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: AHC 프라임 엑스퍼트 EX인텐스 크림 50ml  (#M)위메프 > 뷰티 > 스킨케어 > 크림 > 수분크림 위메프 > 뷰티 > 스킨케어
    > 크림 > 아이크림
- text: 망고씨드 보습 토너 3개 MinSellAmount (#M)화장품/향수>스킨케어>스킨/토너 Gmarket > 뷰티 > 화장품/향수 >
    스킨케어 > 스킨/토너
- text: 1+1 리르 아이래쉬 에센스 골드/속눈썹 영양제 아이래쉬골드2개 (#M)SSG.COM/메이크업/아이메이크업/마스카라 ssg > 뷰티
    > 메이크업 > 아이메이크업 > 마스카라
- text: 이니스프리 그린티 히아루론산 스킨 170ml  (#M)11st>스킨케어>스킨/토너>스킨/토너 11st > 뷰티 > 스킨케어 > 스킨/토너
- text: (신세계강남점) 알뜰쇼핑 프레쉬 콤부차 페이셜 트리트먼트 에센스 250ml 세트 1.블랙티 콤부차 페이셜 트리트먼트 에센스 250ml
    (#M)화장품/향수>스킨케어>에센스/세럼 Gmarket > 뷰티 > 화장품/향수 > 스킨케어 > 에센스/세럼
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: 0.856425702811245
      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:** 12 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                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                               |
|:------|:---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|
| 10    | <ul><li>'아이오페 바이오 컨디셔닝 에센스 외 14 더마 리페어 시카크림 50ml_선택완료 화장품/향수>남성화장품>남성선케어;화장품/향수>이미용소품>기타이미용소품;(#M)화장품/향수>스킨케어>에센스/세럼 Gmarket > 뷰티 > 화장품/향수 > 스킨케어'</li><li>'메디필 바이오 인텐스 글루타치온 화이트 크림 50g  (#M)11st>스킨케어>화이트닝크림>화이트닝크림 11st > 뷰티 > 스킨케어 > 화이트닝크림 > 화이트닝크림'</li><li>'(현대Hmall)[참존] 디에이지 레드-애디션 콘트롤크림 대용량 180MLX5개 콘트롤크림 위메프 > 뷰티 > 스킨케어 > 팩/마스크;위메프 > 뷰티 > 스킨케어 > 크림;위메프 > 뷰티 > 선케어 > 선크림/선블록;위메프 > 뷰티 > 선케어 > 선크림/선블록 > 선크림/선블록;위메프 > 뷰티 > 스킨케어 > 팩/마스크 > 코팩;위메프 > 뷰티 > 클렌징/필링 > 클렌징 > 클렌징폼;위메프 > 뷰티 > 스킨케어 > 팩/마스크 > 아이패치;위메프 > 뷰티 > 스킨케어 > 앰플/에센스/세럼 > 에센스;위메프 > 뷰티 > 스킨케어 > 스킨/토너 > 스킨/토너;(#M)위메프 > 뷰티 > 클렌징/필링 > 필링젤/스크럽 > 필링젤/스크럽 위메프 > 뷰티 > 클렌징/필링 > 필링젤/스크럽 > 필링젤/스크럽'</li></ul> |
| 8     | <ul><li>'CNP 차앤박 안티블레미쉬 스팟 패치 5매입  화장품|미용>스킨케어>모공케어>팩/마스크;(#M)홈>화장품/미용>스킨케어>모공케어>팩/마스크 HMALL > 뷰티 > 스킨케어 > 스크럽/필링'</li><li>'[SNP] 골드 콜라겐 아이 패치 60매  (#M)11st>스킨케어>아이크림>아이크림 11st > 뷰티 > 스킨케어 > 아이크림'</li><li>'퓨어덤 골드 에너지 하이드로겔 아이패치 60개입 × 2개 쿠팡 홈>뷰티>스킨케어>마스크/팩>코팩/기타패치>아이 패치;쿠팡 홈>뷰티>스킨케어>마스크/팩>패치/코팩>기타패치;Coupang > 뷰티 > 스킨케어 > 마스크/팩;(#M)쿠팡 홈>뷰티>스킨케어>마스크/팩>패치/코팩>아이 패치 Coupang > 뷰티 > 스킨케어 > 마스크/팩 > 패치/코팩 > 아이 패치'</li></ul>                                                                                                                                                                                                                                                     |
| 1     | <ul><li>'코스노리 롱 액티브 아이래쉬 세럼 속눈썹 영양제 9g × 1개 (#M)쿠팡 홈>뷰티>메이크업>아이 메이크업>마스카라 Coupang > 뷰티 > 로드샵 > 메이크업'</li><li>'클리오 킬래쉬 수퍼프루프 마스카라 롱컬링 볼륨 매끈 최신제조 001 롱컬링 (#M)홈>전체상품 Naverstore > 화장품/미용 > 색조메이크업 > 마스카라'</li><li>'키스미 히로인 메이크 아이래쉬 세럼 속눈썹영양제 1+1 선택/아이래쉬세럼 2개 (K321A)(K321A) (#M)쿠팡 홈>뷰티>메이크업>아이 메이크업>마스카라 Coupang > 뷰티 > 메이크업 > 아이 메이크업 > 마스카라'</li></ul>                                                                                                                                                                                                                                                                                                                              |
| 6     | <ul><li>'미샤 NEW 수퍼아쿠아 울트라 히알론 2종 세트  LotteOn > 뷰티 > 남성화장품 > 남성화장품세트 LotteOn > 뷰티 > 남성화장품 > 남성화장품세트'</li><li>'[신제품샘플증정][6빅딜]클리어로션+피테라에센스 230ml세트  LotteOn > 뷰티 > 명품화장품 > 스킨케어 LotteOn > 뷰티 > 스킨케어 > 화장품세트'</li><li>'라끄베르 리블라섬 2.5종 기획세트 MinSellAmount (#M)화장품/향수>스킨케어>스킨케어세트 Gmarket > 뷰티 > 화장품/향수 > 스킨케어 > 스킨케어세트'</li></ul>                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                           |
| 5     | <ul><li>'[라벨영] 쇼킹 블랙티트리 토너 [00001] 01. 블랙티트리 토너 (#M)11st>헤어케어>헤어클리닉세트>헤어클리닉세트 11st > 뷰티 > 헤어케어 > 헤어클리닉세트'</li><li>'이니스프리 브라이트닝 포어 스킨 150ml MinSellAmount 화장품/향수>로드샵브랜드>스킨/로션;(#M)화장품/향수>스킨케어>스킨케어세트 Gmarket > 뷰티 > 화장품/향수 > 스킨케어 > 스킨케어세트'</li><li>'아벤느 젠틀 토닝 로션 200ml 여행용 100ml x 2개 홈>화장품/미용>스킨케어>로션;홈>스킨케어>에센스;홈>전체상품;(#M)홈>스킨케어>스킨토너 Naverstore > 화장품/미용 > 스킨케어 > 스킨/토너'</li></ul>                                                                                                                                                                                                                                                                                                 |
| 9     | <ul><li>'NIB 오리진스 OriginsPLANTSCRIPTION 안티 에이징 파워 세럼 .91oz./27ml 풀 사이즈  LotteOn > 뷰티 > 남성화장품 > 클렌징 LotteOn > 뷰티 > 남성화장품 > 클렌징'</li><li>'[기획]빈티지 싱글 익스트렉트 에센스 150ml  ssg > 뷰티 > 스킨케어 > 스킨케어세트 ssg > 뷰티 > 스킨케어 > 스킨케어세트'</li><li>'일리윤 프로바이오틱스(에센스/크림/시카밤/여성청결제/마스크팩 01_프로 바이오틱스 레드니스 릴리프 에센스드롭 200ml (#M)GSSHOP>뷰티>스킨케어>크림 GSSHOP > 뷰티 > 스킨케어 > 크림'</li></ul>                                                                                                                                                                                                                                                                                                                            |
