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5ca8291 verified
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  - sentence-transformers
  - sentence-similarity
  - feature-extraction
  - generated_from_trainer
  - dataset_size:39780811
  - loss:MatryoshkaLoss
  - loss:MultipleNegativesRankingLoss
widget:
  - source_sentence: è la città Riverdale basata sui fumetti di Archie
    sentences:
      - >-
        Newark Liberty International Airport EWR è l'aeroporto più trafficato
        dell'area metropolitana di New York-New Jersey in termini di voli. Nel
        2012, l'aeroporto di Newark Liberty ha servito oltre 34 milioni di
        passeggeri. Inaugurato originariamente nel 1928, è il più antico
        aeroporto d'America e in seguito è diventato il primo a costruire un
        terminal di compagnie aeree commerciali.
      - >-
        Personaggi Riverdale sulla CW. Ambientato nel presente, Riverdale è una
        versione sovversiva di Archie, Betty, Veronica e dei loro amici,
        esplorando il surrealismo della vita di provincia - l'oscurità e le
        stranezze che ribollono sotto Riverdale... La salutare facciata di Ãâ„.
      - >-
        A parte un fumetto di Conan precedente e non ufficiale pubblicato in
        Messico, i due principali editori di fumetti di Conan sono stati Marvel
        Comics e Dark Horse Comics. La Marvel Comics ha lanciato Conan il
        Barbaro (1970â€â€ââ€1993) e il classico Savage Sword of Conan
        (1974â€ââ€1995). Dark Horse ha lanciato la sua serie Conan nel
        2003.
  - source_sentence: quando si candida per la rielezione?
    sentences:
      - >-
        La prima visita ha lo scopo di confermare la tua gravidanza e
        determinare il tuo stato di salute generale. Inoltre, la visita fornirà
        al tuo medico indizio su eventuali fattori di rischio che potrebbero
        influenzare la tua gravidanza. In genere sarà più lungo delle visite
        future. Lo scopo della visita prenatale è: 1 Determinare la data di
        scadenza. 2 Scopri la tua storia di salute. 3 Esplora la storia medica
        dei membri della famiglia.
      - >-
        "[Donald Trump è] una persona davvero brillante e di talento, senza
        alcun dubbio", ha detto ai giornalisti [Vladimir] Putin, secondo una
        traduzione di Interfax. Il leader del GOP è stato schietto sui suoi
        piani per scongelare le relazioni degli Stati Uniti con la Russia se
        dovesse essere eletto presidente.
      - >-
        Putin dice che non può escludere la possibilità di essere rieletto nel
        2018. VALDAI, Russia. 19 settembre (Interfax) - Il presidente russo
        Vladimir Putin ha detto giovedì che non poteva escludere di candidarsi
        per la rielezione a presidente nel 2018. Putin ha rilasciato la
        dichiarazione durante uno scambio con l'ex primo ministro francese
        Francois Fillon in una riunione della discussione Valdai club.
  - source_sentence: costo medio dei libri di testo per semestre
    sentences:
      - >-
        Rinite allergica stagionale. Dymista spray nasale è indicato per il
        sollievo dei sintomi della rinite allergica stagionale nei pazienti di
        età pari o superiore a 6 anni che richiedono un trattamento sia con
        azelastina cloridrato che fluticasone propionato per il sollievo
        sintomatico. La dose raccomandata di Dymista è di 1 spruzzo in ciascuna
        narice due volte al giorno.
      - >-
        Ad esempio, la FAFSA 2017-2018 comprende i seguenti semestri: 1 Sessione
        estiva 2017. 2 Semestre autunnale 2017. 3 Semestre invernale 2018. 4
        Semestre primaverile 2018.
      - >-
        Se hai intenzione di frequentare la scuola durante l'estate, moltiplica
        il costo medio per semestre per tre invece di due. Ad esempio, se in un
        semestre tipico, hai seguito 3 corsi principali con costi di libri di
        testo a $ 100, $ 150 e $ 125, il tuo costo medio per i libri di testo
        sarebbe di $ 125 a semestre. Ora per tenere conto dell'autunno, della
        primavera e dell'estate, moltiplica $ 125 per 3 e hai $ 375. Questo è il
        costo medio dei libri universitari all'anno.
  - source_sentence: quanto costa tulane un anno?
    sentences:
      - >-
        Secondo i nostri registri, Joel McCrea potrebbe essere single. Joel
        McCrea era precedentemente sposato con Frances Dee (1933 - 1990). Joel
        McCrea aveva una relazione con Katharine Hepburn (1932), Constance
        Bennett (1929 - 1930), Marion Davies e Jean Harlow. Maggiori
        informazioni su Joel McCrea.
      - >-
        Sul suo sito web, Tulane riconosce che è costoso - tasse scolastiche e
        altre tasse sono quasi $ 54.000 per uno studente del primo anno che vive
        nel campus - ma promuove anche borse di studio che vanno da $ 7.500 a $
        25.000 all'anno.
      - >-
        Torna alle domande. Quante uova depongono gli scriccioli e gli uccelli
        azzurri alla volta/in un anno? Gli scriccioli domestici in genere
        depongono da sei a otto uova (ma è noto che ne depongono fino a 12!) In
        una covata, ma nidificano solo una volta all'anno. Gli uccelli azzurri
        in genere depongono sei uova nella prima covata e quattro o cinque nella
        seconda.
  - source_sentence: >-
      chi ha promosso l'idea che, perseguendo il proprio interesse in un libero
      mercato, si sarebbe effettivamente lavorato per il bene comune?
    sentences:
      - >-
        A cura del personale della Mayo Clinic. Il mal di testa da tuono è
        all'altezza del suo nome, attirando la tua attenzione come un tuono. Il
        dolore di questi improvvisi e forti mal di testa raggiunge il picco
        entro 60 secondi e può iniziare a svanire dopo un'ora. Alcuni mal di
        testa a tuono, tuttavia, possono durare per più di una settimana. Il mal
        di testa da tuono è spesso un segnale di avvertimento di condizioni
        potenzialmente pericolose per la vita, solitamente legate a
        sanguinamento all'interno e intorno al cervello. Ecco perché è così
        importante cercare assistenza medica di emergenza se si verifica un mal
        di testa a tuono.
      - >-
        Un'economia di mercato può consistere in vari tipi di cooperative,
        collettivi o agenzie statali autonome che acquistano e scambiano beni
        capitali nei mercati dei capitali, utilizzando un sistema di prezzi
        liberi per allocare beni capitali e lavoro. Il termine economia di
        libero mercato è talvolta usato come sinonimo di mercato economia, ma
        può anche riferirsi al laissez-faire o all'anarchismo del libero
        mercato. Le economie di mercato non presuppongono logicamente
        l'esistenza della proprietà privata nei mezzi di produzione.
      - >-
        Nell'opera più influente di Smith, The Wealth of Nations, ha promosso
        l'idea che perseguendo il proprio interesse personale in un libero
        mercato, si sarebbe effettivamente lavorato per il bene comune. William
        Young
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library_name: sentence-transformers
metrics:
  - cosine_accuracy
model-index:
  - name: >-
      Static Embeddings with italian BERT uncased tokenizer finetuned on a
      subset of MMARCO
    results:
      - task:
          type: triplet
          name: Triplet
        dataset:
          name: mmarco dev
          type: mmarco_dev
        metrics:
          - type: cosine_accuracy
            value: 0.981249988079071
            name: Cosine Accuracy
      - task:
          type: triplet
          name: Triplet
        dataset:
          name: mmarco test
          type: mmarco_test
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          - type: cosine_accuracy
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            name: Cosine Accuracy
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  - unicamp-dl/mmarco
language:
  - it
base_model:
  - dbmdz/bert-base-italian-uncased

