SetFit with h4g3n/multilingual-MiniLM-L12-de-en-es-fr-it-nl-pl-pt
This is a SetFit model that can be used for Text Classification. This SetFit model uses h4g3n/multilingual-MiniLM-L12-de-en-es-fr-it-nl-pl-pt 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:
- 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 Sources
Model Labels
Label |
Examples |
social_media |
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jobs |
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esg |
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other |
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people |
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products |
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services |
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self_description |
- 'Unternehmens." „BORAL GmbH kann von uns als einer der bevorzugten Partner in unserem Geschäftsbereich empfohlen werden. Mit mehr als 50 Jahren Erfahrung mit Produkten aus Borosilikat-Glas für Industrie-, Labor- und Haushaltswaren-Anwendungen ist BORAL GmbH ein äußerst geschätzter Partner in der Zusammenarbeit. Bemerkenswert ist das internationale Netzwerk innerhalb der genannten, aber auch anderer Branchen. BORAL GmbH ist immer offen für neue Erfahrungen, Geschäftsideen und Produkte und versteht sich im besten Sinne als Unternehmer. Geschäftsentwicklung, Produktentwicklung und Vertriebskonzept kombiniert mit den persönlichen Fähigkeiten aller BORAL Mitarbeiter'
- " 'track record of success, and industry analyst support to prove it. Seamless and flexible A single, scalable platform connects data across domains, enabling game-changing insights that fuel profitability and growth. Independent Our foundational ownership means we don’t answer to anyone except to do what is best for our customers as they evolve and grow. ## A continuous history of innovation. From the very beginning, Stibo Systems had a vision that’s led to a stream of innovation. But if there’s one thing we’ve learned helping companies around the world achieve value from their information,',"
- 'sich jeder besonders fühlt. Und glücklich ist. Danke für 150 Jahre WIR GEFÜHL! Menschen sind der Kern unseres Geschäftsmodells. So war es vor 150 Jahren, als Gustav seine Chance nutzte und sich mit einem kleinen Laden im mecklenburgischen Klütz selbstständig machte. Und so ist es auch heute, wo wir als starkes Team die Herausforderungen der heutigen Zeit meistern und uns auf Morgen freuen. Wir sind stolz, ein Teil der großen Community zu sein. Wir hoffen, Euch hat das Buch zum durchblättern gefallen. Keine Chronik im klassischen Sinne. Nicht immer chronologisch'
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primary_contact |
- '.html "Impressum") Ostseeklinik Königshörn Fachklinik für Mutter/Vater und Kind Am Königshörn 18551 Glowe/Rügen Rezeption: 03 83 02 / 7 30 Patientenverwaltung: 03 83 02 / 7 33 03 Fax: 03 83 02 / 73 44 E-Mail: info@ostseeklinik.de angeboten wird. ## Kontakt BVS Hessen/Rheinland-Pfalz/Saar GmbH & Co. KG Hintere Bleiche 38 55116 Mainz Telefon [+49 (0)6131 906200 – 0](tel:+49 6131 906200 - 0) Telefax +49 6131 906200 – 62 E-Mail info@bvs-hrs.de Internet [www.bvs-hrs.de](https'
- '0 60 63 / 55 52 haas-kumpf@t-online.de 24h Notfalldienst für Heizung und Sanitär Informationen und Rufnummer Öffnungszeiten montags bis freitags 07.30 - 18.00 Uhr samstags 07.30 - 13.00 Uhr \- Haas & Kumpf GmbH Alexanderstr. 6 64732 Bad König [Auf Google Maps zeigen](http://maps.google.com/maps?daddr=Alexanderstr.+6'
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imprint_legal |
- '! hanseatic stock publishing UG (haftungsbeschränkt) - Schönböckener Str. 28D - 23556 Lübeck - Germany 1. Über uns 2. Impressum 3. Disclaimer / AGB 4. [Informationsvertragsbedingungen](https://www.miningscout'
- 'Brüngger, Sabine Kohleisen, Markus Schäfer, Britta Seeger, Hubertus Troska, Harald Wilhelm Handelsregister beim Amtsgericht Stuttgart, Nr. HRB 762873Umsatzsteueridentifikationsnummer: DE 32 12 81 763 Versicherungsvermittlerregister (www.vermittlerregister.info): Register-Nr. D-N5VM-4IM0N-23 Erlaubnisbefreiung nach § 34d Abs. 3 GewO, Aufsichtsbehörde: IHK Stuttgart, Jäger'