| 4     | <ul><li>'가히 김고은 초간단 멀티밤 주름 미백 선케어 6. 가히 하이라이터 (#M)쿠팡 홈>뷰티>스킨케어>선케어/태닝>선케어>선스틱 Coupang > 뷰티 > 스킨케어 > 선케어/태닝 > 선케어 > 선스틱'</li><li>'[4+1] 데생 UV아쿠아 멀티밤 선스틱[4]+데생 하이라이터[1]  LotteOn > 뷰티 > 스킨케어 > 선케어 > 선스틱/밤 LotteOn > 뷰티 > 스킨케어 > 선케어 > 선스틱/밤'</li><li>'가히 멀티밤 + 가히 하이라이터 1세트 LotteOn > 뷰티 > 남성화장품 > 스킨 LotteOn > 뷰티 > 남성화장품 > 스킨'</li></ul>                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                             |
| 0     | <ul><li>'바이오 리프팅 넥크림 50ml  LotteOn > 뷰티 > 명품화장품 > 스킨케어 > 크림 LotteOn > 뷰티 > 명품화장품 > 스킨케어 > 크림'</li><li>'[AK PLAZA][클라랑스] NEW 엑스트라 퍼밍 넥 크림 75ml 80056458 §1075185169§ (#M)11st>스킨케어>화이트닝크림>화이트닝크림 11st > 뷰티 > 스킨케어 > 화이트닝크림 > 화이트닝크림'</li><li>'클라란스넥크림 클라랑스 엑스트라 퍼밍 넥 앤 데콜테 케어 75mL  (#M)화장품/미용>스킨케어>넥케어 AD > Naverstore > 화장품/미용 > 스킨케어 > 넥케어'</li></ul>                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                |
| 7     | <ul><li>'퓨처 솔루션 LX 아이 앤 립 컨투어 리제너레이팅 크림 E 17ml  LotteOn > 뷰티 > 스킨케어 > 아이케어 LotteOn > 뷰티 > 럭셔리 스킨케어 > 아이케어/넥케어'</li><li>'Origins A Perfect World Age Defense White Tea Eye Cream SPF 20 Travel Size 017 oz One Color_One Size (#M)SSG.COM/스킨케어/아이크림 ssg > 뷰티 > 스킨케어 > 아이크림'</li><li>'AHC 퓨어 레스큐 리얼 아이크림 포페이스 30ml 옵션선택_001_01 세트 (#M)뷰티>화장품/향수>스킨케어>아이크림 CJmall > 뷰티 > 화장품/향수 > 스킨케어 > 아이크림'</li></ul>                                                                                                                                                                                                                                                                                  |
| 11    | <ul><li>'[라벨영] 쇼킹오일 2탄 [00001] 01. 쇼킹오일 1개 (#M)11st>헤어케어>헤어클리닉세트>헤어클리닉세트 11st > 뷰티 > 헤어케어 > 헤어클리닉세트'</li><li>'달팡 - 에센셜 오일 엘릭서 베티버 아로마틱 케어 스트레스 렐리프 디톡스 15ml/0.5oz ssg > 뷰티 > 스킨케어 > 로션 ssg > 뷰티 > 스킨케어 > 로션'</li><li>'BIOTHERM BLUE THERAPY SERUM-IN-OIL NIGHT FOR WOMEN, 1.69 OUNCE 기본 (#M)홈>화장품/미용>남성화장품>로션 Naverstore > 화장품/미용 > 남성화장품 > 로션'</li></ul>                                                                                                                                                                                                                                                                                                                              |
| 3     | <ul><li>'아쿠아 디 콜로니아-친칸타+스프레이+유리공병  LotteOn > 뷰티 > 명품화장품 > 향수/디퓨저 > 공용향수 LotteOn > 뷰티 > 향수 > 남녀공용향수'</li><li>'네이처리퍼블릭 수딩 앤 모이스처 알로에베 92% 수딩젤 미스트 3개 3개 (#M)쿠팡 홈>뷰티>스킨케어>미스트 Coupang > 뷰티 > 로드샵 > 스킨케어 > 미스트'</li><li>'[참존] 참존 알로에 수딩 미스트 160ML 2개  (#M)GSSHOP>뷰티>바디케어>바디미스트 GSSHOP > 뷰티 > 바디케어 > 바디미스트'</li></ul>                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                       |
| 2     | <ul><li>'더랩바이블랑두 올리고 히알루론산 카밍 로션 150ml  홈>스킨케어>에센스;(#M)홈>전체상품 Naverstore > 화장품/미용 > 스킨케어 > 로션'</li><li>'비욘드 딥 모이스처 허니에멀전1L (대용량)  (#M)쿠팡 홈>뷰티>바디>바디로션/크림>바디로션 Coupang > 뷰티 > 로드샵 > 바디 > 바디로션/크림 > 바디로션'</li><li>'김정문알로에 큐어 수딩 에멀젼2개 2x미니(2)  ssg > 뷰티 > 스킨케어 > 로션 ssg > 뷰티 > 스킨케어 > 로션'</li></ul>                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                      |

## Evaluation

### Metrics
| Label   | Accuracy |
|:--------|:---------|
| **all** | 0.8564   |

## 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_bt8_test_flat_top_cate")
# Run inference
preds = model("이니스프리 그린티 히아루론산 스킨 170ml  (#M)11st>스킨케어>스킨/토너>스킨/토너 11st > 뷰티 > 스킨케어 > 스킨/토너")
```

<!--
### 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  | 21.3533 | 91  |

| 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    | 50                    |
| 11    | 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 |
|:-------:|:-----:|:-------------:|:---------------:|
| 0.0011  | 1     | 0.4885        | -               |
| 0.0533  | 50    | 0.4311        | -               |
| 0.1066  | 100   | 0.4411        | -               |
| 0.1599  | 150   | 0.4294        | -               |
| 0.2132  | 200   | 0.4077        | -               |
| 0.2665  | 250   | 0.3743        | -               |
| 0.3198  | 300   | 0.3641        | -               |
| 0.3731  | 350   | 0.3248        | -               |
| 0.4264  | 400   | 0.2792        | -               |
| 0.4797  | 450   | 0.2499        | -               |
| 0.5330  | 500   | 0.2344        | -               |
| 0.5864  | 550   | 0.2272        | -               |
| 0.6397  | 600   | 0.2236        | -               |
| 0.6930  | 650   | 0.2168        | -               |
| 0.7463  | 700   | 0.2108        | -               |
| 0.7996  | 750   | 0.2072        | -               |
| 0.8529  | 800   | 0.2057        | -               |
| 0.9062  | 850   | 0.191         | -               |
| 0.9595  | 900   | 0.1806        | -               |
| 1.0128  | 950   | 0.1731        | -               |
| 1.0661  | 1000  | 0.1661        | -               |
| 1.1194  | 1050  | 0.1631        | -               |
| 1.1727  | 1100  | 0.1562        | -               |
| 1.2260  | 1150  | 0.1464        | -               |
| 1.2793  | 1200  | 0.1406        | -               |
| 1.3326  | 1250  | 0.1304        | -               |
| 1.3859  | 1300  | 0.1298        | -               |
