embeddinggemma-thai-law

SentenceTransformer based on varin/embeddinggemma-thai-law

This is a sentence-transformers model finetuned from varin/embeddinggemma-thai-law on the json dataset. 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: varin/embeddinggemma-thai-law <!-- at revision 4e1a0afc96d074aa32bc1b88c9f485060810d51f -->
• Maximum Sequence Length: 256 tokens
• Output Dimensionality: 768 dimensions
• Similarity Function: Cosine Similarity
• Training Dataset:
  • json

<!-- - **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': 256, 'do_lower_case': False, 'architecture': 'Gemma3TextModel'})
  (1): Pooling({'word_embedding_dimension': 768, '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): Dense({'in_features': 768, 'out_features': 3072, 'bias': False, 'activation_function': 'torch.nn.modules.linear.Identity'})
  (3): Dense({'in_features': 3072, 'out_features': 768, 'bias': False, 'activation_function': 'torch.nn.modules.linear.Identity'})
  (4): 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("varin/embeddinggemma-thai-law")
# Run inference
queries = [
    "\u0e2b\u0e32\u0e01\u0e1c\u0e39\u0e49\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e2b\u0e38\u0e49\u0e19\u0e2a\u0e48\u0e27\u0e19\u0e17\u0e31\u0e49\u0e07\u0e2b\u0e21\u0e14\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e22\u0e34\u0e19\u0e22\u0e2d\u0e21 \u0e2b\u0e49\u0e32\u0e07\u0e2b\u0e38\u0e49\u0e19\u0e2a\u0e48\u0e27\u0e19\u0e08\u0e14\u0e17\u0e30\u0e40\u0e1a\u0e35\u0e22\u0e19\u0e2a\u0e2d\u0e07\u0e41\u0e2b\u0e48\u0e07\u0e08\u0e30\u0e04\u0e27\u0e1a\u0e23\u0e27\u0e21\u0e01\u0e31\u0e19\u0e44\u0e14\u0e49\u0e2b\u0e23\u0e37\u0e2d\u0e44\u0e21\u0e48?",
]
documents = [
    'ประมวลกฎหมายแพ่งและพาณิชย์ มาตรา 1073 ห้างหุ้นส่วนจดทะเบียนห้างหนึ่งจะควบเข้าเป็นอันเดียวกับห้างหุ้นส่วนจดทะเบียนอีกห้างหนึ่งก็ได้ โดยความยินยอมของผู้เป็นหุ้นส่วนทั้งหมด เว้นแต่จะได้ตกลงกันไว้เป็นอย่างอื่น',
    'การควบห้างหุ้นส่วนจดทะเบียนต้องกระทำโดยความยินยอมของหุ้นส่วนไม่น้อยกว่าสามในสี่ของจำนวนหุ้นส่วนทั้งหมดเท่านั้น',
    'ประมวลกฎหมายแพ่งและพาณิชย์ มาตรา 1061 เมื่อห้างหุ้นส่วนเลิกกันแล้วก็ให้จัดการชำระบัญชี เว้นแต่จะได้ตกลงกันให้จัดการทรัพย์สินโดยวิธีอื่นในระหว่างผู้เป็นหุ้นส่วนด้วยกัน หรือว่าห้างหุ้นส่วนนั้นศาลได้พิพากษาให้ล้มละลาย ถ้าการเลิกห้างหุ้นส่วนนั้นได้เป็นไปโดยที่เจ้าหนี้เฉพาะตัวของผู้เป็นหุ้นส่วนคนใดคนหนึ่งได้ให้คำบอกกล่าวก็ดี หรือโดยที่ผู้เป็นหุ้นส่วนคนใดคนหนึ่งล้มละลายก็ดี ท่านว่าจะงดการชำระบัญชีเสียได้ต่อเมื่อเจ้าหนี้คนนั้น หรือเจ้าพนักงานรักษาทรัพย์ยินยอมด้วย การชำระบัญชีนั้น ให้ผู้เป็นหุ้นส่วนทั้งหมดด้วยกันจัดทำหรือให้บุคคลอื่นซึ่งผู้เป็นหุ้นส่วนได้ตั้งแต่งขึ้นนั้นเป็นผู้จัดทำ การตั้งแต่งผู้ชำระบัญชี ให้วินิจฉัยชี้ขาดโดยคะแนนเสียงข้างมากของผู้เป็นหุ้นส่วน',
]
query_embeddings = model.encode_query(queries)
document_embeddings = model.encode_document(documents)
print(query_embeddings.shape, document_embeddings.shape)
# [1, 768] [3, 768]

