Italian ModernBERT Base Embed Mmarco Mnrl
I
Italian ModernBERT Base Embed Mmarco Mnrl
由 nickprock 开发
这是一个基于Italian-ModernBERT-base的句子转换器模型,专门用于计算句子相似度和特征提取。
下载量 535
发布时间 : 2/25/2025
模型简介
该模型主要用于句子相似度计算和特征提取任务,能够将输入句子转换为高维向量表示,便于后续的相似度计算或其他NLP任务。
模型特点
高效句子相似度计算
能够快速准确地计算句子之间的语义相似度
大规模训练数据
使用超过3900万条数据进行训练
特殊损失函数
采用套娃损失和多重负样本排序损失进行优化
高质量特征提取
能够提取句子的深层语义特征
模型能力
句子向量化
语义相似度计算
文本特征提取
信息检索
使用案例
信息检索
法律信息检索
根据用户查询快速找到相关的法律条文或案例
如准确找到法院电话号码等具体信息
问答系统
技术问答
回答用户关于技术概念的问题
如准确解释宽带连接等概念
知识检索
专业术语解释
提供专业术语的准确解释
如准确解释lorica等专业术语的含义
🚀 Italian-ModernBERT-base-embed-mmarco-mnrl
这是一个基于 sentence-transformers 的模型,它在 mmarco 数据集上对 DeepMount00/Italian-ModernBERT-base 进行了微调。该模型能够将句子和段落映射到 768 维的密集向量空间,可用于语义文本相似度计算、语义搜索、释义挖掘、文本分类、聚类等任务。
🚀 快速开始
本模型可用于语义文本相似度计算、语义搜索、释义挖掘、文本分类、聚类等任务。下面将介绍如何安装依赖库并使用该模型进行推理。
✨ 主要特性
- 微调模型:基于 DeepMount00/Italian-ModernBERT-base 在 mmarco 数据集上进行微调。
- 向量映射:能够将句子和段落映射到 768 维的密集向量空间。
- 多任务支持:可用于语义文本相似度计算、语义搜索、释义挖掘、文本分类、聚类等多种任务。
📦 安装指南
首先,你需要安装 Sentence Transformers 库:
pip install -U sentence-transformers
💻 使用示例
基础用法
from sentence_transformers import SentenceTransformer
# 从 🤗 Hub 下载模型
model = SentenceTransformer("Italian-ModernBERT-base-embed-mmarco-mnrl")
# 运行推理
sentences = [
'chi è copa airlines?',
"Copa Airlines è la principale compagnia aerea di Panama, con sede a Panama City. Le operazioni del Copa sono concentrate presso l'aeroporto internazionale di Tocumen, situato a 15 miglia da Panama City. Fondata nel 1947, Copa Airways ha iniziato con tre voli nazionali all'interno di Panama e oggi la compagnia vola verso 29 paesi e 64 destinazioni in Nord e Sud America e nei Caraibi.",
"AIUTO: Ti trovi sulla pagina dei risultati dal vivo di Copa America amÃ'©rica 2015 In/Soccer South america. FlashScore.flashscore com offre classifiche Copa america amÃ'©rica, livescore 2015 e risultati parziali copa america amÃ'©rica 2015 (e partita, dettagli goal, marcatori rosso, †¦). confronto quote carte",
]
embeddings = model.encode(sentences)
print(embeddings.shape)
# [3, 768]
# 获取嵌入向量的相似度分数
similarities = model.similarity(embeddings, embeddings)
print(similarities.shape)
# [3, 3]
📚 详细文档
模型详情
模型描述
属性 | 详情 |
---|---|
模型类型 | Sentence Transformer |
基础模型 | DeepMount00/Italian-ModernBERT-base |
最大序列长度 | 8192 个标记 |
输出维度 | 768 维 |
相似度函数 | 余弦相似度 |
训练数据集 | mmarco |
模型来源
- 文档:Sentence Transformers Documentation
- 仓库:Sentence Transformers on GitHub
- Hugging Face:Sentence Transformers on Hugging Face
完整模型架构
SentenceTransformer(
(0): Transformer({'max_seq_length': 8192, 'do_lower_case': False}) with Transformer model: ModernBertModel
(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})
)
评估
指标
Triplet
- 数据集:
mmarco_dev
和mmarco_test
- 评估方法:使用
TripletEvaluator
进行评估
指标 | mmarco_dev | mmarco_test |
---|---|---|
余弦准确率 | 0.9255 | 0.913 |
训练详情
训练数据集
mmarco
- 数据集:mmarco
- 大小:39,780,811 个训练样本
- 列:
query
、positive
和negative
- 基于前 1000 个样本的近似统计信息:
| | 查询 | 正样本 | 负样本 |
|------|------|------|------|
| 类型 | 字符串 | 字符串 | 字符串 |
| 详情 |
- 最小:4 个标记
- 平均:10.93 个标记
- 最大:26 个标记
- 最小:21 个标记
- 平均:95.12 个标记
- 最大:532 个标记
- 最小:20 个标记
- 平均:87.17 个标记
- 最大:423 个标记
- 样本:
| 查询 | 正样本 | 负样本 |
|------|------|------|
|
cosa significa tbh nei messaggi?