| 1.4392  | 1350  | 0.116         | -               |
| 1.4925  | 1400  | 0.1034        | -               |
| 1.5458  | 1450  | 0.0993        | -               |
| 1.5991  | 1500  | 0.0909        | -               |
| 1.6525  | 1550  | 0.0882        | -               |
| 1.7058  | 1600  | 0.0868        | -               |
| 1.7591  | 1650  | 0.0808        | -               |
| 1.8124  | 1700  | 0.0752        | -               |
| 1.8657  | 1750  | 0.0717        | -               |
| 1.9190  | 1800  | 0.0652        | -               |
| 1.9723  | 1850  | 0.0637        | -               |
| 2.0256  | 1900  | 0.0638        | -               |
| 2.0789  | 1950  | 0.06          | -               |
| 2.1322  | 2000  | 0.0565        | -               |
| 2.1855  | 2050  | 0.0513        | -               |
| 2.2388  | 2100  | 0.0466        | -               |
| 2.2921  | 2150  | 0.0435        | -               |
| 2.3454  | 2200  | 0.0413        | -               |
| 2.3987  | 2250  | 0.0358        | -               |
| 2.4520  | 2300  | 0.0332        | -               |
| 2.5053  | 2350  | 0.0299        | -               |
| 2.5586  | 2400  | 0.0273        | -               |
| 2.6119  | 2450  | 0.022         | -               |
| 2.6652  | 2500  | 0.0232        | -               |
| 2.7186  | 2550  | 0.0235        | -               |
| 2.7719  | 2600  | 0.0258        | -               |
| 2.8252  | 2650  | 0.0218        | -               |
| 2.8785  | 2700  | 0.0228        | -               |
| 2.9318  | 2750  | 0.0237        | -               |
| 2.9851  | 2800  | 0.0205        | -               |
| 3.0384  | 2850  | 0.0178        | -               |
| 3.0917  | 2900  | 0.0191        | -               |
| 3.1450  | 2950  | 0.018         | -               |
| 3.1983  | 3000  | 0.0149        | -               |
| 3.2516  | 3050  | 0.0087        | -               |
| 3.3049  | 3100  | 0.0079        | -               |
| 3.3582  | 3150  | 0.0072        | -               |
| 3.4115  | 3200  | 0.0072        | -               |
| 3.4648  | 3250  | 0.0073        | -               |
| 3.5181  | 3300  | 0.0069        | -               |
| 3.5714  | 3350  | 0.0064        | -               |
| 3.6247  | 3400  | 0.0073        | -               |
| 3.6780  | 3450  | 0.0069        | -               |
| 3.7313  | 3500  | 0.0092        | -               |
| 3.7846  | 3550  | 0.0068        | -               |
| 3.8380  | 3600  | 0.007         | -               |
| 3.8913  | 3650  | 0.0072        | -               |
| 3.9446  | 3700  | 0.0092        | -               |
| 3.9979  | 3750  | 0.0077        | -               |
| 4.0512  | 3800  | 0.0073        | -               |
| 4.1045  | 3850  | 0.0074        | -               |
| 4.1578  | 3900  | 0.0071        | -               |
| 4.2111  | 3950  | 0.0065        | -               |
| 4.2644  | 4000  | 0.0074        | -               |
| 4.3177  | 4050  | 0.0093        | -               |
| 4.3710  | 4100  | 0.0086        | -               |
| 4.4243  | 4150  | 0.0056        | -               |
| 4.4776  | 4200  | 0.0066        | -               |
| 4.5309  | 4250  | 0.0068        | -               |
| 4.5842  | 4300  | 0.0048        | -               |
| 4.6375  | 4350  | 0.0031        | -               |
| 4.6908  | 4400  | 0.0025        | -               |
| 4.7441  | 4450  | 0.0018        | -               |
| 4.7974  | 4500  | 0.0014        | -               |
| 4.8507  | 4550  | 0.0014        | -               |
| 4.9041  | 4600  | 0.0012        | -               |
| 4.9574  | 4650  | 0.004         | -               |
| 5.0107  | 4700  | 0.0052        | -               |
| 5.0640  | 4750  | 0.0053        | -               |
| 5.1173  | 4800  | 0.0076        | -               |
| 5.1706  | 4850  | 0.0086        | -               |
| 5.2239  | 4900  | 0.0078        | -               |
| 5.2772  | 4950  | 0.0066        | -               |
| 5.3305  | 5000  | 0.0059        | -               |
| 5.3838  | 5050  | 0.007         | -               |
| 5.4371  | 5100  | 0.0025        | -               |
| 5.4904  | 5150  | 0.0002        | -               |
| 5.5437  | 5200  | 0.0001        | -               |
| 5.5970  | 5250  | 0.0001        | -               |
| 5.6503  | 5300  | 0.0001        | -               |
| 5.7036  | 5350  | 0.0003        | -               |
| 5.7569  | 5400  | 0.0001        | -               |
| 5.8102  | 5450  | 0.0           | -               |
| 5.8635  | 5500  | 0.0           | -               |
| 5.9168  | 5550  | 0.0001        | -               |
| 5.9701  | 5600  | 0.0002        | -               |
| 6.0235  | 5650  | 0.0008        | -               |
| 6.0768  | 5700  | 0.0018        | -               |
| 6.1301  | 5750  | 0.0009        | -               |
| 6.1834  | 5800  | 0.0001        | -               |
