Hugging Face's logo

spaly99
/
my-setfit-model

Text Classification
setfit
Safetensors
sentence-transformers
mpnet
generated_from_setfit_trainer
Eval Results
Model card Files Community
Edit model card

SetFit with sentence-transformers/paraphrase-mpnet-base-v2

This is a SetFit model that can be used for Text Classification. This SetFit model uses sentence-transformers/paraphrase-mpnet-base-v2 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:

  1. Fine-tuning a Sentence Transformer with contrastive learning.
  2. Training a classification head with features from the fine-tuned Sentence Transformer.

Model Details

Model Description

Model Sources

Model Labels

Label Examples
True
  • 'Pug (1×1)'
  • 'Pug (1×1)'
  • '/ 0:31'
False
  • 'Forum FAQ'
  • 'Hearthstone'
  • 'NVIDIA GeForce GTX 670MX (Mobile) 3072 MB'

Evaluation

Metrics

Label Accuracy
all 0.9035

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

# Download from the 🤗 Hub
model = SetFitModel.from_pretrained("setfit_model_id")
# Run inference
preds = model("Sign in")

Training Details

Training Set Metrics

Training set Min Median Max
Word count 1 5.4853 301
Label Training Sample Count
False 6755
True 6757

Training Hyperparameters

  • batch_size: (16, 16)
  • num_epochs: (1, 1)
  • max_steps: -1
  • sampling_strategy: oversampling
  • num_iterations: 20
  • 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
0.0000 1 0.3555 -
0.0015 50 0.3874 -
0.0030 100 0.3422 -
0.0044 150 0.3148 -
0.0059 200 0.2496 -
0.0074 250 0.2681 -
0.0089 300 0.2412 -
0.0104 350 0.2927 -
0.0118 400 0.2389 -
0.0133 450 0.2559 -
0.0148 500 0.204 -
0.0163 550 0.158 -
0.0178 600 0.1479 -
0.0192 650 0.1958 -
0.0207 700 0.2173 -
0.0222 750 0.1231 -
0.0237 800 0.1966 -
0.0252 850 0.1599 -
0.0266 900 0.1373 -
0.0281 950 0.2491 -
0.0296 1000 0.0951 -
0.0311 1050 0.2253 -
0.0326 1100 0.2046 -
0.0340 1150 0.2174 -
0.0355 1200 0.1401 -
0.0370 1250 0.1549 -
0.0385 1300 0.1872 -
0.0400 1350 0.2262 -
0.0414 1400 0.1277 -
0.0429 1450 0.1653 -
0.0444 1500 0.1355 -
0.0459 1550 0.1235 -
0.0474 1600 0.0947 -
0.0488 1650 0.11 -
0.0503 1700 0.1149 -
0.0518 1750 0.1823 -
0.0533 1800 0.2104 -
0.0548 1850 0.0871 -
0.0562 1900 0.1275 -
0.0577 1950 0.0977 -
0.0592 2000 0.2031 -
0.0607 2050 0.1872 -
0.0622 2100 0.0996 -
0.0636 2150 0.1487 -
0.0651 2200 0.1647 -
0.0666 2250 0.0861 -
0.0681 2300 0.0464 -
0.0696 2350 0.1026 -
