|
--- |
|
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](https://www.SBERT.net) model finetuned from [sentence-transformers/use-cmlm-multilingual](https://huggingface.co/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](https://huggingface.co/sentence-transformers/use-cmlm-multilingual) <!-- at revision 6f8ff6583c371cbc4d6d3b93a5e37a888fd54574 --> |
|
- **Maximum Sequence Length:** 256 tokens |
|
- **Output Dimensionality:** 768 tokens |
|
- **Similarity Function:** Cosine Similarity |
|
<!-- - **Training Dataset:** Unknown --> |
|
<!-- - **Language:** Unknown --> |
|
<!-- - **License:** Unknown --> |
|
|
|
### Model Sources |
|
|
|
- **Documentation:** [Sentence Transformers Documentation](https://sbert.net) |
|
- **Repository:** [Sentence Transformers on GitHub](https://github.com/UKPLab/sentence-transformers) |
|
- **Hugging Face:** [Sentence Transformers on Hugging Face](https://huggingface.co/models?library=sentence-transformers) |
|
|
|
### 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: |
|
|
|
```bash |
|
pip install -U sentence-transformers |
|
``` |
|
|
|
Then you can load this model and run inference. |
|
```python |
|
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] |
|
``` |
|
|
|
<!-- |
|
### Direct Usage (Transformers) |
|
|
|
<details><summary>Click to see the direct usage in Transformers</summary> |
|
|
|
</details> |
|
--> |
|
|
|
<!-- |
|
### Downstream Usage (Sentence Transformers) |
|
|
|
You can finetune this model on your own dataset. |
|
|
|
<details><summary>Click to expand</summary> |
|
|
|
</details> |
|
--> |
|
|
|
<!-- |
|
### Out-of-Scope Use |
|
|
|
*List how the model may foreseeably be misused and address what users ought not to do with the model.* |
|
--> |
|
|
|
<!-- |
|
## Bias, Risks and Limitations |
|
|
|
*What are the known or foreseeable issues stemming from this model? You could also flag here known failure cases or weaknesses of the model.* |
|
--> |
|
|
|
<!-- |
|
### Recommendations |
|
|
|
*What are recommendations with respect to the foreseeable issues? For example, filtering explicit content.* |
|
--> |
|
|
|
## Training Details |
|
|
|
### Training Dataset |
|
|
|
#### Unnamed Dataset |
|
|
|
|
|
* Size: 200,000 training samples |
|
* Columns: <code>sentence_0</code>, <code>sentence_1</code>, and <code>label</code> |
|
* Approximate statistics based on the first 1000 samples: |
|
| | sentence_0 | sentence_1 | label | |
|
|:--------|:------------------------------------------------------------------------------------|:------------------------------------------------------------------------------------|:------------------------------------------------| |
|
| type | string | string | int | |
|
| details | <ul><li>min: 3 tokens</li><li>mean: 155.76 tokens</li><li>max: 256 tokens</li></ul> | <ul><li>min: 3 tokens</li><li>mean: 153.29 tokens</li><li>max: 256 tokens</li></ul> | <ul><li>0: ~55.40%</li><li>1: ~44.60%</li></ul> | |
|
* Samples: |
|
| sentence_0 | sentence_1 | label | |
|
|:----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|:---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|:---------------| |
|
| <code>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</code> | <code>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) -</code> | <code>0</code> | |
|
| <code>['Мягкая обложка'], Язык издания: ['Русский'], Предмет обучения: ['История'], <p>Атлас предназначен для углубления знаний учащихся по курсу Новой истории. Картографический материал, включенный в атлас, соответствует Государственному образовательному стандарту. </p> <p>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. </p></code> | <code>любителей занимаются приусадебным хозяйством и получают от этого неплохую прибыль.<br>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.<br><br>Издание адресовано широкому кругу читателей.</code> | <code>0</code> | |
|
| <code>комод деревянный также на кухне для посуды.</code> | <code>деревянный также на кухне для посуды.</code> | <code>0</code> | |
|
* Loss: [<code>ContrastiveLoss</code>](https://sbert.net/docs/package_reference/sentence_transformer/losses.html#contrastiveloss) with these parameters: |
|
```json |
|
{ |
|
"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 |
|
<details><summary>Click to expand</summary> |
|
|
|
- `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 |
|
|
|
</details> |
|
|
|
### 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 |
|
```bibtex |
|
@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 |
|
```bibtex |
|
@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} |
|
} |
|
``` |
|
|
|
<!-- |
|
## Glossary |
|
|
|
*Clearly define terms in order to be accessible across audiences.* |
|
--> |
|
|
|
<!-- |
|
## Model Card Authors |
|
|
|
*Lists the people who create the model card, providing recognition and accountability for the detailed work that goes into its construction.* |
|
--> |
|
|
|
<!-- |
|
## Model Card Contact |
|
|
|
*Provides a way for people who have updates to the Model Card, suggestions, or questions, to contact the Model Card authors.* |
|
--> |
