BERT Amharic Text Embedding Small
This is a
sentence-transformers
model finetuned from
rasyosef/bert-small-amharic
on the json dataset. It maps sentences & paragraphs to a 512-dimensional dense vector space and can be used for semantic textual similarity, semantic search, paraphrase mining, text classification, clustering, and more.
Model Details
Model Description
Model Type:
Sentence Transformer
Base model:
rasyosef/bert-small-amharic
Maximum Sequence Length:
512 tokens
Output Dimensionality:
512 dimensions
Similarity Function:
Cosine Similarity
Training Dataset:
Language:
en
License:
apache-2.0
Model Sources
Full Model Architecture
SentenceTransformer(
(0): Transformer({'max_seq_length': 512, 'do_lower_case': False}) with Transformer model: BertModel
(1): Pooling({'word_embedding_dimension': 512, 'pooling_mode_cls_token': False, 'pooling_mode_mean_tokens': True, 'pooling_mode_max_tokens': False, 'pooling_mode_mean_sqrt_len_tokens': False, 'pooling_mode_weightedmean_tokens': False, 'pooling_mode_lasttoken': False, 'include_prompt': True})
(2): Normalize()
)
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 SentenceTransformer
# Download from the 🤗 Hub
model = SentenceTransformer("yosefw/bert-amharic-embed-small" )
# Run inference
sentences = [
'“ጠይቄ አስጠየቄ እስኪ ልቋጠራት፣ የእነ ብረት አስጥል የእነ ንቦ ዘር ናት”' ,
'“ጠይቄ አስጠየቄ እስኪ ልቋጠራት፣የእነ ብረት አስጥል የእነ ንቦ ዘር ናት”ማኅጸነ ለምለም፣ ዙፋን ላይ ሆና የምትፈርድ፣ ሲርብ በእናት አንጄት የምታጎርስ፣ ሲከፋ የምትዳስስ፣ ሲታረዙ የምታለብስ፣ ሀገር ሲጠቃ የምትተኩስ ሴት ከወዴት አለች? ቢባል ከኢትዮጵያ ነው።እንደ እናት ታዝናለች፣ ትፀልያለች፣ አሳምራ ታሳድጋለች፣ እንደ አባት ታስታጥቃለች፣ ለራሷም ትታጠቃለች፣ እንደ አርበኛ ትተኩሳለች፣ መቀነት ታጥቃ እንዳይፈታ አጥብቃ ጠላትን በመመለስ ለሀገር ጠበቃ ትሆናለች። የሌላው ዓለም እናት ጀግና ልትወልድ ትችላለች፣ የኢትዮጵያ እናት ግን ጀግና ወላድ ብቻ ሳትሆን ጀግናም ናት።በኢትዮጵያ በተለያዩ ዘመናት በተደረጉ ጦርነቶች ሴቶች ደጀን ሆነው በመተኮስ፣ ወገን ሲጎዳ ደም በማበስ፣ ሲሞት አፈር በማልበስ፣ ሲራብ በማጉረስ፣ የከፋ ጉዳት እንዳይደርስ ስልት በመቀየስ ለተመዘገቡት ድሎች ሁሉ የሴቷ እጅ አለበት። ኢትዮጵያዊት እናት ፈሪ ልጅ አትወልድም፣ ፈሪ ሰው አትወድም። “ተኳሽ እወዳለሁ ገዳይም አልጣላ፣ ሲደክመኝ አርፋለሁ ከጎፈሬው ጥላ” እያለች እልፍ ጀግኖችን ታፈልቃለች።ኢትዮጵያዊ መሆን ያኮራል፣ ስሙ ብቻ ያስከብራል። ለምድር የተሰጠው ሁሉ በኢትዮጵያ ውስጥ አለ። ኢትዮጵያ ለዓለም መኖርና ለስልጣኔ መፈጠር ቀዳሚዋ ናት። ቀዳሚዋ ከሌለች ተከታዮቹ መኖር አይቻላቸውምና፣ ዳሩ ኢትዮጵያ የፈጣሪውን ቁጣ በፀሎት፣ የጠላትን በትር በጥይት የምትመልስ\xa0 \xa0 \xa0 \xa0 \xa0 \xa0 \xa0 \xa0 \xa0 \xa0 \xa0 \xa0 \xa0 \xa0 \xa0 \xa0 \xa0 \xa0 \xa0 \xa0 \xa0 \xa0 \xa0 \xa0 \xa0 \xa0 \xa0 \xa0 \xa0 \xa0 \xa0 \xa0 \xa0 ሀገር ናትና ምንም አትሆንም።