SentenceTransformer based on vinai/phobert-base-v2

This is a sentence-transformers model finetuned from vinai/phobert-base-v2. 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: vinai/phobert-base-v2
• Maximum Sequence Length: 512 tokens
• Output Dimensionality: 768 tokens
• Similarity Function: Cosine Similarity

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': 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

# Download from the 🤗 Hub
model = SentenceTransformer("huudan123/stage1")
# Run inference
sentences = [
    'Báo đen đã editorialized chống lại những cuộc viếng_thăm của farrakhan với các nhà độc_tài châu phi .',
    'Báo đen đã viết về quá_khứ của farrakhan .',
    'Báo đen từ_chối yểm_trợ cho farrakhan .',
]
embeddings = model.encode(sentences)
print(embeddings.shape)
# [3, 768]

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

Evaluation

Metrics

Semantic Similarity

• Dataset: sts-dev
• Evaluated with EmbeddingSimilarityEvaluator

Training Details

Training Dataset

Unnamed Dataset

• Size: 102,178 training samples
• Columns: anchor, positive, and negative
• Approximate statistics based on the first 1000 samples:

  	anchor	positive	negative
  type	string	string	string
  details	min: 4 tokensmean: 27.28 tokensmax: 147 tokens	min: 4 tokensmean: 14.99 tokensmax: 44 tokens	min: 4 tokensmean: 14.34 tokensmax: 34 tokens

• Samples:

  anchor	positive	negative
  Tem đầy màu_sắc của madeira , cũng như tiền xu , ghi_chép ngân_hàng , và các mặt_hàng khác như bưu_thiếp là mối quan_tâm đến nhiều nhà sưu_tập .	Các nhà sưu_tập sẽ thích ghé thăm madeira bởi_vì những phân_chia lớn của tem , ghi_chép ngân_hàng , bưu_thiếp , và nhiều mặt_hàng khác họ có_thể đọc được .	Mọi người quan_tâm đến việc bắt_đầu bộ sưu_tập mới nên thoát madeira và đi du_lịch phía bắc , nơi họ có khả_năng tìm thấy các cửa_hàng tốt .
  Cẩn_thận đấy , ông inglethorp . Poirot bị bồn_chồn .	Hãy chăm_sóc ông inglethorp .	Không cần phải cẩn_thận với anh ta .
  Phải có một_chút hoài_nghi về trải nghiệm cá_nhân của sperling với trò_chơi .	Hãy suy_nghĩ về những tác_động khi nhìn vào kinh_nghiệm của anh ấy .	Một người có_thể lấy trải nghiệm cá_nhân của sperling với giá_trị mặt .

• Loss: TripletLoss with these parameters:

  {
      "distance_metric": "TripletDistanceMetric.EUCLIDEAN",
      "triplet_margin": 5
  }
  

Evaluation Dataset

Unnamed Dataset

• Size: 12,772 evaluation samples
• Columns: anchor, positive, and negative
• Approximate statistics based on the first 1000 samples:

  	anchor	positive	negative
  type	string	string	string
  details	min: 4 tokensmean: 27.81 tokensmax: 164 tokens	min: 3 tokensmean: 14.94 tokensmax: 42 tokens	min: 4 tokensmean: 14.4 tokensmax: 39 tokens

• Samples:

  anchor	positive	negative
  Tình_yêu , anh có muốn em trở_thành kassandra lubbock của anh không ?	Tôi có_thể là kassandra lubbock của anh .	Tôi từ_chối trở_thành kassandra lubbock của anh .
  Ví_dụ , trong mùa thu năm 1997 , ủy ban điều_trị hạt_nhân ( nrc ) văn_phòng thanh_tra tướng liệu nrc để có được quan_điểm của họ trên văn_hóa an_toàn của đại_lý .	Nhân_viên nrc đã được hỏi về quan_điểm của họ trên văn_hóa an_toàn của đại_lý .	Các nhân_viên không bao_giờ quan_sát về quan_điểm của họ về văn_hóa an_toàn của đại_lý trong mùa thu năm 1997 .
  Mỗi năm kem của trẻ nghệ và comedic tài_năng làm cho nó đường đến edinburgh , và fringe đã lớn lên trong việc huấn_luyện lớn nhất trong khung_cảnh lớn nhất cho các diễn_viên phát_triển trên thế_giới .	Tài_năng mới đến edinburgh .	Tài_năng mới đến dublin .

• Loss: TripletLoss with these parameters:

  {
      "distance_metric": "TripletDistanceMetric.EUCLIDEAN",
      "triplet_margin": 5
  }
  

Training Hyperparameters

Non-Default Hyperparameters

• overwrite_output_dir: True
• eval_strategy: epoch
• per_device_train_batch_size: 128
• per_device_eval_batch_size: 128
• num_train_epochs: 20
• lr_scheduler_type: cosine
• warmup_ratio: 0.05
• fp16: True
• load_best_model_at_end: True
• gradient_checkpointing: True

All Hyperparameters

• overwrite_output_dir: True
• 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: 1
• 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: 20
• max_steps: -1
• lr_scheduler_type: cosine
• lr_scheduler_kwargs: {}
• warmup_ratio: 0.05
• 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: 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
• 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: True
• 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: batch_sampler
• multi_dataset_batch_sampler: proportional

Training Logs

• The bold row denotes the saved checkpoint.

Framework Versions

• Python: 3.10.12
• Sentence Transformers: 3.0.1
• Transformers: 4.42.4
• PyTorch: 2.3.1+cu121
• Accelerate: 0.32.1
• Datasets: 2.20.0
• 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",
}

TripletLoss

@misc{hermans2017defense,
    title={In Defense of the Triplet Loss for Person Re-Identification}, 
    author={Alexander Hermans and Lucas Beyer and Bastian Leibe},
    year={2017},
    eprint={1703.07737},
    archivePrefix={arXiv},
    primaryClass={cs.CV}
}