This is a SetFit model trained on the ethos dataset that can be used for Text Classification. This SetFit model uses lighteternal/stsb-xlm-r-greek-transfer as the Sentence Transformer embedding model. A ClassifierChain 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 Type: SetFit
Sentence Transformer body: lighteternal/stsb-xlm-r-greek-transfer
Classification head: a ClassifierChain instance
Maximum Sequence Length: 400 tokens

Training Dataset: ethos

Model Sources

Repository: SetFit on GitHub
Paper: Efficient Few-Shot Learning Without Prompts
Blogpost: SetFit: Efficient Few-Shot Learning Without Prompts

Evaluation

Metrics

Label	Accuracy
all	0.192

Uses

Direct Use for Inference

First install the SetFit library:

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("st-karlos-efood/setfit-multilabel-example-classifier-chain")
# Run inference
preds = model("Hindus take my ass please")

Training Details

Training Set Metrics

Training set	Min	Median	Max
Word count	3	9.9307	61

Training Hyperparameters

batch_size: (32, 32)
num_epochs: (10, 10)
max_steps: -1
sampling_strategy: oversampling
num_iterations: 10
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	0.2027	-
0.0305	50	0.2092	-
0.0609	100	0.1605	-
0.0914	150	0.1726	-
0.1219	200	0.1322	-
0.1523	250	0.1252	-
0.1828	300	0.1404	-
0.2133	350	0.0927	-
0.2438	400	0.1039	-
0.2742	450	0.0904	-
0.3047	500	0.1194	-
0.3352	550	0.1024	-
0.3656	600	0.151	-
0.3961	650	0.0842	-
0.4266	700	0.1158	-
0.4570	750	0.214	-
0.4875	800	0.1167	-
0.5180	850	0.1174	-
0.5484	900	0.1567	-
0.5789	950	0.0726	-
0.6094	1000	0.0741	-
0.6399	1050	0.0841	-
0.6703	1100	0.0606	-
0.7008	1150	0.1005	-
0.7313	1200	0.1236	-
0.7617	1250	0.141	-
0.7922	1300	0.1611	-
0.8227	1350	0.1068	-
0.8531	1400	0.0542	-
0.8836	1450	0.1635	-
0.9141	1500	0.106	-
0.9445	1550	0.0817	-
0.9750	1600	0.1157	-
1.0055	1650	0.1031	-
1.0360	1700	0.0969	-
1.0664	1750	0.0742	-
1.0969	1800	0.0697	-
1.1274	1850	0.1072	-
1.1578	1900	0.0593	-
1.1883	1950	0.1102	-
1.2188	2000	0.1586	-
1.2492	2050	0.1523	-
1.2797	2100	0.0921	-
1.3102	2150	0.0634	-
1.3406	2200	0.073	-
1.3711	2250	0.1131	-
1.4016	2300	0.0493	-
1.4321	2350	0.106	-
1.4625	2400	0.0585	-
1.4930	2450	0.1058	-
1.5235	2500	0.0892	-
1.5539	2550	0.0649	-
1.5844	2600	0.0481	-
1.6149	2650	0.1359	-
1.6453	2700	0.0734	-
1.6758	2750	0.0762	-
1.7063	2800	0.1082	-
1.7367	2850	0.1274	-
1.7672	2900	0.0724	-
1.7977	2950	0.0842	-
1.8282	3000	0.1558	-
1.8586	3050	0.071	-
1.8891	3100	0.1716	-
1.9196	3150	0.1078	-
1.9500	3200	0.1037	-
1.9805	3250	0.0773	-
2.0110	3300	0.0706	-
2.0414	3350	0.1577	-
2.0719	3400	0.0825	-
