klimacoder2_v0.5 / README.md

Add SetFit model

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86.8 kB

	---
	tags:
	- setfit
	- sentence-transformers
	- text-classification
	- generated_from_setfit_trainer
	widget:
	- text: Die Forderungen sind landesweit die gleichen. Es geht um die Wiedereinführung
	eines 9-Euro-Tickets und ein Tempolimit von 100 km/h auf den Autobahnen. Außerdem
	fordern wir die Einführung eines Gesellschaftsrats. Dieser soll Maßnahmen erarbeiten,
	wie Deutschland bis 2030 emissionsfrei wird. Die Lösungsansätze sollen von der
	Bundesregierung anerkannt und in der Politik umgesetzt werden.
	- text: Die aktivist bezeichnen sich als ›DLG›. Sie fordern von Bundeswirtschaftsminister
	Robert Habeck Grüne, auf fossile Energie zu verzichten. Zudem verlangen sie eine
	Lebenserklärung der Rektorin der Leipziger Universität. Diese soll sich ›offiziell,
	öffentlich und gerichtet an Robert Habeck gegen den Bau und die Finanzierung neuer
	fossiler Infrastruktur aussprechen. Insbesondere gegen neue Ölbohrungen in der
	Nordsee sowie neue Flüssiggas-Terminals›, hieß es in einer Mitteilung der Gruppe
	am Donnerstag.
	- text: Am Montag war es erneut das Amtsgericht Tiergarten, in dem ein Anwalt die
	Aktionen der ›DLG› mit einem fragwürdigen historischen Vergleich rechtfertigte.
	Verhandelt wurde an dem Tag gegen den 63-jährigen Winfried L. Wegen fünf Straßenblockaden,
	bei denen er teilweise seine Hand auf der Straße angeklebt hatte, musste sich
	L. wegen der Vorwürfe Nötigung und Widerstand gegen Vollstreckungsbeamte verantworten.
	- text: 'In einer am Morgen verbreiteten Mitteilung begründete die Gruppe ihre Aktion.
	Mit der Sitzblockade habe der "fossile Alltag" auf der Straße unterbrochen werden
	sollen. Auf Transparenten seien Forderungen deutlich gemacht worden: ein 9-Euro-Ticket
	für alle, ein Tempolimit von 100 Stundenkilometern auf Autobahnen und die Bildung
	eines Gesellschaftsrats zum Thema Ende der fossilen Brennstoffe bis 2030.'
	- text: 'aktivist feiern Festival für mehr Klimaschutz Xanten wer Die Ortsgruppe Xanten
	von FFF hat am Freitagnachmittag wieder für mehr Klimaschutz protestiert – aber
	anders als sonst. Die aktivist organisierten an der Kriemhildmühle im Kurpark
	ein Festival mit Musik, Essen, Getränken und Vorträgen. Viele Menschen kamen,
	genossen das schöne Wetter und die entspannte Atmosphäre, lauschten den Liedern
	und sangen mit. Ansprachen gab es auch: Seit Jahrzehnten warne die Wissenschaft
	vor den Folgen des Klimawandels, trotzdem unternehme die Politik zu wenig, und
	die Bevölkerung müsse unter den Folgen wie Dürren, Überschwemmungen und Hitze
	leiden, kritisierte Frederik Krohn von der Xantener Ortsgruppe der Klimaschutzbewegung.
	Deshalb gehe FFF immer wieder auf die Straße, um der Politik zu sagen, dass es
	so nicht weitergehe. Die große Teilnahme am Festival in Xanten und damit am Klimaschutz-Protest
	sei ein ›starkes Zeichen›, sagte Krohn.'
