Push model using huggingface_hub.
Browse files- 1_Pooling/config.json +10 -0
- README.md +277 -0
- config.json +29 -0
- config_sentence_transformers.json +10 -0
- config_setfit.json +4 -0
- model.safetensors +3 -0
- model_head.pkl +3 -0
- modules.json +14 -0
- sentence_bert_config.json +4 -0
- special_tokens_map.json +51 -0
- tokenizer.json +0 -0
- tokenizer_config.json +66 -0
- vocab.txt +0 -0
1_Pooling/config.json
ADDED
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@@ -0,0 +1,10 @@
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+
{
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| 2 |
+
"word_embedding_dimension": 768,
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| 3 |
+
"pooling_mode_cls_token": false,
|
| 4 |
+
"pooling_mode_mean_tokens": true,
|
| 5 |
+
"pooling_mode_max_tokens": false,
|
| 6 |
+
"pooling_mode_mean_sqrt_len_tokens": false,
|
| 7 |
+
"pooling_mode_weightedmean_tokens": false,
|
| 8 |
+
"pooling_mode_lasttoken": false,
|
| 9 |
+
"include_prompt": true
|
| 10 |
+
}
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README.md
ADDED
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@@ -0,0 +1,277 @@
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| 1 |
+
---
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| 2 |
+
base_model: mini1013/master_domain
|
| 3 |
+
library_name: setfit
|
| 4 |
+
metrics:
|
| 5 |
+
- metric
|
| 6 |
+
pipeline_tag: text-classification
|
| 7 |
+
tags:
|
| 8 |
+
- setfit
|
| 9 |
+
- sentence-transformers
|
| 10 |
+
- text-classification
|
| 11 |
+
- generated_from_setfit_trainer
|
| 12 |
+
widget:
|
| 13 |
+
- text: 거래처선물 어른 직장상사추석선물 특별한 명절 설 아카시아꿀600g_백자_공단 청 보자기 와재트코퍼
|
| 14 |
+
- text: '[아리울떡공방] 굳지않는 아리울떡 베스트 1kg+1kg 골라잡기 06. 굳지않는 모듬 깨송편 1kg_09. 굳지않는 쑥개떡 1kg
|
| 15 |
+
주식회사 아리울마켓'
|
| 16 |
+
- text: 빵또아 /붕어싸만코 6종 10+10+10개 골라담기 빵또아 /붕어싸만코 6종 10+10+10개 골_붕어싸만코 초코 10개_빵또아 초코쿠앤크
|
| 17 |
+
10개+빵또아 초코쿠앤크 1 길미로지스
|
| 18 |
+
- text: 매그넘 아이스크림팩 클래식 3팩 더블 라즈베리팩 (88ml x3)_미니 팩 (55ml x6)_민트팩 (100ml x4) 유니레버코리아
|
| 19 |
+
(주)
|
| 20 |
+
- text: 크라운 C콘칲 70g/콘칩/스낵 농심_농심 감튀 레드칠리맛 60g 텍사스유통
|
| 21 |
+
inference: true
|
| 22 |
+
model-index:
|
| 23 |
+
- name: SetFit with mini1013/master_domain
|
| 24 |
+
results:
|
| 25 |
+
- task:
|
| 26 |
+
type: text-classification
|
| 27 |
+
name: Text Classification
|
| 28 |
+
dataset:
|
| 29 |
+
name: Unknown
|
| 30 |
+
type: unknown
|
| 31 |
+
split: test
|
| 32 |
+
metrics:
|
| 33 |
+
- type: metric
|
| 34 |
+
value: 0.7591020738115225
|
| 35 |
+
name: Metric
|
| 36 |
+
---
|
| 37 |
+
|
| 38 |
+
# SetFit with mini1013/master_domain
|
| 39 |
+
|
| 40 |
+
This is a [SetFit](https://github.com/huggingface/setfit) model that can be used for Text Classification. This SetFit model uses [mini1013/master_domain](https://huggingface.co/mini1013/master_domain) 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.
