Roberta Amharic Embed Medium
R
Roberta Amharic Embed Medium
由yosefw開發
基於RoBERTa架構的Amharic語言句子轉換器,用於句子相似度計算和特徵提取。
下載量 15
發布時間 : 2/18/2025
模型概述
該模型專門針對Amharic語言優化,能夠將句子轉換為高維向量表示,用於句子相似度計算、語義搜索等任務。
模型特點
Amharic語言優化
專門針對Amharic語言進行訓練和優化,能夠更好地處理該語言的語義特徵。
雙損失函數訓練
採用MatryoshkaLoss和MultipleNegativesRankingLoss兩種損失函數進行訓練,提高模型性能。
大規模訓練數據
基於54,900條數據訓練,具有較強的泛化能力。
模型能力
句子向量化
語義相似度計算
特徵提取
語義搜索
使用案例
信息檢索
新聞相似性分析
分析不同新聞文章之間的語義相似度
可有效識別報道同一事件的不同新聞
內容推薦
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基於語義相似度推薦相關內容
提高用戶內容發現效率
🚀 阿姆哈拉語中等文本嵌入RoBERTa模型
本模型基於 sentence-transformers 框架,在JSON數據集上對 rasyosef/roberta-medium-amharic 進行微調。它能夠將句子和段落映射到512維的密集向量空間,可用於語義文本相似度計算、語義搜索、釋義挖掘、文本分類、聚類等任務。
✨ 主要特性
- 多任務支持:可用於語義文本相似度計算、語義搜索、釋義挖掘、文本分類、聚類等多種自然語言處理任務。
- 高效映射:能將句子和段落高效映射到512維的密集向量空間。
- 微調優化:在JSON數據集上對基礎模型進行微調,提升了模型在特定任務上的性能。
📦 安裝指南
首先,安裝Sentence Transformers庫:
pip install -U sentence-transformers
💻 使用示例
基礎用法
安裝完成後,你可以加載該模型並進行推理:
from sentence_transformers import SentenceTransformer
# 從🤗 Hub下載模型
model = SentenceTransformer("yosefw/roberta-amharic-embed-medium")
# 進行推理
sentences = [
'አቶ ደመቀ መኮንን ከፕሬዚዳንት ዩዌሪ ሙሴቬኒ ጋር ተወያዩ',
'የኡጋንዳው ፕሬዚ ዳንት ዩዌሪ ካጉታ ሙሴቬኒ ኢንቴቤ ከተማ በሚገኘው ጽሕፈት ቤታቸው ምክትል ጠቅላይ ሚኒስትር አቶ ደመቀ መኮንንን ተቀብለው በቀጣናዊ ትብብር እና በሁለትዮሽ ግንኙነት ዙሪያ አነጋግረዋል። አቶ ደመቀ እና ፕሬዚዳንት ሙሴቬኒ ውይይታቸው በቀጣናዊ ትብብር እና በሁለትዮሽ ግንኙነት ዙሪያ ያተኮረ እንደነበር ከምክትል ጠቅላይ ሚኒስትር ጽሕፈት ቤት የተገኘው መረጃ ያመለክታል። በተለያዩ መስኮች ለረጅም ዓመታት የዘለቀው የኢትዮጵያ እና የዑጋንዳ የሁለትዮሽ ግንኙነት የበለጠ ተጠናክሮ እንዲቀጥል መግባባት ላይ መድረሳቸውም መረጃው ጠቁሟል፡፡ ሁለቱ አገራት በቀጣናው በሚስተዋሉ ወቅታዊ ጉዳዮች ላይም የተወያዩ ሲሆን በቀጣይ በቀጣናው ትብብራቸውን ለማጥበቅ በሚችሉበት አግባብ ዙሪያም ተስማምተዋል። በመጨረሻም ከኢፌዴሪ ጠቅላይ ሚኒስትር ዶክተር አብይ አህመድ የተላከውን የትብብር መልዕክት ፕሬዚዳንት ሙሴቬኒ ከምክትል ጠቅ ላይ ሚኒስትር አቶ ደመቀ እጅ ተቀብለዋል።አዲስ ዘመን ግንቦት 7/2011',
'. በአምስት ክፍለ ከተሞች 121 ሚሊዮን 365ሺ 398 ብር ጉድለት ተመዝግቧልአዲስ አበባ፡- በተጠናቀቀው በጀት ዓመት የመጀመሪያው ስድስት ወራት የሂሳብ ጉድለት ከነበረባቸው\n59 ተቋማት ውስጥ 32ቱ 66 ነጥብ 7ሚሊዮን ብር ለአስተዳደሩ ተመላሽ ማድረግ አቶ ደመቀ መኮንን ከፕሬዚዳንት ዩዌሪ ሙሴቬኒ ጋር ተወያዩ',
]
embeddings = model.encode(sentences)
print(embeddings.shape)
# [3, 512]
# 獲取嵌入向量的相似度得分
similarities = model.similarity(embeddings, embeddings)
print(similarities.shape)
# [3, 3]
📚 詳細文檔
模型詳情
模型描述
屬性 | 詳情 |
---|---|
模型類型 | 句子轉換器 |
基礎模型 | rasyosef/roberta-medium-amharic |
