You can deploy this model and start earning money today!

st-karlos-efood/
setfit-multilabel-one-vs-rest-batchsize-128

Name: setfit-multilabel-one-vs-rest-batchsize-128
Availability: InStock

setfit

safetensors

xlm-roberta

sentence-transformers

text-classification

generated_from_setfit_trainer

2209.11055

lighteternal/stsb-xlm-r-greek-transfer

finetune

model-index

Views

No views yet

SetFit with lighteternal/stsb-xlm-r-greek-transfer

This is a SetFit model that can be used for Text Classification. This SetFit model uses lighteternal/stsb-xlm-r-greek-transfer as the Sentence Transformer embedding model. A OneVsRestClassifier 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 OneVsRestClassifier instance
Maximum Sequence Length: 400 tokens

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	0.1615

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-one-vs-rest-batchsize-128")
# Run inference
preds = model("ρυζι αρωματικο")

Training Details

Training Set Metrics

Training set	Min	Median	Max
Word count	1	8.6228	116

Training Hyperparameters

batch_size: (32, 32)
num_epochs: (10, 10)
max_steps: -1
sampling_strategy: oversampling
num_iterations: 25
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
0.0002	1	0.2116	-
0.0095	50	0.2101	-
0.0191	100	0.201	-
0.0286	150	0.208	-
0.0381	200	0.2133	-
0.0477	250	0.2323	-
0.0572	300	0.1858	-
0.0667	350	0.1705	-
0.0763	400	0.1122	-
0.0858	450	0.1609	-
0.0953	500	0.1703	-
0.1049	550	0.1898	-
0.1144	600	0.133	-
0.1240	650	0.1765	-
0.1335	700	0.2161	-
0.1430	750	0.1536	-
0.1526	800	0.1675	-
0.1621	850	0.0806	-
0.1716	900	0.1375	-
0.1812	950	0.1162	-
0.1907	1000	0.0983	-
0.2002	1050	0.1205	-
0.2098	1100	0.127	-
0.2193	1150	0.1605	-
0.2288	1200	0.1583	-
0.2384	1250	0.0667	-
0.2479	1300	0.1441	-
0.2574	1350	0.1317	-
0.2670	1400	0.0621	-
0.2765	1450	0.2162	-
0.2860	1500	0.0682	-
0.2956	1550	0.0699	-
0.3051	1600	0.1266	-
0.3146	1650	0.141	-
0.3242	1700	0.0676	-
0.3337	1750	0.1587	-
0.3432	1800	0.1613	-
0.3528	1850	0.1283	-
0.3623	1900	0.0748	-
0.3719	1950	0.1733	-
0.3814	2000	0.1166	-
0.3909	2050	0.11	-
0.4005	2100	0.0898	-
0.4100	2150	0.0862	-
0.4195	2200	0.0652	-
0.4291	2250	0.1117	-
0.4386	2300	0.0926	-
0.4481	2350	0.1522	-
0.4577	2400	0.095	-
0.4672	2450	0.1358	-
0.4767	2500	0.119	-
0.4863	2550	0.1214	-
0.4958	2600	0.1127	-
0.5053	2650	0.1516	-
0.5149	2700	0.1123	-
0.5244	2750	0.1196	-
0.5339	2800	0.0625	-
0.5435	2850	0.1311	-
0.5530	2900	0.1399	-
0.5625	2950	0.1505	-
0.5721	3000	0.0909	-
0.5816	3050	0.1858	-
0.5912	3100	0.0587	-
0.6007	3150	0.0975	-
0.6102	3200	0.0938	-
0.6198	3250	0.0737	-
0.6293	3300	0.1368	-
0.6388	3350	0.0804	-
0.6484	3400	0.1363	-
0.6579	3450	0.0883	-
0.6674	3500	0.0787	-
0.6770	3550	0.0715	-
0.6865	3600	0.0993	-
0.6960	3650	0.1896	-
0.7056	3700	0.1316	-
0.7151	3750	0.0738	-
0.7246	3800	0.0885	-
0.7342	3850	0.0848	-
0.7437	3900	0.1026	-
0.7532	3950	0.1176	-
0.7628	4000	0.0822	-
0.7723	4050	0.1107	-
0.7818	4100	0.0975	-
0.7914	4150	0.116	-
0.8009	4200	0.1212	-
0.8105	4250	0.0757	-
0.8200	4300	0.0785	-
