multilingual-e5-large-triplet_loss

SentenceTransformer based on intfloat/multilingual-e5-large

This is a sentence-transformers model finetuned from intfloat/multilingual-e5-large. 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
• Base model: intfloat/multilingual-e5-large <!-- at revision ab10c1a7f42e74530fe7ae5be82e6d4f11a719eb -->
• Maximum Sequence Length: 512 tokens
• Output Dimensionality: 1024 tokens
• Similarity Function: Cosine Similarity

<!-- - **Training Dataset:** Unknown --> <!-- - **Language:** Unknown --> <!-- - **License:** Unknown -->

Model Sources

• Documentation: Sentence Transformers Documentation
• Repository: Sentence Transformers on GitHub
• Hugging Face: Sentence Transformers on Hugging Face

Full Model Architecture

SentenceTransformer(
  (0): Transformer({'max_seq_length': 512, 'do_lower_case': False}) with Transformer model: XLMRobertaModel 
  (1): Pooling({'word_embedding_dimension': 1024, '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()
)

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("dankalin/multilingual-e5-large-triplet_loss")
# Run inference
sentences = [
    'Какое значение апертуры миграции было использовано?',
    'Миграция выполнялась с использованием программы TIKIM до суммирования во временной области по классам удалений. Апертура миграции составила 3000 м',
    'коэффициентов взаимной корреляции позволяют использовать полученные зависимости для построения карт ФЕС (в частности – карт значений эффективных толщин ) (Граф',
]
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]

<!-- ### 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.* -->

Evaluation

Metrics

Triplet

• Dataset: e5_triplet_eval
• Evaluated with <code>TripletEvaluator</code>

<!-- ## 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: 4,926 training samples
• Columns: <code>anchor</code>, <code>positive</code>, and <code>negative</code>
• Approximate statistics based on the first 1000 samples:

  	anchor	positive	negative
  type	string	string	string
  details	<ul><li>min: 9 tokens</li><li>mean: 20.24 tokens</li><li>max: 41 tokens</li></ul>	<ul><li>min: 21 tokens</li><li>mean: 129.99 tokens</li><li>max: 512 tokens</li></ul>	<ul><li>min: 2 tokens</li><li>mean: 93.1 tokens</li><li>max: 512 tokens</li></ul>

• Samples:

  anchor	positive	negative
  <code>Какова оценка точности (стандартные отклонения) структурных построений для отражающего горизонта А?</code>	<code>В таблице 3.5 представлены данные выполненных расч тов. Таблица 3.5. Оценка точности структурных построений ОГ Vпл/ м/с Т/ с Т/ с Vпл/ м/с Н/ м ТЮ2 Т3 (ЮВ10) А 3350 3400 3400 0.005 0.010 0.020 0</code>	<code>Точность структурных построений Горизонт НБВ7 НБВ4 НБВ3 М max, м 17 15 19 9 min, м 0 0 0 0 max, м min, м 18 7 10 8 1 0 0 0 , м 8 8 8 4 4 Структурные карты (схемы) по всем отражающим горизонтам</code>
  <code>Какова точность структурных построений для отражающего горизонта Б?</code>	<code>2 Точность структурных построений ОГ АП5 ОГ БП9 1 ОГ БП10 0 Абсолютная отметка, м поправка, м Абсолютная отметка, м поправка, м Абсолютная отметка, м поправка, м 6.51 10.51 9.65 ОГ Б поправка , м (миним. вариант) -11.93 поправка , м (максим. вариант) 11.01 Абсолютна я отметка, м 3227.584 1 ОГ Ю1 поправка , м (миним. вариант) 1.116 поправка , м (максим. вариант) 15.971 Абсолютна я отметка, м 3282.26 2 ОГ Ю1 поправка , м (миним. вариант) 1.53 поправка , м (максим. вариант) -0.813 14.51 16.63 6.03 15.51 3.38 1.64 172 4</code>	<code>Отражающий горизонт Г является реперным горизонтом и коррелируется без затруднений по всему Валынтойскому кубу сейсморазведки 3D</code>
  <code>В скольки скважинах есть данных акустического каротажа?</code>	<code>Комплекс ГИС, выполненный в скважинах 93Р и 309ПО Скв</code>	<code>Проведены сейсморазведочные работы 3Д на Валынтойской площади в объ ме 300 квадратных километров. Полевые работы ВСП в скважине 309ПО Валынтойской площади</code>

• Loss: <code>TripletLoss</code> with these parameters:

  {
      "distance_metric": "TripletDistanceMetric.EUCLIDEAN",
      "triplet_margin": 5
  }
  

