SPLADE-RoBERTa-Amharic-Base
This is a
SPLADE Sparse Encoder
model finetuned from
rasyosef/roberta-base-amharic
using the
sentence-transformers
library. It maps sentences & paragraphs to a 32000-dimensional sparse vector space and can be used for semantic search and sparse retrieval.
Model Details
Model Description
Model Type:
SPLADE Sparse Encoder
Base model:
rasyosef/roberta-base-amharic
Maximum Sequence Length:
510 tokens
Output Dimensionality:
32000 dimensions
Similarity Function:
Dot Product
Language:
am
License:
mit
Model Sources
Full Model Architecture
SparseEncoder(
(0): MLMTransformer({'max_seq_length': 510, 'do_lower_case': False, 'architecture': 'XLMRobertaForMaskedLM'})
(1): SpladePooling({'pooling_strategy': 'max', 'activation_function': 'relu', 'word_embedding_dimension': 32000})
)
Usage
Direct Usage (Sentence Transformers)
First install the Sentence Transformers library:
pip install -U sentence-transformers
Then you can load this model and run inference.
from sentence_transformers import SparseEncoder
# Download from the 🤗 Hub
model = SparseEncoder("rasyosef/SPLADE-RoBERTa-Amharic-Base" )
# Run inference
sentences = [
'ፕሪሚየር ሊግ ፡ ሲዳማ ከሜዳው ውጪ ጣፋጭ ድል ሲያስመዘግብ አርባምንጭ ከ ዳሽን ቢራ አቻ ተለያይተዋል' ,
'\xa0የኢትዮጵያ ፕሪሚየር ሊግ 10ኛ ሳምንት ሁለት ጨዋታዎች አርባምንጭ እና አዲስ አበባ ላይ ተካሂደዋል፡፡ ሲዳማ ቡና ድል ሲቀናው ዳሽን ከአርባምንጭ አንድ ነጥብ ይዞ ተመልሷል፡፡አርባምንጭ ላይ ዳሽን ቢራን ያስተናገደው አርባምንጭ ከተማ ካለግብ አቻ ተለያይቷል፡፡ ተመጣጣኝ የጨዋታ እንቅስቃሴ የታየበት ይህ ጨዋታ ጥቂት የግብ ሙከራዎች ያስተናገደ ሲሆን ዳሽን ቢራ ኳስ በአርባምንጭ የግብ ክልል በእጅ ተነክቶ የፍፁም ቅጣት ምት ተከልክለናል በሚል ተቃውሞ አቅርበዋል፡፡ የአቻ ውጤቱ ዳሽንን ባለበት 10ኛ ደረጃ ላይ እንዲቆይ ሲያደርገው አርባምንጭ ከተማ አንድ ደረጃን አሻሽሎ 11ኛ ደረጃ ላይ መቀመጥ ችሏል፡፡በ11፡30 ኢትዮጵያ ቡና አዲስ አበባ ስታድየም ላይ ሲዳማ ቡናን አስተናግዶ 2-1 ተሸንፏል፡፡ ሲዳማ ቡና በአዲስ ግደይ የ38ኛ ደቂቃ ግብ መሪ ሲሆን ከእረፍት መልስ በ47ኛው ደቂቃ አማኑኤል ዮሃንስ ቡናን አቻ አድርጓል፡፡ የሲዳማን የማሸነፍያ ግብ ከመረብ ያሳረፈው አማካዩ ፍፁም ተፈሪ በ62ኛው ደቂቃ ነው፡፡ በጨዋታው ፈጣኑ የመስመር አጥቂ አዲስ ግደይ (ፎቶ) ለሲዳማ ቡና ድል ቁልፍ ሚና ተጫውቷል፡፡ በጨዋታው መገባደጃ አካባቢ ላይ ተቀይሮ ሲወጣም በጥላ ፎቅ እና ትሪቡን አካባቢ የሚገኙ የኢትዮጵያ ቡና ደጋፊዎች በአድናቆት አጨብጭበውለታል፡፡የሲዳማ ቡናው የመስመር አማካይ ወሰኑ ማዜ በከባድ ጉዳት ከሜዳ ተቀይሮ የወጣ ሲሆን የጉዳት መጠኑ ከቀጣይ ጨዋታዎች ሊያርቀው እንደሚችል ተነግሯል፡፡ድሉ ሲዳማ ቡና 17 ነጥብ ሰብስቦ 4ኛ ደረጃ ላይ ሲያስቀምጠው 9ኛ ደረጃ ላይ የሚገኘው ኢትዮጵያ ቡና ደረጃውን የሚያሻሽልበትን እድል አበላሽቷል፡፡የኢትዮጵያ ፕሪሚር ሊግ 10ኛ ሳምንት ቀሪ ጨዋታዎች ቅዳሜ እና እሁድ ሲቀጥሉ ሁለተኛ ደረጃ ላይ የሚገኘው አዳማ ከተማ ቅዳሜ በ9፡00 ሀድያ ሆሳዕናን ያስተናግዳል፡፡ እሁድ መሪው ቅዱስ ጊዮርጊስ ከንግድ ባንክ 11፡30 ላይ ሲጫወት በ9፡00 መከላከያ ወላይታ ድቻን ያስተናግዳል፡፡የደረጃ ሰንጠረዥ ፡-የከፍተኛ ግብ አግቢዎች ደረጃ፡-\xa0' ,
'\xa0በመልካ ቆሌ ስታድየም 9፡00 ላይ በተካሄደው 18ኛው ሳምንት የኢትዮጵያ ፕሪሚየር ሊግ ጨዋታ በወራጅ ቀጠናው ውስጥ ያሉት ወልድያዎች ሌላው በቀጠናው ውስጥ ያለው ሀዋሳ ከነማን በማሸነፍ ነጥቡን ወደ 9 ከፍ አድርጓል፡፡በውጤት መጥፋት ምክንያት የተመልካች ቁጥር ቀንሶ በታየበት ጨዋታ ወልድያዎች የመጀመርያ የግብ ማግባት አጋጣሚ በ8ኛው ደቂ ቢያገኙም ሳይጠቀሙበት ቀርተዋል፡፡ በመጀመርያው አጋማሽ ሀዋሳ ከነማዎች የኳስ ቁጥጥር ብልጫን የያዙ ሲሆን ወልድያዎች በመልሶ ማጥቃት እና ከቆሙ ኳሶች አደጋ ለመፍጠር ሞክረዋል፡፡በ25ኛው ደቂቃ ወልድያዎች ያገኙትን ቅጣት ምት ሳሙኤል ደግፌ ወደ መሃል አሻምቶ የሀዋሳ ተከላካዮች ከግብ ክልላቸው በሚገባ ማራቅ ባለመቻላቸው ፍሬው ብርሃን ኳሷን አግኝቷት ወደ ግብነት ቀይሯታል፡፡ ወልድያ በ33ኛው ደቂቃ በአብይ በየነ አማካኝነት በድጋሚ ግብ ቢያስቆጠርም ረዳት ዳኛው ከጨዋታ ውጪ ምልክት በማሳየታቸው ሳይፀድቅ ቀርቷል፡፡ከግቧ መቆጠር በኋላ ሀዋሳ ከነማ ጫና ፈጥሮ ለመንቀሳቀስ የሞከረ ሲሆን በ40ኛው ደቂቃ ላይ ጥረታቸው ፍሬ አፍርቶ የአቻነት ግብ ማስቆጠር ችለዋል፡፡ የመጀመርያው አጋማሽ የጨዋታ ክፍለጊዜም 1-1 በሆነ አቻ ውጤት ተጠናቋል፡፡ከእረፍት መልስ ሀዋሳዎች ተጨማሪ ግብ ለማስቆጠር ጫናቸውን አጠናክረው ተጫውተዋል፡፡ በ50ኛው ደቂቃ ሲሳይ ባንጫ የፈጠረውን ስህተት ተጠቅመው ሀዋሳዎች ለግብ የቀረበ አጋጣሚ ቢያገኙም በቶክ ጀምስ ጥረት ግብ ሳይሆን ቀርቷል፡፡ወልድያዎች በሁለተኛው አጋማሽም እንደመጀመርያው ሁሉ አፈግፍገው በመጫወት በመልሶ ማጥቃት ወደ ግብ ለመድረስ የሞከሩ ሲሆን አብይ በየነ በዚህ ሂደት የተገኘቸውን ኳስ ወደ ግብ ሞክሮ በግቡ ቋሚ ለጥቂት ወጥታበታለች፡፡በ80ኛው ደቂቃ በ2ኛው አጋማሽ ተቀይሮ ወደ ሜዳ የገባው አጥቂው ፍፁም ደስይበለው ሳሙኤል ደግፌ ከማእዘን ምት ሸገረውን ኳስ በግንባሩ በመግጨት ግብ አስቆጥሯል፡፡ጨዋታው በወልድያ መሪነት ቀጥሎ በዳኛ ውሳኔ ቅሬታ ውስት የገቡ የወልድያ ደጋፊዎች መጠነኛ ረብሻ ቢያስነሱም በፀጥታ ኃይሎች እና በወልድያ ተጫዋቾች ትብብር በቶሎ ረግቧል፡፡ ጨዋታውም በወልድያ 2-1 አሸናፊነት ተጠናቋል፡፡በጨዋታው የእለቱ አልቢትር ለሁለቱም ቡድኖች አንድ አንድ ቢጫ ካርድ አሳይተዋል፡፡' ,
