SetFit with mini1013/master_domain
This is a SetFit model that can be used for Text Classification. This SetFit model uses mini1013/master_domain as the Sentence Transformer embedding model. A LogisticRegression instance is used for classification.
The model has been trained using an efficient few-shot learning technique that involves:
- Fine-tuning a Sentence Transformer with contrastive learning.
- Training a classification head with features from the fine-tuned Sentence Transformer.
Model Details
Model Description
Model Sources
Model Labels
Label |
Examples |
12 |
- '스팀보이 카본 제로매트 ST212-B22S 싱글 원적외선 방출 탄소 온수매트 주식회사 동양이지텍'
- '경동나비엔 나비엔메이트 더 케어 EQM541 EQM541 안아주라'
- '경동나비엔 숙면매트 온수 EQM595-SS 싱글 피치타임(영종하늘도시점)'
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8 |
- '신일 에어커튼 원모터 SAC-1900hs (900) SAC-11000HS(1000) (주)투리남'
- '신일 원모터 에어커튼 SAC-1900HS 벌레 먼지 외부공기차단 FINE 파인테크놀로지'
- '에어커튼 대성 ADS-CC09 1000밀리 출입문 날벌레방어 외부내부겸용 업소용에어커튼 보냉보온 강력풍속 HACCP 저소음 투모터형(1200m) 대성종합상사'
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9 |
- '위니아 WVV06ENK 자가설치 동의 칙바이핏'
- '위니아 EVA06ENW 정품(Best Quality)스토어'
- '기본설치비포함 수도권 FQ18ET1BA2 엘지 오브제 컬렉션 타워2 멀티형 김재운'
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5 |
- '대성셀틱 라디에이터 DSRA-15핀 전기히터 난방 실내 가정용 사무실 소형 중형 대형 하나유통'
- '대성셀틱 S라인 전기라디에이터 DSRA-9 (라지에이터/히터/난로) 주식회사 더이엔'
- '신일 컴팩트 SER-D5500KP 라디에이터 5핀 /HB 주식회사 에이치비스토어'
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18 |
- '[신년맞이 앵콜 빅세일] [910207] 위너웰 노매드 뷰 쿡 텐트 우드스토브 화목난로 / M사이즈 알캠몰'
- '우드앤번 노틸러스R2 펠릿난로 펠릿연소기 R2호퍼세트 (주)에이블에스원'
- '컴팩트 펠렛난로 화목난로 펠릿 나무 장작난로 CZWP3 컴팩트 펠렛난로 화목난로 펠릿 나무 장작난로 CZ-WP3 마티나 펠렛난로 화목난로 펠릿 나무장작 난로 더리틀(the little)'
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1 |
- '[삼성전자] 블루스카이 CFX-C100D 삼성정품필터 7000시리즈 일체형필터 [택배발송] (주)컴퓨존'
- '힘펠 욕실전동댐퍼 MDD-100DP-P 아파트 오피스텔 빌라 상가 담배냄새제거 역류방지 직접설치 방문설치(설치비현장결제) 메이봄'
- '힘펠 환풍기 제로크 화장실냄새 차단 HV3-80X(MD-N) 전동댐퍼 일체형 방문설치(현장결제) 주식회사스위치온'
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10 |
- 'COMBO-119 /ARC-1362/AF-TB151WNAE/HPX-N158N/AS-T101NVS/PA-A045G1/LP-C121BUA/AS-G64DV/AF-TS151WLGS 지에이치스토어'
- 'COMBO7325 (LG에어컨리모콘 AKB75215317 FNQ167WCPW TNW130QM2SR RNW0721G2S SNQ110PC5W) 지쓰리샵'
- '듀얼인버터 두번째 창틀 브라켓 (듀얼인버터/미니용) 프리미엄2 필요X 기본키트용(\ufeffPWA-ST2NB) (주)파세코'
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11 |
- 'ESW550-15W 하향식 경동나비엔 전기온수기 15L 스텐 벽걸이 15리터 경동온수기 히트랩'
- '경동 전기온수기 50 리터 L 법랑 세로형 저장식 온수기 ESW351-50WV ESW351-15U_설치의뢰(설치비별도) 디시몰'
