diff --git "a/README.md" "b/README.md" --- "a/README.md" +++ "b/README.md" @@ -4,171 +4,14 @@ tags: - sentence-similarity - feature-extraction - generated_from_trainer -- dataset_size:753920 - loss:MultipleNegativesRankingLoss -base_model: egyllm/pretrained-arabert -widget: -- source_sentence: ': استجابة الحادث بعد حادث كشف عن أوجه القصور في الشركة' - sentences: - - ': لقد وقعت حادثة مؤسفة في الشركة' - - ': الحادثة التي حدثت في الشركة لم تكن غلطتهم' - - ': من غير الواضح بالنسبة لي ان كانوا قد اعط كل المعلومات قبل النطق بالحكم - .' -- source_sentence: ': ما معنى اختصار rq؟' - sentences: - - ': تم نشر غلوبال هوك عسكريًا لدعم العمليات الاستثنائية منذ نوفمبر 2001. - في اسم RQ-4، يشير R إلى التعيين الذي تستخدمه وزارة الدفاع للتعقب، وQ يعني نظام - طيران بدون طيار. يشير الرقم 4 إلى سلسلة من أنظمة الطيران المأهولة عن بعد.' - - ': برنامج تسجيل الشاشة Camtasia. Camtasia هو برنامج يستخدم لتسجيل الأنشطة - على الشاشة، والصوت، والفيديو من الكاميرا، وتقديم العروض التقديمية من PowerPoint. - من خلال Camtasia، يمكنك تسجيل وتحرير وإنتاج ومشاركة محتوى الدروس. تشمل ميزات التحرير - إشارات التوضيح، والتحولات، والتقريب والتحريك، وتعزيزات الصوت، وغيرها. أنتج ملف - الفيديو النهائي الذي يشاهده الطلاب حسب ملاءمةهم، ويمكنك تضمين جدول المحتويات للمساعدة - في التنقل.' - - ': تعريف أعلى. RQ. اختصار لـ ''Rage Quit''، وهو ما يحدث عندما يغادر اللاعب/المستخدم - اللعبة بسبب الغضب، عادة عندما يقتل. يستخدم في الألعاب متعددة اللاعبين عبر الإنترنت - أو LAN، أو الدردشة. على سبيل المثال، WC3(DOTA).' -- source_sentence: ': فتاة تلعب في ساحة لعب' - sentences: - - ': فتاة تلعب في الفناء الأمامي لمنزلهم.' - - ': واذا لم يكمل المتعاقد عمله في الوقت المناسب , فانه قد يتعين عليه تعويض - الحكومة .' - - ': فتاة في ساحة لعب' -- source_sentence: ': ما هو كاسكوس' - sentences: - - ': تستخدم تفاعل بوليميراز سلسلة متعدد الأطراف الكمي (qPCR) لتحديد عدد - نسخ الحمض النووي المحدد في عينة، مقارنةً بمقياس. في PCR في الوقت الحقيقي، يمكن - تحديد عدد نسخ الحمض النووي بعد كل دورة من عمليات التضاعيف.' - - ': كاسكوس هو تحالف متوسط قائم على كرات التداول البيضاء والبنية.' - - ': تُظهر الرسوم البيانية أعلاه نشاط حالة الخدمة لكاسكوس.كو.ايد خلال آخر - 10 فحوصات أوتوماتيكية. يُظهر الشريط الأزرق وقت الاستجابة، وهو أفضل عندما يكون - أصغر. إذا لم يُعرض أي شريط لوقت معين، فهذا يعني أن الخدمة كانت غير متاحة وكان - الموقع غير متصل بالإنترنت.' -- source_sentence: ': يبدو أن الفتاة ذات الوشاح الأخضر والكلب الأبيض يلعبان.' - sentences: - - ': يبدو أن الفتاة والكلب يلعبان.' - - ': الفتاة والكلب لا يتفاعلان' - - ': فيلكيتونوريا هي اضطراب وراثي يزيد من مستويات الفينيلalanine في الدم.' pipeline_tag: sentence-similarity library_name: sentence-transformers -metrics: -- cosine_accuracy@1 -- cosine_accuracy@3 -- cosine_accuracy@5 -- cosine_accuracy@10 -- cosine_precision@1 -- cosine_precision@3 -- cosine_precision@5 -- cosine_precision@10 -- cosine_recall@1 -- cosine_recall@3 -- cosine_recall@5 -- cosine_recall@10 -- cosine_ndcg@10 -- cosine_mrr@10 -- cosine_map@100 -- pearson_cosine -- spearman_cosine -- pearson_manhattan -- spearman_manhattan -- pearson_euclidean -- spearman_euclidean -- pearson_dot -- spearman_dot -- pearson_max -- spearman_max -model-index: -- name: SentenceTransformer based on egyllm/pretrained-arabert - results: - - task: - type: information-retrieval - name: Information Retrieval - dataset: - name: Unknown - type: unknown - metrics: - - type: cosine_accuracy@1 - value: 0.7125 - name: Cosine Accuracy@1 - - type: cosine_accuracy@3 - value: 0.841 - name: Cosine Accuracy@3 - - type: cosine_accuracy@5 - value: 0.875 - name: Cosine Accuracy@5 - - type: cosine_accuracy@10 - value: 0.9185 - name: Cosine Accuracy@10 - - type: cosine_precision@1 - value: 0.7125 - name: Cosine Precision@1 - - type: cosine_precision@3 - value: 0.28033333333333327 - name: Cosine Precision@3 - - type: cosine_precision@5 - value: 0.175 - name: Cosine Precision@5 - - type: cosine_precision@10 - value: 0.09185000000000001 - name: Cosine Precision@10 - - type: cosine_recall@1 - value: 0.7125 - name: Cosine Recall@1 - - type: cosine_recall@3 - value: 0.841 - name: Cosine Recall@3 - - type: cosine_recall@5 - value: 0.875 - name: Cosine Recall@5 - - type: cosine_recall@10 - value: 0.9185 - name: Cosine Recall@10 - - type: cosine_ndcg@10 - value: 0.816812320396416 - name: Cosine Ndcg@10 - - type: cosine_mrr@10 - value: 0.7841432539682534 - name: Cosine Mrr@10 - - type: cosine_map@100 - value: 0.7873817407743899 - name: Cosine Map@100 - - task: - type: semantic-similarity - name: Semantic Similarity - dataset: - name: sts dev - type: sts-dev - metrics: - - type: pearson_cosine - value: 0.8008104516836907 - name: Pearson Cosine - - type: spearman_cosine - value: 0.8002890211207748 - name: Spearman Cosine - - type: pearson_manhattan - value: 0.79082403574537 - name: Pearson Manhattan - - type: spearman_manhattan - value: 0.7991895587398584 - name: Spearman Manhattan - - type: pearson_euclidean - value: 0.790161427188963 - name: Pearson Euclidean - - type: spearman_euclidean - value: 0.8010498090367393 - name: Spearman Euclidean - - type: pearson_dot - value: 0.7964995245181878 - name: Pearson Dot - - type: spearman_dot - value: 0.7955515456830666 - name: Spearman Dot - - type: pearson_max - value: 0.8008104516836907 - name: Pearson Max - - type: spearman_max - value: 0.8010498090367393 - name: Spearman Max +license: apache-2.0 +language: +- ar +base_model: +- aubmindlab/bert-base-arabertv02 --- # SentenceTransformer based on egyllm/pretrained-arabert @@ -179,7 +22,6 @@ This is a [sentence-transformers](https://www.SBERT.net) model finetuned from [e ### Model Description - **Model Type:** Sentence Transformer -- **Base model:** [egyllm/pretrained-arabert](https://huggingface.co/egyllm/pretrained-arabert) - **Maximum Sequence Length:** 512 tokens - **Output Dimensionality:** 768 tokens - **Similarity Function:** Cosine Similarity @@ -187,11 +29,6 @@ This is a [sentence-transformers](https://www.SBERT.net) model finetuned from [e -### Model Sources - -- **Documentation:** [Sentence Transformers Documentation](https://sbert.net) -- **Repository:** [Sentence Transformers on GitHub](https://github.com/UKPLab/sentence-transformers) -- **Hugging Face:** [Sentence Transformers