| 6.2367  | 5850  | 0.0001        | -               |
| 6.2900  | 5900  | 0.0           | -               |
| 6.3433  | 5950  | 0.0           | -               |
| 6.3966  | 6000  | 0.0           | -               |
| 6.4499  | 6050  | 0.0           | -               |
| 6.5032  | 6100  | 0.0           | -               |
| 6.5565  | 6150  | 0.0           | -               |
| 6.6098  | 6200  | 0.0           | -               |
| 6.6631  | 6250  | 0.0           | -               |
| 6.7164  | 6300  | 0.0           | -               |
| 6.7697  | 6350  | 0.0           | -               |
| 6.8230  | 6400  | 0.0           | -               |
| 6.8763  | 6450  | 0.0           | -               |
| 6.9296  | 6500  | 0.0           | -               |
| 6.9829  | 6550  | 0.0           | -               |
| 7.0362  | 6600  | 0.0           | -               |
| 7.0896  | 6650  | 0.0           | -               |
| 7.1429  | 6700  | 0.0           | -               |
| 7.1962  | 6750  | 0.0           | -               |
| 7.2495  | 6800  | 0.0002        | -               |
| 7.3028  | 6850  | 0.0           | -               |
| 7.3561  | 6900  | 0.0           | -               |
| 7.4094  | 6950  | 0.0           | -               |
| 7.4627  | 7000  | 0.0           | -               |
| 7.5160  | 7050  | 0.0           | -               |
| 7.5693  | 7100  | 0.0           | -               |
| 7.6226  | 7150  | 0.0           | -               |
| 7.6759  | 7200  | 0.0           | -               |
| 7.7292  | 7250  | 0.0           | -               |
| 7.7825  | 7300  | 0.0           | -               |
| 7.8358  | 7350  | 0.0           | -               |
| 7.8891  | 7400  | 0.0           | -               |
| 7.9424  | 7450  | 0.0           | -               |
| 7.9957  | 7500  | 0.0           | -               |
| 8.0490  | 7550  | 0.0           | -               |
| 8.1023  | 7600  | 0.0           | -               |
| 8.1557  | 7650  | 0.0           | -               |
| 8.2090  | 7700  | 0.0           | -               |
| 8.2623  | 7750  | 0.0           | -               |
| 8.3156  | 7800  | 0.0           | -               |
| 8.3689  | 7850  | 0.0           | -               |
| 8.4222  | 7900  | 0.0           | -               |
| 8.4755  | 7950  | 0.0           | -               |
| 8.5288  | 8000  | 0.0           | -               |
| 8.5821  | 8050  | 0.0           | -               |
| 8.6354  | 8100  | 0.0           | -               |
| 8.6887  | 8150  | 0.0008        | -               |
| 8.7420  | 8200  | 0.0043        | -               |
| 8.7953  | 8250  | 0.0055        | -               |
| 8.8486  | 8300  | 0.0028        | -               |
| 8.9019  | 8350  | 0.0021        | -               |
| 8.9552  | 8400  | 0.0012        | -               |
| 9.0085  | 8450  | 0.0006        | -               |
| 9.0618  | 8500  | 0.0           | -               |
| 9.1151  | 8550  | 0.0001        | -               |
| 9.1684  | 8600  | 0.0           | -               |
| 9.2217  | 8650  | 0.0002        | -               |
| 9.2751  | 8700  | 0.0001        | -               |
| 9.3284  | 8750  | 0.0           | -               |
| 9.3817  | 8800  | 0.0001        | -               |
| 9.4350  | 8850  | 0.0001        | -               |
| 9.4883  | 8900  | 0.0           | -               |
| 9.5416  | 8950  | 0.001         | -               |
| 9.5949  | 9000  | 0.0004        | -               |
| 9.6482  | 9050  | 0.0002        | -               |
| 9.7015  | 9100  | 0.0           | -               |
| 9.7548  | 9150  | 0.0           | -               |
| 9.8081  | 9200  | 0.0           | -               |
| 9.8614  | 9250  | 0.0           | -               |
| 9.9147  | 9300  | 0.0           | -               |
| 9.9680  | 9350  | 0.0           | -               |
| 10.0213 | 9400  | 0.0           | -               |
| 10.0746 | 9450  | 0.0           | -               |
| 10.1279 | 9500  | 0.0001        | -               |
| 10.1812 | 9550  | 0.0           | -               |
| 10.2345 | 9600  | 0.0           | -               |
| 10.2878 | 9650  | 0.0           | -               |
| 10.3412 | 9700  | 0.0           | -               |
| 10.3945 | 9750  | 0.0           | -               |
| 10.4478 | 9800  | 0.0           | -               |
| 10.5011 | 9850  | 0.0           | -               |
| 10.5544 | 9900  | 0.0           | -               |
| 10.6077 | 9950  | 0.0002        | -               |
| 10.6610 | 10000 | 0.0           | -               |
| 10.7143 | 10050 | 0.0           | -               |
| 10.7676 | 10100 | 0.0           | -               |
| 10.8209 | 10150 | 0.0           | -               |
| 10.8742 | 10200 | 0.0           | -               |
| 10.9275 | 10250 | 0.0           | -               |
| 10.9808 | 10300 | 0.0           | -               |
| 11.0341 | 10350 | 0.0           | -               |
