| --- |
| tags: |
| - sentence-transformers |
| - sentence-similarity |
| - feature-extraction |
| - generated_from_trainer |
| - dataset_size:21484 |
| - loss:MultipleNegativesRankingLoss |
| base_model: sentence-transformers/LaBSE |
| widget: |
| - source_sentence: زنی ماهی را سرخ می کند. |
| sentences: |
| - ماهی توسط زنی پخته می شود |
| - در سال ۱۱۵۷ ق.م کوتیر-ناهوته حکمران ایلام برای گرفتن انتقام بابل را فتح میکند. |
| - دو نفر سوار موتورسیکلت می شوند |
| - source_sentence: نرخهای بهره چگونه بر قرضگیری و سرمایهگذاری تأثیر میگذارند؟ |
| sentences: |
| - چالشها و تجربیات شخصی جی.K. رولینگ، از جمله مرگ مادرش، بر عمق احساسی و مضامین |
| مجموعه 'هری پاتر' تأثیرگذار بود. |
| - نرخ بهره میتواند تحت تأثیر تورم، رشد اقتصادی و سیاستهای پولی قرار گیرد. |
| - گروهی از مردم به لباس محافظتی مجهز نیستند |
| - source_sentence: 'شهرستان مدیسون، تگزاس (به انگلیسی: Madison County, Texas) یک سکونتگاه |
| مسکونی در ایالات متحده آمریکا است که در تگزاس واقع شدهاست.' |
| sentences: |
| - شهرستان مدیسون در در ایالت تگزاس قرار دارد. |
| - زنان در حال پوشاندن گوش های بونی و شماره مسابقه هستند و به چیزی از دور اشاره |
| می کنند |
| - سوار در برف در حال دوچرخه سواری است و یک ژاکت قرمز پوشیده است |
| - source_sentence: خانواده ای خوشحال در کنار شومینه برای عکس ژست گرفته اند |
| sentences: |
| - مردی آنجا نیست که روی صندلی نشسته و چشم هایش را مالش دهد |
| - آیا باید برای CAT به مربیگری بپیوندم؟ |
| - خانواده ای غمگین کنار شومینه ژست گرفته اند |
| - source_sentence: کودک جوان دارد اسکوتر سه چرخ را روبه پایین در پیاده رو می راند. |
| sentences: |
| - کتاب قابوس نامه اثر عنصرالمعالی کیکاووس بن اسکندر می باشد. |
| - دو سگ بزرگ در چمن زار ورجه ورجه میکنند |
| - کودک جوانی دارد اسکوتر سه چرخ را روبه پایین در پیاده رو می راند. |
| pipeline_tag: sentence-similarity |
| library_name: sentence-transformers |
| --- |
| |
| # SentenceTransformer based on sentence-transformers/LaBSE |
|
|
| This is a [sentence-transformers](https://www.SBERT.net) model finetuned from [sentence-transformers/LaBSE](https://huggingface.co/sentence-transformers/LaBSE). 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/LaBSE](https://huggingface.co/sentence-transformers/LaBSE) <!-- at revision 836121a0533e5664b21c7aacc5d22951f2b8b25b --> |
| - **Maximum Sequence Length:** 256 tokens |
| - **Output Dimensionality:** 768 dimensions |
| - **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': True, 'pooling_mode_mean_tokens': False, '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): Dense({'in_features': 768, 'out_features': 768, 'bias': True, 'activation_function': 'torch.nn.modules.activation.Tanh'}) |
| (3): 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("codersan/validadted_FaLabse_onV8c") |
| # Run inference |
| sentences = [ |
| 'کودک جوان دارد اسکوتر سه چرخ را روبه پایین در پیاده رو می راند.', |
| 'کودک جوانی دارد اسکوتر سه چرخ را روبه پایین در پیاده رو می راند.', |
| 'کتاب قابوس نامه اثر عنصرالمعالی کیکاووس بن اسکندر می باشد.', |
| ] |
| 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: 21,484 training samples |
| * Columns: <code>anchor</code> and <code>positive</code> |
| * Approximate statistics based on the first 1000 samples: |
| | | anchor | positive | |
| |:--------|:-----------------------------------------------------------------------------------|:----------------------------------------------------------------------------------| |
| | type | string | string | |
| | details | <ul><li>min: 4 tokens</li><li>mean: 19.86 tokens</li><li>max: 106 tokens</li></ul> | <ul><li>min: 5 tokens</li><li>mean: 19.49 tokens</li><li>max: 76 tokens</li></ul> | |
| * Samples: |
| | anchor | positive | |
| |:----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|:------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------| |
| | <code>کارگردان چگونه بر یک نمایش تئاتری تأثیر میگذارد؟</code> | <code>کارگردان نورپردازی و جلوههای صوتی را که در نمایش استفاده خواهد شد انتخاب میکند، که بر حال و هوا و جو اجرای نمایش تأثیر میگذارد.</code> | |