“ሀገራችን ኢትዮጵያን ባርካት ቀድሳት፣ ሰላም ስጣት ጠላቶቿን ፈጥነህ አስገዛላት፣ ዳሯን እሳት መሀሏን ገነት አድርግላት” የሚለው የካህኑ ልመና “ሰላም ይሁን የሚለው የሼሁ ዱዓ” የማይታዩ ነገር ግን የማይሸነፉ አሳልፈው የማይሰጡ የኢትዮጵያ ሚስጥራዊ ወታደሮች ናቸው። ለሚስጥር እና ለምስክር የተፈጠረች ሀገር ፍፃሜ ዓለም እስኪደርስ ድረስ ትቆያለች እንጂ አትሰጋም።የማይፈሩና የማይደፈሩ ምድራዊ ወታደሮች፣ ረቂቅ ሰማያዊ ጠባቂዎች ያሏት ሀገር ናት። ሰውና ፈጣሪ፣ ሰውና መላዕክት በስስት የሚመለከቷት አብዝተው የሚወዷት፣ በደስታ የሚጠብቋት ሀገር ናት ኢትዮጵያ። የዓለም ዓይኖች ሁሉ ሊያይዋት ይመኟታል። በክፉ ያዩዋት ይጠፉባታል። በመልካም ያዩዋት ደግሞ ይከብሩባታል። ኢትዮጵያ ለደጎች እንጂ ለክፉዎች ቦታ የላትም። መሰረቷም ደግነት፣ አንድነት፣ አርቆ አሳቢነት፣ ብልህነት፣ ጠበብትነት፣ አይደፈሬነት፣ ጀግንነት እና አሸናፊነት ነው።የራያን ምድር አይቼ፣ በባሕላቸው ተደስቼ፣ በፍቅራቸው ተረትቼ፣ የግራ ካሶን ዳገት ወጥቼ፣ ኮረምን ተመልክቼ በወፍላ ተራራዎች ተገኝቼ ነበር። ብርዱ ልብ ያንሰፈስፋል። እጅ ያደነዝዛል። ተራራዎቹ ፈታኞች ናቸው። በወፍላ ተራራዎች ከቆቦ ተነስቶ፣ በግራ ካሶ ታላቅ ጀብዱ ፈፅሞ፣ ኮረምን አረጋግቶ፣ ጠላቱን አፅድቶ የትህነግን ታጣቂ እየደመሰሰ የሄደው የአማራ ልዩ ኃይል አባላት ይገኙበል። በማይሸሸው ልባቸው፣ በሚያነጣጥረው ዓይናቸው አካባቢውን እየጠበቁት ነው።አጥንት በሚሰረስው ብርዳማ ተራራ በፅናት እና በኩራት ለወገንና ለሀገር የቆመውን ሠራዊት ሳይ ደነቀኝ። ለእኛ ሙቀት የሚሰጡት እነርሱ እየበረዳቸው ነው። ለእኛ መኖር እነርሱ ሞተው ነው። ለእኛ ሰላም ማደር እነርሱ እንቅልፍ አጥተው ነው። ለወገን መልካም ሕይወት ሲሉ የእነርሱ ሕይወት በዱር በገደል፣ በተራራ በጉድብ ሆኗል። መታደል ነውና ይሁን ብዬ አለፍኩ።ትጥቅና ስንቅ አንግተው፣ በእግራቸው እየተጓዙ፣ በግራ ካሶ ተራራ እየተኮሱ ድል እየነሱ የሄዱና በወፍላ ተራራዎች ለወገን ዘብ የቆሙ ሴቶችን አየሁ። “ገና ሲወለድ እራሱን ሲላጭ፣ ይቅለበለባል እጁ ከምላጭ” እንዳለ እጃቸው ከመሳሪያቸው ምላጭ አጠገብ አይታጣም። ዓይናቸው እንደ ንስር ነው። አካባቢውን በንቃት ይመለከታሉ። የሴትነት ውበት አላሳሰባቸውም አፈር ምሰው ድንጋይ ተንተርሰው ያድራሉ እንጂ። የእነርሱ ውበት የወገናቸው ሰላምና ደስታ ነው። ስለወኔያቸውን በአንደበታቸው መስማት ፈለኩ። አናገርኳቸው። ጀግኖች ብቻ ሳይሆኑ ትሁትም ናቸው። በዚያ ውጊያ መሪና ተመሪ አልነበረም። መሪው ቀድሞ ይገባል። ስልት እየቀየሰ ራሱም እየተኮሰ ነበር የሚገባው። ይህ ደግሞ ለልዩ ኀይሉ መነሳሳት የፈጠረ ነበር። ሴት የልዩ ኀይል አባላት ከወንድ የልዩ ኃይል አባላት እኩል ግዳጅ ሲፈፅሙ እንደነበር ጓደኞቻቸው መስክረውላቸዋል። ከነብስ ወከፍ መሳሪያ ጀምሮ እንደ ወንዶች እኩል በመተኮስ፣ ለተራበ በማጉረስ፣ ለተጠማ በማጠጣት ተጋድሎ ሲያደርጉ እንደነበርም ተናግረውላቸዋል።ሴት የልዩ ኀይል አባላት የሚያሳዩት ጀብዱ ሠራዊቱ ለተጨማሪ ድል እንዲነሳሳ እንዳደረጋቸው ጓደኞቻቸው ነግረውኛል። የትኛውንም ጀብዱ ይፈፅማሉ ነው ያሏቸው።ምክትል ሳጅን ሕይወት አደመ፣ ኮንስታብል ማስተዋል አወቀና ኮንስታብል ሳዳ ሁሴን በወፍላ ተራራዎች ያገኜኋቸው ጀግኖች ናቸው። በዚያ ብርዳማ ስፍራ በወኔ ቆመዋል። ስለ አየር ንብረቱ ሲጠየቁ ለሀገር ዘብ ሲቆም ሁሉም ነገር ቀላል ነው ይላሉ። በነበረው ዘመቻ በግራ ካሶ ላይ ከጠላት በኩል በከባድ መሳሪያ የታገዘ ውጊያ ነበር፣ በያዝነው መሳሪያ መልስ እየሰጠን የጠላትን ምሽግ አፍርሰናል፣ ድል አድርገንም እዚህ ተገኝተናል ነው ያሉት።