.5309 | 10150 | 0.0018        | -               |
| 12.5926 | 10200 | 0.0006        | -               |
| 12.6543 | 10250 | 0.0           | -               |
| 12.7160 | 10300 | 0.0           | -               |
| 12.7778 | 10350 | 0.0003        | -               |
| 12.8395 | 10400 | 0.0038        | -               |
| 12.9012 | 10450 | 0.0025        | -               |
| 12.9630 | 10500 | 0.0025        | -               |
| 13.0247 | 10550 | 0.0024        | -               |
| 13.0864 | 10600 | 0.0029        | -               |
| 13.1481 | 10650 | 0.0034        | -               |
| 13.2099 | 10700 | 0.0037        | -               |
| 13.2716 | 10750 | 0.0039        | -               |
| 13.3333 | 10800 | 0.0027        | -               |
| 13.3951 | 10850 | 0.0023        | -               |
| 13.4568 | 10900 | 0.0008        | -               |
| 13.5185 | 10950 | 0.0           | -               |
| 13.5802 | 11000 | 0.0           | -               |
| 13.6420 | 11050 | 0.0           | -               |
| 13.7037 | 11100 | 0.0           | -               |
| 13.7654 | 11150 | 0.0           | -               |
| 13.8272 | 11200 | 0.0           | -               |
| 13.8889 | 11250 | 0.0           | -               |
| 13.9506 | 11300 | 0.0           | -               |
| 14.0123 | 11350 | 0.0           | -               |
| 14.0741 | 11400 | 0.0           | -               |
| 14.1358 | 11450 | 0.0           | -               |
| 14.1975 | 11500 | 0.0           | -               |
| 14.2593 | 11550 | 0.0           | -               |
| 14.3210 | 11600 | 0.0           | -               |
| 14.3827 | 11650 | 0.0           | -               |
| 14.4444 | 11700 | 0.0           | -               |
| 14.5062 | 11750 | 0.0           | -               |
| 14.5679 | 11800 | 0.0           | -               |
| 14.6296 | 11850 | 0.0           | -               |
| 14.6914 | 11900 | 0.0           | -               |
| 14.7531 | 11950 | 0.0           | -               |
| 14.8148 | 12000 | 0.0           | -               |
| 14.8765 | 12050 | 0.0           | -               |
| 14.9383 | 12100 | 0.0           | -               |
| 15.0    | 12150 | 0.0           | -               |
| 15.0617 | 12200 | 0.0           | -               |
| 15.1235 | 12250 | 0.0           | -               |
| 15.1852 | 12300 | 0.0           | -               |
| 15.2469 | 12350 | 0.0           | -               |
| 15.3086 | 12400 | 0.0           | -               |
| 15.3704 | 12450 | 0.0           | -               |
| 15.4321 | 12500 | 0.0           | -               |
| 15.4938 | 12550 | 0.0           | -               |
| 15.5556 | 12600 | 0.0           | -               |
| 15.6173 | 12650 | 0.0           | -               |
| 15.6790 | 12700 | 0.0           | -               |
| 15.7407 | 12750 | 0.0           | -               |
| 15.8025 | 12800 | 0.0           | -               |
| 15.8642 | 12850 | 0.0           | -               |
| 15.9259 | 12900 | 0.0           | -               |
| 15.9877 | 12950 | 0.0           | -               |
| 16.0494 | 13000 | 0.0           | -               |
| 16.1111 | 13050 | 0.0           | -               |
| 16.1728 | 13100 | 0.0           | -               |
| 16.2346 | 13150 | 0.0           | -               |
| 16.2963 | 13200 | 0.0           | -               |
| 16.3580 | 13250 | 0.0           | -               |
| 16.4198 | 13300 | 0.0           | -               |
| 16.4815 | 13350 | 0.0           | -               |
| 16.5432 | 13400 | 0.0           | -               |
| 16.6049 | 13450 | 0.0           | -               |
| 16.6667 | 13500 | 0.0           | -               |
| 16.7284 | 13550 | 0.0           | -               |
| 16.7901 | 13600 | 0.0           | -               |
| 16.8519 | 13650 | 0.0           | -               |
| 16.9136 | 13700 | 0.0           | -               |
| 16.9753 | 13750 | 0.0           | -               |
| 17.0370 | 13800 | 0.0           | -               |
| 17.0988 | 13850 | 0.0           | -               |
| 17.1605 | 13900 | 0.0           | -               |
| 17.2222 | 13950 | 0.0           | -               |
| 17.2840 | 14000 | 0.0           | -               |
| 17.3457 | 14050 | 0.0           | -               |
| 17.4074 | 14100 | 0.0           | -               |
| 17.4691 | 14150 | 0.0           | -               |
| 17.5309 | 14200 | 0.0           | -               |
| 17.5926 | 14250 | 0.0           | -               |
| 17.6543 | 14300 | 0.0           | -               |
| 17.7160 | 14350 | 0.0           | -               |
| 17.7778 | 14400 | 0.0           | -               |
| 17.8395 | 14450 | 0.0           | -               |
| 17.9012 | 14500 | 0.0           | -               |
| 17.9630 | 14550 | 0.0           | -               |
| 18.0247 | 14600 | 0.0           | -               |
| 18.0864 | 14650 | 0.0           | -               |
