SMARTICT / gte-multilingual-reranker-base-pubmed-tr-v1

huggingface.co
Total runs: 17
24-hour runs: 0
7-day runs: -4
30-day runs: 5
Model's Last Updated: July 16 2025
text-ranking

Introduction of gte-multilingual-reranker-base-pubmed-tr-v1

Model Details of gte-multilingual-reranker-base-pubmed-tr-v1

gte-multilingual-reranker-base-pubmed-tr

This is a Cross Encoder model finetuned from Alibaba-NLP/gte-multilingual-reranker-base using the sentence-transformers library. It computes scores for pairs of texts, which can be used for text reranking and semantic search.

Model Details
Model Description
Model Sources
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 CrossEncoder

# Download from the 🤗 Hub
model = CrossEncoder("SMARTICT/gte-multilingual-reranker-base-pubmed-tr-v1")
# Get scores for pairs of texts
pairs = [
    ['Yaşlanmakta olan erkeklerde testosteron seviyelerindeki değişiklikler nasıl gözlemlenir ve bu değişiklikler hangi hormon seviyeleriyle ilişkilidir?', 'Testosteron seviyeleri azalır ve bu azalma, gonadotropinlere zayıf yanıt vermeyle birlikte görülür; testosteron seviyelerindeki düşüş, LH seviyelerinde artışla takip edilir.'],
    ['Yaşlanmakta olan erkeklerde testosteron seviyelerindeki değişiklikler nasıl gözlemlenir ve bu değişiklikler hangi hormon seviyeleriyle ilişkilidir?', 'Testosteron, NE seviyelerini, alımını veya salınımını etkilemediği gibi, vas deferens ve epididimste tirosin hidroksilaz aktivitesini değiştirmedi.'],
    ['Yaşlanmakta olan erkeklerde testosteron seviyelerindeki değişiklikler nasıl gözlemlenir ve bu değişiklikler hangi hormon seviyeleriyle ilişkilidir?', 'Yavaş dalga uykusundaki azalma, hormon seviyelerinde belirgin bir değişiklikle eşleşmedi.'],
    ['Yaşlanmakta olan erkeklerde testosteron seviyelerindeki değişiklikler nasıl gözlemlenir ve bu değişiklikler hangi hormon seviyeleriyle ilişkilidir?', 'Serum testosteron, diyaliz edilebilir testosteron ve LH seviyeleri sağlıklı erkeklerle anlamlı derecede fark göstermemekte, sadece LH yanıtları biraz daha yüksek bulunmuştur.'],
    ['Yaşlanmakta olan erkeklerde testosteron seviyelerindeki değişiklikler nasıl gözlemlenir ve bu değişiklikler hangi hormon seviyeleriyle ilişkilidir?', 'Maksimum uyarım testiyle değerlendirildi ve 6-15 yaş arasındaki erkekler üzerinde yapıldı.'],
]
scores = model.predict(pairs)
print(scores.shape)
# (5,)

# Or rank different texts based on similarity to a single text
ranks = model.rank(
    'Yaşlanmakta olan erkeklerde testosteron seviyelerindeki değişiklikler nasıl gözlemlenir ve bu değişiklikler hangi hormon seviyeleriyle ilişkilidir?',
    [
        'Testosteron seviyeleri azalır ve bu azalma, gonadotropinlere zayıf yanıt vermeyle birlikte görülür; testosteron seviyelerindeki düşüş, LH seviyelerinde artışla takip edilir.',
        'Testosteron, NE seviyelerini, alımını veya salınımını etkilemediği gibi, vas deferens ve epididimste tirosin hidroksilaz aktivitesini değiştirmedi.',
        'Yavaş dalga uykusundaki azalma, hormon seviyelerinde belirgin bir değişiklikle eşleşmedi.',
        'Serum testosteron, diyaliz edilebilir testosteron ve LH seviyeleri sağlıklı erkeklerle anlamlı derecede fark göstermemekte, sadece LH yanıtları biraz daha yüksek bulunmuştur.',
        'Maksimum uyarım testiyle değerlendirildi ve 6-15 yaş arasındaki erkekler üzerinde yapıldı.',
    ]
)
# [{'corpus_id': ..., 'score': ...}, {'corpus_id': ..., 'score': ...}, ...]
Training Details
Training Dataset
Unnamed Dataset
  • Size: 26,083 training samples
  • Columns: question , answer , and label
  • Approximate statistics based on the first 1000 samples:
    question answer label
    type string string int
    details
    • min: 44 characters
    • mean: 106.33 characters
    • max: 201 characters
    • min: 6 characters
    • mean: 98.72 characters
    • max: 389 characters
    • 0: ~67.60%
    • 1: ~32.40%
  • Samples:
    question answer label
    Yaşlanmakta olan erkeklerde testosteron seviyelerindeki değişiklikler nasıl gözlemlenir ve bu değişiklikler hangi hormon seviyeleriyle ilişkilidir? Testosteron seviyeleri azalır ve bu azalma, gonadotropinlere zayıf yanıt vermeyle birlikte görülür; testosteron seviyelerindeki düşüş, LH seviyelerinde artışla takip edilir. 1
    Yaşlanmakta olan erkeklerde testosteron seviyelerindeki değişiklikler nasıl gözlemlenir ve bu değişiklikler hangi hormon seviyeleriyle ilişkilidir? Testosteron, NE seviyelerini, alımını veya salınımını etkilemediği gibi, vas deferens ve epididimste tirosin hidroksilaz aktivitesini değiştirmedi. 0
    Yaşlanmakta olan erkeklerde testosteron seviyelerindeki değişiklikler nasıl gözlemlenir ve bu değişiklikler hangi hormon seviyeleriyle ilişkilidir? Yavaş dalga uykusundaki azalma, hormon seviyelerinde belirgin bir değişiklikle eşleşmedi. 0
  • Loss: BinaryCrossEntropyLoss with these parameters:
    {
        "activation_fn": "torch.nn.modules.linear.Identity",
        "pos_weight": 5
    }
    