0.8295	4350	0.1106	-
0.8391	4400	0.1004	-
0.8486	4450	0.149	-
0.8581	4500	0.1344	-
0.8677	4550	0.1132	-
0.8772	4600	0.077	-
0.8867	4650	0.0449	-
0.8963	4700	0.1009	-
0.9058	4750	0.1069	-
0.9153	4800	0.0871	-
0.9249	4850	0.0808	-
0.9344	4900	0.0676	-
0.9439	4950	0.1164	-
0.9535	5000	0.0886	-
0.9630	5050	0.1136	-
0.9725	5100	0.0894	-
0.9821	5150	0.1252	-
0.9916	5200	0.0612	-
1.0011	5250	0.0429	-
1.0107	5300	0.0903	-
1.0202	5350	0.1183	-
1.0297	5400	0.0766	-
1.0393	5450	0.1948	-
1.0488	5500	0.1047	-
1.0584	5550	0.0831	-
1.0679	5600	0.1028	-
1.0774	5650	0.1179	-
1.0870	5700	0.1605	-
1.0965	5750	0.0767	-
1.1060	5800	0.0649	-
1.1156	5850	0.0287	-
1.1251	5900	0.077	-
1.1346	5950	0.1137	-
1.1442	6000	0.1729	-
1.1537	6050	0.1044	-
1.1632	6100	0.0744	-
1.1728	6150	0.0792	-
1.1823	6200	0.1213	-
1.1918	6250	0.079	-
1.2014	6300	0.1397	-
1.2109	6350	0.0609	-
1.2204	6400	0.0566	-
1.2300	6450	0.096	-
1.2395	6500	0.0883	-
1.2490	6550	0.1103	-
1.2586	6600	0.0496	-
1.2681	6650	0.0596	-
1.2777	6700	0.1329	-
1.2872	6750	0.0711	-
1.2967	6800	0.1305	-
1.3063	6850	0.0848	-
1.3158	6900	0.0751	-
1.3253	6950	0.0731	-
1.3349	7000	0.1088	-
1.3444	7050	0.0811	-
1.3539	7100	0.0692	-
1.3635	7150	0.0552	-
1.3730	7200	0.0543	-
1.3825	7250	0.0707	-
1.3921	7300	0.0577	-
1.4016	7350	0.1007	-
1.4111	7400	0.0957	-
1.4207	7450	0.1046	-
1.4302	7500	0.0741	-
1.4397	7550	0.0963	-
1.4493	7600	0.0965	-
1.4588	7650	0.0872	-
1.4683	7700	0.1615	-
1.4779	7750	0.0543	-
1.4874	7800	0.1003	-
1.4969	7850	0.0972	-
1.5065	7900	0.0723	-
1.5160	7950	0.0973	-
1.5256	8000	0.0346	-
1.5351	8050	0.0593	-
1.5446	8100	0.0534	-
1.5542	8150	0.0833	-
1.5637	8200	0.0765	-
1.5732	8250	0.1191	-
1.5828	8300	0.0493	-
1.5923	8350	0.0582	-
1.6018	8400	0.089	-
1.6114	8450	0.0863	-
1.6209	8500	0.0374	-
1.6304	8550	0.0751	-
1.6400	8600	0.1586	-
1.6495	8650	0.1041	-
1.6590	8700	0.1407	-
1.6686	8750	0.1439	-
1.6781	8800	0.1026	-
1.6876	8850	0.0472	-
1.6972	8900	0.0638	-
1.7067	8950	0.0924	-
1.7162	9000	0.1003	-
1.7258	9050	0.0675	-
1.7353	9100	0.0916	-
1.7449	9150	0.0483	-
1.7544	9200	0.0694	-
1.7639	9250	0.1176	-
1.7735	9300	0.0666	-
1.7830	9350	0.0738	-
1.7925	9400	0.0818	-
1.8021	9450	0.1411	-
1.8116	9500	0.0816	-
1.8211	9550	0.0682	-
1.8307	9600	0.0743	-
1.8402	9650	0.1164	-
1.8497	9700	0.1104	-
1.8593	9750	0.0788	-
1.8688	9800	0.1029	-
1.8783	9850	0.1011	-
1.8879	9900	0.1468	-
1.8974	9950	0.1032	-
1.9069	10000	0.0773	-
1.9165	10050	0.0916	-
1.9260	10100	0.0969	-
1.9355	10150	0.0805	-
1.9451	10200	0.0609	-
1.9546	10250	0.0696	-
1.9641	10300	0.0916	-
1.9737	10350	0.1007	-
1.9832	10400	0.0454	-
1.9928	10450	0.0959	-
2.0023	10500	0.0676	-
2.0118	10550	0.0869	-
2.0214	10600	0.1123	-
2.0309	10650	0.0664	-
2.0404	10700	0.1358	-
2.0500	10750	0.0828	-
2.0595	10800	0.0855	-
2.0690	10850	0.087	-
2.0786	10900	0.0793	-
2.0881	10950	0.0883	-
2.0976	11000	0.0942	-
2.1072	11050	0.1151	-
2.1167	11100	0.1145	-
2.1262	11150	0.0625	-
2.1358	11200	0.0279	-
2.1453	11250	0.0605	-
2.1548	11300	0.0748	-
2.1644	11350	0.1178	-
2.1739	11400	0.0445	-
