|
--- |
|
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: 아이오페 바이오 컨디셔닝 에센스/맨 에센스/택1 맨 바이오 컨디셔닝 에센스 (#M)11st>스킨케어>에센스/세럼>에센스/세럼 11st |
|
> 뷰티 > 스킨케어 > 에센스/세럼 > 에센스/세럼 |
|
- text: 오딧세이 블랙 에멀전 100ml + 에멀전 30ml MinSellAmount (#M)화장품/향수>남성화장품>남성로션 Gmarket > |
|
뷰티 > 화장품/향수 > 남성화장품 > 남성로션 |
|
- text: (랩시리즈)(2) 올인원 로션 Size Up 세트 (+대용량 샘플 20ml 추가 증정) 단일상품 (#M)화장품/향수>남성화장품>남성로션 |
|
Gmarket > 뷰티 > 화장품/향수 > 남성화장품 > 남성로션 |
|
- text: 설화수 본윤 단품 2종 세트 _G 설화수 본윤 단품 2종 세트 (#M)화장품/향수>남성화장품>남성에센스/크림 Gmarket > 뷰티 |
|
> 화장품/향수 > 남성화장품 > 남성에센스/크림 |
|
- text: 아이오페 맨 바이오 컨디셔닝 에센스 145ml × 4개 (#M)쿠팡 홈>뷰티>남성화장품>남성스킨케어>스킨/로션/크림 Coupang > |
|
뷰티 > 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: 0.8685831622176592 |
|
name: Accuracy |
|
--- |
|
|
|
# SetFit with mini1013/master_domain |
|
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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. |
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The model has been trained using an efficient few-shot learning technique that involves: |
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1. Fine-tuning a [Sentence Transformer](https://www.sbert.net) with contrastive learning. |
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2. Training a classification head with features from the fine-tuned Sentence Transformer. |
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## Model Details |
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### Model Description |
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- **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) --> |
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<!-- - **Language:** Unknown --> |
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<!-- - **License:** Unknown --> |
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### Model Sources |
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- **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) |
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|
|
### Model Labels |
|
| Label | Examples | |
|
|:------|:----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------| |
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| 3 | <ul><li>'쾌남 엑스퍼트 스킨 300ml 3개 MinSellAmount (#M)화장품/향수>스킨케어>스킨/토너 Gmarket > 뷰티 > 화장품/향수 > 스킨케어 > 스킨/토너'</li><li>'더페이스샵 더 블랙밤 스킨 140ml MinSellAmount (#M)화장품/향수>남성화장품>남성로션 Gmarket > 뷰티 > 화장품/향수 > 남성화장품 > 남성로션'</li><li>'캐릭터 리파이닝 350ml x 1개/스킨/로션/헬스/모텔 MinSellAmount 화장품/향수>스킨/로션>로션/에멀젼;(#M)화장품/향수>스킨케어>로션/에멀젼 Gmarket > 뷰티 > 화장품/향수 > 스킨케어 > 로션/에멀젼'</li></ul> | |
|