Static Embeddings with italian BERT uncased tokenizer finetuned on a subset of MMARCO

This is a sentence-transformers model trained on the mmarco dataset. It maps sentences & paragraphs to a 1024-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
  • Maximum Sequence Length: inf tokens
  • Output Dimensionality: 1024 dimensions
  • Similarity Function: Cosine Similarity
  • Training Dataset:
    • mmarco
  • License: apache-2.0

Model Sources

Full Model Architecture

SentenceTransformer(
  (0): StaticEmbedding(
    (embedding): EmbeddingBag(31102, 1024, mode='mean')
  )
)

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("nickprock/static-similarity-mmarco3m-mrl-bert-base-italian-uncased")
# Run inference
sentences = [
    "chi ha promosso l'idea che, perseguendo il proprio interesse in un libero mercato, si sarebbe effettivamente lavorato per il bene comune?",
    "Nell'opera più influente di Smith, The Wealth of Nations, ha promosso l'idea che perseguendo il proprio interesse personale in un libero mercato, si sarebbe effettivamente lavorato per il bene comune. William Young",
    "Un'economia di mercato può consistere in vari tipi di cooperative, collettivi o agenzie statali autonome che acquistano e scambiano beni capitali nei mercati dei capitali, utilizzando un sistema di prezzi liberi per allocare beni capitali e lavoro. Il termine economia di libero mercato è talvolta usato come sinonimo di mercato economia, ma può anche riferirsi al laissez-faire o all'anarchismo del libero mercato. Le economie di mercato non presuppongono logicamente l'esistenza della proprietà privata nei mezzi di produzione.",
]
embeddings = model.encode(sentences)
print(embeddings.shape)
# [3, 1024]

# Get the similarity scores for the embeddings
similarities = model.similarity(embeddings, embeddings)
print(similarities.shape)
# [3, 3]

