Hugging Face's logo

nazhan
/
bge-large-en-v1.5-brahmaputra-iter-9-1-epoch

Text Classification
setfit
Safetensors
sentence-transformers
bert
generated_from_setfit_trainer
Eval Results
Model card Files Community

SetFit with BAAI/bge-large-en-v1.5

This is a SetFit model that can be used for Text Classification. This SetFit model uses BAAI/bge-large-en-v1.5 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
Generalreply
  • 'How was your day today?'
  • 'Oh, I have a lot of hobbies actually! But if I had to pick one, I would say that my favorite is probably reading. I love getting lost in a good book and discovering new worlds and characters. How about you?'
  • 'Honestly, I hope to achieve a lot in the next 5 years. I want to continue growing in my career and learn new skills. I also aspire to travel more and experience different cultures. Overall, my goal is to be happy and fulfilled in both my personal and professional life. How about you? What are your hopes for the next 5 years?'
Lookup_1
  • 'i want to get trend analysis and group by product'
  • 'Show me data_asset_001_pcc details.'
  • 'Analyze Product-wise EBIT Margin Trend.'
Tablejoin
  • 'Join data_asset_001_kpm with data_asset_kpi_is.'
  • 'Can I merge cash flow and key performance metrics tables?'
  • 'Join product category comparison and trend analysis tables.'
Rejection
  • "I'm not interested in filtering this collection."
  • "I don't want to create any new data outputs."
  • "I don't want to perform any filtering."
Aggregation
  • 'Can I have avg Cost_Broadband?'
  • 'Please show min % YoY Change.'
  • 'Get me avg Earning_per_Cost.'
Viewtables
  • 'What tables are included in the starhub_data_asset database that relate to customer complaints?'
  • 'I need to see a list of tables that contain information about network outages.'
  • 'What are the available tables in the starhub_data_asset database that are relevant to financial reporting?'
Lookup
  • 'Filter by orders placed by customer ID 102 and get me the order dates.'
  • 'Show me the orders placed on January 1st, 2024.'
  • "Get me the phone number of the customer with the first name 'Alice'."

Evaluation

Metrics

Label Accuracy
all 0.5726

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("nazhan/bge-large-en-v1.5-brahmaputra-iter-9-1-epoch")
# Run inference
preds = model("Get me avg Intangible Assets.")

Training Details

Training Set Metrics

Training set Min Median Max
Word count 2 8.7792 62
Label Training Sample Count
Tablejoin 126
Rejection 72
Aggregation 221
Lookup 62
Generalreply 60
Viewtables 73
Lookup_1 224

Training Hyperparameters

  • batch_size: (16, 16)
  • num_epochs: (1, 1)
  • max_steps: -1
  • sampling_strategy: oversampling
  • 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
  • seed: 42
  • eval_max_steps: -1
  • load_best_model_at_end: True

