RoBERTaと比較してクラスごとのサンプル数が約64件以下であれば、SetFitのほうが精度高くfinetuningできる。

ni66ling のブックマーク 2024/02/23 14:49

<blockquote class="hatena-bookmark-comment"><a class="comment-info" href="https://b.hatena.ne.jp/entry/4749694579554138656/comment/ni66ling" data-user-id="ni66ling" data-entry-url="https://b.hatena.ne.jp/entry/s/arxiv.org/pdf/2209.11055.pdf" data-original-href="https://arxiv.org/pdf/2209.11055.pdf" data-entry-favicon="https://cdn-ak2.favicon.st-hatena.com/64?url=https%3A%2F%2Farxiv.org%2Fpdf%2F2209.11055.pdf" data-user-icon="/users/ni66ling/profile.png">https://arxiv.org/pdf/2209.11055.pdf</a><ul class="comment-tag" style="list-style: none; margin: 0px;"><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/SetFit">SetFit</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/paper">paper</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/pdf">pdf</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/2022">2022</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/%22few-shot%20learning%22">few-shot learning</a>]</li></ul><br><p style="clear: left"> RoBERTaと比較してクラスごとのサンプル数が約64件以下であれば、SetFitのほうが精度高くfinetuningできる。</p><a class="datetime" href="https://b.hatena.ne.jp/ni66ling/20240223#bookmark-4749694579554138656"><span class="datetime-body">2024/02/23 14:49</span></a></blockquote><script src="https://b.st-hatena.com/js/comment-widget.js" charset="utf-8" async></script>

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