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tags: |
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- setfit |
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- sentence-transformers |
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- text-classification |
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- generated_from_setfit_trainer |
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widget: |
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- text: '[한정] 캔디 글레이즈 컬러밤 듀오 세트(+더 볼드 립스틱 정품 ) 7호_6호 (#M)SSG.COM/메이크업/립메이크업/립스틱/립라이너 |
|
LOREAL > DepartmentSsg > 입생로랑 > Branded > 입생로랑' |
|
- text: 우드버리 울트라 HD 스무디 벨벳 틴트 5종 레드와인 LotteOn > 뷰티 > 색조메이크업 > 립메이크업 > 립스틱 LotteOn |
|
> 뷰티 > 색조메이크업 > 립메이크업 > 립스틱 |
|
- text: '[쿠폰30%+T11%]에뛰드 ~76% 마지막 찬스(키세스/플레이컬러아이즈/순정/마스카라/마스크팩) 83.순정 립밤_퓨어_650002739 |
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11st>메이크업>아이메이크업>아이섀도우;쇼킹딜 홈>뷰티>선케어/메이크업>아이메이크업;11st>뷰티>선케어/메이크업>아이메이크업;11st Hour |
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Event > 패션/뷰티 > 뷰티 > 선케어/메이크업 > 아이메이크업 11st > 뷰티 > 메이크업 > 아이메이크업 > 아이섀도' |
|
- text: '[K쇼핑][메이블린뉴욕] [1+1] 슈퍼 스테이 매트 립 잉크 155_패스파인더/러버 LotteOn > 뷰티 > 색조메이크업 > 립메이크업 |
|
> 립펜슬 LotteOn > 뷰티 > 색조메이크업 > 립메이크업 > 립스틱' |
|
- text: '[에스티 로더] 브로우 멀티 태스커 2.5g 03 브루넷 (#M)화장품/미용>색조메이크업>아이브로 Naverstore > 메이크업 |
|
> 아이메이크업 > 아이브로우' |
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metrics: |
|
- accuracy |
|
pipeline_tag: text-classification |
|
library_name: setfit |
|
inference: true |
|
base_model: mini1013/master_domain |
|
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: 0.9227195095575129 |
|
name: Accuracy |
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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 |
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- **Number of Classes:** 12 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) |
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- **Paper:** [Efficient Few-Shot Learning Without Prompts](https://arxiv.org/abs/2209.11055) |
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- **Blogpost:** [SetFit: Efficient Few-Shot Learning Without Prompts](https://huggingface.co/blog/setfit) |
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### Model Labels |
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| Label | Examples | |
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|:------|:---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------| |
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| 9 | <ul><li>'스타 릿 파우더 12 ssg > 뷰티 > 메이크업 > 아이메이크업 ssg > 뷰티 > 메이크업 > 아이메이크업'</li><li>'[네이처리퍼블릭] NEW & BEST 아이라이너/팔레트/틴트/쿠션 외 컬러 블라썸 멀티 블렌딩 팔레트_01모던브라운 NE0296 쇼킹딜 홈>뷰티>선케어/메이크업>립/치크메이크업;11st>뷰티>선케어/메이크업>립/치크메이크업;11st>메이크업>치크/하이라이터>치크/블러셔;11st > 뷰티 > 메이크업 > 치크/하이라이터 11st Hour Event > 패션/뷰티 > 뷰티 > 선케어/메이크업 > 립/치크메이크업'</li><li>'[한정] 체리 아이 컬러 쿼드 체리 스모크 (#M)DepartmentSsgTOM FORD>MAKEUP>EYES DepartmentSsg > 명품화장품 > 메이크업 > 아이메이크업 > 아이섀도우/글리터/팔레트'</li></ul> | |
