File size: 51,021 Bytes

---
base_model: klue/roberta-base
library_name: setfit
metrics:
- metric
pipeline_tag: text-classification
tags:
- setfit
- sentence-transformers
- text-classification
- generated_from_setfit_trainer
widget:
- text: 🍯국산쌀 조청🍯 수제오란다 선물세트 답례품 18P 9월 3일 출고(4일~5일 도착예정)_견과스페셜(오리지널8p+스페셜10p)_감사의
    마음을 전합니다 생프룻(st.fruit)
- text: 포카리스웨트 245ml 1개 중패트_뽀로로(밀크맛) 235ML X 24병 주식회사 송민
- text: 포카리스웨트 245ml 1개 미니캔_티오피 스위트 아메리카노 200ml 30개 대영상사
- text: 쉐이크베이비 다이어트 단백질 쉐이크 맛있는 식사대용 식단 음식 딸기맛 750g 3+폴딩박스 구성_초코+스윗콘+마시멜로초코_폴딩박스+핑크보틀
    1개+화이트보틀 1개 주식회사 슬로우로켓
- text: 포뉴 초임계 알티지 XV 오메가3 미니 카제로템 포뉴 초임계 식물성 알티지 오메가3△ (주)포터블뉴트리션
inference: true
model-index:
- name: SetFit with klue/roberta-base
  results:
  - task:
      type: text-classification
      name: Text Classification
    dataset:
      name: Unknown
      type: unknown
      split: test
    metrics:
    - type: metric
      value: 0.9180474602529828
      name: Metric
---

# SetFit with klue/roberta-base

This is a [SetFit](https://github.com/huggingface/setfit) model that can be used for Text Classification. This SetFit model uses [klue/roberta-base](https://huggingface.co/klue/roberta-base) 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:** [klue/roberta-base](https://huggingface.co/klue/roberta-base)
- **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:** 22 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                                                                                                                                                                                                                                                            |
|:------|:--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|
| 9.0   | <ul><li>'동보식품 깐마늘 4kg  잘고려'</li><li>'[산들해반찬]콩자반 200g  주식회사 산들해'</li><li>'쌀게 무침 4kg 대용량 업소용 식당 반찬 방게 조림  (유) 협동맛사랑식품'</li></ul>                                                                                                                                      |
| 0.0   | <ul><li>'뚜레반 엿기름가루 1kg (복합)  주식회사 삼부'</li><li>'프리미엄 아몬드가루 1kg 95% 아몬드분말 아몬드파우더 프리미엄 아몬드분말(95%) 1kg 비타민플러스'</li><li>'오뚜기 튀김가루 2kg  리얼유통컴퍼니'</li></ul>                                                                                                                |
| 2.0   | <ul><li>'시로이코이비토 이시야 일본과자 쿠크다스 하얀연인 9개입 도톤보리의 연인 12매입 INCAPE CO.,LTD'</li><li>'자일리톨 오리지날 리필 115gx3봉 외 5종 02.자일리톨 알파 리필 102g_01.자일리톨 오리지날 리필 115g_06.졸음번쩍껌 톡톡!87g (주)푸드조이'</li><li>'70g 추억의 도나스 1개  에스제이(SJ)조아쇼핑'</li></ul>                                          |
| 12.0  | <ul><li>'바쏘 엑스트라버진 올리브오일 2L 제3자의 배송관련 개인정보 이용에 대해 동의함 버니버즈'</li><li>'CJ제일제당 백설 콩기름 1.5L 사조 해표 식용유 1.8L 삼영유통'</li><li>'CJ [만능]백설 건강을 생각한 요리유 900ml 가을식재료 엄마 맛집 믿고먹는 우리집 건강한 식재료  봄날스토어'</li></ul>                                                                    |
| 6.0   | <ul><li>'한국정품 허벌라이프 허벌티 허벌베버리지  망구 에이'</li><li>'스키니랩 가벼워지는 시서스 다이어트 14포 cissus 보조제 씨서스 15포 올바른영양 주식회사'</li><li>'프롬바이오 아프리카망고 워터믹스 레몬맛 2주 14포x1박스 아프리카 망고 워터믹스 레몬 2주 주식회사 프롬바이오'</li></ul>                                                                           |
| 18.0  | <ul><li>'인산죽염 9회 자죽염 고체 60g  비타코어'</li><li>'[청정원] 순후추 50g (경산점)  주식회사 에스에스지닷컴'</li><li>'브래그 유기농 초모 사과식초 946ml 천연발효 식초트릭 데니그리스 애플사이다비니거 드니그리스 사과식초 1000ml 인영이네'</li></ul>                                                                                            |
| 4.0   | <ul><li>'동원 양반 영양닭죽 285g  태성유통'</li><li>'푸디버디 숫자치킨너겟500g 미니까스 2종 480g 1+1 미니돈까스 1개+미니치킨까스 1개 다솜플랜잇'</li><li>'[삼진어묵] 100사각 1봉 320g (10개입)  (주)동방유래'</li></ul>                                                                                                        |
| 21.0  | <ul><li>'[리오산토] 할라페뇨 슬라이스 540g (경산점)  주식회사 에스에스지닷컴'</li><li>'사조 안심 닭가슴살 90g  주식회사 킴벌리마스타'</li><li>'샘표 꽁치 400g  지영산업'</li></ul>                                                                                                                                      |
| 17.0  | <ul><li>'곰표 통밀 호떡믹스 450g x 4  코스트컷몰'</li><li>'CJ 핫케익믹스 1kg 홈파티 엄마손맛 생일파티 홈메이드 바삭한 밀키트  마이컴퍼니'</li><li>'곰표 통밀 호떡믹스 450g x 4개 코스트코 홈베이킹 호떡 재료  이지코스'</li></ul>                                                                                                        |
| 20.0  | <ul><li>'돼지 머릿고기 슬라이스 업소용 머리고기 1kg 돼지국밥용 절단 순대국 창업 재료 -선지없는 매콤 백토종순대  500g X 2팩 푸드씨'</li><li>'흑염소 캠핑고기 구이 300g 국내산 암컷전문 보양식 염소고기 수육 전골 탕 요리 음식 ●수육용 뒷다리살 500g (껍데기+고기) 흑염소연구소'</li><li>'파티큐 귀족 통돼지바베큐 (5-10인분) 만화고기 캠핑음식 집들이 출장 경주시외버스터미널_1/6하체 주식회사 파티큐'</li></ul> |