2.1834	11450	0.0884	-
2.1930	11500	0.0656	-
2.2025	11550	0.109	-
2.2121	11600	0.0765	-
2.2216	11650	0.1223	-
2.2311	11700	0.0595	-
2.2407	11750	0.0477	-
2.2502	11800	0.0419	-
2.2597	11850	0.066	-
2.2693	11900	0.0414	-
2.2788	11950	0.1062	-
2.2883	12000	0.107	-
2.2979	12050	0.0509	-
2.3074	12100	0.1177	-
2.3169	12150	0.0724	-
2.3265	12200	0.0741	-
2.3360	12250	0.0722	-
2.3455	12300	0.0683	-
2.3551	12350	0.0873	-
2.3646	12400	0.0773	-
2.3741	12450	0.0908	-
2.3837	12500	0.0443	-
2.3932	12550	0.098	-
2.4027	12600	0.0681	-
2.4123	12650	0.1111	-
2.4218	12700	0.0533	-
2.4314	12750	0.1259	-
2.4409	12800	0.0916	-
2.4504	12850	0.0393	-
2.4600	12900	0.0736	-
2.4695	12950	0.1107	-
2.4790	13000	0.0888	-
2.4886	13050	0.0666	-
2.4981	13100	0.0495	-
2.5076	13150	0.086	-
2.5172	13200	0.0723	-
2.5267	13250	0.0769	-
2.5362	13300	0.072	-
2.5458	13350	0.0522	-
2.5553	13400	0.0451	-
2.5648	13450	0.0873	-
2.5744	13500	0.073	-
2.5839	13550	0.0906	-
2.5934	13600	0.0633	-
2.6030	13650	0.1441	-
2.6125	13700	0.069	-
2.6220	13750	0.0503	-
2.6316	13800	0.0598	-
2.6411	13850	0.0612	-
2.6506	13900	0.0698	-
2.6602	13950	0.0544	-
2.6697	14000	0.1133	-
2.6793	14050	0.0709	-
2.6888	14100	0.0867	-
2.6983	14150	0.086	-
2.7079	14200	0.0703	-
2.7174	14250	0.075	-
2.7269	14300	0.07	-
2.7365	14350	0.0872	-
2.7460	14400	0.0943	-
2.7555	14450	0.1227	-
2.7651	14500	0.0923	-
2.7746	14550	0.0951	-
2.7841	14600	0.0629	-
2.7937	14650	0.1075	-
2.8032	14700	0.1076	-
2.8127	14750	0.1115	-
2.8223	14800	0.093	-
2.8318	14850	0.124	-
2.8413	14900	0.0711	-
2.8509	14950	0.0516	-
2.8604	15000	0.1082	-
2.8699	15050	0.0708	-
2.8795	15100	0.1544	-
2.8890	15150	0.0518	-
2.8986	15200	0.0451	-
2.9081	15250	0.0445	-
2.9176	15300	0.0422	-
2.9272	15350	0.1085	-
2.9367	15400	0.0333	-
2.9462	15450	0.0974	-
2.9558	15500	0.0717	-
2.9653	15550	0.1116	-
2.9748	15600	0.0583	-
2.9844	15650	0.0913	-
2.9939	15700	0.0801	-
3.0034	15750	0.0848	-
3.0130	15800	0.0698	-
3.0225	15850	0.0332	-
3.0320	15900	0.0527	-
3.0416	15950	0.0886	-
3.0511	16000	0.0584	-
3.0606	16050	0.1481	-
3.0702	16100	0.0792	-
3.0797	16150	0.0369	-
3.0892	16200	0.0362	-
3.0988	16250	0.0703	-
3.1083	16300	0.0905	-
3.1178	16350	0.097	-
3.1274	16400	0.0833	-
3.1369	16450	0.102	-
3.1465	16500	0.0931	-
3.1560	16550	0.078	-
3.1655	16600	0.0784	-
3.1751	16650	0.0985	-
3.1846	16700	0.1067	-
3.1941	16750	0.0447	-
3.2037	16800	0.1217	-
3.2132	16850	0.1034	-
3.2227	16900	0.0964	-
3.2323	16950	0.0596	-
3.2418	17000	0.0831	-
3.2513	17050	0.0538	-
3.2609	17100	0.0888	-
3.2704	17150	0.1125	-
3.2799	17200	0.1028	-
3.2895	17250	0.1203	-
3.2990	17300	0.0691	-
3.3085	17350	0.0655	-
3.3181	17400	0.1161	-
3.3276	17450	0.0562	-
3.3371	17500	0.1045	-
3.3467	17550	0.0773	-
3.3562	17600	0.0911	-
3.3658	17650	0.093	-
3.3753	17700	0.091	-
3.3848	17750	0.1203	-
3.3944	17800	0.0922	-
3.4039	17850	0.0304	-
3.4134	17900	0.0806	-
3.4230	17950	0.0405	-
3.4325	18000	0.091	-
3.4420	18050	0.083	-
3.4516	18100	0.0585	-
3.4611	18150	0.0901	-
3.4706	18200	0.0591	-
3.4802	18250	0.0484	-
3.4897	18300	0.1283	-
3.4992	18350	0.0754	-