|
| 41 |
+
|
| 42 |
+
The model has been trained using an efficient few-shot learning technique that involves:
|
| 43 |
+
|
| 44 |
+
1. Fine-tuning a [Sentence Transformer](https://www.sbert.net) with contrastive learning.
|
| 45 |
+
2. Training a classification head with features from the fine-tuned Sentence Transformer.
|
| 46 |
+
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| 47 |
+
## Model Details
|
| 48 |
+
|
| 49 |
+
### Model Description
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| 50 |
+
- **Model Type:** SetFit
|
| 51 |
+
- **Sentence Transformer body:** [mini1013/master_domain](https://huggingface.co/mini1013/master_domain)
|
| 52 |
+
- **Classification head:** a [LogisticRegression](https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.linear_model.LogisticRegression.html) instance
|
| 53 |
+
- **Maximum Sequence Length:** 512 tokens
|
| 54 |
+
- **Number of Classes:** 16 classes
|
| 55 |
+
<!-- - **Training Dataset:** [Unknown](https://huggingface.co/datasets/unknown) -->
|
| 56 |
+
<!-- - **Language:** Unknown -->
|
| 57 |
+
<!-- - **License:** Unknown -->
|
| 58 |
+
|
| 59 |
+
### Model Sources
|
| 60 |
+
|
| 61 |
+
- **Repository:** [SetFit on GitHub](https://github.com/huggingface/setfit)
|
| 62 |
+
- **Paper:** [Efficient Few-Shot Learning Without Prompts](https://arxiv.org/abs/2209.11055)
|
| 63 |
+
- **Blogpost:** [SetFit: Efficient Few-Shot Learning Without Prompts](https://huggingface.co/blog/setfit)
|
| 64 |
+
|
| 65 |
+
### Model Labels
|
| 66 |
+
| Label | Examples |
|
| 67 |
+
|:------|:-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|
|
| 68 |
+
| 1.0 | <ul><li>'한진식품 호박 꿀맛나 쫀디기 100g 쫀드기튀김(버터구이오징어맛) (주)푸드원'</li><li>'추억의 불량식품 옛날 문방구 세계 과자 꾀돌이 25g 115_1IWE_오키오 망고 구미 80g 빅플랜터스'</li><li>'웰빙코리아 자색고구마칩 무설탕 2kg 대용량 업소용 웰빙코리아 자색고구마칩 2kg 오쎈'</li></ul> |
|
| 69 |
+
| 15.0 | <ul><li>'쁘띠첼 떠먹는 컵 과일젤리 밀감 포도 복숭아 파인애플 블루베리 딸기 화이트코코 210g 04.쁘띠첼 과일젤리포도 210G X 6EA 태산상사'</li><li>'Jell-O Cook Serve 초콜릿 무지방 푸딩 파이 필링 믹스 3.3온스(6개들이 팩) 시이부동'</li><li>'일본 KALDI 칼디 안닌도후 행인두부 미니 215g 3개 세트 MARI COMMERCE'</li></ul> |
|
| 70 |
+
| 11.0 | <ul><li>'트윅스 48.5g 까까무까 주식회사'</li><li>'해태 자유시간 36g/초코바 롯데 초에너지바 40g 단비마켓'</li><li>'초코무초 27g 까까무까 주식회사'</li></ul> |
|
| 71 |
+
| 8.0 | <ul><li>'휴럼 아임요 빙수용 콩고물 600g 팥빙수재료 콩가루 인절미 (주)오케이푸드'</li><li>'빙그레 요맘때 요거트 아이스크림 딸기콘 24개입 요맘때 플레인콘 24개 (주)빙그레'</li><li>'더위사냥 15+15개 외 파워캡뽕따폴라포탱크보이 골라담기 더위사냥 액티브커피 15개_파워캡 레드피치 15개 (주)씨제이이엔엠'</li></ul> |
|
| 72 |
+
| 3.0 | <ul><li>'제주 산지직송 택배 국내산팥 오메기떡 맛집 40개 한성오메기떡 쑥찰떡 제외 혼합40개 한성오메기떡'</li><li>'매일우유 아이스 크림떡 2종 2Box 골라담기 우유크림/인절미크림 각 6개입 총 12개입 인절미 6개+6개 오씨홀딩스'</li><li>'매일우유 아이스 크림떡 2종 3Box 골라담기 우유크림/인절미크림 총 18개입 인절미 12개+우유 6개 오씨홀딩스'</li></ul> |
|
| 73 |
+