Evaluation

Metrics

Triplet

Metric mmarco_dev mmarco_test
cosine_accuracy 0.9812 0.9834

Training Details

Training Dataset

mmarco

  • Dataset: mmarco
  • Size: 39,780,811 training samples
  • Columns: query, positive, and negative
  • Approximate statistics based on the first 1000 samples:
    query positive negative
    type string string string
    details
    • min: 10 characters
    • mean: 39.06 characters
    • max: 163 characters
    • min: 65 characters
    • mean: 391.41 characters
    • max: 1036 characters
    • min: 61 characters
    • mean: 377.77 characters
    • max: 1105 characters
  • Samples:
    query positive negative
    di cosa è fatta la lingua? Lingua e gusto. La lingua è costituita da muscoli ricoperti da membrane mucose. Questi muscoli sono attaccati alla mascella inferiore e all'osso ioide, che si trova appena sopra la laringe e ancora i muscoli della lingua (è l'unico osso del corpo che non tocca nessun altro osso). più sotto. La lingua è costituita da muscoli ricoperti da membrane mucose. Questi muscoli sono attaccati alla mascella inferiore e all'osso ioide, che si trova appena sopra la laringe e ancora i muscoli della lingua (è l'unico osso del corpo che non tocca nessun altro osso). 1 Mal di gola e ulcere della lingua e mal di lingua (10 cause) 2 Mal di gola e ulcere della lingua e sintomi della lingua (10 cause) 3 Mal di gola e ulcere della lingua e sintomi del viso (9 cause) Mal di gola e ulcere della lingua e sintomi della testa (9 cause )
    dove si trova l'utero nel corpo di una donna? L'utero è un organo riproduttivo femminile situato tra la vescica e il retto, nella zona pelvica. L'utero ha tre strati: il rivestimento interno (endometrio); lo strato muscolare medio (miometrio); e lo strato esterno (perimetrio). Panoramica sulle emorroidi. Le emorroidi sono vene dilatate situate nella parte inferiore del retto e dell'ano. Le vene si gonfiano a causa dell'aumento della pressione al loro interno, di solito da costipazione o diarrea profusa, e durante la gravidanza a causa della pressione dell'utero allargato. Le emorroidi interne si trovano nel rivestimento interno del retto e non possono essere percepite. Le vene si gonfiano a causa dell'aumento della pressione al loro interno, di solito da costipazione o diarrea profusa, e durante la gravidanza a causa della pressione dell'utero allargato. Le emorroidi interne si trovano nel rivestimento interno del retto e non possono essere percepite.
    costo medio del riccio Un riccio grigio può costare da $ 180 a $ 250, mentre un Cinnicot può costare da $ 180 a $ 250. Un pigmeo africano può variare da $ 50 a $ 300. L'allevatore PogStarHedgehogs.com, ad esempio, vende diversi tipi di ricci che vanno da $ 150 a $ 200. Il costo medio totale (ATC) è anche chiamato costo medio o costo unitario. I costi totali medi sono un costo chiave nella teoria dell'impresa perché indicano l'efficienza con cui vengono utilizzate le risorse scarse. I costi variabili medi si trovano dividendo i costi variabili fissi totali per l'output. I costi totali medi sono un costo chiave nella teoria dell'impresa perché indicano l'efficienza con cui vengono utilizzate le risorse scarse. I costi variabili medi si ottengono dividendo i costi variabili fissi totali per l'output.
  • Loss: MatryoshkaLoss with these parameters:
    {
        "loss": "MultipleNegativesRankingLoss",
        "matryoshka_dims": [
            1024,
            768,
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        ],
        "matryoshka_weights": [
            1,
            1,
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            1,
            1,
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            1
        ],
        "n_dims_per_step": -1
    }
    

