metadata
base_model: PlanTL-GOB-ES/roberta-base-bne
datasets: []
language: []
library_name: sentence-transformers
metrics:
- cosine_accuracy@1
- cosine_accuracy@3
- cosine_accuracy@5
- cosine_accuracy@10
- cosine_precision@1
- cosine_precision@3
- cosine_precision@5
- cosine_precision@10
- cosine_recall@1
- cosine_recall@3
- cosine_recall@5
- cosine_recall@10
- cosine_ndcg@10
- cosine_mrr@10
- cosine_map@100
pipeline_tag: sentence-similarity
tags:
- sentence-transformers
- sentence-similarity
- feature-extraction
- generated_from_trainer
- dataset_size:4173
- loss:MatryoshkaLoss
- loss:MultipleNegativesRankingLoss
widget:
- source_sentence: >-
L'Ajuntament de Sitges ofereix a aquelles famílies que acompleixin els
requisits establerts, ajuts per al pagament de la quota del servei i de la
quota del menjador dels infants matriculats a les Llars d'Infants
Municipals ( 0-3 anys).
sentences:
- >-
Quin és l'objectiu principal de les subvencions per a projectes i
activitats de l'àmbit turístic?
- >-
Quin és el procediment per a obtenir una llicència per a disposar d'una
parada en un mercat setmanal?
- >-
Quin és el paper de l'Ajuntament de Sitges en la quota del menjador de
les Llars d'Infants Municipals?
- source_sentence: >-
Es tracta de la sol·licitud de permís municipal per poder utilitzar de
forma privativa una zona de la via pública per instal·lacions d’atraccions
i venda en fires, amb independència de les possibles afectacions a la via
pública...
sentences:
- Quin és el tipus de permís que es sol·licita?
- Quin és el paper de l'Ajuntament en aquest tràmit?
- >-
Quin és el resultat de la llicència per a la constitució d'un règim de
propietat horitzontal en relació amb l’escriptura de divisió
horitzontal?
- source_sentence: >-
Totes les persones que resideixen a Espanya estan obligades a inscriure's
en el padró del municipi en el qual resideixen habitualment.
sentences:
- >-
Quin és el benefici de l'ajut extraordinari per a la família de
l'empleat?
- >-
Què passa si no es presenta la sol·licitud d'acceptació en el termini
establert?
- Qui està obligat a inscriure's en el Padró Municipal d'Habitants?
- source_sentence: >-
Les persones i entitats beneficiaries hauran de justificar la realització
del projecte/activitat subvencionada com a màxim el dia 31 de març de
2023.
sentences:
- >-
Quin és el termini per presentar la justificació de la realització del
projecte/activitat subvencionada?
- Quin és el període durant el qual es poden sol·licitar els ajuts?
- >-
Quin és el registre on s'inscriuen les entitats d’interès ciutadà de
Sitges?
- source_sentence: >-
Els establiments locals tenen un paper clau en el projecte de la targeta
de fidelització, ja que són els que ofereixen descomptes i ofertes
especials als consumidors que utilitzen la targeta.
sentences:
- >-
Quin és el paper dels establiments locals en el projecte de la targeta
de fidelització?
- Quin és el paper de la via pública en aquest tràmit?
- >-
Quins són els tractaments que beneficien la salut de l'empleat municipal
que s'inclouen en l'ajuda?
