/ Модель

Характеристики

Контекст
514 токенов
Параметры
659 млн
Архитектура
xlm-roberta · dense
Базовая модель
multilingual-e5-large
Библиотека
sentence-transformers
Опубликована
28 июл 2025

mle5_parl_contrastive

ЭмбеддингиТекст → embedding11 профессий

Дообученная многоязычная модель на базе multilingual-e5-large, создающая эмбеддинги предложений и абзацев для семантического поиска и сравнения текстов.

119скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены3 сен 2025

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

Тесты пользователейпока нет

Никто ещё не опубликовал тест этой модели. Соберите бенчмарк из своих задач — результат появится здесь.

  1. Добавьте модель в бенчмарк

    Вместе с другими моделями категории «Эмбеддинги» — сравнение идёт внутри одной категории.

  2. Опишите свои задачи

    Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.

  3. Запустите и опубликуйте

    Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.

Публичные оценки

Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.

В подключённых источниках результатов для этой модели пока нет.

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

aimarsg/mle5_parl_contrastive — Sentence Transformer, дообученный разработчиком на базе intfloat/multilingual-e5-large для сопоставления предложений и абзацев. Модель преобразует текст в плотные векторы размерности 1024; сходство между ними можно оценивать косинусной мерой. Архитектура включает XLM-RoBERTa, mean pooling и нормализацию. Максимальная длина последовательности — 512 токенов.

Модель подходит для семантического поиска и сравнения текстов, поиска перефразировок, классификации и кластеризации. В карточке указано дообучение на 8700 парах anchor-positive и результат cosine accuracy 0,9116 на оценке TripletEvaluator; эти показатели относятся к описанному набору данных. Примеры в карточке на баскском языке связаны с парламентскими вопросами, но заявленная базовая модель многоязычная. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Сценарии применения

  • семантический поиск по коллекции текстов
  • сравнение сходства предложений и абзацев
  • поиск перефразировок и связанных формулировок
  • кластеризация текстов по смыслу
  • классификация текстов на основе эмбеддингов

Ограничения

Максимальная длина входной последовательности составляет 512 токенов. Указанная оценка получена на данных TripletEvaluator и не гарантирует такое же качество на других доменах; лицензия в предоставленных данных не указана.

Для каких профессий подходит11

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

SentenceTransformer based on intfloat/multilingual-e5-large

This is a sentence-transformers model finetuned from intfloat/multilingual-e5-large. It maps sentences & paragraphs to a 1024-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: intfloat/multilingual-e5-large
  • Maximum Sequence Length: 512 tokens
  • Output Dimensionality: 1024 dimensions
  • Similarity Function: Cosine Similarity

Model Sources

Full Model Architecture

SentenceTransformer(
  (0): Transformer({'max_seq_length': 512, 'do_lower_case': False, 'architecture': 'XLMRobertaModel'})
  (1): Pooling({'word_embedding_dimension': 1024, '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("aimarsg/mle5_parl_contrastive")
# Run inference
sentences = [
    'Zein da Eusko Jaurlaritzaren plana itsas ingurumena babesteko?',
    '[TOPIC: Galdera, Muriel Larrea Laso Euskal Talde PopularraCiudadanos taldeko legebiltzarkideak Ekonomiaren Garapen, Jasangarritasun eta Ingurumeneko sailburuari egina, gure kostaldean itsas ingurumena babesteari buruz]\n[LARREA LASO, (PV-ETP)]:\nEgun on. Eskerrik asko, presidente andrea. Sailburu andrea, konturatuko zinen gertutik jarraitzen ditugula arestian itsas ingurumena zaintzeko eman diren aurrerapausoak. Horri buruz galdetu nizun azken aldian; zuk erantzun zenidan Ingurumen Sailak plastikoak eta hondakinak biltzeko zerabiltzan planak azalduz. Eta adibide bat jarriko dizut; izan ere, duela hilabete batzuk, Urumea ibaiko zaborra jaso behar izan zuena Donostiako Udaleko brigada izan zen, udal-brigada. Gaur beste zerbaiti buruz hitz egin nahi (Date: 20.05.2022)',
    'Zera dio: "Eusko Jaurlaritzari eskatzen zaio bultza dezala Estatuko Administrazio Orokorraren aurrean eremua babesteko beharrezko diren ekintzak gauzatzea"; baina ekintza horiek ez dira zehazten, jakinik',
]
embeddings = model.encode(sentences)
print(embeddings.shape)
# [3, 1024]