| 11.0874 | 10400 | 0.0           | -               |
| 11.1407 | 10450 | 0.0           | -               |
| 11.1940 | 10500 | 0.0           | -               |
| 11.2473 | 10550 | 0.0           | -               |
| 11.3006 | 10600 | 0.0           | -               |
| 11.3539 | 10650 | 0.0           | -               |
| 11.4072 | 10700 | 0.0           | -               |
| 11.4606 | 10750 | 0.0           | -               |
| 11.5139 | 10800 | 0.0002        | -               |
| 11.5672 | 10850 | 0.0           | -               |
| 11.6205 | 10900 | 0.0           | -               |
| 11.6738 | 10950 | 0.0           | -               |
| 11.7271 | 11000 | 0.0           | -               |
| 11.7804 | 11050 | 0.0           | -               |
| 11.8337 | 11100 | 0.0           | -               |
| 11.8870 | 11150 | 0.0           | -               |
| 11.9403 | 11200 | 0.0           | -               |
| 11.9936 | 11250 | 0.0           | -               |
| 12.0469 | 11300 | 0.0           | -               |
| 12.1002 | 11350 | 0.0           | -               |
| 12.1535 | 11400 | 0.0           | -               |
| 12.2068 | 11450 | 0.0           | -               |
| 12.2601 | 11500 | 0.0           | -               |
| 12.3134 | 11550 | 0.0           | -               |
| 12.3667 | 11600 | 0.0           | -               |
| 12.4200 | 11650 | 0.0           | -               |
| 12.4733 | 11700 | 0.0           | -               |
| 12.5267 | 11750 | 0.0           | -               |
| 12.5800 | 11800 | 0.0           | -               |
| 12.6333 | 11850 | 0.0           | -               |
| 12.6866 | 11900 | 0.0006        | -               |
| 12.7399 | 11950 | 0.0006        | -               |
| 12.7932 | 12000 | 0.0009        | -               |
| 12.8465 | 12050 | 0.0023        | -               |
| 12.8998 | 12100 | 0.0027        | -               |
| 12.9531 | 12150 | 0.0019        | -               |
| 13.0064 | 12200 | 0.0009        | -               |
| 13.0597 | 12250 | 0.0011        | -               |
| 13.1130 | 12300 | 0.0019        | -               |
| 13.1663 | 12350 | 0.0006        | -               |
| 13.2196 | 12400 | 0.0003        | -               |
| 13.2729 | 12450 | 0.0001        | -               |
| 13.3262 | 12500 | 0.0001        | -               |
| 13.3795 | 12550 | 0.0003        | -               |
| 13.4328 | 12600 | 0.0007        | -               |
| 13.4861 | 12650 | 0.0002        | -               |
| 13.5394 | 12700 | 0.0           | -               |
| 13.5928 | 12750 | 0.0           | -               |
| 13.6461 | 12800 | 0.0           | -               |
| 13.6994 | 12850 | 0.0           | -               |
| 13.7527 | 12900 | 0.0           | -               |
| 13.8060 | 12950 | 0.0           | -               |
| 13.8593 | 13000 | 0.0           | -               |
| 13.9126 | 13050 | 0.0           | -               |
| 13.9659 | 13100 | 0.0           | -               |
| 14.0192 | 13150 | 0.0           | -               |
| 14.0725 | 13200 | 0.0002        | -               |
| 14.1258 | 13250 | 0.0           | -               |
| 14.1791 | 13300 | 0.0           | -               |
| 14.2324 | 13350 | 0.0           | -               |
| 14.2857 | 13400 | 0.0           | -               |
| 14.3390 | 13450 | 0.0011        | -               |
| 14.3923 | 13500 | 0.0004        | -               |
| 14.4456 | 13550 | 0.0002        | -               |
| 14.4989 | 13600 | 0.0           | -               |
| 14.5522 | 13650 | 0.0           | -               |
| 14.6055 | 13700 | 0.0           | -               |
| 14.6588 | 13750 | 0.0           | -               |
| 14.7122 | 13800 | 0.0           | -               |
| 14.7655 | 13850 | 0.0           | -               |
| 14.8188 | 13900 | 0.0           | -               |
| 14.8721 | 13950 | 0.0           | -               |
| 14.9254 | 14000 | 0.0           | -               |
| 14.9787 | 14050 | 0.0           | -               |
| 15.0320 | 14100 | 0.0           | -               |
| 15.0853 | 14150 | 0.0008        | -               |
| 15.1386 | 14200 | 0.0008        | -               |
| 15.1919 | 14250 | 0.0001        | -               |
| 15.2452 | 14300 | 0.0           | -               |
| 15.2985 | 14350 | 0.0           | -               |
| 15.3518 | 14400 | 0.0           | -               |
| 15.4051 | 14450 | 0.0           | -               |
| 15.4584 | 14500 | 0.0           | -               |
| 15.5117 | 14550 | 0.0           | -               |
| 15.5650 | 14600 | 0.0           | -               |
| 15.6183 | 14650 | 0.0           | -               |
| 15.6716 | 14700 | 0.0           | -               |
| 15.7249 | 14750 | 0.0           | -               |
| 15.7783 | 14800 | 0.0           | -               |
| 15.8316 | 14850 | 0.0           | -               |
| 15.8849 | 14900 | 0.0           | -               |