model-index:
- name: SentenceTransformer based on PlanTL-GOB-ES/roberta-base-bne
results:
- task:
type: information-retrieval
name: Information Retrieval
dataset:
name: dim 768
type: dim_768
metrics:
- type: cosine_accuracy@1
value: 0.05603448275862069
name: Cosine Accuracy@1
- type: cosine_accuracy@3
value: 0.125
name: Cosine Accuracy@3
- type: cosine_accuracy@5
value: 0.21336206896551724
name: Cosine Accuracy@5
- type: cosine_accuracy@10
value: 0.40948275862068967
name: Cosine Accuracy@10
- type: cosine_precision@1
value: 0.05603448275862069
name: Cosine Precision@1
- type: cosine_precision@3
value: 0.041666666666666664
name: Cosine Precision@3
- type: cosine_precision@5
value: 0.04267241379310346
name: Cosine Precision@5
- type: cosine_precision@10
value: 0.040948275862068964
name: Cosine Precision@10
- type: cosine_recall@1
value: 0.05603448275862069
name: Cosine Recall@1
- type: cosine_recall@3
value: 0.125
name: Cosine Recall@3
- type: cosine_recall@5
value: 0.21336206896551724
name: Cosine Recall@5
- type: cosine_recall@10
value: 0.40948275862068967
name: Cosine Recall@10
- type: cosine_ndcg@10
value: 0.19394246727908016
name: Cosine Ndcg@10
- type: cosine_mrr@10
value: 0.1301253762999455
name: Cosine Mrr@10
- type: cosine_map@100
value: 0.15541893353957212
name: Cosine Map@100
- task:
type: information-retrieval
name: Information Retrieval
dataset:
name: dim 512
type: dim_512
metrics:
- type: cosine_accuracy@1
value: 0.05172413793103448
name: Cosine Accuracy@1
- type: cosine_accuracy@3
value: 0.12284482758620689
name: Cosine Accuracy@3
- type: cosine_accuracy@5
value: 0.20043103448275862
name: Cosine Accuracy@5
- type: cosine_accuracy@10
value: 0.4073275862068966
name: Cosine Accuracy@10
- type: cosine_precision@1
value: 0.05172413793103448
name: Cosine Precision@1
- type: cosine_precision@3
value: 0.040948275862068964
name: Cosine Precision@3
- type: cosine_precision@5
value: 0.04008620689655173
name: Cosine Precision@5
- type: cosine_precision@10
value: 0.04073275862068965
name: Cosine Precision@10
- type: cosine_recall@1
value: 0.05172413793103448
name: Cosine Recall@1
- type: cosine_recall@3
value: 0.12284482758620689
name: Cosine Recall@3
- type: cosine_recall@5
value: 0.20043103448275862
name: Cosine Recall@5
- type: cosine_recall@10
value: 0.4073275862068966
name: Cosine Recall@10
- type: cosine_ndcg@10
value: 0.19075313852531367
name: Cosine Ndcg@10
- type: cosine_mrr@10
value: 0.1267044677066231
name: Cosine Mrr@10
- type: cosine_map@100
value: 0.15217462615525276
name: Cosine Map@100
- task:
type: information-retrieval
name: Information Retrieval
dataset:
name: dim 256
type: dim_256
metrics:
- type: cosine_accuracy@1
value: 0.05818965517241379
name: Cosine Accuracy@1
- type: cosine_accuracy@3
value: 0.1206896551724138
name: Cosine Accuracy@3
- type: cosine_accuracy@5
value: 0.20689655172413793
name: Cosine Accuracy@5
- type: cosine_accuracy@10
value: 0.41594827586206895
name: Cosine Accuracy@10
- type: cosine_precision@1
value: 0.05818965517241379
name: Cosine Precision@1
- type: cosine_precision@3
value: 0.04022988505747126
name: Cosine Precision@3
- type: cosine_precision@5
value: 0.041379310344827586
name: Cosine Precision@5
- type: cosine_precision@10
value: 0.04159482758620689
name: Cosine Precision@10
- type: cosine_recall@1
value: 0.05818965517241379
name: Cosine Recall@1
- type: cosine_recall@3
value: 0.1206896551724138
name: Cosine Recall@3
- type: cosine_recall@5
value: 0.20689655172413793
name: Cosine Recall@5
- type: cosine_recall@10
value: 0.41594827586206895
name: Cosine Recall@10
- type: cosine_ndcg@10