最大序列長度 | 510個標記 |
輸出維度 | 512維 |
相似度函數 | 餘弦相似度 |
訓練數據集 | json |
語言 | 英語 |
許可證 | apache-2.0 |
模型來源
- 文檔:Sentence Transformers文檔
- 倉庫:GitHub上的Sentence Transformers
- Hugging Face:Hugging Face上的Sentence Transformers
完整模型架構
SentenceTransformer(
(0): Transformer({'max_seq_length': 510, 'do_lower_case': False}) with Transformer model: XLMRobertaModel
(1): Pooling({'word_embedding_dimension': 512, '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()
)
評估指標
信息檢索
- 數據集:
dim_512
、dim_256
和dim_128
- 使用
InformationRetrievalEvaluator
進行評估
指標 | dim_512 | dim_256 | dim_128 |
---|---|---|---|
cosine_accuracy@1 | 0.6064 | 0.5998 | 0.5849 |
cosine_accuracy@3 | 0.7597 | 0.7562 | 0.7395 |
cosine_accuracy@5 | 0.8057 | 0.8013 | 0.7857 |
cosine_accuracy@10 | 0.8531 | 0.8503 | 0.8398 |
cosine_precision@1 | 0.6064 | 0.5998 | 0.5849 |
cosine_precision@3 | 0.2532 | 0.2521 | 0.2465 |
cosine_precision@5 | 0.1611 | 0.1603 | 0.1571 |
cosine_precision@10 | 0.0853 | 0.085 | 0.084 |
cosine_recall@1 | 0.6064 | 0.5998 | 0.5849 |
cosine_recall@3 | 0.7597 | 0.7562 | 0.7395 |
cosine_recall@5 | 0.8057 | 0.8013 | 0.7857 |
cosine_recall@10 | 0.8531 | 0.8503 | 0.8398 |
cosine_ndcg@10 | 0.7316 | 0.7271 | 0.7132 |
cosine_mrr@10 | 0.6925 | 0.6874 | 0.6726 |
cosine_map@100 | 0.697 | 0.6918 | 0.6774 |
訓練詳情
訓練數據集
json
- 數據集:json
- 大小:54,900個訓練樣本
- 列:
anchor
和positive
- 基於前1000個樣本的近似統計信息:
anchor positive 類型 字符串 字符串 詳情 - 最小:4個標記
- 平均:16.66個標記
- 最大:73個標記
- 最小:34個標記
- 平均:321.89個標記
- 最大:510個標記
- 樣本:
anchor positive የተመድ ልማት ፕሮግራም ኃላፊ ‹‹ርካሽ ጉልበት›› ብዝበዛ ማለት አይደለም ሲሉ አሳሰቡ
ዓመታዊው የተባበሩት መንግሥታት ድርጅት (ተመድ) የሰብዓዊ ልማት ሪፖርትን ለመላው ዓለም ከኢትዮጵያ ይፋ ለማድረግ በአፍሪካ ኢኮኖሚክ ኮሚሽን አዳራሽ ለጋዜጠኞች በሰጡት መግለጫ፣ አገሮች ርካሽ ጉልበትን እንደ መልካም የኢንቨስትመንት ዕድል ሲያስተዋውቁ የጉልበት ብዝበዛ እንዳይፈጸም መጠንቀቅ እንዳለባቸው የፕሮግራሙ ኃላፊ አሳሰቡ፡፡ በተመድ የልማት ፕሮግራም አድሚንስትሬተር ሔለን ክላርክ በአዲስ አበባ ተገኝተው ከጠቅላይ ሚኒስትር ኃይለ ማርያም ደሳለኝ ጋር በመሆን፣ እ.ኤ.አ. የ2015 የሰብዓዊ ልማት ሪፖርትን ይፋ አድርገዋል፡፡ ሪፖርቱን በ25ኛ ዓመቱ መባቻ ላይ ‹‹ሥራ›› ላይ ያተኮረው የተመድ ልማት ፕሮግራም፣ እንደ ኢትዮጵያ ያሉ አገሮች የውጭ ኢንቨስትመንትን ለመሳብ በማለት ርካሽ ጉልበትን መስህብ ሲያደርጉት ይታያል ብሏል፡፡ የኢትዮጵያ ኢንቨስትመንት ኮሚሽን ደግሞ በወር ከሃምሳ ዶላር ያልበለጠ ደመወዝ እየተከፈላቸው የሚሠሩ ሠራተኞች ያሉባት አገር በመሆኗ፣ ለኢንቨስትመንት ምቹ ከሚያደርጓት መካከል አንዱ እንደሆነ ይገልጻል፡፡በአንፃሩ የተመድ የሰብዓዊ ልማት ‹‹ሥራ ለሰብዓዊ ልማት›› በሚል ርዕስ ይፋ ባደረገው ሪፖርት ለሰው ልጅ ተስማሚ የኑሮ ከባቢ ሁኔታ ለመፍጠር የሚያስችል ሥራ የደመወዝ ክፍያ እንዲከፈል የሚያሳስበው የተመድ የልማት ፕሮግራም፣ በቀን ከሁለት ዶላር በታች የሚያገኙ ሰዎች ከ830 ሚሊዮን በላይ እንደሆኑ፣ 200 ሚሊዮን ሰዎች (74 ሚሊዮን ወጣቶችን ጨምሮ) ሥራ አጥ እንደሆኑና 21 ሚሊዮን ሰዎች በመላው ዓለም በግዳጅ ጉልበታቸው እየተበዘበዘ እንደሚሠሩ በሪፖርቱ ጠቁሟል፡፡ሔለን ክላርክ ከሪፖርተር ለቀረበላቸው ጥያቄ በሰጡት ማብራሪያ፣ እንደ ኢትዮጵያ ያሉ አገሮች ለልማት ካላቸው ፍላጎትና ዓላማ በመነሳት፣ ሀብታቸውን በመጠቀም ለማደግ የሚያደርጉት እ...
ሦስት የወጣት ማዕከላትለወረዳ አስተዳደር ቢሮነት እያገለገሉ ነው
፡- በአዲስ አበባ የሚገኙ የሦስት ወረዳዎች የወጣት ማዕከላት ለወረዳ አስተዳደር ቢሮነት በመዋላቸው ለወጣቱ ተገቢውን አገልግሎት እየሰጡ አለመሆኑ ተገለጸ። በአዲስ አበባ
ከተማ የወጣቶችና በጎ ፈቃድ ማስተባበሪያ ቢሮ የወጣት ማዕከላት አገልግሎት ማስተባበሪያ ክትትል ቡድን መሪ አቶ ጤናዬ ታምሩ ለጋዜጣው ሪፖርተር እንዳሉት፤ የካ ክፍለከተማ ወረዳ አራት፣ ቦሌ ክፍለከተማ ወረዳ ዘጠኝ እና ኮልፌ ቀራንዮ ክፍለከተማ ወረዳ ሁለት የሚገኙ ወጣት ማዕከላት ለወረዳ አስተዳደሩ ቢሮነት እያለገሉ ይገኛሉ። በዚህም ለወጣቱ የተፈለገውን አገልግሎት እየሰጡ አይደለም። እንደ አቶ ጤናዬ ገለፃ፤ ወረዳዎቹ የሥልጠና፣ የሥራና የቢሮ ጥበት ሲኖር ወጣት ማዕከል ውስጥ የሚገኙ ክፍሎችን ይወስዳሉ።ችግሩን ለመፍታት ለወረዳ አስተዳደሮቹ ደብዳቤ በመፃፍና በአካል ተገናኝቶ ውይይት ተደርጓል። ወረዳዎቹ እድሳት ላይ ስላለን ታገሱን የሚል መልስ ብቻ በመስጠት እስካሁን ሊለቁ አልቻሉም። በኮልፌ ቀራንዮ ወረዳ ሁለት ወጣት ማዕከሉን የወረዳው አስተዳደር ለቢሮነት እየተጠቀመበት ይገኛል። እንዲወጡ ሲጠየቁ አዲስ ሕንፃ እያስገነባን በመሆኑ እስኪያልቅ ጠብቁ የሚል ምላሽ ሰጥተዋል። እነዚህ ችግሮች ወጣት ማዕከላቱ ቀልጣፋ አገልግሎት እንዳይሰጡ አድርጓቸው። ወጣት ማዕከላት ሲገነቡ በዋነኛነት ለወጣቱ አገልግሎት ለመስጠት ነው የሚሉት አቶ ጤናዬ፤ ነገር ግን ከባለሙያ እጥረትና በግብዓት ችግር ምክንያት በአግባቡ አገልግሎት የማይሰጥባቸው አካባቢዎች እንዳሉ አመልክተዋል። ማዕከላቱ ሲመሰረቱ ለወጣቱ አገልግሎት ለመስጠት ታስቦ በመሆኑ ባላቸው ሀብት አገልግሎት እየሰጡ መሆናቸውን ተናግረዋል። እንደ አቶ ጤናዬ አባባል፤ ወጣት ማዕከላት መዝናኛ ቦታዎች አይደሉም። በማዕከላቱ የሚሰጡ አገልግሎቶች የወጣቱን ሰብዕና የሚገነቡ፣ ክ...ፍርድ ቤቱ አቃቤ ህግ በአቶ እስክንድር ነጋ፣ ስንታየሁ ቸኮልና ቀለብ ስዩም ላይ በ15 ቀናት ውስጥ ክስ እንዲመሰርት ብይን ሰጠ
አዲስ አበባ ፣ ነሀሴ 12 ፣ 2012 (ኤፍ.ቢ.ሲ) በፌደራል የመጀመሪያ ደረጃ ፍርድ ቤት አራዳ ምድብ የጊዜ ቀጠሮ ተረኛ ችሎት አቃቤ ህግ በአቶ እስክንድር ነጋ፣ ስንታየሁ ቸኮልና ቀለብ ስዩም ላይ በ15 ቀናት ውስጥ ክስ እንዲመሰርት ቤት ክስ እስከምመሰርት ድረስም ተጠርጣሪዎች በማረፊያ ቤት ይቆዩልኝ ብሎ አቃቤ ህግ ፍርድ ቤቱን ጠይቋል። ተጠርጣሪዎች በበኩላቸው ክስ እስከሚመሰረትብን ድረስ በዋስ ወጥተን በውጭ እንከታተል ሲሉ ያመለከቱ ሲሆን አቃቤ ህግ ተጠርጣሪዎቹ ስልጣን ባለው ፍርድ ቤት ክስ ሲመሰረት የተጠረጠሩበት ወንጀል ዋስትና የሚያስከለክል በመሆኑ በማረፊያ ቤት እንዲቆዩልኝ ሲል የዋስትና ጥያቄውን ተቃውሟል። ጉዳዩን የተከታተለው ፍርድ ቤትም ተጠርጣሪዎች ክስ እስከሚመሰረት ድረስ በማረፊያ ቤት እንዲቆዩ እና አቃቤ ህግ በ15 ቀናት ውስጥ ክስ እንዲመሰርት ብይን ሰጥቷል። በታሪክ አዱኛ
訓練超參數
非默認超參數
eval_strategy
: epochper_device_train_batch_size
: 128per_device_eval_batch_size
: 128num_train_epochs
: 5lr_scheduler_type
: cosinewarmup_ratio
