setfit safetensors bert sentence-transformers text-classification generated_from_setfit_trainer arxiv:2209.11055 base_model:microsoft/Multilingual-MiniLM-L12-H384 base_model:finetune:microsoft/Multilingual-MiniLM-L12-H384 model-index region:us
---
base_model: microsoft/Multilingual-MiniLM-L12-H384
library_name: setfit
metrics:
- accuracy
pipeline_tag: text-classification
tags:
- setfit
- sentence-transformers
- text-classification
- generated_from_setfit_trainer
widget:
- text: '"ഒരുപാട് ഇഷ്ട്ടപെട്ട പോലെ ഒരുപാട് വെറുത്ത് പോയി, ഡോക്ടറെ കിട്ടാനുള്ള ഭാഗ്യം
    ഇല്ല"'
- text: ഒരു കരുണയും ഇല്ലാതെ ഒരാളുടെ ഫീലിംഗ് വെച്ച് കളിക്കുക... ആത്മാർഥതക്ക് ഒരു വിലയും
    കൊടുക്കാതെ അയാളെ തൂത്തെറിയുക.... എല്ലാവർക്കും എല്ലാം മനസ്സിൽ ആയി.. ഇനി കൂടുതൽ
    ഒന്നും പറയണ്ട...
- text: சொத்துக்கே வழி இல்லாம இங்க கஸ்டப்பற்றாங்க இதுங்களுக்கு அறிப்பு பிடிச்சி அலைதுங்க
    தூ தூ மூதேவிங்களா
- text: അടിപൊളി കൊള്ളാം സൂപ്പർ ഡയലോഗ് ആരാണ് ഈ അമ്മമാരും ചേച്ചിമാരും ചേട്ടന്മാരും ഞങ്ങൾക്കറിയില്ല
- text: 24×7 എല്ലാം കാണണം കേട്ടോ. അപ്പോൾ അറിയാം. അവിടെ എന്തൊക്കെയാ കാട്ടികൂട്ടിയതെന്ന്.
    എങ്കിലുംഡോക്റ്റരോട് നീ ഇത് ചെയ്യും എന്ന് ഞങ്ങൾ ആരും കരുതിയില്ല.
inference: true
model-index:
- name: SetFit with microsoft/Multilingual-MiniLM-L12-H384
  results:
  - task:
      type: text-classification
      name: Text Classification
    dataset:
      name: Unknown
      type: unknown
      split: test
    metrics:
    - type: accuracy
      value: 0.6875
      name: Accuracy
---

# SetFit with microsoft/Multilingual-MiniLM-L12-H384

This is a [SetFit](https://github.com/huggingface/setfit) model that can be used for Text Classification. This SetFit model uses [microsoft/Multilingual-MiniLM-L12-H384](https://huggingface.co/microsoft/Multilingual-MiniLM-L12-H384) as the Sentence Transformer embedding model. A [SetFitHead](huggingface.co/docs/setfit/reference/main#setfit.SetFitHead) 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](https://www.sbert.net) with contrastive learning.
2. Training a classification head with features from the fine-tuned Sentence Transformer.

## Model Details

### Model Description
- **Model Type:** SetFit
- **Sentence Transformer body:** [microsoft/Multilingual-MiniLM-L12-H384](https://huggingface.co/microsoft/Multilingual-MiniLM-L12-H384)
- **Classification head:** a [SetFitHead](huggingface.co/docs/setfit/reference/main#setfit.SetFitHead) instance
- **Maximum Sequence Length:** 512 tokens
- **Number of Classes:** 2 classes
<!-- - **Training Dataset:** [Unknown](https://huggingface.co/datasets/unknown) -->
<!-- - **Language:** Unknown -->
<!-- - **License:** Unknown -->

### Model Sources

- **Repository:** [SetFit on GitHub](https://github.com/huggingface/setfit)
- **Paper:** [Efficient Few-Shot Learning Without Prompts](https://arxiv.org/abs/2209.11055)
- **Blogpost:** [SetFit: Efficient Few-Shot Learning Without Prompts](https://huggingface.co/blog/setfit)