2.1024	3450	0.1227	-
2.1328	3500	0.1069	-
2.1633	3550	0.1037	-
2.1938	3600	0.0595	-
2.2243	3650	0.0569	-
2.2547	3700	0.0967	-
2.2852	3750	0.0632	-
2.3157	3800	0.1014	-
2.3461	3850	0.0868	-
2.3766	3900	0.0986	-
2.4071	3950	0.0585	-
2.4375	4000	0.063	-
2.4680	4050	0.1124	-
2.4985	4100	0.0444	-
2.5289	4150	0.1547	-
2.5594	4200	0.1087	-
2.5899	4250	0.0946	-
2.6204	4300	0.0261	-
2.6508	4350	0.0414	-
2.6813	4400	0.0715	-
2.7118	4450	0.0831	-
2.7422	4500	0.0779	-
2.7727	4550	0.1049	-
2.8032	4600	0.1224	-
2.8336	4650	0.0926	-
2.8641	4700	0.0745	-
2.8946	4750	0.0642	-
2.9250	4800	0.0536	-
2.9555	4850	0.1296	-
2.9860	4900	0.0596	-
3.0165	4950	0.0361	-
3.0469	5000	0.0592	-
3.0774	5050	0.0656	-
3.1079	5100	0.0584	-
3.1383	5150	0.0729	-
3.1688	5200	0.1037	-
3.1993	5250	0.0685	-
3.2297	5300	0.0511	-
3.2602	5350	0.0427	-
3.2907	5400	0.1067	-
3.3211	5450	0.0807	-
3.3516	5500	0.0815	-
3.3821	5550	0.1016	-
3.4126	5600	0.1034	-
3.4430	5650	0.1257	-
3.4735	5700	0.0877	-
3.5040	5750	0.0808	-
3.5344	5800	0.0926	-
3.5649	5850	0.0967	-
3.5954	5900	0.0401	-
3.6258	5950	0.0547	-
3.6563	6000	0.0872	-
3.6868	6050	0.0808	-
3.7172	6100	0.1125	-
3.7477	6150	0.1431	-
3.7782	6200	0.1039	-
3.8087	6250	0.061	-
3.8391	6300	0.1022	-
3.8696	6350	0.0394	-
3.9001	6400	0.0892	-
3.9305	6450	0.0535	-
3.9610	6500	0.0793	-
3.9915	6550	0.0462	-
4.0219	6600	0.0686	-
4.0524	6650	0.0506	-
4.0829	6700	0.1012	-
4.1133	6750	0.0852	-
4.1438	6800	0.0729	-
4.1743	6850	0.1007	-
4.2048	6900	0.0431	-
4.2352	6950	0.0683	-
4.2657	7000	0.0712	-
4.2962	7050	0.0732	-
4.3266	7100	0.0374	-
4.3571	7150	0.1015	-
4.3876	7200	0.15	-
4.4180	7250	0.0852	-
4.4485	7300	0.0714	-
4.4790	7350	0.0587	-
4.5094	7400	0.1335	-
4.5399	7450	0.1123	-
4.5704	7500	0.0538	-
4.6009	7550	0.0989	-
4.6313	7600	0.0878	-
4.6618	7650	0.0963	-
4.6923	7700	0.0991	-
4.7227	7750	0.0776	-
4.7532	7800	0.0663	-
4.7837	7850	0.0696	-
4.8141	7900	0.0704	-
4.8446	7950	0.0626	-
4.8751	8000	0.0657	-
4.9055	8050	0.0567	-
4.9360	8100	0.0619	-
4.9665	8150	0.0792	-
4.9970	8200	0.0671	-
5.0274	8250	0.1068	-
5.0579	8300	0.1111	-
5.0884	8350	0.0968	-
5.1188	8400	0.0577	-
5.1493	8450	0.0934	-
5.1798	8500	0.0854	-
5.2102	8550	0.0587	-
5.2407	8600	0.048	-
5.2712	8650	0.0829	-
5.3016	8700	0.0985	-
5.3321	8750	0.107	-
5.3626	8800	0.0662	-
5.3931	8850	0.0799	-
5.4235	8900	0.0948	-
5.4540	8950	0.087	-
5.4845	9000	0.0429	-
5.5149	9050	0.0699	-
5.5454	9100	0.0911	-
5.5759	9150	0.1268	-
5.6063	9200	0.1042	-
5.6368	9250	0.0642	-
5.6673	9300	0.0736	-
5.6977	9350	0.0329	-
5.7282	9400	0.126	-
5.7587	9450	0.0991	-
5.7892	9500	0.1038	-
5.8196	9550	0.0842	-
5.8501	9600	0.0623	-