|TBH significa essere onesti. TBH Significato: essere onesti. Ci sono quasi 6 milioni di foto con l'hashtag TBH su Instagram. TBH, o To Be Honest, è un acronimo particolarmente popolare su Facebook, ma utilizzato frequentemente anche quando si inviano messaggi di testo, messaggi o chat online. TBH significa âÂÀœPer essere onesti, Â⠀ .
|Ora le chiamate e gli sms possono essere fatti praticamente ovunque. Il Wi-Fi è ovunque e oggi il tuo telefono si connette a ogni singola connessione Wi-Fi come se fossero torri T-Mobile. In realtà, falle diventare le tue torri. Ora puoi scegliere come connetterti, indipendentemente da dove ti trovi, a casa, in ufficio, anche fuori dalla portata del cellulare.
| |effetti del tè nero sul corpo
|Gli effetti collaterali del bere troppo tè nero includono difficoltà a dormire, mal di testa, nervosismo, diarrea, irritabilità, battito cardiaco irregolare, confusione, bruciore di stomaco, tremori alle estremità e possibilmente convulsioni. Questi effetti collaterali sono tutti il risultato del contenuto di caffeina nel tè nero. Se sei abituato a bere regolarmente tè nero, in particolare in quantità maggiori, potresti sviluppare una dipendenza fisica e psicologica dalla bevanda, ancora una volta, principalmente a causa del contenuto di caffeina.
|Un tipo di tè meno conosciuto, il tè oolong è ottenuto dalle foglie della pianta Camellia sinensis, la stessa pianta utilizzata per produrre tè nero e verde. A differenza del tè nero, che viene ossidato fino a quando le foglie non assumono un colore nero intenso, il tè oolong è parzialmente ossidato. I benefici del tè Oolong.
| |un genitore può prelevare dal conto di un minore?
|Il custode di un conto UGMA/UTMA controlla e gestisce i beni di un minore (il beneficiario del conto). Non è necessario che un genitore sia il custode dell'account e puoi scegliere qualcun altro per gestire un account UGMA / UTMA per conto di tuo figlio. Il custode di un account UGMA / UTMA controlla e gestisce il patrimonio di un minore (il beneficiario del conto). Non è necessario che un genitore sia il custode dell'account e puoi scegliere qualcun altro per gestire un UGMA / UTMA per conto di tuo figlio.
|Ciò significa che il totale del tuo account è $ 5.272,50. Secondo le regole Roth IRA (controlla la pubblicazione IRS 590 per ulteriori informazioni), puoi prelevare fino a $ 5.000 senza pagare tasse su di esso e senza pagare una penale. Una volta che attingi ai tuoi guadagni che $272,50  la storia cambia. Puoi prelevare ciò che hai contribuito in qualsiasi momento e per qualsiasi motivo. Ciò significa che il totale del tuo account è $ 5,272,50. In base alle regole Roth IRA (controlla la pubblicazione IRS 590 per ulteriori informazioni), puoi prelevare fino a $ 5.000 senza pagare le tasse su di esso e senza pagare una penale. Una volta che ti immergi nei tuoi guadagni, che sono $272,50, la storia cambia.