: 0.1warmup_steps
: 128seed
: 7fp16
: Trueload_best_model_at_end
: Trueoptim
: adamw_torch_fusedbatch_sampler
: no_duplicates
訓練日誌
點擊展開
輪次 | 步數 | 訓練損失 | dim_512_cosine_ndcg@10 | dim_256_cosine_ndcg@10 | dim_128_cosine_ndcg@10 |
---|---|---|---|---|---|
0.0233 | 10 | 9.1016 | - | - | - |
0.0466 | 20 | 6.8595 | - | - | - |
0.0699 | 30 | 3.7458 | - | - | - |
0.0932 | 40 | 2.1717 | - | - | - |
0.1166 | 50 | 1.6285 | - | - | - |
0.1399 | 60 | 1.4191 | - | - | - |
0.1632 | 70 | 1.3239 | - | - | - |
0.1865 | 80 | 1.2764 | - | - | - |
0.2098 | 90 | 1.2911 | - | - | - |
0.2331 | 100 | 0.9839 | - | - | - |
0.2564 | 110 | 0.9846 | - | - | - |
0.2797 | 120 | 0.9378 | - | - | - |
0.3030 | 130 | 0.9877 | - | - | - |
0.3263 | 140 | 0.8801 | - | - | - |
0.3497 | 150 | 0.7835 | - | - | - |
0.3730 | 160 | 0.9266 | - | - | - |
0.3963 | 170 | 0.8028 | - | - | - |
0.4196 | 180 | 0.7941 | - | - | - |
0.4429 | 190 | 0.9154 | - | - | - |
0.4662 | 200 | 0.7713 | - | - | - |
0.4895 | 210 | 0.8394 | - | - | - |
0.5128 | 220 | 0.6808 | - | - | - |
0.5361 | 230 | 0.8229 | - | - | - |
0.5594 | 240 | 0.754 | - | - | - |
0.5828 | 250 | 0.6846 | - | - | - |
0.6061 | 260 | 0.654 | - | - | - |
0.6294 | 270 | 0.6779 | - | - | - |
0.6527 | 280 | 0.7524 | - | - | - |
0.6760 | 290 | 0.7035 | - | - | - |
0.6993 | 300 | 0.7074 | - | - | - |
0.7226 | 310 | 0.7195 | - | - | - |
0.7459 | 320 | 0.7114 | - | - | - |
0.7692 | 330 | 0.7034 | - | - | - |
0.7925 | 340 | 0.7215 | - | - | - |
0.8159 | 350 | 0.7972 | - | - | - |
0.8392 | 360 | 0.6519 | - | - | - |
0.8625 | 370 | 0.5815 | - | - | - |
0.8858 | 380 | 0.6173 | - | - | - |
0.9091 | 390 | 0.7119 | - | - | - |
0.9324 | 400 | 0.5555 | - | - | - |
0.9557 | 410 | 0.6487 | - | - | - |
0.9790 | 420 | 0.5884 | - | - | - |
1.0 | 429 | - | 0.6765 | 0.6637 | 0.6426 |
1.0023 | 430 | 0.5769 | - | - | - |
1.0256 | 440 | 0.3428 | - | - | - |
1.0490 | 450 | 0.3752 | - | - | - |
1.0723 | 460 | 0.3136 | - | - | - |
1.0956 | 470 | 0.3438 | - | - | - |
1.1189 | 480 | 0.3555 | - | - | - |
1.1422 | 490 | 0.3432 | - | - | - |
1.1655 | 500 | 0.3415 | - | - | - |
1.1888 | 510 | 0.3693 | - | - | - |
1.2121 | 520 | 0.378 | - | - | - |
