RoBERTa Amharic Text Embedding Medium
This is a
sentence-transformers
model finetuned from
yosefw/roberta-medium-am-embed
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:
yosefw/roberta-medium-am-embed
Maximum Sequence Length:
510 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': 510, 'do_lower_case': False}) with Transformer model: XLMRobertaModel
(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/roberta-amharic-embed-medium" )
# Run inference
sentences = [
' የቻይና የንግድ ሳምንት እየተካሄደ ነው ' ,
'\xa0የቻይናው ኩባንያ (MIE events DMCC) እና አገር በቀሉ ፕራና ኢቨንትስ በጋራ ትብብር ያዘጋጁት ሁለተኛው የቻይና የንግድ ሳምንት፣ ከትናንት በስቲያ በሚሊኒየም አዳራሽ የተከፈተ ሲሆን የንግድ ሳምንቱ በዛሬው ዕለት ይጠናቀቃል። በዘንድሮው የንግድ ትርዒቴ ላይ የኮንስትራክሽን ግብአቶችና ማሽነሪዎች፣ የኤሌክትሪክ ቁሳቁስና ኤሌክትሮኒክሶች፣ የመብራትና የኢነርጂ መሳሪያዎች፣ የግብርና ማሽነሪዎች፣ ለማዕድን ሥራ የሚያገለግሉ መሳሪያዎች፣ የምግብ ማቀነባበሪያ ማሽኖች፣ የሆቴል እንጨት ሥራዎች፣ ለዕለት ተዕለት ፍላጎት የሚውሉ ዕቃዎች፣ የእንስሳት መኖ ቴክኖሎጂና የጤና መጠበቂያዎችን ያካተተ መሆኑን አዘጋጆቹ ገልፀዋል፡፡ የኤምአይኢ ኢቬንትስ ማኔጂንግ ዳይሬክተር ሚ/ር ዴቪድ ዋንግ፤ “የቻይና የተለያዩ ምርቶችን ለማስመጣት፣ እንደዚሁም ልዩ ልዩ አገልግሎቶችን ለማግኘት፣ የኢትዮጵያ አምራቾችና ነጋዴዎች ከቻይና ኩባንያዎች ጋር ጠንካራ የንግድ ግንኙነት እንዲኖራቸው ምቹ ሁኔታ እንዲፈጠር ማድረግ በመቻላችን የላቀ ደስታ ይሰማናል” ብለዋል፡፡ ከቻይና ጋር በጋራ በመስራቱ በኩል ከዚህ ቀደም ምንም ዓይነት እድሉ የሌላቸው፤ እንደዚሁም ሥራውን ከየት እንደሚጀምሩ ምንም ዓይነት ፍንጩ ለሌላቸው የኤግዚቢሽኑ ጎብኚዎች በምን መልኩ ከቻይና ጋር የንግድ ልውውጥ ማድረግ እንደሚችሉ መረጃ የሚሰጥ ሴሚናር በሦስቱ ቀናት ኤግዚቢሽን እንደሚካሄድ ታውቋል። ኤም እይ ኢ ዓለም አቀፉ የሁነቶች (Events) ዳይሬክተር ሚ/ስ ሚሸል ሜይሪክ በሰጡት ማብራሪያ የሴሚናሮቹ ዋነኛ ዓላማ “የቻይና ምርቶች ዝቅተኛ የጥራት ደረጃ አላቸው” የሚለውን የተሳሳተ አመለካከት ለመለወጥ መሆኑን ጠቁመው፤ “እንደዚህ ዓይነቱ አመለካከት እንደ አጋጣሚ ሆኖ በኢትዮጵያ ብቻ ሳይሆን በበርካታ ሃገራት ያለ በመሆኑ መሰል ሴሚናርም የኢትዮጵያ ኩባንያዎች በሚከፍሉት የተሻለ የክፍያ መጠን የተሻለ ጥራት ያለው ምርትን ከቻይና የሚያገኙ መሆኑን ግንዛቤ ለማስጨበጥ ይጠቅማል” ብለዋል፡፡ የቻይና የንግድ ሳምንት ማንም ሰው በነፃ ከኢንተርኔት ላይ አውርዶ ሊጠቀምበት የሚችል የራሱ የሆነ ኢንተርኔት መተግበሪያ ወይም አፕልኬሽን ያለው ሲሆን ጎብኚዎች ስለ ኤግዚቢሽኑ ተሳታፊዎች ወቅታዊ መረጃን እንዲያገኙ እንደሚደረግና ከተሳታፊዎች ጋር በቀጥታ ኦንላይን የሃሳብ ልውውጥ ማድረግ፣ በሴሚናሩ ንግግር አድራጊዎች ዙሪያ መረጃ ማግኘት፣ ብሎም በቻይና የንግድ ሳምንት 80 ሺ ተሳታፊ ከሚደርሱ በቻይና የንግድ ሳምንት ተሳታፊ ኩባንያዎች ጋር የሚገናኙበት እድልም ይፈጠርላቸዋል ሲሉ አዘጋጆቹ አመልክተዋል፡፡\xa0 \xa0' ,