| 5.0 | <ul><li>'트루블루 프로폴리스 캔디 마누카허니 800g 코스트코 포유마트'</li><li>'카수가이 시오아메 (소금사탕) [140g] 주식회사 두원에프엔에스'</li><li>'코스트코 벨기안 커피사탕 1.5kg 트레핀 벨기에 커피캔디 트레핀 벨기안 커피사탕 1.5kg 하람전자'</li></ul> |
|
| 74 |
+
| 7.0 | <ul><li>'헤이씨리 무설탕 프로틴 시리얼 다이어트 단백질 그래놀라 오리지널 400g 오리지널 주식회사 제로식품'</li><li>'동서식품 포스트 그래놀라 카카오 호두 510g 포스트 현미 오트밀 300g 주식회사 경일종합식품 케이마트몰'</li><li>'[리치스] 동서식품 그래놀라 1kg (주) 천지물산'</li></ul> |
|
| 75 |
+
| 13.0 | <ul><li>'루빵 가벼운 미니 스틱치즈케익 5입 1+1 얼그레이 5입_얼그레이 5입 웅진유통'</li><li>'[빠당] 글루텐프리 무설탕 치즈케이크 플레인 블루베리콤포트 빠당'</li><li>'베키아에누보 레어 프로마쥬 케이크 380g 냉동케익 시그니엘유통'</li></ul> |
|
| 76 |
+
| 4.0 | <ul><li>'코스트코 커클랜드 블루베리 베이글 샌드위치 식빵 냉동 빵 6개입 x 2봉지 1. 오전 10시 이전 주문 당일 구매 발송_1-6. 베이글 어니언+플레인 (12개입) 세븐토이(Seven Toy)'</li><li>'밀도 담백식빵 480g 1개 [누텔라잼 15g 3개 ] 이스터에그'</li><li>'코스트코 커클랜드 블루베리 베이글 샌드위치 식빵 냉동 빵 6개입 x 2봉지 2. 목/금 주문 월요일 구매 발송_1-3. 베이글 플레인+플레인 (12개입) 세븐토이(Seven Toy)'</li></ul> |
|
| 77 |
+
| 12.0 | <ul><li>'모리나가 제과 하이츄 프리미엄 백도맛 35g x10개 MARI COMMERCE'</li><li>'새콤달콤 스틱 5가지맛 29g X 20개 (포도 딸기 레모네이드 복숭아 블루베리소다) 새콤달콤 스틱 5가지맛 25개 푸드매니저'</li><li>'맛고을 유가엿 4kgx1봉지 주식회사 윤건축'</li></ul> |
|
| 78 |
+
| 9.0 | <ul><li>'청우식품 참깨전병, 350g, 4개 알라이'</li><li>'수제 오꼬시 쌀강정 보리강정 대용량 3kg 5kg 벌크포장 쌀 보리강정 혼합 벌크포장3kg 주식회사 시즌잇'</li><li>'녹두떡 6종 세트 화과자 계화수 중국 녹두케이크 녹두쿠키 샌드 옛날식 간식 월병 전통 구성D 퍼트레이드'</li></ul> |
|
| 79 |
+
| 14.0 | <ul><li>'2023년 국산 팝콘옥수수 500g 팝콘용옥수수 소화농장'</li><li>'미원 맛소금팝콘 고소짭짤한 봉지스낵과자안주 55g x 4개 주식회사 빌드업커머스'</li><li>'해승 맛나콘 300g ③ 해승 누룽지뻥 190g 파인'</li></ul> |
|
| 80 |
+
| 0.0 | <ul><li>'[공유관] 국민 어포 빠사삭 80g x 10봉지 [공유관] 국민 어포 빠사삭 80g × 10봉지 공유관 국민 어포 빠사삭 80g x 10봉 브리드킴에스'</li><li>'[인천 ] 마마스초이스 맛있게 구운 오징어채 250g 맥주안주 건오징어 인천시 남동구 논현동_확인했습니다. 스타일바이맘'</li><li>'사세 치킨텐더 1kg 냉동 제이에스토어'</li></ul> |
|
| 81 |
+
| 6.0 | <ul><li>'롯데 칸쵸 54g 낱개 주식회사 에스에이치몰'</li><li>'마켓오 치즈톡 달콤치즈맛 봉지스낵 80g x 1개 동행리테일'</li><li>'건강한 쿠키 믹스 500g (버터+아몬드+초코) 선물 세트 간식 벌크 틴케이스 플레인(버터) 유동부치아바타 주식회사'</li></ul> |
|
| 82 |
+
| 10.0 | <ul><li>'탑푸르트 베트남 탑후르츠 망고젤리 320g X 2봉 권석인'</li><li>'(무)롤업달곰 딸기맛56gX5개 제이커머스'</li><li>'베베토 미니믹스 900g 1개 대용량 어린이 간식 젤리 900g 갓재컴퍼니'</li></ul> |
|
| 83 |
+
| 2.0 | <ul><li>'졸음번쩍껌 톡톡!87gx3개 외 3종 02. 졸음번쩍껌 트윈 리필 105g_03. 졸음번쩍껌 울트라파워 용기 80g_03. 졸음번쩍껌 울트라파워 용기 80g (주)푸드조이'</li><li>'롯데제과 아라비카커피 26g x15 (주)장고유통'</li><li>'롯데 스피아민트껌 26g x 90개입(1박스)/ 주식회사 더커피몰'</li></ul> |
|
| 84 |
+
|
| 85 |
+
## Evaluation
|
| 86 |
+
|
| 87 |
+
### Metrics
|
| 88 |
+
| Label | Metric |
|
| 89 |
+
|:--------|:-------|
|
| 90 |
+
| **all** | 0.7591 |
|
| 91 |
+
|
| 92 |
+
## Uses
|
| 93 |
+
|
| 94 |
+
### Direct Use for Inference
|
| 95 |
+
|
| 96 |
+
First install the SetFit library:
|
| 97 |
+
|
| 98 |
+
```bash
|
| 99 |
+
pip install setfit
|
| 100 |
+
```
|
| 101 |
+
|
| 102 |
+
Then you can load this model and run inference.
|
| 103 |
+
|
| 104 |
+
```python
|
| 105 |
+
from setfit import SetFitModel
|
| 106 |
+
|
| 107 |
+
# Download from the 🤗 Hub
|