Training Hyperparameters
Non-Default Hyperparameters
  • eval_strategy : steps
  • per_device_train_batch_size : 16
  • per_device_eval_batch_size : 16
  • learning_rate : 2e-05
  • num_train_epochs : 2
  • warmup_ratio : 0.1
  • bf16 : True
  • dataloader_num_workers : 4
  • load_best_model_at_end : True
All Hyperparameters
Click to expand
  • overwrite_output_dir : False
  • do_predict : False
  • eval_strategy : steps
  • prediction_loss_only : True
  • per_device_train_batch_size : 16
  • per_device_eval_batch_size : 16
  • per_gpu_train_batch_size : None
  • per_gpu_eval_batch_size : None
  • gradient_accumulation_steps : 1
  • eval_accumulation_steps : None
  • torch_empty_cache_steps : None
  • learning_rate : 2e-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 : 2
  • max_steps : -1
  • lr_scheduler_type : linear
  • lr_scheduler_kwargs : {}
  • warmup_ratio : 0.1
  • 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 : True
  • fp16 : False
  • 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 : 4
  • dataloader_prefetch_factor : None
  • past_index : -1
  • disable_tqdm : False
  • remove_unused_columns : True
  • label_names : None
  • load_best_model_at_end : True
  • 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
  • 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 : batch_sampler
  • multi_dataset_batch_sampler : proportional
  • router_mapping : {}
  • learning_rate_mapping : {}
Training Logs
Epoch Step Training Loss
0.0006 1 0.8636
0.6131 1000 0.632
1.2262 2000 0.42
1.8394 3000 0.3123
Framework Versions
  • Python: 3.11.13
  • Sentence Transformers: 5.0.0
  • Transformers: 4.53.2
  • PyTorch: 2.6.0+cu124
  • Accelerate: 1.8.1
  • Datasets: 4.0.0
  • 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",
}

Runs of SMARTICT gte-multilingual-reranker-base-pubmed-tr-v1 on huggingface.co

17
Total runs
0
24-hour runs
0
3-day runs
-4
7-day runs
5
30-day runs

More Information About gte-multilingual-reranker-base-pubmed-tr-v1 huggingface.co Model

More gte-multilingual-reranker-base-pubmed-tr-v1 license Visit here:

https://choosealicense.com/licenses/apache-2.0

gte-multilingual-reranker-base-pubmed-tr-v1 huggingface.co

gte-multilingual-reranker-base-pubmed-tr-v1 huggingface.co is an AI model on huggingface.co that provides gte-multilingual-reranker-base-pubmed-tr-v1's model effect (), which can be used instantly with this SMARTICT gte-multilingual-reranker-base-pubmed-tr-v1 model. huggingface.co supports a free trial of the gte-multilingual-reranker-base-pubmed-tr-v1 model, and also provides paid use of the gte-multilingual-reranker-base-pubmed-tr-v1. Support call gte-multilingual-reranker-base-pubmed-tr-v1 model through api, including Node.js, Python, http.

gte-multilingual-reranker-base-pubmed-tr-v1 huggingface.co Url

https://huggingface.co/SMARTICT/gte-multilingual-reranker-base-pubmed-tr-v1

SMARTICT gte-multilingual-reranker-base-pubmed-tr-v1 online free

gte-multilingual-reranker-base-pubmed-tr-v1 huggingface.co is an online trial and call api platform, which integrates gte-multilingual-reranker-base-pubmed-tr-v1's modeling effects, including api services, and provides a free online trial of gte-multilingual-reranker-base-pubmed-tr-v1, you can try gte-multilingual-reranker-base-pubmed-tr-v1 online for free by clicking the link below.

SMARTICT gte-multilingual-reranker-base-pubmed-tr-v1 online free url in huggingface.co:

https://huggingface.co/SMARTICT/gte-multilingual-reranker-base-pubmed-tr-v1

gte-multilingual-reranker-base-pubmed-tr-v1 install

gte-multilingual-reranker-base-pubmed-tr-v1 is an open source model from GitHub that offers a free installation service, and any user can find gte-multilingual-reranker-base-pubmed-tr-v1 on GitHub to install. At the same time, huggingface.co provides the effect of gte-multilingual-reranker-base-pubmed-tr-v1 install, users can directly use gte-multilingual-reranker-base-pubmed-tr-v1 installed effect in huggingface.co for debugging and trial. It also supports api for free installation.

gte-multilingual-reranker-base-pubmed-tr-v1 install url in huggingface.co:

https://huggingface.co/SMARTICT/gte-multilingual-reranker-base-pubmed-tr-v1

Url of gte-multilingual-reranker-base-pubmed-tr-v1

gte-multilingual-reranker-base-pubmed-tr-v1 huggingface.co Url

Provider of gte-multilingual-reranker-base-pubmed-tr-v1 huggingface.co

SMARTICT
ORGANIZATIONS

Other API from SMARTICT