0.0710 2400 0.2031 -
0.0725 2450 0.1815 -
0.0740 2500 0.0644 -
0.0755 2550 0.1039 -
0.0770 2600 0.0115 -
0.0784 2650 0.0426 -
0.0799 2700 0.0895 -
0.0814 2750 0.1562 -
0.0829 2800 0.0835 -
0.0844 2850 0.1681 -
0.0858 2900 0.1159 -
0.0873 2950 0.0162 -
0.0888 3000 0.0634 -
0.0903 3050 0.1161 -
0.0918 3100 0.1086 -
0.0933 3150 0.0548 -
0.0947 3200 0.1209 -
0.0962 3250 0.0425 -
0.0977 3300 0.0157 -
0.0992 3350 0.1293 -
0.1007 3400 0.1847 -
0.1021 3450 0.1965 -
0.1036 3500 0.1286 -
0.1051 3550 0.104 -
0.1066 3600 0.0899 -
0.1081 3650 0.1513 -
0.1095 3700 0.0443 -
0.1110 3750 0.053 -
0.1125 3800 0.0096 -
0.1140 3850 0.0399 -
0.1155 3900 0.068 -
0.1169 3950 0.0537 -
0.1184 4000 0.0235 -
0.1199 4050 0.0625 -
0.1214 4100 0.1303 -
0.1229 4150 0.1208 -
0.1243 4200 0.0041 -
0.1258 4250 0.059 -
0.1273 4300 0.0543 -
0.1288 4350 0.1664 -
0.1303 4400 0.0591 -
0.1317 4450 0.0631 -
0.1332 4500 0.2538 -
0.1347 4550 0.0484 -
0.1362 4600 0.003 -
0.1377 4650 0.0849 -
0.1391 4700 0.1109 -
0.1406 4750 0.0403 -
0.1421 4800 0.0481 -
0.1436 4850 0.0172 -
0.1451 4900 0.0049 -
0.1465 4950 0.006 -
0.1480 5000 0.0009 -
0.1495 5050 0.0712 -
0.1510 5100 0.1076 -
0.1525 5150 0.1123 -
0.1539 5200 0.0029 -
0.1554 5250 0.0519 -
0.1569 5300 0.0523 -
0.1584 5350 0.097 -
0.1599 5400 0.0471 -
0.1613 5450 0.0371 -
0.1628 5500 0.1127 -
0.1643 5550 0.0535 -
0.1658 5600 0.0067 -
0.1673 5650 0.01 -
0.1687 5700 0.0085 -
0.1702 5750 0.0739 -
0.1717 5800 0.0019 -
0.1732 5850 0.0045 -
0.1747 5900 0.1316 -
0.1761 5950 0.0623 -
0.1776 6000 0.088 -
0.1791 6050 0.0498 -
0.1806 6100 0.0028 -
0.1821 6150 0.1206 -
0.1835 6200 0.0041 -
0.1850 6250 0.0849 -
0.1865 6300 0.247 -
0.1880 6350 0.0042 -
0.1895 6400 0.0944 -
0.1909 6450 0.1046 -
0.1924 6500 0.0481 -
0.1939 6550 0.0034 -
0.1954 6600 0.0066 -
0.1969 6650 0.0015 -
0.1983 6700 0.0816 -
0.1998 6750 0.0511 -
0.2013 6800 0.0739 -
0.2028 6850 0.0024 -
0.2043 6900 0.0221 -
0.2057 6950 0.0678 -
0.2072 7000 0.0838 -
0.2087 7050 0.0023 -
0.2102 7100 0.0043 -
0.2117 7150 0.0551 -
0.2131 7200 0.0167 -
0.2146 7250 0.0033 -
0.2161 7300 0.008 -
0.2176 7350 0.0259 -
0.2191 7400 0.0078 -
0.2205 7450 0.0113 -
0.2220 7500 0.0153 -
0.2235 7550 0.059 -
0.2250 7600 0.0401 -
0.2265 7650 0.0015 -
0.2279 7700 0.0102 -
0.2294 7750 0.0489 -
0.2309 7800 0.1319 -
0.2324 7850 0.0128 -
0.2339 7900 0.0234 -
0.2353 7950 0.0105 -
0.2368 8000 0.0008 -
0.2383 8050 0.1118 -