'አዲስ አበባ፡- ኢትዮጵያ በጸጥታው ምክር ቤት ተለዋጭ አባል በመሆን ባገለገለችበት ወቅት የወሰደቻቸውና ያንጸባረቀቻቸው አቋሞች ዲፕሎማሲያዊ ከበሬታ እንዳስገኙላት በተባበሩት መንግሥታት ድርጅት የኢትዮጵያ ቋሚ መልዕክተኛ የሆኑት አምባሳደር ታዬ እጽቀስላሴ ገለፁ፡፡አምባሳደር ታዬ እጽቀስላሴ ትናንት በውጭ ጉዳይ ሚኒስቴር ጽህፈት ቤት በሰጡት በመግለጫ እንዳሉት፤ ኢትዮጵያ እ.አ.አ. ከ 2017 እስከ 2018 የተባበሩት መንግሥታት ድርጅት የጸጥታው ምክር ቤት ተለዋጭ አባል በመሆን ባገለገለችበት ወቅት በርካታ ተግባራትን አከናውናለች፡፡ በጸጥታው ምክር ቤት ቆይታዋ ከሰላም ማስከበር ጋር በተያያዘ ያከናወነቻቸው ተግባራት እውቅና እንዲያገኙ ማድረግ የቻለች ሲሆን፤ ባለፉት ሁለት ዓመታት በአብዬ የሚገኘው የተባበሩት መንግሥታት የሰላም አስከባሪ ኃይል ቆይታው እንዲራዘምና ተልዕኮ ስኬታማ እንዲሆን ከሌሎች አገሮች ጋር በመተባበር ውሳኔ እንዲተላለፍ አድርጋለች፡፡በሶማሊያ ማዕከላዊው መንግሥት መጠናከር በሚችልበት ሁኔታ ዙሪያ ድጋፍ በማሰማት እንዲሁም አሚሶም የሚባለው የሰላም አስከባሪ ኃይል አስፈላጊውን ድጋፍ ከተባበሩት መንግሥታት እና ከጸጥታው ምክር ቤት እንዲያገኝ በማድረግ ደረጃ ሰፊ አስተዋጽኦ አበርክታለች፡፡እንደ አምባሳደሩ ገለጻ፤ ኢትዮጵያ በቡሩንዲ በተለይም ከአሩሻ ስምምነት ጋር ተያይዞ ሰላም እንዲኖር፣ እንዲሁም በኮንጎ ዲሞክራቲክ ሪፐብሊክ ሰላም እንዲሰፍን ማስተጋባት ብቻ ሳይሆን\xa0 የውሳኔ ረቂቅ ሀሳብ በማቅረብ ደረጃ\xa0 ተሳትፋለች፡፡ ከመካከለኛው ምስራቅ ሀገራት የሶሪያ ቀውስን፣ የኬሚካል ጦር መሳሪያዎችንና በሀገር ውስጥ ያለውን የእርስ በርስ ጦርነት በተመለከተ በጸጥታው ምክር ቤት የበኩሏን ተሳትፎ አድርጋለች፡፡ በተለይ የመን ውስጥ ያለውን ሰፊ የሰባዊ ቀውስ ዓለም አቀፉ ማህበረሰብ እንዲታደግ በዋነኛነት አጀንዳውን በማራመድ ሰፊ አስተዋጽኦ ማድረግ ችላለች፡፡እንደ አምባሳደር ታዬ ማብራሪያ፤ በጸጥታው ምክር ቤት ከቅርብ ጊዜ ወዲህ በዓለም አቀፍ ጸጥታ ጉዳዮች ላይ የራሳቸው የሆነ አስተዋጽኦ ሊኖራቸው ይችላል ተብለው በሚገመቱ በአየር ንብረት ለውጥ፣ በሰዎች ፍልሰትና መሰል ጉዳዮች ላይ የርዕሰ ጉዳይ ክርክር በሚደረግበት ጊዜ ኢትዮጵያ በጉዳዮቹ ላይ ሰፊ አስተዋጽኦ አድርጋለች፡፡ በተጨማሪም ከእስራኤል እና ፍልስጤም እንዲሁም ከሰሜን ኮሪያ የኒኩሌር ሙከራዎች ጋር በተያያዙ ጉዳዮች ወጥነት ያላቸው የጠነከሩ\xa0 አቋሞችን በመውሰድ ድምፅዋን አሰምታለች፡፡ኢትዮጵያ ከሁለት ዓመት በፊት ለጸጥታው ምክር ቤት ተለዋጭ አባልነት ስትመረጥ ከ 190 ሀገራት የ185ቱን ይሁንታ አግኝታ ነበር፡፡አዲስ ዘመን ታህሳስ 25/2011በየትናየት ፈሩ' ,
]