# Get the similarity scores for the embeddings
similarities = model.similarity(embeddings, embeddings)
print(similarities)
# tensor([[1.0000, 0.6245, 0.2563],
#         [0.6245, 1.0000, 0.0706],
#         [0.2563, 0.0706, 1.0000]])

Evaluation

Metrics

Triplet

MetricValue
cosine_accuracy0.9116

Training Details

Training Dataset

Unnamed Dataset

  • Size: 8,700 training samples
  • Columns: anchor and positive
  • Approximate statistics based on the first 1000 samples:
    anchorpositive
    typestringstring
    detailsmin: 11 tokensmean: 25.94 tokensmax: 64 tokensmin: 147 tokensmean: 207.39 tokensmax: 306 tokens
  • Samples:
    anchorpositive
    Zergatik ez zuen alde bozkatu EH Bilduk Lanbiden aztarna digitala ezartzeari buruzko proposamenean?[TOPIC: Euskal Legebiltzar Talde Popularrak egindako legez besteko proposamena, Lanbiden aztarna digitala ezartzeari buruz. Eztabaida eta behin betiko ebazpena][BLANCO DE ANGULO, (EH Bildu)]:erabili du hauteskunde-kanpaina egiteko, eta horretarako, beti egin ohi duen bezala, gizarte-eskubideak lokaztu ditu. Lehen, beste bozeramaile batek esan du pertsona batzuk sistematik at gelditzen direla. Noski! Nola hurbilduko da, bada, jendea Lanbidera, nola hurbilduko da, bada, oinarrizko gizarte-zerbitzu batera, gurutze batez markatzen badiote kopeta! Nola, bada, kalean entzuten ari diren guztia kontuan izanda! Hori ari zara lortzen. Horregatik, begi-bistakoa denez, gaur ez dugu alde bozkatuko, ez (Date: 30.04.2015)
    Zein urtetan baztertu zuen Urkullu lehendakariak aurkeztutako aurrekontuen lege-proiektua, babes faltagatik?[TOPIC: Galdera, Susana Corcuera Leunda Euskal Sozialistak taldeko legebiltzarkideak Ogasun eta Finantzetako sailburuari egina, aurrekontu-luzapenari buruzko legezkotasuna 2013an ez betetzeari buruz][CORCUERA LEUNDA, (SV-ES)]:Eskerrik asko, presidente andrea. Sailburuok, jaun-andreok, egun on. Sailburu jauna, orain dela astebete jaso genuen Herri Kontuen Euskal Epaitegiak 2013. ekitaldirako egin zuen Euskal Autonomia Erkidegoko Administrazio orokorraren kontuaren fiskalizazio-txostena. Eusko Jaurlaritzak gauzatu zuen 2013ko aurrekontu-ekitaldiaren luzapena fiskalizatzea da kontua, Urkullu lehendakariak baztertu egin behar izan baitzuen 2013. urterako aurkeztu zuen aurrekontuen lege-proiektua, onartua izateko behar besteko babesik lortu ez zuelako, zenbait taldek, besteak beste Talde (Date: 26.06.2015)
    Zein da Euskal Autonomia Erkidegoko Kultura Ondarearen Kontseiluaren osaera, antolamendua, funtzionamendua eta zereginen inguruan Eusko Jaurlaritzak dituen irizpideak?[TOPIC: Mozioa, Carmelo Barrio Baroja Euskal Talde Popularreko legebiltzarkideak aurkeztua, Eusko Jaurlaritzak Kultura Ondarearen Euskal Autonomia Erkidegoko Kontseiluaren osaerari, antolamenduari, funtzionamenduari eta zereginei dagokienez dituen irizpideen inguruan. Eztabaida eta behin betiko ebazpena][BARRIO BAROJA, (PV-ETP)]:konbentzitzen erraza izan zen, Estarrona jaunaren zuzenketa zela eta. Jakina, Gobernuak ezetz proposatzen dio: "ez dugu hori lege honetan erregulatuko; egin dezala Gobernuak nahi duenean, diskrezionalki". Bada, noski izan zela konbentzitzen erraza. Inoiz ez dut ikusi zuzenketarik..., tira, Gobernuari sostengua ematen dioten legebiltzarkideek argiago onartzen zutenik, jakinik hura onartu egin behar zela bai ala bai. Laugarren artikuluaren eztabaida beheratu egin zen ponentzian, eta Gobernuari uzten zitzaion (Date: 06.02.2020)
  • Loss: MultipleNegativesRankingLoss with these parameters:
    {
        "scale": 20.0,
        "similarity_fct": "cos_sim",
        "gather_across_devices": false
    }
    