# Get the similarity scores for the embeddings
similarities = model.similarity(query_embeddings, document_embeddings)
print(similarities)
# tensor([[0.7431, 0.0676, 0.1604]])

<!-- ### 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

json

• Dataset: json
• Size: 20,750 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: 10 tokens</li><li>mean: 31.91 tokens</li><li>max: 58 tokens</li></ul>	<ul><li>min: 39 tokens</li><li>mean: 116.71 tokens</li><li>max: 256 tokens</li></ul>	<ul><li>min: 9 tokens</li><li>mean: 30.03 tokens</li><li>max: 54 tokens</li></ul>

• Samples:

  anchor	positive	negative
  <code>กฎหมายนี้มีชื่อเรียกว่าอะไร</code>	<code>ประมวลกฎหมายแพ่งและพาณิชย์ มาตรา 1 กฎหมายนี้ให้เรียกว่า ประมวลกฎหมายแพ่งและพาณิชย์</code>	<code>พระราชบัญญัติว่าด้วยธุรกรรมทางอิเล็กทรอนิกส์</code>
  <code>ชื่อของประมวลกฎหมายนี้คืออะไร</code>	<code>ประมวลกฎหมายแพ่งและพาณิชย์ มาตรา 1 กฎหมายนี้ให้เรียกว่า ประมวลกฎหมายแพ่งและพาณิชย์</code>	<code>ประมวลรัษฎากร</code>
  <code>กฎหมายที่กล่าวถึงในมาตรานี้เรียกว่าอะไร</code>	<code>ประมวลกฎหมายแพ่งและพาณิชย์ มาตรา 1 กฎหมายนี้ให้เรียกว่า ประมวลกฎหมายแพ่งและพาณิชย์</code>	<code>พระราชบัญญัติล้มละลาย</code>

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

  {
      "scale": 20.0,
      "similarity_fct": "cos_sim",
      "mini_batch_size": 8,
      "gather_across_devices": false
  }
  

Training Hyperparameters

Non-Default Hyperparameters

• per_device_train_batch_size: 16
• learning_rate: 2e-05
• num_train_epochs: 1
• warmup_ratio: 0.1
• bf16: True
• push_to_hub: True
• hub_model_id: varin/embeddinggemma-thai-law
• hub_strategy: end

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: 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
• 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: 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}
• parallelism_config: None
• deepspeed: None
• label_smoothing_factor: 0.0
• optim: adamw_torch_fused
• optim_args: None
• adafactor: False
• group_by_length: False
• length_column_name: length
• project: huggingface
• trackio_space_id: trackio
• 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: varin/embeddinggemma-thai-law
• hub_strategy: end
• hub_private_repo: None
• hub_always_push: False
• hub_revision: None
• 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
• include_tokens_per_second: False
• include_num_input_tokens_seen: no
• neftune_noise_alpha: None
• optim_target_modules: None
• batch_eval_metrics: False
• eval_on_start: False
• use_liger_kernel: False
• liger_kernel_config: None
• eval_use_gather_object: False
• average_tokens_across_devices: True
• prompts: None
• batch_sampler: batch_sampler
• multi_dataset_batch_sampler: proportional
• router_mapping: {}
• learning_rate_mapping: {}

</details>

Training Logs

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

Framework Versions

• Python: 3.10.12
• Sentence Transformers: 5.2.0
• Transformers: 4.57.3
• PyTorch: 2.9.1+cu128
• Accelerate: 1.12.0
• Datasets: 4.4.2
• Tokenizers: 0.22.1

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",
}

CachedMultipleNegativesRankingLoss

@misc{gao2021scaling,
    title={Scaling Deep Contrastive Learning Batch Size under Memory Limited Setup},
    author={Luyu Gao and Yunyi Zhang and Jiawei Han and Jamie Callan},
    year={2021},
    eprint={2101.06983},
    archivePrefix={arXiv},
    primaryClass={cs.LG}
}

<!-- ## 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.* -->