]
embeddings = model.encode(sentences)
print (embeddings.shape)
# [3, 32000]
# Get the similarity scores for the embeddings
similarities = model.similarity(embeddings, embeddings)
print (similarities)
# tensor([[34.8731, 32.6441, 7.7225],
# [32.6441, 66.2445, 13.2021],
# [ 7.7225, 13.2020, 65.6052]])
Evaluation
Metrics
Sparse Information Retrieval
Metric
Value
dot_accuracy@1
0.6632
dot_accuracy@3
0.832
dot_accuracy@5
0.8711
dot_accuracy@10
0.9063
dot_precision@1
0.6632
dot_precision@3
0.2773
dot_precision@5
0.1742
dot_precision@10
0.0906
dot_recall@1
0.6632
dot_recall@3
0.832
dot_recall@5
0.8711
dot_recall@10
0.9063
dot_ndcg@10
0.7917
dot_mrr@10
0.7541
dot_map@100
0.7571
query_active_dims
69.6236
query_sparsity_ratio
0.9978
corpus_active_dims
153.6359
corpus_sparsity_ratio
0.9952
Training Details
Training Dataset
Unnamed Dataset
Size: 245,876 training samples
Columns:
anchor
,
positive
, and
negative
Approximate statistics based on the first 1000 samples:
anchor
positive
negative
type
string
string
string
details
min: 3 tokens
mean: 16.29 tokens
max: 101 tokens
min: 30 tokens
mean: 324.02 tokens
max: 510 tokens
min: 40 tokens
mean: 330.65 tokens
max: 510 tokens
Samples:
anchor
positive
negative
ክልሎች ለስኳር ፋብሪካዎች የይዞታ ማረጋገጫ ሰነድ ለመስጠት ፈቃደኛ አለመሆናቸው ታወቀ
የክልሎቹ አቋም ስኳር ፋብሪካዎቹን ለመሸጥ የተያዘውን ዕቅድ እንዳይስተጓጎል ሥጋት ፈጥሯልጠቅላይ ሚኒስትሩ መፍትሔ እንዲያሰጡ ተጠይቋልበፌዴራል መንግሥት ለተቋቋሙ ነባርና በግንባታ ላይ ለሚገኙ አዳዲስ የስኳር ፋብሪካዎች የይዞታ ማረጋገጫ ሰነድ እንዲሰጡ ተደጋጋሚ ጥያቄ ለሚመለከታቸው ክልሎች ቢቀርብም፣ ክልሎች ፈቃደኛ አለመሆናቸውን ሪፖርተር ያገኘው መረጃ አመለከተ፡፡የተገኘው የሰነድ መረጃ እንደሚያመለክተው የፌዴራል መንግሥት ከበርካታ ዓመታት በፊት