SentenceTransformer based on sentence-transformers/paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2

This is a sentence-transformers model finetuned from sentence-transformers/paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2 on the raraelectr_aand_raraber_tused_dataset dataset. It maps sentences & paragraphs to a 384-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: sentence-transformers/paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2
• Maximum Sequence Length: 128 tokens
• Output Dimensionality: 384 dimensions
• Similarity Function: Cosine Similarity
• Training Dataset:
  • raraelectr_aand_raraber_tused_dataset

Model Sources

• Documentation: Sentence Transformers Documentation
• Repository: Sentence Transformers on GitHub
• Hugging Face: Sentence Transformers on Hugging Face

Full Model Architecture

SentenceTransformer(
  (0): Transformer({'max_seq_length': 128, 'do_lower_case': False}) with Transformer model: BertModel 
  (1): Pooling({'word_embedding_dimension': 384, '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

# Download from the 🤗 Hub
model = SentenceTransformer("hatemestinbejaia/KDmMiniLML12v2DPR_initialversion00")
# Run inference
sentences = [
    'ماونت بيكر نشط',
    'تمتلك Mount Baker ثاني أكثر فوهة بركانية نشاطا حراريا في سلسلة Cascade Range بعد Mount Saint Helens . يقع جبل بيكر على بعد حوالي 31 ميلا ( 50 كم ) شرق مدينة بيلينجهام ، مقاطعة واتكوم ، وهو أصغر بركان في حقل جبل بيكر البركاني . وإلى الجنوب من سياتل ( وفي الأيام الصافية تاكوما ) بواشنطن . عرف السكان الأصليون الجبل منذ آلاف السنين ، لكن أول سجل مكتوب للجبل هو من الإسبانية .',
    'تم تعديل خريطة هيئة المسح الجيولوجي الأمريكية هذه من : Hyde and Crandell ، 1978 ، USGS Professional Paper 1022 - C وتظهر لقطة مقربة لجبل بيكر وضواحيها ، بما في ذلك أنهار Nooksack و Skagit و Baker . تأثر نهر بيكر في أسفل اليمين بشدة بانفجار جبل بيكر عام 1792 .',
]
embeddings = model.encode(sentences)
print(embeddings.shape)
# [3, 384]

# Get the similarity scores for the embeddings
similarities = model.similarity(embeddings, embeddings)
print(similarities.shape)
# [3, 3]

Evaluation

Metrics

Reranking

• Evaluated with RerankingEvaluator

Training Details

Training Dataset

raraelectr_aand_raraber_tused_dataset

• Dataset: raraelectr_aand_raraber_tused_dataset at bd59dbf
• Size: 5,000,000 training samples
• Columns: query, pos, neg, and label
• Approximate statistics based on the first 1000 samples:

  	query	pos	neg	label
  type	string	string	string	float
  details	min: 4 tokensmean: 11.14 tokensmax: 29 tokens	min: 13 tokensmean: 93.26 tokensmax: 128 tokens	min: 17 tokensmean: 87.26 tokensmax: 128 tokens	min: -2.88mean: 12.91max: 21.92

• Samples:

  query	pos	neg	label
  القليل من الكافيين جيد أثناء الحمل	نحن لا نعرف الكثير عن تأثيرات الكافيين أثناء الحمل عليك وعلى طفلك . لذلك فمن الأفضل أن تحد من المبلغ الذي تحصل عليه كل يوم . إذا كنت حاملا ، قللي من تناول الكافيين إلى 200 ملليجرام يوميا . هذا هو الكمية الموجودة في فنجان واحد سعة 8 أونصات من القهوة أو فنجان قهوة سعة 12 أونصة .	من الآمن عموما أن تتناول النساء الحوامل الشوكولاتة لأن الدراسات أثبتت وجود فوائد معينة لتناول الشوكولاتة أثناء الحمل . ومع ذلك ، يجب على النساء الحوامل التأكد من أن تناول الكافيين أقل من 200 مجم في اليوم .	4.0280589908361435
  ما هي الفاكهة الأصلية في أستراليا	Passiflora herbertiana . فاكهة العاطفة النادرة موطنها أستراليا . الثمار ذات قشرة خضراء ، بيضاء اللون ، مع تصنيف غير معروف للأكل . تسرد بعض المصادر الفاكهة على أنها صالحة للأكل وحلوة ولذيذة ، بينما يسرد البعض الآخر الفاكهة على أنها مرة وغير صالحة للأكل . فاكهة العاطفة النادرة موطنها أستراليا . الثمار ذات قشرة خضراء ، بيضاء اللون ، مع تصنيف غير معروف للأكل . تسرد بعض المصادر الفاكهة على أنها صالحة للأكل وحلوة ولذيذة ، بينما يسرد البعض الآخر الفواكه على أنها مرة وغير صالحة للأكل .	جوز الكولا هو ثمرة شجرة الكولا ، وهي جنس ( كولا ) من الأشجار التي تنتمي إلى الغابات الاستوائية المطيرة في إفريقيا .	10.18145449956258
  ما هو حجم الجيش الكندي	القوات المسلحة الكندية . 1 بدأت أول مهمة حفظ سلام كندية واسعة النطاق في مصر في 24 نوفمبر 1956 . 2 هناك ما يقرب من 65000 من القوات النظامية و 25000 من أفراد الاحتياط في الجيش الكندي . 3 في كندا ، تم تحديد يوم 9 أغسطس كيوم حفظة السلام الوطنيين .	المعهد الكندي لصحة الأطباء ( CPHI ) هو برنامج وطني تم إنشاؤه في عام 2012 كتعاون بين الجمعية الطبية الكندية ( CMA ) والمؤسسة الطبية الكندية ( CMF ) والجمعيات الطبية الإقليمية والإقليمية ( PTMAs ) .	16.420575777689614

