metadata
license: apache-2.0
tags:
- 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
pipeline_tag: sentence-similarity
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
metrics:
- type: cosine_accuracy
value: 0.9833999872207642
name: Cosine Accuracy
datasets:
- 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
- Documentation: Sentence Transformers Documentation
- Repository: Sentence Transformers on GitHub
- Hugging Face: Sentence Transformers on Hugging Face
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
- Datasets:
mmarco_dev
andmmarco_test
- Evaluated with
TripletEvaluator
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
, andnegative
- 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, 512, 256, 128, 64, 32 ], "matryoshka_weights": [ 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1 ], "n_dims_per_step": -1 }
Evaluation Dataset
mmarco
- Dataset: mmarco
- Size: 39,780,811 evaluation samples
- Columns:
query
,positive
, andnegative
- 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
: stepsper_device_train_batch_size
: 2048per_device_eval_batch_size
: 2048learning_rate
: 0.2num_train_epochs
: 1warmup_ratio
: 0.1bf16
: Trueload_best_model_at_end
: Truebatch_sampler
: no_duplicates
All Hyperparameters
Click to expand
overwrite_output_dir
: Falsedo_predict
: Falseeval_strategy
: stepsprediction_loss_only
: Trueper_device_train_batch_size
: 2048per_device_eval_batch_size
: 2048per_gpu_train_batch_size
: Noneper_gpu_eval_batch_size
: Nonegradient_accumulation_steps
: 1eval_accumulation_steps
: Nonetorch_empty_cache_steps
: Nonelearning_rate
: 0.2weight_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
: Truefp16
: Falsefp16_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
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 | - |
0.6826 | 1000 | 2.3883 | 2.3742 | 0.9805 | - |
0.7509 | 1100 | 2.2713 | 2.2511 | 0.9812 | - |
-1 | -1 | - | - | - | 0.9834 |
Framework Versions
- Python: 3.10.12
- 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}
}
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}
}