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
cosine_accuracy@1
0.6524
0.6486
cosine_accuracy@3
0.7855
0.7804
cosine_accuracy@5
0.8273
0.8208
cosine_accuracy@10
0.8765
0.8701
cosine_precision@1
0.6524
0.6486
cosine_precision@3
0.2618
0.2601
cosine_precision@5
0.1655
0.1642
cosine_precision@10
0.0877
0.087
cosine_recall@1
0.6524
0.6486
cosine_recall@3
0.7855
0.7804
cosine_recall@5
0.8273
0.8208
cosine_recall@10
0.8765
0.8701
cosine_ndcg@10
0.7641
0.7593
cosine_mrr@10
0.7282
0.7238
cosine_map@100
0.7319
0.7279
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: 14.68 tokens
max: 43 tokens
min: 43 tokens
mean: 288.85 tokens
max: 510 tokens
Samples:
anchor
positive
ተመድ - የጦርና የስብዓዊ ወንጀሎችን የፈፀሙ የደቡብ ሱዳንን ባለሥልጣናት ማወቁን ገለፀ
የተባበሩት መንግሥታት ድርጅት መርማሪዎች ከ40 በላይ የሚሆኑ የጦርና የሰብዓዊ ወንጀሎችን በመፈፀም ኃላፊነት እንዳለባቸው የሚታመኑ ከ40 በላይ የደቡብ ሱዳን ባለሥልጣናትና ወታደራዊ መኮንኖችን ማንነት አውቀናል ብለዋል።.የተጠቀሱት ወንጀሎች የተፈፀሙት በ10 ሺሕዎች በተገደሉበትና ከ4 ሚሊዮን በላይ ሌሎች በተፈናቀሉበት ሀገሪቱ ውስጥ እየተካሄደ ባለው የርስ በርስ ጦርነት ወቅት ነው። ዛሬ በደቡብ ሱዳን የተባበሩት መንግሥታት የሰብዓዊ መብቶች ኮሚሽን ይፋ የተደረገው ሪፖርት፣ በሲቪሎች ላይ የተፈፀሙ አሰቃቂ እና አረመኔዊ ድርጊቶችን ይዘረዝራል። የአንዳንዶቹ የጥቃቱ ሰለባዎች ዓይን ፈሷል፣ እንደ ከብት ታርደዋል፣ ተኮላሽተዋል ወይም ተሰልበዋል፡፡ ሌሎች ደግሞ በኃይልና በብዛት ወሲብ የተፈፀምባቸው ሲሆን ድርጊቱን የቤተሰብ አባላት እንዲመለከቱ መድረጋቸውንም ሪፖርቱ ጨምሮ አጋልጧል።ሪፖርቱ በተጨማሪም የመርማሪው ኮሚሽን አባል አድንሪው ክላፕሃም በሰብዓዊ ወንጀሎች ሊከሰሱ በሚገባቸው - በአብዛኛው የመንግሥት ኃይሎች በግልፅ የተፈጸሙ ዘር ተኮር ጥቃቶች ሲሉ የገለጿቸው ድርጊቶችንም ዘርዝሯል።የተባበሩት መንግሥታት ድርጅት መርማሪዎች፣ ይህን የዛሬውን ሪፖርት ያወጡት፣ 230 ዕማኞች የሰጧቸውን መግለጫዎችና ከ60 ሺሕ በላይ ሰነዶችን መሠረት በማድረግ መሆኑን ተናግረዋል።ደቡብ ሱዳን ውስጥ እአአ በ2013 ዓ.ም የርስ በርስ ጦርነቱ የፈነዳው በአብዛኛው የፕሬዚዳንት ሣልቫ ኪር ደጋፊ በሆኑት የዲንቃ ብሄረሰብ አባላትና በቀድሞ ምክትላቸው በሪክ ማቻር ሽምቅ ተዋጊ ኑዌሮች መካከል ግጭት በመፈጠሩ ምክንያት መሆኑ ይታወቃል።በሪፖርቱ መሠረት በሚሥጥር የተያዘው የ41 ተጠርጣሪዎች ስም ዝርዝር - በተባበሩት መንግሥታት ለሰብዓዊ መብቶች ከፍተኛ ኮሚሽነር ለዛይድ ራዳ አልሁሴን ተልኳል።ከሚጠረጠ...