on Hugging Face](https://huggingface.co/models?library=sentence-transformers) ### Full Model Architecture @@ -212,26 +49,34 @@ First install the Sentence Transformers library: pip install -U sentence-transformers ``` -Then you can load this model and run inference. +Then you can load this model and run inference. +It is important to add the prefixes : and : to your queries and passages while retrieving in the follwing way ```python from sentence_transformers import SentenceTransformer # Download from the 🤗 Hub -model = SentenceTransformer("sentence_transformers_model_id") -# Run inference -sentences = [ - ': يبدو أن الفتاة ذات الوشاح الأخضر والكلب الأبيض يلعبان.', - ': يبدو أن الفتاة والكلب يلعبان.', - ': الفتاة والكلب لا يتفاعلان', +model = SentenceTransformer("omarelshehy/Arabic-retrieval-v1.0") + +# Query +query = ": كيف يمكن للذكاء الاصطناعي تحسين طرق التدريس التقليدية؟" + +# Passages +passages = [ + ": طرق التدريس التقليدية تستفيد من الذكاء الاصطناعي عبر تحسين عملية المتابعة وتخصيص التجربة التعليمية. يقوم الذكاء الاصطناعي بتحليل بيانات الطلاب وتقديم توصيات فعالة للمعلمين حول طرق التدريس الأفضل.", + ": تطوير التعليم الشخصي يعتمد بشكل كبير على الذكاء الاصطناعي، الذي يقوم بمتابعة تقدم الطلاب بشكل فردي. يقدم الذكاء الاصطناعي حلولاً تعليمية مخصصة لكل طالب بناءً على مستواه وأدائه.", + ": الدقة في تقييم الطلاب تتزايد بفضل الذكاء الاصطناعي الذي يقارن النتائج مع معايير متقدمة. بالرغم من التحديات التقليدية، الذكاء الاصطناعي يوفر أدوات تحليل تتيح تقييماً أدق لأداء الطلاب." ] -embeddings = model.encode(sentences) -print(embeddings.shape) -# [3, 768] + +# Encode query and passages +embeddings_query = model.encode(queries) +embeddings_passages = model.encode(passages) # Get the similarity scores for the embeddings -similarities = model.similarity(embeddings, embeddings) -print(similarities.shape) -# [3, 3] +similarities = model.similarity(embeddings_query, embeddings_passages) + +# Get best matching passage to query +best_match = passages[similarities.argmax().item()] +print(f"Best matching passage is {best_match}") ``` -## Training Details - -### Training Hyperparameters -#### Non-Default Hyperparameters - -- `eval_strategy`: steps -- `per_device_train_batch_size`: 64 -- `per_device_eval_batch_size`: 64 -- `learning_rate`: 1e-05 -- `num_train_epochs`: 1 -- `lr_scheduler_type`: cosine -- `warmup_ratio`: 0.1 -- `fp16`: True -- `batch_sampler`: no_duplicates - -#### All Hyperparameters -
Click to expand - -- `overwrite_output_dir`: False -- `do_predict`: False -- `eval_strategy`: steps -- `prediction_loss_only`: True -- `per_device_train_batch_size`: 64 -- `per_device_eval_batch_size`: 64 -- `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`: 1e-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`: cosine -- `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`: 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`: 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 -- `use_liger_kernel`: False -- `eval_use_gather_object`: False -- `batch_sampler`: no_duplicates -- `multi_dataset_batch_sampler`: proportional - -
- -### Training Logs -