Evaluation Dataset

Unnamed Dataset

  • Size: 8,706 evaluation samples
  • Columns: anchor, positive, and negative
  • Approximate statistics based on the first 1000 samples:
    anchorpositivenegative
    typestringstringstring
    detailsmin: 11 tokensmean: 26.11 tokensmax: 78 tokensmin: 143 tokensmean: 206.86 tokensmax: 269 tokensmin: 2 tokensmean: 104.9 tokensmax: 268 tokens
  • Samples:
    anchorpositivenegative
    Zein da Euskal Hezkuntza Sistemaren etorkizunari buruzko hitzarmenaren oinarriak zehazteko ponentziaren helburua?[TOPIC: Txostena, etorkizuneko euskal hezkuntza-sistemari buruzko hitzarmenaren oinarriak zehazteko ponentziak egindakoa. Eztabaida eta behin betiko ebazpena][GORROTXATEGI AZURMENDI, (EP-IU)]:egitea. Dena dela, esan bezala, lehenik, etorkizunari begira jarri behar dugu gaur. Etorkizuna da orain kontuan hartu behar duguna; eta etorkizunean, halaber, eskerrak eman nahiko nizkizueke, fio naizelako arestian aipatu ditudan eragile guztiak, gainerako alderdi politikoak ere, bere interes propioak albo batera utzi eta interes orokorraren alde egiteko gai izango direla. Baita sailari ere, erdietsi ditugun akordioak, bestelako presiorik gabe, lantzeko gai eta arduradun izango delakoan. Betiere gizarte-mugimenduen eta (Date: 07.04.2022)Honezkero ia urte eta erdia pasatu da hezkuntza-sistemaren oinarriak ezartzeko ponentzia eratu zela.
    Zein da Martínez Hierroren iritzia errelato partekatu bat eraikitzeari buruz Euskal Herrian?[TOPIC: Lehenbailehen eztabaidatzeko Euzko Abertzaleak eta Euskal Sozialistak talde parlamentarioek egindako legez besteko proposamena, ETAren armagabetzeari buruz. Eztabaida eta behin betiko ebazpena][MARTÍNEZ HIERRO, (EP)]:aurrera, egia da etorkizunera begiratu behar dela iragana ahaztu gabe, biolentzia deslegitimatuz, eta, baita ere, errelato bat ireki nahi badugu, errelato partekatu bat eraikitzea, eta errelato partekatu hori izatea oinarri bezala biolentzia honen deslegitimazioa. Eta lehen esan dudan bezala, ez bakarrik biolentzia zuzena edo armek sortu duten biolentzia, baizik eta, baita ere, oraindik gizartean badaukagun hainbat biolentzia forma ezberdin, biolentzia kulturala eta herri honetan oraindik instalatuta dauden hainbat gauza. (Date: 06.04.2017)Badakit, Martínez jauna, gogorra da. Baina aitor ezazu, hausnar ezazue. Aukera duzue Legebiltzar honetan egiteko, baina ez zaitez etorri argudio-zerrendarekin halakoari buruz...
    Zein da Ertzaintzaren hasierako prestakuntzaren iraupena polizia-prozedurei eta autobabesari dagokionez?[TOPIC: Galdera, Miren Gallastegui Oyarzábal Euskal Sozialistak taldeko legebiltzarkideak Segurtasuneko sailburuari egina, Ertzaintzaren aurkako agresioak ekiditeko Segurtasun Sailak hartu beharreko neurriei buruz][SEGURTASUNEKO SAILBURUAK (BELTRÁN DE HEREDIA ARRONIZ), (EA-NV)]:Eskerrik asko, presidente andrea. Legebiltzarkideok, egun on berriro ere. Gallastegui andrea, segurtasun-neurriei buruz agerikoak diren gauza batzuk gogorarazi behar dizkizut: adibidez, ertzain guztiek hasieran prestakuntza handia jasotzen dutela polizia-prozedurei eta autobabesari buruz. Bederatzi hilabete akademian eta beste hainbeste polizia-unitateetan praktikak egiten. Hasierako prestakuntza hori sakondu eta zabaldu egiten da gero, ertzainen karreran zehar, eguneratze-ikastaroekin, birziklatze-ikastaroekin, espezializazio-ikastaroekin... Baina, era berean, garrantzitsuak dira oso ekintza (Date: 13.03.2015)Gainera, prestakuntza berria jasotzen ari dira autobabeseko polizia-taktika eta -tekniketan, kriminalitate eta terrorismo mota berri hauei aurre egiteko polizia-taktika eta -tekniketan.
  • Loss: MultipleNegativesRankingLoss with these parameters:
    {
        "scale": 20.0,
        "similarity_fct": "cos_sim",
        "gather_across_devices": false
    }
    

