GTE-quqa-haqa

CrossEncoder based on NAMAA-Space/GATE-Reranker-V1

This is a Cross Encoder model finetuned from NAMAA-Space/GATE-Reranker-V1 using the sentence-transformers library. It computes scores for pairs of texts, which can be used for text reranking and semantic search.

Model Details

Model Description

• Model Type: Cross Encoder
• Base model: NAMAA-Space/GATE-Reranker-V1 <!-- at revision 664ebca13e4b79b8996b3b1bc60489a75997c8e6 -->
• Maximum Sequence Length: 512 tokens
• Number of Output Labels: 1 label

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

Model Sources

• Documentation: Sentence Transformers Documentation
• Documentation: Cross Encoder Documentation
• Repository: Sentence Transformers on GitHub
• Hugging Face: Cross Encoders on Hugging Face

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 CrossEncoder

# Download from the 🤗 Hub
model = CrossEncoder("yoriis/GTE-quqa-haqa")
# Get scores for pairs of texts
pairs = [
    ['هل  ترك الصلاة تهاونا وكسلا كبيرة من الكبائر، ومن العلماء من قال بكفره، هل هذا الحكم له توجيهه من السنة النبوية؟', 'حديث طَارِقِ بْنِ شِهَابٍ رضي الله عنه، عَنِ النَّبِيِّ ﷺ قَالَ: «الجُمُعَةُ حَقٌّ وَاجِبٌ عَلَى كُلِّ مُسْلِمٍ فِي جَمَاعَةٍ إِلَّا أَرْبَعَةً: عَبْدٌ مَمْلُوكٌ، أَوِ امْرَأَةٌ، أَوْ صَبِيٌّ، أَوْ مَرِيضٌ». رواه أبو داود (1067)، وصححه الألباني في إرواء الغليل (592)، والوادعي في الصحيح المسند (517) .'],
    ['من هو النبي الذي كان يعمل نجارا ؟', 'عن أبي بن كعب رضي الله عنه قال: «إن رسول الله ﷺ كان يوتر فيقنت قبل الركوع». أخرجه ابن ماجه.'],
    ['ما سبب كراهية الصلاة على السجّاد المزخرف؟', 'ابن عباس رضي الله عنه عن النبي ﷺ أنه قال: (من سمع النداء فلم يأته، فلا صلاة له إلا من عذر). أخرجه ابن ماجه'],
    ['من هو الصحابي الذي قال فيه النبي ﷺ: «من خير ذي يمن وعلى وجهه مسحة ملك» ؟', 'حديث  جَرِير بْن عَبْدِ الله البَجَلِيَّ رضي الله عنه، مَا رَآنِي رَسُولُ الله ﷺ قَطُّ إِلَّا تَبَسَّمَ فِي وَجْهِي قَالَ: وَقَالَ رَسُولُ الله ﷺ: «يَطْلُعُ عَلَيْكُمْ مِنْ هَذَا البَابِ رَجُلٌ مِنْ خَيْرِ ذِي يُمْنٍ، عَلَى وَجْهِهِ مِسْحَةُ مَلَكٍ، فَطَلَعَ جَرِيرُ بْنُ عَبْدِ الله». وهو في مسند الإمام أحمد (19179)، وهو في الصحيحة (3193)، وفي الصحيح المسند (262).'],
    ['ما فضل صلاة الليل؟', 'عَنْ أَبِي هُرَيْرَةَ رضي الله عنه، أَنَّ رَسُولَ الله ﷺ قَالَ: «لَيْسَ الشَّدِيدُ بِالصُّرَعَةِ إِنَّمَا الشَّدِيدُ الَّذِي يَمْلِكُ نَفْسَهُ عِنْدَ الغَضَبِ». رواه البخاري (6114)، ومسلم (2609).'],
]
scores = model.predict(pairs)
print(scores.shape)
# (5,)

# Or rank different texts based on similarity to a single text
ranks = model.rank(
    'هل  ترك الصلاة تهاونا وكسلا كبيرة من الكبائر، ومن العلماء من قال بكفره، هل هذا الحكم له توجيهه من السنة النبوية؟',
    [
        'حديث طَارِقِ بْنِ شِهَابٍ رضي الله عنه، عَنِ النَّبِيِّ ﷺ قَالَ: «الجُمُعَةُ حَقٌّ وَاجِبٌ عَلَى كُلِّ مُسْلِمٍ فِي جَمَاعَةٍ إِلَّا أَرْبَعَةً: عَبْدٌ مَمْلُوكٌ، أَوِ امْرَأَةٌ، أَوْ صَبِيٌّ، أَوْ مَرِيضٌ». رواه أبو داود (1067)، وصححه الألباني في إرواء الغليل (592)، والوادعي في الصحيح المسند (517) .',
        'عن أبي بن كعب رضي الله عنه قال: «إن رسول الله ﷺ كان يوتر فيقنت قبل الركوع». أخرجه ابن ماجه.',
        'ابن عباس رضي الله عنه عن النبي ﷺ أنه قال: (من سمع النداء فلم يأته، فلا صلاة له إلا من عذر). أخرجه ابن ماجه',
        'حديث  جَرِير بْن عَبْدِ الله البَجَلِيَّ رضي الله عنه، مَا رَآنِي رَسُولُ الله ﷺ قَطُّ إِلَّا تَبَسَّمَ فِي وَجْهِي قَالَ: وَقَالَ رَسُولُ الله ﷺ: «يَطْلُعُ عَلَيْكُمْ مِنْ هَذَا البَابِ رَجُلٌ مِنْ خَيْرِ ذِي يُمْنٍ، عَلَى وَجْهِهِ مِسْحَةُ مَلَكٍ، فَطَلَعَ جَرِيرُ بْنُ عَبْدِ الله». وهو في مسند الإمام أحمد (19179)، وهو في الصحيحة (3193)، وفي الصحيح المسند (262).',
        'عَنْ أَبِي هُرَيْرَةَ رضي الله عنه، أَنَّ رَسُولَ الله ﷺ قَالَ: «لَيْسَ الشَّدِيدُ بِالصُّرَعَةِ إِنَّمَا الشَّدِيدُ الَّذِي يَمْلِكُ نَفْسَهُ عِنْدَ الغَضَبِ». رواه البخاري (6114)، ومسلم (2609).',
    ]
)
# [{'corpus_id': ..., 'score': ...}, {'corpus_id': ..., 'score': ...}, ...]

<!-- ### 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

Cross Encoder Classification

• Dataset: eval
• Evaluated with <code>CrossEncoderClassificationEvaluator</code>

Cross Encoder Classification

• Dataset: eval
• Evaluated with <code>CrossEncoderClassificationEvaluator</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: 8,623 training samples
• Columns: <code>sentence_0</code>, <code>sentence_1</code>, and <code>label</code>
• Approximate statistics based on the first 1000 samples:

  	sentence_0	sentence_1	label
  type	string	string	float
  details	<ul><li>min: 9 characters</li><li>mean: 35.96 characters</li><li>max: 132 characters</li></ul>	<ul><li>min: 39 characters</li><li>mean: 286.62 characters</li><li>max: 12356 characters</li></ul>	<ul><li>min: 0.0</li><li>mean: 0.16</li><li>max: 1.0</li></ul>

• Samples:

  sentence_0	sentence_1	label
  <code>هل ترك الصلاة تهاونا وكسلا كبيرة من الكبائر، ومن العلماء من قال بكفره، هل هذا الحكم له توجيهه من السنة النبوية؟</code>	<code>حديث طَارِقِ بْنِ شِهَابٍ رضي الله عنه، عَنِ النَّبِيِّ ﷺ قَالَ: «الجُمُعَةُ حَقٌّ وَاجِبٌ عَلَى كُلِّ مُسْلِمٍ فِي جَمَاعَةٍ إِلَّا أَرْبَعَةً: عَبْدٌ مَمْلُوكٌ، أَوِ امْرَأَةٌ، أَوْ صَبِيٌّ، أَوْ مَرِيضٌ». رواه أبو داود (1067)، وصححه الألباني في إرواء الغليل (592)، والوادعي في الصحيح المسند (517) .</code>	<code>0.0</code>
  <code>من هو النبي الذي كان يعمل نجارا ؟</code>	<code>عن أبي بن كعب رضي الله عنه قال: «إن رسول الله ﷺ كان يوتر فيقنت قبل الركوع». أخرجه ابن ماجه.</code>	<code>0.0</code>
  <code>ما سبب كراهية الصلاة على السجّاد المزخرف؟</code>	<code>ابن عباس رضي الله عنه عن النبي ﷺ أنه قال: (من سمع النداء فلم يأته، فلا صلاة له إلا من عذر). أخرجه ابن ماجه</code>	<code>0.0</code>

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

  {
      "activation_fn": "torch.nn.modules.linear.Identity",
      "pos_weight": null
  }
  

Training Hyperparameters

Non-Default Hyperparameters

• eval_strategy: steps
• num_train_epochs: 4
• fp16: True

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: 8
• 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: 5e-05
• weight_decay: 0.0
• adam_beta1: 0.9
• adam_beta2: 0.999
• adam_epsilon: 1e-08
• max_grad_norm: 1
• num_train_epochs: 4
• max_steps: -1
• lr_scheduler_type: linear
• lr_scheduler_kwargs: {}
• warmup_ratio: 0.0
• 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: True
• 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: 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: False
• 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: False
• prompts: None
• batch_sampler: batch_sampler
• multi_dataset_batch_sampler: proportional
• router_mapping: {}
• learning_rate_mapping: {}

</details>

Training Logs

Framework Versions

• Python: 3.11.13
• Sentence Transformers: 5.0.0
• Transformers: 4.55.0
• PyTorch: 2.6.0+cu124
• Accelerate: 1.9.0
• Datasets: 4.0.0
• Tokenizers: 0.21.4

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",
}

<!-- ## 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.* -->