| 108 |
+
model = SetFitModel.from_pretrained("mini1013/master_cate_fd2")
|
| 109 |
+
# Run inference
|
| 110 |
+
preds = model("크라운 C콘칲 70g/콘칩/스낵 농심_농심 감튀 레드칠리맛 60g 텍사스유통")
|
| 111 |
+
```
|
| 112 |
+
|
| 113 |
+
<!--
|
| 114 |
+
### Downstream Use
|
| 115 |
+
|
| 116 |
+
*List how someone could finetune this model on their own dataset.*
|
| 117 |
+
-->
|
| 118 |
+
|
| 119 |
+
<!--
|
| 120 |
+
### Out-of-Scope Use
|
| 121 |
+
|
| 122 |
+
*List how the model may foreseeably be misused and address what users ought not to do with the model.*
|
| 123 |
+
-->
|
| 124 |
+
|
| 125 |
+
<!--
|
| 126 |
+
## Bias, Risks and Limitations
|
| 127 |
+
|
| 128 |
+
*What are the known or foreseeable issues stemming from this model? You could also flag here known failure cases or weaknesses of the model.*
|
| 129 |
+
-->
|
| 130 |
+
|
| 131 |
+
<!--
|
| 132 |
+
### Recommendations
|
| 133 |
+
|
| 134 |
+
*What are recommendations with respect to the foreseeable issues? For example, filtering explicit content.*
|
| 135 |
+
-->
|
| 136 |
+
|
| 137 |
+
## Training Details
|
| 138 |
+
|
| 139 |
+
### Training Set Metrics
|
| 140 |
+
| Training set | Min | Median | Max |
|
| 141 |
+
|:-------------|:----|:-------|:----|
|
| 142 |
+
| Word count | 3 | 9.9413 | 29 |
|
| 143 |
+
|
| 144 |
+
| Label | Training Sample Count |
|
| 145 |
+
|:------|:----------------------|
|
| 146 |
+
| 0.0 | 50 |
|
| 147 |
+
| 1.0 | 50 |
|
| 148 |
+
| 2.0 | 50 |
|
| 149 |
+
| 3.0 | 50 |
|
| 150 |
+
| 4.0 | 50 |
|
| 151 |
+
| 5.0 | 50 |
|
| 152 |
+
| 6.0 | 50 |
|
| 153 |
+
| 7.0 | 50 |
|
| 154 |
+
| 8.0 | 50 |
|
| 155 |
+
| 9.0 | 50 |
|
| 156 |
+
| 10.0 | 50 |
|
| 157 |
+
| 11.0 | 50 |
|
| 158 |
+
| 12.0 | 50 |
|
| 159 |
+
| 13.0 | 50 |
|
| 160 |
+
| 14.0 | 50 |
|
| 161 |
+
| 15.0 | 50 |
|
| 162 |
+
|
| 163 |
+
### Training Hyperparameters
|
| 164 |
+
- batch_size: (512, 512)
|
| 165 |
+
- num_epochs: (20, 20)
|
| 166 |
+
- max_steps: -1
|
| 167 |
+
- sampling_strategy: oversampling
|
| 168 |
+
- num_iterations: 40
|
| 169 |
+
- body_learning_rate: (2e-05, 2e-05)
|
| 170 |
+
- head_learning_rate: 2e-05
|
| 171 |
+
- loss: CosineSimilarityLoss
|
| 172 |
+
- distance_metric: cosine_distance
|
| 173 |
+
- margin: 0.25
|
| 174 |
+
- end_to_end: False
|
| 175 |
+
- use_amp: False
|
| 176 |
+
- warmup_proportion: 0.1
|
| 177 |
+
- seed: 42
|
| 178 |
+
- eval_max_steps: -1
|
| 179 |
+
- load_best_model_at_end: False
|
| 180 |
+
|
| 181 |
+
### Training Results
|
| 182 |
+
| Epoch | Step | Training Loss | Validation Loss |
|
| 183 |
+
|:-----:|:----:|:-------------:|:---------------:|
|
| 184 |
+
| 0.008 | 1 | 0.3892 | - |
|
| 185 |
+
| 0.4 | 50 | 0.3143 | - |
|
| 186 |
+
| 0.8 | 100 | 0.2068 | - |
|
| 187 |
+
| 1.2 | 150 | 0.0911 | - |
|
| 188 |
+
