kino_multilingual-e5-small

SentenceTransformer based on intfloat/multilingual-e5-small

This is a sentence-transformers model finetuned from intfloat/multilingual-e5-small on the train dataset. It maps sentences & paragraphs to a 384-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-small <!-- at revision fd1525a9fd15316a2d503bf26ab031a61d056e98 -->
• Maximum Sequence Length: 512 tokens
• Output Dimensionality: 384 tokens
• Similarity Function: Cosine Similarity
• Training Dataset:
  • train

<!-- - **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: BertModel 
  (1): Pooling({'word_embedding_dimension': 384, '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("fombus/kino_multilingual-e5-small")
# Run inference
sentences = [
    'В отдаленном волшебном королевстве живут заколдованная принцесса Фиона и ее семья. Фиону превратили в козла, а ее семью осудили на вечную охоту за глупыми носителями ее образа.',
    'Жил да\xa0был в\xa0сказочном государстве большой зеленый великан по\xa0имени Шрек. Жил\xa0он в\xa0гордом одиночестве в\xa0лесу; на\xa0болоте; которое считал своим. Но\xa0однажды злобный коротышка\xa0—\xa0лорд Фаркуад; правитель волшебного королевства; безжалостно согнал на\xa0Шреково болото всех сказочных обитателей.И беспечной жизни зеленого великана пришел конец. Но\xa0лорд Фаркуад пообещал вернуть Шреку болото; если великан добудет ему\xa0прекрасную принцессу Фиону; которая томится в\xa0неприступной башне; охраняемой огнедышащим драконом…',
    'В первом и\xa0последнем плавании шикарного «Титаника» встречаются двое. Пассажир нижней палубы Джек выиграл билет в\xa0карты; а\xa0богатая наследница Роза отправляется в\xa0Америку; чтобы выйти замуж по\xa0расчёту. Чувства молодых людей только успевают расцвести; и\xa0даже не\xa0классовые различия создадут испытания влюблённым; а\xa0айсберг; вставший на\xa0пути считавшегося непотопляемым лайнера.',
]
embeddings = model.encode(sentences)
print(embeddings.shape)
# [3, 384]

# 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

train

• Dataset: train
• Size: 278 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: 7 tokens</li><li>mean: 49.8 tokens</li><li>max: 130 tokens</li></ul>	<ul><li>min: 41 tokens</li><li>mean: 122.96 tokens</li><li>max: 317 tokens</li></ul>	<ul><li>min: 41 tokens</li><li>mean: 123.75 tokens</li><li>max: 317 tokens</li></ul>

• Samples:

  anchor	positive	negative
  <code>Один из самых знаменитых героев фэнтези-пародии легко сбивает с толку и обычных зрителей и самого себя. Энди Дюфрейн попадает в сверххищную тюрьму, где находятся представители высшего света, которым не нужны деньги.</code>	<code>Бухгалтер Энди Дюфрейн обвинён в убийстве собственной жены и её любовника. Оказавшись в тюрьме под названием Шоушенк; он сталкивается с жестокостью и беззаконием; царящими по обе стороны решётки. Каждый; кто попадает в эти стены; становится их рабом до конца жизни. Но Энди; обладающий живым умом и доброй душой; находит подход как к заключённым; так и к охранникам; добиваясь их особого к себе расположения.</code>	<code>Действие фильма разворачивается на бескрайних просторах Антарктики. Научная экспедиция; в состав которой входят Джерри Шепард; его лучший друг Купер и геолог; отправляется на поиски метеорита.Однако неожиданное происшествие и тяжелые погодные условия вынуждают их оставить свои собачьи упряжки и вернуться назад. И теперь восемь собак должны в течение шести месяцев бороться за выживание в ледяной пустыне и ждать; пока их спасут…</code>
  <code>В одной из тюрем находится отряд смертников, каждый из сотрудников которого смотрит за судьбами заключенных, разрабатывая такие методы воздействия, которые не должны применяться. Один из заключенных с титулом «Смертник номер один» вызывает беспокойство сотрудников.</code>	<code>Пол Эджкомб — начальник блока смертников в тюрьме «Холодная гора»; каждый из узников которого однажды проходит «зеленую милю» по пути к месту казни. Пол повидал много заключённых и надзирателей за время работы. Однако гигант Джон Коффи; обвинённый в страшном преступлении; стал одним из самых необычных обитателей блока.</code>	<code>Крыс Реми обладает уникальным вкусом. Он готов рисковать собственной жизнью; чтобы посмотреть любимое кулинарное шоу и раздобыть какую-нибудь приправку или просто свежий продукт. Реми живет со своими сородичами; которые его не понимают и не принимают его увлечения кулинарией. Когда Реми случайно попадает на кухню шикарного ресторана; он решает воспользоваться выпавшим ему шансом и проверить свои навыки. На эту же кухню попадает и юный Лингвини. Всё; на что он может расчитывать — это должность уборщика. Но он тоже получает свой шанс…</code>
  <code>Герой фильма ведет жизнь простого, благородного человека, но окружающие видят в нем великого человека и превращают его в того, кем он сначала хотел быть. Однако через годы он осознает, что не воспользовался своим великолепием, бросив свою первоначальную любовь и оставшись один.</code>	<code>От лица главного героя Форреста Гампа; слабоумного безобидного человека с благородным и открытым сердцем; рассказывается история его необыкновенной жизни.Фантастическим образом превращается он в известного футболиста; героя войны; преуспевающего бизнесмена. Он становится миллиардером; но остается таким же бесхитростным; глупым и добрым. Форреста ждет постоянный успех во всем; а он любит девочку; с которой дружил в детстве; но взаимность приходит слишком поздно.</code>	<code>Действие разворачивается 20 тыс. лет назад. Чтобы избежать приближающегося из-за наступления ледникового периода холода; животные мигрируют на юг. Однако некоторые из них всё-таки решают остаться — одинокий; угрюмый мамонт Манфред; а также бесшабашный ленивец Сид.Случайно эта парочка наталкивается на человеческого детёныша. Они решаются вернуть его людям и отправляются в путешествие. По пути они встречают саблезубого хитрого тигра. И теперь этой веселой компании предстоят забавные приключения!</code>

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

  {
      "scale": 20.0,
      "similarity_fct": "cos_sim"
  }
  

Training Hyperparameters

Non-Default Hyperparameters

• per_device_train_batch_size: 16
• learning_rate: 2e-05
• num_train_epochs: 5
• warmup_ratio: 0.1

All Hyperparameters

<details><summary>Click to expand</summary>

• overwrite_output_dir: False
• do_predict: False
• eval_strategy: no
• prediction_loss_only: True
• per_device_train_batch_size: 16
• 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: 1.0
• num_train_epochs: 5
• 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: 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: 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: batch_sampler
• multi_dataset_batch_sampler: proportional

</details>

Framework Versions

• Python: 3.10.14
• Sentence Transformers: 3.0.1
• Transformers: 4.44.0
• PyTorch: 2.4.0
• Accelerate: 0.33.0
• Datasets: 2.21.0
• 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",
}

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}
}

<!-- ## 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.* -->