|
--- |
|
base_model: mini1013/master_domain |
|
library_name: setfit |
|
metrics: |
|
- metric |
|
pipeline_tag: text-classification |
|
tags: |
|
- setfit |
|
- sentence-transformers |
|
- text-classification |
|
- generated_from_setfit_trainer |
|
widget: |
|
- text: 브라인 쉬림프 뜰채, 소/중/대 색상랜덤, 고운망 물벼룩 치어 뜰재, 중 배움발전소 |
|
- text: 30x45x45 (6T) - 30배럭 어항 수조 스마트어항 |
|
- text: st1 협신 울트라 수중모터 50W UP-500ㄴ한강수족관 한강아쿠아 한라펫 관상어용품 수족관용품 펌프 모터 여 빙고라이프 |
|
- text: 아마존 스테인레스 히터 200W 알에이디 주식회사 |
|
- text: 네오 부스터 플랜츠 300ml 수초 액체 비료 어항 수초용 영양제 알에이디 주식회사 |
|
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: metric |
|
value: 0.9219277108433735 |
|
name: Metric |
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--- |
|
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|
# 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 |
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- **Sentence Transformer body:** [mini1013/master_domain](https://huggingface.co/mini1013/master_domain) |
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- **Classification head:** a [LogisticRegression](https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.linear_model.LogisticRegression.html) instance |
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- **Maximum Sequence Length:** 512 tokens |
|
- **Number of Classes:** 10 classes |
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<!-- - **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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|
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### Model Labels |
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| Label | Examples | |
|
|:------|:------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------| |
|
| 10.0 | <ul><li>'OKE-6710hc 6428hc 사계절 온도 조절기 히터 냉각 전문가용 자동온도조절기 가변겸용 6710HC 태풍의눈'</li><li>'OKE-6710hc 6428hc 사계절 온도 조절기 히터 냉각 전문가용 자동온도조절기 사계절 6428HC 태풍의눈'</li><li>'페리하 HC 일반 히터 300W 파이브오션(Five Ocean)'</li></ul> | |
|
| 2.0 | <ul><li>'(1+2) 흑사 바닥재 B3 0.8~2.2mm 2kg, BLACK, 1개 3set 알라이'</li><li>'편석 판석 1kg 어항돌 수조 조경석 철평석 레이아웃 [소] 중(1kg) 미니분경'</li><li>'칸후 베타은신처 베타침대 엠앤엠 주식회사'</li></ul> | |
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| 0.0 | <ul><li>'세드라 수륙양용펌프 KSP-120S 횟집 양식장 엠피엠'</li><li>'스핀들모터 고정밀 조각기 밀링 머신 조각 드릴링 머신 750 외풍로 스핀들모터 220V-L 스마트 빌리지'</li><li>'전동 실린더 엑추레이터 스트로크 컨트롤러 12V 24V 푸시로드 모터 스트로크 50MM_10MM/S 토크 3000N_24VDC 글로버리'</li></ul> | |
|
| 4.0 | <ul><li>'수족관 다이 어항 받침대 선반 철제 우드 사이즈맞춤 60x30x70 기리스토어'</li><li>'반조립형 철재 축양장 2단 120x45 - 4자 광폭 수조 어항받침대 블랙_2단 기본형 스마트어항'</li><li>'레고 어항 마리모 베타 구피 물고기 키우기 수초 수조 용품 치어통 미니 수족관 블록 어항-조명_2-8. 어항 투명2 L 주식회사 대성상사'</li></ul> | |
|
| 9.0 | <ul><li>'A+거북이 할로겐 조명소켓 국민오피스'</li><li>'리글라스 LED 등커버 LE-200 블랙 커버 자연과사람'</li><li>'파이시즈 PZ5-450B LED조명 주식회사 그루터기'</li></ul> | |
|
| 6.0 | <ul><li>'네오 이탄세트 프리미엄 저압CO2 리필1회분 / 3회분 네오 이탄세트 프리미엄 좋은 사람들'</li><li>'네오 이탄세트 프리미엄 저압CO2 리필1회분 / 3회분 네오 이탄리필 1회분 좋은 사람들'</li><li>'일자연결 스타릿컴퍼니(Starlit Co.)'</li></ul> | |
|
| 3.0 | <ul><li>'API 터틀픽스 118ml 거북이질병예방제 아쿠아 모모'</li><li>'켈란 산호&&치어 피딩용 스포이드 30cm / 총 39cm[K-072] 아마존수족관365'</li><li>'국제피쉬약품 골든 엘바진 7g 1개 어병 종합치료제 백점병 곰팡이병 아가미병 꼬리녹음병 아쿠아메이드'</li></ul> | |
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| 5.0 | <ul><li>'네오 플랜츠 Tab 70g 수초비료 수초어항 고체비료 네오 플랜츠 Fe 좋은 사람들'</li><li>'부세파란드라sp. 랜덤부세 6촉 활착용 핑크네 물방'</li><li>'포트 수초 전용 원형 토분 1개 신바람잡화점'</li></ul> | |
|
| 7.0 | <ul><li>'그로비타 막대여과재 16X3.5X3.5cm 섬프 상면 대형여과제 그로비타 막대여과재 2개 유니온스토어'</li><li>'에하임 클래식 250 (2213) / 어항 여과기 부산기구'</li><li>'BASA바사 스펀지여과기 쌍기 그레이 (20년만에 개발된 신제품) 오쿠아(Oqua)'</li></ul> | |
|
| 1.0 | <ul><li>'테트라 렙토민 에너지 250ml / 수생 반수생 거북이사료, 거북이 먹이 밥 물멍'</li><li>'그로비타(grovita) 플레코, 안시 전용사료 115g/250ml 물멍아쿠아'</li><li>'[택배비 2500] 러브라바 200g 6호 양어장종묘사료 6호 200g 아쿠아시티'</li></ul> | |
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|