value: 0.19717072550930018
name: Cosine Ndcg@10
- type: cosine_mrr@10
value: 0.13257902298850593
name: Cosine Mrr@10
- type: cosine_map@100
value: 0.1580145716033785
name: Cosine Map@100
- task:
type: information-retrieval
name: Information Retrieval
dataset:
name: dim 128
type: dim_128
metrics:
- type: cosine_accuracy@1
value: 0.05603448275862069
name: Cosine Accuracy@1
- type: cosine_accuracy@3
value: 0.11853448275862069
name: Cosine Accuracy@3
- type: cosine_accuracy@5
value: 0.1939655172413793
name: Cosine Accuracy@5
- type: cosine_accuracy@10
value: 0.4202586206896552
name: Cosine Accuracy@10
- type: cosine_precision@1
value: 0.05603448275862069
name: Cosine Precision@1
- type: cosine_precision@3
value: 0.039511494252873564
name: Cosine Precision@3
- type: cosine_precision@5
value: 0.03879310344827587
name: Cosine Precision@5
- type: cosine_precision@10
value: 0.04202586206896552
name: Cosine Precision@10
- type: cosine_recall@1
value: 0.05603448275862069
name: Cosine Recall@1
- type: cosine_recall@3
value: 0.11853448275862069
name: Cosine Recall@3
- type: cosine_recall@5
value: 0.1939655172413793
name: Cosine Recall@5
- type: cosine_recall@10
value: 0.4202586206896552
name: Cosine Recall@10
- type: cosine_ndcg@10
value: 0.19482639723718284
name: Cosine Ndcg@10
- type: cosine_mrr@10
value: 0.1286176108374386
name: Cosine Mrr@10
- type: cosine_map@100
value: 0.15326245290189994
name: Cosine Map@100
- task:
type: information-retrieval
name: Information Retrieval
dataset:
name: dim 64
type: dim_64
metrics:
- type: cosine_accuracy@1
value: 0.05172413793103448
name: Cosine Accuracy@1
- type: cosine_accuracy@3
value: 0.1336206896551724
name: Cosine Accuracy@3
- type: cosine_accuracy@5
value: 0.20905172413793102
name: Cosine Accuracy@5
- type: cosine_accuracy@10
value: 0.39439655172413796
name: Cosine Accuracy@10
- type: cosine_precision@1
value: 0.05172413793103448
name: Cosine Precision@1
- type: cosine_precision@3
value: 0.044540229885057465
name: Cosine Precision@3
- type: cosine_precision@5
value: 0.04181034482758621
name: Cosine Precision@5
- type: cosine_precision@10
value: 0.03943965517241379
name: Cosine Precision@10
- type: cosine_recall@1
value: 0.05172413793103448
name: Cosine Recall@1
- type: cosine_recall@3
value: 0.1336206896551724
name: Cosine Recall@3
- type: cosine_recall@5
value: 0.20905172413793102
name: Cosine Recall@5
- type: cosine_recall@10
value: 0.39439655172413796
name: Cosine Recall@10
- type: cosine_ndcg@10
value: 0.188263246156266
name: Cosine Ndcg@10
- type: cosine_mrr@10
value: 0.12684814586754262
name: Cosine Mrr@10
- type: cosine_map@100
value: 0.15277153038949104
name: Cosine Map@100
SentenceTransformer based on PlanTL-GOB-ES/roberta-base-bne
This is a sentence-transformers model finetuned from PlanTL-GOB-ES/roberta-base-bne. It maps sentences & paragraphs to a 768-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: PlanTL-GOB-ES/roberta-base-bne
- Maximum Sequence Length: 512 tokens
- Output Dimensionality: 768 tokens
- Similarity Function: Cosine Similarity
Model Sources
Full Model Architecture
SentenceTransformer(
(0): Transformer({'max_seq_length': 512, 'do_lower_case': False}) with Transformer model: RobertaModel
(1): Pooling({'word_embedding_dimension': 768, '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})
)
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
model = SentenceTransformer("adriansanz/sitges10242608-4ep-rerankv4-sp")
sentences = [
'Els establiments locals tenen un paper clau en el projecte de la targeta de fidelització, ja que són els que ofereixen descomptes i ofertes especials als consumidors que utilitzen la targeta.',