Evaluation Dataset

mmarco

  • Dataset: mmarco
  • Size: 39,780,811 evaluation samples
  • Columns: query, positive, and negative
  • Approximate statistics based on the first 1000 samples:
    query positive negative
    type string string string
    details
    • min: 9 characters
    • mean: 39.69 characters
    • max: 196 characters
    • min: 77 characters
    • mean: 396.0 characters
    • max: 1167 characters
    • min: 82 characters
    • mean: 379.98 characters
    • max: 990 characters
  • Samples:
    query positive negative
    la massoterapia aiuta per la neuropatia? Il Foot Pain Center, specializzato nel trattamento della neuropatia periferica, fa molto affidamento sull'uso della massoterapia nel trattamento di questa condizione. La definizione tecnica del massaggio è l'uso della pressione su strutture corporee mirate come muscoli, tendini, nervi, legamenti, articolazioni o vasi linfatici. Il numero ORI per il Consiglio di massoterapia è EDOH4600Z. Tuttavia, è necessario portare con sé il modulo di rilevamento delle impronte digitali al venditore. Se fai domanda online, c'è un modulo che devi stampare con il tuo numero ORI precompilato.
    quanto è pericoloso juarez 2015 Rio de Janeiro è la seconda città più grande del Brasile ed è un luogo molto comune da visitare per i turisti. Ma nonostante tutte queste cose, è considerata una delle città più pericolose al mondo nel 2015. Il traffico di droga e i crimini violenti sono al culmine in questa città. Ci sono stati molti tentativi di omicidio tra varie bande che hanno preso il controllo dell'intera città.ut, ci sono poche città al mondo che dovresti evitare di visitare a tutti i costi nel 2015. In questo articolo, elencheremo le 10 città più pericolose 2015. Lana Lang Lana può essere pericolosa se minacciata o sospettosa, come te! È compassionevole e se tiene a qualcuno, non scherzare con loro. Ti amerà o ti odierà, suona familiare? Ana può essere pericolosa se minacciata o sospettosa, come te! È compassionevole e se tiene a qualcuno, non scherzare con loro. Ti amerà o ti odierà, ti suona familiare?
    a cosa serve un radar? Se gridi ciao, il suono potrebbe rimbalzare su di te da un oggetto di grandi dimensioni. Poi senti la tua voce che ritorna. La tua voce di ritorno si chiama eco. Radar e sonar sono dispositivi elettronici che utilizzano il principio di un'eco per rilevare e localizzare oggetti. Sia il radar che il sonar localizzano gli oggetti dall'eco di un segnale che viene rimbalzato sull'oggetto. Il radar utilizza le onde radio, che sono un tipo di energia elettromagnetica. Il sonar utilizza il principio dell'eco inviando onde sonore sott'acqua o attraverso il corpo umano per individuare gli oggetti. Le onde sonore sono un tipo di energia acustica. A causa del diverso tipo di energia utilizzata in radar e sonar, ognuno ha le proprie applicazioni. per METEO LOCALE: PROFONDITÀ NEVE: RADAR METEO LOCALE: MAPPA METEO STATO: Medford, MA Medford, MA neve Medford, MA radar MA mappa-o--o--o- 02155 02155 neve 02155 radar -o--o- MA MA neve
  • Loss: MatryoshkaLoss with these parameters:
    {
        "loss": "MultipleNegativesRankingLoss",
        "matryoshka_dims": [
            1024,
            768,
            512,
            256,
            128,
            64,
            32
        ],
        "matryoshka_weights": [
            1,
            1,
            1,
            1,
            1,
            1,
            1
        ],
        "n_dims_per_step": -1
    }
    

Training Hyperparameters

Non-Default Hyperparameters

  • eval_strategy: steps
  • per_device_train_batch_size: 2048
  • per_device_eval_batch_size: 2048
  • learning_rate: 0.2
  • num_train_epochs: 1
  • warmup_ratio: 0.1
  • bf16: True
  • load_best_model_at_end: True
  • batch_sampler: no_duplicates

All Hyperparameters

Click to expand
  • overwrite_output_dir: False
  • do_predict: False
  • eval_strategy: steps
  • prediction_loss_only: True
  • per_device_train_batch_size: 2048
  • per_device_eval_batch_size: 2048
  • 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: 0.2
  • weight_decay: 0.0
  • adam_beta1: 0.9
  • adam_beta2: 0.999
  • adam_epsilon: 1e-08
  • max_grad_norm: 1.0
  • num_train_epochs: 1
  • max_steps: -1
  • lr_scheduler_type: linear
  • lr_scheduler_kwargs: {}
  • warmup_ratio: 0.1
  • 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: True
  • 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: True
  • 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}
  • tp_size: 0
  • 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: 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: False
  • 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

Training Logs

Epoch Step Training Loss Validation Loss mmarco_dev_cosine_accuracy mmarco_test_cosine_accuracy
-1 -1 - - 0.7376 -
0.0007 1 41.641 - - -
0.0683 100 20.789 8.6823 0.9036 -
0.1365 200 7.6202 5.9332 0.9340 -
0.2048 300 5.5177 4.6173 0.9495 -
0.2730 400 4.3551 3.8064 0.9593 -
0.3413 500 3.7185 3.3687 0.9653 -
0.4096 600 3.256 3.0356 0.9711 -
0.4778 700 2.9338 2.8374 0.9740 -
0.5461 800 2.7087 2.6892 0.9762 -
0.6143 900 2.5392 2.5313 0.9781 -
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0.7509 1100 2.2713 2.2511 0.9812 -
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Framework Versions

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  • Sentence Transformers: 3.5.0.dev0
  • Transformers: 4.50.0.dev0
  • PyTorch: 2.5.1+cu121
  • Accelerate: 1.2.1
  • Datasets: 3.3.1
  • Tokenizers: 0.21.0

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",
}

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}
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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}
}