- '온아워 전기 온수기 순간 미니 세면대 싱크대 수도꼭지 주식회사 제이앤씨월드'
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3 |
- '아이룸 미니 가습기 냉온풍 HW7 히터 손난로 블루 조은나무'
- '수도권 기본설치비 포함 캐리어 인버터 스탠드 냉난방기 CPV-Q167SB 냉온풍기 에스오(S.O) 시스템'
- 'CSV-Q165B 16평 벽걸이 인버터 냉난방기 수도권 실외기포함 기본설치비포함송 주원시스템'
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15 |
- '보국전자 에어셀 세탁가능 전기요 캠핑 매트 장판 전자파방지 2인용 더블 BKB-0604D 뉴트로'
- '보이로 풋워머 FW20 코스트코 그레이 모파상'
- '국산 벌룬 USB온열방석/엉따/온열시트 텍1 그레이 (주) 해성비엔씨'
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0 |
- '넥스트 워터캡슐 NEXT-230MH NEXT-231MH 전용 필터 (주)디아씨앤씨'
- '조지루시 EE-DCH35K 최고의수준'
- '루메나 MIST STAND 코튼필터 MIST STAND 코튼필터_4EA (주) 루메나'
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7 |
- '루메나 FAN PRIME 2세대 네이비블루 머니트리'
- '보네이도 633DC 보보스하니'
- '프롬비사일런트스톰 미니 휴대용 선풍기 접이식 무소음 탁상겸용 FA135 케이스토어'
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4 |
- '이노크아든 에어쿨러 냉풍기 이동식 가정용 업소용 얼음선풍기 IA-L10 주식회사 라자가구몰'
- '한경희생활과학 HEF-8200 HEF-8200 아래서위로'
- '한빛 소형 냉풍기 원룸 가정용 HV-4802 리모컨 씨에스존'
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14 |
- '헤링본 우드 전기장판 17mm 특대형183x270 분리난방 리빙컨테이너'
- '경동나비엔 숙면매트 카본 EME521 하이퍼셀(hypersell)'
- '한일꽃잠 파라오 프리미엄 싱글 온열매트 (주)하이드릭텍'
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6 |
- '[대성쎌틱] 대성 IOT 스마트 온도조절기 DR-910W 우리유통,에스제이산업'
- '우리엘 UTH-200RS 골드 난방필름 온도조절기 통신용 본품(센서미포함) (주)세명에너지'
- '[귀뚜라미] 귀뚜라미 보일러 온도조절기 CTR-5000 우리유통,에스제이산업'
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16 |
- '위닉스 DXTE120-MPK 위닉스 DXTE120-MPK_제3자의 배송관련 개인정보 이용에 대해 동의함 주나주리'
- '(13) 한일전기 HDS-1800B 동의합니다._한일전기 HDS-1800B 예스컴퍼니'
- 'LG전자 휘센 DQ203PECA (Y자 호스 포함//배송 1~2주 내) 코코클래식'
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13 |
- 'LC-L53 토요토미팬히터 12평 석유난로 캠핑난로 안방난로 석유스토브 자동점화 일본정품 21Century (센추리)'
- '토요토미 LC-L53 팬히터 정품 1200 캠핑히터 저전력전기히터 등유난로 캠핑난로 캠핑트렁크 창원점'
- '에어렉스 소방서 곱창난로 AH1839 55평 등유히터 늘푸른종합상사'
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17 |
- 'SMATO 스마토 컨벡터히터 CVH-1000N 윈윈툴'
- '피스토스 전기컨벡터 벽걸이형 기본 PT-2000 욕실난방기 겨울동파방지 2000W PT-2000 히트랩'
- '신일 컨벡터 전기히터 SEH-C210 신일히터 컨벡션히터 /HB 주식회사 에이치비스토어'
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2 |
- '비나잇 프리미엄 온수매트 세탁 워셔블 스몰 싱글 침대용 슈퍼싱글(1100x1900)_단일난방(침대용) 주식회사모아그룹'
- 'HAPEL 냉온수매트 슬립케어 싱글 HAPEL '
- 'HAPEL 냉온수매트 슬립케어 싱글 HAPEL '
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Evaluation
Metrics
Uses
Direct Use for Inference
First install the SetFit library:
pip install setfit
Then you can load this model and run inference.