0.2398 8100 0.0076 -
0.2413 8150 0.1399 -
0.2427 8200 0.0042 -
0.2442 8250 0.0579 -
0.2457 8300 0.0533 -
0.2472 8350 0.0271 -
0.2487 8400 0.0461 -
0.2501 8450 0.0052 -
0.2516 8500 0.0661 -
0.2531 8550 0.0407 -
0.2546 8600 0.0208 -
0.2561 8650 0.0527 -
0.2575 8700 0.0065 -
0.2590 8750 0.0051 -
0.2605 8800 0.0179 -
0.2620 8850 0.0332 -
0.2635 8900 0.0625 -
0.2649 8950 0.1035 -
0.2664 9000 0.129 -
0.2679 9050 0.0988 -
0.2694 9100 0.0035 -
0.2709 9150 0.0045 -
0.2724 9200 0.0277 -
0.2738 9250 0.0291 -
0.2753 9300 0.0307 -
0.2768 9350 0.0844 -
0.2783 9400 0.0036 -
0.2798 9450 0.0807 -
0.2812 9500 0.0619 -
0.2827 9550 0.0675 -
0.2842 9600 0.0008 -
0.2857 9650 0.0134 -
0.2872 9700 0.0027 -
0.2886 9750 0.0009 -
0.2901 9800 0.0119 -
0.2916 9850 0.0165 -
0.2931 9900 0.0242 -
0.2946 9950 0.1022 -
0.2960 10000 0.0288 -
0.2975 10050 0.0016 -
0.2990 10100 0.0027 -
0.3005 10150 0.0237 -
0.3020 10200 0.0014 -
0.3034 10250 0.0129 -
0.3049 10300 0.0023 -
0.3064 10350 0.0038 -
0.3079 10400 0.0005 -
0.3094 10450 0.0448 -
0.3108 10500 0.0334 -
0.3123 10550 0.1215 -
0.3138 10600 0.0021 -
0.3153 10650 0.0433 -
0.3168 10700 0.0106 -
0.3182 10750 0.0574 -
0.3197 10800 0.0421 -
0.3212 10850 0.0676 -
0.3227 10900 0.0358 -
0.3242 10950 0.1207 -
0.3256 11000 0.0154 -
0.3271 11050 0.0078 -
0.3286 11100 0.0475 -
0.3301 11150 0.0697 -
0.3316 11200 0.0016 -
0.3330 11250 0.012 -
0.3345 11300 0.0252 -
0.3360 11350 0.003 -
0.3375 11400 0.0323 -
0.3390 11450 0.0782 -
0.3404 11500 0.0661 -
0.3419 11550 0.0473 -
0.3434 11600 0.1388 -
0.3449 11650 0.0092 -
0.3464 11700 0.0055 -
0.3478 11750 0.0636 -
0.3493 11800 0.0301 -
0.3508 11850 0.02 -
0.3523 11900 0.091 -
0.3538 11950 0.0645 -
0.3552 12000 0.0131 -
0.3567 12050 0.0302 -
0.3582 12100 0.0434 -
0.3597 12150 0.0007 -
0.3612 12200 0.0195 -
0.3626 12250 0.0779 -
0.3641 12300 0.0794 -
0.3656 12350 0.0586 -
0.3671 12400 0.0966 -
0.3686 12450 0.0289 -
0.3700 12500 0.0014 -
0.3715 12550 0.0008 -
0.3730 12600 0.0174 -
0.3745 12650 0.0151 -
0.3760 12700 0.0223 -
0.3774 12750 0.0034 -
0.3789 12800 0.0621 -
0.3804 12850 0.0585 -
0.3819 12900 0.1385 -
0.3834 12950 0.1086 -
0.3848 13000 0.0005 -
0.3863 13050 0.0178 -
0.3878 13100 0.1447 -
0.3893 13150 0.1267 -
0.3908 13200 0.0823 -
0.3922 13250 0.0223 -
0.3937 13300 0.0029 -
0.3952 13350 0.0273 -
0.3967 13400 0.0807 -
0.3982 13450 0.0042 -
0.3996 13500 0.0023 -
0.4011 13550 0.0528 -
0.4026 13600 0.0013 -