5.8806	9650	0.0642	-
5.9110	9700	0.0902	-
5.9415	9750	0.0994	-
5.9720	9800	0.0685	-
6.0024	9850	0.0573	-
6.0329	9900	0.0537	-
6.0634	9950	0.0478	-
6.0938	10000	0.0513	-
6.1243	10050	0.0529	-
6.1548	10100	0.095	-
6.1853	10150	0.0578	-
6.2157	10200	0.0918	-
6.2462	10250	0.0594	-
6.2767	10300	0.1015	-
6.3071	10350	0.036	-
6.3376	10400	0.0524	-
6.3681	10450	0.0927	-
6.3985	10500	0.0934	-
6.4290	10550	0.0788	-
6.4595	10600	0.0842	-
6.4899	10650	0.0703	-
6.5204	10700	0.0684	-
6.5509	10750	0.0759	-
6.5814	10800	0.0271	-
6.6118	10850	0.0391	-
6.6423	10900	0.0895	-
6.6728	10950	0.054	-
6.7032	11000	0.0987	-
6.7337	11050	0.0577	-
6.7642	11100	0.0822	-
6.7946	11150	0.0986	-
6.8251	11200	0.0423	-
6.8556	11250	0.0672	-
6.8860	11300	0.0747	-
6.9165	11350	0.0873	-
6.9470	11400	0.106	-
6.9775	11450	0.0975	-
7.0079	11500	0.0957	-
7.0384	11550	0.0487	-
7.0689	11600	0.0698	-
7.0993	11650	0.0317	-
7.1298	11700	0.0732	-
7.1603	11750	0.1114	-
7.1907	11800	0.0689	-
7.2212	11850	0.1211	-
7.2517	11900	0.0753	-
7.2821	11950	0.062	-
7.3126	12000	0.075	-
7.3431	12050	0.0494	-
7.3736	12100	0.0724	-
7.4040	12150	0.0605	-
7.4345	12200	0.0508	-
7.4650	12250	0.0828	-
7.4954	12300	0.0512	-
7.5259	12350	0.1291	-
7.5564	12400	0.0459	-
7.5868	12450	0.0869	-
7.6173	12500	0.0379	-
7.6478	12550	0.1878	-
7.6782	12600	0.0824	-
7.7087	12650	0.0945	-
7.7392	12700	0.0763	-
7.7697	12750	0.0602	-
7.8001	12800	0.0342	-
7.8306	12850	0.0746	-
7.8611	12900	0.065	-
7.8915	12950	0.0749	-
7.9220	13000	0.0618	-
7.9525	13050	0.0567	-
7.9829	13100	0.069	-
8.0134	13150	0.0487	-
8.0439	13200	0.0578	-
8.0743	13250	0.0876	-
8.1048	13300	0.0942	-
8.1353	13350	0.0774	-
8.1658	13400	0.0557	-
8.1962	13450	0.0872	-
8.2267	13500	0.0652	-
8.2572	13550	0.088	-
8.2876	13600	0.05	-
8.3181	13650	0.0572	-
8.3486	13700	0.053	-
8.3790	13750	0.0745	-
8.4095	13800	0.1119	-
8.4400	13850	0.0909	-
8.4704	13900	0.0374	-
8.5009	13950	0.0515	-
8.5314	14000	0.0827	-
8.5619	14050	0.0925	-
8.5923	14100	0.0793	-
8.6228	14150	0.1123	-
8.6533	14200	0.0387	-
8.6837	14250	0.0898	-
8.7142	14300	0.0627	-
8.7447	14350	0.0863	-
8.7751	14400	0.1257	-
8.8056	14450	0.0553	-
8.8361	14500	0.0664	-
8.8665	14550	0.0641	-
8.8970	14600	0.0577	-
8.9275	14650	0.0672	-
8.9580	14700	0.0776	-
8.9884	14750	0.0951	-
9.0189	14800	0.0721	-
9.0494	14850	0.0609	-
9.0798	14900	0.0821	-
9.1103	14950	0.0477	-
9.1408	15000	0.0974	-
9.1712	15050	0.0534	-
9.2017	15100	0.0673	-
9.2322	15150	0.0549	-
9.2626	15200	0.0833	-
9.2931	15250	0.0957	-
9.3236	15300	0.0601	-
9.3541	15350	0.0702	-
9.3845	15400	0.0852	-
9.4150	15450	0.0576	-
9.4455	15500	0.1006	-
