yosefw / roberta-amharic-embed-medium

huggingface.co
Total runs: 24
24-hour runs: 0
7-day runs: 1
30-day runs: -14
Model's Last Updated: February 18 2025
sentence-similarity

Introduction of roberta-amharic-embed-medium

Model Details of roberta-amharic-embed-medium

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:
    • json
  • 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}
}

Runs of yosefw roberta-amharic-embed-medium on huggingface.co

24
Total runs
0
24-hour runs
-2
3-day runs
1
7-day runs
-14
30-day runs

More Information About roberta-amharic-embed-medium huggingface.co Model

More roberta-amharic-embed-medium license Visit here:

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

roberta-amharic-embed-medium huggingface.co

roberta-amharic-embed-medium huggingface.co is an AI model on huggingface.co that provides roberta-amharic-embed-medium's model effect (), which can be used instantly with this yosefw roberta-amharic-embed-medium model. huggingface.co supports a free trial of the roberta-amharic-embed-medium model, and also provides paid use of the roberta-amharic-embed-medium. Support call roberta-amharic-embed-medium model through api, including Node.js, Python, http.

roberta-amharic-embed-medium huggingface.co Url

https://huggingface.co/yosefw/roberta-amharic-embed-medium

yosefw roberta-amharic-embed-medium online free

roberta-amharic-embed-medium huggingface.co is an online trial and call api platform, which integrates roberta-amharic-embed-medium's modeling effects, including api services, and provides a free online trial of roberta-amharic-embed-medium, you can try roberta-amharic-embed-medium online for free by clicking the link below.

yosefw roberta-amharic-embed-medium online free url in huggingface.co:

https://huggingface.co/yosefw/roberta-amharic-embed-medium

roberta-amharic-embed-medium install

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

roberta-amharic-embed-medium install url in huggingface.co:

https://huggingface.co/yosefw/roberta-amharic-embed-medium

Url of roberta-amharic-embed-medium

roberta-amharic-embed-medium huggingface.co Url

Provider of roberta-amharic-embed-medium huggingface.co

yosefw
ORGANIZATIONS

Other API from yosefw