我正在对一个法国数据集的SetFit模型进行微调，并遵循huggingface中的指南.他们在网站上提到了我不太理解的这一点
"?多语言支持:SetFit可以与任何句子一起使用 Hub上的转换器，这意味着您可以将文本分类为多个 只需对多语言判断点进行微调即可.
这是否意味着我必须在加载模型时找到已经调好的法语SetFit模型？把下面的"parparrase-mpnet-base-v2"换成法语的？
model = SetFitModel.from_pretrained("sentence-transformers/paraphrase-mpnet-base-v2")
指南中的要点是，使用SetFit方法微调的多语言模型即使在SetFit微调过程中看不到的语言上也能很好地泛化.这似乎通常适用于多语言模型，但明确提到它可能不会造成任何损害，特别是在讨论SetFit时，这是一种通常适用于非常小的数据集(即可能不是多语言的数据集)的方法.
这一发现得到了指南中提到的paper项的支持，研究人员表明，使用SetFit对英语数据进行微调的模型在各种语言上都表现得很好(见表4).
我从中学到的是:如果你微调多语言判断点(例如sentence-transformers/paraphrase-multilingual-mpnet-base-v2)，并在法语上微调，它在法语上会表现得很好，可能在其他语言上也会表现得很好.如果你计划只在法语文本上使用微调模型，你当然可以并try 微调一个特定的法语模型--然而，你的must肯定不会这样做.
但是，如果存在专门的法语句子转换器，并且您只想在法语文本上使用您的模型，我建议您使用法语模型.不是因为您必须这样做，而是因为它可能比多语言模型执行得更好.