3.5088	18400	0.0963	-
3.5183	18450	0.0948	-
3.5278	18500	0.0394	-
3.5374	18550	0.0679	-
3.5469	18600	0.057	-
3.5564	18650	0.0644	-
3.5660	18700	0.0757	-
3.5755	18750	0.1117	-
3.5850	18800	0.0848	-
3.5946	18850	0.0614	-
3.6041	18900	0.1056	-
3.6137	18950	0.0673	-
3.6232	19000	0.0574	-
3.6327	19050	0.1365	-
3.6423	19100	0.0445	-
3.6518	19150	0.0524	-
3.6613	19200	0.0764	-
3.6709	19250	0.1205	-
3.6804	19300	0.0739	-
3.6899	19350	0.064	-
3.6995	19400	0.0608	-
3.7090	19450	0.0767	-
3.7185	19500	0.0677	-
3.7281	19550	0.0488	-
3.7376	19600	0.0719	-
3.7471	19650	0.0792	-
3.7567	19700	0.093	-
3.7662	19750	0.0769	-
3.7757	19800	0.0972	-
3.7853	19850	0.0482	-
3.7948	19900	0.0863	-
3.8043	19950	0.1301	-
3.8139	20000	0.1116	-
3.8234	20050	0.0709	-
3.8330	20100	0.0796	-
3.8425	20150	0.0765	-
3.8520	20200	0.0532	-
3.8616	20250	0.0696	-
3.8711	20300	0.0712	-
3.8806	20350	0.0988	-
3.8902	20400	0.0585	-
3.8997	20450	0.0837	-
3.9092	20500	0.0744	-
3.9188	20550	0.0671	-
3.9283	20600	0.0983	-
3.9378	20650	0.0671	-
3.9474	20700	0.0576	-
3.9569	20750	0.0627	-
3.9664	20800	0.0734	-
3.9760	20850	0.081	-
3.9855	20900	0.0455	-
3.9950	20950	0.0644	-
4.0046	21000	0.1078	-
4.0141	21050	0.0959	-
4.0236	21100	0.0818	-
4.0332	21150	0.0424	-
4.0427	21200	0.0965	-
4.0523	21250	0.0351	-
4.0618	21300	0.063	-
4.0713	21350	0.0858	-
4.0809	21400	0.1501	-
4.0904	21450	0.0876	-
4.0999	21500	0.0533	-
4.1095	21550	0.077	-
4.1190	21600	0.0926	-
4.1285	21650	0.0578	-
4.1381	21700	0.0421	-
4.1476	21750	0.0915	-
4.1571	21800	0.046	-
4.1667	21850	0.0523	-
4.1762	21900	0.1304	-
4.1857	21950	0.0514	-
4.1953	22000	0.0619	-
4.2048	22050	0.0382	-
4.2143	22100	0.0679	-
4.2239	22150	0.1147	-
4.2334	22200	0.083	-
4.2429	22250	0.0616	-
4.2525	22300	0.093	-
4.2620	22350	0.075	-
4.2715	22400	0.0505	-
4.2811	22450	0.1192	-
4.2906	22500	0.1186	-
4.3002	22550	0.1382	-
4.3097	22600	0.0784	-
4.3192	22650	0.1058	-
4.3288	22700	0.0935	-
4.3383	22750	0.0668	-
4.3478	22800	0.0561	-
4.3574	22850	0.0599	-
4.3669	22900	0.075	-
4.3764	22950	0.0413	-
4.3860	23000	0.0568	-
4.3955	23050	0.114	-
4.4050	23100	0.0757	-
4.4146	23150	0.102	-
4.4241	23200	0.1052	-
4.4336	23250	0.1023	-
4.4432	23300	0.0542	-
4.4527	23350	0.046	-
4.4622	23400	0.1364	-
4.4718	23450	0.0641	-
4.4813	23500	0.0785	-
4.4908	23550	0.0498	-
4.5004	23600	0.0773	-
4.5099	23650	0.081	-
4.5195	23700	0.1023	-
4.5290	23750	0.0776	-
4.5385	23800	0.0499	-
4.5481	23850	0.0296	-
4.5576	23900	0.0645	-
4.5671	23950	0.0443	-
4.5767	24000	0.178	-
4.5862	24050	0.0667	-
4.5957	24100	0.1331	-
4.6053	24150	0.0681	-
4.6148	24200	0.0526	-
4.6243	24250	0.0519	-
4.6339	24300	0.0302	-
4.6434	24350	0.1048	-
4.6529	24400	0.0375	-
4.6625	24450	0.0481	-
4.6720	24500	0.0957	-
4.6815	24550	0.0887	-
4.6911	24600	0.0607	-
4.7006	24650	0.0673	-
4.7101	24700	0.1133	-
4.7197	24750	0.0947	-
4.7292	24800	0.0482	-
4.7387	24850	0.0754	-
4.7483	24900	0.0865	-
4.7578	24950	0.1163	-
4.7674	25000	0.1251	-
4.7769	25050	0.04	-
4.7864	25100	0.0792	-
4.7960	25150	0.0628	-
4.8055	25200	0.1018	-
4.8150	25250	0.0835	-