| 15.0  | <ul><li>'카카오닙스 500g  오구오구(5959)'</li><li>'제주콩생낫또 특허기술로 만든 냄새없고 맛있는 낫또 53 g x 7 개 제주콩 생낫또 7 개 (주)으뜸엘엔에스'</li><li>'[2+2] 해찬들 사계절쌈장 500G  메가글로벌001'</li></ul>                                                                                                          |
| 14.0  | <ul><li>'몬스터 에너지 울트라 시트라 355ml 1개 슬림캔_게토레이 레몬 240ml 30개 주식회사 송민'</li><li>'미떼 핫초코 오리지날 미니스틱 40T+볼펜 미떼 마일드10T x2개+볼펜증정 유니콘마트'</li><li>'일화 초정탄산수 1.5L 6개 중패트_쟈뎅 아워티 오렌지자몽블랙티 500ml 12개 주식회사 송민'</li></ul>                                                              |
| 10.0  | <ul><li>'하인즈 노슈가 케찹 (하인즈 리듀스드슈가 케찹) 369g  (주)아이미에프에스'</li><li>'대상 청정원 우리아이 케찹 620g / 806kcal  수리ZIP'</li><li>'스테이크소스 ACE 260g 스테이크소스 식자재 마트  다라조명'</li></ul>                                                                                                        |
| 16.0  | <ul><li>'록키릿지 메이플시럽 340g  세컨드 베이스'</li><li>'복음자리 딸기잼 500g 3개 딸기잼(3개) 딸기잼+선물용 종이가방 더써드도어'</li><li>'Chocolate Hazelnut Spread  선한상점'</li></ul>                                                                                                                        |
| 1.0   | <ul><li>'[공식] 닥터겟잇 키즈이뮨 20g x 14포 (4+4혜택) 8박스 [47%할인+무료배송] 주식회사 그릿인피스'</li><li>'러시아 차가버섯 차 원물 300g 차가버섯 300g 농업회사법인 주식회사 두손애약초'</li><li>'커클랜드시그니춰 마누카 허니 2.27kg 와일드플라워  웰니스 플래닛'</li></ul>                                                                          |
| 13.0  | <ul><li>'서울우유 동물성 생크림 500ml 커피숍 제빵 생크림 1개[포장 미선택시 배송지연] 더드림'</li><li>'서울우유 바리스타즈 휘핑크림 500g 스프레이형 바리스타 휘핑크림 500g_아이스박스 올굿유통'</li><li>'[아이스박스무료] 선인 DB 휘핑크림 1L 무가당 혼합 생크림  재이F&B'</li></ul>                                                                           |
| 3.0   | <ul><li>'평창애 강원도 평창 절임배추 20kg 고랭지 통배추 절임배추10kg_12-22금요일 배송출발일 주식회사 올마루(Allmaru)'</li><li>'김권태 전라도 포기 배추 김치 김장김치 2kg 옥과 맛있는 [2-3] 저온숙성 묵은지 5kg 주식회사 우아한끼'</li><li>'보리김치 3kg 5kg 제주산보리 [100%국내산]  한백김치 송도점'</li></ul>                                                 |
| 8.0   | <ul><li>'[신세계 규격](신세계 본점)띠굴리오올리브앤케이퍼소스  주식회사 에스에스지닷컴'</li><li>'프레시밀 베이컨크림파스타 630g 1팩 630g × 2팩 엠투커머스'</li><li>'[쿠캣][쿠캣메이드] 렌지쿠캣 마라로제 찜닭 230g X 3팩  디휴니'</li></ul>                                                                                                   |
| 11.0  | <ul><li>'정미소 쭈꾸미 볶음 450g 2인 집들이 음식 캠핑 요리  주식회사 믹스앤맥스(MIXNMAX CO.,LTD.)'</li><li>'새벽장어 국산 자포니카 풍천 민물장어 1kg 손질 후 750g이내 초벌장어 1kg(자포니카 순살 500g내외) 새벽컴퍼니 주식회사'</li><li>'엄마애바다 새우섞인 지리멸치 1.5kg  팔이일삼일오'</li></ul>                                                        |
| 7.0   | <ul><li>'삼양 큰컵까르보불닭볶음면 105g x 4개 까르보불닭볶음면 130g x 4 플랜트더퓨처'</li><li>'[1+1 냉면 골라담기] CJ 동치미 물냉면 비빔냉면 외 20종 [5+5]함흥비빔냉면소스85g 씨제이제일제당 (주)'</li><li>'청수 포장국수 3.75KG / 37인분 잔치 옛날 멸치 비빔국수 소면  (주)정이비에스'</li></ul>                                                          |
| 5.0   | <ul><li>'청도 아이스홍시 탈피 3kg 40과내외 05_대봉 탈피 3kg 15-20과 감미인영농조합법인'</li><li>'국산 쥐눈이콩 콩나물콩 1kg 약콩 서목태 검은콩 8. 쪄서볶은 서리태가루 500g 주식회사 태극인 농업회사법인'</li><li>'베트남선물 반건조 망고 베트남건망고 말랭이 100G X 10개입  유월의바다'</li></ul>                                                               |
| 19.0  | <ul><li>'박재서명인 안동소주 양반탈 800ml  명인안동소주'</li><li>'해창주조 해창막걸리 9도 프리미엄 막걸리 캠핑 위스키 차박 와인 필수템 글램핑 감성사진  농업회사법인 술담화 주식회사 직매장지점'</li><li>'다농바이오 가무치소주 43도 375ml 항아리숙성  농업법인 우리도가 (주) 서울지점'</li></ul>                                                                        |

## Evaluation

### Metrics
| Label   | Metric |
|:--------|:-------|
| **all** | 0.9180 |

## 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_fd")
# Run inference
preds = model("포카리스웨트 245ml 1개 중패트_뽀로로(밀크맛) 235ML X 24병 주식회사 송민")
```

<!--
### 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   | 3   | 9.1979 | 30  |

| Label | Training Sample Count |
|:------|:----------------------|
| 0.0   | 448                   |
| 1.0   | 579                   |
| 2.0   | 800                   |
| 3.0   | 552                   |
| 4.0   | 1049                  |
| 5.0   | 350                   |
| 6.0   | 800                   |
| 7.0   | 100                   |
| 8.0   | 400                   |
| 9.0   | 414                   |
| 10.0  | 581                   |
| 11.0  | 275                   |
| 12.0  | 450                   |
| 13.0  | 300                   |
| 14.0  | 600                   |
| 15.0  | 422                   |
| 16.0  | 400                   |
| 17.0  | 200                   |
| 18.0  | 571                   |
| 19.0  | 50                    |
| 20.0  | 346                   |
| 21.0  | 450                   |

### 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 |
|:-------:|:-----:|:-------------:|:---------------:|
