metadata

base_model: sentence-transformers/use-cmlm-multilingual
datasets: []
language: []
library_name: sentence-transformers
pipeline_tag: sentence-similarity
tags:
  - sentence-transformers
  - sentence-similarity
  - feature-extraction
  - generated_from_trainer
  - dataset_size:200000
  - loss:ContrastiveLoss
widget:
  - source_sentence: >-
      Сапоги ALEX for me 1: Одежда и обувь, 2: Обувь, 3: Повседневная обувь, 4:
      Сапоги,Вид каблука: ['Без каблука'], Длина стельки, см: ['27,5'],
      Российский размер (обуви): ['42'], Пол: ['Женский'], Информация о
      размерах: ['Задавайте любые вопросы, с удовольствием поможем Вам подобрать
      подходящий размер.'], Вид застёжки: ['Молния'], Сезон: ['Зима'],
      Внутренний материал: ['Евромех'], Коллекция: ['Базовая коллекция'], Высота
      платформы, см: ['3.5'], Тип пронации: ['Нейтральная'], Бренд в одежде и
      обуви: ['ALEX for me'], Страна бренда: ['Россия'],
    sentences:
      - >-
        Сапоги ALEX for me 1: Одежда и обувь, 2: Обувь, 3: Повседневная обувь,
        4: Сапоги,Вид каблука: ['Без каблука'], Длина стельки, см: ['27'],
        Российский размер (обуви): ['42'], Пол: ['Женский'], Информация о
        размерах: ['Задавайте любые вопросы, с удовольствием поможем Вам
        подобрать подходящий размер.'], Вид застёжки: ['Молния'], Сезон:
        ['Зима'], Материал: ['Натуральная кожа'], Внутренний материал:
        ['Натуральный мех'], Коллекция: ['Базовая коллекция'], Высота платформы,
        см: ['3.5'], Тип пронации: ['Нейтральная'], Бренд в одежде и обуви:
        ['ALEX for
      - >-
        30 700 МЕ/кг, витамин D3 1610 МЕ/кг, витамин Е
        (ал-рац-альфа-токоферилацетат) 72 мг/кг, хлорид холина 1500 мг/кг, селен
        (селенит натрия 0,27). мг/кг) 0,12 мг/кг, Марганец (моногидрат сульфата
        марганца 57,7 мг/кг) 18,7 мг/кг, Цинк'], Класс корма: ['Супер-премиум'],
        Gemon Cat Adult Sterilized (Тунец, лосось)Полноценный корм для
        стерилизованных взрослых кошек.Состав характеризуется качественными
        ингредиентами, такими как тунец и лосось, источниками необходимых
        питательных веществ, и рисом, источником углеводов, приготовленных и
        легко усвояемых в процессе экструзии. Идеальная
      - >-
        Материал подклада/внутренней отделки: ['Хлопок'], Стиль: ['Коктейльный',
        'Повседневное'], Коллекция: ['Осень-зима 2023'], Рост модели на фото:
        ['180 см'], Декоративные элементы: ['Карманы'], Размер на модели:
        ['58'], Состав материала: ['72,1 % хлопок, 20,6 % полиэфирное волокно,
        5,0 % вискозное волокно, 2,3 % нейлон'], Рисунок: ['Однотонный'], Размер
        производителя: ['S'], Бренд в одежде и обуви: ['CCONCOSS'], Стиль:
        Уличный, Модный, Повседневный<br/><br/>стиль: длинный<br/><br/>Тип брюк:
        прямые<br/><br/>Тип талии: средняя талия<br/><br/>Талия: ширинка на
        шнурке<br/><br/>Название ткани: джинсовая ткань<br/><br/>Состав ткани:
        72,1 % хлопок,
  - source_sentence: >-
      STEVIOSIDE, CAMELLIA SINENSIS LEAF EXTRACT, ROSMARINUS OFFICINALIS
      (ROSEMARY) EXTRACT, ROYAL JELLY EXTRACT, DAUCUS CAROTA SATIVA (CARROT)
      ROOT EXTRACT, SALVIA OFFICINALIS (SAGE) EXTRACT, CHAMOMILLA RECUTITA
      (MATRICARIA) EXTRACT, CALENDULA OFFICINALIS EXTRACT, PUNICA GRANATUM FRUIT
      EXTRACT, TOCOPHERYL ACETATE, FRAGRANCE, LIMONENE'], Объем, мл: ['450'],
      Бренд: ['Kundal'], Тип: ['Набор зубных паст'], Страна-изготовитель:
      ['Корея'], Название аромата: ['освежающая мята'], Особенности состава:
      ['Без парабенов', 'Не тестируется на животных', 'Подходит для ежедневного
      применения'], Действие: ['Комплексный уход', 'Отбеливание', 'Против
      неприятного
    sentences:
      - (ND) (2004-2015)</p>"
      - >-
        семян: ['райграс, овсянница, мятлик'], Жизненный цикл: ['Многолетник'],
        Время урожая: ['Апрель'], Семена газонной травы<br/><br/>Травосмесь для
        солнечных и неравномерно освещенных участков.<br/><br/>Универсальная
        травосмесь с высокой декоративностью.<br/><br/>Подходит для создания