| 15.9382 | 14950 | 0.0           | -               |
| 15.9915 | 15000 | 0.0           | -               |
| 16.0448 | 15050 | 0.0           | -               |
| 16.0981 | 15100 | 0.0           | -               |
| 16.1514 | 15150 | 0.0           | -               |
| 16.2047 | 15200 | 0.0           | -               |
| 16.2580 | 15250 | 0.0           | -               |
| 16.3113 | 15300 | 0.0           | -               |
| 16.3646 | 15350 | 0.0           | -               |
| 16.4179 | 15400 | 0.0           | -               |
| 16.4712 | 15450 | 0.0           | -               |
| 16.5245 | 15500 | 0.0           | -               |
| 16.5778 | 15550 | 0.0           | -               |
| 16.6311 | 15600 | 0.0           | -               |
| 16.6844 | 15650 | 0.0           | -               |
| 16.7377 | 15700 | 0.0           | -               |
| 16.7910 | 15750 | 0.0           | -               |
| 16.8443 | 15800 | 0.0           | -               |
| 16.8977 | 15850 | 0.0           | -               |
| 16.9510 | 15900 | 0.0           | -               |
| 17.0043 | 15950 | 0.0           | -               |
| 17.0576 | 16000 | 0.0           | -               |
| 17.1109 | 16050 | 0.0           | -               |
| 17.1642 | 16100 | 0.0           | -               |
| 17.2175 | 16150 | 0.0           | -               |
| 17.2708 | 16200 | 0.0           | -               |
| 17.3241 | 16250 | 0.0           | -               |
| 17.3774 | 16300 | 0.0           | -               |
| 17.4307 | 16350 | 0.0           | -               |
| 17.4840 | 16400 | 0.0           | -               |
| 17.5373 | 16450 | 0.0004        | -               |
| 17.5906 | 16500 | 0.0001        | -               |
| 17.6439 | 16550 | 0.0           | -               |
| 17.6972 | 16600 | 0.0002        | -               |
| 17.7505 | 16650 | 0.0           | -               |
| 17.8038 | 16700 | 0.0           | -               |
| 17.8571 | 16750 | 0.0           | -               |
| 17.9104 | 16800 | 0.0           | -               |
| 17.9638 | 16850 | 0.0002        | -               |
| 18.0171 | 16900 | 0.0           | -               |
| 18.0704 | 16950 | 0.0           | -               |
| 18.1237 | 17000 | 0.0           | -               |
| 18.1770 | 17050 | 0.0           | -               |
| 18.2303 | 17100 | 0.0           | -               |
| 18.2836 | 17150 | 0.0           | -               |
| 18.3369 | 17200 | 0.0           | -               |
| 18.3902 | 17250 | 0.0           | -               |
| 18.4435 | 17300 | 0.0           | -               |
| 18.4968 | 17350 | 0.0           | -               |
| 18.5501 | 17400 | 0.0           | -               |
| 18.6034 | 17450 | 0.0           | -               |
| 18.6567 | 17500 | 0.0           | -               |
| 18.7100 | 17550 | 0.0           | -               |
| 18.7633 | 17600 | 0.0           | -               |
| 18.8166 | 17650 | 0.0           | -               |
| 18.8699 | 17700 | 0.0001        | -               |
| 18.9232 | 17750 | 0.0005        | -               |
| 18.9765 | 17800 | 0.0003        | -               |
| 19.0299 | 17850 | 0.0           | -               |
| 19.0832 | 17900 | 0.0           | -               |
| 19.1365 | 17950 | 0.0           | -               |
| 19.1898 | 18000 | 0.0           | -               |
| 19.2431 | 18050 | 0.0001        | -               |
| 19.2964 | 18100 | 0.0001        | -               |
| 19.3497 | 18150 | 0.0004        | -               |
| 19.4030 | 18200 | 0.0           | -               |
| 19.4563 | 18250 | 0.0           | -               |
| 19.5096 | 18300 | 0.0           | -               |
| 19.5629 | 18350 | 0.0           | -               |
| 19.6162 | 18400 | 0.0           | -               |
| 19.6695 | 18450 | 0.0           | -               |
| 19.7228 | 18500 | 0.0003        | -               |
| 19.7761 | 18550 | 0.0           | -               |
| 19.8294 | 18600 | 0.0001        | -               |
| 19.8827 | 18650 | 0.0           | -               |
| 19.9360 | 18700 | 0.0           | -               |
| 19.9893 | 18750 | 0.0           | -               |
| 20.0426 | 18800 | 0.0           | -               |
| 20.0959 | 18850 | 0.0           | -               |
| 20.1493 | 18900 | 0.0003        | -               |
| 20.2026 | 18950 | 0.0009        | -               |
| 20.2559 | 19000 | 0.0           | -               |
| 20.3092 | 19050 | 0.0004        | -               |
| 20.3625 | 19100 | 0.0002        | -               |
| 20.4158 | 19150 | 0.0           | -               |
| 20.4691 | 19200 | 0.0           | -               |
| 20.5224 | 19250 | 0.0002        | -               |
| 20.5757 | 19300 | 0.0002        | -               |
| 20.6290 | 19350 | 0.0           | -               |
| 20.6823 | 19400 | 0.0           | -               |
| 20.7356 | 19450 | 0.0           | -               |