ላቋቋማቸው ነባር የስኳር ፋብሪካዎችም ሆነ፣ በአሁኑ ወቅት በግንባታ ላይ ለሚገኙት የስኳር ፋብሪካዎች የይዞታ ማረጋገጫ ማግኘት ባለመቻሉ መንግሥት ፋብሪካዎቹን ወደ ግል ለማዘዋወር እያደረገ ያለውን ጥረት እንዳያስተጓጉል ሥጋት ፈጥሯል፡፡መንግሥት በያዘው ዕቅድ መሠረት ከዘንድሮ ጀምሮ ሁሉንም የስኳር ፋብሪካዎች ወደ ግል ለማዘዋወር፣ የፋብሪካዎቹን ሀብት በተናጠል እንዲገመት ከማድረግ አንስቶ በርካታ የቅድመ ፕራይቬታይዜሽን ተግባራትን እያከናወነ ቢሆንም፣ ፕራይቬታይዜሽኑን ዕውን ለማድረግ መሠረታዊ የሆነውን የይዞታ ማረጋገጫ ማሟላት እንዳልተቻለ ሰነዱ ያመለክታል፡፡በኢትዮጵያ ስኳር ኮርፖሬሽን ሥር የሚተዳደሩ ነባርና በግንባታ ሒደት ላይ የሚገኙ በጥቅሉ 13 ስኳር ፋብሪካዎች ቢኖሩም፣ ከእነዚህ መካከል የተሟላ የይዞታ ማረጋገጫ ሰነድ ያላቸው ሁለት ስኳር ፋብሪካዎች ብቻ እንደሆኑ ለማወቅ ተችሏል፡፡‹‹ነባርና አዳዲስ ፕሮጀክቶች ላይ የይዞታ ማረጋገጫ ሰነድ ለማግኘት ከጅምሩ አንስቶ በድርጅቶቹና በኮርፖሬሽን አማካይነት ያላሰለሰ ጥረት ቢደረግም፣ ከወንጂ ሸዋና ከፊንጫ ስኳር ፋብሪካዎች በስተቀር ነባሩን የመተሐራ ስኳር ፋብሪካ ጨምሮ ሌሎቹ ነባርና በግንባታ ላይ የሚገኙ የስኳር ልማት ፕሮጀክቶች የይዞታ ማረጋገጫ ሰነድ ማግኘት አልተቻለም፤...
በባህል ቱሪዝምና ስፖርት ሚኒስቴር እና ስፖርት ኮሚሽን መካከል በተጠሪነት ላይ የግልጽነት መጓደል መኖሩ የባሀልና ስፖርት ሚኒስቴር የስፖርት ልማት ዘርፍ ዴኤታ አቶ ሃብታሙ ሲሳይ ገለጹ። አቶ ሃብታሙ ለአዲስ ዘመን ጋዜጣ እንደተናገሩት ፤የፌዴራል አስፈጻሚ አካላት ስልጣንና ተግባርን ለመወሰን የወጣ አዋጅ በአግባቡ አውቆ ከመጠቀም አኳያ ውስንነት አለ። ስፖርት ኮሚሽን ለበርካታ ዓመታት ሚኒስቴር ነበር። የአብዛኛው አመራርና ሰራተኛ እሳቤ የሚኒስቴር እሳቤን የያዘ እንደመሆኑ ‹ እኛ ኮሚሽን ነን›የሚለውን በፍጥነት ለመቀበል ግርታን መፈጠሩም የሚጠበቅ መሆኑን ገልጸው፤ እንዲህ አይነቱ ጉድለት ደግሞ ‹ስልጣናችን እየተጋፋን ነው ›የሚሉ አዋጁን ካለመገንዘብ የመነጩ ቅሬታዎች አሉ ብለዋል። የስፖርቱ አደረጃጀት አንድ ጊዜ ከአንዱ ፤ሌላ ጊዜ ደግሞ ከሌላው የመጣበቅ ዝንባሌዎች በተደጋጋሚ መኖሩን ጠቅሰው ፤አደረጃጀቱ ወጥ ሆኖ ያለመቆየትም ከዚሁ ጋር አብሮ የሚታይ እንደሆነ ተናግረዋል። በዚህም ጠንካራ የስፖርት ምክር ቤት አለመፈጠሩ ስፖርቱ ህዝባዊ መሰረት እንዳይኖረው ማድረጉንም አክለው ገልጸዋል። እንደ አቶ ሃብታሙ ማብራሪያ ፤ ስፖርቱን የሚመራው ህዝባዊ አደረጃጀቱ እንደሆነ በፖሊሲው ተቀምጧል። ህዝባዊ አደረጃጀት የሚባለው፤ ኦሎምፒክ ኮሚቴ፤ ፌዴሬሽኖቹ፤ ክለቦቹ፤ እንዲሁም የስፖርት ምክር ቤቶች ናቸው። በሀገራችን ወቅታዊ ሁኔታ የስፖርት ምክር ቤቶች የት ናቸው? ስፖርቱን በአግባቡ መምራት በሚችሉበት ቁመና አይገኙም። በፌዴራል ደረጃ የስፖርት ምክር ቤት ተቋቁሞ ወደ ስራ የገባው በ60ዎቹ አካባቢ ቢሆንም፤ በፌዴራል ደረጃ ከ2007 ዓ.ም ጀምሮ ጠፍተዋል። ብሄራዊ የስፖርት ምክር ቤት በ2011 ዓ.ም ነው ገና እንዳዲስ የተቋቋመው፤ በክልሎችም ተመሳሳይ ሁኔታ ይንጸባረቃል። «በዓመ...