|
## Evaluation |
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### Metrics |
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| Label | Metric | |
|
|:--------|:-------| |
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| **all** | 0.9219 | |
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## Uses |
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### Direct Use for Inference |
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First install the SetFit library: |
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```bash |
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pip install setfit |
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``` |
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|
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_lh3") |
|
# Run inference |
|
preds = model("아마존 스테인레스 히터 200W 알에이디 주식회사") |
|
``` |
|
|
|
<!-- |
|
### Downstream Use |
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|
|
*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 |
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|
*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.* |
|
--> |
|
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## Training Details |
|
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|
### Training Set Metrics |
|
| Training set | Min | Median | Max | |
|
|:-------------|:----|:-------|:----| |
|
| Word count | 3 | 9.088 | 24 | |
|
|
|
| Label | Training Sample Count | |
|
|:------|:----------------------| |
|
| 0.0 | 50 | |
|
| 1.0 | 50 | |
|
| 2.0 | 50 | |
|
| 3.0 | 50 | |
|
| 4.0 | 50 | |
|
| 5.0 | 50 | |
|
| 6.0 | 50 | |
|
| 7.0 | 50 | |
|
| 9.0 | 50 | |
|
| 10.0 | 50 | |
|
|
|
### Training Hyperparameters |
|
- batch_size: (512, 512) |
|
- num_epochs: (20, 20) |
|
- max_steps: -1 |
|
- sampling_strategy: oversampling |
|
- num_iterations: 40 |
|
- body_learning_rate: (2e-05, 2e-05) |
|
- head_learning_rate: 2e-05 |
|
- loss: CosineSimilarityLoss |
|
- distance_metric: cosine_distance |
|
- margin: 0.25 |
|
- end_to_end: False |
|
- use_amp: False |
|
- warmup_proportion: 0.1 |
|
- seed: 42 |
|
- eval_max_steps: -1 |
|
- load_best_model_at_end: False |
|
|
|
### Training Results |
|
| Epoch | Step | Training Loss | Validation Loss | |
|
|:-------:|:----:|:-------------:|:---------------:| |
|
| 0.0127 | 1 | 0.381 | - | |
|
| 0.6329 | 50 | 0.2955 | - | |
|
| 1.2658 | 100 | 0.1053 | - | |
|
| 1.8987 | 150 | 0.0527 | - | |
|
| 2.5316 | 200 | 0.0275 | - | |
|
| 3.1646 | 250 | 0.0285 | - | |
|
| 3.7975 | 300 | 0.0132 | - | |
|
| 4.4304 | 350 | 0.0203 | - | |
|
| 5.0633 | 400 | 0.0133 | - | |
|
| 5.6962 | 450 | 0.01 | - | |
|
| 6.3291 | 500 | 0.0106 | - | |
|
| 6.9620 | 550 | 0.0013 | - | |
|
| 7.5949 | 600 | 0.0001 | - | |
|
| 8.2278 | 650 | 0.0001 | - | |
|
| 8.8608 | 700 | 0.0001 | - | |
|
| 9.4937 | 750 | 0.0001 | - | |
|
| 10.1266 | 800 | 0.0001 | - | |
|
| 10.7595 | 850 | 0.0001 | - | |
|
| 11.3924 | 900 | 0.0001 | - | |
|
| 12.0253 | 950 | 0.0 | - | |
|
| 12.6582 | 1000 | 0.0 | - | |
|
| 13.2911 | 1050 | 0.0001 | - | |
|
| 13.9241 | 1100 | 0.0 | - | |
|
| 14.5570 | 1150 | 0.0001 | - | |
|
| 15.1899 | 1200 | 0.0 | - | |
|
| 15.8228 | 1250 | 0.0 | - | |
|
| 16.4557 | 1300 | 0.0 | - | |
|
| 17.0886 | 1350 | 0.0 | - | |
|
| 17.7215 | 1400 | 0.0 | - | |
|
| 18.3544 | 1450 | 0.0 | - | |
|
| 18.9873 | 1500 | 0.0 | - | |
|
| 19.6203 | 1550 | 0.0 | - | |
|
|
|
### Framework Versions |
|
- Python: 3.10.12 |
|
- SetFit: 1.1.0.dev0 |
|
- Sentence Transformers: 3.1.1 |
|
- Transformers: 4.46.1 |
|
- PyTorch: 2.4.0+cu121 |
|
- Datasets: 2.20.0 |
|
- Tokenizers: 0.20.0 |
|
|
|
## 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.* |
|
--> |
|
|
|
<!-- |
|
## 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.* |
|
--> |