Hugging Face's logo

faodl
/
model_cca_multilabel_mpnet-65max-full-poorf1

Text Classification
setfit
Safetensors
sentence-transformers
xlm-roberta
generated_from_setfit_trainer
Model card Files
xet
Community

SetFit with sentence-transformers/paraphrase-multilingual-mpnet-base-v2

This is a SetFit model that can be used for Text Classification. This SetFit model uses sentence-transformers/paraphrase-multilingual-mpnet-base-v2 as the Sentence Transformer embedding model. A OneVsRestClassifier 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

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("faodl/model_cca_multilabel_mpnet-65max-full-poorf1")
# Run inference
preds = model("Build national capacity for rapid response to chemical spills and accidental releases.")

Training Details

Training Set Metrics

Training set Min Median Max
Word count 1 35.0978 951

Training Hyperparameters

  • batch_size: (8, 8)
  • num_epochs: (2, 2)
  • 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
0.0001 1 0.2365 -
0.0029 50 0.2043 -
0.0058 100 0.2145 -
0.0087 150 0.2015 -
0.0116 200 0.2071 -
0.0145 250 0.1914 -
0.0175 300 0.2113 -
0.0204 350 0.192 -
0.0233 400 0.1882 -
0.0262 450 0.1724 -
0.0291 500 0.1701 -
0.0320 550 0.1663 -
0.0349 600 0.1529 -
0.0378 650 0.1524 -
0.0407 700 0.1597 -
0.0436 750 0.1567 -
0.0466 800 0.1544 -
0.0495 850 0.1645 -
0.0524 900 0.1665 -
0.0553 950 0.1497 -
0.0582 1000 0.1481 -
0.0611 1050 0.1427 -
0.0640 1100 0.1384 -
0.0669 1150 0.1424 -
0.0698 1200 0.1553 -
0.0727 1250 0.1409 -
0.0756 1300 0.1339 -
0.0786 1350 0.1211 -
0.0815 1400 0.1195 -
0.0844 1450 0.121 -
0.0873 1500 0.1444 -
0.0902 1550 0.1215 -
0.0931 1600 0.1355 -
0.0960 1650 0.131 -
0.0989 1700 0.1467 -
0.1018 1750 0.133 -
0.1047 1800 0.1255 -
0.1077 1850 0.1343 -
0.1106 1900 0.1254 -
0.1135 1950 0.1345 -
0.1164 2000 0.1447 -
0.1193 2050 0.1157 -
0.1222 2100 0.1223 -
0.1251 2150 0.11 -
0.1280 2200 0.1249 -
0.1309 2250 0.1176 -
0.1338 2300 0.1142 -
0.1367 2350 0.1225 -
0.1397 2400 0.1171 -
0.1426 2450 0.1185 -
0.1455 2500 0.1107 -
0.1484 2550 0.1062 -
0.1513 2600 0.1211 -
0.1542 2650 0.1019 -
0.1571 2700 0.111 -
0.1600 2750 0.132 -
0.1629 2800 0.1211 -
0.1658 2850 0.1128 -
0.1688 2900 0.1179 -
0.1717 2950 0.1045 -
0.1746 3000 0.1278 -
0.1775 3050 0.1317 -
0.1804 3100 0.1104 -
0.1833 3150 0.1123 -