መዳ ወላቡ ዩኒቨርሲቲ ያሰለጠናቸው 19 ሐኪሞች አስመረቀ
አዲስ አበባ ፣ ህዳር 12 ፣ 2013 (ኤፍ ቢ ሲ) መዳ ወላቡ ዩኒቨርሲቲ በህክምና ዶክትሬት የትምህርት ዘርፍ ያሰለጠናቸው 19 ተማሪዎችን ዛሬ አስመረቀ፡፡ዩኒቨርሲቲው የዛሬ ተመራቂዎችን ጨምሮ 99 የህክምና ዶክተሮችን አሰልጥኖ አስመርቋል።በዩኒቨርሲቲው ምክትል ፕሬዝዳንት ማዕረግ የጎባ ሪፈራል ሆስፒታል ዋና ዳይሬክተር ዶክተር ጄይላን ቃሲም ሆስፒታሉ ለአካባቢው ማህበረሰብ ከሚሰጠው የህክምና አገልግሎት በተጓዳኝ በተለያዩ የህክምና ሙያዎች ስልጠና እየሰጠ እንዳለ መግለጻቸውን ኢዜአ ዘግቧል።በ1999 ዓ.ም 742 ተማሪዎች ተቀብሎ ስራ የጀመረው መዳ ወላቡ ዩኒቨርሲቲ አሁን ላይ ከ24 ሺህ የሚበልጡ ተማሪዎች አሉት።
የአዲስ አበባ ከተማ አስተዳደር የሙያ ትምህርትና ስልጠና ቢሮ በ2009 ዓም በተለያዩ ሙያ ዘርፎች ያሰለጠናቸውን ከ8ሺህ 800 በላይ ሰልጣኞች ዛሬ በሚሊንየም አዳራሽ አስመረቀ ፡፡በምረቃ ስነ ስርዓቱ ላይ የተገኙት የአዲስ አበባ ከተማ አስተዳደር አፈ ጉባኤ ዶክተር ታቦር ገብረመድህን እንደገለጹት ፤ተመራቂዎች በስልጠና ቆይታቸው ያገኙዋቸውን መሰረታዊ ዕውቀትና ክህሎት በየጊዜው በማዳበር ለአገራቸው የሚገባቸውን አስተዋጽኦ ማበርከት ይገባቸዋል ፡፡በስራው ዓለም የይቻላል መንፈስን በማጎልበትና የቴክኖሎጂ ፈጠራ ክህሎትን በማዳበር ቀጣይ ለአገሪቱ ኢኮኖሚ ዕድገት የድርሻቸውን ሊወጠ ይገባል ፡፡በከተማ የወጣቶች ተጠቃሚነትን ለማጎልበት መንገስት በፈቀደው የተንቀሳቃሽ ፈንድ ምቹ አጋጣሚ ሰልጣኞቹ እንዲጠቀሙበትም ጥሪ አቅርበዋል ፡፡የከተማው አስተዳደር የቴክኒክና ሙያ ስልጠና ኃላፊ አቶ ዘርኡ ስሙር በበኩላቸው እንደገለጹት ፤ከደረጃ አንድ እስከ ደረጃ አምስት ከሰለጠኑት 8ሺ 837 ተመራቂዎች ውስጥ 34 በመቶ ሴቶች መሆናቸውን ገልጸዋል ፡፡ቢሮው ባለፉት ሁለት ዓመታም 47 ሺህ የሚሆኑት አጫጭር ስልጠናዎች ማግኘታቸውን ጠቁመዋል ፡፡በአዲስ አበባ ከተማ የሚገኙ የቴክና ሙያ ማሰልጠኛ ተቋማትና ኮሌጆች ዜጎች በተለያዩ የሙያ ዘርፎች ተገቢ የሙያ ክህሎት እንዲያገኙ ተገቢውን አስተዋጽኦ እያበረከቱ መሆናቸውን አስረድተዋል፡፡የቴክኒክና ሙያ ተቋማትም የተሻለ የሙያ ክህሎት ያላቸው ሰልጣኞችን በማፍራት ረገድ ያደረጉት ርብርቦሽም አመስግነዋል ፡፡ሰልጣኞቹ በአነስተኛና ጥቃቅን በመደራጀትና በመስራት የተጣለባቸውን ሀገራዊ ሃላፊነት እንዲወጡ ጥሪ አቅርበዋል ፡፡በመጨረሻም በተለያዩ ዘርፎች የክህሎት ውድድርና የላቀ አፈጻጸም ያስመዘገቡ ሰልጣኞች እንዲሁም አሰልጣኞች የሜዳሊያና የሰርተፊኬት ሽልማትና ዕ...
በኢትዮጵያ ከባህር ጠለል 2500 ሜትር ከፍታ የምትገኝ እንዲሁም በሀገሪቱ ትልቋ ከተማ ማን ትባላለች?
አዲስ አበባ አዲስ አበባ ተብላ የተሠየመችው እቴጌ ጣይቱ ኅዳር ፲፬ ቀን ፲፰፻፸፱ (1879) ዓ.ም. ፍልውሃ ፊን-ፊን ወደሚልበት መስክ ወርደው ሳሉ ከዚህ በፊት አይተዋት የማያውቋት አንዲት ልዩ አበባ አይተ ስለማረከቻቸው ቦታውን ‹‹አዲስ አበባ!›› አሉ ይባላል። አዲስ አበባ (ኣዲስ ኣበባ) ኢትዮጵያ ዋና ከተማ ስትሆን በተጨማሪ የአፍሪካ ሕብረት መቀመጫ እንዲሁም የብዙ የተባበሩት መንግሥታት ድርጅት ቅርንጫፎችና ሌሎችም የዓለም የዲፕሎማቲክ (የሰላማዊ ግንኙነት) ልዑካን መሰብሰቢያ ከተማ ናት። ራስ-ገዝ አስተዳደር ስላላት የከተማና የክልል ማዕረግ ይዛ ትገኛለች። አብዛኞቹን የሀገሩ ቋንቋዎች የሚናገሩ ክርስቲያኖች እና ሙስሊሞች የሚኖሩባት ከተማ ናት። ከባሕር ጠለል በ2500 ሜትር ከፍታ ላይ የምትገኘው ከተማ በግምት 2,757,729 በላይ ሕዝብ የሚኖርባት በመሆኗ የሀገሪቱ አንደኛ ትልቅ ከተማ ናት። ከተማዋ እቴጌ ጣይቱ በመረጡት ቦታ ማለትም በፍል ውሐ አካባቢ ላይ በባላቸው በዳግማዊ ምኒልክ በ፲፰፻፸፰ (1878) ዓ.ም. ተቆረቆረች። የሕዝቧ ብዛት በያመቱ 8% (ስምንት በመቶ) እየጨመረ አሁን አምስት ሚሊዮን እንደሚደርስ ይገመታል። ከእንጦጦ ጋራ ግርጌ ያለችው መዲና የአዲስ አበባ ዩኒቨርሲቲ መገኛ ሆናለች። ይህም በመስራቹ የቀድሞው ንጉሠ-ነገሥት ስም ቀዳማዊ ኃይለ ሥላሴ ዩኒቨርሲቲ ይባል ነበር።