| 1.6 | 200 | 0.0471 | - |
|
| 189 |
+
| 2.0 | 250 | 0.0355 | - |
|
| 190 |
+
| 2.4 | 300 | 0.0285 | - |
|
| 191 |
+
| 2.8 | 350 | 0.0154 | - |
|
| 192 |
+
| 3.2 | 400 | 0.0138 | - |
|
| 193 |
+
| 3.6 | 450 | 0.0057 | - |
|
| 194 |
+
| 4.0 | 500 | 0.0105 | - |
|
| 195 |
+
| 4.4 | 550 | 0.0134 | - |
|
| 196 |
+
| 4.8 | 600 | 0.0075 | - |
|
| 197 |
+
| 5.2 | 650 | 0.0026 | - |
|
| 198 |
+
| 5.6 | 700 | 0.001 | - |
|
| 199 |
+
| 6.0 | 750 | 0.0003 | - |
|
| 200 |
+
| 6.4 | 800 | 0.0003 | - |
|
| 201 |
+
| 6.8 | 850 | 0.0003 | - |
|
| 202 |
+
| 7.2 | 900 | 0.0002 | - |
|
| 203 |
+
| 7.6 | 950 | 0.0002 | - |
|
| 204 |
+
| 8.0 | 1000 | 0.0003 | - |
|
| 205 |
+
| 8.4 | 1050 | 0.0001 | - |
|
| 206 |
+
| 8.8 | 1100 | 0.0001 | - |
|
| 207 |
+
| 9.2 | 1150 | 0.0001 | - |
|
| 208 |
+
| 9.6 | 1200 | 0.0001 | - |
|
| 209 |
+
| 10.0 | 1250 | 0.0002 | - |
|
| 210 |
+
| 10.4 | 1300 | 0.0001 | - |
|
| 211 |
+
| 10.8 | 1350 | 0.0001 | - |
|
| 212 |
+
| 11.2 | 1400 | 0.0001 | - |
|
| 213 |
+
| 11.6 | 1450 | 0.0001 | - |
|
| 214 |
+
| 12.0 | 1500 | 0.0001 | - |
|
| 215 |
+
| 12.4 | 1550 | 0.0001 | - |
|
| 216 |
+
| 12.8 | 1600 | 0.0001 | - |
|
| 217 |
+
| 13.2 | 1650 | 0.0001 | - |
|
| 218 |
+
| 13.6 | 1700 | 0.0001 | - |
|
| 219 |
+
| 14.0 | 1750 | 0.0005 | - |
|
| 220 |
+
| 14.4 | 1800 | 0.0001 | - |
|
| 221 |
+
| 14.8 | 1850 | 0.0001 | - |
|
| 222 |
+
| 15.2 | 1900 | 0.0001 | - |
|
| 223 |
+
| 15.6 | 1950 | 0.0001 | - |
|
| 224 |
+
| 16.0 | 2000 | 0.0001 | - |
|
| 225 |
+
| 16.4 | 2050 | 0.0001 | - |
|
| 226 |
+
| 16.8 | 2100 | 0.0001 | - |
|
| 227 |
+
| 17.2 | 2150 | 0.0001 | - |
|
| 228 |
+
| 17.6 | 2200 | 0.0001 | - |
|
| 229 |
+
| 18.0 | 2250 | 0.0001 | - |
|
| 230 |
+
| 18.4 | 2300 | 0.0001 | - |
|
| 231 |
+
| 18.8 | 2350 | 0.0001 | - |
|
| 232 |
+
| 19.2 | 2400 | 0.0001 | - |
|
| 233 |
+
| 19.6 | 2450 | 0.0001 | - |
|
| 234 |
+
| 20.0 | 2500 | 0.0 | - |
|
| 235 |
+
|
| 236 |
+
### Framework Versions
|
| 237 |
+
- Python: 3.10.12
|
| 238 |
+
- SetFit: 1.1.0.dev0
|
| 239 |
+
- Sentence Transformers: 3.1.1
|
| 240 |
+
- Transformers: 4.46.1
|
| 241 |
+
- PyTorch: 2.4.0+cu121
|
| 242 |
+
- Datasets: 2.20.0
|
| 243 |
+
- Tokenizers: 0.20.0
|
| 244 |
+
|
| 245 |
+
## Citation
|
| 246 |
+
|
| 247 |
+
### BibTeX
|
| 248 |
+
```bibtex
|
| 249 |
+
@article{https://doi.org/10.48550/arxiv.2209.11055,
|
| 250 |
+
doi = {10.48550/ARXIV.2209.11055},
|
| 251 |
+
url = {https://arxiv.org/abs/2209.11055},
|
| 252 |
+
author = {Tunstall, Lewis and Reimers, Nils and Jo, Unso Eun Seo and Bates, Luke and Korat, Daniel and Wasserblat, Moshe and Pereg, Oren},
|
| 253 |
+
keywords = {Computation and Language (cs.CL), FOS: Computer and information sciences, FOS: Computer and information sciences},
|
| 254 |
+
title = {Efficient Few-Shot Learning Without Prompts},