Training Results

Epoch Step Training Loss Validation Loss
0.0000 1 0.2059 -
0.0014 50 0.1956 -
0.0028 100 0.207 -
0.0042 150 0.1783 -
0.0056 200 0.1517 -
0.0070 250 0.1795 -
0.0084 300 0.1227 -
0.0098 350 0.063 -
0.0112 400 0.0451 -
0.0126 450 0.0408 -
0.0140 500 0.0576 -
0.0155 550 0.0178 -
0.0169 600 0.0244 -
0.0183 650 0.0072 -
0.0197 700 0.0223 -
0.0211 750 0.0046 -
0.0225 800 0.003 -
0.0239 850 0.004 -
0.0253 900 0.0042 -
0.0267 950 0.0047 -
0.0281 1000 0.0045 -
0.0295 1050 0.0032 -
0.0309 1100 0.0021 -
0.0323 1150 0.0028 -
0.0337 1200 0.0022 -
0.0351 1250 0.0024 -
0.0365 1300 0.0019 -
0.0379 1350 0.002 -
0.0393 1400 0.0015 -
0.0407 1450 0.0016 -
0.0421 1500 0.0014 -
0.0436 1550 0.0013 -
0.0450 1600 0.0016 -
0.0464 1650 0.0011 -
0.0478 1700 0.0012 -
0.0492 1750 0.0011 -
0.0506 1800 0.0015 -
0.0520 1850 0.0016 -
0.0534 1900 0.0012 -
0.0548 1950 0.0008 -
0.0562 2000 0.0011 -
0.0576 2050 0.001 -
0.0590 2100 0.001 -
0.0604 2150 0.0008 -
0.0618 2200 0.0009 -
0.0632 2250 0.0007 -
0.0646 2300 0.0008 -
0.0660 2350 0.0006 -
0.0674 2400 0.0007 -
0.0688 2450 0.0008 -
0.0702 2500 0.0006 -
0.0717 2550 0.0007 -
0.0731 2600 0.0006 -
0.0745 2650 0.0007 -
0.0759 2700 0.0005 -
0.0773 2750 0.0006 -
0.0787 2800 0.0007 -
0.0801 2850 0.0007 -
0.0815 2900 0.0005 -
0.0829 2950 0.0008 -
0.0843 3000 0.0005 -
0.0857 3050 0.0007 -
0.0871 3100 0.0006 -
0.0885 3150 0.0005 -
0.0899 3200 0.0007 -
0.0913 3250 0.0005 -
0.0927 3300 0.0004 -
0.0941 3350 0.0005 -
0.0955 3400 0.0003 -
0.0969 3450 0.0004 -
0.0983 3500 0.0004 -
0.0998 3550 0.0004 -
0.1012 3600 0.0004 -
0.1026 3650 0.0004 -
0.1040 3700 0.0004 -
0.1054 3750 0.0004 -
0.1068 3800 0.0003 -
0.1082 3850 0.0003 -
0.1096 3900 0.0005 -
0.1110 3950 0.0005 -
0.1124 4000 0.0005 -
0.1138 4050 0.0003 -
0.1152 4100 0.0006 -
0.1166 4150 0.0004 -
0.1180 4200 0.0003 -
0.1194 4250 0.0004 -
0.1208 4300 0.0003 -
0.1222 4350 0.0004 -
0.1236 4400 0.0003 -
0.1250 4450 0.0003 -
0.1264 4500 0.0004 -
0.1279 4550 0.0003 -
0.1293 4600 0.0005 -
0.1307 4650 0.0004 -
0.1321 4700 0.0003 -
0.1335 4750 0.0004 -
0.1349 4800 0.0003 -
0.1363 4850 0.0003 -
0.1377 4900 0.0003 -
0.1391 4950 0.0003 -
0.1405 5000 0.0003 -
0.1419 5050 0.0003 -
0.1433 5100 0.0004 -
0.1447 5150 0.0003 -
0.1461 5200 0.0004 -
0.1475 5250 0.0004 -
0.1489 5300 0.0003 -
0.1503 5350 0.0003 -
0.1517 5400 0.0003 -
0.1531 5450 0.0003 -
0.1545 5500 0.0002 -
0.1560 5550 0.0003 -
0.1574 5600 0.0003 -
0.1588 5650 0.0003 -
0.1602 5700 0.0002 -
0.1616 5750 0.0002 -
0.1630 5800 0.0003 -
0.1644 5850 0.0002 -
0.1658 5900 0.0003 -
0.1672 5950 0.0002 -
0.1686 6000 0.0002 -
0.1700 6050 0.0002 -
0.1714 6100 0.0002 -
0.1728 6150 0.0003 -
0.1742 6200 0.0003 -