ታሕታይ ሎጎምቲ / አድዋ ወረዳ ከሚገኙ የገጠር ቀበሌዎች
አንዷ ስትሆን ትምህርት ቤት የተጀመረበት አመተምህረት በ 1984 ዓ/ም ነው። አሁን እስከ 8ኛ ክፍል እያስተማረ ይገኛል፡፡ በተጨማሪም ሌላ 1ኛ ደረጃ ት/ቤት ማይሰጋሉ አከባቢ ተገንብቶ ተማሪዎችእየተማሩበት ይገኛሉ፡፡የመኪና መንገድ ደግሞ በ1985/86 አከባቢ ተጀምረዋል። በአከባቢዋ የተለያዮ የተከለሉ ደንኞች ማለትም ሸተቶ ፣ ኩማጫሉቅ፣ ሸቃወለዳይት፣ ደብረሳህሊ፣አቡነእንድርያስ ፣ሰውሒ ፅየት እና ሌሎችም ያቀፈች ቀበሌ ነች፡፡እንስሳተ ዘገዳም ቀበሮ፣ ጅብ፣ በተመሳሳይ ቆቅ እና ጅግራም ይገኙበታል፡፡በተለይ በውስጧ የያዘቻቸው አዝርእትና የበጋ
አትክልቶችና ለአይን ከመማረክ አልፎ ለአከባቢው ህ/ሰብ
የገቢ ምንጭ ናቸው "ግድብ ሰይሳ" የ ሰይሳ ግድብም
እዛው ይገኛል። በውስጧ 4 ቀጠናዎች(ቁሸት) ይገኛሉ፡፡
እነሱም ፅየት ፣ገብላ፣ አዲስአለም፣ ማይወይኒ የሚባሉ ናቸው። ራህያ ከተማም ከፊል ከተማው በዚህ ቀበሌ ይገኛል
አድዋ
Loss:
SpladeLoss
with these parameters:
{
"loss" : "SparseMultipleNegativesRankingLoss(scale=1.0, similarity_fct='dot_score')" ,
"document_regularizer_weight" : 0.001 ,
"query_regularizer_weight" : 0.002
}
Training Hyperparameters
Non-Default Hyperparameters
eval_strategy
: epoch
per_device_train_batch_size
: 32
per_device_eval_batch_size
: 32
gradient_accumulation_steps
: 2
learning_rate
: 6e-05
num_train_epochs
: 6
lr_scheduler_type
: cosine
warmup_ratio
: 0.025
fp16
: True
optim
: adamw_torch_fused
batch_sampler
: no_duplicates
All Hyperparameters
Click to expand
overwrite_output_dir
: False
do_predict
: False
eval_strategy
: epoch
prediction_loss_only
: True
per_device_train_batch_size
: 32
per_device_eval_batch_size
: 32
per_gpu_train_batch_size
: None
per_gpu_eval_batch_size
: None
gradient_accumulation_steps
: 2
eval_accumulation_steps
: None
torch_empty_cache_steps
: None
learning_rate
: 6e-05
weight_decay
: 0.0
adam_beta1
: 0.9
adam_beta2
: 0.999
adam_epsilon
: 1e-08
max_grad_norm
: 1.0
num_train_epochs
: 6
max_steps
: -1
lr_scheduler_type
: cosine
lr_scheduler_kwargs
: {}
warmup_ratio
: 0.025
warmup_steps
: 0
log_level
: passive
log_level_replica
: warning
log_on_each_node
: True
logging_nan_inf_filter
: True
save_safetensors
: True
save_on_each_node
: False
save_only_model
: False
restore_callback_states_from_checkpoint
: False
no_cuda