Evaluation Dataset

Unnamed Dataset

• Size: 1,232 evaluation samples
• Columns: <code>anchor</code>, <code>positive</code>, and <code>negative</code>
• Approximate statistics based on the first 1000 samples:

  	anchor	positive	negative
  type	string	string	string
  details	<ul><li>min: 9 tokens</li><li>mean: 20.38 tokens</li><li>max: 41 tokens</li></ul>	<ul><li>min: 21 tokens</li><li>mean: 132.2 tokens</li><li>max: 512 tokens</li></ul>	<ul><li>min: 2 tokens</li><li>mean: 86.95 tokens</li><li>max: 512 tokens</li></ul>

• Samples:

  anchor	positive	negative
  <code>Какова оценка точности (стандартные отклонения) структурных построений для отражающего горизонта А?</code>	<code>В таблице 3.5 представлены данные выполненных расч тов. Таблица 3.5. Оценка точности структурных построений ОГ Vпл/ м/с Т/ с Т/ с Vпл/ м/с Н/ м ТЮ2 Т3 (ЮВ10) А 3350 3400 3400 0.005 0.010 0.020 0</code>	<code>Бирюзовой Вертикальны й 1:2 500 Структурная карта по отражающему горизонту А (подошва юрского комплекса) Карта изохрон по отражающему горизонту А Структурная карта по отражающему горизонту Т3(ЮВ10)</code>
  <code>Какова оценка точности (стандартные отклонения) структурных построений для отражающего горизонта ТЮ2?</code>	<code>В таблице 3.5 представлены данные выполненных расч тов. Таблица 3.5. Оценка точности структурных построений ОГ Vпл/ м/с Т/ с Т/ с Vпл/ м/с Н/ м ТЮ2 Т3 (ЮВ10) А 3350 3400 3400 0.005 0.010 0.020 0</code>	<code>Построение и анализ карт средних толщин между полученными и интервальных также карт точности структурных структурными поверхностями</code>
  <code>Сколько скважин было выбрано для обоснования выделения коллекторов?</code>	<code>После анализа каротажных данных для обоснования выделения коллекторов были отобраны 15 скважин Критериями их отбора послужило наличие в комплексе ГИС акустического каротажа по продольным волнам</code>	<code>После анализа каротажных данных для обоснования выделения коллекторов были отобраны 15 скважин Критериями их отбора послужило наличие в комплексе ГИС акустического каротажа по продольным волнам хорошего и удовлетворительного качества, а также близкое расположение скважин к сейсмическим профилям. Кроме того, в статистической обработке принимали участие ещ две скважины: 115 и 122, поскольку в них записан акустический каротаж по поперечной волне</code>

• Loss: <code>TripletLoss</code> with these parameters:

  {
      "distance_metric": "TripletDistanceMetric.EUCLIDEAN",
      "triplet_margin": 5
  }
  

Training Hyperparameters

Non-Default Hyperparameters

• eval_strategy: steps
• per_device_train_batch_size: 2
• per_device_eval_batch_size: 2
• gradient_accumulation_steps: 64
• learning_rate: 2e-05
• warmup_ratio: 0.1
• bf16: 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: 2
• per_device_eval_batch_size: 2
• per_gpu_train_batch_size: None
• per_gpu_eval_batch_size: None
• gradient_accumulation_steps: 64
• 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: 1.0
• num_train_epochs: 3
• 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: 1
• ddp_backend: None
• tpu_num_cores: None
• tpu_metrics_debug: False
• debug: []
• dataloader_drop_last: True
• 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: False
• resume_from_checkpoint: None
• hub_model_id: None
• hub_strategy: every_save
• hub_private_repo: False
• hub_always_push: False
• gradient_checkpointing: False
• gradient_checkpointing_kwargs: None
• include_inputs_for_metrics: False
• 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
• eval_use_gather_object: False
• batch_sampler: no_duplicates
• multi_dataset_batch_sampler: proportional

</details>

Training Logs

Framework Versions

• Python: 3.10.12
• Sentence Transformers: 3.0.1
• Transformers: 4.43.3
• PyTorch: 2.4.0+cu121
• Accelerate: 0.33.0
• Datasets: 2.20.0
• Tokenizers: 0.19.1

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",
}

TripletLoss

@misc{hermans2017defense,
    title={In Defense of the Triplet Loss for Person Re-Identification}, 
    author={Alexander Hermans and Lucas Beyer and Bastian Leibe},
    year={2017},
    eprint={1703.07737},
    archivePrefix={arXiv},
    primaryClass={cs.CV}
}

<!-- ## 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.* -->