1.2354 | 530 | 0.376 | - | - | - |
1.2587 | 540 | 0.3382 | - | - | - |
1.2821 | 550 | 0.3868 | - | - | - |
1.3054 | 560 | 0.3229 | - | - | - |
1.3287 | 570 | 0.3524 | - | - | - |
1.3520 | 580 | 0.3313 | - | - | - |
1.3753 | 590 | 0.3217 | - | - | - |
1.3986 | 600 | 0.3376 | - | - | - |
1.4219 | 610 | 0.3152 | - | - | - |
1.4452 | 620 | 0.371 | - | - | - |
1.4685 | 630 | 0.3504 | - | - | - |
1.4918 | 640 | 0.3587 | - | - | - |
1.5152 | 650 | 0.3845 | - | - | - |
1.5385 | 660 | 0.3603 | - | - | - |
1.5618 | 670 | 0.4026 | - | - | - |
1.5851 | 680 | 0.3427 | - | - | - |
1.6084 | 690 | 0.3474 | - | - | - |
1.6317 | 700 | 0.3202 | - | - | - |
1.6550 | 710 | 0.3335 | - | - | - |
1.6783 | 720 | 0.3546 | - | - | - |
1.7016 | 730 | 0.2896 | - | - | - |
1.7249 | 740 | 0.3368 | - | - | - |
1.7483 | 750 | 0.3252 | - | - | - |
1.7716 | 760 | 0.3595 | - | - | - |
1.7949 | 770 | 0.3046 | - | - | - |
1.8182 | 780 | 0.2953 | - | - | - |
1.8415 | 790 | 0.3228 | - | - | - |
1.8648 | 800 | 0.2896 | - | - | - |
1.8881 | 810 | 0.3256 | - | - | - |
1.9114 | 820 | 0.3419 | - | - | - |
1.9347 | 830 | 0.3416 | - | - | - |
1.9580 | 840 | 0.3574 | - | - | - |
1.9814 | 850 | 0.3426 | - | - | - |
2.0 | 858 | - | 0.7042 | 0.6981 | 0.6829 |
2.0047 | 860 | 0.2701 | - | - | - |
2.0280 | 870 | 0.1818 | - | - | - |
2.0513 | 880 | 0.1507 | - | - | - |
2.0746 | 890 | 0.1597 | - | - | - |
2.0979 | 900 | 0.1576 | - | - | - |
2.1212 | 910 | 0.1624 | - | - | - |
2.1445 | 920 | 0.1974 | - | - | - |
2.1678 | 930 | 0.1907 | - | - | - |
2.1911 | 940 | 0.1719 | - | - | - |
2.2145 | 950 | 0.1748 | - | - | - |
2.2378 | 960 | 0.16 | - | - | - |
2.2611 | 970 | 0.1819 | - | - | - |
2.2844 | 980 | 0.1779 | - | - | - |
2.3077 | 990 | 0.1491 | - | - | - |
2.3310 | 1000 | 0.1912 | - | - | - |
2.3543 | 1010 | 0.158 | - | - | - |
2.3776 | 1020 | 0.1599 | - | - | - |
2.4009 | 1030 | 0.1564 | - | - | - |
2.4242 | 1040 | 0.1879 | - | - | - |
2.4476 | 1050 | 0.1704 | - | - | - |
2.4709 | 1060 | 0.163 | - | - | - |
2.4942 | 1070 | 0.1787 | - | - | - |
2.5175 | 1080 | 0.1797 | - | - | - |
2.5408 | 1090 | 0.1572 | - | - | - |
2.5641 | 1100 | 0.1649 | - | - | - |
2.5874 | 1110 | 0.2056 | - | - | - |