9.4759	15550	0.0697	-
9.5064	15600	0.0778	-
9.5369	15650	0.0778	-
9.5673	15700	0.0844	-
9.5978	15750	0.0724	-
9.6283	15800	0.0988	-
9.6587	15850	0.0699	-
9.6892	15900	0.0772	-
9.7197	15950	0.0757	-
9.7502	16000	0.0671	-
9.7806	16050	0.1057	-
9.8111	16100	0.075	-
9.8416	16150	0.0475	-
9.8720	16200	0.0572	-
9.9025	16250	0.1176	-
9.9330	16300	0.0552	-
9.9634	16350	0.1032	-
9.9939	16400	0.0935	-
0.0006	1	0.0579	-
0.0305	50	0.0231	-
0.0609	100	0.0598	-
0.0914	150	0.0541	-
0.1219	200	0.0534	-
0.1523	250	0.048	-
0.1828	300	0.0912	-
0.2133	350	0.0447	-
0.2438	400	0.0442	-
0.2742	450	0.0579	-
0.0006	1	0.0585	-
0.0305	50	0.0204	-
0.0609	100	0.0653	-
0.0914	150	0.0599	-
0.1219	200	0.0577	-
0.1523	250	0.0468	-
0.1828	300	0.0911	-
0.2133	350	0.0423	-
0.2438	400	0.0405	-
0.2742	450	0.0561	-
0.3047	500	0.0925	-
0.3352	550	0.0771	-
0.3656	600	0.0718	-
0.3961	650	0.0708	-
0.4266	700	0.0673	-
0.4570	750	0.1501	-
0.4875	800	0.0849	-
0.5180	850	0.1132	-
0.5484	900	0.0865	-
0.5789	950	0.0527	-
0.6094	1000	0.0552	-
0.6399	1050	0.0656	-
0.6703	1100	0.0648	-
0.7008	1150	0.0884	-
0.7313	1200	0.0803	-
0.7617	1250	0.083	-
0.7922	1300	0.0863	-
0.8227	1350	0.0731	-
0.8531	1400	0.0504	-
0.8836	1450	0.1039	-
0.9141	1500	0.0817	-
0.9445	1550	0.0655	-
0.9750	1600	0.0987	-
1.0055	1650	0.0905	-
1.0360	1700	0.088	-
1.0664	1750	0.0767	-
1.0969	1800	0.0574	-
1.1274	1850	0.0741	-
1.1578	1900	0.0529	-
1.1883	1950	0.0758	-
1.2188	2000	0.1253	-
1.2492	2050	0.1129	-
1.2797	2100	0.0852	-
1.3102	2150	0.0475	-
1.3406	2200	0.063	-
1.3711	2250	0.0893	-
1.4016	2300	0.0494	-
1.4321	2350	0.1083	-
1.4625	2400	0.0468	-
1.4930	2450	0.0902	-
1.5235	2500	0.0607	-
1.5539	2550	0.0571	-
1.5844	2600	0.0395	-
1.6149	2650	0.1184	-
1.6453	2700	0.0735	-
1.6758	2750	0.06	-
1.7063	2800	0.0646	-
1.7367	2850	0.1055	-
1.7672	2900	0.0592	-
1.7977	2950	0.0522	-
1.8282	3000	0.1025	-
1.8586	3050	0.0615	-
1.8891	3100	0.1491	-
1.9196	3150	0.0796	-
1.9500	3200	0.0768	-
1.9805	3250	0.0601	-
2.0110	3300	0.0543	-
2.0414	3350	0.1128	-
2.0719	3400	0.06	-
2.1024	3450	0.0994	-
2.1328	3500	0.1018	-
2.1633	3550	0.0915	-
2.1938	3600	0.0626	-
2.2243	3650	0.0454	-
2.2547	3700	0.0915	-
2.2852	3750	0.0334	-
2.3157	3800	0.0827	-
2.3461	3850	0.0709	-
2.3766	3900	0.0806	-
2.4071	3950	0.055	-
2.4375	4000	0.0571	-
2.4680	4050	0.1002	-
2.4985	4100	0.0492	-
2.5289	4150	0.1322	-
2.5594	4200	0.0961	-
2.5899	4250	0.0788	-
2.6204	4300	0.0243	-
2.6508	4350	0.0406	-
2.6813	4400	0.0786	-
2.7118	4450	0.0852	-
2.7422	4500	0.0789	-
2.7727	4550	0.0787	-
2.8032	4600	0.1152	-
2.8336	4650	0.0992	-
2.8641	4700	0.0599	-
2.8946	4750	0.0496	-
2.9250	4800	0.0444	-