ሴት ወንድ ሳንል ለኢትዮጵያ እና ለኢትዮጵያውያን ጠላት የሆነውን አስወግደናል ወደፊትም እናስወግዳለን ነው ያሉኝ። ሀሳባቸው በክልል የተወሰነ አለመሆኑን እና ትግላቸው እንደ ኢትዮጵያ መሆኑንም ነግረውኛል። እኛ የአማራነት ጀግንነታችንን ተጠቅመን ለኢትዮጵያ እንቆማለንም ብለውኛል። በውትድርና ሕይወት በተለይም በውጊያ ወቅት ረሃብና ጥም አለ፤ ይህ ግን ለእነዚያ ሴት የልዩ ኃይል አባላት ካላማቸው አላስቀራቸውም።ለአማራና ለመላው የኢትዮጵያ ሕዝብ ሲባል ድካም አይደለም ሌላ ነገር ቢመጣ አይቆጨንም፣ ሁሉም በያለበት በወኔና በቁርጠኝነት መሥራት አለበት ነው ያሉት። “ኢትዮጵያዊነት እና ኢትዮጵያውያን እስከ መቼ ነው የሚጨቆኑት የሚለው ለትግል አስነስቶናል፣ በቀጣይም ለሚኖር ግዳጅ ወደኋላ አንልም፣ ለኢትዮጵያ አለንላት፣ ጀግንነታችንና ወኔያችን የተሟላ ነው፣ አይዞሽ እናታለም፣ ኩራትሽ ነን” ሲሉ ነበር በወፍላ ተራራዎች ካገኘኋቸው ጀግና ሴት የልዩ ኃይል አባላት የሰማሁት።“ጥንካሬ፣ ቆራጥነት፣ ፍቅርና አይበገሬነት አለባቸው። ኢትዮጵያን ሰላም እናደርጋታለን፣ ጀግንነታችን እና ወኔያችን ስንቅ አድርገን እንቀጥላለን፣ ኢትዮጵያም በእኛ ትኮራለች” ነበር ያሉኝ።ሴት የልዩ ኃይል አባላት የቀደሙት ጀግና ኢትዮጵያዊ እናቶችን ታሪክ ለመድገም ዝግጁ እንደሆኑም ነግረውኛል።ኢትዮጵያ ጉድብ ውስጥ አድራ አይዞሽ እናታለም አለሁልሽ የምትል ጀግና ሴት እና ከሞቀ ቤት እያደረ ሀብቷን የሚዘርፍ በጉያዋ ይዛለች። በአንደኛዋ ትኮራለች በአንደኛው ታዝናለች። መኩሪያ መሆን ቢያቅት ማፈሪያ ላለመሆን መሥራት መልካም ነው።“ጠይቄ አስጠየቄ እስኪ ልቋጠራት፣የእነ ብረት አስጥል የእነ ንቦ ዘር ናት” አዎ ጠይቄ ዘሯን አውቂያለሁ። ኩሩ ኢትዮጵያዊት ናት። ኩሩ ኢትዮጵያውያን ናቸው። እንዲህ አይነት ሴት ድሮስ ከዬት ሊገኝና፣ ብንችል ኢትዮጵያ ትኩራብን፣ ሰንደቁ ከፍ ይበልልን፣ ባንችል ግን ኢትዮጵያ አትፈርብን፣ ክብር ሁሉ ኢትዮጵያን ላከበሯት።' ,
'«የእኔ ዕድሜ እኮዮች የተማርነው እንዴት ነበር?» ሲል ይጠይቃል የዛሬው የጋቢና ቴክ ተረኛ አቅራቢ ሀብታሙ ስዩም።ደግሞም ለራሱ ይመልሳል «ደብተር እና ብዕር ሸክፈን ፣መምህር አለበት ወደተባለበት ትምህርት ቤት በአጀብ ተመን አልነበረምን?» በማለት። የቀጣይ ዘመን ትምህርት ግን ከዚያ ልማድ ለወጥ የሚል መሆኑን ፍንጭ የሚያሳዩ ግኝቶች ብቅ ብለዋል። ወደ ትምህርት ቤት ከሚያቀኑ ብላቴናዎች ይልቅ ወደ ብላቴናዎች የሚመጣ ትምህርት፣እና መምህር ልናይ እንችላለን ።ለዚያ ማሳያ እንዲሆን ስለ አንድ የበይነመረብ ላይ አስኳላ፣ በቀጣይ ዘገባው ይነግረናል ።ሙሉ መሰናዶውን ያዳምጡ ፦\n ' ,
]
embeddings = model.encode(sentences)
print (embeddings.shape)
# [3, 512]
# Get the similarity scores for the embeddings
similarities = model.similarity(embeddings, embeddings)
print (similarities.shape)
# [3, 3]
Evaluation
Metrics
Information Retrieval
Metric
dim_512
dim_256
dim_128
cosine_accuracy@1
0.5817
0.5706
0.5554
cosine_accuracy@3
0.7312
0.7242
0.7048
cosine_accuracy@5
0.7857
0.7781
0.7573
cosine_accuracy@10
0.839
0.8323
0.8229
cosine_precision@1
0.5817
0.5706
0.5554
cosine_precision@3
0.2437
0.2414
0.2349
cosine_precision@5
0.1571
0.1556
0.1515
cosine_precision@10
0.0839
0.0832
0.0823
cosine_recall@1
0.5817
0.5706
0.5554
cosine_recall@3
0.7312
0.7242
0.7048
cosine_recall@5
0.7857
0.7781
0.7573
cosine_recall@10
0.839
0.8323