0.4041 13650 0.0413 -
0.4056 13700 0.1404 -
0.4070 13750 0.1508 -
0.4085 13800 0.0214 -
0.4100 13850 0.0737 -
0.4115 13900 0.0962 -
0.4130 13950 0.0536 -
0.4144 14000 0.0075 -
0.4159 14050 0.0401 -
0.4174 14100 0.0268 -
0.4189 14150 0.0104 -
0.4204 14200 0.0066 -
0.4218 14250 0.006 -
0.4233 14300 0.0053 -
0.4248 14350 0.0367 -
0.4263 14400 0.0041 -
0.4278 14450 0.0245 -
0.4292 14500 0.0351 -
0.4307 14550 0.0794 -
0.4322 14600 0.0771 -
0.4337 14650 0.0172 -
0.4352 14700 0.0137 -
0.4366 14750 0.044 -
0.4381 14800 0.0042 -
0.4396 14850 0.0554 -
0.4411 14900 0.0794 -
0.4426 14950 0.0404 -
0.4440 15000 0.0461 -
0.4455 15050 0.0176 -
0.4470 15100 0.0973 -
0.4485 15150 0.0034 -
0.4500 15200 0.0056 -
0.4515 15250 0.039 -
0.4529 15300 0.0136 -
0.4544 15350 0.0292 -
0.4559 15400 0.0023 -
0.4574 15450 0.0709 -
0.4589 15500 0.1226 -
0.4603 15550 0.0847 -
0.4618 15600 0.1088 -
0.4633 15650 0.0605 -
0.4648 15700 0.0151 -
0.4663 15750 0.0475 -
0.4677 15800 0.0173 -
0.4692 15850 0.0085 -
0.4707 15900 0.0491 -
0.4722 15950 0.0349 -
0.4737 16000 0.0571 -
0.4751 16050 0.0867 -
0.4766 16100 0.0138 -
0.4781 16150 0.015 -
0.4796 16200 0.0556 -
0.4811 16250 0.0149 -
0.4825 16300 0.0598 -
0.4840 16350 0.0032 -
0.4855 16400 0.0006 -
0.4870 16450 0.0479 -
0.4885 16500 0.0491 -
0.4899 16550 0.1069 -
0.4914 16600 0.0164 -
0.4929 16650 0.013 -
0.4944 16700 0.0123 -
0.4959 16750 0.0151 -
0.4973 16800 0.0014 -
0.4988 16850 0.0028 -
0.5003 16900 0.0108 -
0.5018 16950 0.0023 -
0.5033 17000 0.0495 -
0.5047 17050 0.0171 -
0.5062 17100 0.0014 -
0.5077 17150 0.1108 -
0.5092 17200 0.0309 -
0.5107 17250 0.0085 -
0.5121 17300 0.1128 -
0.5136 17350 0.0548 -
0.5151 17400 0.034 -
0.5166 17450 0.0788 -
0.5181 17500 0.072 -
0.5195 17550 0.0498 -
0.5210 17600 0.0109 -
0.5225 17650 0.0738 -
0.5240 17700 0.021 -
0.5255 17750 0.0364 -
0.5269 17800 0.0611 -
0.5284 17850 0.0138 -
0.5299 17900 0.0109 -
0.5314 17950 0.0572 -
0.5329 18000 0.0095 -
0.5343 18050 0.0501 -
0.5358 18100 0.0546 -
0.5373 18150 0.0446 -
0.5388 18200 0.0645 -
0.5403 18250 0.0107 -
0.5417 18300 0.0069 -
0.5432 18350 0.0235 -
0.5447 18400 0.0014 -
0.5462 18450 0.0337 -
0.5477 18500 0.0142 -
0.5491 18550 0.0142 -
0.5506 18600 0.0503 -
0.5521 18650 0.0015 -
0.5536 18700 0.0242 -
0.5551 18750 0.0007 -
0.5565 18800 0.0529 -
0.5580 18850 0.0313 -
0.5595 18900 0.0886 -
0.5610 18950 0.0335 -
0.5625 19000 0.0311 -
0.5639 19050 0.0105 -