2.9555	4850	0.0898	-
2.9860	4900	0.0422	-
3.0165	4950	0.0328	-
3.0469	5000	0.0584	-
3.0774	5050	0.052	-
3.1079	5100	0.0485	-
3.1383	5150	0.0542	-
3.1688	5200	0.0854	-
3.1993	5250	0.048	-
3.2297	5300	0.0417	-
3.2602	5350	0.0497	-
3.2907	5400	0.0809	-
3.3211	5450	0.074	-
3.3516	5500	0.0761	-
3.3821	5550	0.0768	-
3.4126	5600	0.0954	-
3.4430	5650	0.0955	-
3.4735	5700	0.0906	-
3.5040	5750	0.0916	-
3.5344	5800	0.0915	-
3.5649	5850	0.107	-
3.5954	5900	0.0327	-
3.6258	5950	0.0534	-
3.6563	6000	0.059	-
3.6868	6050	0.0806	-
3.7172	6100	0.0941	-
3.7477	6150	0.1368	-
3.7782	6200	0.0848	-
3.8087	6250	0.0625	-
3.8391	6300	0.103	-
3.8696	6350	0.0307	-
3.9001	6400	0.0716	-
3.9305	6450	0.0518	-
3.9610	6500	0.0645	-
3.9915	6550	0.0417	-
4.0219	6600	0.0588	-
4.0524	6650	0.047	-
4.0829	6700	0.0951	-
4.1133	6750	0.0689	-
4.1438	6800	0.0731	-
4.1743	6850	0.0785	-
4.2048	6900	0.0411	-
4.2352	6950	0.0568	-
4.2657	7000	0.0688	-
4.2962	7050	0.066	-
4.3266	7100	0.0313	-
4.3571	7150	0.1127	-
4.3876	7200	0.1347	-
4.4180	7250	0.0685	-
4.4485	7300	0.0693	-
4.4790	7350	0.053	-
4.5094	7400	0.1353	-
4.5399	7450	0.1057	-
4.5704	7500	0.0467	-
4.6009	7550	0.1059	-
4.6313	7600	0.0791	-
4.6618	7650	0.0928	-
4.6923	7700	0.0989	-
4.7227	7750	0.0619	-
4.7532	7800	0.0572	-
4.7837	7850	0.06	-
4.8141	7900	0.0711	-
4.8446	7950	0.0595	-
4.8751	8000	0.0675	-
4.9055	8050	0.0487	-
4.9360	8100	0.0569	-
4.9665	8150	0.0637	-
4.9970	8200	0.0634	-
5.0274	8250	0.093	-
5.0579	8300	0.1107	-
5.0884	8350	0.0883	-
5.1188	8400	0.051	-
5.1493	8450	0.1034	-
5.1798	8500	0.0832	-
5.2102	8550	0.0463	-
5.2407	8600	0.0596	-
5.2712	8650	0.078	-
5.3016	8700	0.0686	-
5.3321	8750	0.1053	-
5.3626	8800	0.0684	-
5.3931	8850	0.0684	-
5.4235	8900	0.092	-
5.4540	8950	0.088	-
5.4845	9000	0.0503	-
5.5149	9050	0.0752	-
5.5454	9100	0.0975	-
5.5759	9150	0.1306	-
5.6063	9200	0.1038	-
5.6368	9250	0.0573	-
5.6673	9300	0.0584	-
5.6977	9350	0.0309	-
5.7282	9400	0.1232	-
5.7587	9450	0.0991	-
5.7892	9500	0.1111	-
5.8196	9550	0.0845	-
5.8501	9600	0.0587	-
5.8806	9650	0.0589	-
5.9110	9700	0.0751	-
5.9415	9750	0.0929	-
5.9720	9800	0.0613	-
6.0024	9850	0.0578	-
6.0329	9900	0.0499	-
6.0634	9950	0.0435	-
6.0938	10000	0.0547	-
6.1243	10050	0.0549	-
6.1548	10100	0.0872	-
6.1853	10150	0.0509	-
6.2157	10200	0.0913	-
6.2462	10250	0.0581	-
6.2767	10300	0.0942	-
6.3071	10350	0.0273	-
6.3376	10400	0.0426	-
6.3681	10450	0.0825	-
6.3985	10500	0.0713	-
6.4290	10550	0.0698	-
6.4595	10600	0.0679	-
6.4899	10650	0.0631	-
6.5204	10700	0.0489	-
6.5509	10750	0.0599	-
6.5814	10800	0.033	-
6.6118	10850	0.0401	-
6.6423	10900	0.0782	-
6.6728	10950	0.0512	-