| 0.0006  | 1     | 0.4086        | -               |
| 0.0316  | 50    | 0.3967        | -               |
| 0.0631  | 100   | 0.3705        | -               |
| 0.0947  | 150   | 0.3541        | -               |
| 0.1263  | 200   | 0.2971        | -               |
| 0.1578  | 250   | 0.2651        | -               |
| 0.1894  | 300   | 0.2404        | -               |
| 0.2210  | 350   | 0.1946        | -               |
| 0.2525  | 400   | 0.1848        | -               |
| 0.2841  | 450   | 0.1706        | -               |
| 0.3157  | 500   | 0.1394        | -               |
| 0.3472  | 550   | 0.1364        | -               |
| 0.3788  | 600   | 0.1178        | -               |
| 0.4104  | 650   | 0.0926        | -               |
| 0.4419  | 700   | 0.0949        | -               |
| 0.4735  | 750   | 0.0732        | -               |
| 0.5051  | 800   | 0.0806        | -               |
| 0.5366  | 850   | 0.0648        | -               |
| 0.5682  | 900   | 0.0707        | -               |
| 0.5997  | 950   | 0.0523        | -               |
| 0.6313  | 1000  | 0.0529        | -               |
| 0.6629  | 1050  | 0.0491        | -               |
| 0.6944  | 1100  | 0.0486        | -               |
| 0.7260  | 1150  | 0.0369        | -               |
| 0.7576  | 1200  | 0.0296        | -               |
| 0.7891  | 1250  | 0.0303        | -               |
| 0.8207  | 1300  | 0.0232        | -               |
| 0.8523  | 1350  | 0.0281        | -               |
| 0.8838  | 1400  | 0.0178        | -               |
| 0.9154  | 1450  | 0.0346        | -               |
| 0.9470  | 1500  | 0.025         | -               |
| 0.9785  | 1550  | 0.0218        | -               |
| 1.0101  | 1600  | 0.0335        | -               |
| 1.0417  | 1650  | 0.0206        | -               |
| 1.0732  | 1700  | 0.0168        | -               |
| 1.1048  | 1750  | 0.0294        | -               |
| 1.1364  | 1800  | 0.0219        | -               |
| 1.1679  | 1850  | 0.0176        | -               |
| 1.1995  | 1900  | 0.0196        | -               |
| 1.2311  | 1950  | 0.0141        | -               |
| 1.2626  | 2000  | 0.0031        | -               |
| 1.2942  | 2050  | 0.0131        | -               |
| 1.3258  | 2100  | 0.0158        | -               |
| 1.3573  | 2150  | 0.0121        | -               |
| 1.3889  | 2200  | 0.0088        | -               |
| 1.4205  | 2250  | 0.0047        | -               |
| 1.4520  | 2300  | 0.0138        | -               |
| 1.4836  | 2350  | 0.0029        | -               |
| 1.5152  | 2400  | 0.0063        | -               |
| 1.5467  | 2450  | 0.0042        | -               |
| 1.5783  | 2500  | 0.0015        | -               |
| 1.6098  | 2550  | 0.0078        | -               |
| 1.6414  | 2600  | 0.0014        | -               |
| 1.6730  | 2650  | 0.0055        | -               |
| 1.7045  | 2700  | 0.0011        | -               |
| 1.7361  | 2750  | 0.0052        | -               |
| 1.7677  | 2800  | 0.0018        | -               |
| 1.7992  | 2850  | 0.003         | -               |
| 1.8308  | 2900  | 0.004         | -               |
| 1.8624  | 2950  | 0.0006        | -               |
| 1.8939  | 3000  | 0.0058        | -               |
| 1.9255  | 3050  | 0.0004        | -               |
| 1.9571  | 3100  | 0.0028        | -               |
| 1.9886  | 3150  | 0.0005        | -               |
| 2.0202  | 3200  | 0.0006        | -               |
| 2.0518  | 3250  | 0.0016        | -               |
| 2.0833  | 3300  | 0.0036        | -               |
| 2.1149  | 3350  | 0.0009        | -               |
| 2.1465  | 3400  | 0.001         | -               |
| 2.1780  | 3450  | 0.0007        | -               |
| 2.2096  | 3500  | 0.0003        | -               |
| 2.2412  | 3550  | 0.0003        | -               |
| 2.2727  | 3600  | 0.0004        | -               |
| 2.3043  | 3650  | 0.0002        | -               |
| 2.3359  | 3700  | 0.0002        | -               |
| 2.3674  | 3750  | 0.0002        | -               |
| 2.3990  | 3800  | 0.003         | -               |
| 2.4306  | 3850  | 0.0004        | -               |
| 2.4621  | 3900  | 0.0013        | -               |
| 2.4937  | 3950  | 0.0003        | -               |
| 2.5253  | 4000  | 0.0002        | -               |
| 2.5568  | 4050  | 0.0001        | -               |
| 2.5884  | 4100  | 0.0002        | -               |
