Push model using huggingface_hub.

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37.8 kB

	---
	tags:
	- setfit
	- sentence-transformers
	- text-classification
	- generated_from_setfit_trainer
	widget:
	- text: 천안 호두과자 답례품 핑크색_호두과자4알+호두파이_200-299개 (#M)식품>과자/베이커리>강정 T200 > Naverstore >
	식품 > 과자/떡/베이커리 > 전통과자 > 강정
	- text: 쌀땅콩엿 40g 30개입 땅콩 엿 (#M)식품>과자/베이커리>엿 T200 > Naverstore > 식품 > 과자/떡/베이커리 >
	사탕/껌/엿 > 엿
	- text: 파스퇴르진한우유모나카 24개 (#M)식품>과자/베이커리>아이스크림/빙수>아이스크림 GML > Naverstore > 식품 > 과자/떡/베이커리
	> 아이스크림/빙수
	- text: 아이스크림 파인트 2+1 / 총 3개 파인트_초코X2개_파인트_피넛버터크런치 (#M)HOME>과자/간식>빙과/아이스크림>샌드/튜브/기타
	T200 > traverse > ssg > 가공/건강식품 > 과자/간식/시리얼/빙과 > 빙과/아이스크림 > 샌드/튜브/기타
	- text: 일본 캔디 사탕 50알 아사히 민티아 콜드 스매쉬 브리즈-울트라 블랙 (#M)식품>과자/베이커리>사탕 T200 > Naverstore
	> 식품 > 과자/떡/베이커리 > 사탕/껌/엿 > 사탕
	metrics:
	- accuracy
	pipeline_tag: text-classification
	library_name: setfit
	inference: true
	base_model: klue/roberta-base
	model-index:
	- name: SetFit with klue/roberta-base
	results:
	- task:
	type: text-classification
	name: Text Classification
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	name: Unknown
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	- type: accuracy
	value: 0.9807774834633085
	name: Accuracy
	---

	# 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: 21 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 \|
	\|:------\|:-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------\|
	\| 15.0 \| <ul><li>'수제 케이크시트 화이트 미니 1BOX 주문제작 (아이스박스 포장 불가 상품) 레드벨벳_3호(24EA)_12월 8일 출고(발송) (#M)식품>과자/베이커리>케이크 T200 > Naverstore > 식품 > 과자/떡/베이커리 > 베이커리 > 케이크'</li><li>'리얼소주케익2탄 레터링케이크 수제 맞춤 주문제작 배송 택배로받는 생일선물 크림치즈- 초코시트_1호_11월30일 (#M)식품>과자/베이커리>케이크 T200 > Naverstore > 식품 > 과자/떡/베이커리 > 베이커리 > 케이크'</li><li>'택배로 받을수있는 사진품은 슈돌나온이 포토케이크 수제 주문제작 맞춤 레터링케익 배송 서울 부산 전국 크림치즈- 초코시트_2호(New)_11월7일 (#M)식품>과자/베이커리>케이크 T200 > Naverstore > 식품 > 과자/떡/베이커리 > 베이커리 > 케이크'</li></ul> \|
	\| 5.0 \| <ul><li>'축복담아 백설기 수수경단 꿀떡 결혼 돌 백일 조문 강남 답례떡 개업 승진 떡 별주부떡방 흑임자설기_수수경단_송편 (#M)식품>과자/베이커리>떡 T200 > Naverstore > 식품 > 과자/떡/베이커리 > 떡'</li><li>'설미가 잔기지떡 본점 개별포장 낱개포장 선물용 답례용 기정떡 술떡 증편 발효떡 명절선물 일반20개(소)_무앙금 (#M)식품>과자/베이커리>떡 T200 > Naverstore > 식품 > 과자/떡/베이커리 > 떡'</li><li>'부산명물 씨앗호떡 땅콩 4팩 총 20개입[34002215] 홈 > 식품 > 과자/디저트/아이스크림 > 아이스크림/빙수 > 아이스크림 LotteOn > 식품 > 과자/디저트/아이스크림 > 아이스크림/빙수'</li></ul> \|