| - 损失函数:
MatryoshkaLoss
,参数如下:
{
"loss": "MultipleNegativesRankingLoss",
"matryoshka_dims": [
768,
512,
256,
128,
64
],
"matryoshka_weights": [
1,
1,
1,
1,
1
],
"n_dims_per_step": -1
}
评估数据集
mmarco
- 数据集:mmarco
- 大小:39,780,811 个评估样本
- 列:
query
、positive
和negative
- 基于前 1000 个样本的近似统计信息:
| | 查询 | 正样本 | 负样本 |
|------|------|------|------|
| 类型 | 字符串 | 字符串 | 字符串 |
| 详情 |
- 最小:4 个标记
- 平均:11.05 个标记
- 最大:35 个标记
- 最小:16 个标记
- 平均:93.92 个标记
- 最大:449 个标记
- 最小:20 个标记
- 平均:89.53 个标记
- 最大:260 个标记
- 样本:
| 查询 | 正样本 | 负样本 |
|------|------|------|
|
quali sono alcune cose importanti da ricordare quando si avvia un piano di fitness
|Quattro cose che devi sapere prima di aprire una palestra Dall'addetto al check-in della reception al manager, un operatore del club deve assumere un ottimo personale per gestire le operazioni quotidiane del club. Foto per gentile concessione di Jonas Fitness. CONTENUTI SPONSORIZZATI DA: Jonas Fitness In questi giorni, molte palestre possono essere una monetina una dozzina.
|Note importanti da ricordare. È importante ricordare che mentre la perdita del tappo di muco è un'indicazione del travaglio, non significa che il travaglio stia per iniziare subito. Per le donne che partoriscono per la prima volta, il tappo di muco viene solitamente espulso giorni prima dell'inizio del travaglio e spesso può essere un segno di un travaglio precoce.
| |i sunpatiens possono essere annaffiati ogni giorno?
|Mi dispiace non essere d'accordo con te, ma io vivo nel sud, nella Georgia centrale e i Sunpatiens DO WILT al sole. Sono piantati sul lato sud della mia casa e ricevono la luce diretta del sole dalle 10:00 alle 16:00 quando sono all'ombra. Vengono annaffiate ogni mattina alle 6 quando l'impianto di irrigazione si attiva per ben 45 minuti. Si riprendono dopo che sono all'ombra, ma affermare che sono amanti del sole totale non è una vera affermazione.
|Miglior risposta: ci sono centinaia di modi per risolvere i cubi di Rubik, ma la maggior parte di essi si diramano semplicemente dai quattro di base. Il metodo Petrus, CFOP, metodo Corners first e Roux. Il tuo metodo di base è una versione annacquata di CFOP. La maggior parte degli altri sono semplicemente versioni estese di questi metodi.
| |indirizzo di terapia fisica calaveras
|Terapia fisica Calaveras 670 E. Calaveras Blvd., Suite 112 Milpitas, CA 95035 Telefono: (408) 934-4700 | Fax: (408) 934-4701
|Deve lavorare secondo le linee guida dell'American Physical Therapy Association e del corrispondente State Board of Physical Therapy come richiesto dal fisioterapista (Home Health) - A tempo pieno - All Care Rehab & Staffing - San Fernando, CA
| - 损失函数:
MatryoshkaLoss
,参数如下:
{
"loss": "MultipleNegativesRankingLoss",
"matryoshka_dims": [
768,
512,
256,
128,
64
],
"matryoshka_weights": [
1,
1,
1,
1,
1
],
"n_dims_per_step": -1
}
训练超参数
非默认超参数
eval_strategy
: stepsper_device_train_batch_size
: 16per_device_eval_batch_size
: 16learning_rate