4.8246	25300	0.0812	-
4.8341	25350	0.074	-
4.8436	25400	0.0952	-
4.8532	25450	0.0409	-
4.8627	25500	0.0744	-
4.8722	25550	0.0849	-
4.8818	25600	0.0682	-
4.8913	25650	0.0953	-
4.9008	25700	0.0908	-
4.9104	25750	0.0972	-
4.9199	25800	0.0955	-
4.9294	25850	0.0845	-
4.9390	25900	0.1134	-
4.9485	25950	0.0545	-
4.9580	26000	0.0739	-
4.9676	26050	0.0926	-
4.9771	26100	0.0829	-
4.9867	26150	0.0796	-
4.9962	26200	0.0951	-
5.0057	26250	0.0885	-
5.0153	26300	0.1054	-
5.0248	26350	0.0546	-
5.0343	26400	0.0599	-
5.0439	26450	0.0803	-
5.0534	26500	0.1255	-
5.0629	26550	0.0419	-
5.0725	26600	0.0635	-
5.0820	26650	0.0734	-
5.0915	26700	0.0939	-
5.1011	26750	0.0613	-
5.1106	26800	0.0715	-
5.1201	26850	0.064	-
5.1297	26900	0.0654	-
5.1392	26950	0.0437	-
5.1487	27000	0.075	-
5.1583	27050	0.0759	-
5.1678	27100	0.0518	-
5.1773	27150	0.0847	-
5.1869	27200	0.07	-
5.1964	27250	0.082	-
5.2059	27300	0.0985	-
5.2155	27350	0.0758	-
5.2250	27400	0.0543	-
5.2346	27450	0.1175	-
5.2441	27500	0.067	-
5.2536	27550	0.0583	-
5.2632	27600	0.0973	-
5.2727	27650	0.1018	-
5.2822	27700	0.0368	-
5.2918	27750	0.0732	-
5.3013	27800	0.0593	-
5.3108	27850	0.0921	-
5.3204	27900	0.111	-
5.3299	27950	0.1063	-
5.3394	28000	0.0814	-
5.3490	28050	0.0559	-
5.3585	28100	0.057	-
5.3680	28150	0.0514	-
5.3776	28200	0.0802	-
5.3871	28250	0.089	-
5.3966	28300	0.0846	-
5.4062	28350	0.0697	-
5.4157	28400	0.0696	-
5.4252	28450	0.0534	-
5.4348	28500	0.048	-
5.4443	28550	0.1191	-
5.4539	28600	0.0676	-
5.4634	28650	0.0922	-
5.4729	28700	0.0557	-
5.4825	28750	0.1007	-
5.4920	28800	0.0484	-
5.5015	28850	0.0714	-
5.5111	28900	0.032	-
5.5206	28950	0.0672	-
5.5301	29000	0.0373	-
5.5397	29050	0.1014	-
5.5492	29100	0.0857	-
5.5587	29150	0.0699	-
5.5683	29200	0.0884	-
5.5778	29250	0.0848	-
5.5873	29300	0.0955	-
5.5969	29350	0.023	-
5.6064	29400	0.0892	-
5.6159	29450	0.0609	-
5.6255	29500	0.0654	-
5.6350	29550	0.1105	-
5.6445	29600	0.0523	-
5.6541	29650	0.0628	-
5.6636	29700	0.0426	-
5.6732	29750	0.076	-
5.6827	29800	0.0792	-
5.6922	29850	0.1236	-
5.7018	29900	0.0324	-
5.7113	29950	0.0491	-
5.7208	30000	0.0834	-
5.7304	30050	0.0596	-
5.7399	30100	0.0466	-
5.7494	30150	0.0619	-
5.7590	30200	0.0644	-
5.7685	30250	0.0898	-
5.7780	30300	0.0747	-
5.7876	30350	0.0725	-
5.7971	30400	0.0656	-
5.8066	30450	0.0442	-
5.8162	30500	0.0591	-
5.8257	30550	0.0981	-
5.8352	30600	0.0513	-
5.8448	30650	0.0477	-
5.8543	30700	0.0921	-
5.8638	30750	0.0916	-
5.8734	30800	0.119	-
5.8829	30850	0.0422	-
5.8924	30900	0.0361	-
5.9020	30950	0.0525	-
5.9115	31000	0.0736	-
5.9211	31050	0.0736	-
5.9306	31100	0.0749	-
5.9401	31150	0.0881	-
5.9497	31200	0.1104	-
5.9592	31250	0.0792	-
5.9687	31300	0.0599	-
5.9783	31350	0.106	-
5.9878	31400	0.0876	-
5.9973	31450	0.0905	-
6.0069	31500	0.0803	-
6.0164	31550	0.0323	-
6.0259	31600	0.0765	-
6.0355	31650	0.0731	-
6.0450	31700	0.1112	-
6.0545	31750	0.0495	-
6.0641	31800	0.0596	-
6.0736	31850	0.0878	-
6.0831	31900	0.0633	-
6.0927	31950	0.0968	-
6.1022	32000	0.0472	-
6.1117	32050	0.0549	-
6.1213	32100	0.1028	-
6.1308	32150	0.0673	-