	\| 7.0 \| <ul><li>'삼미 제빵소 글루텐 프리 수제 쿠키 쌀마들렌 3종 답례품 구움 과자 쌀쿠키 생일 선물 레몬6개+흑임자3개 (#M)생활/건강>반려동물>고양이 간식>빵/케이크 T200 > Naverstore > 반려동물용품 > 고양이용품 > 간식 > 빵/케이크'</li><li>'[분이네] 구스 허니버터브레드 1봉 190g 디저트 카페 빵 11.한성 불고기롤피자 1봉(드라이아이스) (#M)식품>과자/베이커리>빵 T200 > Naverstore > 식품 > 과자/떡/베이커리 > 베이커리 > 빵'</li><li>'기린 옥수수호빵(4입)x4봉 (#M)식품>과자/베이커리>케이크 GML > traverse > Naverstore > 식품 > 과자/떡/베이커리 > 아이스크림/빙수'</li></ul> \|
	\| 10.0 \| <ul><li>'미니멜츠 구슬아이스크림 레인보우 50g X10개 홈 > 식품 > 과자/디저트/아이스크림 > 아이스크림/빙수 > 아이스크림 LotteOn > 식품 > 과자/디저트/아이스크림 > 아이스크림/빙수'</li><li>'나이스케키 비건 아이스크림 4개 골라담기 젤라또 소프트 퍼먹는 카라멜 초코 녹차 딸기 저칼로리 x 솔티드카라멜&초코플레이크 2개_솔티드카라멜&초코플레이크 1개_그린티 1개 (#M)식품>과자/베이커리>아이스크림/빙수>아이스크림 GML > traverse > Naverstore > 식품 > 과자/떡/베이커리 > 아이스크림/빙수'</li><li>'눈꽃 red bean 파인트(474ml) + 파인트 1종 골라담기 (#M)홈>💚놓치면 후회💚>💚베스트 셀러💚 Naverstore > natuur브랜드스토어 > NEW'</li></ul> \|
	\| 3.0 \| <ul><li>'간식 불량식품 옛날과자 사무실 회사 탕비실 세계 수입 군것질거리 추억의 쫀드기 5개 C-젤리 캔디_C-60 마우스캔디 랜덤 (2개) (#M)식품>과자/베이커리>기타과자 T200 > Naverstore > 식품 > 과자/떡/베이커리 > 기타과자'</li><li>'추억의 인간사료 대용량 두부 회사 사무실 간식 유치원 탕비실 어르신 손두부 과자 200g D_쿠키/초콜렛/기타_06_에그볼300g (#M)식품>과자/베이커리>기타과자 T200 > Naverstore > 식품 > 과자/떡/베이커리 > 기타과자'</li><li>'추억의 인간사료 대용량 두부 회사 사무실 간식 유치원 탕비실 어르신 손두부 과자 200g A_추억의 인간사료_27_김맛나200g (#M)식품>과자/베이커리>기타과자 T200 > Naverstore > 식품 > 과자/떡/베이커리 > 기타과자'</li></ul> \|
	\| 0.0 \| <ul><li>'안주 정화 해오징어 버터구이 30gx5개/간식 보민 조미 대구노가리 50gx5개 (#M)식품>과자/베이커리>가공안주류 T200 > Naverstore > 식품 > 과자/떡/베이커리 > 가공안주류'</li><li>'자갈치총각 마른안주 구운 어포 100g 100g (#M)식품>과자/베이커리>가공안주류 T200 > Naverstore > 식품 > 과자/떡/베이커리 > 가공안주류'</li><li>'오븐에 두번 구운 바베큐 갈비 오징어 250g 페스츄리 부드러운 안주 건어물 간식 09_철판에 오징어 꾸이 150g MD1 (#M)식품>과자/베이커리>가공안주류 T200 > Naverstore > 식품 > 과자/떡/베이커리 > 가공안주류'</li></ul> \|
	\| 16.0 \| <ul><li>'[맛있는하루]달콤 쿠키 마들렌셋트 / 웨딩 감사 돌 조문 미니호두파이추가(인디핑크상자+조문감사스티커)_실버_10~99set (#M)식품>과자/베이커리>쿠키 T200 > Naverstore > 식품 > 과자/떡/베이커리 > 과자/쿠키 > 쿠키'</li><li>'6개입A 수제 쿠키 결혼답례품 결혼식답례품 웨딩 돌 돌잔치 디저트 회사 선물 5. 민트_4. 웨딩프레임B_A. 6개입(럭키4종6개입) (#M)식품>과자/베이커리>쿠키 T200 > Naverstore > 식품 > 과자/떡/베이커리 > 과자/쿠키 > 쿠키'</li><li>'주문제작 운세행운수제포츈 위클래스포춘쿠키 11월22일_스티커없음 (#M)식품>과자/베이커리>쿠키 T200 > Naverstore > 식품 > 과자/떡/베이커리 > 과자/쿠키 > 쿠키'</li></ul> \|