### Model Labels
| Label | Examples                                                                                                                                                                                                                                                                |
|:------|:------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|
| 0     | <ul><li>'Madam divyaக்கு 1கிலோ colgate paste வாங்கி கொடுங்க videoவில் வாய் நாற்றம் தாங்கல'</li><li>'ഇനി ഇതുപോലുള്ള സാദനം ആയി വന്നാൽ ഞാൻ ഡിസ്ക്രൈബ് ചെയ്യും'</li><li>'ஏன்பா behindwoods தயவு செய்து இப்படி கேவலமான programme ஐ telecast பண்ணாதீங்க ராஜா'</li></ul>       |
| 1     | <ul><li>'கம்பிய பழுக்க வச்சு சூத்துல வைங்க சார்'</li><li>'ഇനി റെഡ് സ്ട്രീറ്റ്റിലും കൂടി പോയി ഇന്റർവ്യൂ എടുക്ക് ചേച്ചി'</li><li>'നിങ്ങൾ പണ്ടേ വിവരക്കേടാണ്. ബോധം ഇല്ലായ്മ കാണിക്കാതെ സ്ത്രീ. മറ്റുള്ളവരുടെ കിഡ്ണി കളയിപ്പിച്ചിട്ടുവേണോ നിന്റെ കഞ്ഞി കുടിക്കൽ.'</li></ul> |

## Evaluation

### Metrics
| Label   | Accuracy |
|:--------|:---------|
| **all** | 0.6875   |

## Uses

### Direct Use for Inference

First install the SetFit library:

```bash
pip install setfit
```

Then you can load this model and run inference.

```python
from setfit import SetFitModel

# Download from the 🤗 Hub
model = SetFitModel.from_pretrained("livinNector/m-minilm-l12-h384-dra-tam-mal-aw-setfit-finetune")
# Run inference
preds = model("\"ഒരുപാട് ഇഷ്ട്ടപെട്ട പോലെ ഒരുപാട് വെറുത്ത് പോയി, ഡോക്ടറെ കിട്ടാനുള്ള ഭാഗ്യം ഇല്ല\"")
```

<!--
### Downstream Use

*List how someone could finetune this model on their own dataset.*
-->

<!--
### Out-of-Scope Use

*List how the model may foreseeably be misused and address what users ought not to do with the model.*
-->

<!--
## Bias, Risks and Limitations

*What are the known or foreseeable issues stemming from this model? You could also flag here known failure cases or weaknesses of the model.*
-->

<!--
### Recommendations

*What are recommendations with respect to the foreseeable issues? For example, filtering explicit content.*
-->

## Training Details

### Training Set Metrics
| Training set | Min | Median  | Max |
|:-------------|:----|:--------|:----|
| Word count   | 2   | 15.4375 | 123 |

| Label | Training Sample Count |
|:------|:----------------------|
| 0     | 132                   |
| 1     | 124                   |

### Training Hyperparameters
- batch_size: (64, 64)
- num_epochs: (10, 10)
- max_steps: -1
- sampling_strategy: oversampling
- num_iterations: 2
- body_learning_rate: (2e-05, 1e-05)
- head_learning_rate: 0.01
- loss: CosineSimilarityLoss
- distance_metric: cosine_distance
- margin: 0.25
- end_to_end: True
- use_amp: False
- warmup_proportion: 0.1
- l2_weight: 0.01
- seed: 42
- eval_max_steps: -1
- load_best_model_at_end: True

### Training Results
| Epoch  | Step | Training Loss | Validation Loss |
|:------:|:----:|:-------------:|:---------------:|
| 0.0625 | 1    | 0.422         | -               |
| 0.625  | 10   | -             | 0.4029          |
| 1.25   | 20   | -             | 0.2799          |
| 1.875  | 30   | -             | 0.2464          |
| 2.5    | 40   | -             | 0.2480          |
| 3.125  | 50   | 0.2964        | 0.2451          |
| 3.75   | 60   | -             | 0.2368          |
| 4.375  | 70   | -             | 0.2444          |
| 5.0    | 80   | -             | 0.2393          |
| 5.625  | 90   | -             | 0.2382          |
| 6.25   | 100  | 0.1825        | 0.2395          |
| 6.875  | 110  | -             | 0.2405          |
| 7.5    | 120  | -             | 0.2424          |
| 8.125  | 130  | -             | 0.2468          |
| 8.75   | 140  | -             | 0.2432          |
| 9.375  | 150  | 0.1308        | 0.2451          |
| 10.0   | 160  | -             | 0.2454          |

### Framework Versions
- Python: 3.10.12
- SetFit: 1.1.0
- Sentence Transformers: 3.3.1
- Transformers: 4.45.2
- PyTorch: 2.5.1+cu121
- Datasets: 3.2.0
- Tokenizers: 0.20.3

## Citation

### BibTeX
```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}
}
```

<!--
## Glossary

*Clearly define terms in order to be accessible across audiences.*
-->

<!--
## Model Card Authors

*Lists the people who create the model card, providing recognition and accountability for the detailed work that goes into its construction.*
-->

<!--
## Model Card Contact

*Provides a way for people who have updates to the Model Card, suggestions, or questions, to contact the Model Card authors.*
-->