0.5654 19100 0.0116 -
0.5669 19150 0.0559 -
0.5684 19200 0.0945 -
0.5699 19250 0.0826 -
0.5713 19300 0.0266 -
0.5728 19350 0.0769 -
0.5743 19400 0.0912 -
0.5758 19450 0.0641 -
0.5773 19500 0.0541 -
0.5787 19550 0.0769 -
0.5802 19600 0.0411 -
0.5817 19650 0.115 -
0.5832 19700 0.0819 -
0.5847 19750 0.071 -
0.5861 19800 0.0066 -
0.5876 19850 0.0659 -
0.5891 19900 0.07 -
0.5906 19950 0.0607 -
0.5921 20000 0.0474 -
0.5935 20050 0.016 -
0.5950 20100 0.0122 -
0.5965 20150 0.0333 -
0.5980 20200 0.0155 -
0.5995 20250 0.0005 -
0.6009 20300 0.015 -
0.6024 20350 0.0014 -
0.6039 20400 0.0459 -
0.6054 20450 0.0808 -
0.6069 20500 0.1034 -
0.6083 20550 0.0846 -
0.6098 20600 0.071 -
0.6113 20650 0.0486 -
0.6128 20700 0.022 -
0.6143 20750 0.0016 -
0.6157 20800 0.0666 -
0.6172 20850 0.0461 -
0.6187 20900 0.022 -
0.6202 20950 0.0449 -
0.6217 21000 0.0844 -
0.6231 21050 0.0888 -
0.6246 21100 0.0219 -
0.6261 21150 0.0005 -
0.6276 21200 0.025 -
0.6291 21250 0.1285 -
0.6306 21300 0.0224 -
0.6320 21350 0.0444 -
0.6335 21400 0.0133 -
0.6350 21450 0.0317 -
0.6365 21500 0.0457 -
0.6380 21550 0.0997 -
0.6394 21600 0.0689 -
0.6409 21650 0.0275 -
0.6424 21700 0.014 -
0.6439 21750 0.0304 -
0.6454 21800 0.072 -
0.6468 21850 0.0556 -
0.6483 21900 0.0902 -
0.6498 21950 0.0153 -
0.6513 22000 0.0759 -
0.6528 22050 0.0905 -
0.6542 22100 0.1058 -
0.6557 22150 0.0524 -
0.6572 22200 0.0711 -
0.6587 22250 0.0201 -
0.6602 22300 0.0367 -
0.6616 22350 0.0513 -
0.6631 22400 0.0187 -
0.6646 22450 0.027 -
0.6661 22500 0.0643 -
0.6676 22550 0.0334 -
0.6690 22600 0.023 -
0.6705 22650 0.1438 -
0.6720 22700 0.0051 -
0.6735 22750 0.0335 -
0.6750 22800 0.0879 -
0.6764 22850 0.003 -
0.6779 22900 0.0061 -
0.6794 22950 0.104 -
0.6809 23000 0.0575 -
0.6824 23050 0.0009 -
0.6838 23100 0.001 -
0.6853 23150 0.01 -
0.6868 23200 0.0018 -
0.6883 23250 0.036 -
0.6898 23300 0.0011 -
0.6912 23350 0.0033 -
0.6927 23400 0.117 -
0.6942 23450 0.0177 -
0.6957 23500 0.0547 -
0.6972 23550 0.061 -
0.6986 23600 0.06 -
0.7001 23650 0.0259 -
0.7016 23700 0.1325 -
0.7031 23750 0.0298 -
0.7046 23800 0.0046 -
0.7060 23850 0.0129 -
0.7075 23900 0.0085 -
0.7090 23950 0.015 -
0.7105 24000 0.0205 -
0.7120 24050 0.0135 -
0.7134 24100 0.0408 -
0.7149 24150 0.0014 -
0.7164 24200 0.0305 -
0.7179 24250 0.0241 -
0.7194 24300 0.0621 -
0.7208 24350 0.0014 -
0.7223 24400 0.0522 -
0.7238 24450 0.1001 -
0.7253 24500 0.0007 -