        газонов на детских площадках, около частных домов, на открытых лужайках
        в парках.<br/><br/>Газонная трава быстро развивается после посева,
        формирует густой и прочный травостой.<br/><br/>Обладает устойчивостью к
        вытаптыванию и повышенной засухоустойчивостью.<br/><br/>Медленно
        отрастает после скашивания.<br/><br/>Норма высева: 30-35
        г/м2.<br/><br/>Состав:<br/><br/>- овсяница тростниковая Старлетт
        40%<br/><br/>- овсяница красная Мистик 20%<br/><br/>- мятлик луговой
        Компакт
      - >-
        STEVIOSIDE, SODIUM CHLORIDE, CAMELLIA SINENSIS LEAF EXTRACT, ROSMARINUS
        OFFICINALIS (ROSEMARY) EXTRACT, ROYAL JELLY EXTRACT, DAUCUS CAROTA
        SATIVA (CARROT) ROOT EXTRACT, SALVIA OFFICINALIS (SAGE) EXTRACT,
        CHAMOMILLA RECUTITA (MATRICARIA) EXTRACT, CALENDULA OFFICINALIS EXTRACT,
        PUNICA GRANATUM FRUIT EXTRACT, TOCOPHERYL ACETATE, MENTHOL, FRAGRANCE,
        CITRAL, LIMONENE'], Объем, мл: ['450'], Бренд: ['Kundal'], Тип: ['Набор
        зубных паст'], Страна-изготовитель: ['Корея'], Название аромата:
        ['лимонная соль'], Особенности состава: ['Без парабенов', 'Не
        тестируется на животных', 'Подходит для ежедневного применения'], Вес,
        г:
  - source_sentence: >-
      этот прекрасный компьютерный стол "Stalker" от Stalkermebel, который
      станет отличным дополнением для вашего домашнего офиса или игровой
      комнаты. И если вам нужен письменный стол, который бы сочетал в себе
      элегантный дизайн и практичность, то обратите внимание на другие изделия
      нашей компании. <br/>
    sentences:
      - >-
        этот прекрасный компьютерный стол "Stalker" от Stalkermebel, который
        станет отличным дополнением для вашего домашнего офиса или игровой
        комнаты. И если вам нужен письменный стол, который бы сочетал в себе
        элегантный дизайн и практичность, то обратите внимание на другие изделия
        нашей компании. <br/>
      - >-
        Поводок-рулетка для собак Ferplast Amigo Mini со сменной крышкой корпуса
        (бежево-фиолетовая, шнур) 3 м./до 12 кг. 1: EPG, 2: Товары для животных,
        3: Аксессуар для прогулки и дрессировки, 4: Поводок,Артикул:
        ['75700019'], Комплектация: ['Товар в фабричной упаковке'], Размер
        упаковки (Длина х Ширина х Высота), см: ['25х 10'], Размер животного:
        ['Малый', 'Средний'], Бренд: ['FERPLAST'], Тип: ['Поводок'], Материал:
        ['ABS пластик'], Вид поводка: ['Рулетка'], Предназначено для: ['Для
        кошек', 'Для собак'], Размеры, мм: ['25х 10'],
      - >-
        Вес товара, г: ['15'], Леденец Цифра 3 из изомальта Mon Realle 15г
        Россия - 1 шт.
  - source_sentence: >-
      Магнитный конструктор/Детский конструктор "Цветные магниты", 17 деталей 1:
      EPG, 2: Детские товары, 3: Конструкторы, 4: Магнитный конструктор,Цвет
      товара: ['разноцветный'], Пол ребенка: ['Унисекс'], Название цвета:
      ['разноцветный'], Бренд: ['ANGE DE LUNE'], Тип: ['Конструктор магнитный'],
      Страна-изготовитель: ['Китай'], Минимальный возраст ребенка: ['От 1
      года'], Материал: ['Магнит', 'Пластик'], Максимальный возраст ребенка:
      ['До 5 лет'], Почувствуйте силу притяжения! Представляем вашему вниманию
      конструктор нового поколения, который будет интересен не только детям, но
      и их родителям. Магнитный конструктор
    sentences:
      - >-
        учитывать уровень активности ребенка.<br/><br/>Инструкция по уходу:
        Перед стиркой необходимо отстегнуть мех! Очень деликатная стирка при
        макс. 30°C; Не отбеливать; Не сушить в сушильной машине; Гладить при
        макс. 110 °C без пара; Деликатная химчистка в тетрахлорэтене или в
        углеводородах; Очень деликатная профессиональная влажная чистка; Сушить
        на горизонтальной поверхности в тени; Стирать отдельно; Гладить с
        использованием ткани для глажения; Рекомендуется стирка и утюжка с
        изнаночной стороны.<br/><br/>ЗАЩИТИТЬ ФУРНИТУРУ ПЕРЕД СТИРКОЙ
      - >-
        Конструктор магнитный Цветные магниты, 17 деталей 1: EPG, 2: Детские