|
| 255 |
+
publisher = {arXiv},
|
| 256 |
+
year = {2022},
|
| 257 |
+
copyright = {Creative Commons Attribution 4.0 International}
|
| 258 |
+
}
|
| 259 |
+
```
|
| 260 |
+
|
| 261 |
+
<!--
|
| 262 |
+
## Glossary
|
| 263 |
+
|
| 264 |
+
*Clearly define terms in order to be accessible across audiences.*
|
| 265 |
+
-->
|
| 266 |
+
|
| 267 |
+
<!--
|
| 268 |
+
## Model Card Authors
|
| 269 |
+
|
| 270 |
+
*Lists the people who create the model card, providing recognition and accountability for the detailed work that goes into its construction.*
|
| 271 |
+
-->
|
| 272 |
+
|
| 273 |
+
<!--
|
| 274 |
+
## Model Card Contact
|
| 275 |
+
|
| 276 |
+
*Provides a way for people who have updates to the Model Card, suggestions, or questions, to contact the Model Card authors.*
|
| 277 |
+
-->
|
config.json
ADDED
|
@@ -0,0 +1,29 @@
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| 1 |
+
{
|
| 2 |
+
"_name_or_path": "mini1013/master_item_fd",
|
| 3 |
+
"architectures": [
|
| 4 |
+
"RobertaModel"
|
| 5 |
+
],
|
| 6 |
+
"attention_probs_dropout_prob": 0.1,
|
| 7 |
+
"bos_token_id": 0,
|
| 8 |
+
"classifier_dropout": null,
|
| 9 |
+
"eos_token_id": 2,
|
| 10 |
+
"gradient_checkpointing": false,
|
| 11 |
+
"hidden_act": "gelu",
|
| 12 |
+
"hidden_dropout_prob": 0.1,
|
| 13 |
+
"hidden_size": 768,
|
| 14 |
+
"initializer_range": 0.02,
|
| 15 |
+
"intermediate_size": 3072,
|
| 16 |
+
"layer_norm_eps": 1e-05,
|
| 17 |
+
"max_position_embeddings": 514,
|
| 18 |
+
"model_type": "roberta",
|
| 19 |
+
"num_attention_heads": 12,
|
| 20 |
+
"num_hidden_layers": 12,
|
| 21 |
+
"pad_token_id": 1,
|
| 22 |
+
"position_embedding_type": "absolute",
|
| 23 |
+
"tokenizer_class": "BertTokenizer",
|
| 24 |
+
"torch_dtype": "float32",
|
| 25 |
+
"transformers_version": "4.46.1",
|
| 26 |
+
"type_vocab_size": 1,
|
| 27 |
+
"use_cache": true,
|
| 28 |
+
"vocab_size": 32000
|
| 29 |
+
}
|
config_sentence_transformers.json
ADDED
|
@@ -0,0 +1,10 @@
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| 1 |
+
{
|
| 2 |
+
"__version__": {
|
| 3 |
+
"sentence_transformers": "3.1.1",
|
| 4 |
+
"transformers": "4.46.1",
|
| 5 |
+
"pytorch": "2.4.0+cu121"
|
| 6 |
+
},
|
| 7 |
+
"prompts": {},
|
| 8 |
+
"default_prompt_name": null,
|
| 9 |
+
"similarity_fn_name": null
|
| 10 |
+
}
|
config_setfit.json
ADDED
|
@@ -0,0 +1,4 @@
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| 1 |
+
{
|
| 2 |
+
"labels": null,
|
| 3 |
+
"normalize_embeddings": false
|
| 4 |
+
}
|
model.safetensors
ADDED
|
@@ -0,0 +1,3 @@
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| 1 |
+
version https://git-lfs.github.com/spec/v1
|
| 2 |
+
oid sha256:8b3c195b245d10af53145c8e609a4791f450bf88c05b777414b78052b2163a3f
|
| 3 |
+
size 442494816
|
model_head.pkl
ADDED