| 5 | <ul><li>'키엘 에이지 디펜더 파워 세럼 75ml LotteOn > 뷰티 > 메이크업 > 베이스메이크업 > 베이스/프라이머 LotteOn > 뷰티 > 메이크업 > 베이스메이크업 > 베이스/프라이머'</li><li>'포스 수프림 메탈 아이 세럼 15ml ssg > 뷰티 > 남성화장품 > 크림;ssg > 뷰티 > 명품화장품 > 남성화장품;ssg > 뷰티 > 스킨케어 > 스킨케어세트 ssg > 뷰티 > 남성화장품 > 크림'</li><li>'에이지 디펜더 파워 세럼 75ml 50~100ml(g) LotteOn > 뷰티 > 명품화장품 > 남성화장품 LotteOn > 뷰티 > 남성화장품 > 로션'</li></ul> | |
|
| 1 | <ul><li>'비레디 레벨 업 파운데이션 포 히어로즈 30ml (SPF50+) 05 오웬 (어두운 피부) (#M)홈>화장품/미용>남성화장품>메이크업 Naverstore > 화장품/미용 > 남성화장품 > 메이크업'</li><li>'비레디 마그네틱 피팅 쿠션 15g + 15g(리필, SPF50+) 3호 제프리 (#M)홈>전체상품 Naverstore > 화장품/미용 > 남성화장품 > 메이크업'</li><li>'[기타]레벨업 파운데이션 SPF50+ PA++++ (남자비비 파운데이션으로 레벨업) (옵 1.01 스톤 (매우 밝은 피부) (#M)11st>메이크업>페이스메이크업>파운데이션 11st > 뷰티 > 메이크업 > 페이스메이크업 > 파운데이션'</li></ul> | |
|
| 8 | <ul><li>'랩시리즈 데일리 레스큐 에너자이징 젤 크림 50ml (#M)홈>스킨케어>남성화장품 Naverstore > 화장품/미용 > 남성화장품 > 크림'</li><li>'랩 시리즈 데일리 레스큐 에너자이징 젤 크림 50ml LotteOn > 뷰티 > 스킨케어 > 로션/에멀젼 LotteOn > 뷰티 > 스킨케어 > 로션/에멀젼'</li><li>'랩 시리즈 데일리 레스큐 에너자이징 젤크림 50ml [00001] 데일리 레스큐 에너자이징 젤크림 50ml (#M)11st>남성화장품>남성로션>남성로션 11st > 뷰티 > 남성화장품 > 남성로션'</li></ul> | |
|
| 2 | <ul><li>'입큰 맨 파워 액티브 선 비비 입큰 맨 파워 액티브 올인원 선 비비 50ml × 2개 Coupang > 뷰티 > 남성화장품 > 남성메이크업 > 베이스메이크업;(#M)쿠팡 홈>뷰티>남성화장품>남성메이크업>베이스메이크업 Coupang > 뷰티 > 남성화장품 > 남성메이크업 > 베이스메이크업'</li><li>'꽃을든남자 에너지팩토리 맨즈밤 50ml 남자 비비크림 어두운피부용 (#M)화장품/향수>남성화장품>남성메이크업/BB Gmarket > 뷰티 > 화장품/향수 > 남성화장품 > 남성메이크업/BB'</li><li>'그라펜 데일리 웨어 비비크림 (#M)11st>남성화장품>남성BB크림>남성BB크림 11st > 뷰티 > 남성화장품 > 남성BB크림'</li></ul> | |
|
| 10 | <ul><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>'엠도씨 화이트닝 맨테라피 마스크 18ml × 4개 쿠팡 홈>뷰티>남성화장품>남성스킨케어>클렌징/마스크;Coupang > 뷰티 > 남성화장품 > 남성스킨케어 > 클렌징/마스크;쿠팡 홈>뷰티>남성화장품>남성스킨케어>클렌징/필링;(#M)쿠팡 홈>뷰티>남성화장품>남성스킨케어>마스크/팩 Coupang > 뷰티 > 남성화장품 > 남성스킨케어 > 마스크/팩'</li><li>'퓨어덤 릴랙스 하이드라 남성용 마스크팩 x 30매 (#M)홈>남성화장품 Naverstore > 화장품/미용 > 남성화장품 > 마스크/팩'</li></ul> | |
|
| 7 | <ul><li>'무칸 옴므 버블쿨링 남성청결제 70ml X 1개 MinSellAmount 스마일배송 홈>생활/주방>바디케어>청결제;스마일배송 홈>빠른장보기>바디케어>바디케어;(#M)스마일배송 홈>뷰티>바디케어>바디워시 Gmarket > 뷰티 > 바디/헤어 > 바디케어 > 남성청결제'</li><li>'[프리메라][NEW] 후리 앤 후리 맨 에너자이징 포인트 클렌저 150ml(의정부점) (#M)11st>클렌징/필링>클렌징로션>클렌징로션 11st > 뷰티 > 클렌징/필링 > 클렌징로션'</li><li>'브로앤팁스 포인트 클리닉 남성청결제 150ml (#M)홈>화장품/미용>남성화장품>남성청결제 Naverstore > 화장품/미용 > 남성화장품 > 남성청결제'</li></ul> | |
|
| 4 | <ul><li>'시세이도 [시세이도][특별3] NEW 파란자차 스틱 세트 선택완료 × 단품없음 × 선택완료 (#M)쿠팡 홈>뷰티>스킨케어>선케어/태닝>선케어>선스틱 Coupang > 뷰티 > 스킨케어 > 선케어/태닝 > 선케어 > 선스틱'</li><li>'헤라 옴므 블랙 퍼펙트 2종 기획세트 포장 안 함 (#M)11st>남성화장품>남성화장품세트>남성화장품세트 11st > 뷰티 > 남성화장품 > 남성화장품세트'</li><li>'헤라 옴므 에센스 인 2종 세트 / 쇼핑백 포함 (#M)쿠팡 홈>뷰티>남성화장품>남성화장품세트 Coupang > 뷰티 > 남성화장품 > 남성화장품세트'</li></ul> | |
|