6.1404	32200	0.0621	-
6.1499	32250	0.1173	-
6.1594	32300	0.1247	-
6.1690	32350	0.0718	-
6.1785	32400	0.066	-
6.1880	32450	0.07	-
6.1976	32500	0.0995	-
6.2071	32550	0.0467	-
6.2166	32600	0.0656	-
6.2262	32650	0.0851	-
6.2357	32700	0.0598	-
6.2452	32750	0.0728	-
6.2548	32800	0.0925	-
6.2643	32850	0.0953	-
6.2738	32900	0.0537	-
6.2834	32950	0.0688	-
6.2929	33000	0.1078	-
6.3024	33050	0.0908	-
6.3120	33100	0.0936	-
6.3215	33150	0.0384	-
6.3310	33200	0.0635	-
6.3406	33250	0.0669	-
6.3501	33300	0.0685	-
6.3596	33350	0.0319	-
6.3692	33400	0.0681	-
6.3787	33450	0.0989	-
6.3883	33500	0.0998	-
6.3978	33550	0.0589	-
6.4073	33600	0.0598	-
6.4169	33650	0.1272	-
6.4264	33700	0.0652	-
6.4359	33750	0.0911	-
6.4455	33800	0.0773	-
6.4550	33850	0.057	-
6.4645	33900	0.085	-
6.4741	33950	0.0777	-
6.4836	34000	0.0911	-
6.4931	34050	0.0994	-
6.5027	34100	0.1076	-
6.5122	34150	0.1207	-
6.5217	34200	0.0464	-
6.5313	34250	0.0483	-
6.5408	34300	0.0305	-
6.5503	34350	0.0492	-
6.5599	34400	0.0617	-
6.5694	34450	0.0733	-
6.5789	34500	0.0802	-
6.5885	34550	0.1001	-
6.5980	34600	0.0741	-
6.6076	34650	0.0789	-
6.6171	34700	0.0642	-
6.6266	34750	0.0896	-
6.6362	34800	0.0772	-
6.6457	34850	0.0367	-
6.6552	34900	0.0598	-
6.6648	34950	0.0799	-
6.6743	35000	0.0881	-
6.6838	35050	0.07	-
6.6934	35100	0.0963	-
6.7029	35150	0.0834	-
6.7124	35200	0.0737	-
6.7220	35250	0.0783	-
6.7315	35300	0.0751	-
6.7410	35350	0.0861	-
6.7506	35400	0.1083	-
6.7601	35450	0.0738	-
6.7696	35500	0.0941	-
6.7792	35550	0.0607	-
6.7887	35600	0.0764	-
6.7982	35650	0.1152	-
6.8078	35700	0.0697	-
6.8173	35750	0.0647	-
6.8268	35800	0.0674	-
6.8364	35850	0.1026	-
6.8459	35900	0.0718	-
6.8555	35950	0.0559	-
6.8650	36000	0.0738	-
6.8745	36050	0.0826	-
6.8841	36100	0.104	-
6.8936	36150	0.0972	-
6.9031	36200	0.0872	-
6.9127	36250	0.0324	-
6.9222	36300	0.1097	-
6.9317	36350	0.0703	-
6.9413	36400	0.1057	-
6.9508	36450	0.0885	-
6.9603	36500	0.057	-
6.9699	36550	0.0715	-
6.9794	36600	0.0794	-
6.9889	36650	0.0964	-
6.9985	36700	0.0768	-
7.0080	36750	0.0853	-
7.0175	36800	0.0814	-
7.0271	36850	0.1025	-
7.0366	36900	0.0818	-
7.0461	36950	0.0982	-
7.0557	37000	0.0613	-
7.0652	37050	0.0534	-
7.0748	37100	0.0758	-
7.0843	37150	0.0807	-
7.0938	37200	0.0599	-
7.1034	37250	0.1009	-
7.1129	37300	0.1007	-
7.1224	37350	0.052	-
7.1320	37400	0.0661	-
7.1415	37450	0.0474	-
7.1510	37500	0.077	-
7.1606	37550	0.0943	-
7.1701	37600	0.0505	-
7.1796	37650	0.052	-
7.1892	37700	0.0765	-
7.1987	37750	0.073	-
7.2082	37800	0.0519	-
7.2178	37850	0.0666	-
7.2273	37900	0.1132	-
7.2368	37950	0.074	-
7.2464	38000	0.0657	-
7.2559	38050	0.086	-
7.2654	38100	0.0639	-
7.2750	38150	0.1057	-
7.2845	38200	0.0751	-
7.2941	38250	0.0561	-
7.3036	38300	0.0613	-
7.3131	38350	0.1027	-
7.3227	38400	0.0648	-
7.3322	38450	0.091	-
7.3417	38500	0.0849	-
7.3513	38550	0.0868	-
7.3608	38600	0.052	-
7.3703	38650	0.0846	-
7.3799	38700	0.1092	-
7.3894	38750	0.0419	-
7.3989	38800	0.079	-
7.4085	38850	0.1101	-
7.4180	38900	0.0363	-
7.4275	38950	0.0891	-
7.4371	39000	0.0452	-
7.4466	39050	0.0809	-