0.8229
cosine_ndcg@10
0.7097
0.7008
0.6864
cosine_mrr@10
0.6684
0.6587
0.643
cosine_map@100
0.6735
0.664
0.6483
Training Details
Training Dataset
json
Dataset: json
Size: 40,237 training samples
Columns:
anchor
and
positive
Approximate statistics based on the first 1000 samples:
anchor
positive
type
string
string
details
min: 5 tokens
mean: 15.12 tokens
max: 44 tokens
min: 46 tokens
mean: 304.71 tokens
max: 512 tokens
Samples:
anchor
positive
ሚንስትር ዴኤታ ወይዘሮ አለም-ፀሀይ የአርባ ምንጭ ሆስፒታልና የኮቪድ-19 ሕክምና ማዕከልን ጎበኙ
አዲስ አበባ፣ መስከረም 13፣ 2013 (ኤፍ.ቢ.ሲ) የጤና ሚኒስቴር ሚንስትር ዴኤታ ወይዘሮ አለምፀሀይ ጳውሎስ በደቡብ ክልል ጋሞ ዞን የአርባ ምንጭ ከተማ ሆስፒታል እና ጤና ጣቢያ ጎብኙ፡፡እንዲሁም በኮቪድ-19 የህክምና ማዕከል ተገኝተው ያለውን የስራ እንቅስቃሴ መመልከታቸውም ተገልጸል፡፡ሚኒስትር ዴኤታዋ በጉብኝቱ ወቅት የህክምና ተቋማቱ ለአካባቢ ነዋሪዎች እየሰጡ ያለውን ዘርፈ ብዙ አገልግሎት እና ለኮቪድ 19 ወረርሽኝ የመከላከልና የመቆጣጠር ምላሽ አሠጣጥ የሚበረታታና ውጤታማ እንደሆነ ተናግረዋል፡፡በዚህም ለማዕከሉ ሰራተኞች ምስጋናቸውን አቅርበዋል፡፡የተቋማቱ ስራ ኃላፊዎችም ከሚኒስትር ዴኤታዋ ጋር መወያየታቸው ተሰምቷል፡፡ኃላፊዎቹ አገልግሎታቸውን በተሟላ መንገድ ለመስራት አያስችሉንም ያሏቸውን ጉድለቶች አንስተው ውይይት አድረገውባቸዋል፡፡የህክምና ተቋማቱ ያሉበት የስራ አፈጻጸም የሚበረታታ ቢሆንም ለተሻለ ስራ መነሳትና የጤና አገልግሎቱን ይበልጥ ማሻሻል ያስፈልጋል ሲሉ ሚኒስትር ዴኤታዋ ማሳሰባቸውን ከሚኒስቴሩ ያገኘነው መረጃ ያመለክታል፡፡
መምህራን በትምህርት ቤቶችና በአከባቢያቸው ሰላም እንዲረጋገጥ የበኩላቸውን ሚና እንዲወጡ ተጠየቁ
መምህራን በትምህርት ቤቶችና በአከባቢያቸው ሰላም እንዲረጋገጥ የበኩላቸውን ሚና እንዲወጡ ተጠይቀዋል፡፡የሰላም ሚኒስቴር ከሳይንስና ከፍተኛ ትምህርት ሚኒስቴርና የኢትዮጵያ መምህራን ማህበር ጋር በመተባበር ያዘጋጁት ሀገር አቀፍ መምህራን የሰላም ውይይት መድረክ በአዲስ አበባ እየተካሄደ ነው፡፡በዚህ የውይይት መድረክ ላይ የሰላም ሚኒስትሯ ወይዘሮ ሙፈሪያት ካሚልን ጨምሮ ሌሎች ባለድርሻ አካላት ተገኝተዋል፡፡ውይይቱ “ሰላምና ሀገር ወዳድ መምህራኖች ፤ ሰላምና ሀገር ወዳድ ተማሪዎችን ያፈራሉ” በሚል መሪ ቃል እየተካሄደ የሚገኝ ሲሆን መምህራን በትምህርት ቤቶችና በአከባቢያቸው ሰላም እንዲረጋገጥ የበኩላቸውን ሚና እንዲወጡ ተጠይቀዋል፡፡በውይይቱ ንግግር ያደረጉት የሰላም ሚኒስትር ወይዘሮ ሙፈሪያት ካሚል መምህራን ትውልድን መቅረጽ ካላቸው እድል አንፃር ሰላምን በመስበክ በኩል ከፍተኛ አስተዋጽኦ ሊያበርክቱ ይገባል ብለዋል፡፡ሀገራዊ ግንባታ ትምህርትና የተሟላ ስብዕና የሚጠይቅ በመሆኑም ለማህበረሰብ ስብዕናና የበለጸገ ትውልድን በመፍጠር ረገድ የመምህራን ሚና ክፍተኛ መሆኑንም ተናግረዋል።ትምህርት ቤቶች የሰላም ማዕድ ይሆኑ ዘንድም መምህራን እያከናዎኑት ያለውን ትውልድን የመቅረጽ ተግባር አጠናክረው መቀጠል እንዳለባቸውም ወይዘሮ ሙፈሪያት አሳስበዋል፡፡ በውይይቱ ላይ አስተያየት የሰጡት መምህራን በበኩላቸው ሰላም ሁሉንም የሚመለከት ጉዳይ በመሆኑ ሰላምን በመስበክና በማረጋገጥ ረገድ ከመንግስት ጋር በመሆን የሚጠበቅባቸውን ኃላፊነት እንደሚወጡ ገልጸዋል፡፡በተለይም የስነ ዜጋ፣ ስነ ምግባርና የታሪክ ትምህርት መምህራን ለተማሪዎች በሚያቀርቡት ትምህርት ላይ ሚዛናዊና ኃላፊነት በተሞላበት መንገድ ማቅረብ እንዳለባቸውም ጠቁመዋል፡፡ መምህሩ በስነ ምግባር አርዓያ በመሆን ሰላምና ግብ...