| 2.6199  | 4150  | 0.0001        | -               |
| 2.6515  | 4200  | 0.0003        | -               |
| 2.6831  | 4250  | 0.0003        | -               |
| 2.7146  | 4300  | 0.0002        | -               |
| 2.7462  | 4350  | 0.0001        | -               |
| 2.7778  | 4400  | 0.0018        | -               |
| 2.8093  | 4450  | 0.0005        | -               |
| 2.8409  | 4500  | 0.0001        | -               |
| 2.8725  | 4550  | 0.0003        | -               |
| 2.9040  | 4600  | 0.0001        | -               |
| 2.9356  | 4650  | 0.0002        | -               |
| 2.9672  | 4700  | 0.0002        | -               |
| 2.9987  | 4750  | 0.0002        | -               |
| 3.0303  | 4800  | 0.0018        | -               |
| 3.0619  | 4850  | 0.0001        | -               |
| 3.0934  | 4900  | 0.0002        | -               |
| 3.125   | 4950  | 0.0001        | -               |
| 3.1566  | 5000  | 0.0002        | -               |
| 3.1881  | 5050  | 0.0004        | -               |
| 3.2197  | 5100  | 0.0001        | -               |
| 3.2513  | 5150  | 0.0001        | -               |
| 3.2828  | 5200  | 0.0002        | -               |
| 3.3144  | 5250  | 0.0003        | -               |
| 3.3460  | 5300  | 0.0001        | -               |
| 3.3775  | 5350  | 0.0003        | -               |
| 3.4091  | 5400  | 0.0001        | -               |
| 3.4407  | 5450  | 0.0001        | -               |
| 3.4722  | 5500  | 0.0001        | -               |
| 3.5038  | 5550  | 0.0003        | -               |
| 3.5354  | 5600  | 0.0002        | -               |
| 3.5669  | 5650  | 0.0001        | -               |
| 3.5985  | 5700  | 0.0005        | -               |
| 3.6301  | 5750  | 0.0003        | -               |
| 3.6616  | 5800  | 0.0001        | -               |
| 3.6932  | 5850  | 0.0003        | -               |
| 3.7247  | 5900  | 0.0001        | -               |
| 3.7563  | 5950  | 0.0001        | -               |
| 3.7879  | 6000  | 0.0001        | -               |
| 3.8194  | 6050  | 0.0006        | -               |
| 3.8510  | 6100  | 0.0002        | -               |
| 3.8826  | 6150  | 0.0004        | -               |
| 3.9141  | 6200  | 0.0001        | -               |
| 3.9457  | 6250  | 0.0001        | -               |
| 3.9773  | 6300  | 0.0001        | -               |
| 4.0088  | 6350  | 0.0002        | -               |
| 4.0404  | 6400  | 0.0001        | -               |
| 4.0720  | 6450  | 0.0           | -               |
| 4.1035  | 6500  | 0.0001        | -               |
| 4.1351  | 6550  | 0.0001        | -               |
| 4.1667  | 6600  | 0.0           | -               |
| 4.1982  | 6650  | 0.0           | -               |
| 4.2298  | 6700  | 0.0           | -               |
| 4.2614  | 6750  | 0.0           | -               |
| 4.2929  | 6800  | 0.0001        | -               |
| 4.3245  | 6850  | 0.0           | -               |
| 4.3561  | 6900  | 0.0           | -               |
| 4.3876  | 6950  | 0.0002        | -               |
| 4.4192  | 7000  | 0.0007        | -               |
| 4.4508  | 7050  | 0.0018        | -               |
| 4.4823  | 7100  | 0.0001        | -               |
| 4.5139  | 7150  | 0.0001        | -               |
| 4.5455  | 7200  | 0.0001        | -               |
| 4.5770  | 7250  | 0.0003        | -               |
| 4.6086  | 7300  | 0.0001        | -               |
| 4.6402  | 7350  | 0.0008        | -               |
| 4.6717  | 7400  | 0.0001        | -               |
| 4.7033  | 7450  | 0.0           | -               |
| 4.7348  | 7500  | 0.0001        | -               |
| 4.7664  | 7550  | 0.0001        | -               |
| 4.7980  | 7600  | 0.0           | -               |
| 4.8295  | 7650  | 0.0           | -               |
| 4.8611  | 7700  | 0.0           | -               |
| 4.8927  | 7750  | 0.0019        | -               |
| 4.9242  | 7800  | 0.0           | -               |
| 4.9558  | 7850  | 0.0           | -               |
| 4.9874  | 7900  | 0.001         | -               |
| 5.0189  | 7950  | 0.0           | -               |
| 5.0505  | 8000  | 0.0011        | -               |
| 5.0821  | 8050  | 0.0002        | -               |
| 5.1136  | 8100  | 0.0004        | -               |
| 5.1452  | 8150  | 0.0           | -               |
| 5.1768  | 8200  | 0.0018        | -               |
| 5.2083  | 8250  | 0.0001        | -               |