: 2e-05num_train_epochs
: 1warmup_ratio
: 0.1fp16
: Trueload_best_model_at_end
: Truebatch_sampler
: no_duplicates
所有超参数
点击展开
overwrite_output_dir
: Falsedo_predict
: Falseeval_strategy
: stepsprediction_loss_only
: Trueper_device_train_batch_size
: 16per_device_eval_batch_size
: 16per_gpu_train_batch_size
: Noneper_gpu_eval_batch_size
: Nonegradient_accumulation_steps
: 1eval_accumulation_steps
: Nonetorch_empty_cache_steps
: Nonelearning_rate
: 2e-05weight_decay
: 0.0adam_beta1
: 0.9adam_beta2
: 0.999adam_epsilon
: 1e-08max_grad_norm
: 1.0num_train_epochs
: 1max_steps
: -1lr_scheduler_type
: linearlr_scheduler_kwargs
: {}warmup_ratio
: 0.1warmup_steps
: 0log_level
: passivelog_level_replica
: warninglog_on_each_node
: Truelogging_nan_inf_filter
: Truesave_safetensors
: Truesave_on_each_node
: Falsesave_only_model
: Falserestore_callback_states_from_checkpoint
: Falseno_cuda
: Falseuse_cpu
: Falseuse_mps_device
: Falseseed
: 42data_seed
: Nonejit_mode_eval
: Falseuse_ipex
: Falsebf16
: Falsefp16
: Truefp16_opt_level
: O1half_precision_backend
: autobf16_full_eval
: Falsefp16_full_eval
: Falsetf32
: Nonelocal_rank
: 0ddp_backend
: Nonetpu_num_cores
: Nonetpu_metrics_debug
: Falsedebug
: []dataloader_drop_last
: Falsedataloader_num_workers
: 0dataloader_prefetch_factor
: Nonepast_index
: -1disable_tqdm
: Falseremove_unused_columns
: Truelabel_names
: Noneload_best_model_at_end
: Trueignore_data_skip
: Falsefsdp
: []fsdp_min_num_params
: 0fsdp_config
: {'min_num_params': 0, 'xla': False, 'xla_fsdp_v2': False, 'xla_fsdp_grad_ckpt': False}tp_size
: 0fsdp_transformer_layer_cls_to_wrap
: Noneaccelerator_config
: {'split_batches': False, 'dispatch_batches': None, 'even_batches': True, 'use_seedable_sampler': True, 'non_blocking': False, 'gradient_accumulation_kwargs': None}deepspeed
: Nonelabel_smoothing_factor
: 0.0optim
: adamw_torchoptim_args
: Noneadafactor
: Falsegroup_by_length
: Falselength_column_name
: lengthddp_find_unused_parameters
: Noneddp_bucket_cap_mb
: Noneddp_broadcast_buffers
: Falsedataloader_pin_memory
: Truedataloader_persistent_workers
: Falseskip_memory_metrics
: Trueuse_legacy_prediction_loop
: Falsepush_to_hub
: Falseresume_from_checkpoint
: Nonehub_model_id
: Nonehub_strategy
: every_savehub_private_repo
: Nonehub_always_push
: Falsegradient_checkpointing
: Falsegradient_checkpointing_kwargs
: Noneinclude_inputs_for_metrics
: Falseinclude_for_metrics
: []eval_do_concat_batches
: Truefp16_backend
: autopush_to_hub_model_id
: Nonepush_to_hub_organization
: Nonemp_parameters
:auto_find_batch_size
: Falsefull_determinism
: Falsetorchdynamo
: Noneray_scope
: lastddp_timeout
: 1800torch_compile
: Falsetorch_compile_backend
: Nonetorch_compile_mode
: Nonedispatch_batches
: Nonesplit_batches
: Noneinclude_tokens_per_second
: Falseinclude_num_input_tokens_seen
: Falseneftune_noise_alpha
: Noneoptim_target_modules
: Nonebatch_eval_metrics
: Falseeval_on_start
: Falseuse_liger_kernel