        товары, 3: Конструкторы, 4: Магнитный конструктор,Цвет товара:
        ['разноцветный'], Пол ребенка: ['Унисекс'], Тематика конструкторов:
        ['Фантазия без границ'], Количество элементов, шт: ['17'], Бренд:
        ['CUBU'], Тип: ['Конструктор магнитный'], Страна-изготовитель:
        ['Китай'], Особенности конструктора: ['Магнитный'], Минимальный возраст
        ребенка: ['От 3 лет'], Материал: ['Металл', 'Пластик'], Максимальный
        возраст ребенка: ['До 18 лет'], Почувствуйте силу
        притяжения!Представляем вашему вниманию конструктор нового поколения,
        который будет интересен не только детям, но
      - >-
        'Коридор', 'Мансарда', 'Мастер-спальня', 'Офис', 'Прихожая', 'Спальня',
        'Студия', 'Студия-кухня', 'Терраса', 'Торговый зал', 'Холл'], Материал
        чехла: ['Жаккард'], Материал наполнителя: ['Memory Foam', 'Меморикс',
        'Пена Memory Gel'], Бренд: ['SLEEP A LOT'], Особенности матраса:
        ['Гипоаллергенный наполнитель', 'Зоны комфорта', 'Стеганое покрытие',
        'Съемный чехол', 'Эффект памяти'], Длина, см: ['170'], Минимальная
        жесткость: ['Мягкий'], Максимальная жесткость: ['Мягкий'], Высота, см:
        ['4'], Вид выпуска товара: ['Фабричное производство'], Ширина, см:
        ['135'], Вес товара, г: ['5000'], Топпер GARRETT Aydon — это отличная
        модель
  - source_sentence: >-
      флексов: ['Да'], Пол: ['Женский'], Коллекция (год): ['2022.0'], Общая
      ширина, мм: ['142'], Цвет товара: ['бежевый'], Ширина линзы, мм: ['53'],
      Название цвета: ['BEIGE & CRYSTAL'], Высота линзы, мм: ['52'], Размер
      заушника, мм: ['148'], Бренд: ['Boccaccio'], Оптическая сила: ['0.00'],
      Размер моста на переносице, мм: ['20'], Форма лица: ['Квадратная',
      'Круглая', 'Овальная', 'Прямоугольная', 'Треугольная'], Покрытие линз:
      ['Упрочняющее, просветляющее, металлизированное (защита от
      электромагнитных волн) UV-380, водоотталкивающее и антистатическое'],
      Расстояние между оптическими центрами: ['62-64'], Форма оправы:
      ['Круглая'],
    sentences:
      - >-
        Изначально сборка паяется с разъёмом SMA-male, после чего интегрируется
        (накручивается, конечно) переходник с SMA-female на запрашиваемый.
        Сборка поставляется вместе с переходником (или даже с двумя, если оба
        разъема попадают под данную ремарку).<br> О кабеле:<br> Кабель имеет
        толщину примерно 7,58 миллиметров, сборка создана на кабеле 5D-FB CCA 50
        Ом, материал оболочки - PVC. Диаметр центральной жилы - 1.8 мм, диаметр
        изоляции (не кабеля) - 4.9 мм, материал изоляции - вспененный
        полиэтилен,
      - >-
        Радиоуправляемый краулер Huang Bo 4WD RTR масштаб 1:10 2.4G - HB-ZP1005
        1: EPG, 2: Детские товары, 3: Радиоуправляемые игрушки, 4: Машинка
        радиоуправляемая,Радиус действия, м: ['60'], Пол ребенка: ['Мальчик'],
        Время работы, мин: ['20'], Максимальная скорость, км/ч: ['15'], Тип:
        ['Машинка радиоуправляемая'], Страна-изготовитель: ['Китай'], Питание
        радиоуправляемой модели: ['Сменная батарея'], Типоразмер батареек
        пульта: ['AA'], Управление радиоуправляемой моделью: ['Пульт Д/У'],
        Питание пульта: ['Сменная батарея'], Цвет товара: ['желтый'], Масштаб
        радиоуправляемой игрушки: ['1/10'], Особенности радиоуправляемых
        игрушек: ['Световые
      - >-
        флексов: ['Да'], Пол: ['Женский'], Коллекция (год): ['2022.0'], Общая
        ширина, мм: ['142'], Цвет товара: ['бежевый'], Ширина линзы, мм: ['53'],
        Название цвета: ['BEIGE & CRYSTAL'], Высота линзы, мм: ['52'], Размер
        заушника, мм: ['148'], Бренд: ['Boccaccio'], Оптическая сила: ['-1.00'],
        Размер моста на переносице, мм: ['20'], Форма лица: ['Квадратная',
        'Круглая', 'Овальная', 'Прямоугольная', 'Треугольная'], Покрытие линз:
        ['Упрочняющее, просветляющее, металлизированное (защита от
        электромагнитных волн) UV-380, водоотталкивающее и антистатическое'],
        Расстояние между оптическими центрами: ['62-64'], Форма оправы:
        ['Круглая'],