| 5.2399  | 8300  | 0.0           | -               |
| 5.2715  | 8350  | 0.0018        | -               |
| 5.3030  | 8400  | 0.0           | -               |
| 5.3346  | 8450  | 0.0005        | -               |
| 5.3662  | 8500  | 0.0001        | -               |
| 5.3977  | 8550  | 0.0           | -               |
| 5.4293  | 8600  | 0.0           | -               |
| 5.4609  | 8650  | 0.0001        | -               |
| 5.4924  | 8700  | 0.0           | -               |
| 5.5240  | 8750  | 0.0001        | -               |
| 5.5556  | 8800  | 0.0           | -               |
| 5.5871  | 8850  | 0.0001        | -               |
| 5.6187  | 8900  | 0.0001        | -               |
| 5.6503  | 8950  | 0.0           | -               |
| 5.6818  | 9000  | 0.0001        | -               |
| 5.7134  | 9050  | 0.0008        | -               |
| 5.7449  | 9100  | 0.0001        | -               |
| 5.7765  | 9150  | 0.0           | -               |
| 5.8081  | 9200  | 0.0008        | -               |
| 5.8396  | 9250  | 0.0001        | -               |
| 5.8712  | 9300  | 0.0           | -               |
| 5.9028  | 9350  | 0.0001        | -               |
| 5.9343  | 9400  | 0.0           | -               |
| 5.9659  | 9450  | 0.0           | -               |
| 5.9975  | 9500  | 0.0001        | -               |
| 6.0290  | 9550  | 0.0           | -               |
| 6.0606  | 9600  | 0.0           | -               |
| 6.0922  | 9650  | 0.0           | -               |
| 6.1237  | 9700  | 0.0           | -               |
| 6.1553  | 9750  | 0.0           | -               |
| 6.1869  | 9800  | 0.0           | -               |
| 6.2184  | 9850  | 0.0           | -               |
| 6.25    | 9900  | 0.0           | -               |
| 6.2816  | 9950  | 0.0           | -               |
| 6.3131  | 10000 | 0.0           | -               |
| 6.3447  | 10050 | 0.0           | -               |
| 6.3763  | 10100 | 0.0           | -               |
| 6.4078  | 10150 | 0.0           | -               |
| 6.4394  | 10200 | 0.0           | -               |
| 6.4710  | 10250 | 0.0           | -               |
| 6.5025  | 10300 | 0.0001        | -               |
| 6.5341  | 10350 | 0.0           | -               |
| 6.5657  | 10400 | 0.0001        | -               |
| 6.5972  | 10450 | 0.0           | -               |
| 6.6288  | 10500 | 0.0           | -               |
| 6.6604  | 10550 | 0.0           | -               |
| 6.6919  | 10600 | 0.0           | -               |
| 6.7235  | 10650 | 0.0           | -               |
| 6.7551  | 10700 | 0.0           | -               |
| 6.7866  | 10750 | 0.0           | -               |
| 6.8182  | 10800 | 0.0           | -               |
| 6.8497  | 10850 | 0.0           | -               |
| 6.8813  | 10900 | 0.0002        | -               |
| 6.9129  | 10950 | 0.0016        | -               |
| 6.9444  | 11000 | 0.0           | -               |
| 6.9760  | 11050 | 0.0002        | -               |
| 7.0076  | 11100 | 0.0           | -               |
| 7.0391  | 11150 | 0.0006        | -               |
| 7.0707  | 11200 | 0.0           | -               |
| 7.1023  | 11250 | 0.0           | -               |
| 7.1338  | 11300 | 0.0           | -               |
| 7.1654  | 11350 | 0.0           | -               |
| 7.1970  | 11400 | 0.0           | -               |
| 7.2285  | 11450 | 0.0           | -               |
| 7.2601  | 11500 | 0.0           | -               |
| 7.2917  | 11550 | 0.0           | -               |
| 7.3232  | 11600 | 0.0           | -               |
| 7.3548  | 11650 | 0.0           | -               |
| 7.3864  | 11700 | 0.0           | -               |
| 7.4179  | 11750 | 0.0           | -               |
| 7.4495  | 11800 | 0.0           | -               |
| 7.4811  | 11850 | 0.0           | -               |
| 7.5126  | 11900 | 0.0           | -               |
| 7.5442  | 11950 | 0.0           | -               |
| 7.5758  | 12000 | 0.0           | -               |
| 7.6073  | 12050 | 0.0           | -               |
| 7.6389  | 12100 | 0.0           | -               |
| 7.6705  | 12150 | 0.0           | -               |
| 7.7020  | 12200 | 0.0           | -               |
| 7.7336  | 12250 | 0.0           | -               |
| 7.7652  | 12300 | 0.0           | -               |
| 7.7967  | 12350 | 0.0003        | -               |
| 7.8283  | 12400 | 0.0001        | -               |