0.1862 3200 0.1053 -
0.1891 3250 0.1169 -
0.1920 3300 0.1174 -
0.1949 3350 0.1224 -
0.1978 3400 0.1144 -
0.2008 3450 0.0996 -
0.2037 3500 0.1245 -
0.2066 3550 0.1313 -
0.2095 3600 0.1045 -
0.2124 3650 0.1236 -
0.2153 3700 0.1146 -
0.2182 3750 0.1037 -
0.2211 3800 0.1091 -
0.2240 3850 0.0977 -
0.2269 3900 0.1115 -
0.2299 3950 0.1108 -
0.2328 4000 0.1195 -
0.2357 4050 0.1078 -
0.2386 4100 0.1292 -
0.2415 4150 0.0997 -
0.2444 4200 0.0964 -
0.2473 4250 0.1019 -
0.2502 4300 0.1016 -
0.2531 4350 0.1137 -
0.2560 4400 0.0781 -
0.2589 4450 0.1085 -
0.2619 4500 0.1027 -
0.2648 4550 0.0933 -
0.2677 4600 0.1073 -
0.2706 4650 0.0965 -
0.2735 4700 0.0991 -
0.2764 4750 0.0861 -
0.2793 4800 0.1062 -
0.2822 4850 0.1019 -
0.2851 4900 0.0952 -
0.2880 4950 0.1019 -
0.2910 5000 0.0966 -
0.2939 5050 0.1027 -
0.2968 5100 0.0978 -
0.2997 5150 0.0919 -
0.3026 5200 0.0872 -
0.3055 5250 0.0957 -
0.3084 5300 0.0751 -
0.3113 5350 0.0908 -
0.3142 5400 0.0888 -
0.3171 5450 0.0882 -
0.3200 5500 0.0935 -
0.3230 5550 0.0805 -
0.3259 5600 0.0828 -
0.3288 5650 0.081 -
0.3317 5700 0.0983 -
0.3346 5750 0.0908 -
0.3375 5800 0.0839 -
0.3404 5850 0.0788 -
0.3433 5900 0.0857 -
0.3462 5950 0.0874 -
0.3491 6000 0.0922 -
0.3521 6050 0.0874 -
0.3550 6100 0.0894 -
0.3579 6150 0.0881 -
0.3608 6200 0.0818 -
0.3637 6250 0.0712 -
0.3666 6300 0.0776 -
0.3695 6350 0.0661 -
0.3724 6400 0.0802 -
0.3753 6450 0.0879 -
0.3782 6500 0.0804 -
0.3811 6550 0.0875 -
0.3841 6600 0.0965 -
0.3870 6650 0.0696 -
0.3899 6700 0.0674 -
0.3928 6750 0.0876 -
0.3957 6800 0.0811 -
0.3986 6850 0.0848 -
0.4015 6900 0.0664 -
0.4044 6950 0.0819 -
0.4073 7000 0.0636 -
0.4102 7050 0.0723 -
0.4132 7100 0.064 -
0.4161 7150 0.0758 -
0.4190 7200 0.0864 -
0.4219 7250 0.0735 -
0.4248 7300 0.0778 -
0.4277 7350 0.0867 -
0.4306 7400 0.0866 -
0.4335 7450 0.0607 -
0.4364 7500 0.0764 -
0.4393 7550 0.0845 -
0.4422 7600 0.0723 -
0.4452 7650 0.0767 -
0.4481 7700 0.074 -
0.4510 7750 0.0699 -
0.4539 7800 0.0755 -
0.4568 7850 0.0598 -
0.4597 7900 0.0733 -
0.4626 7950 0.0731 -
0.4655 8000 0.0811 -
0.4684 8050 0.0679 -
0.4713 8100 0.0708 -
0.4743 8150 0.0615 -
0.4772 8200 0.0652 -
0.4801 8250 0.0655 -
0.4830 8300 0.0642 -
0.4859 8350 0.0797 -
0.4888 8400 0.0652 -
0.4917 8450 0.0627 -
0.4946 8500 0.0468 -
0.4975 8550 0.0736 -
0.5004 8600 0.0757 -
0.5033 8650 0.0761 -
0.5063 8700 0.0666 -