በአረቡ አገራት ቀውስ ምክንያት ዶሃ ዲፕሎማሲያዊ ስጋት ላይ እንደምትገኝ ተገለጸ
የአረብ አገራት ከሳዑዲ አረቢያ ጋር ያላቸውን ግንኙነት ማቋረጣቸውን ተከትሎ የዶሃ ዲፕሎማሲ ስጋት ላይ ይገኛል፡፡ከዚህ ቀደም ከኳታር ጋር ጥሩ የሚባል የሁለትዮሽ ግንኙነት ያላቸው አገራት ስማቸው ኳታር ከተከሰሰችበት የሽብር ጉዳይ ጋር እንዳይነሳ የሰጉ ይመስል ዝምታን መርጠዋል፡፡ኳታር ደግሞ ክሷን በማጣጣል ከባህረ ሰላጤው አገራት ጋር ያላት ግንኙነት እንዳይሻክር ፍላጎት ያላት መሆኗን ደጋግማ አስታውቃ እንደነበር ይታወሳል፡፡ሆኖም ወደሚፈለገው የመፍሔ አቅጣጫ ያልመጣው እና መቋጫ ያላገኘው የአረቡ አገራት ቀውስ አሁን ወደ መካከለኛው ምስራቅ የተሸጋገር ይመስላል፡፡ቻይና ከባህረ ሰላጤው አገራት ጋር ያላትን ግንኙነት ለማጠናከር ረቡዕ እለት በአህመድ አልጃብር የሚመራውን የተባበሩት አረብ ኤሚሬትስ ልዑክን ቤጂንግ ተቀብላለች፡፡ ከአንድ ቀን በኋላም የኳታሩ ውጭ ጉዳይ ሼክ ሞሐመድ ቢን አብዱራህማን አል ታኒ ቻይና ገብተዋል፡፡እንደ ሺኗ ቻይና አገራቱን የመዳኘት ሚናዋን ለመወጣት የምታደርገው ጥረት ነው ተብሏል፡፡ የውጭ ጉዳይ ሚኒስትሩ ዋንግ ዪ በአረቡ አገራት እና በመካከለኛው ምስራቅ ለአመታት የዘለቀው ግንኙነት የሚጠናከርበት ጊዜ አሁን ነው፡፡ ቻይና ደግሞ በዚህ ግንኙነት መካከል የአገራቱን ቅራኔ ለመፍታት ትጥራለች ነው የተባለው፡፡ይህ የጋራ ጥቅም ላይ የተመሰረተ የዲፕሎማሲ ተግባር ነው እየፈፀምን ያለነው ብለዋል የውጭ ጉዳይ ሚኒስትሩ፡፡ የኳታሩ አቻቸው በበኩላቸው የቻይናን ጥረት አድንቀዋል፡፡ ቻይና አለማቀፍ ህጎች እንዲከበሩ እና በድርድሩ የኳታር ድምፅ እንዲሰማ መንገድ እንደምትከፍት ተስፋ እናደርጋለን ብለዋል፡፡በሌላ በኩል ከቻይና ጋር የመከሩት የሳዑዲው ሱልጣን አህመድ አልጃብር ቤጂንግ በባህረ ሰላጤው አገራት መካከል ታሪካዊ አሻራዋን ለማሳረፍ እየጣረች ነው ብለዋ...