| 20.7889 | 19500 | 0.0           | -               |
| 20.8422 | 19550 | 0.0           | -               |
| 20.8955 | 19600 | 0.0           | -               |
| 20.9488 | 19650 | 0.0           | -               |
| 21.0021 | 19700 | 0.0           | -               |
| 21.0554 | 19750 | 0.0           | -               |
| 21.1087 | 19800 | 0.0           | -               |
| 21.1620 | 19850 | 0.0           | -               |
| 21.2154 | 19900 | 0.0           | -               |
| 21.2687 | 19950 | 0.0           | -               |
| 21.3220 | 20000 | 0.0           | -               |
| 21.3753 | 20050 | 0.0           | -               |
| 21.4286 | 20100 | 0.0           | -               |
| 21.4819 | 20150 | 0.0           | -               |
| 21.5352 | 20200 | 0.0           | -               |
| 21.5885 | 20250 | 0.0           | -               |
| 21.6418 | 20300 | 0.0           | -               |
| 21.6951 | 20350 | 0.0           | -               |
| 21.7484 | 20400 | 0.0           | -               |
| 21.8017 | 20450 | 0.0           | -               |
| 21.8550 | 20500 | 0.0           | -               |
| 21.9083 | 20550 | 0.0           | -               |
| 21.9616 | 20600 | 0.0           | -               |
| 22.0149 | 20650 | 0.0           | -               |
| 22.0682 | 20700 | 0.0           | -               |
| 22.1215 | 20750 | 0.0           | -               |
| 22.1748 | 20800 | 0.0           | -               |
| 22.2281 | 20850 | 0.0           | -               |
| 22.2814 | 20900 | 0.0           | -               |
| 22.3348 | 20950 | 0.0002        | -               |
| 22.3881 | 21000 | 0.0           | -               |
| 22.4414 | 21050 | 0.0           | -               |
| 22.4947 | 21100 | 0.0           | -               |
| 22.5480 | 21150 | 0.0           | -               |
| 22.6013 | 21200 | 0.0           | -               |
| 22.6546 | 21250 | 0.0           | -               |
| 22.7079 | 21300 | 0.0           | -               |
| 22.7612 | 21350 | 0.0           | -               |
| 22.8145 | 21400 | 0.0           | -               |
| 22.8678 | 21450 | 0.0           | -               |
| 22.9211 | 21500 | 0.0           | -               |
| 22.9744 | 21550 | 0.0           | -               |
| 23.0277 | 21600 | 0.0           | -               |
| 23.0810 | 21650 | 0.0           | -               |
| 23.1343 | 21700 | 0.0           | -               |
| 23.1876 | 21750 | 0.0           | -               |
| 23.2409 | 21800 | 0.0002        | -               |
| 23.2942 | 21850 | 0.0           | -               |
| 23.3475 | 21900 | 0.0002        | -               |
| 23.4009 | 21950 | 0.0           | -               |
| 23.4542 | 22000 | 0.0           | -               |
| 23.5075 | 22050 | 0.0           | -               |
| 23.5608 | 22100 | 0.0           | -               |
| 23.6141 | 22150 | 0.0           | -               |
| 23.6674 | 22200 | 0.0           | -               |
| 23.7207 | 22250 | 0.0           | -               |
| 23.7740 | 22300 | 0.0           | -               |
| 23.8273 | 22350 | 0.0           | -               |
| 23.8806 | 22400 | 0.0           | -               |
| 23.9339 | 22450 | 0.0           | -               |
| 23.9872 | 22500 | 0.0           | -               |
| 24.0405 | 22550 | 0.0           | -               |
| 24.0938 | 22600 | 0.0           | -               |
| 24.1471 | 22650 | 0.0           | -               |
| 24.2004 | 22700 | 0.0           | -               |
| 24.2537 | 22750 | 0.0           | -               |
| 24.3070 | 22800 | 0.0           | -               |
| 24.3603 | 22850 | 0.0           | -               |
| 24.4136 | 22900 | 0.0           | -               |
| 24.4670 | 22950 | 0.0           | -               |
| 24.5203 | 23000 | 0.0           | -               |
| 24.5736 | 23050 | 0.0           | -               |
| 24.6269 | 23100 | 0.0           | -               |
| 24.6802 | 23150 | 0.0           | -               |
| 24.7335 | 23200 | 0.0           | -               |
| 24.7868 | 23250 | 0.0           | -               |
| 24.8401 | 23300 | 0.0           | -               |
| 24.8934 | 23350 | 0.0           | -               |
| 24.9467 | 23400 | 0.0           | -               |
| 25.0    | 23450 | 0.0           | -               |
| 25.0533 | 23500 | 0.0           | -               |
| 25.1066 | 23550 | 0.0           | -               |
| 25.1599 | 23600 | 0.0           | -               |
| 25.2132 | 23650 | 0.0           | -               |
| 25.2665 | 23700 | 0.0           | -               |
| 25.3198 | 23750 | 0.0           | -               |
| 25.3731 | 23800 | 0.0           | -               |
| 25.4264 | 23850 | 0.0           | -               |
| 25.4797 | 23900 | 0.0           | -               |
| 25.5330 | 23950 | 0.0           | -               |
| 25.5864 | 24000 | 0.0           | -               |