0.1756 6250 0.0003 -
0.1770 6300 0.0003 -
0.1784 6350 0.0002 -
0.1798 6400 0.0003 -
0.1812 6450 0.0002 -
0.1826 6500 0.0003 -
0.1841 6550 0.0002 -
0.1855 6600 0.0002 -
0.1869 6650 0.0002 -
0.1883 6700 0.0002 -
0.1897 6750 0.0003 -
0.1911 6800 0.0003 -
0.1925 6850 0.0002 -
0.1939 6900 0.0002 -
0.1953 6950 0.0002 -
0.1967 7000 0.0002 -
0.1981 7050 0.0001 -
0.1995 7100 0.0002 -
0.2009 7150 0.0002 -
0.2023 7200 0.0002 -
0.2037 7250 0.0002 -
0.2051 7300 0.0002 -
0.2065 7350 0.0001 -
0.2079 7400 0.0002 -
0.2093 7450 0.0024 -
0.2107 7500 0.0718 -
0.2122 7550 0.1 -
0.2136 7600 0.1876 -
0.2150 7650 0.1006 -
0.2164 7700 0.163 -
0.2178 7750 0.1008 -
0.2192 7800 0.1073 -
0.2206 7850 0.2059 -
0.2220 7900 0.112 -
0.2234 7950 0.1103 -
0.2248 8000 0.1921 -
0.2262 8050 0.0641 -
0.2276 8100 0.0992 -
0.2290 8150 0.2486 -
0.2304 8200 0.1716 -
0.2318 8250 0.142 -
0.2332 8300 0.1431 -
0.2346 8350 0.1774 -
0.2360 8400 0.1537 -
0.2374 8450 0.1902 -
0.2388 8500 0.1015 -
0.2402 8550 0.1401 -
0.2417 8600 0.2599 -
0.2431 8650 0.261 -
0.2445 8700 0.1861 -
0.2459 8750 0.1743 -
0.2473 8800 0.1705 -
0.2487 8850 0.1752 -
0.2501 8900 0.0914 -
0.2515 8950 0.1651 -
0.2529 9000 0.1165 -
0.2543 9050 0.2675 -
0.2557 9100 0.0953 -
0.2571 9150 0.0713 -
0.2585 9200 0.1782 -
0.2599 9250 0.1995 -
0.2613 9300 0.2393 -
0.2627 9350 0.1734 -
0.2641 9400 0.2222 -
0.2655 9450 0.3005 -
0.2669 9500 0.2252 -
0.2683 9550 0.2498 -
0.2698 9600 0.3293 -
0.2712 9650 0.2422 -
0.2726 9700 0.1943 -
0.2740 9750 0.2497 -
0.2754 9800 0.2538 -
0.2768 9850 0.2114 -
0.2782 9900 0.1719 -
0.2796 9950 0.2453 -
0.2810 10000 0.2571 -
0.2824 10050 0.2267 -
0.2838 10100 0.2274 -
0.2852 10150 0.2441 -
0.2866 10200 0.2536 -
0.2880 10250 0.236 -
0.2894 10300 0.204 -
0.2908 10350 0.2636 -
0.2922 10400 0.2562 -
0.2936 10450 0.2437 -
0.2950 10500 0.2395 -
0.2964 10550 0.2616 -
0.2979 10600 0.272 -
0.2993 10650 0.2637 -
0.3007 10700 0.2503 -
0.3021 10750 0.2401 -
0.3035 10800 0.2485 -
0.3049 10850 0.2521 -
0.3063 10900 0.256 -
0.3077 10950 0.2363 -
0.3091 11000 0.2482 -
0.3105 11050 0.2533 -
0.3119 11100 0.2598 -
0.3133 11150 0.2572 -
0.3147 11200 0.2631 -
0.3161 11250 0.2399 -
0.3175 11300 0.2509 -
0.3189 11350 0.2447 -
0.3203 11400 0.2395 -
0.3217 11450 0.2439 -
0.3231 11500 0.2497 -
0.3245 11550 0.2377 -
0.3260 11600 0.2452 -
0.3274 11650 0.2361 -
0.3288 11700 0.2431 -
0.3302 11750 0.2462 -
0.3316 11800 0.2438 -
0.3330 11850 0.2498 -
0.3344 11900 0.262 -
0.3358 11950 0.2451 -
0.3372 12000 0.251 -
0.3386 12050 0.2605 -
0.3400 12100 0.2477 -
0.3414 12150 0.2417 -
0.3428 12200 0.2566 -
0.3442 12250 0.2373 -
0.3456 12300 0.2444 -
0.3470 12350 0.2589 -
0.3484 12400 0.2491 -
0.3498 12450 0.2438 -