6.7032	11000	0.0939	-
6.7337	11050	0.0523	-
6.7642	11100	0.0784	-
6.7946	11150	0.0898	-
6.8251	11200	0.042	-
6.8556	11250	0.0616	-
6.8860	11300	0.0667	-
6.9165	11350	0.0807	-
6.9470	11400	0.1054	-
6.9775	11450	0.0961	-
7.0079	11500	0.0896	-
7.0384	11550	0.0463	-
7.0689	11600	0.065	-
7.0993	11650	0.0318	-
7.1298	11700	0.0692	-
7.1603	11750	0.1055	-
7.1907	11800	0.0619	-
7.2212	11850	0.1234	-
7.2517	11900	0.0698	-
7.2821	11950	0.0526	-
7.3126	12000	0.0695	-
7.3431	12050	0.051	-
7.3736	12100	0.0759	-
7.4040	12150	0.062	-
7.4345	12200	0.0509	-
7.4650	12250	0.0874	-
7.4954	12300	0.0534	-
7.5259	12350	0.1089	-
7.5564	12400	0.0516	-
7.5868	12450	0.0755	-
7.6173	12500	0.0295	-
7.6478	12550	0.1767	-
7.6782	12600	0.0744	-
7.7087	12650	0.0875	-
7.7392	12700	0.075	-
7.7697	12750	0.0583	-
7.8001	12800	0.0353	-
7.8306	12850	0.0638	-
7.8611	12900	0.045	-
7.8915	12950	0.0647	-
7.9220	13000	0.0593	-
7.9525	13050	0.0515	-
7.9829	13100	0.0705	-
8.0134	13150	0.0521	-
8.0439	13200	0.059	-
8.0743	13250	0.0758	-
8.1048	13300	0.0922	-
8.1353	13350	0.0859	-
8.1658	13400	0.0526	-
8.1962	13450	0.0892	-
8.2267	13500	0.0665	-
8.2572	13550	0.0711	-
8.2876	13600	0.0535	-
8.3181	13650	0.055	-
8.3486	13700	0.0516	-
8.3790	13750	0.0683	-
8.4095	13800	0.0959	-
8.4400	13850	0.0901	-
8.4704	13900	0.041	-
8.5009	13950	0.0464	-
8.5314	14000	0.0726	-
8.5619	14050	0.0959	-
8.5923	14100	0.0739	-
8.6228	14150	0.1083	-
8.6533	14200	0.0374	-
8.6837	14250	0.0767	-
8.7142	14300	0.0626	-
8.7447	14350	0.0847	-
8.7751	14400	0.1211	-
8.8056	14450	0.0457	-
8.8361	14500	0.0705	-
8.8665	14550	0.06	-
8.8970	14600	0.052	-
8.9275	14650	0.0677	-
8.9580	14700	0.0747	-
8.9884	14750	0.0877	-
9.0189	14800	0.0791	-
9.0494	14850	0.0573	-
9.0798	14900	0.0786	-
9.1103	14950	0.0376	-
9.1408	15000	0.0964	-
9.1712	15050	0.0542	-
9.2017	15100	0.0568	-
9.2322	15150	0.0583	-
9.2626	15200	0.0861	-
9.2931	15250	0.0994	-
9.3236	15300	0.0614	-
9.3541	15350	0.0689	-
9.3845	15400	0.0803	-
9.4150	15450	0.0599	-
9.4455	15500	0.0952	-
9.4759	15550	0.0597	-
9.5064	15600	0.0762	-
9.5369	15650	0.0718	-
9.5673	15700	0.0794	-
9.5978	15750	0.0721	-
9.6283	15800	0.0966	-
9.6587	15850	0.0604	-
9.6892	15900	0.0764	-
9.7197	15950	0.0707	-
9.7502	16000	0.0724	-
9.7806	16050	0.1072	-
9.8111	16100	0.0728	-
9.8416	16150	0.0516	-
9.8720	16200	0.0519	-
9.9025	16250	0.1077	-
9.9330	16300	0.0539	-
9.9634	16350	0.095	-
9.9939	16400	0.0957	-

Framework Versions

Python: 3.10.12
SetFit: 1.0.3
Sentence Transformers: 2.2.2
Transformers: 4.35.2
PyTorch: 2.1.0+cu121
Datasets: 2.16.1
Tokenizers: 0.15.0

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}
}