0.5092 8750 0.0771 -
0.5121 8800 0.0677 -
0.5150 8850 0.0601 -
0.5179 8900 0.0638 -
0.5208 8950 0.0707 -
0.5237 9000 0.0738 -
0.5266 9050 0.0655 -
0.5295 9100 0.0596 -
0.5324 9150 0.0483 -
0.5354 9200 0.0701 -
0.5383 9250 0.0592 -
0.5412 9300 0.0617 -
0.5441 9350 0.068 -
0.5470 9400 0.0647 -
0.5499 9450 0.0719 -
0.5528 9500 0.0531 -
0.5557 9550 0.057 -
0.5586 9600 0.0608 -
0.5615 9650 0.0723 -
0.5644 9700 0.0528 -
0.5674 9750 0.0719 -
0.5703 9800 0.06 -
0.5732 9850 0.0522 -
0.5761 9900 0.0502 -
0.5790 9950 0.0506 -
0.5819 10000 0.0691 -
0.5848 10050 0.0643 -
0.5877 10100 0.0644 -
0.5906 10150 0.0594 -
0.5935 10200 0.0458 -
0.5965 10250 0.0495 -
0.5994 10300 0.0664 -
0.6023 10350 0.0735 -
0.6052 10400 0.0637 -
0.6081 10450 0.0618 -
0.6110 10500 0.0529 -
0.6139 10550 0.067 -
0.6168 10600 0.0576 -
0.6197 10650 0.0554 -
0.6226 10700 0.0599 -
0.6255 10750 0.0785 -
0.6285 10800 0.056 -
0.6314 10850 0.0711 -
0.6343 10900 0.0562 -
0.6372 10950 0.0679 -
0.6401 11000 0.0589 -
0.6430 11050 0.056 -
0.6459 11100 0.0641 -
0.6488 11150 0.0557 -
0.6517 11200 0.0561 -
0.6546 11250 0.0653 -
0.6576 11300 0.0676 -
0.6605 11350 0.0533 -
0.6634 11400 0.0591 -
0.6663 11450 0.0588 -
0.6692 11500 0.0719 -
0.6721 11550 0.0481 -
0.6750 11600 0.0542 -
0.6779 11650 0.0596 -
0.6808 11700 0.0501 -
0.6837 11750 0.0572 -
0.6866 11800 0.0514 -
0.6896 11850 0.0418 -
0.6925 11900 0.0556 -
0.6954 11950 0.0479 -
0.6983 12000 0.0398 -
0.7012 12050 0.0495 -
0.7041 12100 0.0596 -
0.7070 12150 0.0387 -
0.7099 12200 0.0682 -
0.7128 12250 0.0647 -
0.7157 12300 0.0535 -
0.7186 12350 0.0478 -
0.7216 12400 0.045 -
0.7245 12450 0.0494 -
0.7274 12500 0.0551 -
0.7303 12550 0.0497 -
0.7332 12600 0.0531 -
0.7361 12650 0.0414 -
0.7390 12700 0.0576 -
0.7419 12750 0.0565 -
0.7448 12800 0.0507 -
0.7477 12850 0.0513 -
0.7507 12900 0.0342 -
0.7536 12950 0.0512 -
0.7565 13000 0.0497 -
0.7594 13050 0.0506 -
0.7623 13100 0.0458 -
0.7652 13150 0.0424 -
0.7681 13200 0.0583 -
0.7710 13250 0.0482 -
0.7739 13300 0.0562 -
0.7768 13350 0.0522 -
0.7797 13400 0.0435 -
0.7827 13450 0.052 -
0.7856 13500 0.04 -
0.7885 13550 0.0418 -
0.7914 13600 0.0619 -
0.7943 13650 0.0407 -
0.7972 13700 0.0472 -
0.8001 13750 0.0531 -
0.8030 13800 0.0487 -
0.8059 13850 0.0497 -
0.8088 13900 0.0356 -
0.8118 13950 0.0544 -
0.8147 14000 0.0429 -
0.8176 14050 0.0406 -
0.8205 14100 0.0471 -