| 7.8598  | 12450 | 0.0           | -               |
| 7.8914  | 12500 | 0.0           | -               |
| 7.9230  | 12550 | 0.0           | -               |
| 7.9545  | 12600 | 0.0           | -               |
| 7.9861  | 12650 | 0.0           | -               |
| 8.0177  | 12700 | 0.0001        | -               |
| 8.0492  | 12750 | 0.0           | -               |
| 8.0808  | 12800 | 0.0           | -               |
| 8.1124  | 12850 | 0.0           | -               |
| 8.1439  | 12900 | 0.0           | -               |
| 8.1755  | 12950 | 0.0           | -               |
| 8.2071  | 13000 | 0.0           | -               |
| 8.2386  | 13050 | 0.0           | -               |
| 8.2702  | 13100 | 0.0           | -               |
| 8.3018  | 13150 | 0.0           | -               |
| 8.3333  | 13200 | 0.0           | -               |
| 8.3649  | 13250 | 0.0           | -               |
| 8.3965  | 13300 | 0.0           | -               |
| 8.4280  | 13350 | 0.0           | -               |
| 8.4596  | 13400 | 0.0           | -               |
| 8.4912  | 13450 | 0.0           | -               |
| 8.5227  | 13500 | 0.0           | -               |
| 8.5543  | 13550 | 0.0           | -               |
| 8.5859  | 13600 | 0.0           | -               |
| 8.6174  | 13650 | 0.0           | -               |
| 8.6490  | 13700 | 0.0021        | -               |
| 8.6806  | 13750 | 0.0006        | -               |
| 8.7121  | 13800 | 0.0002        | -               |
| 8.7437  | 13850 | 0.0013        | -               |
| 8.7753  | 13900 | 0.0           | -               |
| 8.8068  | 13950 | 0.0           | -               |
| 8.8384  | 14000 | 0.0           | -               |
| 8.8699  | 14050 | 0.0           | -               |
| 8.9015  | 14100 | 0.0           | -               |
| 8.9331  | 14150 | 0.0           | -               |
| 8.9646  | 14200 | 0.0           | -               |
| 8.9962  | 14250 | 0.0           | -               |
| 9.0278  | 14300 | 0.0           | -               |
| 9.0593  | 14350 | 0.0           | -               |
| 9.0909  | 14400 | 0.0           | -               |
| 9.1225  | 14450 | 0.0           | -               |
| 9.1540  | 14500 | 0.0           | -               |
| 9.1856  | 14550 | 0.0002        | -               |
| 9.2172  | 14600 | 0.0           | -               |
| 9.2487  | 14650 | 0.0           | -               |
| 9.2803  | 14700 | 0.0           | -               |
| 9.3119  | 14750 | 0.0           | -               |
| 9.3434  | 14800 | 0.0           | -               |
| 9.375   | 14850 | 0.0           | -               |
| 9.4066  | 14900 | 0.0           | -               |
| 9.4381  | 14950 | 0.0           | -               |
| 9.4697  | 15000 | 0.0           | -               |
| 9.5013  | 15050 | 0.0           | -               |
| 9.5328  | 15100 | 0.0           | -               |
| 9.5644  | 15150 | 0.0           | -               |
| 9.5960  | 15200 | 0.0           | -               |
| 9.6275  | 15250 | 0.0           | -               |
| 9.6591  | 15300 | 0.0           | -               |
| 9.6907  | 15350 | 0.0           | -               |
| 9.7222  | 15400 | 0.0002        | -               |
| 9.7538  | 15450 | 0.0           | -               |
| 9.7854  | 15500 | 0.0           | -               |
| 9.8169  | 15550 | 0.0           | -               |
| 9.8485  | 15600 | 0.0           | -               |
| 9.8801  | 15650 | 0.0           | -               |
| 9.9116  | 15700 | 0.0001        | -               |
| 9.9432  | 15750 | 0.0           | -               |
| 9.9747  | 15800 | 0.0003        | -               |
| 10.0063 | 15850 | 0.0           | -               |
| 10.0379 | 15900 | 0.0           | -               |
| 10.0694 | 15950 | 0.0001        | -               |
| 10.1010 | 16000 | 0.0           | -               |
| 10.1326 | 16050 | 0.0           | -               |
| 10.1641 | 16100 | 0.0           | -               |
| 10.1957 | 16150 | 0.0           | -               |
| 10.2273 | 16200 | 0.0           | -               |
| 10.2588 | 16250 | 0.0           | -               |
| 10.2904 | 16300 | 0.0           | -               |
| 10.3220 | 16350 | 0.0           | -               |
| 10.3535 | 16400 | 0.0008        | -               |
| 10.3851 | 16450 | 0.0           | -               |
| 10.4167 | 16500 | 0.0           | -               |
| 10.4482 | 16550 | 0.0           | -               |