| 25.6397 | 24050 | 0.0           | -               |
| 25.6930 | 24100 | 0.0           | -               |
| 25.7463 | 24150 | 0.0           | -               |
| 25.7996 | 24200 | 0.0           | -               |
| 25.8529 | 24250 | 0.0           | -               |
| 25.9062 | 24300 | 0.0           | -               |
| 25.9595 | 24350 | 0.0           | -               |
| 26.0128 | 24400 | 0.0           | -               |
| 26.0661 | 24450 | 0.0           | -               |
| 26.1194 | 24500 | 0.0           | -               |
| 26.1727 | 24550 | 0.0           | -               |
| 26.2260 | 24600 | 0.0           | -               |
| 26.2793 | 24650 | 0.0           | -               |
| 26.3326 | 24700 | 0.0           | -               |
| 26.3859 | 24750 | 0.0           | -               |
| 26.4392 | 24800 | 0.0           | -               |
| 26.4925 | 24850 | 0.0           | -               |
| 26.5458 | 24900 | 0.0           | -               |
| 26.5991 | 24950 | 0.0           | -               |
| 26.6525 | 25000 | 0.0           | -               |
| 26.7058 | 25050 | 0.0           | -               |
| 26.7591 | 25100 | 0.0           | -               |
| 26.8124 | 25150 | 0.0           | -               |
| 26.8657 | 25200 | 0.0           | -               |
| 26.9190 | 25250 | 0.0           | -               |
| 26.9723 | 25300 | 0.0           | -               |
| 27.0256 | 25350 | 0.0           | -               |
| 27.0789 | 25400 | 0.0           | -               |
| 27.1322 | 25450 | 0.0           | -               |
| 27.1855 | 25500 | 0.0           | -               |
| 27.2388 | 25550 | 0.0           | -               |
| 27.2921 | 25600 | 0.0           | -               |
| 27.3454 | 25650 | 0.0           | -               |
| 27.3987 | 25700 | 0.0           | -               |
| 27.4520 | 25750 | 0.0           | -               |
| 27.5053 | 25800 | 0.0           | -               |
| 27.5586 | 25850 | 0.0           | -               |
| 27.6119 | 25900 | 0.0           | -               |
| 27.6652 | 25950 | 0.0           | -               |
| 27.7186 | 26000 | 0.0           | -               |
| 27.7719 | 26050 | 0.0           | -               |
| 27.8252 | 26100 | 0.0           | -               |
| 27.8785 | 26150 | 0.0           | -               |
| 27.9318 | 26200 | 0.0           | -               |
| 27.9851 | 26250 | 0.0           | -               |
| 28.0384 | 26300 | 0.0           | -               |
| 28.0917 | 26350 | 0.0           | -               |
| 28.1450 | 26400 | 0.0           | -               |
| 28.1983 | 26450 | 0.0           | -               |
| 28.2516 | 26500 | 0.0           | -               |
| 28.3049 | 26550 | 0.0           | -               |
| 28.3582 | 26600 | 0.0           | -               |
| 28.4115 | 26650 | 0.0           | -               |
| 28.4648 | 26700 | 0.0           | -               |
| 28.5181 | 26750 | 0.0           | -               |
| 28.5714 | 26800 | 0.0           | -               |
| 28.6247 | 26850 | 0.0           | -               |
| 28.6780 | 26900 | 0.0           | -               |
| 28.7313 | 26950 | 0.0           | -               |
| 28.7846 | 27000 | 0.0           | -               |
| 28.8380 | 27050 | 0.0           | -               |
| 28.8913 | 27100 | 0.0           | -               |
| 28.9446 | 27150 | 0.0           | -               |
| 28.9979 | 27200 | 0.0           | -               |
| 29.0512 | 27250 | 0.0           | -               |
| 29.1045 | 27300 | 0.0           | -               |
| 29.1578 | 27350 | 0.0           | -               |
| 29.2111 | 27400 | 0.0           | -               |
| 29.2644 | 27450 | 0.0           | -               |
| 29.3177 | 27500 | 0.0           | -               |
| 29.3710 | 27550 | 0.0           | -               |
| 29.4243 | 27600 | 0.0           | -               |
| 29.4776 | 27650 | 0.0           | -               |
| 29.5309 | 27700 | 0.0           | -               |
| 29.5842 | 27750 | 0.0           | -               |
| 29.6375 | 27800 | 0.0           | -               |
| 29.6908 | 27850 | 0.0           | -               |
| 29.7441 | 27900 | 0.0           | -               |
| 29.7974 | 27950 | 0.0           | -               |
| 29.8507 | 28000 | 0.0           | -               |
| 29.9041 | 28050 | 0.0           | -               |
| 29.9574 | 28100 | 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}
}
```

<!--
## Glossary

*Clearly define terms in order to be accessible across audiences.*
-->

<!--
## Model Card Authors

*Lists the people who create the model card, providing recognition and accountability for the detailed work that goes into its construction.*
-->

<!--
## Model Card Contact

*Provides a way for people who have updates to the Model Card, suggestions, or questions, to contact the Model Card authors.*
-->