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metrics:
- accuracy
pipeline_tag: text-classification
library_name: setfit
inference: true
datasets:
- tmp-org/dm-0-0
base_model: Alibaba-NLP/gte-multilingual-base
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# SetFit with Alibaba-NLP/gte-multilingual-base
This is a [SetFit](https://github.com/huggingface/setfit) model trained on the [tmp-org/dm-0-0](https://huggingface.co/datasets/tmp-org/dm-0-0) dataset that can be used for Text Classification. This SetFit model uses [Alibaba-NLP/gte-multilingual-base](https://huggingface.co/Alibaba-NLP/gte-multilingual-base) as the Sentence Transformer embedding model. A [LogisticRegression](https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.linear_model.LogisticRegression.html) 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:** [Alibaba-NLP/gte-multilingual-base](https://huggingface.co/Alibaba-NLP/gte-multilingual-base)
- **Classification head:** a [LogisticRegression](https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.linear_model.LogisticRegression.html) instance
- **Maximum Sequence Length:** 8192 tokens
- **Number of Classes:** 27 classes
- **Training Dataset:** [tmp-org/dm-0-0](https://huggingface.co/datasets/tmp-org/dm-0-0)
### 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 |
|:---------------------------------|:-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------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- 'Weihnachten steht vor der Tür, und der Netto-Adventskalender macht die Vorfreude zum Jahresende von 2025 noch spannender!\n\nVom 1. bis zum 24. Dezember 2025 kannst du täglich ein Türchen in unserem Netto plus App Adventskalender öffnen und großartige Preise entdecken. \nSichere dir coole Sachpreise, Gratisartikel, App-Coupons oder attraktive Online-Shop Gutscheine von Netto.\n\nEgal ob Technikartikel, praktische Haushaltsgeräte, Fahrräder, Geschenk-Gutscheine oder VW Bulli – hinter jedem Türchen verbirgt sich eine Überraschung!\n\nZum Adventskalender\n\n\nTeilnahmebeschränkungen: Mindestalter 18 Jahre, Wohnsitz in Deutschland. Mitarbeiter der beteiligten Unternehmen und deren Angehörige sind von der Teilnahme ausgeschlossen. \nZum Erhalt der Gewinne wird ein Netto plus Kundenkonto benötigt. Weitere Teilnahmebedingungen und Datenschutzhinweise direkt unterhalb des Adventskalenders. () [TextView|RecyclerView]'
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| Karte + Zahlen_Nur Karte | - 'Melibocusstr. 52 () [TextView|FragmentActivity] | 60528 Frankfurt am Main () [TextView|FragmentActivity] | Ändern () [TextView|FragmentActivity] | (Karte + Zahlen) [LinearLayout|FragmentActivity] | Karte + Zahlen () [TextView|FragmentActivity] | (Nur Karte) [LinearLayout|FragmentActivity] | Nur Karte () [TextView|FragmentActivity] | Code gültig: 5:00 Min. () [TextView|FragmentActivity] | Kartennummer: 1119588430 () [TextView|FragmentActivity] | Zahlung: () [TextView|FragmentActivity] | PayPal () [TextView|FragmentActivity] | (Zahlungsart wechseln) [ImageButton|FragmentActivity] | Code: () [TextView|FragmentActivity] | PAYBACK °Punkte () [TextView|FragmentActivity] | **** 2537 () [TextView|FragmentActivity] | (Checked) [ImageView|FragmentActivity] | Coupons aktiv () [TextView|FragmentActivity] | 0 von 11 () [TextView|FragmentActivity] | (Checked) [ImageView|FragmentActivity] | Spare Dir den Papierbon () [TextView|FragmentActivity] | inaktiv () [TextView|FragmentActivity] | (Checked) [ImageView|FragmentActivity] | Bitte Deine PIN eingeben () [TextView|FragmentActivity] | Hast Du Deine PIN vergessen? () [TextView|FragmentActivity] | Kartennummer: 1119588430 () [TextView|FragmentActivity] | PAYBACK °Punkte () [TextView|FragmentActivity] | **** 2537 () [TextView|FragmentActivity] | (Checked) [ImageView|FragmentActivity] | Coupons aktiv () [TextView|FragmentActivity] | 0 von 11 () [TextView|FragmentActivity] | (Checked) [ImageView|FragmentActivity] | Spare Dir den Papierbon () [TextView|FragmentActivity] | inaktiv () [TextView|FragmentActivity] | (Checked) [ImageView|FragmentActivity]'
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| Other_Angebote details | - '6.49* () [TextView|View] | Nivea Geschenkset () [TextView|View] | Stück; bestehend aus: 1x Pflegedusche 250 ml,1x Bodylotion 400 ml\n\ngültig von Montag, 08.12.25 - Samstag, 13.12.25\n\nDie abgebildeten Artikel können wegen des begrenzten Angebots schon am ersten Tag ausverkauft sein.\n*Alle Preise in Euro (€) inkl. gesetzlicher Mehrwertsteuer, zzgl. Versandkosten. UVP: Unverbindliche Preisempfehlung des Herstellers. () [TextView|View]'
- '10% () [TextView|View] | App-Rabatt () [TextView|View] | auf Cafet entkoffeiniert ganze Bohnen 500 g () [TextView|View] | Aktivieren () [TextView|View] | Gratis () [TextView|View] | Teelichter () [TextView|View] | Aktiv () [TextView|View] | Noch 1 Tag gültig () [TextView|View] | Gratis () [TextView|View] | Kornmühle Haferflocken zart () [TextView|View] | Aktivieren () [TextView|View] | Noch 1 Tag gültig () [TextView|View] | Gratis () [TextView|View] | Noch 3 Tage gültig () [TextView|View] | (Zurück zur vorherigen Seite) [View|View] | (Zurück zur vorherigen Seite) [View|View] | Zurück () [TextView|View]'
- 'Aktion () [TextView|View] | 6.49* () [TextView|View] | Nivea Geschenkset () [TextView|View] | Auf die Einkaufsliste () [TextView|View] | Artikeldetails () [TextView|View] | Stück; bestehend aus: 1x Pflegedusche 250 ml,1x Bodylotion 400 ml\n\ngültig von Montag, 08.12.25 - Samstag, 13.12.25\n\nDie abgebildeten Artikel können wegen des begrenzten Angebots schon am ersten Tag ausverkauft sein.\n*Alle Preise in Euro (€) inkl. gesetzlicher Mehrwertsteuer, zzgl. Versandkosten. UVP: Unverbindliche Preisempfehlung des Herstellers. () [TextView|View]'
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- 'Für diesen Einkauf steht aktuell kein Digitaler Kassenbon zur Verfügung. () [TextView|DialogWrapper] | Ok () [TextView|DialogWrapper]'
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## 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("tmp-org/dm_v1")
# Run inference
preds = model(" (Karte + Zahlen) [LinearLayout|WebView]")
```
## Training Details
### Training Set Metrics
| Training set | Min | Median | Max |