የኢትዮጵያ እና ማሊ ከ17 አመት በታች ብሄራዊ ቡድኖች ጨዋታ እሁድ ይካሄዳል
በአዲስ አበባ ስታድየም እየተዘጋጀ የሚገኘው ብሄራዊ ቡድኑ በዛሬው የልምምድ መርሃ ግብር በእሁዱ ጨዋታ ላይ ቋሚ ተሰላፊዎች ይሆናሉ ተብለው የሚገመቱትን በመለየት የቅንጅትና ከርቀት አክርሮ የመምታት ልምምዶችን አከናውኗል፡፡ባለፉት ሶስት ቀናት በመጠነኛ ጉዳት በልምምድ ወቅት አቋርጠው ሲወጡ የነበሩት ሳሙኤል ተስፋዬ እና አቡበከር ነስሩ በዛሬው ልምምድ ከቡድኑ ጋር ሙሉ ልምምድ የሰሩ ሲሆን ሁሉም ተጨዋቾች በሙሉ ጤንነት ላይ ይገኛሉ፡፡ከ17 አመት ቡድናችን እሁድ ዕለት ከአፍሮ ፅዮን ጋር ባደረጉት የአቋም መፈተሻ ጨዋታ ላይ ከአፍሮፅዮን በኩል መልካም እንቅስቃሴ ያሳዩ 6 ተጨዋቾች ጥሪ ቀርቦላቸው በዛሬው ልምምድ ላይ ተገኝተው ከቡድኑ ጋር ልምምድ ያደረጉ ቢሆንም አሳማኝ እንቅስቃሴ ባለማሳየታቸው እንዲመለሱ ተደርጓል፡፡ቀይ ቀበሮዎቹ በእሁዱ ጨዋታ በባማኮ የደረሰባቸውን የ2-0 ሽንፈት ቀልብሰው ወደ ማዳጋስካር የአፍሪካ ከ17 አመት በታች ዋንጫ ለማምራት በከፍተኛ ተነሳሽነት እና ፍላጎት ዝግጅታቸውን በማከናወን ላይ እንደሚገኙ ለመታዘብ ችለናል፡፡በኢትዮጵያ እና ማሊ መካከል የሚደረገው ጨዋታ እሁድ መስከረም 22 ቀን 2009 በአዲስ አበባ ስታድየም 10:00 ላይ የሚካሄድ ሲሆን ጨዋታው የሚካሄድበት የአዲስ አበባ ስታድየም ሜዳን ምቹ ለማድረግ የሚያስችሉ ስራዎች እየተከናወኑ ይገኛሉ፡፡የእሁዱ ተጋጣሚያችን የማሊ ከ17 አመት በታች ብሄራዊ ቡድን አርብ አዲስ አበባ ይገባል፡፡ ጨዋታውን የሚመሩት አራቱም ዳኞች ከኒጀር ፤ ኮሚሽነሩ ደግሞ ከዩጋንዳ እንደተመደቡም ታውቋል፡፡
Loss:
MatryoshkaLoss
with these parameters:
{
"loss" : "MultipleNegativesRankingLoss" ,
"matryoshka_dims" : [
512 ,
256 ,
128
] ,
"matryoshka_weights" : [
1 ,
1 ,
1
] ,
"n_dims_per_step" : -1
}
Training Hyperparameters
Non-Default Hyperparameters
eval_strategy
: epoch
per_device_train_batch_size
: 64
per_device_eval_batch_size
: 64
num_train_epochs
: 5
lr_scheduler_type
: cosine
warmup_ratio
: 0.1
seed
: 16
fp16
: True
load_best_model_at_end
: 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
: 64
per_device_eval_batch_size
: 64
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
: 5e-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
: 5
max_steps
: -1
lr_scheduler_type
: cosine
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
: 16
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
: 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_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
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
dispatch_batches
: None
split_batches
: 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
eval_use_gather_object
: False
average_tokens_across_devices
: False
prompts
: None
batch_sampler
: no_duplicates
multi_dataset_batch_sampler
: proportional
Training Logs
Click to expand
Epoch
Step
Training Loss
dim_512_cosine_ndcg@10
dim_256_cosine_ndcg@10
dim_128_cosine_ndcg@10
0.0159
10
6.1922
-
-
-
0.0318
20
5.683
-
-
-
0.0477
30
4.6076
-
-
-
0.0636
40
3.9178
-
-
-
0.0795
50
3.1909
-
-
-
0.0954
60
2.3178
-
-
-
0.1113
70
2.1892
-
-
-
0.1272
80
1.9808
-
-
-
0.1431
90
1.8523
-
-
-
0.1590
100
1.6107
-
-
-
0.1749
110
1.4807
-
-
-
0.1908
120
1.4554
-
-
-
0.2067
130
1.2557
-
-
-
0.2226
140
1.0496
-
-
-
0.2385
150
1.1565
-
-
-
0.2544
160
1.0481
-
-
-
0.2703
170
1.1281
-
-
-
0.2862
180
0.9192
-
-
-
0.3021
190
0.9497
-
-
-