2.6107 | 1120 | 0.159 | - | - | - |
2.6340 | 1130 | 0.1787 | - | - | - |
2.6573 | 1140 | 0.1511 | - | - | - |
2.6807 | 1150 | 0.1838 | - | - | - |
2.7040 | 1160 | 0.1361 | - | - | - |
2.7273 | 1170 | 0.1507 | - | - | - |
2.7506 | 1180 | 0.1661 | - | - | - |
2.7739 | 1190 | 0.1704 | - | - | - |
2.7972 | 1200 | 0.166 | - | - | - |
2.8205 | 1210 | 0.1508 | - | - | - |
2.8438 | 1220 | 0.1914 | - | - | - |
2.8671 | 1230 | 0.1508 | - | - | - |
2.8904 | 1240 | 0.1432 | - | - | - |
2.9138 | 1250 | 0.1875 | - | - | - |
2.9371 | 1260 | 0.1695 | - | - | - |
2.9604 | 1270 | 0.1899 | - | - | - |
2.9837 | 1280 | 0.1693 | - | - | - |
3.0 | 1287 | - | 0.7175 | 0.7098 | 0.6956 |
3.0070 | 1290 | 0.1361 | - | - | - |
3.0303 | 1300 | 0.1007 | - | - | - |
3.0536 | 1310 | 0.0901 | - | - | - |
3.0769 | 1320 | 0.1143 | - | - | - |
3.1002 | 1330 | 0.0981 | - | - | - |
3.1235 | 1340 | 0.0972 | - | - | - |
3.1469 | 1350 | 0.1046 | - | - | - |
3.1702 | 1360 | 0.0983 | - | - | - |
3.1935 | 1370 | 0.1066 | - | - | - |
3.2168 | 1380 | 0.1119 | - | - | - |
3.2401 | 1390 | 0.1012 | - | - | - |
3.2634 | 1400 | 0.0882 | - | - | - |
3.2867 | 1410 | 0.1068 | - | - | - |
3.3100 | 1420 | 0.091 | - | - | - |
3.3333 | 1430 | 0.098 | - | - | - |
3.3566 | 1440 | 0.1232 | - | - | - |
3.3800 | 1450 | 0.1024 | - | - | - |
3.4033 | 1460 | 0.0888 | - | - | - |
3.4266 | 1470 | 0.1071 | - | - | - |
3.4499 | 1480 | 0.1158 | - | - | - |
3.4732 | 1490 | 0.1117 | - | - | - |
3.4965 | 1500 | 0.1168 | - | - | - |
3.5198 | 1510 | 0.1 | - | - | - |
3.5431 | 1520 | 0.1305 | - | - | - |
3.5664 | 1530 | 0.0898 | - | - | - |
3.5897 | 1540 | 0.1134 | - | - | - |
3.6131 | 1550 | 0.1055 | - | - | - |
3.6364 | 1560 | 0.1135 | - | - | - |
3.6597 | 1570 | 0.1261 | - | - | - |
3.6830 | 1580 | 0.1028 | - | - | - |
3.7063 | 1590 | 0.073 | - | - | - |
3.7296 | 1600 | 0.1051 | - | - | - |
3.7529 | 1610 | 0.1117 | - | - | - |
3.7762 | 1620 | 0.1204 | - | - | - |
3.7995 | 1630 | 0.093 | - | - | - |
3.8228 | 1640 | 0.1058 | - | - | - |
3.8462 | 1650 | 0.1028 | - | - | - |
3.8695 | 1660 | 0.0978 | - | - | - |
3.8928 | 1670 | 0.1085 | - | - | - |
3.9161 | 1680 | 0.1105 | - | - | - |