0.8234 14150 0.0529 -
0.8263 14200 0.0388 -
0.8292 14250 0.0372 -
0.8321 14300 0.0515 -
0.8350 14350 0.0435 -
0.8379 14400 0.0428 -
0.8408 14450 0.0437 -
0.8438 14500 0.0386 -
0.8467 14550 0.0456 -
0.8496 14600 0.0544 -
0.8525 14650 0.0604 -
0.8554 14700 0.0515 -
0.8583 14750 0.0461 -
0.8612 14800 0.04 -
0.8641 14850 0.0528 -
0.8670 14900 0.0423 -
0.8699 14950 0.053 -
0.8729 15000 0.0385 -
0.8758 15050 0.0484 -
0.8787 15100 0.044 -
0.8816 15150 0.0464 -
0.8845 15200 0.045 -
0.8874 15250 0.0488 -
0.8903 15300 0.0476 -
0.8932 15350 0.0537 -
0.8961 15400 0.0433 -
0.8990 15450 0.043 -
0.9019 15500 0.0463 -
0.9049 15550 0.0367 -
0.9078 15600 0.0418 -
0.9107 15650 0.0471 -
0.9136 15700 0.0386 -
0.9165 15750 0.0436 -
0.9194 15800 0.041 -
0.9223 15850 0.044 -
0.9252 15900 0.0396 -
0.9281 15950 0.0388 -
0.9310 16000 0.0388 -
0.9340 16050 0.0414 -
0.9369 16100 0.0416 -
0.9398 16150 0.0328 -
0.9427 16200 0.0381 -
0.9456 16250 0.0426 -
0.9485 16300 0.0374 -
0.9514 16350 0.0471 -
0.9543 16400 0.0346 -
0.9572 16450 0.0418 -
0.9601 16500 0.0397 -
0.9630 16550 0.037 -
0.9660 16600 0.0303 -
0.9689 16650 0.0535 -
0.9718 16700 0.0451 -
0.9747 16750 0.0479 -
0.9776 16800 0.0419 -
0.9805 16850 0.0468 -
0.9834 16900 0.0551 -
0.9863 16950 0.0395 -
0.9892 17000 0.0312 -
0.9921 17050 0.0423 -
0.9951 17100 0.0337 -
0.9980 17150 0.0519 -
1.0009 17200 0.0393 -
1.0038 17250 0.0328 -
1.0067 17300 0.0322 -
1.0096 17350 0.0368 -
1.0125 17400 0.0465 -
1.0154 17450 0.0372 -
1.0183 17500 0.0353 -
1.0212 17550 0.0302 -
1.0241 17600 0.025 -
1.0271 17650 0.031 -
1.0300 17700 0.0345 -
1.0329 17750 0.032 -
1.0358 17800 0.0346 -
1.0387 17850 0.0375 -
1.0416 17900 0.0438 -
1.0445 17950 0.0464 -
1.0474 18000 0.0375 -
1.0503 18050 0.0305 -
1.0532 18100 0.0381 -
1.0562 18150 0.0447 -
1.0591 18200 0.0383 -
1.0620 18250 0.0319 -
1.0649 18300 0.0429 -
1.0678 18350 0.0353 -
1.0707 18400 0.0381 -
1.0736 18450 0.0421 -
1.0765 18500 0.0409 -
1.0794 18550 0.04 -
1.0823 18600 0.027 -
1.0852 18650 0.028 -
1.0882 18700 0.0392 -
1.0911 18750 0.0326 -
1.0940 18800 0.0364 -
1.0969 18850 0.0366 -
1.0998 18900 0.0354 -
1.1027 18950 0.0397 -
1.1056 19000 0.0408 -
1.1085 19050 0.0322 -
1.1114 19100 0.0286 -
1.1143 19150 0.0386 -
1.1173 19200 0.0448 -
1.1202 19250 0.0423 -
1.1231 19300 0.041 -
1.1260 19350 0.0324 -
1.1289 19400 0.039 -