| 18.1481 | 14700 | 0.0           | -               |
| 18.2099 | 14750 | 0.0           | -               |
| 18.2716 | 14800 | 0.0           | -               |
| 18.3333 | 14850 | 0.0           | -               |
| 18.3951 | 14900 | 0.0           | -               |
| 18.4568 | 14950 | 0.0           | -               |
| 18.5185 | 15000 | 0.0           | -               |
| 18.5802 | 15050 | 0.0           | -               |
| 18.6420 | 15100 | 0.0           | -               |
| 18.7037 | 15150 | 0.0           | -               |
| 18.7654 | 15200 | 0.0           | -               |
| 18.8272 | 15250 | 0.0           | -               |
| 18.8889 | 15300 | 0.0           | -               |
| 18.9506 | 15350 | 0.0           | -               |
| 19.0123 | 15400 | 0.0           | -               |
| 19.0741 | 15450 | 0.0           | -               |
| 19.1358 | 15500 | 0.0           | -               |
| 19.1975 | 15550 | 0.0           | -               |
| 19.2593 | 15600 | 0.0           | -               |
| 19.3210 | 15650 | 0.0           | -               |
| 19.3827 | 15700 | 0.0           | -               |
| 19.4444 | 15750 | 0.0           | -               |
| 19.5062 | 15800 | 0.0           | -               |
| 19.5679 | 15850 | 0.0           | -               |
| 19.6296 | 15900 | 0.0           | -               |
| 19.6914 | 15950 | 0.0           | -               |
| 19.7531 | 16000 | 0.0           | -               |
| 19.8148 | 16050 | 0.0           | -               |
| 19.8765 | 16100 | 0.0           | -               |
| 19.9383 | 16150 | 0.0           | -               |
| 20.0    | 16200 | 0.0           | -               |
| 20.0617 | 16250 | 0.0           | -               |
| 20.1235 | 16300 | 0.0           | -               |
| 20.1852 | 16350 | 0.0           | -               |
| 20.2469 | 16400 | 0.0           | -               |
| 20.3086 | 16450 | 0.0           | -               |
| 20.3704 | 16500 | 0.0           | -               |
| 20.4321 | 16550 | 0.0           | -               |
| 20.4938 | 16600 | 0.0           | -               |
| 20.5556 | 16650 | 0.0           | -               |
| 20.6173 | 16700 | 0.0           | -               |
| 20.6790 | 16750 | 0.0           | -               |
| 20.7407 | 16800 | 0.0           | -               |
| 20.8025 | 16850 | 0.0           | -               |
| 20.8642 | 16900 | 0.0           | -               |
| 20.9259 | 16950 | 0.0           | -               |
| 20.9877 | 17000 | 0.0           | -               |
| 21.0494 | 17050 | 0.0           | -               |
| 21.1111 | 17100 | 0.0           | -               |
| 21.1728 | 17150 | 0.0           | -               |
| 21.2346 | 17200 | 0.0           | -               |
| 21.2963 | 17250 | 0.0           | -               |
| 21.3580 | 17300 | 0.0           | -               |
| 21.4198 | 17350 | 0.0           | -               |
| 21.4815 | 17400 | 0.0           | -               |
| 21.5432 | 17450 | 0.0           | -               |
| 21.6049 | 17500 | 0.0           | -               |
| 21.6667 | 17550 | 0.0           | -               |
| 21.7284 | 17600 | 0.0           | -               |
| 21.7901 | 17650 | 0.0           | -               |
| 21.8519 | 17700 | 0.0           | -               |
| 21.9136 | 17750 | 0.0           | -               |
| 21.9753 | 17800 | 0.0           | -               |
| 22.0370 | 17850 | 0.0           | -               |
| 22.0988 | 17900 | 0.0           | -               |
| 22.1605 | 17950 | 0.0           | -               |
| 22.2222 | 18000 | 0.0           | -               |
| 22.2840 | 18050 | 0.0           | -               |
| 22.3457 | 18100 | 0.0           | -               |
| 22.4074 | 18150 | 0.0           | -               |
| 22.4691 | 18200 | 0.0           | -               |
| 22.5309 | 18250 | 0.0           | -               |
| 22.5926 | 18300 | 0.0           | -               |
| 22.6543 | 18350 | 0.0           | -               |
| 22.7160 | 18400 | 0.0           | -               |
| 22.7778 | 18450 | 0.0           | -               |
| 22.8395 | 18500 | 0.0           | -               |
| 22.9012 | 18550 | 0.0           | -               |
| 22.9630 | 18600 | 0.0           | -               |
| 23.0247 | 18650 | 0.0           | -               |
| 23.0864 | 18700 | 0.0           | -               |
| 23.1481 | 18750 | 0.0           | -               |
| 23.2099 | 18800 | 0.0           | -               |
| 23.2716 | 18850 | 0.0           | -               |
| 23.3333 | 18900 | 0.0           | -               |
| 23.3951 | 18950 | 0.0           | -               |
| 23.4568 | 19000 | 0.0           | -               |
| 23.5185 | 19050 | 0.0           | -               |
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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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