| 10.4798 | 16600 | 0.0           | -               |
| 10.5114 | 16650 | 0.0           | -               |
| 10.5429 | 16700 | 0.0           | -               |
| 10.5745 | 16750 | 0.0           | -               |
| 10.6061 | 16800 | 0.0           | -               |
| 10.6376 | 16850 | 0.0           | -               |
| 10.6692 | 16900 | 0.0009        | -               |
| 10.7008 | 16950 | 0.0           | -               |
| 10.7323 | 17000 | 0.0           | -               |
| 10.7639 | 17050 | 0.0           | -               |
| 10.7955 | 17100 | 0.0           | -               |
| 10.8270 | 17150 | 0.0           | -               |
| 10.8586 | 17200 | 0.0           | -               |
| 10.8902 | 17250 | 0.0           | -               |
| 10.9217 | 17300 | 0.0           | -               |
| 10.9533 | 17350 | 0.0           | -               |
| 10.9848 | 17400 | 0.0           | -               |
| 11.0164 | 17450 | 0.0001        | -               |
| 11.0480 | 17500 | 0.0           | -               |
| 11.0795 | 17550 | 0.0           | -               |
| 11.1111 | 17600 | 0.0           | -               |
| 11.1427 | 17650 | 0.0           | -               |
| 11.1742 | 17700 | 0.0           | -               |
| 11.2058 | 17750 | 0.0           | -               |
| 11.2374 | 17800 | 0.0           | -               |
| 11.2689 | 17850 | 0.0           | -               |
| 11.3005 | 17900 | 0.0           | -               |
| 11.3321 | 17950 | 0.0           | -               |
| 11.3636 | 18000 | 0.0           | -               |
| 11.3952 | 18050 | 0.0           | -               |
| 11.4268 | 18100 | 0.0           | -               |
| 11.4583 | 18150 | 0.0           | -               |
| 11.4899 | 18200 | 0.0003        | -               |
| 11.5215 | 18250 | 0.0           | -               |
| 11.5530 | 18300 | 0.0005        | -               |
| 11.5846 | 18350 | 0.0           | -               |
| 11.6162 | 18400 | 0.0           | -               |
| 11.6477 | 18450 | 0.0           | -               |
| 11.6793 | 18500 | 0.0           | -               |
| 11.7109 | 18550 | 0.0           | -               |
| 11.7424 | 18600 | 0.0           | -               |
| 11.7740 | 18650 | 0.0           | -               |
| 11.8056 | 18700 | 0.0           | -               |
| 11.8371 | 18750 | 0.0           | -               |
| 11.8687 | 18800 | 0.0           | -               |
| 11.9003 | 18850 | 0.0           | -               |
| 11.9318 | 18900 | 0.0           | -               |
| 11.9634 | 18950 | 0.0           | -               |
| 11.9949 | 19000 | 0.0           | -               |
| 12.0265 | 19050 | 0.0           | -               |
| 12.0581 | 19100 | 0.0           | -               |
| 12.0896 | 19150 | 0.0           | -               |
| 12.1212 | 19200 | 0.0           | -               |
| 12.1528 | 19250 | 0.0           | -               |
| 12.1843 | 19300 | 0.0           | -               |
| 12.2159 | 19350 | 0.0           | -               |
| 12.2475 | 19400 | 0.0           | -               |
| 12.2790 | 19450 | 0.0           | -               |
| 12.3106 | 19500 | 0.0           | -               |
| 12.3422 | 19550 | 0.0           | -               |
| 12.3737 | 19600 | 0.0           | -               |
| 12.4053 | 19650 | 0.0           | -               |
| 12.4369 | 19700 | 0.0           | -               |
| 12.4684 | 19750 | 0.0           | -               |
| 12.5    | 19800 | 0.0           | -               |
| 12.5316 | 19850 | 0.0           | -               |
| 12.5631 | 19900 | 0.0           | -               |
| 12.5947 | 19950 | 0.0           | -               |
| 12.6263 | 20000 | 0.0           | -               |
| 12.6578 | 20050 | 0.0           | -               |
| 12.6894 | 20100 | 0.0           | -               |
| 12.7210 | 20150 | 0.0           | -               |
| 12.7525 | 20200 | 0.0           | -               |
| 12.7841 | 20250 | 0.0           | -               |
| 12.8157 | 20300 | 0.0           | -               |
| 12.8472 | 20350 | 0.0           | -               |
| 12.8788 | 20400 | 0.0           | -               |
| 12.9104 | 20450 | 0.0           | -               |
| 12.9419 | 20500 | 0.0           | -               |
| 12.9735 | 20550 | 0.0           | -               |
| 13.0051 | 20600 | 0.0           | -               |
| 13.0366 | 20650 | 0.0002        | -               |
| 13.0682 | 20700 | 0.0           | -               |