| 0 | <ul><li>'제주녹차로마무리하는촉촉한피부 이 니 스 프 리 그린티 포맨 로션 150ml 150ml (#M)쿠팡 홈>뷰티>스킨케어>로션 Coupang > 뷰티 > 로드샵 > 스킨케어 > 로션'</li><li>'미스쾌남 클래식(유리병) 스킨/에멀젼 택1 미스쾌남 클래식(유리병) 로션 140ml (#M)홈>화장품/미용>남성화장품>스킨 Naverstore > 화장품/미용 > 남성화장품 > 스킨'</li><li>'라미 맨넨/멘넨 스킨브레이서 로션 180ml MinSellAmount (#M)바디/헤어>바디케어>바디로션 Gmarket > 뷰티 > 바디/헤어 > 바디케어 > 바디로션'</li></ul> | |
|
| 9 | <ul><li>'[동일 본품 ] 랩시리즈 멀티 액션 훼이스 워시 100ml 1+1 멀티 액션 훼이스 워시 100ml 1+1 (#M)화장품/미용>남성화장품>클렌징 LO > Naverstore > window > 멘즈케어 > 클렌징'</li><li>'[눙크]질레트 퓨전 프로쉴드 칠 면도날 4개 ssg > 뷰티 > 메이크업 > 베이스메이크업 > 메이크업베이스 ssg > 뷰티 > 메이크업 > 베이스메이크업 > 메이크업베이스'</li><li>'[니베아]니베아 맨 딥 쉐이빙 폼 200ml X 3개 옵션없음 LotteOn > 뷰티 > 헤어/바디 > 바디케어 > 데오드란트 LotteOn > 뷰티 > 헤어/바디 > 바디케어 > 데오드란트'</li></ul> | |
|
| 6 | <ul><li>'[입큰맨] 스타일퍼펙트 올인원 선플루이드 스타일퍼펙트 올인원 선플루이드 LotteOn > 뷰티 > 남성화장품 > 스킨 LotteOn > 뷰티 > 남성화장품 > 스킨'</li><li>'우르오스 올인원 스킨밀크 200ml 트래블세트 (워시20ml+샴푸20ml+밀크15ml 증정) 우르오스 올인원 스킨밀크 200ml 트래블세트 (워시20ml+샴푸20ml+밀크15ml 증정) (#M)홈>스킨케어>스킨/로션/올인원>올인원 OLIVEYOUNG > 남성 > 스킨케어 > 올인원'</li><li>'보타닉힐보 아이디얼포맨 퍼펙트 올인원 기획세트(바디워시 증정) (#M)쿠팡 홈>뷰티>바디>바디로션/크림>바디로션 Coupang > 뷰티 > 바디 > 바디로션/크림 > 바디로션'</li></ul> | |
|
|
|
## Evaluation |
|
|
|
### Metrics |
|
| Label | Accuracy | |
|
|:--------|:---------| |
|
| **all** | 0.8686 | |
|
|
|
## 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_top1_test") |
|
# Run inference |
|
preds = model("오딧세이 블랙 에멀전 100ml + 에멀전 30ml MinSellAmount (#M)화장품/향수>남성화장품>남성로션 Gmarket > 뷰티 > 화장품/향수 > 남성화장품 > 남성로션") |
|
``` |
|
|
|
<!-- |
|
### 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 | 20.6216 | 56 | |
|
|
|
| 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 | 0.429 | - | |
|
| 0.0617 | 50 | 0.4399 | - | |
|
| 0.1235 | 100 | 0.4253 | - | |
|
| 0.1852 | 150 | 0.4166 | - | |
|
| 0.2469 | 200 | 0.4024 | - | |
|
| 0.3086 | 250 | 0.3741 | - | |
|
| 0.3704 | 300 | 0.3411 | - | |
|
| 0.4321 | 350 | 0.3274 | - | |
|
| 0.4938 | 400 | 0.2956 | - | |
|
| 0.5556 | 450 | 0.2724 | - | |
|
| 0.6173 | 500 | 0.2624 | - | |
|
| 0.6790 | 550 | 0.2515 | - | |
|
| 0.7407 | 600 | 0.2446 | - | |
|
| 0.8025 | 650 | 0.2304 | - | |
|
| 0.8642 | 700 | 0.213 | - | |
|
| 0.9259 | 750 | 0.2048 | - | |
|
| 0.9877 | 800 | 0.1821 | - | |
|
| 1.0494 | 850 | 0.1701 | - | |
|
| 1.1111 | 900 | 0.1579 | - | |
|
| 1.1728 | 950 | 0.1496 | - | |
|
| 1.2346 | 1000 | 0.1328 | - | |
|
| 1.2963 | 1050 | 0.1171 | - | |
|
| 1.3580 | 1100 | 0.1073 | - | |
|
| 1.4198 | 1150 | 0.096 | - | |
|
| 1.4815 | 1200 | 0.0837 | - | |
|
| 1.5432 | 1250 | 0.0765 | - | |
|
| 1.6049 | 1300 | 0.0659 | - | |
|
| 1.6667 | 1350 | 0.0528 | - | |
|
| 1.7284 | 1400 | 0.045 | - | |
|
| 1.7901 | 1450 | 0.0303 | - | |
|