|
@@ -0,0 +1,3 @@
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| 1 |
+
version https://git-lfs.github.com/spec/v1
|
| 2 |
+
oid sha256:aea6b16827c840a8f0b636953270c88dd276eeafa0b206afe0b3613bf554d93e
|
| 3 |
+
size 99367
|
modules.json
ADDED
|
@@ -0,0 +1,14 @@
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| 1 |
+
[
|
| 2 |
+
{
|
| 3 |
+
"idx": 0,
|
| 4 |
+
"name": "0",
|
| 5 |
+
"path": "",
|
| 6 |
+
"type": "sentence_transformers.models.Transformer"
|
| 7 |
+
},
|
| 8 |
+
{
|
| 9 |
+
"idx": 1,
|
| 10 |
+
"name": "1",
|
| 11 |
+
"path": "1_Pooling",
|
| 12 |
+
"type": "sentence_transformers.models.Pooling"
|
| 13 |
+
}
|
| 14 |
+
]
|
sentence_bert_config.json
ADDED
|
@@ -0,0 +1,4 @@
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| 1 |
+
{
|
| 2 |
+
"max_seq_length": 512,
|
| 3 |
+
"do_lower_case": false
|
| 4 |
+
}
|
special_tokens_map.json
ADDED
|
@@ -0,0 +1,51 @@
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| 1 |
+
{
|
| 2 |
+
"bos_token": {
|
| 3 |
+
"content": "[CLS]",
|
| 4 |
+
"lstrip": false,
|
| 5 |
+
"normalized": false,
|
| 6 |
+
"rstrip": false,
|
| 7 |
+
"single_word": false
|
| 8 |
+
},
|
| 9 |
+
"cls_token": {
|
| 10 |
+
"content": "[CLS]",
|
| 11 |
+
"lstrip": false,
|
| 12 |
+
"normalized": false,
|
| 13 |
+
"rstrip": false,
|
| 14 |
+
"single_word": false
|
| 15 |
+
},
|
| 16 |
+
"eos_token": {
|
| 17 |
+
"content": "[SEP]",
|
| 18 |
+
"lstrip": false,
|
| 19 |
+
"normalized": false,
|
| 20 |
+
"rstrip": false,
|
| 21 |
+
"single_word": false
|
| 22 |
+
},
|
| 23 |
+
"mask_token": {
|
| 24 |
+
"content": "[MASK]",
|
| 25 |
+
"lstrip": false,
|
| 26 |
+
"normalized": false,
|
| 27 |
+
"rstrip": false,
|
| 28 |
+
"single_word": false
|
| 29 |
+
},
|
| 30 |
+
"pad_token": {
|
| 31 |
+
"content": "[PAD]",
|
| 32 |
+
"lstrip": false,
|
| 33 |
+
"normalized": false,
|
| 34 |
+
"rstrip": false,
|
| 35 |
+
"single_word": false
|
| 36 |
+
},
|
| 37 |
+
"sep_token": {
|
| 38 |
+
"content": "[SEP]",
|
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|
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|
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|
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|
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|
| 45 |
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|
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|
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}
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+
}
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tokenizer.json
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The diff for this file is too large to render.
See raw diff
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tokenizer_config.json