: Falseeval_use_gather_object
: Falseaverage_tokens_across_devices
: Falseprompts
: Nonebatch_sampler
: no_duplicatesmulti_dataset_batch_sampler
: proportional
训练日志
轮次 | 步数 | 训练损失 | 验证损失 | mmarco_dev 余弦准确率 | mmarco_test 余弦准确率 |
---|---|---|---|---|---|
-1 | -1 | - | - | 0.6220 | - |
0.016 | 100 | 13.4237 | 10.6120 | 0.6920 | - |
0.032 | 200 | 8.2122 | 6.9047 | 0.7585 | - |
0.048 | 300 | 5.5919 | 4.6699 | 0.8280 | - |
0.064 | 400 | 4.0067 | 3.5824 | 0.8730 | - |
0.08 | 500 | 3.3341 | 3.1468 | 0.8890 | - |
0.096 | 600 | 2.9975 | 2.8752 | 0.8925 | - |
0.112 | 700 | 2.7298 | 2.6899 | 0.9050 | - |
0.128 | 800 | 2.4282 | 2.5905 | 0.9030 | - |
0.144 | 900 | 2.3087 | 2.2762 | 0.9095 | - |
0.16 | 1000 | 2.209 | 2.1136 | 0.9145 | - |
0.176 | 1100 | 2.0301 | 2.0292 | 0.9220 | - |
0.192 | 1200 | 2.1824 | 2.0094 | 0.9240 | - |
0.208 | 1300 | 1.8577 | 1.9690 | 0.9275 | - |
0.224 | 1400 | 1.9943 | 1.9013 | 0.93 | - |
0.24 | 1500 | 1.836 | 1.9025 | 0.9245 | - |
0.256 | 1600 | 2.0652 | 1.8127 | 0.9255 | - |
-1 | -1 | - | - | - | 0.9130 |
加粗行表示保存的检查点。
框架版本
- Python: 3.11.11
- Sentence Transformers: 3.5.0.dev0
- Transformers: 4.50.0.dev0
- PyTorch: 2.5.1+cu124
- Accelerate: 1.3.0
- Datasets: 3.3.2
- Tokenizers: 0.21.0
📄 许可证
文档中未提及相关许可证信息。
🔧 技术细节
文档中未提及相关技术细节。
📄 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 是一个多语言句子嵌入模型,支持超过100种语言,专注于句子相似度和特征提取任务。
文本嵌入
Transformers 支持多种语言

J
jinaai
3.7M
911
Ms Marco MiniLM L6 V2
Apache-2.0
基于MS Marco段落排序任务训练的交叉编码器模型,用于信息检索中的查询-段落相关性评分
文本嵌入 英语
M
cross-encoder
2.5M
86
Opensearch Neural Sparse Encoding Doc V2 Distill
Apache-2.0
基于蒸馏技术的稀疏检索模型,专为OpenSearch优化,支持免推理文档编码,在搜索相关性和效率上优于V1版本
文本嵌入
Transformers 英语

O
opensearch-project
1.8M
7
Sapbert From PubMedBERT Fulltext
Apache-2.0
基于PubMedBERT的生物医学实体表征模型,通过自对齐预训练优化语义关系捕捉
文本嵌入 英语
S
cambridgeltl
1.7M
49
Gte Large
MIT
GTE-Large 是一个强大的句子转换器模型,专注于句子相似度和文本嵌入任务,在多个基准测试中表现出色。
文本嵌入 英语
G
thenlper
1.5M
278
Gte Base En V1.5
Apache-2.0
GTE-base-en-v1.5 是一个英文句子转换器模型,专注于句子相似度任务,在多个文本嵌入基准测试中表现优异。
文本嵌入
Transformers 支持多种语言

G
Alibaba-NLP
1.5M
63
Gte Multilingual Base
Apache-2.0
GTE Multilingual Base 是一个多语言的句子嵌入模型,支持超过50种语言,适用于句子相似度计算等任务。
文本嵌入
Transformers 支持多种语言

G
Alibaba-NLP
1.2M
246
Polybert
polyBERT是一个化学语言模型,旨在实现完全由机器驱动的超快聚合物信息学。它将PSMILES字符串映射为600维密集指纹,以数值形式表示聚合物化学结构。
文本嵌入
Transformers

P
kuelumbus
1.0M
5
Bert Base Turkish Cased Mean Nli Stsb Tr
Apache-2.0
基于土耳其语BERT的句子嵌入模型,专为语义相似度任务优化
文本嵌入
Transformers 其他

B
emrecan
1.0M
40
GIST Small Embedding V0
MIT
基于BAAI/bge-small-en-v1.5模型微调的文本嵌入模型,通过MEDI数据集与MTEB分类任务数据集训练,优化了检索任务的查询编码能力。
文本嵌入
Safetensors 英语
G
avsolatorio
945.68k
29
精选推荐AI模型
Llama 3 Typhoon V1.5x 8b Instruct
专为泰语设计的80亿参数指令模型,性能媲美GPT-3.5-turbo,优化了应用场景、检索增强生成、受限生成和推理任务
大型语言模型
Transformers 支持多种语言

L
scb10x
3,269
16
Cadet Tiny
Openrail
Cadet-Tiny是一个基于SODA数据集训练的超小型对话模型,专为边缘设备推理设计,体积仅为Cosmo-3B模型的2%左右。
对话系统
Transformers 英语

C
ToddGoldfarb
2,691
6
Roberta Base Chinese Extractive Qa
基于RoBERTa架构的中文抽取式问答模型,适用于从给定文本中提取答案的任务。
问答系统 中文
R
uer
2,694
98