0.3512 12500 0.2519 -
0.3526 12550 0.2406 -
0.3541 12600 0.2472 -
0.3555 12650 0.2447 -
0.3569 12700 0.2677 -
0.3583 12750 0.2486 -
0.3597 12800 0.2585 -
0.3611 12850 0.2539 -
0.3625 12900 0.2556 -
0.3639 12950 0.2653 -
0.3653 13000 0.2583 -
0.3667 13050 0.2308 -
0.3681 13100 0.2586 -
0.3695 13150 0.2384 -
0.3709 13200 0.2645 -
0.3723 13250 0.2394 -
0.3737 13300 0.2575 -
0.3751 13350 0.2418 -
0.3765 13400 0.2414 -
0.3779 13450 0.2516 -
0.3793 13500 0.2571 -
0.3807 13550 0.2352 -
0.3822 13600 0.2584 -
0.3836 13650 0.2561 -
0.3850 13700 0.2672 -
0.3864 13750 0.2574 -
0.3878 13800 0.2398 -
0.3892 13850 0.2359 -
0.3906 13900 0.2397 -
0.3920 13950 0.2582 -
0.3934 14000 0.2468 -
0.3948 14050 0.2702 -
0.3962 14100 0.2547 -
0.3976 14150 0.2382 -
0.3990 14200 0.255 -
0.4004 14250 0.2382 -
0.4018 14300 0.2516 -
0.4032 14350 0.236 -
0.4046 14400 0.2499 -
0.4060 14450 0.2606 -
0.4074 14500 0.2514 -
0.4088 14550 0.2442 -
0.4103 14600 0.2516 -
0.4117 14650 0.2439 -
0.4131 14700 0.2547 -
0.4145 14750 0.2522 -
0.4159 14800 0.2421 -
0.4173 14850 0.2461 -
0.4187 14900 0.2663 -
0.4201 14950 0.259 -
0.4215 15000 0.2526 -
0.4229 15050 0.2527 -
0.4243 15100 0.2547 -
0.4257 15150 0.2696 -
0.4271 15200 0.2399 -
0.4285 15250 0.2557 -
0.4299 15300 0.2581 -
0.4313 15350 0.2402 -
0.4327 15400 0.2658 -
0.4341 15450 0.2491 -
0.4355 15500 0.2434 -
0.4369 15550 0.2511 -
0.4384 15600 0.2448 -
0.4398 15650 0.262 -
0.4412 15700 0.2549 -
0.4426 15750 0.2546 -
0.4440 15800 0.2444 -
0.4454 15850 0.2551 -
0.4468 15900 0.247 -
0.4482 15950 0.253 -
0.4496 16000 0.2615 -
0.4510 16050 0.2514 -
0.4524 16100 0.2587 -
0.4538 16150 0.2591 -
0.4552 16200 0.249 -
0.4566 16250 0.2459 -
0.4580 16300 0.2582 -
0.4594 16350 0.243 -
0.4608 16400 0.2493 -
0.4622 16450 0.2306 -
0.4636 16500 0.2561 -
0.4650 16550 0.2363 -
0.4664 16600 0.2412 -
0.4679 16650 0.2454 -
0.4693 16700 0.2575 -
0.4707 16750 0.2369 -
0.4721 16800 0.245 -
0.4735 16850 0.2591 -
0.4749 16900 0.2582 -
0.4763 16950 0.2629 -
0.4777 17000 0.2393 -
0.4791 17050 0.2563 -
0.4805 17100 0.2511 -
0.4819 17150 0.2538 -
0.4833 17200 0.2464 -
0.4847 17250 0.2511 -
0.4861 17300 0.244 -
0.4875 17350 0.2688 -
0.4889 17400 0.2729 -
0.4903 17450 0.2523 -
0.4917 17500 0.2507 -
0.4931 17550 0.2527 -
0.4945 17600 0.2478 -
0.4960 17650 0.26 -
0.4974 17700 0.2526 -
0.4988 17750 0.2549 -
0.5002 17800 0.2496 -
0.5016 17850 0.2537 -
0.5030 17900 0.2644 -
0.5044 17950 0.2633 -
0.5058 18000 0.2515 -
0.5072 18050 0.2551 -
0.5086 18100 0.2427 -
0.5100 18150 0.2615 -
0.5114 18200 0.2455 -
0.5128 18250 0.2615 -
0.5142 18300 0.2558 -
0.5156 18350 0.2483 -
0.5170 18400 0.2618 -
0.5184 18450 0.2404 -
0.5198 18500 0.2562 -
0.5212 18550 0.259 -