	\| 4.0 \| <ul><li>'자일리톨 오리지날 리필 115gx3봉 외 5종 06.졸음번쩍껌 톡톡!87g_06.졸음번쩍껌 톡톡!87g_03.자일리톨 오리지날 용기 100g (#M)식품>과자/베이커리>껌 T200 > Naverstore > 식품 > 과자/떡/베이커리 > 사탕/껌/엿 > 껌'</li><li>'자일리톨 오리지날 리필 115gx3봉 외 5종 01.자일리톨 오리지날 리필 115g 01.자일리톨 오리지날 리필 115g 01.자일리톨 오리지날 리필 115g 01.자일리톨 오리지날 리필 115g_04.졸음번쩍껌 울트라파워 리필 96g_04.졸음번쩍껌 울트라파워 리필 96g (#M)식품>과자/베이커리>껌 T200 > Naverstore > 식품 > 과자/떡/베이커리 > 사탕/껌/엿 > 껌'</li><li>'자일리톨 오리지날 리필 115gx3봉 외 5종 05.졸음번쩍껌 트윈 리필 105g_05.졸음번쩍껌 트윈 리필 105g_02.자일리톨 알파 리필 102g (#M)식품>과자/베이커리>껌 T200 > Naverstore > 식품 > 과자/떡/베이커리 > 사탕/껌/엿 > 껌'</li></ul> \|
	\| 20.0 \| <ul><li>'사쿠라이 칸세이도 일본 밤과자 만주 만쥬 세트 9개입 (#M)식품>과자/베이커리>화과자 T200 > Naverstore > 식품 > 과자/떡/베이커리 > 전통과자 > 화과자'</li><li>'만주 명절 추석 화과자 상견례 4종 15구 부모님 설날 선물 한가위 세트 답례품 셋트 승진 어버이날 2호 만주10 화과자5_아이스박스 1세트용 (#M)식품>과자/베이커리>화과자 T200 > Naverstore > 식품 > 과자/떡/베이커리 > 전통과자 > 화과자'</li><li>'삼립 오븐에구운 108겹 스틱파이 15개입 + 잼있는 미니 딸기쿠키 10개 (#M)식품>과자/베이커리>화과자 T200 > Naverstore > 식품 > 과자/떡/베이커리 > 전통과자 > 화과자'</li></ul> \|
	\| 11.0 \| <ul><li>'합격 자판기 16종 수능 응원 간식 선물세트 14.정답쌓인다 간식세트 (#M)식품>과자/베이커리>엿 T200 > Naverstore > 식품 > 과자/떡/베이커리 > 사탕/껌/엿 > 엿'</li><li>'임용고시 수험생 수능 선물 초콜릿 합격기원 엿 선물 구성품2(초콜릿 꾸러미)_파랑_선생님감사합니다 (#M)식품>과자/베이커리>엿 T200 > Naverstore > 식품 > 과자/떡/베이커리 > 사탕/껌/엿 > 엿'</li><li>'수험생 수능응원 선물 대학 합격 소원 고3 입시생 합격간식박스 귀여운 아이디어상품 합격노선_6번디자인 (#M)식품>과자/베이커리>엿 T200 > Naverstore > 식품 > 과자/떡/베이커리 > 사탕/껌/엿 > 엿'</li></ul> \|
	\| 17.0 \| <ul><li>'대용량 뻥튀기 개나리콘 1.5kg 옛날과자 신콩칩 스낵 2kg×1봉 (#M)식품>과자/베이커리>팝콘/강냉이류 T200 > Naverstore > 식품 > 과자/떡/베이커리 > 팝콘/강냉이'</li><li>'뻥튀기 70gx8봉 옛날 대용량 업소용 뻥스크림 뻥아이스크림 누룽지 뻥과자 강냉이_쌀가락_쌀가락5kg (#M)식품>과자/베이커리>팝콘/강냉이류 T200 > Naverstore > 식품 > 과자/떡/베이커리 > 팝콘/강냉이'</li><li>'커클랜드 전자렌지 팝콘 93.5g x 44봉 시그니쳐 (#M)식품>과자/베이커리>팝콘/강냉이류 T200 > Naverstore > 식품 > 과자/떡/베이커리 > 팝콘/강냉이'</li></ul> \|
	\| 18.0 \| <ul><li>'GLICO 글리코 조그만 푸칭푸딩 120g 6개입 조그만 푸칭푸딩 카스타드 120g 6개입 (#M)식품>과자/베이커리>푸딩 T200 > Naverstore > 식품 > 과자/떡/베이커리 > 젤리/캐러멜/푸딩 > 푸딩'</li><li>'CJ 쁘띠첼 컵 과일 푸딩/젤리 90g×30개 (포도/복숭아/파인/밀감/요거젤리) 코스트코 복숭아 90g×30개 (#M)식품>과자/베이커리>푸딩 T200 > Naverstore > 식품 > 과자/떡/베이커리 > 젤리/캐러멜/푸딩 > 푸딩'</li><li>'SNS최고인기템 교무슈퍼 일본 우유팩 대용량 카스타드 푸딩 젤리 7,8인용 엔핍 물 양갱 1kg (#M)식품>과자/베이커리>푸딩 T200 > Naverstore > 식품 > 과자/떡/베이커리 > 젤리/캐러멜/푸딩 > 푸딩'</li></ul> \|
	\| 2.0 \| <ul><li>'[패키지] 빼빼로 초코필드 10입x2개 외 택1 03.[패키지]빼빼로 초코필드 10입_04.[패키지]빼빼로 아몬드 10입 (#M)식품>과자/베이커리>스낵 T200 > Naverstore > 식품 > 과자/떡/베이커리 > 과자/쿠키 > 과자'</li><li>'오리온 포카칩 양파맛 66g/스낵 빙그레_빙그레 스모키 베이컨칩 70g (#M)식품>과자/베이커리>스낵 T200 > Naverstore > 식품 > 과자/떡/베이커리 > 과자/쿠키 > 과자'</li><li>'오리온 포카칩 양파맛 66g/스낵 사조-팝콘_사조 팝콘 버터맛 80g (#M)식품>과자/베이커리>스낵 T200 > Naverstore > 식품 > 과자/떡/베이커리 > 과자/쿠키 > 과자'</li></ul> \|