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@@ -0,0 +1,66 @@
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|
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|
| 4 |
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"content": "[CLS]",
|
| 5 |
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|
| 6 |
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|
| 7 |
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|
| 8 |
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|
| 9 |
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"special": true
|
| 10 |
+
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|
| 11 |
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|
| 12 |
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|
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|
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"normalized": false,
|
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|
| 16 |
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|
| 17 |
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"special": true
|
| 18 |
+
},
|
| 19 |
+
"2": {
|
| 20 |
+
"content": "[SEP]",
|
| 21 |
+
"lstrip": false,
|
| 22 |
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|
| 23 |
+
"rstrip": false,
|
| 24 |
+
"single_word": false,
|
| 25 |
+
"special": true
|
| 26 |
+
},
|
| 27 |
+
"3": {
|
| 28 |
+
"content": "[UNK]",
|
| 29 |
+
"lstrip": false,
|
| 30 |
+
"normalized": false,
|
| 31 |
+
"rstrip": false,
|
| 32 |
+
"single_word": false,
|
| 33 |
+
"special": true
|
| 34 |
+
},
|
| 35 |
+
"4": {
|
| 36 |
+
"content": "[MASK]",
|
| 37 |
+
"lstrip": false,
|
| 38 |
+
"normalized": false,
|
| 39 |
+
"rstrip": false,
|
| 40 |
+
"single_word": false,
|
| 41 |
+
"special": true
|
| 42 |
+
}
|
| 43 |
+
},
|
| 44 |
+
"bos_token": "[CLS]",
|
| 45 |
+
"clean_up_tokenization_spaces": false,
|
| 46 |
+
"cls_token": "[CLS]",
|
| 47 |
+
"do_basic_tokenize": true,
|
| 48 |
+
"do_lower_case": false,
|
| 49 |
+
"eos_token": "[SEP]",
|
| 50 |
+
"mask_token": "[MASK]",
|
| 51 |
+
"max_length": 512,
|
| 52 |
+
"model_max_length": 512,
|
| 53 |
+
"never_split": null,
|
| 54 |
+
"pad_to_multiple_of": null,
|
| 55 |
+
"pad_token": "[PAD]",
|
| 56 |
+
"pad_token_type_id": 0,
|
| 57 |
+
"padding_side": "right",
|
| 58 |
+
"sep_token": "[SEP]",
|
| 59 |
+
"stride": 0,
|
| 60 |
+
"strip_accents": null,
|
| 61 |
+
"tokenize_chinese_chars": true,
|
| 62 |
+
"tokenizer_class": "BertTokenizer",
|
| 63 |
+
"truncation_side": "right",
|
| 64 |
+
"truncation_strategy": "longest_first",
|
| 65 |
+
"unk_token": "[UNK]"
|
| 66 |
+
}
|
vocab.txt
ADDED
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The diff for this file is too large to render.
See raw diff
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