|:-------------|:----|:---------|:-----|
| Word count | 3 | 187.2463 | 8088 |
| Label | Training Sample Count |
|:---------------------------------|:----------------------|
| Angebote_Angebote | 32 |
| Angebote_Loading | 8 |
| Coupons_Coupons | 32 |
| Coupons_Loading | 3 |
| Karte + Zahlen_Coupons | 32 |
| Karte + Zahlen_Karte + Zahlen | 11 |
| Karte + Zahlen_Loading | 8 |
| Karte + Zahlen_Nur Karte | 22 |
| Online-Shop_Loading | 7 |
| Online-Shop_Online-Shop | 32 |
| Other_Adventskalender | 4 |
| Other_Angebote details | 29 |
| Other_Code einlösen | 1 |
| Other_Coupon details | 5 |
| Other_Einkaufsliste | 32 |
| Other_Gewinnspiel | 2 |
| Other_Information | 5 |
| Other_Loading | 10 |
| Other_Mein PAYBACK | 12 |
| Other_Meine Funktionen | 15 |
| Other_Meine digitalen Kassenbons | 6 |
| Other_Neuigkeiten | 18 |
| Other_Prospekte | 16 |
| Other_Rezepte | 31 |
| Other_Unknown | 1 |
| Startseite_Loading | 4 |
| Startseite_Startseite | 32 |
### Training Hyperparameters
- batch_size: (4, 4)
- num_epochs: (1, 1)
- max_steps: -1
- sampling_strategy: undersampling
- 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
- l2_weight: 0.01
- seed: 4242
- eval_max_steps: -1
- load_best_model_at_end: False
### Training Results
| Epoch | Step | Training Loss | Validation Loss |
|:------:|:----:|:-------------:|:---------------:|
| 0.0004 | 1 | 0.0378 | - |
| 0.0194 | 50 | 0.2267 | - |
| 0.0388 | 100 | 0.1703 | - |
| 0.0581 | 150 | 0.1404 | - |
| 0.0775 | 200 | 0.1242 | - |
| 0.0969 | 250 | 0.1205 | - |
| 0.1163 | 300 | 0.0991 | - |
| 0.1357 | 350 | 0.0971 | - |
| 0.1550 | 400 | 0.101 | - |
| 0.1744 | 450 | 0.0906 | - |
| 0.1938 | 500 | 0.0773 | - |
| 0.2132 | 550 | 0.08 | - |
| 0.2326 | 600 | 0.0352 | - |
| 0.2519 | 650 | 0.0546 | - |
| 0.2713 | 700 | 0.0746 | - |
| 0.2907 | 750 | 0.0858 | - |
| 0.3101 | 800 | 0.0558 | - |
| 0.3295 | 850 | 0.049 | - |
| 0.3488 | 900 | 0.0515 | - |
| 0.3682 | 950 | 0.0526 | - |
| 0.3876 | 1000 | 0.0563 | - |
| 0.4070 | 1050 | 0.0566 | - |
| 0.4264 | 1100 | 0.0326 | - |
| 0.4457 | 1150 | 0.0432 | - |
| 0.4651 | 1200 | 0.0675 | - |
| 0.4845 | 1250 | 0.0548 | - |
| 0.5039 | 1300 | 0.0304 | - |
| 0.5233 | 1350 | 0.043 | - |
| 0.5426 | 1400 | 0.0412 | - |
| 0.5620 | 1450 | 0.0401 | - |
| 0.5814 | 1500 | 0.0492 | - |
| 0.6008 | 1550 | 0.0355 | - |
| 0.6202 | 1600 | 0.0349 | - |
| 0.6395 | 1650 | 0.0372 | - |
| 0.6589 | 1700 | 0.035 | - |
| 0.6783 | 1750 | 0.0336 | - |
| 0.6977 | 1800 | 0.0214 | - |
| 0.7171 | 1850 | 0.0272 | - |
| 0.7364 | 1900 | 0.0291 | - |
| 0.7558 | 1950 | 0.0266 | - |
| 0.7752 | 2000 | 0.0464 | - |
| 0.7946 | 2050 | 0.0265 | - |
| 0.8140 | 2100 | 0.0187 | - |
| 0.8333 | 2150 | 0.027 | - |
| 0.8527 | 2200 | 0.0376 | - |
| 0.8721 | 2250 | 0.0276 | - |
| 0.8915 | 2300 | 0.0306 | - |
| 0.9109 | 2350 | 0.0201 | - |
| 0.9302 | 2400 | 0.0259 | - |
| 0.9496 | 2450 | 0.035 | - |
| 0.9690 | 2500 | 0.0351 | - |
| 0.9884 | 2550 | 0.0284 | - |
### Framework Versions
- Python: 3.12.6
- SetFit: 1.1.2
- Sentence Transformers: 5.2.2
- Transformers: 4.57.1
- PyTorch: 2.10.0+cu128
- Datasets: 3.6.0
- Tokenizers: 0.22.2
## 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}
}
```