| 1.8519 | 1500 | 0.0273 | - | |
|
| 1.9136 | 1550 | 0.0258 | - | |
|
| 1.9753 | 1600 | 0.0295 | - | |
|
| 2.0370 | 1650 | 0.0212 | - | |
|
| 2.0988 | 1700 | 0.0216 | - | |
|
| 2.1605 | 1750 | 0.0235 | - | |
|
| 2.2222 | 1800 | 0.0247 | - | |
|
| 2.2840 | 1850 | 0.0229 | - | |
|
| 2.3457 | 1900 | 0.0181 | - | |
|
| 2.4074 | 1950 | 0.0184 | - | |
|
| 2.4691 | 2000 | 0.0179 | - | |
|
| 2.5309 | 2050 | 0.0174 | - | |
|
| 2.5926 | 2100 | 0.0205 | - | |
|
| 2.6543 | 2150 | 0.0196 | - | |
|
| 2.7160 | 2200 | 0.0177 | - | |
|
| 2.7778 | 2250 | 0.0178 | - | |
|
| 2.8395 | 2300 | 0.0195 | - | |
|
| 2.9012 | 2350 | 0.0199 | - | |
|
| 2.9630 | 2400 | 0.0185 | - | |
|
| 3.0247 | 2450 | 0.0155 | - | |
|
| 3.0864 | 2500 | 0.0146 | - | |
|
| 3.1481 | 2550 | 0.0185 | - | |
|
| 3.2099 | 2600 | 0.0179 | - | |
|
| 3.2716 | 2650 | 0.0187 | - | |
|
| 3.3333 | 2700 | 0.0184 | - | |
|
| 3.3951 | 2750 | 0.0163 | - | |
|
| 3.4568 | 2800 | 0.0163 | - | |
|
| 3.5185 | 2850 | 0.016 | - | |
|
| 3.5802 | 2900 | 0.0141 | - | |
|
| 3.6420 | 2950 | 0.0153 | - | |
|
| 3.7037 | 3000 | 0.0149 | - | |
|
| 3.7654 | 3050 | 0.0096 | - | |
|
| 3.8272 | 3100 | 0.0053 | - | |
|
| 3.8889 | 3150 | 0.005 | - | |
|
| 3.9506 | 3200 | 0.0042 | - | |
|
| 4.0123 | 3250 | 0.0032 | - | |
|
| 4.0741 | 3300 | 0.0034 | - | |
|
| 4.1358 | 3350 | 0.0041 | - | |
|
| 4.1975 | 3400 | 0.0029 | - | |
|
| 4.2593 | 3450 | 0.0035 | - | |
|
| 4.3210 | 3500 | 0.0038 | - | |
|
| 4.3827 | 3550 | 0.0032 | - | |
|
| 4.4444 | 3600 | 0.0035 | - | |
|
| 4.5062 | 3650 | 0.0024 | - | |
|
| 4.5679 | 3700 | 0.0046 | - | |
|
| 4.6296 | 3750 | 0.005 | - | |
|
| 4.6914 | 3800 | 0.0039 | - | |
|
| 4.7531 | 3850 | 0.004 | - | |
|
| 4.8148 | 3900 | 0.0031 | - | |
|
| 4.8765 | 3950 | 0.0051 | - | |
|
| 4.9383 | 4000 | 0.0044 | - | |
|
| 5.0 | 4050 | 0.0031 | - | |
|
| 5.0617 | 4100 | 0.0028 | - | |
|
| 5.1235 | 4150 | 0.0037 | - | |
|
| 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 | 0.0042 | - | |
|
| 5.6790 | 4600 | 0.0045 | - | |
|
| 5.7407 | 4650 | 0.0034 | - | |
|
| 5.8025 | 4700 | 0.0031 | - | |
|
| 5.8642 | 4750 | 0.0034 | - | |
|
| 5.9259 | 4800 | 0.0037 | - | |
|
| 5.9877 | 4850 | 0.0042 | - | |
|
| 6.0494 | 4900 | 0.0041 | - | |
|
| 6.1111 | 4950 | 0.0033 | - | |
|
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|
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|
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|
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|
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|
| 6.4815 | 5250 | 0.0027 | - | |
|
| 6.5432 | 5300 | 0.0042 | - | |
|
| 6.6049 | 5350 | 0.0036 | - | |