|
| 7 | <ul><li>'아쿠아 레지스트 컬러 펜슬 6.06 LotteOn > 뷰티 > 메이크업 > 아이메이크업 > 아이섀도우 LotteOn > 뷰티 > 메이크업 > 아이메이크업 > 아이섀도우'</li><li>"MD's PICK 클클 베스트 특가템!클리오/페리페라/구달/더마토리/힐링버드 ~53% 029.[NEW COLOR]잉크 씬씬 펜슬라이너_002카카오브라운_해당사항없음 11st>메이크업>립메이크업>립틴트;쇼킹딜 홈>뷰티>선케어/메이크업>립/치크메이크업;11st>뷰티>선케어/메이크업>립/치크메이크업;11st Hour Event > 패션/뷰티 > 뷰티 > 선케어/메이크업 > 립/치크메이크업 11st Hour Event > 패션/뷰티 > 뷰티 > 선케어/메이크업 > 립/치크메이크업"</li><li>'아쿠아 레지스트 펜슬 03 화장품/향수>색조메이크업>립스틱;(#M)화장품/향수>색조메이크업>아이섀도 Gmarket > 뷰티 > 화장품/향수 > 색조메이크업 > 아이섀도'</li></ul> | |
|
| 1 | <ul><li>'[기획]NEW 센슈얼 파우더 매트 리퀴드 듀오 169호 서울 체리_353호 언드레스드 신세계백화점/메이크업/립메이크업/립틴트;(#M)SSG.COM/메이크업/립메이크업/립틴트 LOREAL > DepartmentSsg > 슈에무라 > Generic > 파운데이션'</li><li>'[~25%묶음+T11%]에뛰드 선물하기 최대 60%(플레이컬러아이즈/팔레트/로아커/플레이톤) 24.픽싱틴트_11호 로즈블렌딩_651000181 11st>뷰티>선케어/메이크업>아이메이크업;11st Hour Event > 패션/뷰티 > 뷰티 > 선케어/메이크업 > 아이메이크업 11st Hour Event > 패션/뷰티 > 뷰티 > 선케어/메이크업 > 아이메이크업'</li><li>'페리페라 잉크 더 벨벳(AD) 025 누디빛밤 (#M)위메프 > 뷰티 > 메이크업 > 립 메이크업 > 립틴트 위메프 > 뷰티 > 메이크업 > 립 메이크업 > 립틴트'</li></ul> | |
|
| 6 | <ul><li>'[최대20%＋묶음~20%] 삐아＆어바웃톤 NEW블러셔 벨벳틴트/지적/파우더팩트/치크/섀도우/오토젤라이너 NEW 어바웃톤 플러피 웨어 블러셔_AT.05 데일리코랄_선택없음 쇼킹딜 홈>뷰티>선케어/메이크업>아이메이크업;11st>뷰티>선케어/메이크업>아이메이크업;11st > 뷰티 > 메이크업 > 아이메이크업;(#M)11st>메이크업>아이메이크업>아이라이너 11st > 뷰티 > 메이크업 > 아이메이크업 > 아이라이너'</li><li>'디올스킨 미네랄 누드 글로우 002 핑크 티즈 LotteOn > 뷰티 > 베이스메이크업 > 팩트 LotteOn > 뷰티 > 베이스메이크업 > 팩트'</li><li>'Giorgio 아르마니 조르지오 아르마니 ABLUSH 프로페셔널 리퀴드 페이스 BLUSH COLOR 30 피치 DR2512 LotteOn > 뷰티 > 메이크업 > 블러셔 LotteOn > 뷰티 > 메이크업 > 블러셔'</li></ul> | |
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| 5 | <ul><li>'[눙크] 키스미 히로인메이크 롱앤컬마스카라EX ssg > 뷰티 > 메이크업 > 아이메이크업 > 마스카라 ssg > 뷰티 > 메이크업 > 아이메이크업 > 마스카라'</li><li>'랑콤 파리 하이노즈 스타 마스카라 01 느와르 미드나잇 6.5g/0.23Oz NEW IN BOX (#M)SSG.COM/메이크업/아이메이크업/마스카라 ssg > 뷰티 > 메이크업 > 아이메이크업 > 마스카라'</li><li>'[2개선택]이니스프리 꼼꼼마스카라/롱롱/짱짱/픽서카라/아이라이너 이니스프리_스키니꼼꼼카라ZERO 1호 블랙_이니스프리_스키니 롱롱카라 LotteOn > 뷰티 > 메이크업 > 아이메이크업 > 마스카라 LotteOn > 뷰티 > 메이크업 > 아이메이크업 > 마스카라'</li></ul> | |
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| 8 | <ul><li>'NEW 내추럴 브라우 쉐이퍼 뉴트럴 브라운 LOREAL > DepartmentLotteOn > 랑콤 > Generic > 립스틱;LOREAL > DepartmentLotteOn > 메이블린 > Generic > 마스카라 LOREAL > DepartmentLotteOn > 메이블린 > Generic > 마스카라'</li><li>'NEW 내추럴 브라우 쉐이퍼 에스프레소 LotteOn > 뷰티 > 메이크업 > 립메이크업 > 립글로스 LotteOn > 뷰티 > 메이크업 > 립메이크업 > 립글로스'</li><li>'스키니 꼼꼼카라 Zero(워터프루프) 1호 블랙 3개 납작 아이브로우 펜슬 3호 꿈꾸는 새벽녘 그레이 3개 LotteOn > 뷰티 > 메이크업 > 아이메이크업 > 마스카라 LotteOn > 뷰티 > 메이크업 > 아이메이크업 > 마스카라'</li></ul> | |
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| 4 | <ul><li>'3CE SLIM VELVET LIP COLOR 슬림 벨벳 립 컬러 COTTON UP_FRE 화장품/향수>립케어/블러셔>립스틱;(#M)화장품/향수>색조메이크업>립스틱 Gmarket > 뷰티 > 화장품/향수 > 색조메이크업 > 립스틱'</li><li>'[입생로랑][6월] 캔디 글레이즈 컬러밤 듀오 세트(+벨벳 립 파우치) 12호_12호 (#M)11st>메이크업>립메이크업>립밤 11st > 뷰티 > 메이크업 > 립메이크업'</li><li>'아르마니 립파워 롱래스팅 새틴 립스틱 104 SELFLESS In Bo LotteOn > 뷰티 > 메이크업 > 립메이크업 > 립스틱 LotteOn > 뷰티 > 메이크업 > 립메이크업 > 립스틱'</li></ul> | |
|