| | <code>پیش از پیدایش شهر اراک گویشهای متفاوتی در منطقه وجود داشت، اما با مهاجرت گروههای مختلف و ساکنان آنها در شهر ترکیب خاصی از لهجههای مختلف به وجود آمد که امروزه به نام لهجه اراکی شناخته میشود.</code> | <code>لهجه اراکی ترکیبی از لهجه های مختلف است</code> | |
| | <code>اهمیت تاریخی واتیکان چیست؟</code> | <code>واتیکان مرکز روحانی و اداری کلیسای کاتولیک رومی است و برای قرنها یک نهاد مذهبی و سیاسی مهم بوده است.</code> | |
| * Loss: [<code>MultipleNegativesRankingLoss</code>](https://sbert.net/docs/package_reference/sentence_transformer/losses.html#multiplenegativesrankingloss) with these parameters: |
| ```json |
| { |
| "scale": 20.0, |
| "similarity_fct": "cos_sim" |
| } |
| ``` |
|
|
| ### Training Hyperparameters |
| #### Non-Default Hyperparameters |
|
|
| - `eval_strategy`: steps |
| - `per_device_train_batch_size`: 32 |
| - `learning_rate`: 2e-05 |
| - `num_train_epochs`: 5 |
| - `push_to_hub`: True |
| - `hub_model_id`: codersan/validadted_FaLabse_onV8c |
| - `eval_on_start`: True |
| - `batch_sampler`: no_duplicates |
| |
| #### All Hyperparameters |
| <details><summary>Click to expand</summary> |
| |
| - `overwrite_output_dir`: False |
| - `do_predict`: False |
| - `eval_strategy`: steps |
| - `prediction_loss_only`: True |
| - `per_device_train_batch_size`: 32 |
| - `per_device_eval_batch_size`: 8 |
| - `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`: 2e-05 |
| - `weight_decay`: 0.0 |
| - `adam_beta1`: 0.9 |
| - `adam_beta2`: 0.999 |
| - `adam_epsilon`: 1e-08 |
| - `max_grad_norm`: 1 |
| - `num_train_epochs`: 5 |
| - `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`: True |
| - `resume_from_checkpoint`: None |
| - `hub_model_id`: codersan/validadted_FaLabse_onV8c |
| - `hub_strategy`: every_save |
| - `hub_private_repo`: None |
| - `hub_always_push`: False |
| - `gradient_checkpointing`: False |
| - `gradient_checkpointing_kwargs`: None |
| - `include_inputs_for_metrics`: False |
| - `include_for_metrics`: [] |
| - `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`: True |
| - `use_liger_kernel`: False |
| - `eval_use_gather_object`: False |
| - `average_tokens_across_devices`: False |
| - `prompts`: None |
| - `batch_sampler`: no_duplicates |
| - `multi_dataset_batch_sampler`: proportional |
|
|
| </details> |
|
|
| ### Training Logs |
| | Epoch | Step | Training Loss | |
| |:------:|:----:|:-------------:| |
| | 0 | 0 | - | |
| | 0.1488 | 100 | 0.1418 | |
| | 0.2976 | 200 | 0.1034 | |
| | 0.4464 | 300 | 0.0744 | |
| | 0.5952 | 400 | 0.0804 | |
| | 0.7440 | 500 | 0.0817 | |
| | 0.8929 | 600 | 0.0727 | |
| | 1.0417 | 700 | 0.0756 | |
| | 1.1905 | 800 | 0.0349 | |
| | 1.3393 | 900 | 0.0229 | |
| | 1.4881 | 1000 | 0.0158 | |
| | 1.6369 | 1100 | 0.0209 | |
| | 1.7857 | 1200 | 0.0233 | |
| | 1.9345 | 1300 | 0.0228 | |
| | 2.0833 | 1400 | 0.0186 | |
| | 2.2321 | 1500 | 0.0121 | |
| | 2.3810 | 1600 | 0.0099 | |
| | 2.5298 | 1700 | 0.0074 | |
| | 2.6786 | 1800 | 0.0104 | |
| | 2.8274 | 1900 | 0.0094 | |
| | 2.9762 | 2000 | 0.0079 | |
| | 3.125 | 2100 | 0.007 | |
| | 3.2738 | 2200 | 0.0075 | |
| | 3.4226 | 2300 | 0.0047 | |
| | 3.5714 | 2400 | 0.0037 | |
| | 3.7202 | 2500 | 0.0055 | |
| | 3.8690 | 2600 | 0.006 | |
| | 4.0179 | 2700 | 0.005 | |
| | 4.1667 | 2800 | 0.0043 | |
| | 4.3155 | 2900 | 0.0048 | |
| | 4.4643 | 3000 | 0.0042 | |
| | 4.6131 | 3100 | 0.0046 | |
| | 4.7619 | 3200 | 0.0027 | |
| | 4.9107 | 3300 | 0.0041 | |
|
|
|
|
| ### Framework Versions |
| - Python: 3.10.12 |
| - Sentence Transformers: 3.3.1 |
| - Transformers: 4.47.0 |
| - PyTorch: 2.5.1+cu121 |
| - Accelerate: 1.2.1 |
| - Datasets: 3.2.0 |
| - Tokenizers: 0.21.0 |
|
|
| ## 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", |
| } |
| ``` |
|
|
| #### MultipleNegativesRankingLoss |
| ```bibtex |
| @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} |
| } |
| ``` |
|
|
| <!-- |
| ## 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.* |
| --> |