0.5226 18600 0.246 -
0.5241 18650 0.2529 -
0.5255 18700 0.2526 -
0.5269 18750 0.2381 -
0.5283 18800 0.2648 -
0.5297 18850 0.2628 -
0.5311 18900 0.2528 -
0.5325 18950 0.2447 -
0.5339 19000 0.2467 -
0.5353 19050 0.2487 -
0.5367 19100 0.2494 -
0.5381 19150 0.2441 -
0.5395 19200 0.2507 -
0.5409 19250 0.2494 -
0.5423 19300 0.2501 -
0.5437 19350 0.2586 -
0.5451 19400 0.2677 -
0.5465 19450 0.2558 -
0.5479 19500 0.2444 -
0.5493 19550 0.251 -
0.5507 19600 0.2545 -
0.5522 19650 0.2464 -
0.5536 19700 0.2565 -
0.5550 19750 0.2674 -
0.5564 19800 0.2483 -
0.5578 19850 0.241 -
0.5592 19900 0.2504 -
0.5606 19950 0.2655 -
0.5620 20000 0.2484 -
0.5634 20050 0.254 -
0.5648 20100 0.2482 -
0.5662 20150 0.2644 -
0.5676 20200 0.2694 -
0.5690 20250 0.258 -
0.5704 20300 0.2587 -
0.5718 20350 0.2571 -
0.5732 20400 0.2464 -
0.5746 20450 0.2531 -
0.5760 20500 0.2504 -
0.5774 20550 0.2551 -
0.5788 20600 0.253 -
0.5803 20650 0.2374 -
0.5817 20700 0.2405 -
0.5831 20750 0.2435 -
0.5845 20800 0.2569 -
0.5859 20850 0.2533 -
0.5873 20900 0.2508 -
0.5887 20950 0.2508 -
0.5901 21000 0.2531 -
0.5915 21050 0.2381 -
0.5929 21100 0.2009 -
0.5943 21150 0.0899 -
0.5957 21200 0.3046 -
0.5971 21250 0.2006 -
0.5985 21300 0.2289 -
0.5999 21350 0.1581 -
0.6013 21400 0.1769 -
0.6027 21450 0.2377 -
0.6041 21500 0.1988 -
0.6055 21550 0.2543 -
0.6069 21600 0.2517 -
0.6084 21650 0.2191 -
0.6098 21700 0.2803 -
0.6112 21750 0.2984 -
0.6126 21800 0.1915 -
0.6140 21850 0.189 -
0.6154 21900 0.1302 -
0.6168 21950 0.203 -
0.6182 22000 0.2038 -
0.6196 22050 0.134 -
0.6210 22100 0.1904 -
0.6224 22150 0.1477 -
0.6238 22200 0.1338 -
0.6252 22250 0.0709 -
0.6266 22300 0.0902 -
0.6280 22350 0.2025 -
0.6294 22400 0.0991 -
0.6308 22450 0.1321 -
0.6322 22500 0.1356 -
0.6336 22550 0.1682 -
0.6350 22600 0.2064 -
0.6365 22650 0.2 -
0.6379 22700 0.2105 -
0.6393 22750 0.2074 -
0.6407 22800 0.1901 -
0.6421 22850 0.1914 -
0.6435 22900 0.1831 -
0.6449 22950 0.1423 -
0.6463 23000 0.2502 -
0.6477 23050 0.1655 -
0.6491 23100 0.1585 -
0.6505 23150 0.2122 -
0.6519 23200 0.217 -
0.6533 23250 0.1704 -
0.6547 23300 0.189 -
0.6561 23350 0.1333 -
0.6575 23400 0.1863 -
0.6589 23450 0.2089 -
0.6603 23500 0.1261 -
0.6617 23550 0.1655 -
0.6631 23600 0.1721 -
0.6645 23650 0.083 -
0.6660 23700 0.1166 -
0.6674 23750 0.146 -
0.6688 23800 0.0423 -
0.6702 23850 0.1781 -
0.6716 23900 0.121 -
0.6730 23950 0.1624 -
0.6744 24000 0.1483 -
0.6758 24050 0.1479 -
0.6772 24100 0.2285 -
0.6786 24150 0.2084 -
0.6800 24200 0.12 -
0.6814 24250 0.115 -
0.6828 24300 0.1331 -
0.6842 24350 0.0971 -
0.6856 24400 0.0846 -
0.6870 24450 0.2254 -
0.6884 24500 0.1348 -
0.6898 24550 0.0633 -
0.6912 24600 0.1207 -
0.6926 24650 0.2109 -