| 0 | <ul><li>'코스노리 롱 액티브 아이래쉬 세럼 속눈썹 영양제 +인텐시브세럼(미니) (#M)화장품/미용>색조메이크업>속눈썹영양제 AD > Naverstore > 화장품/미용 > 색조메이크업 > 아이메이크업 > 눈썹영양제'</li><li>'[키스미] [1+1] 히로인메이크 워터링 아이래쉬 세럼 세럼 1+1 K321A K321A (#M)위메프 > 뷰티 > 메이크업 > 아이 메이크업 > 속눈썹 영양제 위메프 > 뷰티 > 메이크업 > 아이 메이크업 > 속눈썹 영양제'</li><li>'소설 인텐시브 아이래쉬 앰플 10g - 투명 속눈썹 영양제, 펌 연장 케어, 눈썹 에센스 세럼 인텐시브 아이래쉬 앰플 2개 (#M)화장품/미용>색조메이크업>속눈썹영양제 AD > Naverstore > 화장품/미용 > 색조메이크업 > 아이메이크업 > 눈썹영양제'</li></ul> | |
|
| 11 | <ul><li>'이글립스 벨벳 핏 틴트 01.플래쉬팔레트 단품_01 선셋크러쉬_나나카라 증정 화장품/향수>립케어/블러셔>립틴트;(#M)화장품/향수>색조메이크업>립틴트 Gmarket > 뷰티 > 화장품/향수 > 색조메이크업 > 립틴트'</li><li>'록시땅 [기프트] 시어 드라이 스킨 핸드 & 립 듀오 스틱 립 밤 단일상품 (#M)뷰티>명품화장품>핸드/풋/덴탈케어>핸드케어 CJmall > 뷰티 > 화장품/향수 > 향수/홈프래그런스 > 기획세트'</li><li>'퓨어 컬러 엔비 립 케어 컬렉션 스무딩 슈가 스크럽 ssg > 뷰티 > 메이크업 > 립메이크업 ssg > 뷰티 > 메이크업 > 립메이크업'</li></ul> | |
|
| 10 | <ul><li>'(1+1+워터퍼프증정) 리르 룩스 듀얼스틱 듀얼스틱_2호_듀얼스틱_2호+워터퍼프 Coupang > 뷰티 > 메이크업 > 베이스 메이크업 > 베이스/프라이머;(#M)쿠팡 홈>뷰티>메이크업>베이스 메이크업>베이스/프라이머 Coupang > 뷰티 > 메이크업 > 베이스 메이크업 > 베이스/프라이머'</li><li>'아워글래스 앰비언트 팔레트 볼륨 Ⅰ + 브러쉬 세트 택1 앰비언트 팔레트_라이팅 에딧 브러쉬 (#M)홈>화장품/미용>색조메이크업>하이라이터/쉐이딩 Naverstore > 화장품/미용 > 색조메이크업 > 컨투어링 > 하이라이터/쉐이딩'</li><li>'투쿨포스쿨 아트클래스 바이로댕 아티스틱 북 바이로댕 아티스틱 북 홈>화장품/미용>색조메이크업>색조메이크업세트;홈>BASE&SHADING;홈>Base & Shading>기프트 세트;(#M)홈>Base & Shading Naverstore > 화장품/미용 > 색조메이크업 > 색조메이크업세트'</li></ul> | |
|
| 3 | <ul><li>'[NEW] 낫포유 키스밤 포맨 (#M)위메프 > 뷰티 > 남성화장품 > 남성 메이크업 > 남성 베이스메이크업 위메프 > 뷰티 > 남성화장품 > 남성 메이크업 > 남성 베이스메이크업'</li><li>'DIOR NEW 립 글로우 006 베리 (#M)홈>화장품/미용>색조메이크업>립글로스 Naverstore > 화장품/미용 > 색조메이크업 > 립메이크업 > 립글로스'</li><li>'DIOR NEW 립 글로우 039 웜 베이지 (#M)홈>화장품/미용>색조메이크업>립글로스 Naverstore > 화장품/미용 > 색조메이크업 > 립메이크업 > 립글로스'</li></ul> | |
|
| 2 | <ul><li>'(더샘)에코 소울 립 라이너0.45g (171400) 에코 소울 립 라이너_BE01 소울 베이지 ◈206268024◈ (#M)화장품/향수>색조메이크업>립스틱 Gmarket > 뷰티 > 화장품/향수 > 색조메이크업 > 립스틱'</li><li>'NEW 립라이너 잉크듀오 04 로즈우드 ssg > 뷰티 > 스킨케어 > 에센스/앰플;ssg > 뷰티 > 메이크업 > 립메이크업 ssg > 뷰티 > 메이크업 > 립메이크업 > 립라이너'</li><li>'휘또 레브르 퍼펙트 1.45g 2 Beige naturel ssg > 뷰티 > 메이크업 > 립메이크업 ssg > 뷰티 > 메이크업 > 립메이크업 > 립스틱'</li></ul> | |
|
|
|
## Evaluation |
|
|
|
### Metrics |
|
| Label | Accuracy | |
|
|:--------|:---------| |
|
| **all** | 0.9227 | |
|
|
|
## 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_item_top_bt7") |
|
# Run inference |
|
preds = model("[에스티 로더] 브로우 멀티 태스커 2.5g 03 브루넷 (#M)화장품/미용>색조메이크업>아이브로 Naverstore > 메이크업 > 아이메이크업 > 아이브로우") |
|
``` |
|
|
|
<!-- |
|
### 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 | 23.3367 | 70 | |
|
|
|
| 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 | 0.3312 | - | |
|
| 0.0533 | 50 | 0.3304 | - | |
|
| 0.1066 | 100 | 0.3223 | - | |
|
| 0.1599 | 150 | 0.2899 | - | |
|
| 0.2132 | 200 | 0.2522 | - | |
|
| 0.2665 | 250 | 0.2065 | - | |
|
| 0.3198 | 300 | 0.188 | - | |
|
| 0.3731 | 350 | 0.1542 | - | |
|
| 0.4264 | 400 | 0.1291 | - | |
|
| 0.4797 | 450 | 0.111 | - | |
|
| 0.5330 | 500 | 0.0953 | - | |
|
| 0.5864 | 550 | 0.0835 | - | |
|
| 0.6397 | 600 | 0.067 | - | |
|
| 0.6930 | 650 | 0.0649 | - | |
|
