SentenceTransformer based on Alibaba-NLP/gte-multilingual-mlm-base

This is a sentence-transformers model finetuned from Alibaba-NLP/gte-multilingual-mlm-base. 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: Alibaba-NLP/gte-multilingual-mlm-base
Maximum Sequence Length: 512 tokens
Output Dimensionality: 768 tokens
Similarity Function: Cosine Similarity

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: NewModel 
  (1): Pooling({'word_embedding_dimension': 768, 'pooling_mode_cls_token': True, 'pooling_mode_mean_tokens': False, 'pooling_mode_max_tokens': False, 'pooling_mode_mean_sqrt_len_tokens': False, 'pooling_mode_weightedmean_tokens': False, 'pooling_mode_lasttoken': False, 'include_prompt': True})
)

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("seongil-dn/gte-filtered-neg10")
# Run inference
sentences = [
    '미국 독립 전쟁 중 종교와 정치의 분리에 대한 논의는 어떻게 이루어졌나요?',
    '미국 독립 전쟁의 과정에서 독립선언서를 채택한 미국인들은 대부분 청교도와 같은 개신교 신자였으며, 미국 독립 선언서에서 말하는 천부인권은 개개인이 신에게서 받은 것이란 믿음을 기반으로 하고 있었다. 그러나, 존 로크와 같은 영국 계몽주의 사상가들의 영향을 받았던 이들은 종교와 정치가 엄격히 분리되어야 한다고 생각하였고, 이것은 미국 헌법 제1조에 “의회는 특정 종교를 국교로 삼을 수 없다”고 명문화 되었다. 그러나, 종교와 정치는 쉽게 분리되지 않았고, 미국 독립 이후 흔히 WASP라 불리는 백인·엥글로섹슨계·개신교도는 미국의 핵심 세력이 되었다.',
    "도나리구미는 다섯 가구부터 열 가구에 이르는 인원을 하나의 조직으로 편성하여 상호 협력 및 감시의 목적 하에 형성된 소단위 조직이다.\n이는 중국의 행정제도로부터 유래되었으며, 특히 진나라 상앙이 주창한 '십오제'의 영향을 가장 크게 받았다. 도나리구미는 주민의 초소 책임 단위였으며, 조직의 수장이 소단위 자체의 모든 일을 지휘한다. 수장은 소속 주민이 나쁜 짓을 하지 못하도록 책임지며, 의심스런 행동이 있으면 보고하고, 낯선 사람이 나타나면 관헌에게 고발했다.",
]
embeddings = model.encode(sentences)
print(embeddings.shape)
# [3, 768]

# Get the similarity scores for the embeddings
similarities = model.similarity(embeddings, embeddings)
print(similarities.shape)
# [3, 3]

Training Details

Training Hyperparameters

Non-Default Hyperparameters

per_device_train_batch_size: 64
learning_rate: 0.0004
adam_epsilon: 1e-07
num_train_epochs: 10
warmup_ratio: 0.05
bf16: True

All Hyperparameters

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overwrite_output_dir: False
do_predict: False
eval_strategy: no
prediction_loss_only: True
per_device_train_batch_size: 64
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: 0.0004
weight_decay: 0.0
adam_beta1: 0.9
adam_beta2: 0.999
adam_epsilon: 1e-07
max_grad_norm: 1.0
num_train_epochs: 10
max_steps: -1
lr_scheduler_type: linear
lr_scheduler_kwargs: {}
warmup_ratio: 0.05
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: 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: 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
eval_use_gather_object: False
batch_sampler: batch_sampler
multi_dataset_batch_sampler: proportional

Training Logs