: False
use_cpu
: False
use_mps_device
: False
seed
: 42
data_seed
: None
jit_mode_eval
: False
use_ipex
: False
bf16
: False
fp16
: True
fp16_opt_level
: O1
half_precision_backend
: auto
bf16_full_eval
: False
fp16_full_eval
: False
tf32
: None
local_rank
: 0
ddp_backend
: None
tpu_num_cores
: None
tpu_metrics_debug
: False
debug
: []
dataloader_drop_last
: False
dataloader_num_workers
: 0
dataloader_prefetch_factor
: None
past_index
: -1
disable_tqdm
: False
remove_unused_columns
: True
label_names
: None
load_best_model_at_end
: False
ignore_data_skip
: False
fsdp
: []
fsdp_min_num_params
: 0
fsdp_config
: {'min_num_params': 0, 'xla': False, 'xla_fsdp_v2': False, 'xla_fsdp_grad_ckpt': False}
fsdp_transformer_layer_cls_to_wrap
: None
accelerator_config
: {'split_batches': False, 'dispatch_batches': None, 'even_batches': True, 'use_seedable_sampler': True, 'non_blocking': False, 'gradient_accumulation_kwargs': None}
deepspeed
: None
label_smoothing_factor
: 0.0
optim
: adamw_torch_fused
optim_args
: None
adafactor
: False
group_by_length
: False
length_column_name
: length
ddp_find_unused_parameters
: None
ddp_bucket_cap_mb
: None
ddp_broadcast_buffers
: False
dataloader_pin_memory
: True
dataloader_persistent_workers
: False
skip_memory_metrics
: True
use_legacy_prediction_loop
: False
push_to_hub
: False
resume_from_checkpoint
: None
hub_model_id
: None
hub_strategy
: every_save
hub_private_repo
: None
hub_always_push
: False
hub_revision
: None
gradient_checkpointing
: False
gradient_checkpointing_kwargs
: None
include_inputs_for_metrics
: False
include_for_metrics
: []
eval_do_concat_batches
: True
fp16_backend
: auto
push_to_hub_model_id
: None
push_to_hub_organization
: None
mp_parameters
:
auto_find_batch_size
: False
full_determinism
: False
torchdynamo
: None
ray_scope
: last
ddp_timeout
: 1800
torch_compile
: False
torch_compile_backend
: None
torch_compile_mode
: None
include_tokens_per_second
: False
include_num_input_tokens_seen
: False
neftune_noise_alpha
: None
optim_target_modules
: None
batch_eval_metrics
: False
eval_on_start
: False