| 0.7463 | 700 | 0.0596 | - | |
|
| 0.7996 | 750 | 0.0471 | - | |
|
| 0.8529 | 800 | 0.0482 | - | |
|
| 0.9062 | 850 | 0.0513 | - | |
|
| 0.9595 | 900 | 0.0477 | - | |
|
| 1.0128 | 950 | 0.0421 | - | |
|
| 1.0661 | 1000 | 0.0432 | - | |
|
| 1.1194 | 1050 | 0.039 | - | |
|
| 1.1727 | 1100 | 0.0361 | - | |
|
| 1.2260 | 1150 | 0.0351 | - | |
|
| 1.2793 | 1200 | 0.0308 | - | |
|
| 1.3326 | 1250 | 0.0293 | - | |
|
| 1.3859 | 1300 | 0.0247 | - | |
|
| 1.4392 | 1350 | 0.0202 | - | |
|
| 1.4925 | 1400 | 0.017 | - | |
|
| 1.5458 | 1450 | 0.0143 | - | |
|
| 1.5991 | 1500 | 0.0119 | - | |
|
| 1.6525 | 1550 | 0.0121 | - | |
|
| 1.7058 | 1600 | 0.012 | - | |
|
| 1.7591 | 1650 | 0.0106 | - | |
|
| 1.8124 | 1700 | 0.0097 | - | |
|
| 1.8657 | 1750 | 0.0085 | - | |
|
| 1.9190 | 1800 | 0.0123 | - | |
|
| 1.9723 | 1850 | 0.0102 | - | |
|
| 2.0256 | 1900 | 0.0045 | - | |
|
| 2.0789 | 1950 | 0.0026 | - | |
|
| 2.1322 | 2000 | 0.0016 | - | |
|
| 2.1855 | 2050 | 0.001 | - | |
|
| 2.2388 | 2100 | 0.0006 | - | |
|
| 2.2921 | 2150 | 0.0002 | - | |
|
| 2.3454 | 2200 | 0.0002 | - | |
|
| 2.3987 | 2250 | 0.0004 | - | |
|
| 2.4520 | 2300 | 0.0003 | - | |
|
| 2.5053 | 2350 | 0.0007 | - | |
|
| 2.5586 | 2400 | 0.0002 | - | |
|
| 2.6119 | 2450 | 0.0003 | - | |
|
| 2.6652 | 2500 | 0.0001 | - | |
|
| 2.7186 | 2550 | 0.0001 | - | |
|
| 2.7719 | 2600 | 0.0001 | - | |
|
| 2.8252 | 2650 | 0.0002 | - | |
|
| 2.8785 | 2700 | 0.0002 | - | |
|
| 2.9318 | 2750 | 0.0001 | - | |
|
| 2.9851 | 2800 | 0.0002 | - | |
|
| 3.0384 | 2850 | 0.0001 | - | |
|
| 3.0917 | 2900 | 0.0001 | - | |
|
| 3.1450 | 2950 | 0.0001 | - | |
|
| 3.1983 | 3000 | 0.0001 | - | |
|
| 3.2516 | 3050 | 0.0001 | - | |
|
| 3.3049 | 3100 | 0.0 | - | |
|
| 3.3582 | 3150 | 0.0 | - | |
|
| 3.4115 | 3200 | 0.0 | - | |
|
| 3.4648 | 3250 | 0.0001 | - | |
|
| 3.5181 | 3300 | 0.0 | - | |
|
| 3.5714 | 3350 | 0.0 | - | |
|
| 3.6247 | 3400 | 0.0 | - | |
|
| 3.6780 | 3450 | 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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|
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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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|
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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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|
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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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|
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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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|
| 9.5416 | 8950 | 0.0 | - | |
|
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|
| 9.6482 | 9050 | 0.0 | - | |
|
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|
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|
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|