0.6941 24700 0.0768 -
0.6955 24750 0.108 -
0.6969 24800 0.0665 -
0.6983 24850 0.0601 -
0.6997 24900 0.1922 -
0.7011 24950 0.1517 -
0.7025 25000 0.1049 -
0.7039 25050 0.1122 -
0.7053 25100 0.0973 -
0.7067 25150 0.1547 -
0.7081 25200 0.115 -
0.7095 25250 0.1881 -
0.7109 25300 0.2144 -
0.7123 25350 0.0567 -
0.7137 25400 0.0917 -
0.7151 25450 0.1404 -
0.7165 25500 0.019 -
0.7179 25550 0.1382 -
0.7193 25600 0.0727 -
0.7207 25650 0.1125 -
0.7222 25700 0.1133 -
0.7236 25750 0.0987 -
0.7250 25800 0.1915 -
0.7264 25850 0.09 -
0.7278 25900 0.1462 -
0.7292 25950 0.0881 -
0.7306 26000 0.1026 -
0.7320 26050 0.1079 -
0.7334 26100 0.1639 -
0.7348 26150 0.1229 -
0.7362 26200 0.3261 -
0.7376 26250 0.1426 -
0.7390 26300 0.0773 -
0.7404 26350 0.1607 -
0.7418 26400 0.1354 -
0.7432 26450 0.1512 -
0.7446 26500 0.1875 -
0.7460 26550 0.1403 -
0.7474 26600 0.1287 -
0.7488 26650 0.1892 -
0.7503 26700 0.166 -
0.7517 26750 0.2385 -
0.7531 26800 0.1445 -
0.7545 26850 0.0969 -
0.7559 26900 0.0948 -
0.7573 26950 0.0589 -
0.7587 27000 0.2326 -
0.7601 27050 0.1438 -
0.7615 27100 0.1032 -
0.7629 27150 0.0784 -
0.7643 27200 0.1478 -
0.7657 27250 0.1872 -
0.7671 27300 0.0672 -
0.7685 27350 0.0725 -
0.7699 27400 0.0771 -
0.7713 27450 0.2575 -
0.7727 27500 0.133 -
0.7741 27550 0.1222 -
0.7755 27600 0.1207 -
0.7769 27650 0.0973 -
0.7784 27700 0.2186 -
0.7798 27750 0.1648 -
0.7812 27800 0.1128 -
0.7826 27850 0.1626 -
0.7840 27900 0.1768 -
0.7854 27950 0.1806 -
0.7868 28000 0.1197 -
0.7882 28050 0.0472 -
0.7896 28100 0.1463 -
0.7910 28150 0.1707 -
0.7924 28200 0.0924 -
0.7938 28250 0.1708 -
0.7952 28300 0.1101 -
0.7966 28350 0.0867 -
0.7980 28400 0.1606 -
0.7994 28450 0.2422 -
0.8008 28500 0.1289 -
0.8022 28550 0.0513 -
0.8036 28600 0.1468 -
0.8050 28650 0.1742 -
0.8065 28700 0.0813 -
0.8079 28750 0.0916 -
0.8093 28800 0.0826 -
0.8107 28850 0.1457 -
0.8121 28900 0.0952 -
0.8135 28950 0.1376 -
0.8149 29000 0.06 -
0.8163 29050 0.1221 -
0.8177 29100 0.0713 -
0.8191 29150 0.1219 -
0.8205 29200 0.1051 -
0.8219 29250 0.1503 -
0.8233 29300 0.1128 -
0.8247 29350 0.0946 -
0.8261 29400 0.2115 -
0.8275 29450 0.1058 -
0.8289 29500 0.1085 -
0.8303 29550 0.1632 -
0.8317 29600 0.1022 -
0.8331 29650 0.136 -
0.8346 29700 0.1231 -
0.8360 29750 0.0929 -
0.8374 29800 0.1299 -
0.8388 29850 0.0693 -
0.8402 29900 0.0738 -
0.8416 29950 0.0826 -
0.8430 30000 0.1831 -
0.8444 30050 0.0962 -
0.8458 30100 0.0869 -
0.8472 30150 0.1459 -
0.8486 30200 0.1468 -
0.8500 30250 0.2132 -
0.8514 30300 0.1472 -
0.8528 30350 0.1294 -
0.8542 30400 0.0822 -
0.8556 30450 0.144 -
0.8570 30500 0.1216 -
0.8584 30550 0.1381 -
0.8598 30600 0.1612 -
0.8612 30650 0.1665 -
0.8627 30700 0.2035 -
0.8641 30750 0.136 -