0.7268 24550 0.0045 -
0.7282 24600 0.0282 -
0.7297 24650 0.022 -
0.7312 24700 0.107 -
0.7327 24750 0.0363 -
0.7342 24800 0.0943 -
0.7356 24850 0.0015 -
0.7371 24900 0.0266 -
0.7386 24950 0.0113 -
0.7401 25000 0.0283 -
0.7416 25050 0.1304 -
0.7430 25100 0.0199 -
0.7445 25150 0.0014 -
0.7460 25200 0.0594 -
0.7475 25250 0.1188 -
0.7490 25300 0.0325 -
0.7504 25350 0.0715 -
0.7519 25400 0.0352 -
0.7534 25450 0.0165 -
0.7549 25500 0.0025 -
0.7564 25550 0.0017 -
0.7578 25600 0.0584 -
0.7593 25650 0.0251 -
0.7608 25700 0.0155 -
0.7623 25750 0.0304 -
0.7638 25800 0.0461 -
0.7652 25850 0.0347 -
0.7667 25900 0.1044 -
0.7682 25950 0.0174 -
0.7697 26000 0.0077 -
0.7712 26050 0.0264 -
0.7726 26100 0.0437 -
0.7741 26150 0.053 -
0.7756 26200 0.0721 -
0.7771 26250 0.0278 -
0.7786 26300 0.0107 -
0.7800 26350 0.0237 -
0.7815 26400 0.035 -
0.7830 26450 0.0322 -
0.7845 26500 0.0641 -
0.7860 26550 0.0219 -
0.7874 26600 0.0256 -
0.7889 26650 0.0559 -
0.7904 26700 0.0463 -
0.7919 26750 0.0992 -
0.7934 26800 0.062 -
0.7948 26850 0.0038 -
0.7963 26900 0.0521 -
0.7978 26950 0.011 -
0.7993 27000 0.0109 -
0.8008 27050 0.0483 -
0.8022 27100 0.0379 -
0.8037 27150 0.0231 -
0.8052 27200 0.0888 -
0.8067 27250 0.0197 -
0.8082 27300 0.0003 -
0.8097 27350 0.0157 -
0.8111 27400 0.0192 -
0.8126 27450 0.0802 -
0.8141 27500 0.0407 -
0.8156 27550 0.0351 -
0.8171 27600 0.001 -
0.8185 27650 0.0007 -
0.8200 27700 0.021 -
0.8215 27750 0.0548 -
0.8230 27800 0.0442 -
0.8245 27850 0.0561 -
0.8259 27900 0.0181 -
0.8274 27950 0.0669 -
0.8289 28000 0.016 -
0.8304 28050 0.0817 -
0.8319 28100 0.0221 -
0.8333 28150 0.0014 -
0.8348 28200 0.0195 -
0.8363 28250 0.0735 -
0.8378 28300 0.002 -
0.8393 28350 0.0269 -
0.8407 28400 0.0365 -
0.8422 28450 0.0825 -
0.8437 28500 0.0382 -
0.8452 28550 0.0144 -
0.8467 28600 0.0529 -
0.8481 28650 0.0042 -
0.8496 28700 0.0532 -
0.8511 28750 0.0195 -
0.8526 28800 0.018 -
0.8541 28850 0.005 -
0.8555 28900 0.0694 -
0.8570 28950 0.0006 -
0.8585 29000 0.0169 -
0.8600 29050 0.0188 -
0.8615 29100 0.0002 -
0.8629 29150 0.0246 -
0.8644 29200 0.001 -
0.8659 29250 0.0017 -
0.8674 29300 0.0169 -
0.8689 29350 0.0621 -
0.8703 29400 0.0017 -
0.8718 29450 0.0008 -
0.8733 29500 0.0086 -
0.8748 29550 0.0214 -
0.8763 29600 0.0495 -
0.8777 29650 0.0864 -
0.8792 29700 0.0844 -
0.8807 29750 0.0738 -
0.8822 29800 0.0007 -
0.8837 29850 0.0408 -
0.8851 29900 0.0025 -
0.8866 29950 0.0313 -