	\| 19.0 \| <ul><li>'온미당 조청 구운유과 약과 맛집 수제 한과선물세트 상견례선물 01.온화세트(+3000원 쇼핑백 무료증정) (#M)식품>과자/베이커리>한과 T200 > Naverstore > 식품 > 과자/떡/베이커리 > 전통과자 > 한과'</li><li>'궁중비법 서가 콩고물 도라지정과 결혼답례품 단체 선물 한입도라지정과70_청수국 보자기_5번태그(설) (#M)식품>과자/베이커리>한과 T200 > Naverstore > 식품 > 과자/떡/베이커리 > 전통과자 > 한과'</li><li>'제주대표 하효맘 감귤과즐 1봉 3봉세트 720g 한과 2. 하효맘 감귤과즐 3봉 (#M)식품>과자/베이커리>한과 T200 > Naverstore > 식품 > 과자/떡/베이커리 > 전통과자 > 한과'</li></ul> \|
	\| 14.0 \| <ul><li>'모리나가 하이츄 프리미엄 레몬 사과 딸기 수박 12개입 55g X 12팩 1+1 레몬+그린애플 (#M)식품>과자/베이커리>캐러멜 T200 > Naverstore > 식품 > 과자/떡/베이커리 > 젤리/캐러멜/푸딩 > 캐러멜'</li><li>'크라운 땅콩카라멜 324g (#M)식품>과자/베이커리>캐러멜 T200 > Naverstore > 식품 > 과자/떡/베이커리 > 젤리/캐러멜/푸딩 > 캐러멜'</li><li>'마이쮸 캔털루프 멜론맛15입+애플망고맛15입 쿠크다스289g 화이트2팩+커피2팩 (#M)식품>과자/베이커리>가공안주류 T200 > Naverstore > 식품 > 과자/떡/베이커리 > 젤리/캐러멜/푸딩 > 캐러멜'</li></ul> \|
	\| 12.0 \| <ul><li>'생강맛 V전병 210g 옛날과자 간식 전통 추억의과자 (#M)식품>과자/베이커리>전병 T200 > Naverstore > 식품 > 과자/떡/베이커리 > 전통과자 > 전병'</li><li>'푸르젠 추억의 옛날과자 팝핀전병 1kg+1kg 총 2박스 (#M)식품>과자/베이커리>전병 T200 > Naverstore > 식품 > 과자/떡/베이커리 > 전통과자 > 전병'</li><li>'영동제과 파래맛 전병 210g 옛날과자 추억의과자 옛날 전통 과자 간식 (#M)식품>과자/베이커리>전병 T200 > Naverstore > 식품 > 과자/떡/베이커리 > 전통과자 > 전병'</li></ul> \|
	\| 13.0 \| <ul><li>'빅쪼니 소다 15g 빅쪼니 포도 15g (#M)식품>과자/베이커리>젤리 T200 > Naverstore > 식품 > 과자/떡/베이커리 > 젤리/캐러멜/푸딩 > 젤리'</li><li>'젤리블리 납작복숭아donut peach 젤리 한라봉(20입) (#M)식품>과자/베이커리>젤리 T200 > Naverstore > 식품 > 과자/떡/베이커리 > 젤리/캐러멜/푸딩 > 젤리'</li><li>'망고 젤리 1kg 개별포장 디저트 사탕 캔디 아이 학생 부모님 간식 애플망고젤리 생강젤리 2kg(1+1) (#M)식품>과자/베이커리>젤리 T200 > Naverstore > 식품 > 과자/떡/베이커리 > 젤리/캐러멜/푸딩 > 젤리'</li></ul> \|
	\| 6.0 \| <ul><li>'서울 빙수팥 3kg (6개입) 팥통조림 (#M)식품>과자/베이커리>아이스크림/빙수>빙수/빙수재료 GML > traverse > Naverstore > 식품 > 과자/떡/베이커리 > 아이스크림/빙수 > 빙수/빙수재료'</li><li>'화과방 더알찬통단팥45 3kg (4개입) (#M)식품>과자/베이커리>아이스크림/빙수>빙수/빙수재료 GML > traverse > Naverstore > 식품 > 과자/떡/베이커리 > 아이스크림/빙수 > 빙수/빙수재료'</li><li>'나타드코코 10mm 1kg 1박스 10개 (#M)식품>냉동/간편조리식품>기타냉동/간편조리식품 T200 > Naverstore > 식품 > 과자/떡/베이커리 > 아이스크림/빙수 > 빙수/빙수재료'</li></ul> \|
	\| 9.0 \| <ul><li>'포스트 콘푸라이트 600g 포스트 아몬드후레이크 620g (#M)식품>과자/베이커리>시리얼 T200 > Naverstore > 식품 > 과자/떡/베이커리 > 시리얼'</li><li>'동서식품 포스트 콘푸라이트 1100g 콘푸라이트 1.1kg x 1 (#M)식품>과자/베이커리>시리얼 T200 > Naverstore > 식품 > 과자/떡/베이커리 > 시리얼'</li><li>'동서식품 포스트 오곡 코코볼 1kg 외 45종 포스트 오레오오즈 500gx1 (#M)식품>과자/베이커리>시리얼 T200 > Naverstore > 식품 > 과자/떡/베이커리 > 시리얼'</li></ul> \|
