SetFit with sentence-transformers/distiluse-base-multilingual-cased-v1
This is a SetFit model that can be used for Text Classification. This SetFit model uses sentence-transformers/distiluse-base-multilingual-cased-v1 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 |
| 0 |
- 'È stato neutralizzato da un poliziotto in borghese e agli agenti ha subito urlato il suo odio per gli stranieri, ma si sta valutando anche se sia affetto da problemi mentali.'
- 'Tenore di vita elevato rispetto ai compensi dichiarati: è il caso di 1.731 segnalazioni su persone con beni di lusso ma stipendi nella norma, o con magre buste paga a fronte di maxi mutui.'
- '«Se avessimo paura di perdere non ci presenteremmo alle elezioni.'
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| 1 |
- 'Poi, gli uomini della Digos di Milano all’alba del primo di luglio le avevano tirato giù la porta di casa a Inzago, e se l’erano portata via insieme al marito Sergio [Sergio Sergio] e a Marianna [Marianna Sergio].'
- "Laureata in storia greca [Daniela Bellingeri], è approdata al giornale nel 1989, diventando subito l'interlocutore cui affidarsi, anche, in certi casi, aggrapparsi, quando arrivavano richieste di pezzi impossibili a ore impossibili."
- 'I promotori sono tredici organizzazioni di varie nazioni che si sono già riunite a Roma durante il sinodo del 2014 e danno vita al "Global Network of Rainbow Catholic", una rete internazionale di gay, lesbiche e trans cattolici.'
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Evaluation
Metrics
| Label |
Accuracy |
| all |
0.5754 |
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("fede-m/FGSDI_final_setfit_fold_0")
preds = model("\"C'è stato un momento molto difficile.")
Training Details
Training Set Metrics
| Training set |
Min |
Median |
Max |
| Word count |
4 |
39.3862 |
139 |
| Label |
Training Sample Count |
| 0 |
45 |
| 1 |
245 |
Training Hyperparameters
- batch_size: (16, 16)
- num_epochs: (1, 1)
- max_steps: -1
- sampling_strategy: oversampling
- num_iterations: 10
- 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
- l2_weight: 0.01
- seed: 42
- eval_max_steps: -1
- load_best_model_at_end: False
Training Results
| Epoch |
Step |
Training Loss |
Validation Loss |
| 0.0028 |
1 |
0.5452 |
- |
| 0.1377 |
50 |
0.2129 |
- |
| 0.2755 |
100 |
0.0364 |
- |
| 0.4132 |
150 |
0.0077 |
- |
| 0.5510 |
200 |
0.0017 |
- |
| 0.6887 |
250 |
0.0015 |
- |
| 0.8264 |
300 |
0.001 |
- |
| 0.9642 |
350 |
0.0009 |
- |
Framework Versions
- Python: 3.12.12
- SetFit: 1.1.3
- Sentence Transformers: 5.1.2
- Transformers: 4.57.1
- PyTorch: 2.8.0+cu126
- Datasets: 4.0.0
- Tokenizers: 0.22.1
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}
}