|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
| 8.0247 | 6500 | 0.0 | - | |
|
| 8.0864 | 6550 | 0.0 | - | |
|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
| 8.5802 | 6950 | 0.0 | - | |
|
| 8.6420 | 7000 | 0.0 | - | |
|
| 8.7037 | 7050 | 0.0 | - | |
|
| 8.7654 | 7100 | 0.0 | - | |
|
| 8.8272 | 7150 | 0.0 | - | |
|
| 8.8889 | 7200 | 0.0 | - | |
|
| 8.9506 | 7250 | 0.0 | - | |
|
| 9.0123 | 7300 | 0.0 | - | |
|
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|
| 9.1358 | 7400 | 0.0 | - | |
|
| 9.1975 | 7450 | 0.0 | - | |
|
| 9.2593 | 7500 | 0.0 | - | |
|
| 9.3210 | 7550 | 0.0 | - | |
|
| 9.3827 | 7600 | 0.0 | - | |
|
| 9.4444 | 7650 | 0.0 | - | |
|
| 9.5062 | 7700 | 0.0 | - | |
|
| 9.5679 | 7750 | 0.0 | - | |
|
| 9.6296 | 7800 | 0.0 | - | |
|
| 9.6914 | 7850 | 0.0 | - | |
|
| 9.7531 | 7900 | 0.0 | - | |
|
| 9.8148 | 7950 | 0.0 | - | |
|
| 9.8765 | 8000 | 0.0 | - | |
|
| 9.9383 | 8050 | 0.0 | - | |
|
| 10.0 | 8100 | 0.0 | - | |
|
| 10.0617 | 8150 | 0.0 | - | |
|
| 10.1235 | 8200 | 0.0 | - | |
|
| 10.1852 | 8250 | 0.0 | - | |
|
| 10.2469 | 8300 | 0.0 | - | |
|
| 10.3086 | 8350 | 0.0 | - | |
|
| 10.3704 | 8400 | 0.0 | - | |
|
| 10.4321 | 8450 | 0.0 | - | |
|
| 10.4938 | 8500 | 0.0005 | - | |
|
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|
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|
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|
| 10.7407 | 8700 | 0.0023 | - | |
|
| 10.8025 | 8750 | 0.0014 | - | |
|
| 10.8642 | 8800 | 0.0001 | - | |
|
| 10.9259 | 8850 | 0.0002 | - | |
|
| 10.9877 | 8900 | 0.0 | - | |
|
| 11.0494 | 8950 | 0.0 | - | |
|
| 11.1111 | 9000 | 0.0 | - | |
|
| 11.1728 | 9050 | 0.0 | - | |
|
| 11.2346 | 9100 | 0.0001 | - | |
|
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|
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|
| 11.4198 | 9250 | 0.0001 | - | |
|
| 11.4815 | 9300 | 0.0002 | - | |
|
| 11.5432 | 9350 | 0.0 | - | |
|
| 11.6049 | 9400 | 0.0 | - | |
|
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|
| 11.7284 | 9500 | 0.0 | - | |
|
| 11.7901 | 9550 | 0.0 | - | |
|
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|
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|
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|
| 12.0370 | 9750 | 0.0 | - | |
|
| 12.0988 | 9800 | 0.0 | - | |
|
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|
| 12.2222 | 9900 | 0.0 | - | |
|
| 12.2840 | 9950 | 0.0 | - | |
|
| 12.3457 | 10000 | 0.0 | - | |
|
| 12.4074 | 10050 | 0.0 | - | |
|
| 12.4691 | 10100 | 0.0 | - | |
|
| 12.5309 | 10150 | 0.0 | - | |
|