0.3180
200
1.1644
-
-
-
0.3339
210
0.9211
-
-
-
0.3498
220
0.7702
-
-
-
0.3657
230
0.9992
-
-
-
0.3816
240
0.8142
-
-
-
0.3975
250
0.9276
-
-
-
0.4134
260
0.9904
-
-
-
0.4293
270
0.8621
-
-
-
0.4452
280
0.8776
-
-
-
0.4610
290
0.9268
-
-
-
0.4769
300
0.7601
-
-
-
0.4928
310
0.7721
-
-
-
0.5087
320
0.892
-
-
-
0.5246
330
0.799
-
-
-
0.5405
340
0.8818
-
-
-
0.5564
350
0.7317
-
-
-
0.5723
360
0.7622
-
-
-
0.5882
370
0.5545
-
-
-
0.6041
380
0.6964
-
-
-
0.6200
390
0.5674
-
-
-
0.6359
400
0.639
-
-
-
0.6518
410
0.6187
-
-
-
0.6677
420
0.53
-
-
-
0.6836
430
0.6975
-
-
-
0.6995
440
0.6865
-
-
-
0.7154
450
0.7152
-
-
-
0.7313
460
0.6455
-
-
-
0.7472
470
0.8349
-
-
-
0.7631
480
0.6589
-
-
-
0.7790
490
0.4648
-
-
-
0.7949
500
0.8056
-
-
-
0.8108
510
0.7058
-
-
-
0.8267
520
0.6845
-
-
-
0.8426
530
0.6203
-
-
-
0.8585
540
0.5678
-
-
-
0.8744
550
0.5013
-
-
-
0.8903
560
0.5113
-
-
-
0.9062
570
0.7517
-
-
-
0.9221
580
0.7173
-
-
-
0.9380
590
0.5379
-
-
-
0.9539
600
0.6434
-
-
-
0.9698
610
0.661
-
-
-
0.9857
620
0.6275
-
-
-
1.0
629
-
0.6487
0.6366
0.6134
1.0016
630
0.6426
-
-
-
1.0175
640
0.4163
-
-
-
1.0334
650
0.323
-
-
-
1.0493
660
0.3823
-
-
-
1.0652
670
0.3506
-
-
-
1.0811
680
0.3523
-
-
-
1.0970
690
0.4006
-
-
-
1.1129
700
0.4216
-
-
-
1.1288
710
0.3462
-
-
-
1.1447
720
0.3954
-
-
-
1.1606
730
0.3752
-
-
-
1.1765
740
0.3412
-
-
-
1.1924
750
0.3188
-
-
-
1.2083
760
0.3089
-
-
-
1.2242
770
0.4076
-
-
-
1.2401
780
0.4033
-
-
-
1.2560
790
0.3759
-
-
-
1.2719
800
0.3031
-
-
-
1.2878
810
0.34
-
-
-
1.3037
820
0.3209
-
-
-
1.3196
830
0.4039
-
-
-
1.3355
840
0.4197
-
-
-
1.3514
850
0.4107
-
-
-
1.3672
860
0.4421
-
-
-
1.3831
870
0.4072
-
-
-
1.3990
880
0.351
-
-
-
1.4149
890
0.3924
-
-
-
1.4308
900
0.3622
-
-
-
1.4467
910
0.453
-
-
-
1.4626
920
0.456
-
-
-
1.4785
930
0.3161
-
-
-
1.4944
940
0.36
-
-
-
1.5103
950
0.3308
-
-
-
1.5262
960
0.3496
-
-
-
1.5421
970
0.4545
-
-
-
1.5580
980
0.3517
-
-
-
1.5739
990
0.3289
-
-
-
1.5898
1000
0.3153
-
-
-
1.6057
1010
0.2682
-
-
-
1.6216
1020
0.3237
-
-
-
1.6375
1030
0.5514
-
-
-
1.6534
1040
0.331
-
-
-
1.6693
1050
0.3172
-
-
-
1.6852
1060
0.3119
-
-
-
1.7011
1070
0.3216
-
-
-
1.7170
1080
0.366
-
-
-
1.7329
1090
0.3386
-
-
-
1.7488
1100
0.3613
-
-
-
1.7647
1110
0.2997
-
-
-
1.7806
1120
0.3683
-
-
-
1.7965
1130
0.3361
-
-
-
1.8124
1140
0.3198
-
-
-
1.8283
1150
0.3168
-
-
-
1.8442
1160
0.4225
-
-
-
1.8601
1170
0.3533
-
-
-
1.8760
1180
0.3054
-
-
-
1.8919
1190
0.324
-
-
-
1.9078
1200
0.3282
-
-
-
1.9237
1210
0.3696
-
-
-
1.9396
1220
0.3376
-
-
-
1.9555
1230
0.3517
-
-
-
1.9714
1240
0.3707
-
-
-
1.9873
1250
0.4085
-
-
-
2.0
1258
-
0.6781
0.6690
0.6496
2.0032
1260
0.2562
-
-
-
2.0191
1270
0.146
-
-
-
2.0350
1280
0.1519
-
-
-
2.0509
1290
0.174
-
-
-