'Quin és el paper dels establiments locals en el projecte de la targeta de fidelització?',
"Quins són els tractaments que beneficien la salut de l'empleat municipal que s'inclouen en l'ajuda?",
]
embeddings = model.encode(sentences)
print(embeddings.shape)
similarities = model.similarity(embeddings, embeddings)
print(similarities.shape)
Evaluation
Metrics
Information Retrieval
Metric |
Value |
cosine_accuracy@1 |
0.056 |
cosine_accuracy@3 |
0.125 |
cosine_accuracy@5 |
0.2134 |
cosine_accuracy@10 |
0.4095 |
cosine_precision@1 |
0.056 |
cosine_precision@3 |
0.0417 |
cosine_precision@5 |
0.0427 |
cosine_precision@10 |
0.0409 |
cosine_recall@1 |
0.056 |
cosine_recall@3 |
0.125 |
cosine_recall@5 |
0.2134 |
cosine_recall@10 |
0.4095 |
cosine_ndcg@10 |
0.1939 |
cosine_mrr@10 |
0.1301 |
cosine_map@100 |
0.1554 |
Information Retrieval
Metric |
Value |
cosine_accuracy@1 |
0.0517 |
cosine_accuracy@3 |
0.1228 |
cosine_accuracy@5 |
0.2004 |
cosine_accuracy@10 |
0.4073 |
cosine_precision@1 |
0.0517 |
cosine_precision@3 |
0.0409 |
cosine_precision@5 |
0.0401 |
cosine_precision@10 |
0.0407 |
cosine_recall@1 |
0.0517 |
cosine_recall@3 |
0.1228 |
cosine_recall@5 |
0.2004 |
cosine_recall@10 |
0.4073 |
cosine_ndcg@10 |
0.1908 |
cosine_mrr@10 |
0.1267 |
cosine_map@100 |
0.1522 |
Information Retrieval
Metric |
Value |
cosine_accuracy@1 |
0.0582 |
cosine_accuracy@3 |
0.1207 |
cosine_accuracy@5 |
0.2069 |
cosine_accuracy@10 |
0.4159 |
cosine_precision@1 |
0.0582 |
cosine_precision@3 |
0.0402 |
cosine_precision@5 |
0.0414 |
cosine_precision@10 |
0.0416 |
cosine_recall@1 |
0.0582 |
cosine_recall@3 |
0.1207 |
cosine_recall@5 |
0.2069 |
cosine_recall@10 |
0.4159 |
cosine_ndcg@10 |
0.1972 |
cosine_mrr@10 |
0.1326 |
cosine_map@100 |
0.158 |
Information Retrieval
Metric |
Value |
cosine_accuracy@1 |
0.056 |
cosine_accuracy@3 |
0.1185 |
cosine_accuracy@5 |
0.194 |
cosine_accuracy@10 |
0.4203 |
cosine_precision@1 |
0.056 |
cosine_precision@3 |
0.0395 |
cosine_precision@5 |
0.0388 |
cosine_precision@10 |
0.042 |
cosine_recall@1 |
0.056 |
cosine_recall@3 |
0.1185 |
cosine_recall@5 |
0.194 |
cosine_recall@10 |
0.4203 |
cosine_ndcg@10 |
0.1948 |
cosine_mrr@10 |
0.1286 |
cosine_map@100 |
0.1533 |
Information Retrieval
Metric |
Value |
cosine_accuracy@1 |
0.0517 |
cosine_accuracy@3 |
0.1336 |
cosine_accuracy@5 |
0.2091 |
cosine_accuracy@10 |
0.3944 |
cosine_precision@1 |
0.0517 |
cosine_precision@3 |
0.0445 |
cosine_precision@5 |
0.0418 |
cosine_precision@10 |
0.0394 |
cosine_recall@1 |
0.0517 |
cosine_recall@3 |
0.1336 |
cosine_recall@5 |
0.2091 |
cosine_recall@10 |
0.3944 |
cosine_ndcg@10 |
0.1883 |
cosine_mrr@10 |
0.1268 |
cosine_map@100 |
0.1528 |
Training Details
Training Dataset
Unnamed Dataset
- Size: 4,173 training samples
- Columns:
positive
and anchor
- Approximate statistics based on the first 1000 samples:
|
positive |
anchor |
type |
string |
string |
details |
- min: 10 tokens
- mean: 60.84 tokens
- max: 206 tokens
|
- min: 10 tokens
- mean: 25.34 tokens
- max: 53 tokens
|
- Samples:
positive |
anchor |
L'objectiu principal de la persona coordinadora de colònia felina és garantir el benestar dels animals de la colònia. |
Quin és l'objectiu principal de la persona coordinadora de colònia felina? |
Es tracta d'una sala amb capacitat per a 125 persones, equipada amb un petit escenari, sistema de sonorització, pantalla per a projeccions, camerins i serveis higiènics (WC). |
Quin és el nombre de persones que pot acollir la sala d'actes del Casal Municipal de la Gent Gran de Sitges? |