• Loss: main.MarginMSELoss

Evaluation Dataset

raraelectr_aand_raraber_tused_dataset

• Dataset: raraelectr_aand_raraber_tused_dataset at bd59dbf
• Size: 10,000 evaluation samples
• Columns: query, pos, neg, and label
• Approximate statistics based on the first 1000 samples:

  	query	pos	neg	label
  type	string	string	string	float
  details	min: 3 tokensmean: 10.94 tokensmax: 33 tokens	min: 23 tokensmean: 91.74 tokensmax: 128 tokens	min: 24 tokensmean: 87.33 tokensmax: 128 tokens	min: -0.75mean: 13.72max: 22.62

• Samples:

  query	pos	neg	label
  ما هو اسم د . كوين	اعرض الشخصيات المختلفة التي لعبها نفس الممثل . الدكتورة ميكايلا كوين . ولدت ميكايلا في 15 فبراير 1833 في بوسطن ، ماساتشوستس ، لأبوين جوزيف وإليزابيث كوين . هناك نشأت مع شقيقاتها الأربع : ماري ( التي تم تغيير اسمها إلى ريبيكا ) ، ومارجوري ، وكلوديت ، ومورين . كان والدها يريد ابنا ، لذلك عندما ولدت أطلق عليها اسم ميكايلا ( الملقب مايك ) .	ليس لدى د . ماكفارلاند أي تأمينات مدرجة . إذا كنت دكتور ماكفارلاند وترغب في إضافة تأمينات تقبلها ، يرجى تحديث ملفك التعريفي المجاني . الانتساب إلى المستشفى ينتمي د . ماكفارلاند إلى المستشفيات التالية .	15.524045944213867
  من يلعب دور بيرني مادوف	ساحر الأكاذيب هو واحد من اثنين من مشاريع Madoff التلفزيونية قيد الإعداد . ABC لديها مسلسل قصير قادم يسمى مادوف ، من بطولة ريتشارد دريفوس وبليث دانر . قصص ذات الصلة . روبرت دي نيرو يسجل الدخول للعب بيرني مادوف في فيلم HBO المحتمل .	اتهمت السلطات الأمريكية مسؤول تنفيذي للمحاسبة يزعم أنه ساعد برنارد مادوف في مخطط بونزي الذي تبلغ تكلفته عدة مليارات من الدولارات ، والذي يوسع نطاق تحقيقه في الاحتيال بعد خمس سنوات من اكتشافه .	13.17703644434611
  كم قدم مكعب في طن من حصى البازلاء	لذلك 1 طن لديه 2000 - 100 أو 20 قدم مكعب من الحصى . الفناء المكعب هو 3x3x3 = 27 قدما مكعبا من الفناء المكعب ، الإجابة 20 - 27 أو 0 . 74 ياردة مكعبة . العوامل الأخرى التي تؤثر على حجم الحصى هي محتوى الرطوبة ودرجات المواد . يحتوي حصى البازلاء على سبيل المثال على جميع الجزيئات ذات الحجم المحدد ، على سبيل المثال ، 1 - 4 بوصة ، حوالي 120 رطلا للإشارة فقط : 1 قدم مكعب = 6 . 25 جالون ( إمبراطوري ) ، جالون من الماء يزن 10 أرطال ، لذا فإن القدم المكعبة من الماء تزن 62 . 5 رطلا . هذا يعني أن الجاذبية النوعية للحصى هي 120 - 62 . 5 ، أو أقل قليلا من 2 .	1 كيس قدم مكعب واحد ( التربة والمهاد ) يغطي ما يقرب من 8 أقدام مربعة إلى عمق 3 . 2 كيس واحد 75 رطلا ( الحصى والرمل ) يغطي حوالي 4 أقدام مربعة إلى عمق 3 . 3 بوصات سميكة ستغطي حوالي 300 قدم مربع . سيغطي سمك 1 حوالي 150 قدما مربعا .	10.34702980518341

• Loss: main.MarginMSELoss

Training Hyperparameters

Non-Default Hyperparameters

• eval_strategy: steps
• per_device_train_batch_size: 16
• gradient_accumulation_steps: 8
• learning_rate: 7e-05
• warmup_ratio: 0.07
• fp16: True
• half_precision_backend: amp
• load_best_model_at_end: True
• fp16_backend: amp

All Hyperparameters

• overwrite_output_dir: False
• do_predict: False
• eval_strategy: steps
• prediction_loss_only: True
• per_device_train_batch_size: 16
• per_device_eval_batch_size: 8
• per_gpu_train_batch_size: None
• per_gpu_eval_batch_size: None
• gradient_accumulation_steps: 8
• eval_accumulation_steps: None
• torch_empty_cache_steps: None
• learning_rate: 7e-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: 0.07
• 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: True
• fp16_opt_level: O1
• half_precision_backend: amp
• 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
• 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: amp
• 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
• prompts: None
• batch_sampler: batch_sampler
• multi_dataset_batch_sampler: proportional

Training Logs

Framework Versions

• Python: 3.10.14
• Sentence Transformers: 3.3.1
• Transformers: 4.45.1
• PyTorch: 2.4.0
• Accelerate: 0.34.2
• Datasets: 3.0.1
• Tokenizers: 0.20.0

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",
}

MarginMSELoss

@misc{hofstätter2021improving,
    title={Improving Efficient Neural Ranking Models with Cross-Architecture Knowledge Distillation},
    author={Sebastian Hofstätter and Sophia Althammer and Michael Schröder and Mete Sertkan and Allan Hanbury},
    year={2021},
    eprint={2010.02666},
    archivePrefix={arXiv},
    primaryClass={cs.IR}
}