use_liger_kernel
: False
liger_kernel_config
: None
eval_use_gather_object
: False
average_tokens_across_devices
: False
prompts
: None
batch_sampler
: no_duplicates
multi_dataset_batch_sampler
: proportional
router_mapping
: {}
learning_rate_mapping
: {}
Training Logs
Epoch
Step
Training Loss
dot_ndcg@10
1.0
3842
35.0245
0.7456
2.0
7684
0.0614
0.7551
3.0
11526
0.0322
0.7828
4.0
15368
0.0169
0.7904
5.0
19210
0.0098
0.7929
6.0
23052
0.008
0.7917
-1
-1
-
0.7917
Framework Versions
Python: 3.11.13
Sentence Transformers: 5.0.0
Transformers: 4.53.0
PyTorch: 2.6.0+cu124
Accelerate: 1.8.1
Datasets: 3.6.0
Tokenizers: 0.21.2
Citation
BibTeX
Sentence Transformers
@inproceedings{reimers-2019-sentence-bert,
title = "Sentence-BERT: Sentence Embeddings using Siamese BERT-Networks",
author = "Reimers, Nils and Gurevych, Iryna",
booktitle = "Proceedings of the 2019 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing",
month = "11",
year = "2019",
publisher = "Association for Computational Linguistics",
url = "https://arxiv.org/abs/1908.10084",
}
SpladeLoss
@misc{formal2022distillationhardnegativesampling,
title={From Distillation to Hard Negative Sampling: Making Sparse Neural IR Models More Effective},
author={Thibault Formal and Carlos Lassance and Benjamin Piwowarski and Stéphane Clinchant},
year={2022},
eprint={2205.04733},
archivePrefix={arXiv},
primaryClass={cs.IR},
url={https://arxiv.org/abs/2205.04733},
}
SparseMultipleNegativesRankingLoss
@misc{henderson2017efficient,
title={Efficient Natural Language Response Suggestion for Smart Reply},
author={Matthew Henderson and Rami Al-Rfou and Brian Strope and Yun-hsuan Sung and Laszlo Lukacs and Ruiqi Guo and Sanjiv Kumar and Balint Miklos and Ray Kurzweil},
year={2017},
eprint={1705.00652},
archivePrefix={arXiv},
primaryClass={cs.CL}
}
FlopsLoss
@article{paria2020minimizing,
title={Minimizing flops to learn efficient sparse representations},
author={Paria, Biswajit and Yeh, Chih-Kuan and Yen, Ian EH and Xu, Ning and Ravikumar, Pradeep and P{'o}czos, Barnab{'a}s},
journal={arXiv preprint arXiv:2004.05665},
year={2020}
}