1.1318 19450 0.0365 -
1.1347 19500 0.0314 -
1.1376 19550 0.035 -
1.1405 19600 0.0362 -
1.1434 19650 0.0357 -
1.1463 19700 0.0354 -
1.1493 19750 0.0309 -
1.1522 19800 0.0389 -
1.1551 19850 0.0455 -
1.1580 19900 0.0362 -
1.1609 19950 0.0318 -
1.1638 20000 0.0372 -
1.1667 20050 0.0417 -
1.1696 20100 0.0301 -
1.1725 20150 0.0391 -
1.1754 20200 0.0286 -
1.1784 20250 0.0398 -
1.1813 20300 0.0263 -
1.1842 20350 0.038 -
1.1871 20400 0.0317 -
1.1900 20450 0.0347 -
1.1929 20500 0.0353 -
1.1958 20550 0.0421 -
1.1987 20600 0.0307 -
1.2016 20650 0.0284 -
1.2045 20700 0.0324 -
1.2074 20750 0.029 -
1.2104 20800 0.027 -
1.2133 20850 0.0284 -
1.2162 20900 0.0291 -
1.2191 20950 0.0332 -
1.2220 21000 0.0312 -
1.2249 21050 0.0442 -
1.2278 21100 0.0235 -
1.2307 21150 0.0385 -
1.2336 21200 0.0292 -
1.2365 21250 0.0379 -
1.2395 21300 0.0395 -
1.2424 21350 0.0219 -
1.2453 21400 0.0295 -
1.2482 21450 0.032 -
1.2511 21500 0.0274 -
1.2540 21550 0.0273 -
1.2569 21600 0.0314 -
1.2598 21650 0.0424 -
1.2627 21700 0.0374 -
1.2656 21750 0.0232 -
1.2685 21800 0.03 -
1.2715 21850 0.0325 -
1.2744 21900 0.042 -
1.2773 21950 0.0295 -
1.2802 22000 0.0313 -
1.2831 22050 0.034 -
1.2860 22100 0.0238 -
1.2889 22150 0.034 -
1.2918 22200 0.0272 -
1.2947 22250 0.0277 -
1.2976 22300 0.0367 -
1.3006 22350 0.0327 -
1.3035 22400 0.0409 -
1.3064 22450 0.0336 -
1.3093 22500 0.0251 -
1.3122 22550 0.0307 -
1.3151 22600 0.0428 -
1.3180 22650 0.0334 -
1.3209 22700 0.0345 -
1.3238 22750 0.0413 -
1.3267 22800 0.0247 -
1.3296 22850 0.0244 -
1.3326 22900 0.035 -
1.3355 22950 0.022 -
1.3384 23000 0.0325 -
1.3413 23050 0.0306 -
1.3442 23100 0.0275 -
1.3471 23150 0.0375 -
1.3500 23200 0.034 -
1.3529 23250 0.0326 -
1.3558 23300 0.0338 -
1.3587 23350 0.0382 -
1.3617 23400 0.0249 -
1.3646 23450 0.0331 -
1.3675 23500 0.0362 -
1.3704 23550 0.0256 -
1.3733 23600 0.0376 -
1.3762 23650 0.0304 -
1.3791 23700 0.0282 -
1.3820 23750 0.0285 -
1.3849 23800 0.0388 -
1.3878 23850 0.0279 -
1.3907 23900 0.0326 -
1.3937 23950 0.0334 -
1.3966 24000 0.0336 -
1.3995 24050 0.0273 -
1.4024 24100 0.0313 -
1.4053 24150 0.0332 -
1.4082 24200 0.0244 -
1.4111 24250 0.0341 -
1.4140 24300 0.0299 -
1.4169 24350 0.0382 -
1.4198 24400 0.0289 -
1.4228 24450 0.0289 -
1.4257 24500 0.0275 -
1.4286 24550 0.0327 -
1.4315 24600 0.031 -
1.4344 24650 0.0266 -
1.4373 24700 0.0391 -