ሞት የናፈቃቸው የ99 ዓመት አዛውንት!
ለአገራቸው ነፃነት ከጣልያን ጋር የተዋጉ አርበኛ ታሪክሁለት ልጆቻቸው በቀይ ሽብር ተገደሉ፡፡ ልጆቼን ልቅበር ሲሉ እስር ቤት ተወረወሩ፡፡ ሚስታቸው በሃዘን ብዛት ህይወታቸው አለፈ፡፡ አንድ የቀረቻቸው ልጅ የት እንደገባች አያውቁም፡፡ ስድስት ዓመት ታስረው ሲወጡ ቤታቸው ፈርሷል! እንዴታ! አምስት አመት ሙሉ ተዋግቻለሁ፡፡እንዴት ነው የዘመቱት?አባቴ ቀኝአማች ብሩ ሀይለኛ አርበኛ ነበሩ፡፡ በጦርነቱ ጣሊያኖች አባቴን ሲገድሉብኝ እጅግ ተቆጣሁ፣ ደሜ ፈላ፡፡ በወቅቱ የ20 ዓመት ወጣት ነበርኩ፡፡ ማቄን ጨርቄን የምለው አልነበረኝም፡፡ ጫካ ገባሁና መዋጋት ጀመርኩኝ፡፡ ከየት አካባቢ ነው ወደ ጦርነቱ የሄዱት?የተወለድኩት ወሎ ውስጥ አማራ ሳይንት ነው፡፡ ጦርነቱን የተቀላቀልኩትም ከዚያ ሄጄ ነው፡፡ በላይ ዘለቀን ያውቁታል ይባላል፡፡ እውነት ነው?አሳምሬ አውቀዋለሁ እንጂ እንዴት አላውቀውም! አብራችሁ ዘምታችኋል እንዴ?አብረን አልዘመትንም፡፡ እኔ እራያ አዘቦ፣ መሆኒ፣ ሸዋ፣ መንዝ፣ መራ ቤቴ፣ አህያ ፈጅ ዶባ እየተዘዋወርኩ ራያው ከፈለ ከተባለ የጦር መሪ ጋር ነው የተዋጋሁት፡፡ ጐበዝ የጦር መሪ ነበር፡፡ በላይ ዘለቀ ግን አባይ በረሃ ላይ ነበር፡፡ ግን ተገናኝተን እናውቃለን፡፡ በደንብ ነው የማውቀው! ድል ካደረጋችሁ በኋላ ስለነበረው ሁኔታ ያጫውቱኝ-----ጃንሆይ “አገርህን ለመጠበቅ በጫካ ያለህ ወደ እኔ ተሰብሰብ” ብለው ሲጣሩ፣ ከነበርኩበት ተነስቼ ከጓደኞቼ ጋር መጣሁ፡፡ እርሳቸው ውጭ አገር ከርመው መምጣታቸው ነበር፡፡ እናም አርበኛው ሁሉ በጠቅላላ አዲስ አበባ ገባና ተሰበሰበ፡፡ ጃንሆይ ጃን ሜዳ መጡ፣ በሬው ሁሉ ታረደ፣ ተደገሰ፡፡ ድግሱ ሲያልቅ እዚሁ ለትንሽ ጊዜ ቆዩ ተባልን፡፡ ግን ማንም የሰማቸው የለም፣ ሁሉም በየሀገሩ ሲበታተን እኔም አማራ ሳይንት ገባሁ፡፡ በወቅቱ ጡ...