	\| 1.0 \| <ul><li>'시간상점 호두정과 70g 팔각상자 결혼 하객 답례품 돌 회사 단체 문상 호두강정 선물 6분홍꽃_결혼2_200개~299개 사이 구매시 선택 (#M)식품>과자/베이커리>강정 T200 > Naverstore > 식품 > 과자/떡/베이커리 > 전통과자 > 강정'</li><li>'수제 오란다 과자 답례품 선물세트 6개입 12개입 플레인오란다 실속포장 6개입 (#M)식품>과자/베이커리>강정 T200 > Naverstore > 식품 > 과자/떡/베이커리 > 전통과자 > 강정'</li><li>'달곰오란다 6개입 수제오란다 답례품 선물세트 초코오란다 (#M)식품>과자/베이커리>강정 T200 > Naverstore > 식품 > 과자/떡/베이커리 > 전통과자 > 강정'</li></ul> \|
	\| 8.0 \| <ul><li>'자일리톨 사탕 무설탕 캔디 오리지널맛 70g 수제 목 아기 입냄새 코하쿠토 핀란드 목캔디 틴케이스 (70g)_샤인머스캣 (#M)식품>과자/베이커리>사탕 T200 > Naverstore > 식품 > 과자/떡/베이커리 > 사탕/껌/엿 > 사탕'</li><li>'국제제과 멜랜드 디저트캔디 3kg 9종 대용량벌크사탕 종합맛 업소용 멜랜드디저트캔디 요구르트맛 3kg 무료배송 (#M)식품>과자/베이커리>사탕 T200 > Naverstore > 식품 > 과자/떡/베이커리 > 사탕/껌/엿 > 사탕'</li><li>'할로윈 데이 몬스터 스탬프 캔디 1064g 도장사탕 간식 과자 / 코스트코 08.할로윈 트롤리 사우어 구미 젤리 1kg (#M)식품>과자/베이커리>사탕 T200 > Naverstore > 식품 > 과자/떡/베이커리 > 사탕/껌/엿 > 사탕'</li></ul> \|

	## Evaluation

	### Metrics
	\| Label \| Accuracy \|
	\|:--------\|:---------\|
	\| all \| 0.9808 \|

	## 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_top_fd5")
	# Run inference
	preds = model("쌀땅콩엿 40g 30개입 땅콩 엿 (#M)식품>과자/베이커리>엿 T200 > Naverstore > 식품 > 과자/떡/베이커리 > 사탕/껌/엿 > 엿")
	```

	<!--
	### 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 \| 22.5533 \| 62 \|

	\| 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 \|
	\| 8.0 \| 50 \|
	\| 9.0 \| 50 \|
	\| 10.0 \| 50 \|
	\| 11.0 \| 50 \|
	\| 12.0 \| 50 \|
	\| 13.0 \| 50 \|
	\| 14.0 \| 50 \|
	\| 15.0 \| 50 \|
	\| 16.0 \| 50 \|
	\| 17.0 \| 50 \|
	\| 18.0 \| 50 \|
	\| 19.0 \| 50 \|
	\| 20.0 \| 50 \|

	### Training Hyperparameters
	- batch_size: (64, 64)
	- num_epochs: (20, 20)
	- max_steps: -1
	- sampling_strategy: oversampling
	- num_iterations: 30
	- 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 \|
	\|:-------:\|:----:\|:-------------:\|:---------------:\|
	\| 0.0020 \| 1 \| 0.5412 \| - \|
	\| 0.1014 \| 50 \| 0.4524 \| - \|
	\| 0.2028 \| 100 \| 0.3473 \| - \|
	\| 0.3043 \| 150 \| 0.24 \| - \|
	\| 0.4057 \| 200 \| 0.137 \| - \|
	\| 0.5071 \| 250 \| 0.0886 \| - \|
	\| 0.6085 \| 300 \| 0.0508 \| - \|
	\| 0.7099 \| 350 \| 0.0331 \| - \|
	\| 0.8114 \| 400 \| 0.0217 \| - \|
	\| 0.9128 \| 450 \| 0.0161 \| - \|
	\| 1.0142 \| 500 \| 0.013 \| - \|