1.4402 24750 0.0378 -
1.4431 24800 0.0317 -
1.4460 24850 0.0198 -
1.4489 24900 0.0231 -
1.4518 24950 0.0271 -
1.4548 25000 0.0326 -
1.4577 25050 0.0307 -
1.4606 25100 0.0279 -
1.4635 25150 0.0287 -
1.4664 25200 0.0296 -
1.4693 25250 0.0228 -
1.4722 25300 0.0273 -
1.4751 25350 0.0345 -
1.4780 25400 0.0208 -
1.4809 25450 0.0358 -
1.4839 25500 0.0291 -
1.4868 25550 0.0384 -
1.4897 25600 0.0249 -
1.4926 25650 0.0361 -
1.4955 25700 0.0353 -
1.4984 25750 0.0243 -
1.5013 25800 0.0264 -
1.5042 25850 0.0241 -
1.5071 25900 0.0225 -
1.5100 25950 0.0238 -
1.5129 26000 0.0303 -
1.5159 26050 0.0268 -
1.5188 26100 0.0266 -
1.5217 26150 0.0262 -
1.5246 26200 0.0261 -
1.5275 26250 0.0363 -
1.5304 26300 0.0165 -
1.5333 26350 0.0244 -
1.5362 26400 0.0348 -
1.5391 26450 0.032 -
1.5420 26500 0.0367 -
1.5450 26550 0.0263 -
1.5479 26600 0.0335 -
1.5508 26650 0.0222 -
1.5537 26700 0.0406 -
1.5566 26750 0.044 -
1.5595 26800 0.0325 -
1.5624 26850 0.0227 -
1.5653 26900 0.0246 -
1.5682 26950 0.0245 -
1.5711 27000 0.0225 -
1.5740 27050 0.0256 -
1.5770 27100 0.0239 -
1.5799 27150 0.0317 -
1.5828 27200 0.0283 -
1.5857 27250 0.0237 -
1.5886 27300 0.0282 -
1.5915 27350 0.0258 -
1.5944 27400 0.024 -
1.5973 27450 0.0307 -
1.6002 27500 0.0247 -
1.6031 27550 0.0326 -
1.6061 27600 0.0257 -
1.6090 27650 0.0259 -
1.6119 27700 0.0264 -
1.6148 27750 0.0283 -
1.6177 27800 0.0218 -
1.6206 27850 0.0218 -
1.6235 27900 0.0205 -
1.6264 27950 0.0293 -
1.6293 28000 0.0194 -
1.6322 28050 0.0293 -
1.6351 28100 0.0251 -
1.6381 28150 0.0313 -
1.6410 28200 0.0274 -
1.6439 28250 0.0308 -
1.6468 28300 0.0244 -
1.6497 28350 0.0264 -
1.6526 28400 0.0278 -
1.6555 28450 0.0327 -
1.6584 28500 0.0331 -
1.6613 28550 0.0305 -
1.6642 28600 0.0309 -
1.6672 28650 0.0236 -
1.6701 28700 0.0259 -
1.6730 28750 0.0202 -
1.6759 28800 0.0272 -
1.6788 28850 0.0364 -
1.6817 28900 0.0386 -
1.6846 28950 0.0233 -
1.6875 29000 0.0265 -
1.6904 29050 0.0233 -
1.6933 29100 0.0292 -
1.6962 29150 0.0277 -
1.6992 29200 0.0237 -
1.7021 29250 0.0333 -
1.7050 29300 0.0251 -
1.7079 29350 0.0234 -
1.7108 29400 0.0177 -
1.7137 29450 0.0328 -
1.7166 29500 0.0223 -
1.7195 29550 0.0284 -
1.7224 29600 0.0261 -
1.7253 29650 0.0263 -
1.7283 29700 0.0327 -
1.7312 29750 0.0226 -
1.7341 29800 0.0313 -
1.7370 29850 0.0261 -
1.7399 29900 0.0287 -
1.7428 29950 0.0218 -
1.7457 30000 0.0209 -