3.9394 | 1690 | 0.0873 | - | - | - |
3.9627 | 1700 | 0.1103 | - | - | - |
3.9860 | 1710 | 0.1221 | - | - | - |
4.0 | 1716 | - | 0.7279 | 0.7239 | 0.7097 |
4.0093 | 1720 | 0.0859 | - | - | - |
4.0326 | 1730 | 0.0891 | - | - | - |
4.0559 | 1740 | 0.0838 | - | - | - |
4.0793 | 1750 | 0.0931 | - | - | - |
4.1026 | 1760 | 0.0818 | - | - | - |
4.1259 | 1770 | 0.0912 | - | - | - |
4.1492 | 1780 | 0.1031 | - | - | - |
4.1725 | 1790 | 0.0973 | - | - | - |
4.1958 | 1800 | 0.0853 | - | - | - |
4.2191 | 1810 | 0.0843 | - | - | - |
4.2424 | 1820 | 0.1039 | - | - | - |
4.2657 | 1830 | 0.1163 | - | - | - |
4.2890 | 1840 | 0.0748 | - | - | - |
4.3124 | 1850 | 0.0817 | - | - | - |
4.3357 | 1860 | 0.0841 | - | - | - |
4.3590 | 1870 | 0.094 | - | - | - |
4.3823 | 1880 | 0.0858 | - | - | - |
4.4056 | 1890 | 0.1025 | - | - | - |
4.4289 | 1900 | 0.0989 | - | - | - |
4.4522 | 1910 | 0.0834 | - | - | - |
4.4755 | 1920 | 0.0674 | - | - | - |
4.4988 | 1930 | 0.1034 | - | - | - |
4.5221 | 1940 | 0.0817 | - | - | - |
4.5455 | 1950 | 0.0763 | - | - | - |
4.5688 | 1960 | 0.0956 | - | - | - |
4.5921 | 1970 | 0.0776 | - | - | - |
4.6154 | 1980 | 0.0961 | - | - | - |
4.6387 | 1990 | 0.0887 | - | - | - |
4.6620 | 2000 | 0.0807 | - | - | - |
4.6853 | 2010 | 0.0771 | - | - | - |
4.7086 | 2020 | 0.0835 | - | - | - |
4.7319 | 2030 | 0.0913 | - | - | - |
4.7552 | 2040 | 0.0866 | - | - | - |
4.7786 | 2050 | 0.0797 | - | - | - |
4.8019 | 2060 | 0.091 | - | - | - |
4.8252 | 2070 | 0.0925 | - | - | - |
4.8485 | 2080 | 0.0934 | - | - | - |
4.8718 | 2090 | 0.093 | - | - | - |
4.8951 | 2100 | 0.0786 | - | - | - |
4.9184 | 2110 | 0.0862 | - | - | - |
4.9417 | 2120 | 0.0934 | - | - | - |
4.9650 | 2130 | 0.097 | - | - | - |
4.9883 | 2140 | 0.0687 | - | - | - |
5.0 | 2145 | - | 0.7316 | 0.7271 | 0.7132 |
- 加粗行表示保存的檢查點。
框架版本
- Python: 3.11.11
- Sentence Transformers: 3.4.1
- Transformers: 4.49.0
- PyTorch: 2.6.0+cu124
- Accelerate: 1.3.0
- Datasets: 3.3.1
- Tokenizers: 0.21.0
🔧 技術細節
損失函數
訓練過程中使用了 MatryoshkaLoss
損失函數,其參數如下:
{
"loss": "MultipleNegativesRankingLoss",
"matryoshka_dims": [
512,
256,
128
],
"matryoshka_weights": [
1,
1,
1
],
"n_dims_per_step": -1
}
📄 許可證
本模型採用apache-2.0許可證。