7.4561	39100	0.0879	-
7.4657	39150	0.0546	-
7.4752	39200	0.0732	-
7.4847	39250	0.0567	-
7.4943	39300	0.1454	-
7.5038	39350	0.0633	-
7.5133	39400	0.0816	-
7.5229	39450	0.0508	-
7.5324	39500	0.1062	-
7.5420	39550	0.109	-
7.5515	39600	0.0489	-
7.5610	39650	0.0843	-
7.5706	39700	0.0295	-
7.5801	39750	0.0738	-
7.5896	39800	0.0778	-
7.5992	39850	0.0349	-
7.6087	39900	0.0732	-
7.6182	39950	0.0602	-
7.6278	40000	0.0557	-
7.6373	40050	0.056	-
7.6468	40100	0.0417	-
7.6564	40150	0.0692	-
7.6659	40200	0.0715	-
7.6754	40250	0.0346	-
7.6850	40300	0.11	-
7.6945	40350	0.0571	-
7.7040	40400	0.0827	-
7.7136	40450	0.0494	-
7.7231	40500	0.05	-
7.7326	40550	0.0679	-
7.7422	40600	0.06	-
7.7517	40650	0.083	-
7.7613	40700	0.0521	-
7.7708	40750	0.0696	-
7.7803	40800	0.0553	-
7.7899	40850	0.0703	-
7.7994	40900	0.091	-
7.8089	40950	0.1181	-
7.8185	41000	0.0783	-
7.8280	41050	0.0551	-
7.8375	41100	0.1048	-
7.8471	41150	0.0465	-
7.8566	41200	0.0568	-
7.8661	41250	0.0512	-
7.8757	41300	0.0851	-
7.8852	41350	0.1006	-
7.8947	41400	0.1116	-
7.9043	41450	0.0375	-
7.9138	41500	0.0459	-
7.9233	41550	0.0578	-
7.9329	41600	0.0693	-
7.9424	41650	0.0948	-
7.9519	41700	0.1021	-
7.9615	41750	0.0739	-
7.9710	41800	0.0925	-
7.9805	41850	0.0573	-
7.9901	41900	0.0774	-
7.9996	41950	0.0426	-
8.0092	42000	0.067	-
8.0187	42050	0.078	-
8.0282	42100	0.0652	-
8.0378	42150	0.0621	-
8.0473	42200	0.0653	-
8.0568	42250	0.1145	-
8.0664	42300	0.1216	-
8.0759	42350	0.0426	-
8.0854	42400	0.0633	-
8.0950	42450	0.0531	-
8.1045	42500	0.0801	-
8.1140	42550	0.0789	-
8.1236	42600	0.1348	-
8.1331	42650	0.0618	-
8.1426	42700	0.0348	-
8.1522	42750	0.0827	-
8.1617	42800	0.096	-
8.1712	42850	0.0643	-
8.1808	42900	0.0627	-
8.1903	42950	0.0591	-
8.1998	43000	0.0622	-
8.2094	43050	0.07	-
8.2189	43100	0.0718	-
8.2285	43150	0.0933	-
8.2380	43200	0.0612	-
8.2475	43250	0.0957	-
8.2571	43300	0.0528	-
8.2666	43350	0.0408	-
8.2761	43400	0.0717	-
8.2857	43450	0.0524	-
8.2952	43500	0.1101	-
8.3047	43550	0.1182	-
8.3143	43600	0.0486	-
8.3238	43650	0.09	-
8.3333	43700	0.1031	-
8.3429	43750	0.0569	-
8.3524	43800	0.075	-
8.3619	43850	0.0823	-
8.3715	43900	0.0532	-
8.3810	43950	0.083	-
8.3905	44000	0.0841	-
8.4001	44050	0.09	-
8.4096	44100	0.0974	-
8.4191	44150	0.0373	-
8.4287	44200	0.0778	-
8.4382	44250	0.0499	-
8.4477	44300	0.0537	-
8.4573	44350	0.0604	-
8.4668	44400	0.0509	-
8.4764	44450	0.0763	-
8.4859	44500	0.0995	-
8.4954	44550	0.0737	-
8.5050	44600	0.0567	-
8.5145	44650	0.0701	-
8.5240	44700	0.0717	-
8.5336	44750	0.0899	-
8.5431	44800	0.0436	-
8.5526	44850	0.057	-
8.5622	44900	0.0531	-
8.5717	44950	0.0422	-
8.5812	45000	0.0716	-
8.5908	45050	0.0516	-
8.6003	45100	0.0583	-
8.6098	45150	0.0902	-
8.6194	45200	0.0444	-
8.6289	45250	0.0739	-
8.6384	45300	0.0673	-
8.6480	45350	0.0735	-
8.6575	45400	0.0636	-
8.6670	45450	0.0983	-
8.6766	45500	0.0871	-
8.6861	45550	0.0714	-
8.6957	45600	0.0996	-
8.7052	45650	0.0523	-
8.7147	45700	0.0974	-
8.7243	45750	0.084	-
8.7338	45800	0.0973	-
8.7433	45850	0.0553	-
8.7529	45900	0.0729	-
8.7624	45950	0.0338	-
8.7719	46000	0.1203	-