Training Hyperparameters

Non-Default Hyperparameters

  • eval_strategy: epoch
  • learning_rate: 2e-05
  • warmup_ratio: 0.1
  • batch_sampler: no_duplicates

All Hyperparameters

  • overwrite_output_dir: False
  • do_predict: False
  • eval_strategy: epoch
  • prediction_loss_only: True
  • per_device_train_batch_size: 8
  • per_device_eval_batch_size: 8
  • 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: 3
  • 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: False
  • 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: 0
  • dataloader_prefetch_factor: None
  • past_index: -1
  • disable_tqdm: False
  • remove_unused_columns: True
  • label_names: None
  • load_best_model_at_end: False
  • 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}
  • parallelism_config: 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
  • 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: no_duplicates
  • multi_dataset_batch_sampler: proportional
  • router_mapping: {}
  • learning_rate_mapping: {}

Training Logs

EpochStepTraining LossValidation Lossmultilingual-e5-large_cosine_accuracy
0.09191000.5062--
0.18382000.0393--
0.27573000.0324--
0.36764000.0298--
0.45965000.0402--
0.55156000.0317--
0.64347000.0175--
0.73538000.0232--
0.82729000.0378--
0.919110000.0232--
1.01088-0.33400.8724
1.011011000.0191--
1.102912000.0114--
1.194913000.0118--
1.286814000.0167--
1.378715000.008--
1.470616000.0087--
1.562517000.0087--
1.654418000.013--
1.746319000.0105--
1.838220000.0143--
1.930121000.0092--
2.02176-0.23490.9048
2.022122000.0103--
2.114023000.0097--
2.205924000.0012--
2.297825000.0018--
2.389726000.0071--
2.481627000.003--
2.573528000.0049--
2.665429000.0051--
2.757430000.0071--
2.849331000.0019--
2.941232000.002--
3.03264-0.22000.9116

Framework Versions

  • Python: 3.10.8
  • Sentence Transformers: 5.1.0
  • Transformers: 4.56.0
  • PyTorch: 2.8.0+cu128
  • Accelerate: 1.10.1
  • Datasets: 4.0.0
  • Tokenizers: 0.22.0

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",
}

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}
}

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм · sentence-transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
XLMRobertaModel
Ревизия весов
603963c

0 моделей