引用
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",
}
MatryoshkaLoss
@misc{kusupati2024matryoshka,
title={Matryoshka Representation Learning},
author={Aditya Kusupati and Gantavya Bhatt and Aniket Rege and Matthew Wallingford and Aditya Sinha and Vivek Ramanujan and William Howard-Snyder and Kaifeng Chen and Sham Kakade and Prateek Jain and Ali Farhadi},
year={2024},
eprint={2205.13147},
archivePrefix={arXiv},
primaryClass={cs.LG}
}
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}
}
Jina Embeddings V3
Jina Embeddings V3 是一個多語言句子嵌入模型,支持超過100種語言,專注於句子相似度和特徵提取任務。
文本嵌入
Transformers 支持多種語言

J
jinaai
3.7M
911
Ms Marco MiniLM L6 V2
Apache-2.0
基於MS Marco段落排序任務訓練的交叉編碼器模型,用於信息檢索中的查詢-段落相關性評分
文本嵌入 英語
M
cross-encoder
2.5M
86
Opensearch Neural Sparse Encoding Doc V2 Distill
Apache-2.0
基於蒸餾技術的稀疏檢索模型,專為OpenSearch優化,支持免推理文檔編碼,在搜索相關性和效率上優於V1版本
文本嵌入
Transformers 英語

O
opensearch-project
1.8M
7
Sapbert From PubMedBERT Fulltext
Apache-2.0
基於PubMedBERT的生物醫學實體表徵模型,通過自對齊預訓練優化語義關係捕捉
文本嵌入 英語
S
cambridgeltl
1.7M
49
Gte Large
MIT
GTE-Large 是一個強大的句子轉換器模型,專注於句子相似度和文本嵌入任務,在多個基準測試中表現出色。
文本嵌入 英語
G
thenlper
1.5M
278
Gte Base En V1.5
Apache-2.0
GTE-base-en-v1.5 是一個英文句子轉換器模型,專注於句子相似度任務,在多個文本嵌入基準測試中表現優異。
文本嵌入
Transformers 支持多種語言

G
Alibaba-NLP
1.5M
63
Gte Multilingual Base
Apache-2.0
GTE Multilingual Base 是一個多語言的句子嵌入模型,支持超過50種語言,適用於句子相似度計算等任務。
文本嵌入
Transformers 支持多種語言

G
Alibaba-NLP
1.2M
246
Polybert
polyBERT是一個化學語言模型,旨在實現完全由機器驅動的超快聚合物信息學。它將PSMILES字符串映射為600維密集指紋,以數值形式表示聚合物化學結構。
文本嵌入
Transformers

P
kuelumbus
1.0M
5
Bert Base Turkish Cased Mean Nli Stsb Tr
Apache-2.0
基於土耳其語BERT的句子嵌入模型,專為語義相似度任務優化
文本嵌入
Transformers 其他

B
emrecan
1.0M
40
GIST Small Embedding V0
MIT
基於BAAI/bge-small-en-v1.5模型微調的文本嵌入模型,通過MEDI數據集與MTEB分類任務數據集訓練,優化了檢索任務的查詢編碼能力。
文本嵌入
Safetensors 英語
G
avsolatorio
945.68k
29
精選推薦AI模型
Llama 3 Typhoon V1.5x 8b Instruct
專為泰語設計的80億參數指令模型,性能媲美GPT-3.5-turbo,優化了應用場景、檢索增強生成、受限生成和推理任務
大型語言模型
Transformers 支持多種語言

L
scb10x
3,269
16
Cadet Tiny
Openrail
Cadet-Tiny是一個基於SODA數據集訓練的超小型對話模型,專為邊緣設備推理設計,體積僅為Cosmo-3B模型的2%左右。
對話系統
Transformers 英語

C
ToddGoldfarb
2,691
6
Roberta Base Chinese Extractive Qa
基於RoBERTa架構的中文抽取式問答模型,適用於從給定文本中提取答案的任務。
問答系統 中文
R
uer
2,694
98