	metrics:
	- accuracy
	pipeline_tag: text-classification
	library_name: setfit
	inference: true
	base_model: deutsche-telekom/gbert-large-paraphrase-cosine
	---

	# SetFit with deutsche-telekom/gbert-large-paraphrase-cosine

	This is a [SetFit](https://github.com/huggingface/setfit) model that can be used for Text Classification. This SetFit model uses [deutsche-telekom/gbert-large-paraphrase-cosine](https://huggingface.co/deutsche-telekom/gbert-large-paraphrase-cosine) 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: [deutsche-telekom/gbert-large-paraphrase-cosine](https://huggingface.co/deutsche-telekom/gbert-large-paraphrase-cosine)
	- Classification head: a [LogisticRegression](https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.linear_model.LogisticRegression.html) instance
	- Maximum Sequence Length: 512 tokens
	- Number of Classes: 3 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 \|
	\|:-----------\|:-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------\|
	\| neutral \| <ul><li>'Das geplante Heizungsgesetz zielt auf eine flächendeckende Einführung von Wärmepumpen ab, stützt sich jedoch auf komplexe Wirtschaftlichkeitsberechnungen, die verschiedene Energiepreisszenarien und Netzkosten berücksichtigen. Kritiker wie Befürworter betonen die Notwendigkeit einer nachhaltigeren Heizungsinfrastruktur, während die genaue Auswirkung der Initiative noch Gegenstand der Diskussion ist.'</li><li>'Das geplante Heizungsgesetz zielt auf eine flächendeckende Einführung von Wärmepumpen ab, stützt sich dabei auf detaillierte Wirtschaftlichkeitsberechnungen, die verschiedene Energieszenarien und Kostenfaktoren berücksichtigen. Die Initiativen beziehen mögliche Entwicklungen bei CO₂-Preisen sowie Netzentgelten ein, um eine effiziente und klimafreundliche Heizungsinfrastruktur zu fördern. Die Auswirkungen auf Wirtschaft und Verbraucher bleiben vorerst offen.'</li><li>'Das vom Bundestag verabschiedete Heizungsgesetz zielt auf eine flächendeckende Einführung von Wärmepumpen ab. Der Staat fördert den Umstieg auf klimafreundliche Heizungen mit bis zu 70 Prozent der Kosten, maximal 30.000 Euro pro Einfamilienhaus. Die Initiative soll den Übergang zu erneuerbaren Energien im Wohnungssektor beschleunigen.'</li></ul> \|