2.0668
1300
0.1505
-
-
-
2.0827
1310
0.2005
-
-
-
2.0986
1320
0.175
-
-
-
2.1145
1330
0.1652
-
-
-
2.1304
1340
0.1639
-
-
-
2.1463
1350
0.1513
-
-
-
2.1622
1360
0.2161
-
-
-
2.1781
1370
0.2236
-
-
-
2.1940
1380
0.175
-
-
-
2.2099
1390
0.1829
-
-
-
2.2258
1400
0.1969
-
-
-
2.2417
1410
0.1787
-
-
-
2.2576
1420
0.1719
-
-
-
2.2734
1430
0.199
-
-
-
2.2893
1440
0.1696
-
-
-
2.3052
1450
0.243
-
-
-
2.3211
1460
0.147
-
-
-
2.3370
1470
0.1672
-
-
-
2.3529
1480
0.1754
-
-
-
2.3688
1490
0.1704
-
-
-
2.3847
1500
0.1626
-
-
-
2.4006
1510
0.1574
-
-
-
2.4165
1520
0.1755
-
-
-
2.4324
1530
0.2045
-
-
-
2.4483
1540
0.1851
-
-
-
2.4642
1550
0.16
-
-
-
2.4801
1560
0.1617
-
-
-
2.4960
1570
0.1743
-
-
-
2.5119
1580
0.1801
-
-
-
2.5278
1590
0.1622
-
-
-
2.5437
1600
0.1189
-
-
-
2.5596
1610
0.1623
-
-
-
2.5755
1620
0.1791
-
-
-
2.5914
1630
0.1648
-
-
-
2.6073
1640
0.1429
-
-
-
2.6232
1650
0.1595
-
-
-
2.6391
1660
0.1805
-
-
-
2.6550
1670
0.1693
-
-
-
2.6709
1680
0.1707
-
-
-
2.6868
1690
0.1234
-
-
-
2.7027
1700
0.1523
-
-
-
2.7186
1710
0.1912
-
-
-
2.7345
1720
0.1842
-
-
-
2.7504
1730
0.1707
-
-
-
2.7663
1740
0.1669
-
-
-
2.7822
1750
0.1671
-
-
-
2.7981
1760
0.1556
-
-
-
2.8140
1770
0.181
-
-
-
2.8299
1780
0.2468
-
-
-
2.8458
1790
0.1781
-
-
-
2.8617
1800
0.2035
-
-
-
2.8776
1810
0.1384
-
-
-
2.8935
1820
0.1757
-
-
-
2.9094
1830
0.1578
-
-
-
2.9253
1840
0.1411
-
-
-
2.9412
1850
0.1233
-
-
-
2.9571
1860
0.1866
-
-
-
2.9730
1870
0.1817
-
-
-
2.9889
1880
0.1426
-
-
-
3.0
1887
-
0.7011
0.6929
0.6774
3.0048
1890
0.1389
-
-
-
3.0207
1900
0.0981
-
-
-
3.0366
1910
0.1092
-
-
-
3.0525
1920
0.0811
-
-
-
3.0684
1930
0.1088
-
-
-
3.0843
1940
0.1247
-
-
-
3.1002
1950
0.0908
-
-
-
3.1161
1960
0.1228
-
-
-
3.1320
1970
0.1174
-
-
-
3.1479
1980
0.0806
-
-
-
3.1638
1990
0.1071
-
-
-
3.1797
2000
0.0933
-
-
-
3.1955
2010
0.0983
-
-
-
3.2114
2020
0.1353
-
-
-
3.2273
2030
0.1105
-
-
-
3.2432
2040
0.1075
-
-
-
3.2591
2050
0.1245
-
-
-
3.2750
2060
0.0796
-
-
-
3.2909
2070
0.1145
-
-
-
3.3068
2080
0.0842
-
-
-
3.3227
2090
0.0875
-
-
-
3.3386
2100
0.1133
-
-
-
3.3545
2110
0.0804
-
-
-
3.3704
2120
0.1128
-
-
-
3.3863
2130
0.083
-
-
-
3.4022
2140
0.0811
-
-
-
3.4181
2150
0.1173
-
-
-
3.4340
2160
0.1428
-
-
-
3.4499
2170
0.1148
-
-
-
3.4658
2180
0.0666
-
-
-
3.4817
2190
0.1066
-
-
-
3.4976
2200
0.1332
-
-
-
3.5135
2210
0.0815
-
-
-
3.5294
2220
0.1139
-
-
-
3.5453
2230
0.1443
-
-
-
3.5612
2240
0.0941
-
-
-
3.5771
2250
0.0922
-
-
-
3.5930
2260
0.1059
-
-
-
3.6089
2270
0.1023
-
-
-
3.6248
2280
0.1157
-
-
-
3.6407
2290
0.0936
-
-
-
3.6566
2300
0.1118
-
-
-
3.6725
2310
0.1165
-
-
-
3.6884
2320
0.0694
-
-
-
3.7043
2330
0.1117
-
-
-
3.7202
2340
0.1241
-
-
-
3.7361
2350
0.116
-
-
-
3.7520
2360
0.0755
-
-
-
3.7679
2370
0.0841
-