from setfit import SetFitModel
model = SetFitModel.from_pretrained("mini1013/master_cate_el4")
preds = model("바이빔 닥스훈트 전기방석[1인용] 1인용 주식회사 바이빔")
Training Details
Training Set Metrics
Training set |
Min |
Median |
Max |
Word count |
3 |
9.2892 |
26 |
Label |
Training Sample Count |
0 |
50 |
1 |
50 |
2 |
13 |
3 |
50 |
4 |
50 |
5 |
50 |
6 |
50 |
7 |
50 |
8 |
50 |
9 |
50 |
10 |
50 |
11 |
50 |
12 |
50 |
13 |
50 |
14 |
50 |
15 |
50 |
16 |
50 |
17 |
50 |
18 |
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 |
0.0070 |
1 |
0.4968 |
- |
0.3497 |
50 |
0.3841 |
- |
0.6993 |
100 |
0.1946 |
- |
1.0490 |
150 |
0.1001 |
- |
1.3986 |
200 |
0.0434 |
- |
1.7483 |
250 |
0.0383 |
- |
2.0979 |
300 |
0.0221 |
- |
2.4476 |
350 |
0.0183 |
- |
2.7972 |
400 |
0.0279 |
- |
3.1469 |
450 |
0.0213 |
- |
3.4965 |
500 |
0.0159 |
- |
3.8462 |
550 |
0.0169 |
- |
4.1958 |
600 |
0.012 |
- |
4.5455 |
650 |
0.0093 |
- |
4.8951 |
700 |
0.004 |
- |
5.2448 |
750 |
0.001 |
- |
5.5944 |
800 |
0.0061 |
- |
5.9441 |
850 |
0.0061 |
- |
6.2937 |
900 |
0.0014 |
- |
6.6434 |
950 |
0.0005 |
- |
6.9930 |
1000 |
0.0003 |
- |
7.3427 |
1050 |
0.0002 |
- |
7.6923 |
1100 |
0.0002 |
- |
8.0420 |
1150 |
0.0002 |
- |
8.3916 |
1200 |
0.0002 |
- |
8.7413 |
1250 |
0.0002 |
- |
9.0909 |
1300 |
0.0001 |
- |
9.4406 |
1350 |
0.0002 |
- |
9.7902 |
1400 |
0.0001 |
- |
10.1399 |
1450 |
0.0001 |
- |
10.4895 |
1500 |
0.0001 |
- |
10.8392 |
1550 |
0.0001 |
- |
11.1888 |
1600 |
0.0001 |
- |
11.5385 |
1650 |
0.0001 |
- |
11.8881 |
1700 |
0.0001 |
- |
12.2378 |
1750 |
0.0001 |
- |
12.5874 |
1800 |
0.0001 |
- |
12.9371 |
1850 |
0.0001 |
- |
13.2867 |
1900 |
0.0001 |
- |
13.6364 |
1950 |
0.0001 |
- |
13.9860 |
2000 |
0.0001 |
- |
14.3357 |
2050 |
0.0001 |
- |
14.6853 |
2100 |
0.0001 |
- |
15.0350 |
2150 |
0.0001 |
- |
15.3846 |
2200 |
0.0001 |
- |
15.7343 |
2250 |
0.0001 |
- |
16.0839 |
2300 |
0.0001 |
- |
16.4336 |
2350 |
0.0001 |
- |
16.7832 |
2400 |
0.0001 |
- |
17.1329 |
2450 |
0.0001 |
- |
17.4825 |
2500 |
0.0001 |
- |
17.8322 |
2550 |
0.0001 |
- |
18.1818 |
2600 |
0.0001 |
- |
18.5315 |
2650 |
0.0 |
- |
18.8811 |
2700 |
0.0001 |
- |
19.2308 |
2750 |
0.0001 |
- |
19.5804 |
2800 |
0.0001 |
- |
19.9301 |
2850 |
0.0001 |
- |
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
@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}
}