| 12.5926 | 10200 | 0.0 | - | |
|
| 12.6543 | 10250 | 0.0011 | - | |
|
| 12.7160 | 10300 | 0.0005 | - | |
|
| 12.7778 | 10350 | 0.0 | - | |
|
| 12.8395 | 10400 | 0.0 | - | |
|
| 12.9012 | 10450 | 0.0 | - | |
|
| 12.9630 | 10500 | 0.0 | - | |
|
| 13.0247 | 10550 | 0.0 | - | |
|
| 13.0864 | 10600 | 0.0 | - | |
|
| 13.1481 | 10650 | 0.0003 | - | |
|
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|
| 13.2716 | 10750 | 0.0001 | - | |
|
| 13.3333 | 10800 | 0.0001 | - | |
|
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|
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|
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|
| 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 | - | |
|
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|
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|
| 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 | 0.0028 | - | |
|
| 15.4321 | 12500 | 0.0004 | - | |
|
| 15.4938 | 12550 | 0.0002 | - | |
|
| 15.5556 | 12600 | 0.0 | - | |
|
| 15.6173 | 12650 | 0.0 | - | |
|
| 15.6790 | 12700 | 0.0001 | - | |
|
| 15.7407 | 12750 | 0.0 | - | |
|
| 15.8025 | 12800 | 0.0 | - | |
|
| 15.8642 | 12850 | 0.0 | - | |
|
| 15.9259 | 12900 | 0.0002 | - | |
|
| 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 | 0.0004 | - | |
|
| 16.5432 | 13400 | 0.0 | - | |
|
| 16.6049 | 13450 | 0.0002 | - | |
|
| 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 | 0.0001 | - | |
|
| 17.5309 | 14200 | 0.0022 | - | |
|
| 17.5926 | 14250 | 0.0058 | - | |
|
| 17.6543 | 14300 | 0.0001 | - | |
|
| 17.7160 | 14350 | 0.0 | - | |
|
| 17.7778 | 14400 | 0.0 | - | |
|
| 17.8395 | 14450 | 0.0001 | - | |
|
| 17.9012 | 14500 | 0.0 | - | |
|
| 17.9630 | 14550 | 0.0 | - | |
|
| 18.0247 | 14600 | 0.0001 | - | |
|
| 18.0864 | 14650 | 0.0 | - | |
|
| 18.1481 | 14700 | 0.0002 | - | |
|
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|
| 18.2716 | 14800 | 0.0 | - | |
|
| 18.3333 | 14850 | 0.0 | - | |
|
| 18.3951 | 14900 | 0.0003 | - | |
|
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|
| 18.5185 | 15000 | 0.0 | - | |
|
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|
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|
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|
| 18.7654 | 15200 | 0.0 | - | |
|
| 18.8272 | 15250 | 0.0 | - | |
|
| 18.8889 | 15300 | 0.0 | - | |
|
| 18.9506 | 15350 | 0.0 | - | |
|
| 19.0123 | 15400 | 0.0001 | - | |
|
| 19.0741 | 15450 | 0.0 | - | |
|
| 19.1358 | 15500 | 0.0 | - | |
|
| 19.1975 | 15550 | 0.0 | - | |
|
| 19.2593 | 15600 | 0.0002 | - | |
|
| 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 | - | |