Aquest ajut pretén fomentar l’associacionisme empresarial local, per tal de disposar d’agrupacions, gremis o associacions representatives de l’activitat empresarial del municipi. |
Quin és el paper de les empreses en aquest ajut? |
- Loss:
MatryoshkaLoss
with these parameters:{
"loss": "MultipleNegativesRankingLoss",
"matryoshka_dims": [
768,
512,
256,
128,
64
],
"matryoshka_weights": [
1,
1,
1,
1,
1
],
"n_dims_per_step": -1
}
Training Hyperparameters
Non-Default Hyperparameters
eval_strategy
: epoch
per_device_train_batch_size
: 16
per_device_eval_batch_size
: 16
gradient_accumulation_steps
: 16
num_train_epochs
: 10
lr_scheduler_type
: cosine
warmup_ratio
: 0.2
bf16
: True
tf32
: False
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
: 16
per_device_eval_batch_size
: 16
per_gpu_train_batch_size
: None
per_gpu_eval_batch_size
: None
gradient_accumulation_steps
: 16
eval_accumulation_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
: 10
max_steps
: -1
lr_scheduler_type
: cosine
lr_scheduler_kwargs
: {}
warmup_ratio
: 0.2
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
: False
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
: False
hub_always_push
: False
gradient_checkpointing
: False
gradient_checkpointing_kwargs
: None
include_inputs_for_metrics
: False
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
batch_sampler
: no_duplicates
multi_dataset_batch_sampler
: proportional
Training Logs
Epoch |
Step |
Training Loss |
dim_128_cosine_map@100 |
dim_256_cosine_map@100 |
dim_512_cosine_map@100 |
dim_64_cosine_map@100 |
dim_768_cosine_map@100 |
0.6130 |
10 |
10.8464 |
- |
- |
- |
- |
- |
0.9808 |
16 |
- |
0.1060 |
0.1088 |
0.1067 |
0.0984 |
0.1074 |
1.2261 |
20 |
3.5261 |
- |
- |
- |
- |
- |
1.8391 |
30 |
1.4363 |
- |
- |
- |
- |
- |
1.9617 |
32 |
- |
0.1406 |
0.1468 |
0.1356 |
0.1395 |
0.1373 |
2.4521 |
40 |
0.5627 |
- |
- |
- |
- |
- |
2.9425 |
48 |
- |
0.1377 |
0.1418 |
0.1427 |
0.1322 |
0.1437 |
3.0651 |
50 |
0.2727 |
- |
- |
- |
- |
- |
3.6782 |
60 |
0.1297 |
- |
- |
- |
- |
- |
3.9234 |
64 |
- |
0.1393 |
0.1457 |
0.1390 |
0.1268 |
0.1462 |
0.6130 |
10 |
0.096 |
- |
- |
- |
- |
- |
0.9808 |
16 |
- |
0.1458 |
0.1414 |
0.1443 |
0.1369 |
0.1407 |
1.2261 |
20 |
0.1118 |
- |
- |
- |
- |
- |
1.8391 |
30 |
0.1335 |
- |
- |
- |
- |
- |
1.9617 |
32 |
- |
0.1486 |
0.1476 |
0.1419 |
0.1489 |
0.1503 |
2.4521 |
40 |
0.0765 |
- |
- |
- |
- |
- |
2.9425 |
48 |
- |
0.1501 |
0.1459 |
0.1424 |
0.1413 |
0.1437 |
3.0651 |
50 |
0.1449 |
- |
- |
- |
- |
- |
3.6782 |
60 |
0.0954 |
- |
- |
- |
- |
- |
3.9847 |
65 |
- |
0.1562 |
0.1559 |
0.1517 |
0.1409 |
0.1553 |
4.2912 |
70 |
0.0786 |
- |
- |
- |
- |
- |
4.9042 |
80 |
0.0973 |
- |
- |
- |
- |
- |
4.9655 |
81 |
- |
0.1433 |
0.1397 |
0.1459 |
0.1430 |
0.1457 |
5.5172 |
90 |
0.0334 |
- |
- |
- |
- |
- |
5.9464 |
97 |
- |
0.1499 |
0.1482 |
0.1478 |
0.1466 |
0.1503 |
6.1303 |
100 |
0.0278 |
- |
- |
- |
- |
- |
6.7433 |
110 |
0.0223 |
- |
- |
- |
- |
- |
6.9885 |
114 |
- |
0.1561 |
0.1532 |
0.1509 |
0.1519 |
0.1547 |
7.3563 |
120 |
0.0137 |
- |
- |
- |
- |
- |
7.9693 |
130 |
0.0129 |
0.1525 |
0.1557 |
0.1505 |
0.1570 |
0.1570 |
8.5824 |
140 |
0.0052 |
- |
- |
- |
- |
- |
8.9502 |
146 |
- |
0.1525 |
0.1586 |
0.1493 |
0.1569 |
0.1553 |
9.1954 |
150 |
0.0044 |
- |
- |
- |
- |
- |
9.8084 |
160 |
0.0064 |
0.1533 |
0.1580 |
0.1522 |
0.1528 |
0.1554 |
- The bold row denotes the saved checkpoint.
Framework Versions
- Python: 3.10.12
- Sentence Transformers: 3.0.1
- Transformers: 4.42.4
- PyTorch: 2.4.0+cu121
- Accelerate: 0.34.0.dev0
- Datasets: 2.21.0
- Tokenizers: 0.19.1
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}
}