	\| opposed \| <ul><li>'Skeptische Reaktionen auf das "Heizungsgesetz": CDU warnt vor unerwünschten Folgen\n\nDie geplante flächendeckende Einführung von Wärmepumpen durch die Bundesregierung stößt bei der CDU auf starke Kritik. Die Partei weist auf Bedenken hin, dass solche Initiativen zu unzumutbaren Kosten für Verbraucher führen und insbesondere ältere Menschen und Familien mit niedrigem Einkommen belasten könnten. "Fair Heizen statt verheizen" fordert die CDU-Kampagne und warnt vor einer ungedachten Umstellung, die mehr Schaden als Nutzen bringen könnte.'</li><li>'Die geplante flächendeckende Einführung von Wärmepumpen durch das sogenannte "Heizungsgesetz" stößt auf wachsenden Widerstand in der Ampelkoalition. Während die FDP bereits offen gegen das Vorhaben stimmt, äußern sich nun auch viele SPD-Politiker skeptisch – vor allem wegen der befürchteten hohen Kosten für Hausbesitzer und Mieter. Sie zweifeln an, ob die Maßnahme wirklich so umsetzbar und effektiv ist, wie Wirtschaftsminister Habeck (Grüne) behauptet.'</li><li>'"Skeptische Reaktionen auf Heizungsgesetz: Kritiker zweifeln an wirksamer Energieeinsparung"\n\nDie geplante flächendeckende Einführung von Wärmepumpen wirft ein geteiltes Echo hervor. Während die Regierung von einem "technologieoffenen" Ansatz spricht, sind viele Beobachter skeptisch: Die Abhängigkeit von Biogas als Ersatz für fossile Brennstoffe könnte sich als weniger nachhaltig erweisen, als zunächst angenommen. Kritiker argumentieren, dass ohne flächendeckende Infrastruktur und rasche Verfügbarkeit von grünem Wasserstoff der eigentliche Klimaschutz ausbleibt.'</li></ul> \|
	\| supportive \| <ul><li>'Trotz kritischer Stimmen und übertriebenen Warnungen vor hohen Kosten bleibt die flächendeckende Einführung von Wärmepumpen als nachhaltige Heizlösung ein wichtiger Schritt in Richtung Energiewende. Während die Debatte um das "Heizungsgesetz" hitzig führt, zeigen internationale Beispiele wie Norwegen, dass eine breite Akzeptanz und erfolgreiche Umsetzung möglich ist. Trotz potenzieller Herausforderungen für Hausbesitzer ist der langfristige Nutzen für Klima und Umwelt unbestreitbar.'</li><li>'Obwohl die flächendeckende Einführung von Wärmepumpen durch das geplante "Heizungsgesetz" auf gemischte Reaktionen stößt, ist der Fokus auf klimafreundliche Heizungstechnologien ein vielversprechender Schritt in Richtung Energiewende. Kritiker befürchten höhere Kosten für Hausbesitzer, doch Experten verweisen darauf, dass langfristig sowohl die Umwelt als auch die Energiesicherheit von einer solchen Maßnahme profitieren könnten. Die Förderung durch das Gesetz könnte den Übergang zu nachhaltigeren Heizsystemen beschleunigen.'</li><li>'Heizungsgesetz: Ein Schritt in die richtige Richtung, aber nicht ohne Kritikpunkte\n\nWährend die flächendeckende Einführung von Wärmepumpen durch das neue Heizungsgesetz als umweltfreundliche Alternative gelobt wird, warnen Kritiker vor pauschalen Lösungen. Experten betonen, dass nicht jede Heizung für jedes Haus geeignet ist und eine individuelle Beratung wichtig ist. Dennoch sehen sie in den aktuellen Förderprogrammen einen Anreiz für Hausbesitzer, energieeffiziente Technologien zu nutzen.'</li></ul> \|