|
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|
| 20.2469 | 16400 | 0.0 | - | |
|
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|
| 20.3704 | 16500 | 0.0 | - | |
|
| 20.4321 | 16550 | 0.0 | - | |
|
| 20.4938 | 16600 | 0.0 | - | |
|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
| 21.0494 | 17050 | 0.0 | - | |
|
| 21.1111 | 17100 | 0.0 | - | |
|
| 21.1728 | 17150 | 0.0 | - | |
|
| 21.2346 | 17200 | 0.0 | - | |
|
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|
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|
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|
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|
| 21.5432 | 17450 | 0.0 | - | |
|
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|
| 21.6667 | 17550 | 0.0 | - | |
|
| 21.7284 | 17600 | 0.0 | - | |
|
| 21.7901 | 17650 | 0.0 | - | |
|
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## Citation |
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### BibTeX |
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```bibtex |
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@article{https://doi.org/10.48550/arxiv.2209.11055, |
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doi = {10.48550/ARXIV.2209.11055}, |
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author = {Tunstall, Lewis and Reimers, Nils and Jo, Unso Eun Seo and Bates, Luke and Korat, Daniel and Wasserblat, Moshe and Pereg, Oren}, |
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keywords = {Computation and Language (cs.CL), FOS: Computer and information sciences, FOS: Computer and information sciences}, |
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title = {Efficient Few-Shot Learning Without Prompts}, |
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publisher = {arXiv}, |
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year = {2022}, |
|
copyright = {Creative Commons Attribution 4.0 International} |
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} |
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## Glossary |
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*Clearly define terms in order to be accessible across audiences.* |
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## Model Card Authors |
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## Model Card Contact |
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*Provides a way for people who have updates to the Model Card, suggestions, or questions, to contact the Model Card authors.* |
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