8.7815	46050	0.0721	-
8.7910	46100	0.0371	-
8.8005	46150	0.0707	-
8.8101	46200	0.0682	-
8.8196	46250	0.1348	-
8.8291	46300	0.0753	-
8.8387	46350	0.069	-
8.8482	46400	0.0747	-
8.8577	46450	0.0715	-
8.8673	46500	0.0808	-
8.8768	46550	0.0738	-
8.8863	46600	0.055	-
8.8959	46650	0.0308	-
8.9054	46700	0.068	-
8.9150	46750	0.0975	-
8.9245	46800	0.062	-
8.9340	46850	0.0855	-
8.9436	46900	0.0703	-
8.9531	46950	0.0569	-
8.9626	47000	0.0509	-
8.9722	47050	0.0639	-
8.9817	47100	0.0564	-
8.9912	47150	0.0655	-
9.0008	47200	0.0519	-
9.0103	47250	0.0665	-
9.0198	47300	0.0812	-
9.0294	47350	0.0565	-
9.0389	47400	0.0622	-
9.0484	47450	0.0573	-
9.0580	47500	0.0528	-
9.0675	47550	0.0483	-
9.0770	47600	0.1137	-
9.0866	47650	0.0586	-
9.0961	47700	0.0674	-
9.1056	47750	0.0633	-
9.1152	47800	0.103	-
9.1247	47850	0.0652	-
9.1342	47900	0.0629	-
9.1438	47950	0.0549	-
9.1533	48000	0.1116	-
9.1629	48050	0.0836	-
9.1724	48100	0.0632	-
9.1819	48150	0.0508	-
9.1915	48200	0.0704	-
9.2010	48250	0.1247	-
9.2105	48300	0.0655	-
9.2201	48350	0.083	-
9.2296	48400	0.0708	-
9.2391	48450	0.0455	-
9.2487	48500	0.0779	-
9.2582	48550	0.0732	-
9.2677	48600	0.0902	-
9.2773	48650	0.0579	-
9.2868	48700	0.1016	-
9.2963	48750	0.1052	-
9.3059	48800	0.0732	-
9.3154	48850	0.0423	-
9.3249	48900	0.069	-
9.3345	48950	0.1116	-
9.3440	49000	0.0943	-
9.3535	49050	0.0404	-
9.3631	49100	0.0911	-
9.3726	49150	0.0538	-
9.3822	49200	0.0564	-
9.3917	49250	0.0805	-
9.4012	49300	0.0847	-
9.4108	49350	0.0953	-
9.4203	49400	0.07	-
9.4298	49450	0.0526	-
9.4394	49500	0.0453	-
9.4489	49550	0.0867	-
9.4584	49600	0.0591	-
9.4680	49650	0.0628	-
9.4775	49700	0.0927	-
9.4870	49750	0.0705	-
9.4966	49800	0.0896	-
9.5061	49850	0.0485	-
9.5156	49900	0.0971	-
9.5252	49950	0.1331	-
9.5347	50000	0.0675	-
9.5442	50050	0.0577	-
9.5538	50100	0.0806	-
9.5633	50150	0.0816	-
9.5728	50200	0.0476	-
9.5824	50250	0.055	-
9.5919	50300	0.0766	-
9.6014	50350	0.0532	-
9.6110	50400	0.1267	-
9.6205	50450	0.0489	-
9.6301	50500	0.0856	-
9.6396	50550	0.1004	-
9.6491	50600	0.0582	-
9.6587	50650	0.0333	-
9.6682	50700	0.0886	-
9.6777	50750	0.1081	-
9.6873	50800	0.0523	-
9.6968	50850	0.1183	-
9.7063	50900	0.1011	-
9.7159	50950	0.0549	-
9.7254	51000	0.0454	-
9.7349	51050	0.098	-
9.7445	51100	0.0683	-
9.7540	51150	0.1158	-
9.7635	51200	0.1002	-
9.7731	51250	0.0778	-
9.7826	51300	0.0746	-
9.7921	51350	0.0508	-
9.8017	51400	0.0857	-
9.8112	51450	0.0854	-
9.8207	51500	0.0649	-
9.8303	51550	0.0805	-
9.8398	51600	0.0324	-
9.8494	51650	0.0668	-
9.8589	51700	0.061	-
9.8684	51750	0.0681	-
9.8780	51800	0.0742	-
9.8875	51850	0.0639	-
9.8970	51900	0.0556	-
9.9066	51950	0.0295	-
9.9161	52000	0.0482	-
9.9256	52050	0.0818	-
9.9352	52100	0.0627	-
9.9447	52150	0.0959	-
9.9542	52200	0.0512	-
9.9638	52250	0.0797	-
9.9733	52300	0.0995	-
9.9828	52350	0.033	-
9.9924	52400	0.0818	-

Framework Versions

Python: 3.10.12
SetFit: 1.0.3
Sentence Transformers: 2.4.0
Transformers: 4.37.2
PyTorch: 2.1.0+cu121
Datasets: 2.17.1
Tokenizers: 0.15.2

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}
}