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|
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|
| 9.9680 | 9350 | 0.0 | - | |
|
| 10.0213 | 9400 | 0.0 | - | |
|
| 10.0746 | 9450 | 0.0 | - | |
|
| 10.1279 | 9500 | 0.0 | - | |
|
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|
| 10.2345 | 9600 | 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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|
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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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|
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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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|
| 12.7932 | 12000 | 0.0 | - | |
|
| 12.8465 | 12050 | 0.0 | - | |
|
| 12.8998 | 12100 | 0.0 | - | |
|
| 12.9531 | 12150 | 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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|
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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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|
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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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|
| 15.5650 | 14600 | 0.0 | - | |
|
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|
| 15.6716 | 14700 | 0.0 | - | |
|
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|
| 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 | - | |
|
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|
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|
| 16.1514 | 15150 | 0.0 | - | |
|
| 16.2047 | 15200 | 0.0 | - | |
|
| 16.2580 | 15250 | 0.0 | - | |
|
| 16.3113 | 15300 | 0.0 | - | |
|
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|
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|
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|
| 16.5245 | 15500 | 0.0 | - | |
|
| 16.5778 | 15550 | 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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|
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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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|
| 18.0171 | 16900 | 0.0 | - | |
|
| 18.0704 | 16950 | 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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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}, |
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copyright = {Creative Commons Attribution 4.0 International} |
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} |
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``` |
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## Glossary |
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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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