| 13.0997 | 20750 | 0.0           | -               |
| 13.1313 | 20800 | 0.0           | -               |
| 13.1629 | 20850 | 0.0           | -               |
| 13.1944 | 20900 | 0.0           | -               |
| 13.2260 | 20950 | 0.0           | -               |
| 13.2576 | 21000 | 0.0           | -               |
| 13.2891 | 21050 | 0.0015        | -               |
| 13.3207 | 21100 | 0.0           | -               |
| 13.3523 | 21150 | 0.0           | -               |
| 13.3838 | 21200 | 0.0           | -               |
| 13.4154 | 21250 | 0.0           | -               |
| 13.4470 | 21300 | 0.0           | -               |
| 13.4785 | 21350 | 0.0           | -               |
| 13.5101 | 21400 | 0.0           | -               |
| 13.5417 | 21450 | 0.0           | -               |
| 13.5732 | 21500 | 0.0           | -               |
| 13.6048 | 21550 | 0.0           | -               |
| 13.6364 | 21600 | 0.0           | -               |
| 13.6679 | 21650 | 0.0           | -               |
| 13.6995 | 21700 | 0.0           | -               |
| 13.7311 | 21750 | 0.0           | -               |
| 13.7626 | 21800 | 0.0           | -               |
| 13.7942 | 21850 | 0.0           | -               |
| 13.8258 | 21900 | 0.0           | -               |
| 13.8573 | 21950 | 0.0           | -               |
| 13.8889 | 22000 | 0.0           | -               |
| 13.9205 | 22050 | 0.0           | -               |
| 13.9520 | 22100 | 0.0           | -               |
| 13.9836 | 22150 | 0.0           | -               |
| 14.0152 | 22200 | 0.0           | -               |
| 14.0467 | 22250 | 0.0           | -               |
| 14.0783 | 22300 | 0.0           | -               |
| 14.1098 | 22350 | 0.0           | -               |
| 14.1414 | 22400 | 0.0           | -               |
| 14.1730 | 22450 | 0.0           | -               |
| 14.2045 | 22500 | 0.0002        | -               |
| 14.2361 | 22550 | 0.0           | -               |
| 14.2677 | 22600 | 0.002         | -               |
| 14.2992 | 22650 | 0.0           | -               |
| 14.3308 | 22700 | 0.0           | -               |
| 14.3624 | 22750 | 0.0           | -               |
| 14.3939 | 22800 | 0.0           | -               |
| 14.4255 | 22850 | 0.0           | -               |
| 14.4571 | 22900 | 0.0           | -               |
| 14.4886 | 22950 | 0.0           | -               |
| 14.5202 | 23000 | 0.0           | -               |
| 14.5518 | 23050 | 0.0           | -               |
| 14.5833 | 23100 | 0.0           | -               |
| 14.6149 | 23150 | 0.0           | -               |
| 14.6465 | 23200 | 0.0           | -               |
| 14.6780 | 23250 | 0.0           | -               |
| 14.7096 | 23300 | 0.0           | -               |
| 14.7412 | 23350 | 0.0           | -               |
| 14.7727 | 23400 | 0.0           | -               |
| 14.8043 | 23450 | 0.0           | -               |
| 14.8359 | 23500 | 0.0           | -               |
| 14.8674 | 23550 | 0.0           | -               |
| 14.8990 | 23600 | 0.0           | -               |
| 14.9306 | 23650 | 0.0           | -               |
| 14.9621 | 23700 | 0.0           | -               |
| 14.9937 | 23750 | 0.0           | -               |
| 15.0253 | 23800 | 0.0           | -               |
| 15.0568 | 23850 | 0.0           | -               |
| 15.0884 | 23900 | 0.0           | -               |
| 15.1199 | 23950 | 0.0           | -               |
| 15.1515 | 24000 | 0.0           | -               |
| 15.1831 | 24050 | 0.0           | -               |
| 15.2146 | 24100 | 0.0           | -               |
| 15.2462 | 24150 | 0.0           | -               |
| 15.2778 | 24200 | 0.0           | -               |
| 15.3093 | 24250 | 0.0           | -               |
| 15.3409 | 24300 | 0.0           | -               |
| 15.3725 | 24350 | 0.0           | -               |
| 15.4040 | 24400 | 0.0           | -               |
| 15.4356 | 24450 | 0.0           | -               |
| 15.4672 | 24500 | 0.0           | -               |
| 15.4987 | 24550 | 0.0           | -               |
| 15.5303 | 24600 | 0.0           | -               |
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### 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.*
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## Model Card Authors

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