ce-quqa

CrossEncoder

This is a Cross Encoder model trained 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:** [Unknown](https://huggingface.co/unknown) -->

• 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/ce-quqa")
# Get scores for pairs of texts
pairs = [
    ['ما هو موقف القرآن من المثلية الجنسية؟', 'ولوطا إذ قال لقومه أتأتون الفاحشة وأنتم تبصرون {54} أئنكم لتأتون الرجال شهوة من دون النساء بل أنتم قوم تجهلون {55} فما كان جواب قومه إلا أن قالوا أخرجوا آل لوط من قريتكم إنهم أناس يتطهرون {56} فأنجيناه وأهله إلا امرأته قدرناها من الغابرين {57} وأمطرنا عليهم مطرا فساء مطر المنذرين {58}النمل'],
    ['هل ذكر القرآن أن التوراة تم تحريفها؟', 'يومئذ تحدث أخبارها{4} الزلزلة'],
    ['من رد آيات الله بعد أن رآها رأي العين آية تلو آية.. فحري أن يبتليه الله ببلاء يكون به لغيره عبرة وآية، أذكر الآية التی دلت على هذا المعنى؟.', 'إنهم كانوا قبل ذلك مترفين{45} وكانوا يصرون على الحنث العظيم{46} وكانوا يقولون أئذا متنا وكنا ترابا وعظاما أئنا لمبعوثون{47} أو آباؤنا الأولون{48} الواقعة.'],
    ['هل يجوز النذر لغير الله؟', 'إذ قالت امرأت عمران رب إني نذرت لك ما في بطني محررا فتقبل مني إنك أنت السميع العليم{35} آل عمران'],
    ['ما هي انواع الحيوانات في القرآن؟', 'قال فاذهب فإن لك في الحياة أن تقول لا مساس وإن لك موعدا لن تخلفه وانظر إلى إلهك الذي ظلت عليه عاكفا لنحرقنه ثم لننسفنه في اليم نسفا{97} طه'],
]
scores = model.predict(pairs)
print(scores.shape)
# (5,)

# Or rank different texts based on similarity to a single text
ranks = model.rank(
    'ما هو موقف القرآن من المثلية الجنسية؟',
    [
        'ولوطا إذ قال لقومه أتأتون الفاحشة وأنتم تبصرون {54} أئنكم لتأتون الرجال شهوة من دون النساء بل أنتم قوم تجهلون {55} فما كان جواب قومه إلا أن قالوا أخرجوا آل لوط من قريتكم إنهم أناس يتطهرون {56} فأنجيناه وأهله إلا امرأته قدرناها من الغابرين {57} وأمطرنا عليهم مطرا فساء مطر المنذرين {58}النمل',
        'يومئذ تحدث أخبارها{4} الزلزلة',
        'إنهم كانوا قبل ذلك مترفين{45} وكانوا يصرون على الحنث العظيم{46} وكانوا يقولون أئذا متنا وكنا ترابا وعظاما أئنا لمبعوثون{47} أو آباؤنا الأولون{48} الواقعة.',
        'إذ قالت امرأت عمران رب إني نذرت لك ما في بطني محررا فتقبل مني إنك أنت السميع العليم{35} آل عمران',
        'قال فاذهب فإن لك في الحياة أن تقول لا مساس وإن لك موعدا لن تخلفه وانظر إلى إلهك الذي ظلت عليه عاكفا لنحرقنه ثم لننسفنه في اليم نسفا{97} طه',
    ]
)
# [{'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>

<!-- ## 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: 12,128 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: 8 characters</li><li>mean: 74.65 characters</li><li>max: 398 characters</li></ul>	<ul><li>min: 16 characters</li><li>mean: 134.35 characters</li><li>max: 1160 characters</li></ul>	<ul><li>min: 0.0</li><li>mean: 0.23</li><li>max: 1.0</li></ul>

• Samples:

  sentence_0	sentence_1	label
  <code>ما هو موقف القرآن من المثلية الجنسية؟</code>	<code>ولوطا إذ قال لقومه أتأتون الفاحشة وأنتم تبصرون {54} أئنكم لتأتون الرجال شهوة من دون النساء بل أنتم قوم تجهلون {55} فما كان جواب قومه إلا أن قالوا أخرجوا آل لوط من قريتكم إنهم أناس يتطهرون {56} فأنجيناه وأهله إلا امرأته قدرناها من الغابرين {57} وأمطرنا عليهم مطرا فساء مطر المنذرين {58}النمل</code>	<code>1.0</code>
  <code>هل ذكر القرآن أن التوراة تم تحريفها؟</code>	<code>يومئذ تحدث أخبارها{4} الزلزلة</code>	<code>0.0</code>
  <code>من رد آيات الله بعد أن رآها رأي العين آية تلو آية.. فحري أن يبتليه الله ببلاء يكون به لغيره عبرة وآية، أذكر الآية التی دلت على هذا المعنى؟.</code>	<code>إنهم كانوا قبل ذلك مترفين{45} وكانوا يصرون على الحنث العظيم{46} وكانوا يقولون أئذا متنا وكنا ترابا وعظاما أئنا لمبعوثون{47} أو آباؤنا الأولون{48} الواقعة.</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
• per_device_train_batch_size: 16
• per_device_eval_batch_size: 16
• 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: 16
• per_device_eval_batch_size: 16
• 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

</details>

Training Logs

Framework Versions

• Python: 3.11.13
• Sentence Transformers: 4.1.0
• Transformers: 4.54.0
• PyTorch: 2.6.0+cu124
• Accelerate: 1.9.0
• Datasets: 4.0.0
• Tokenizers: 0.21.2

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.* -->