Loss:
MatryoshkaLoss
with these parameters:
{
"loss" : "MultipleNegativesRankingLoss" ,
"matryoshka_dims" : [
512 ,
256
] ,
"matryoshka_weights" : [
1 ,
1
] ,
"n_dims_per_step" : -1
}
Training Hyperparameters
Non-Default Hyperparameters
eval_strategy
: epoch
per_device_train_batch_size
: 128
per_device_eval_batch_size
: 128
gradient_accumulation_steps
: 2
learning_rate
: 8e-05
num_train_epochs
: 6
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
: 128
per_device_eval_batch_size
: 128
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
: 8e-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
: 0.1
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
Epoch
Step
Training Loss
dim_512_cosine_ndcg@10
dim_256_cosine_ndcg@10
0.0635
10
11.2021
-
-
0.1270
20
5.7296
-
-
0.1905
30
2.7167
-
-
0.2540
40
1.8235
-
-
0.3175
50
1.3554
-
-
0.3810
60
1.1961
-
-
0.4444
70
1.1938
-
-
0.5079
80
1.066
-
-
0.5714
90
0.8786
-
-
0.6349
100
0.9095
-
-
0.6984
110
0.9763
-
-
0.7619
120
0.893
-
-
0.8254
130
0.8048
-
-
0.8889
140
0.7768
-
-
0.9524
150
0.7748
-
-
1.0
158
-
0.7002
0.6907
1.0127
160
0.6741
-
-
1.0762
170
0.517
-
-
1.1397
180
0.4794
-
-
1.2032
190
0.4686
-
-
1.2667
200
0.4595
-
-
1.3302
210
0.4675
-
-
1.3937
220
0.4756
-
-
1.4571
230
0.4845
-
-
1.5206
240
0.4145
-
-
1.5841
250
0.4164
-
-
1.6476
260
0.3585
-
-
1.7111
270
0.4488
-
-
1.7746
280
0.4207
-
-
1.8381
290
0.3887
-
-
1.9016
300
0.3527
-
-
1.9651
310
0.4377
-
-
2.0
316
-
0.7310
0.7233
2.0254
320
0.3308
-
-
2.0889
330
0.2409
-
-
2.1524
340
0.1985
-
-
2.2159
350
0.2246
-
-
2.2794
360
0.2035
-
-
2.3429
370
0.2011
-
-
2.4063
380
0.1876
-
-
2.4698
390
0.2266
-
-
2.5333
400
0.2373
-
-
2.5968
410
0.2012
-
-
2.6603
420
0.2191
-
-
2.7238
430
0.244
-
-
2.7873
440
0.1896
-
-
2.8508
450
0.1948
-
-
2.9143
460
0.1997
-
-
2.9778
470
0.225
-
-
3.0
474
-
0.7410
0.7354
3.0381
480
0.1653
-
-
3.1016
490
0.1152
-
-
3.1651
500
0.1292
-
-
3.2286
510
0.1225
-
-
3.2921
520
0.1379
-
-
3.3556
530
0.1225
-
-
3.4190
540
0.1197
-
-
3.4825
550
0.1452
-
-
3.5460
560
0.1221
-
-
3.6095
570
0.1488
-
-
3.6730
580
0.1343
-
-
3.7365
590
0.1211
-
-
3.8
600
0.1171
-
-
3.8635
610
0.1279
-
-
3.9270
620
0.1238
-
-
3.9905
630
0.1141
-
-
4.0
632
-
0.7591
0.7546
4.0508
640
0.1025
-
-
4.1143
650
0.0939
-
-
4.1778
660
0.1117
-
-
4.2413
670
0.1111
-
-
4.3048
680
0.0991
-
-
4.3683
690
0.0984
-
-
4.4317
700
0.0829
-
-
4.4952
710
0.0857
-
-
4.5587
720
0.1004
-
-
4.6222
730
0.0991
-
-
4.6857
740
0.1159
-
-
4.7492
750
0.1082
-
-
4.8127
760
0.0855
-
-
4.8762
770
0.0912
-
-
4.9397
780
0.0827
-
-
5.0
790
0.0898
0.7638
0.7588
5.0635
800
0.0954
-
-
5.1270
810
0.0802
-
-
5.1905
820
0.075
-
-
5.2540
830
0.0642
-
-
5.3175
840
0.1027
-
-
5.3810
850
0.0871
-
-
5.4444
860
0.0866
-
-
5.5079
870
0.0801
-
-
5.5714
880
0.0884
-
-
5.6349
890
0.0841
-
-
5.6984
900
0.0768
-
-
5.7619
910
0.0726
-
-
5.8254
920
0.0938
-
-
5.8889
930
0.0692
-
-
5.9524
940
0.098
-
-
5.9651
942
-
0.7641
0.7593
The bold row denotes the saved checkpoint.
Framework Versions
Python: 3.11.11
Sentence Transformers: 3.4.1
Transformers: 4.48.3
PyTorch: 2.6.0+cu124
Accelerate: 1.3.0
Datasets: 3.2.0
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}
}