SentenceTransformer based on sentence-transformers/use-cmlm-multilingual

This is a sentence-transformers model finetuned from sentence-transformers/use-cmlm-multilingual. 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: sentence-transformers/use-cmlm-multilingual
Maximum Sequence Length: 256 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': 256, 'do_lower_case': False}) with Transformer model: BertModel 
  (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})
  (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("sentence_transformers_model_id")
# Run inference
sentences = [
    "флексов: ['Да'], Пол: ['Женский'], Коллекция (год): ['2022.0'], Общая ширина, мм: ['142'], Цвет товара: ['бежевый'], Ширина линзы, мм: ['53'], Название цвета: ['BEIGE & CRYSTAL'], Высота линзы, мм: ['52'], Размер заушника, мм: ['148'], Бренд: ['Boccaccio'], Оптическая сила: ['0.00'], Размер моста на переносице, мм: ['20'], Форма лица: ['Квадратная', 'Круглая', 'Овальная', 'Прямоугольная', 'Треугольная'], Покрытие линз: ['Упрочняющее, просветляющее, металлизированное (защита от электромагнитных волн) UV-380, водоотталкивающее и антистатическое'], Расстояние между оптическими центрами: ['62-64'], Форма оправы: ['Круглая'],",
    "флексов: ['Да'], Пол: ['Женский'], Коллекция (год): ['2022.0'], Общая ширина, мм: ['142'], Цвет товара: ['бежевый'], Ширина линзы, мм: ['53'], Название цвета: ['BEIGE & CRYSTAL'], Высота линзы, мм: ['52'], Размер заушника, мм: ['148'], Бренд: ['Boccaccio'], Оптическая сила: ['-1.00'], Размер моста на переносице, мм: ['20'], Форма лица: ['Квадратная', 'Круглая', 'Овальная', 'Прямоугольная', 'Треугольная'], Покрытие линз: ['Упрочняющее, просветляющее, металлизированное (защита от электромагнитных волн) UV-380, водоотталкивающее и антистатическое'], Расстояние между оптическими центрами: ['62-64'], Форма оправы: ['Круглая'],",
    'Изначально сборка паяется с разъёмом SMA-male, после чего интегрируется (накручивается, конечно) переходник с SMA-female на запрашиваемый. Сборка поставляется вместе с переходником (или даже с двумя, если оба разъема попадают под данную ремарку).<br> О кабеле:<br> Кабель имеет толщину примерно 7,58 миллиметров, сборка создана на кабеле 5D-FB CCA 50 Ом, материал оболочки - PVC. Диаметр центральной жилы - 1.8 мм, диаметр изоляции (не кабеля) - 4.9 мм, материал изоляции - вспененный полиэтилен,',
]
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]

Training Details

Training Dataset

Unnamed Dataset

Size: 200,000 training samples
Columns: sentence_0, sentence_1, and label
Approximate statistics based on the first 1000 samples:
sentence_0 sentence_1 label
type string string int
details
min: 3 tokens
mean: 155.76 tokens
max: 256 tokens

min: 3 tokens
mean: 153.29 tokens
max: 256 tokens

0: ~55.40%
1: ~44.60%

	sentence_0	sentence_1	label
type	string	string	int
details	min: 3 tokens mean: 155.76 tokens max: 256 tokens	min: 3 tokens mean: 153.29 tokens max: 256 tokens	0: ~55.40% 1: ~44.60%