	\| 1.1156 \| 550 \| 0.01 \| - \|
	\| 1.2170 \| 600 \| 0.01 \| - \|
	\| 1.3185 \| 650 \| 0.0058 \| - \|
	\| 1.4199 \| 700 \| 0.0032 \| - \|
	\| 1.5213 \| 750 \| 0.002 \| - \|
	\| 1.6227 \| 800 \| 0.0016 \| - \|
	\| 1.7241 \| 850 \| 0.0022 \| - \|
	\| 1.8256 \| 900 \| 0.0021 \| - \|
	\| 1.9270 \| 950 \| 0.0007 \| - \|
	\| 2.0284 \| 1000 \| 0.0005 \| - \|
	\| 2.1298 \| 1050 \| 0.0005 \| - \|
	\| 2.2312 \| 1100 \| 0.0002 \| - \|
	\| 2.3327 \| 1150 \| 0.0002 \| - \|
	\| 2.4341 \| 1200 \| 0.0002 \| - \|
	\| 2.5355 \| 1250 \| 0.0002 \| - \|
	\| 2.6369 \| 1300 \| 0.0002 \| - \|
	\| 2.7383 \| 1350 \| 0.0001 \| - \|
	\| 2.8398 \| 1400 \| 0.0005 \| - \|
	\| 2.9412 \| 1450 \| 0.0004 \| - \|
	\| 3.0426 \| 1500 \| 0.0002 \| - \|
	\| 3.1440 \| 1550 \| 0.0002 \| - \|
	\| 3.2454 \| 1600 \| 0.0001 \| - \|
	\| 3.3469 \| 1650 \| 0.0001 \| - \|
	\| 3.4483 \| 1700 \| 0.0001 \| - \|
	\| 3.5497 \| 1750 \| 0.0001 \| - \|
	\| 3.6511 \| 1800 \| 0.0001 \| - \|
	\| 3.7525 \| 1850 \| 0.0001 \| - \|
	\| 3.8540 \| 1900 \| 0.0001 \| - \|
	\| 3.9554 \| 1950 \| 0.0001 \| - \|
	\| 4.0568 \| 2000 \| 0.0001 \| - \|
	\| 4.1582 \| 2050 \| 0.0001 \| - \|
	\| 4.2596 \| 2100 \| 0.0001 \| - \|
	\| 4.3611 \| 2150 \| 0.0001 \| - \|
	\| 4.4625 \| 2200 \| 0.0001 \| - \|
	\| 4.5639 \| 2250 \| 0.0 \| - \|
	\| 4.6653 \| 2300 \| 0.0 \| - \|
	\| 4.7667 \| 2350 \| 0.0 \| - \|
	\| 4.8682 \| 2400 \| 0.0001 \| - \|
	\| 4.9696 \| 2450 \| 0.0 \| - \|
	\| 5.0710 \| 2500 \| 0.0 \| - \|
	\| 5.1724 \| 2550 \| 0.0 \| - \|
	\| 5.2738 \| 2600 \| 0.0 \| - \|
	\| 5.3753 \| 2650 \| 0.0 \| - \|
	\| 5.4767 \| 2700 \| 0.0 \| - \|
	\| 5.5781 \| 2750 \| 0.0 \| - \|
	\| 5.6795 \| 2800 \| 0.0013 \| - \|
	\| 5.7809 \| 2850 \| 0.0028 \| - \|
	\| 5.8824 \| 2900 \| 0.0009 \| - \|
	\| 5.9838 \| 2950 \| 0.0013 \| - \|
	\| 6.0852 \| 3000 \| 0.0002 \| - \|
	\| 6.1866 \| 3050 \| 0.0001 \| - \|
	\| 6.2880 \| 3100 \| 0.0 \| - \|
	\| 6.3895 \| 3150 \| 0.0 \| - \|
	\| 6.4909 \| 3200 \| 0.0 \| - \|
	\| 6.5923 \| 3250 \| 0.0 \| - \|
	\| 6.6937 \| 3300 \| 0.0 \| - \|
	\| 6.7951 \| 3350 \| 0.0 \| - \|
	\| 6.8966 \| 3400 \| 0.0 \| - \|
	\| 6.9980 \| 3450 \| 0.0 \| - \|
	\| 7.0994 \| 3500 \| 0.0 \| - \|
	\| 7.2008 \| 3550 \| 0.0 \| - \|
	\| 7.3022 \| 3600 \| 0.0 \| - \|
	\| 7.4037 \| 3650 \| 0.0 \| - \|
	\| 7.5051 \| 3700 \| 0.0 \| - \|
	\| 7.6065 \| 3750 \| 0.0 \| - \|