0.8881 30000 0.0178 -
0.8896 30050 0.0123 -
0.8911 30100 0.0001 -
0.8925 30150 0.0031 -
0.8940 30200 0.0035 -
0.8955 30250 0.0278 -
0.8970 30300 0.034 -
0.8985 30350 0.0255 -
0.8999 30400 0.0012 -
0.9014 30450 0.0756 -
0.9029 30500 0.0813 -
0.9044 30550 0.0024 -
0.9059 30600 0.1491 -
0.9073 30650 0.0009 -
0.9088 30700 0.0299 -
0.9103 30750 0.0226 -
0.9118 30800 0.0198 -
0.9133 30850 0.0019 -
0.9147 30900 0.0406 -
0.9162 30950 0.0168 -
0.9177 31000 0.0409 -
0.9192 31050 0.0016 -
0.9207 31100 0.0172 -
0.9221 31150 0.0131 -
0.9236 31200 0.1433 -
0.9251 31250 0.0316 -
0.9266 31300 0.0774 -
0.9281 31350 0.1256 -
0.9295 31400 0.0257 -
0.9310 31450 0.2166 -
0.9325 31500 0.0023 -
0.9340 31550 0.0261 -
0.9355 31600 0.0143 -
0.9369 31650 0.0005 -
0.9384 31700 0.0522 -
0.9399 31750 0.024 -
0.9414 31800 0.0353 -
0.9429 31850 0.0022 -
0.9443 31900 0.0006 -
0.9458 31950 0.0321 -
0.9473 32000 0.0879 -
0.9488 32050 0.0007 -
0.9503 32100 0.003 -
0.9517 32150 0.0295 -
0.9532 32200 0.0817 -
0.9547 32250 0.0345 -
0.9562 32300 0.0004 -
0.9577 32350 0.0112 -
0.9591 32400 0.0284 -
0.9606 32450 0.0654 -
0.9621 32500 0.036 -
0.9636 32550 0.0181 -
0.9651 32600 0.0374 -
0.9665 32650 0.0022 -
0.9680 32700 0.0706 -
0.9695 32750 0.0009 -
0.9710 32800 0.0077 -
0.9725 32850 0.0016 -
0.9739 32900 0.0586 -
0.9754 32950 0.0134 -
0.9769 33000 0.0108 -
0.9784 33050 0.0839 -
0.9799 33100 0.0032 -
0.9813 33150 0.0152 -
0.9828 33200 0.049 -
0.9843 33250 0.038 -
0.9858 33300 0.0302 -
0.9873 33350 0.0193 -
0.9888 33400 0.0291 -
0.9902 33450 0.0083 -
0.9917 33500 0.0014 -
0.9932 33550 0.0223 -
0.9947 33600 0.0154 -
0.9962 33650 0.0788 -
0.9976 33700 0.0567 -
0.9991 33750 0.0207 -

Framework Versions

  • Python: 3.11.0
  • SetFit: 1.0.3
  • Sentence Transformers: 2.3.0
  • Transformers: 4.37.2
  • PyTorch: 2.2.1+cu121
  • Datasets: 2.16.1
  • Tokenizers: 0.15.1

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}
}
Downloads last month
8
Safetensors
Model size
109M params
Tensor type
F32
·
Inference Examples
Text Classification
This model does not have enough activity to be deployed to Inference API (serverless) yet. Increase its social visibility and check back later, or deploy to Inference Endpoints (dedicated) instead.

Model tree for spaly99/my-setfit-model

Base model

sentence-transformers/paraphrase-mpnet-base-v2
Finetuned
(247)
this model

Evaluation results

View on Papers With Code