	## 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("cbpuschmann/klimacoder2_v0.5")
	# Run inference
	preds = model("Die Forderungen sind landesweit die gleichen. Es geht um die Wiedereinführung eines 9-Euro-Tickets und ein Tempolimit von 100 km/h auf den Autobahnen. Außerdem fordern wir die Einführung eines Gesellschaftsrats. Dieser soll Maßnahmen erarbeiten, wie Deutschland bis 2030 emissionsfrei wird. Die Lösungsansätze sollen von der Bundesregierung anerkannt und in der Politik umgesetzt werden.")
	```

	<!--
	### 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 \| 22 \| 60.3810 \| 232 \|

	\| Label \| Training Sample Count \|
	\|:-----------\|:----------------------\|
	\| supportive \| 420 \|
	\| opposed \| 420 \|
	\| neutral \| 420 \|

	### Training Hyperparameters
	- batch_size: (16, 16)
	- num_epochs: (4, 4)
	- 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
	- l2_weight: 0.01
	- seed: 42
	- eval_max_steps: -1
	- load_best_model_at_end: True

	### Training Results
	\| Epoch \| Step \| Training Loss \| Validation Loss \|
	\|:------:\|:-----:\|:-------------:\|:---------------:\|
	\| 0.0001 \| 1 \| 0.257 \| - \|
	\| 0.0030 \| 50 \| 0.2617 \| - \|
	\| 0.0060 \| 100 \| 0.2515 \| - \|
	\| 0.0091 \| 150 \| 0.2451 \| - \|
	\| 0.0121 \| 200 \| 0.2235 \| - \|
	\| 0.0151 \| 250 \| 0.2008 \| - \|
	\| 0.0181 \| 300 \| 0.1414 \| - \|
	\| 0.0212 \| 350 \| 0.0829 \| - \|
	\| 0.0242 \| 400 \| 0.0379 \| - \|
	\| 0.0272 \| 450 \| 0.0184 \| - \|
	\| 0.0302 \| 500 \| 0.0114 \| - \|
	\| 0.0333 \| 550 \| 0.0051 \| - \|
	\| 0.0363 \| 600 \| 0.0024 \| - \|
	\| 0.0393 \| 650 \| 0.0012 \| - \|
	\| 0.0423 \| 700 \| 0.0008 \| - \|
	\| 0.0454 \| 750 \| 0.0006 \| - \|
	\| 0.0484 \| 800 \| 0.0004 \| - \|
	\| 0.0514 \| 850 \| 0.0003 \| - \|
	\| 0.0544 \| 900 \| 0.0002 \| - \|
	\| 0.0574 \| 950 \| 0.0003 \| - \|
	\| 0.0605 \| 1000 \| 0.0002 \| - \|
	\| 0.0635 \| 1050 \| 0.0002 \| - \|
	\| 0.0665 \| 1100 \| 0.0001 \| - \|
	\| 0.0695 \| 1150 \| 0.0001 \| - \|
	\| 0.0726 \| 1200 \| 0.0001 \| - \|
	\| 0.0756 \| 1250 \| 0.0005 \| - \|
	\| 0.0786 \| 1300 \| 0.0002 \| - \|
	\| 0.0816 \| 1350 \| 0.0001 \| - \|
	\| 0.0847 \| 1400 \| 0.0001 \| - \|
	\| 0.0877 \| 1450 \| 0.0001 \| - \|
	\| 0.0907 \| 1500 \| 0.0001 \| - \|
	\| 0.0937 \| 1550 \| 0.0001 \| - \|
	\| 0.0967 \| 1600 \| 0.0001 \| - \|
	\| 0.0998 \| 1650 \| 0.0001 \| - \|
	\| 0.1028 \| 1700 \| 0.0001 \| - \|
	\| 0.1058 \| 1750 \| 0.0 \| - \|
	\| 0.1088 \| 1800 \| 0.0 \| - \|
	\| 0.1119 \| 1850 \| 0.0 \| - \|