	\| 7.7079 \| 3800 \| 0.0 \| - \|
	\| 7.8093 \| 3850 \| 0.0 \| - \|
	\| 7.9108 \| 3900 \| 0.0 \| - \|
	\| 8.0122 \| 3950 \| 0.0 \| - \|
	\| 8.1136 \| 4000 \| 0.0 \| - \|
	\| 8.2150 \| 4050 \| 0.0 \| - \|
	\| 8.3164 \| 4100 \| 0.0 \| - \|
	\| 8.4178 \| 4150 \| 0.0 \| - \|
	\| 8.5193 \| 4200 \| 0.0 \| - \|
	\| 8.6207 \| 4250 \| 0.0 \| - \|
	\| 8.7221 \| 4300 \| 0.0 \| - \|
	\| 8.8235 \| 4350 \| 0.0 \| - \|
	\| 8.9249 \| 4400 \| 0.0 \| - \|
	\| 9.0264 \| 4450 \| 0.0 \| - \|
	\| 9.1278 \| 4500 \| 0.0 \| - \|
	\| 9.2292 \| 4550 \| 0.0 \| - \|
	\| 9.3306 \| 4600 \| 0.0 \| - \|
	\| 9.4320 \| 4650 \| 0.0 \| - \|
	\| 9.5335 \| 4700 \| 0.0 \| - \|
	\| 9.6349 \| 4750 \| 0.0 \| - \|
	\| 9.7363 \| 4800 \| 0.0 \| - \|
	\| 9.8377 \| 4850 \| 0.0 \| - \|
	\| 9.9391 \| 4900 \| 0.0 \| - \|
	\| 10.0406 \| 4950 \| 0.0 \| - \|
	\| 10.1420 \| 5000 \| 0.0 \| - \|
	\| 10.2434 \| 5050 \| 0.0 \| - \|
	\| 10.3448 \| 5100 \| 0.0 \| - \|
	\| 10.4462 \| 5150 \| 0.0 \| - \|
	\| 10.5477 \| 5200 \| 0.0 \| - \|
	\| 10.6491 \| 5250 \| 0.0 \| - \|
	\| 10.7505 \| 5300 \| 0.0 \| - \|
	\| 10.8519 \| 5350 \| 0.0 \| - \|
	\| 10.9533 \| 5400 \| 0.0 \| - \|
	\| 11.0548 \| 5450 \| 0.0 \| - \|
	\| 11.1562 \| 5500 \| 0.0 \| - \|
	\| 11.2576 \| 5550 \| 0.0 \| - \|
	\| 11.3590 \| 5600 \| 0.0 \| - \|
	\| 11.4604 \| 5650 \| 0.0 \| - \|
	\| 11.5619 \| 5700 \| 0.0 \| - \|
	\| 11.6633 \| 5750 \| 0.0 \| - \|
	\| 11.7647 \| 5800 \| 0.0 \| - \|
	\| 11.8661 \| 5850 \| 0.0 \| - \|
	\| 11.9675 \| 5900 \| 0.0 \| - \|
	\| 12.0690 \| 5950 \| 0.0 \| - \|
	\| 12.1704 \| 6000 \| 0.0 \| - \|
	\| 12.2718 \| 6050 \| 0.0 \| - \|
	\| 12.3732 \| 6100 \| 0.0 \| - \|
	\| 12.4746 \| 6150 \| 0.0 \| - \|
	\| 12.5761 \| 6200 \| 0.0 \| - \|
	\| 12.6775 \| 6250 \| 0.0005 \| - \|
	\| 12.7789 \| 6300 \| 0.0025 \| - \|
	\| 12.8803 \| 6350 \| 0.0023 \| - \|
	\| 12.9817 \| 6400 \| 0.0004 \| - \|
	\| 13.0832 \| 6450 \| 0.0 \| - \|
	\| 13.1846 \| 6500 \| 0.0 \| - \|
	\| 13.2860 \| 6550 \| 0.0 \| - \|
	\| 13.3874 \| 6600 \| 0.0 \| - \|
	\| 13.4888 \| 6650 \| 0.0 \| - \|
	\| 13.5903 \| 6700 \| 0.0 \| - \|
	\| 13.6917 \| 6750 \| 0.0 \| - \|
	\| 13.7931 \| 6800 \| 0.0003 \| - \|
	\| 13.8945 \| 6850 \| 0.0001 \| - \|
	\| 13.9959 \| 6900 \| 0.0 \| - \|
	\| 14.0974 \| 6950 \| 0.0 \| - \|
	\| 14.1988 \| 7000 \| 0.0 \| - \|
	\| 14.3002 \| 7050 \| 0.0 \| - \|