Samples:

sentence_0	sentence_1	label
Удилище с катушкой в комплекте - леска, поплавок, грузило 1: EPG, 2: Спорт и отдых, 3: Аксессуары и принадлежности для рыбалки, 4: Удилище,Количество колец: ['7'], Материал удилища: ['Карбон'], Бренд: ['Нет бренда'], Тип: ['Удилище с катушкой'], Рабочая длина, см: ['370'], Конструкция удилища: ['Телескопическая'], Длина в сложенном виде, см: ['65'], Вершинка удилища: ['Вклеенная монолитная (solid tip)'], Количество секций: ['7'], Длина рукояти, см: ['40'], Вес товара, г: ['460'], Удочка (удилище) - удобная и	Удилище с катушкой в комплекте - леска, поплавок, грузило, 200 см 1: EPG, 2: Спорт и отдых, 3: Аксессуары и принадлежности для рыбалки, 4: Удилище,Количество колец: ['4'], Материал удилища: ['Карбон'], Бренд: ['Нет бренда'], Тип: ['Удилище с катушкой'], Рабочая длина, см: ['200'], Конструкция удилища: ['Телескопическая'], Длина в сложенном виде, см: ['45'], Вершинка удилища: ['Вклеенная монолитная (solid tip)'], Количество секций: ['4'], Длина рукояти, см: ['28'], Вес товара, г: ['270'], Удочка (удилище) -	`0`
['Мягкая обложка'], Язык издания: ['Русский'], Предмет обучения: ['История'], Атлас предназначен для углубления знаний учащихся по курсу Новой истории. Картографический материал, включенный в атлас, соответствует Государственному образовательному стандарту. Атлас может быть использован в комплекте с основными учебниками по Новой истории как на уроках, так и во внеурочной деятельности. Он содержит богатый материал для самостоятельной работы, дает возможность проверить знания школьников и расширить их кругозор.	любителей занимаются приусадебным хозяйством и получают от этого неплохую прибыль. В этой книге собраны материалы, необходимые современному дачнику. Постройка садового домика, уход за садом и огородом, основы интенсивного животноводства - об этом и о многом другом читайте на страницах издания. Издание адресовано широкому кругу читателей.	`0`
`комод деревянный также на кухне для посуды.`	`деревянный также на кухне для посуды.`	`0`

Loss: ContrastiveLoss with these parameters:

{
    "distance_metric": "SiameseDistanceMetric.COSINE_DISTANCE",
    "margin": 0.5,
    "size_average": true
}

Training Hyperparameters

Non-Default Hyperparameters

per_device_train_batch_size: 40
per_device_eval_batch_size: 40
num_train_epochs: 1
multi_dataset_batch_sampler: round_robin

All Hyperparameters

Click to expand

overwrite_output_dir: False
do_predict: False
eval_strategy: no
prediction_loss_only: True
per_device_train_batch_size: 40
per_device_eval_batch_size: 40
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: 5e-05
weight_decay: 0.0
adam_beta1: 0.9
adam_beta2: 0.999
adam_epsilon: 1e-08
max_grad_norm: 1
num_train_epochs: 1
max_steps: -1
lr_scheduler_type: linear
lr_scheduler_kwargs: {}
warmup_ratio: 0.0
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}
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: 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
eval_use_gather_object: False
batch_sampler: batch_sampler
multi_dataset_batch_sampler: round_robin

Training Logs

Epoch	Step	Training Loss
0.1	500	0.0449
0.2	1000	0.0356
0.3	1500	0.0328
0.4	2000	0.0311
0.5	2500	0.0304
0.6	3000	0.0302
0.7	3500	0.0293
0.8	4000	0.029
0.9	4500	0.0292
1.0	5000	0.0287

Framework Versions

Python: 3.10.14
Sentence Transformers: 3.0.1
Transformers: 4.44.0
PyTorch: 2.4.0
Accelerate: 0.33.0
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",
}

ContrastiveLoss

@inproceedings{hadsell2006dimensionality,
    author={Hadsell, R. and Chopra, S. and LeCun, Y.},
    booktitle={2006 IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR'06)}, 
    title={Dimensionality Reduction by Learning an Invariant Mapping}, 
    year={2006},
    volume={2},
    number={},
    pages={1735-1742},
    doi={10.1109/CVPR.2006.100}
}