	\| 0.1149 \| 1900 \| 0.0 \| - \|
	\| 0.1179 \| 1950 \| 0.0 \| - \|
	\| 0.1209 \| 2000 \| 0.0019 \| - \|
	\| 0.1240 \| 2050 \| 0.0055 \| - \|
	\| 0.1270 \| 2100 \| 0.0035 \| - \|
	\| 0.1300 \| 2150 \| 0.0018 \| - \|
	\| 0.1330 \| 2200 \| 0.0008 \| - \|
	\| 0.1361 \| 2250 \| 0.0001 \| - \|
	\| 0.1391 \| 2300 \| 0.0 \| - \|
	\| 0.1421 \| 2350 \| 0.0 \| - \|
	\| 0.1451 \| 2400 \| 0.0 \| - \|
	\| 0.1481 \| 2450 \| 0.0 \| - \|
	\| 0.1512 \| 2500 \| 0.0 \| - \|
	\| 0.1542 \| 2550 \| 0.0 \| - \|
	\| 0.1572 \| 2600 \| 0.0 \| - \|
	\| 0.1602 \| 2650 \| 0.0 \| - \|
	\| 0.1633 \| 2700 \| 0.0 \| - \|
	\| 0.1663 \| 2750 \| 0.0 \| - \|
	\| 0.1693 \| 2800 \| 0.0 \| - \|
	\| 0.1723 \| 2850 \| 0.0 \| - \|
	\| 0.1754 \| 2900 \| 0.0 \| - \|
	\| 0.1784 \| 2950 \| 0.0 \| - \|
	\| 0.1814 \| 3000 \| 0.0 \| - \|
	\| 0.1844 \| 3050 \| 0.0 \| - \|
	\| 0.1874 \| 3100 \| 0.0 \| - \|
	\| 0.1905 \| 3150 \| 0.0 \| - \|
	\| 0.1935 \| 3200 \| 0.0 \| - \|
	\| 0.1965 \| 3250 \| 0.0 \| - \|
	\| 0.1995 \| 3300 \| 0.0 \| - \|
	\| 0.2026 \| 3350 \| 0.0 \| - \|
	\| 0.2056 \| 3400 \| 0.0 \| - \|
	\| 0.2086 \| 3450 \| 0.0 \| - \|
	\| 0.2116 \| 3500 \| 0.0 \| - \|
	\| 0.2147 \| 3550 \| 0.0 \| - \|
	\| 0.2177 \| 3600 \| 0.0 \| - \|
	\| 0.2207 \| 3650 \| 0.0 \| - \|
	\| 0.2237 \| 3700 \| 0.0 \| - \|
	\| 0.2268 \| 3750 \| 0.0 \| - \|
	\| 0.2298 \| 3800 \| 0.0 \| - \|
	\| 0.2328 \| 3850 \| 0.0 \| - \|
	\| 0.2358 \| 3900 \| 0.0 \| - \|
	\| 0.2388 \| 3950 \| 0.0 \| - \|
	\| 0.2419 \| 4000 \| 0.0 \| - \|
	\| 0.2449 \| 4050 \| 0.0 \| - \|
	\| 0.2479 \| 4100 \| 0.0 \| - \|
	\| 0.2509 \| 4150 \| 0.0 \| - \|
	\| 0.2540 \| 4200 \| 0.0 \| - \|
	\| 0.2570 \| 4250 \| 0.0 \| - \|
	\| 0.2600 \| 4300 \| 0.0 \| - \|
	\| 0.2630 \| 4350 \| 0.0 \| - \|
	\| 0.2661 \| 4400 \| 0.0 \| - \|
	\| 0.2691 \| 4450 \| 0.0 \| - \|
	\| 0.2721 \| 4500 \| 0.0 \| - \|
	\| 0.2751 \| 4550 \| 0.0 \| - \|
	\| 0.2781 \| 4600 \| 0.0 \| - \|
	\| 0.2812 \| 4650 \| 0.0 \| - \|
	\| 0.2842 \| 4700 \| 0.0 \| - \|
	\| 0.2872 \| 4750 \| 0.0 \| - \|
	\| 0.2902 \| 4800 \| 0.0 \| - \|
	\| 0.2933 \| 4850 \| 0.0 \| - \|
	\| 0.2963 \| 4900 \| 0.0 \| - \|
	\| 0.2993 \| 4950 \| 0.0 \| - \|
	\| 0.3023 \| 5000 \| 0.0 \| - \|
	\| 0.3054 \| 5050 \| 0.0 \| - \|
	\| 0.3084 \| 5100 \| 0.0 \| - \|
	\| 0.3114 \| 5150 \| 0.0 \| - \|
	\| 0.3144 \| 5200 \| 0.0 \| - \|
	\| 0.3175 \| 5250 \| 0.0 \| - \|
	\| 0.3205 \| 5300 \| 0.0 \| - \|
	\| 0.3235 \| 5350 \| 0.0 \| - \|
	\| 0.3265 \| 5400 \| 0.0 \| - \|
	\| 0.3295 \| 5450 \| 0.0 \| - \|
	\| 0.3326 \| 5500 \| 0.0 \| - \|
	\| 0.3356 \| 5550 \| 0.0 \| - \|
	\| 0.3386 \| 5600 \| 0.0 \| - \|
	\| 0.3416 \| 5650 \| 0.0 \| - \|
	\| 0.3447 \| 5700 \| 0.0 \| - \|