Click to expand - -| Epoch | Step | Training Loss | Validation Loss | cosine_map@100 | sts-dev_spearman_cosine | -|:------:|:----:|:-------------:|:---------------:|:--------------:|:-----------------------:| -| 0 | 0 | - | - | 0.6414 | 0.6768 | -| 0.0008 | 10 | 3.7923 | - | - | - | -| 0.0017 | 20 | 3.8612 | - | - | - | -| 0.0025 | 30 | 3.569 | - | - | - | -| 0.0034 | 40 | 3.8286 | - | - | - | -| 0.0042 | 50 | 3.4741 | - | - | - | -| 0.0051 | 60 | 3.5933 | - | - | - | -| 0.0059 | 70 | 3.3407 | - | - | - | -| 0.0068 | 80 | 3.1158 | - | - | - | -| 0.0076 | 90 | 2.9685 | - | - | - | -| 0.0085 | 100 | 3.3419 | - | - | - | -| 0.0093 | 110 | 3.1314 | - | - | - | -| 0.0102 | 120 | 2.7299 | - | - | - | -| 0.0110 | 130 | 2.9001 | - | - | - | -| 0.0119 | 140 | 2.3959 | - | - | - | -| 0.0127 | 150 | 2.6551 | - | - | - | -| 0.0136 | 160 | 2.2189 | - | - | - | -| 0.0144 | 170 | 2.2313 | - | - | - | -| 0.0153 | 180 | 2.7422 | - | - | - | -| 0.0161 | 190 | 2.4197 | - | - | - | -| 0.0170 | 200 | 2.3342 | - | - | - | -| 0.0178 | 210 | 1.9764 | - | - | - | -| 0.0187 | 220 | 2.6516 | - | - | - | -| 0.0195 | 230 | 2.6437 | - | - | - | -| 0.0204 | 240 | 2.5152 | - | - | - | -| 0.0212 | 250 | 1.998 | - | - | - | -| 0.0221 | 260 | 1.7438 | - | - | - | -| 0.0229 | 270 | 2.4126 | - | - | - | -| 0.0238 | 280 | 2.5461 | - | - | - | -| 0.0246 | 290 | 2.0239 | - | - | - | -| 0.0255 | 300 | 1.6355 | - | - | - | -| 0.0263 | 310 | 2.6445 | - | - | - | -| 0.0272 | 320 | 2.0229 | - | - | - | -| 0.0280 | 330 | 2.3127 | - | - | - | -| 0.0289 | 340 | 1.9668 | - | - | - | -| 0.0297 | 350 | 1.8252 | - | - | - | -| 0.0306 | 360 | 1.3189 | - | - | - | -| 0.0314 | 370 | 2.5704 | - | - | - | -| 0.0323 | 380 | 2.3457 | - | - | - | -| 0.0331 | 390 | 2.096 | - | - | - | -| 0.0340 | 400 | 1.6008 | - | - | - | -| 0.0348 | 410 | 2.4592 | - | - | - | -| 0.0357 | 420 | 2.0203 | - | - | - | -| 0.0365 | 430 | 2.6553 | - | - | - | -| 0.0374 | 440 | 2.0556 | - | - | - | -| 0.0382 | 450 | 1.7226 | - | - | - | -| 0.0391 | 460 | 2.0831 | - | - | - | -| 0.0399 | 470 | 2.3943 | - | - | - | -| 0.0408 | 480 | 1.762 | - | - | - | -| 0.0416 | 490 | 1.6719 | - | - | - | -| 0.0425 | 500 | 1.5175 | - | - | - | -| 0.0433 | 510 | 2.0405 | - | - | - | -| 0.0442 | 520 | 2.4079 | - | - | - | -| 0.0450 | 530 | 2.2505 | - | - | - | -| 0.0459 | 540 | 2.3626 | - | - | - | -| 0.0467 | 550 | 2.1604 | - | - | - | -| 0.0476 | 560 | 2.6078 | - | - | - | -| 0.0484 | 570 | 1.8122 | - | - | - | -| 0.0493 | 580 | 2.1718 | - | - | - | -| 0.0501 | 590 | 1.5476 | - | - | - | -| 0.0510 | 600 | 2.6083 | - | - | - | -| 0.0518 | 610 | 1.8628 | - | - | - | -| 0.0527 | 620 | 2.1013 | - | - | - | -| 0.0535 | 630 | 1.7099 | - | - | - | -| 0.0544 | 640 | 1.7123 | - | - | - | -| 0.0552 | 650 | 2.3254 | - | - | - | -| 0.0561 | 660 | 1.9342 | - | - | - | -| 0.0569 | 670 | 1.9837 | - | - | - | -| 0.0578 | 680 | 1.6406 | - | - | - | -| 0.0586 | 690 | 1.4255 | - | - | - | -| 0.0595 | 700 | 1.3815 | - | - | - | -| 0.0603 | 710 | 2.2891 | - | - | - | -| 0.0612 | 720 | 1.6886 | - 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