- 'Handelsregister: Amtsgericht Nürnberg HRB 16 058 Gerichtsstand: Nürnberg Aufsichtsbehörde: Amtsgericht Nürnberg Copyright Text und Bild 2002-2024: PB Consult Planungs- und Betriebsberatungsgesellschaft mbH Verwendung und Vervielfältigung – auch in Auszügen – nur mit ausdrücklicher Genehmigung der PB Consult Planungs- und Betriebsberatungsgesellschaft mbH. Disclaimer PB Consult GmbH Rothenburger Straße 5 90443 Nürnberg [T +49 (911) 322 39 0](tel'
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Evaluation
Metrics
Label |
Accuracy |
all |
0.9688 |
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
model = SetFitModel.from_pretrained("setfit_model_id")
preds = model("require.config({
packages: [
{
name: 'crypto-js',
location: 'path-to/bower_components/crypto-js',
main: 'index'
}
]
});
require([\"crypto-js/aes\", \"crypto-js/sha256\"], function (AES, SHA256) {
console.log(SHA256(\"Message\"));
});")
Training Details
Training Set Metrics
Training set |
Min |
Median |
Max |
Word count |
1 |
45.3667 |
104 |
Label |
Training Sample Count |
primary_contact |
19 |
imprint_legal |
14 |
numeric_facts |
12 |
products |
19 |
services |
13 |
self_description |
14 |
jobs |
19 |
people |
14 |
social_media |
25 |
esg |
16 |
other |
15 |
Training Hyperparameters
- batch_size: (16, 16)
- num_epochs: (2, 2)
- 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 |
0.0005 |
1 |
0.3575 |
- |
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- |
0.0546 |
100 |
0.038 |
- |
0.0819 |
150 |
0.0521 |
- |
0.1092 |
200 |
0.1025 |
- |
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250 |
0.0348 |
0.0474 |
0.1638 |
300 |
0.0324 |
- |
0.1910 |
350 |
0.0215 |
- |
0.2183 |
400 |
0.0157 |
- |
0.2456 |
450 |
0.0236 |
- |
0.2729 |
500 |
0.0135 |
0.0261 |
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550 |
0.0056 |
- |
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- |
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- |
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- |
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- |
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- |
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- |
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- |
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- |
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- |
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- |
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- |
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- |
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- |
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- |
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- |
1.2009 |
2200 |
0.0006 |
- |
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2250 |
0.0003 |
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0.001 |
- |
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- |
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- |
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0.0002 |
- |
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- |
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0.0001 |
- |
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2750 |
0.0002 |
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2800 |
0.0005 |
- |
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2900 |
0.0001 |
- |
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0.0002 |
- |
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0.0003 |
- |
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- |
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0.0001 |
- |
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0.0004 |
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0.0006 |
- |
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0.0002 |
- |
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0.0002 |
- |
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3450 |
0.0003 |
- |
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0.0003 |
0.0182 |
1.9378 |
3550 |
0.0003 |
- |
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0.0001 |
- |
1.9924 |
3650 |
0.0002 |
- |
- The bold row denotes the saved checkpoint.
Framework Versions
- Python: 3.10.9
- SetFit: 1.0.3
- Sentence Transformers: 2.7.0
- Transformers: 4.40.2
- PyTorch: 2.2.2
- Datasets: 2.18.0
- 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}
}