	\| 0.3477 \| 5750 \| 0.0 \| - \|
	\| 0.3507 \| 5800 \| 0.0 \| - \|
	\| 0.3537 \| 5850 \| 0.0 \| - \|
	\| 0.3568 \| 5900 \| 0.0 \| - \|
	\| 0.3598 \| 5950 \| 0.0 \| - \|
	\| 0.3628 \| 6000 \| 0.0 \| - \|
	\| 0.3658 \| 6050 \| 0.0 \| - \|
	\| 0.3688 \| 6100 \| 0.0 \| - \|
	\| 0.3719 \| 6150 \| 0.0 \| - \|
	\| 0.3749 \| 6200 \| 0.0 \| - \|
	\| 0.3779 \| 6250 \| 0.0 \| - \|
	\| 0.3809 \| 6300 \| 0.0 \| - \|
	\| 0.3840 \| 6350 \| 0.0 \| - \|
	\| 0.3870 \| 6400 \| 0.0 \| - \|
	\| 0.3900 \| 6450 \| 0.0 \| - \|
	\| 0.3930 \| 6500 \| 0.0 \| - \|
	\| 0.3961 \| 6550 \| 0.0 \| - \|
	\| 0.3991 \| 6600 \| 0.0 \| - \|
	\| 0.4021 \| 6650 \| 0.0 \| - \|
	\| 0.4051 \| 6700 \| 0.0 \| - \|
	\| 0.4082 \| 6750 \| 0.0 \| - \|
	\| 0.4112 \| 6800 \| 0.0 \| - \|
	\| 0.4142 \| 6850 \| 0.0 \| - \|
	\| 0.4172 \| 6900 \| 0.0 \| - \|
	\| 0.4202 \| 6950 \| 0.0 \| - \|
	\| 0.4233 \| 7000 \| 0.0 \| - \|
	\| 0.4263 \| 7050 \| 0.0 \| - \|
	\| 0.4293 \| 7100 \| 0.0 \| - \|
	\| 0.4323 \| 7150 \| 0.0 \| - \|
	\| 0.4354 \| 7200 \| 0.0 \| - \|
	\| 0.4384 \| 7250 \| 0.0 \| - \|
	\| 0.4414 \| 7300 \| 0.0 \| - \|
	\| 0.4444 \| 7350 \| 0.0 \| - \|
	\| 0.4475 \| 7400 \| 0.0 \| - \|
	\| 0.4505 \| 7450 \| 0.0 \| - \|
	\| 0.4535 \| 7500 \| 0.0 \| - \|
	\| 0.4565 \| 7550 \| 0.0 \| - \|
	\| 0.4595 \| 7600 \| 0.0 \| - \|
	\| 0.4626 \| 7650 \| 0.0 \| - \|
	\| 0.4656 \| 7700 \| 0.0 \| - \|
	\| 0.4686 \| 7750 \| 0.0 \| - \|
	\| 0.4716 \| 7800 \| 0.0 \| - \|
	\| 0.4747 \| 7850 \| 0.0 \| - \|
	\| 0.4777 \| 7900 \| 0.0 \| - \|
	\| 0.4807 \| 7950 \| 0.0 \| - \|
	\| 0.4837 \| 8000 \| 0.0 \| - \|
	\| 0.4868 \| 8050 \| 0.0 \| - \|
	\| 0.4898 \| 8100 \| 0.0 \| - \|
	\| 0.4928 \| 8150 \| 0.0 \| - \|
	\| 0.4958 \| 8200 \| 0.0 \| - \|
	\| 0.4989 \| 8250 \| 0.3154 \| - \|
	\| 0.5019 \| 8300 \| 0.2706 \| - \|
	\| 0.5049 \| 8350 \| 0.2635 \| - \|
	\| 0.5079 \| 8400 \| 0.2615 \| - \|
	\| 0.5109 \| 8450 \| 0.2598 \| - \|
	\| 0.5140 \| 8500 \| 0.258 \| - \|
	\| 0.5170 \| 8550 \| 0.2611 \| - \|
	\| 0.5200 \| 8600 \| 0.2601 \| - \|
	\| 0.5230 \| 8650 \| 0.2552 \| - \|
	\| 0.5261 \| 8700 \| 0.2561 \| - \|
	\| 0.5291 \| 8750 \| 0.2574 \| - \|
	\| 0.5321 \| 8800 \| 0.2563 \| - \|
	\| 0.5351 \| 8850 \| 0.2541 \| - \|
	\| 0.5382 \| 8900 \| 0.2569 \| - \|
	\| 0.5412 \| 8950 \| 0.2544 \| - \|
	\| 0.5442 \| 9000 \| 0.2565 \| - \|
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	\| 3.9999 \| 66150 \| 0.2516 \| - \|
	\| 4.0 \| 66152 \| - \| 0.5 \|

	### Framework Versions
	- Python: 3.11.11
	- SetFit: 1.1.1
	- Sentence Transformers: 3.4.1
	- Transformers: 4.49.0
	- PyTorch: 2.4.1.post300
	- Datasets: 3.4.0
	- Tokenizers: 0.21.0

	## 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.
	-->