0.8655 30800 0.1685 -
0.8669 30850 0.1421 -
0.8683 30900 0.1169 -
0.8697 30950 0.1799 -
0.8711 31000 0.2185 -
0.8725 31050 0.1321 -
0.8739 31100 0.145 -
0.8753 31150 0.1848 -
0.8767 31200 0.2173 -
0.8781 31250 0.2036 -
0.8795 31300 0.2056 -
0.8809 31350 0.312 -
0.8823 31400 0.2119 -
0.8837 31450 0.1875 -
0.8851 31500 0.2216 -
0.8865 31550 0.2267 -
0.8879 31600 0.2709 -
0.8893 31650 0.1868 -
0.8907 31700 0.1752 -
0.8922 31750 0.2468 -
0.8936 31800 0.1632 -
0.8950 31850 0.2483 -
0.8964 31900 0.1597 -
0.8978 31950 0.1587 -
0.8992 32000 0.0897 -
0.9006 32050 0.0764 -
0.9020 32100 0.1798 -
0.9034 32150 0.1254 -
0.9048 32200 0.1905 -
0.9062 32250 0.0714 -
0.9076 32300 0.1377 -
0.9090 32350 0.0192 -
0.9104 32400 0.1208 -
0.9118 32450 0.239 -
0.9132 32500 0.0965 -
0.9146 32550 0.1189 -
0.9160 32600 0.0856 -
0.9174 32650 0.1041 -
0.9188 32700 0.1107 -
0.9203 32750 0.1499 -
0.9217 32800 0.0874 -
0.9231 32850 0.1255 -
0.9245 32900 0.1099 -
0.9259 32950 0.1806 -
0.9273 33000 0.0544 -
0.9287 33050 0.0504 -
0.9301 33100 0.2441 -
0.9315 33150 0.0266 -
0.9329 33200 0.0985 -
0.9343 33250 0.0923 -
0.9357 33300 0.1054 -
0.9371 33350 0.0625 -
0.9385 33400 0.0882 -
0.9399 33450 0.102 -
0.9413 33500 0.108 -
0.9427 33550 0.135 -
0.9441 33600 0.1016 -
0.9455 33650 0.2008 -
0.9469 33700 0.0591 -
0.9484 33750 0.1922 -
0.9498 33800 0.1045 -
0.9512 33850 0.102 -
0.9526 33900 0.0634 -
0.9540 33950 0.0668 -
0.9554 34000 0.1339 -
0.9568 34050 0.0599 -
0.9582 34100 0.0623 -
0.9596 34150 0.1133 -
0.9610 34200 0.1218 -
0.9624 34250 0.0618 -
0.9638 34300 0.1062 -
0.9652 34350 0.0909 -
0.9666 34400 0.0885 -
0.9680 34450 0.1461 -
0.9694 34500 0.0254 -
0.9708 34550 0.0697 -
0.9722 34600 0.016 -
0.9736 34650 0.1524 -
0.9750 34700 0.1468 -
0.9765 34750 0.1497 -
0.9779 34800 0.0785 -
0.9793 34850 0.0645 -
0.9807 34900 0.1357 -
0.9821 34950 0.1469 -
0.9835 35000 0.2356 -
0.9849 35050 0.018 -
0.9863 35100 0.1534 -
0.9877 35150 0.14 -
0.9891 35200 0.1001 -
0.9905 35250 0.0614 -
0.9919 35300 0.1407 -
0.9933 35350 0.1104 -
0.9947 35400 0.1477 -
0.9961 35450 0.1279 -
0.9975 35500 0.0957 -
0.9989 35550 0.0579 -
1.0 35588 - 0.1207
  • The bold row denotes the saved checkpoint.

Framework Versions

  • Python: 3.11.9
  • SetFit: 1.1.0.dev0
  • Sentence Transformers: 3.0.1
  • Transformers: 4.44.2
  • PyTorch: 2.4.0+cu121
  • Datasets: 2.21.0
  • Tokenizers: 0.19.1

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
20
Safetensors
Model size
335M 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 nazhan/bge-large-en-v1.5-brahmaputra-iter-9-1-epoch

Base model

BAAI/bge-large-en-v1.5
Finetuned
(24)
this model

Evaluation results

View on Papers With Code