-
-
3.7838
2380
0.1067
-
-
-
3.7997
2390
0.1273
-
-
-
3.8156
2400
0.1179
-
-
-
3.8315
2410
0.1003
-
-
-
3.8474
2420
0.1027
-
-
-
3.8633
2430
0.0939
-
-
-
3.8792
2440
0.1036
-
-
-
3.8951
2450
0.0976
-
-
-
3.9110
2460
0.1085
-
-
-
3.9269
2470
0.1157
-
-
-
3.9428
2480
0.0906
-
-
-
3.9587
2490
0.0957
-
-
-
3.9746
2500
0.0817
-
-
-
3.9905
2510
0.0949
-
-
-
4.0
2516
-
0.7047
0.6975
0.6825
4.0064
2520
0.1151
-
-
-
4.0223
2530
0.0958
-
-
-
4.0382
2540
0.0959
-
-
-
4.0541
2550
0.1126
-
-
-
4.0700
2560
0.0732
-
-
-
4.0859
2570
0.0783
-
-
-
4.1017
2580
0.1312
-
-
-
4.1176
2590
0.0888
-
-
-
4.1335
2600
0.0824
-
-
-
4.1494
2610
0.0695
-
-
-
4.1653
2620
0.0639
-
-
-
4.1812
2630
0.1038
-
-
-
4.1971
2640
0.1011
-
-
-
4.2130
2650
0.1012
-
-
-
4.2289
2660
0.0943
-
-
-
4.2448
2670
0.0834
-
-
-
4.2607
2680
0.0712
-
-
-
4.2766
2690
0.096
-
-
-
4.2925
2700
0.0788
-
-
-
4.3084
2710
0.1016
-
-
-
4.3243
2720
0.0905
-
-
-
4.3402
2730
0.0954
-
-
-
4.3561
2740
0.0747
-
-
-
4.3720
2750
0.1137
-
-
-
4.3879
2760
0.122
-
-
-
4.4038
2770
0.078
-
-
-
4.4197
2780
0.0517
-
-
-
4.4356
2790
0.096
-
-
-
4.4515
2800
0.0775
-
-
-
4.4674
2810
0.1207
-
-
-
4.4833
2820
0.1079
-
-
-
4.4992
2830
0.1411
-
-
-
4.5151
2840
0.0988
-
-
-
4.5310
2850
0.0666
-
-
-
4.5469
2860
0.0943
-
-
-
4.5628
2870
0.0698
-
-
-
4.5787
2880
0.0721
-
-
-
4.5946
2890
0.092
-
-
-
4.6105
2900
0.1138
-
-
-
4.6264
2910
0.0814
-
-
-
4.6423
2920
0.0951
-
-
-
4.6582
2930
0.0717
-
-
-
4.6741
2940
0.0791
-
-
-
4.6900
2950
0.0789
-
-
-
4.7059
2960
0.1098
-
-
-
4.7218
2970
0.1017
-
-
-
4.7377
2980
0.071
-
-
-
4.7536
2990
0.135
-
-
-
4.7695
3000
0.072
-
-
-
4.7854
3010
0.0995
-
-
-
4.8013
3020
0.0571
-
-
-
4.8172
3030
0.0884
-
-
-
4.8331
3040
0.0729
-
-
-
4.8490
3050
0.0951
-
-
-
4.8649
3060
0.1106
-
-
-
4.8808
3070
0.0896
-
-
-
4.8967
3080
0.0723
-
-
-
4.9126
3090
0.0745
-
-
-
4.9285
3100
0.0741
-
-
-
4.9444
3110
0.1112
-
-
-
4.9603
3120
0.0757
-
-
-
4.9762
3130
0.1096
-
-
-
4.9921
3140
0.0963
-
-
-
5.0
3145
-
0.7097
0.7008
0.6864
The bold row denotes the saved checkpoint.
Framework Versions
Python: 3.11.11
Sentence Transformers: 3.4.1
Transformers: 4.49.0
PyTorch: 2.6.0+cu124
Accelerate: 1.3.0
Datasets: 3.3.1
Tokenizers: 0.21.0
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",
}
MatryoshkaLoss
@misc{kusupati2024matryoshka,
title={Matryoshka Representation Learning},
author={Aditya Kusupati and Gantavya Bhatt and Aniket Rege and Matthew Wallingford and Aditya Sinha and Vivek Ramanujan and William Howard-Snyder and Kaifeng Chen and Sham Kakade and Prateek Jain and Ali Farhadi},
year={2024},
eprint={2205.13147},
archivePrefix={arXiv},
primaryClass={cs.LG}
}
MultipleNegativesRankingLoss
@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}
}