	\| 14.4016 \| 7100 \| 0.0 \| - \|
	\| 14.5030 \| 7150 \| 0.0 \| - \|
	\| 14.6045 \| 7200 \| 0.0 \| - \|
	\| 14.7059 \| 7250 \| 0.0 \| - \|
	\| 14.8073 \| 7300 \| 0.0 \| - \|
	\| 14.9087 \| 7350 \| 0.0 \| - \|
	\| 15.0101 \| 7400 \| 0.0 \| - \|
	\| 15.1116 \| 7450 \| 0.0 \| - \|
	\| 15.2130 \| 7500 \| 0.0 \| - \|
	\| 15.3144 \| 7550 \| 0.0 \| - \|
	\| 15.4158 \| 7600 \| 0.0 \| - \|
	\| 15.5172 \| 7650 \| 0.0 \| - \|
	\| 15.6187 \| 7700 \| 0.0 \| - \|
	\| 15.7201 \| 7750 \| 0.0 \| - \|
	\| 15.8215 \| 7800 \| 0.0 \| - \|
	\| 15.9229 \| 7850 \| 0.0 \| - \|
	\| 16.0243 \| 7900 \| 0.0 \| - \|
	\| 16.1258 \| 7950 \| 0.0 \| - \|
	\| 16.2272 \| 8000 \| 0.0 \| - \|
	\| 16.3286 \| 8050 \| 0.0 \| - \|
	\| 16.4300 \| 8100 \| 0.0 \| - \|
	\| 16.5314 \| 8150 \| 0.0 \| - \|
	\| 16.6329 \| 8200 \| 0.0 \| - \|
	\| 16.7343 \| 8250 \| 0.0 \| - \|
	\| 16.8357 \| 8300 \| 0.0 \| - \|
	\| 16.9371 \| 8350 \| 0.0 \| - \|
	\| 17.0385 \| 8400 \| 0.0 \| - \|
	\| 17.1400 \| 8450 \| 0.0 \| - \|
	\| 17.2414 \| 8500 \| 0.0 \| - \|
	\| 17.3428 \| 8550 \| 0.0 \| - \|
	\| 17.4442 \| 8600 \| 0.0 \| - \|
	\| 17.5456 \| 8650 \| 0.0 \| - \|
	\| 17.6471 \| 8700 \| 0.0 \| - \|
	\| 17.7485 \| 8750 \| 0.0 \| - \|
	\| 17.8499 \| 8800 \| 0.0 \| - \|
	\| 17.9513 \| 8850 \| 0.0 \| - \|
	\| 18.0527 \| 8900 \| 0.0 \| - \|
	\| 18.1542 \| 8950 \| 0.0 \| - \|
	\| 18.2556 \| 9000 \| 0.0 \| - \|
	\| 18.3570 \| 9050 \| 0.0 \| - \|
	\| 18.4584 \| 9100 \| 0.0 \| - \|
	\| 18.5598 \| 9150 \| 0.0 \| - \|
	\| 18.6613 \| 9200 \| 0.0 \| - \|
	\| 18.7627 \| 9250 \| 0.0 \| - \|
	\| 18.8641 \| 9300 \| 0.0 \| - \|
	\| 18.9655 \| 9350 \| 0.0 \| - \|
	\| 19.0669 \| 9400 \| 0.0 \| - \|
	\| 19.1684 \| 9450 \| 0.0 \| - \|
	\| 19.2698 \| 9500 \| 0.0 \| - \|
	\| 19.3712 \| 9550 \| 0.0 \| - \|
	\| 19.4726 \| 9600 \| 0.0 \| - \|
	\| 19.5740 \| 9650 \| 0.0 \| - \|
	\| 19.6755 \| 9700 \| 0.0 \| - \|
	\| 19.7769 \| 9750 \| 0.0 \| - \|
	\| 19.8783 \| 9800 \| 0.0 \| - \|
	\| 19.9797 \| 9850 \| 0.0 \| - \|

	### Framework Versions
	- Python: 3.10.12
	- SetFit: 1.1.0
	- Sentence Transformers: 3.3.1
	- Transformers: 4.44.2
	- PyTorch: 2.2.0a0+81ea7a4
	- Datasets: 3.2.0
	- Tokenizers: 0.19.1

	## 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}
	}
	```

	<!--
	## 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.
	-->