1.7486 30050 0.0258 -
1.7515 30100 0.0234 -
1.7544 30150 0.0382 -
1.7573 30200 0.0326 -
1.7603 30250 0.03 -
1.7632 30300 0.0223 -
1.7661 30350 0.0335 -
1.7690 30400 0.0229 -
1.7719 30450 0.0263 -
1.7748 30500 0.0278 -
1.7777 30550 0.0229 -
1.7806 30600 0.0431 -
1.7835 30650 0.0222 -
1.7864 30700 0.0313 -
1.7894 30750 0.0326 -
1.7923 30800 0.0257 -
1.7952 30850 0.0277 -
1.7981 30900 0.0276 -
1.8010 30950 0.0245 -
1.8039 31000 0.03 -
1.8068 31050 0.0245 -
1.8097 31100 0.0299 -
1.8126 31150 0.0263 -
1.8155 31200 0.0325 -
1.8184 31250 0.0241 -
1.8214 31300 0.0199 -
1.8243 31350 0.0292 -
1.8272 31400 0.0311 -
1.8301 31450 0.0302 -
1.8330 31500 0.0232 -
1.8359 31550 0.0259 -
1.8388 31600 0.0188 -
1.8417 31650 0.0185 -
1.8446 31700 0.0231 -
1.8475 31750 0.0268 -
1.8505 31800 0.0339 -
1.8534 31850 0.0294 -
1.8563 31900 0.0352 -
1.8592 31950 0.0247 -
1.8621 32000 0.0209 -
1.8650 32050 0.034 -
1.8679 32100 0.0262 -
1.8708 32150 0.0276 -
1.8737 32200 0.0303 -
1.8766 32250 0.0274 -
1.8795 32300 0.0225 -
1.8825 32350 0.0208 -
1.8854 32400 0.0206 -
1.8883 32450 0.0247 -
1.8912 32500 0.0275 -
1.8941 32550 0.0203 -
1.8970 32600 0.0311 -
1.8999 32650 0.03 -
1.9028 32700 0.0235 -
1.9057 32750 0.0268 -
1.9086 32800 0.0264 -
1.9116 32850 0.0469 -
1.9145 32900 0.0321 -
1.9174 32950 0.0187 -
1.9203 33000 0.0172 -
1.9232 33050 0.0225 -
1.9261 33100 0.0353 -
1.9290 33150 0.0368 -
1.9319 33200 0.026 -
1.9348 33250 0.0234 -
1.9377 33300 0.0285 -
1.9406 33350 0.0184 -
1.9436 33400 0.0237 -
1.9465 33450 0.0266 -
1.9494 33500 0.0251 -
1.9523 33550 0.0214 -
1.9552 33600 0.0278 -
1.9581 33650 0.0214 -
1.9610 33700 0.0298 -
1.9639 33750 0.0207 -
1.9668 33800 0.0276 -
1.9697 33850 0.0213 -
1.9727 33900 0.0309 -
1.9756 33950 0.027 -
1.9785 34000 0.0334 -
1.9814 34050 0.0193 -
1.9843 34100 0.0254 -
1.9872 34150 0.0266 -
1.9901 34200 0.0311 -
1.9930 34250 0.0183 -
1.9959 34300 0.0193 -
1.9988 34350 0.0328 -

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}
}
Downloads last month
11
Safetensors
Model size
0.3B params
Tensor type
F32
·
Inference Providers NEW
Text Classification
This model isn't deployed by any Inference Provider. 🙋 Ask for provider support

Model tree for faodl/model_cca_multilabel_mpnet-65max-full-poorf1

Base model

sentence-transformers/paraphrase-multilingual-mpnet-base-v2
Finetuned
(121)
this model