SentenceTransformer based on intfloat/multilingual-e5-base

This is a sentence-transformers model finetuned from intfloat/multilingual-e5-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: intfloat/multilingual-e5-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: XLMRobertaModel 
  (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): 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("sentence_transformers_model_id")
# Run inference
sentences = [
    '• Mastering the creation and developments of a sales organization;',
    '• Savladaju kreiranje i razvoj prodajne organizacije;',
    'Uslijed takvih percepcija koje su se ukorjenjivale tokom dugog niza godina, ovakva ponašanja postala su dio našeg DNK, i na jednoj i na drugoj strani.',
]
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]

Evaluation

Metrics

Knowledge Distillation

Dataset: en-sr
Evaluated with MSEEvaluator

Metric	Value
negative_mse	-0.0135

Translation

Dataset: en-sr
Evaluated with TranslationEvaluator

Metric	Value
src2trg_accuracy	0.9784
trg2src_accuracy	0.9755
mean_accuracy	0.9769

Semantic Similarity

Dataset: sts17-test
Evaluated with EmbeddingSimilarityEvaluator

Metric	Value
pearson_cosine	0.7661
spearman_cosine	0.7677
pearson_manhattan	0.7747
spearman_manhattan	0.7672
pearson_euclidean	0.7753
spearman_euclidean	0.7677
pearson_dot	0.7661
spearman_dot	0.7677
pearson_max	0.7753
spearman_max	0.7677

Semantic Similarity

Dataset: sts17-test
Evaluated with EmbeddingSimilarityEvaluator

Metric	Value
pearson_cosine	0.8183
spearman_cosine	0.8281
pearson_manhattan	0.8304
spearman_manhattan	0.8277
pearson_euclidean	0.8311
spearman_euclidean	0.8281
pearson_dot	0.8183
spearman_dot	0.8281
pearson_max	0.8311
spearman_max	0.8281

Training Details

Training Dataset

Unnamed Dataset

Size: 1,765,391 training samples
Columns: english, non_english, and label
Approximate statistics based on the first 1000 samples:
english non_english label
type string string list
details
min: 3 tokens
mean: 33.36 tokens
max: 178 tokens

min: 5 tokens
mean: 36.18 tokens
max: 202 tokens

size: 768 elements

	english	non_english	label
type	string	string	list
details	min: 3 tokens mean: 33.36 tokens max: 178 tokens	min: 5 tokens mean: 36.18 tokens max: 202 tokens	size: 768 elements

Samples:

english	non_english	label
`All the participants of these visits expressed a readiness to continue to participate and initiate this kind and similar activities, and they stressed their commitment to activities that contribute to reconciliation in their local environments and the region.`	`Svi učesnici ovih posjeta izrazili su spremnost da nastave učestvovati i inicirati ovakve i slične aktivnosti, te su istakli svoju posvećenost aktivnostima koje doprinose pomirenju u njihovim lokalnim sredinama i u regiji.`	`[-0.023944344371557236, -0.022687293589115143, -0.03220286965370178, -0.0246198121458292, 0.030504269525408745, ...]`
`🚗 Car Rental Ayers Rock Airport`	Rent a car Ayers Rock – Rentalcargroup.com	`🚗 Reykjavik Najam automobila - Rentalcargroup.com`
`SESAME ROLLS - Tvojih5minuta`	`Susam kifle - Tvojih5minuta`	`[-0.025164667516946793, -0.02409234829246998, -0.030587544664740562, 0.006792992819100618, 0.03685637190937996, ...]`

Loss: MSELoss

Evaluation Dataset

Unnamed Dataset

Size: 36,029 evaluation samples
Columns: english, non_english, and label
Approximate statistics based on the first 1000 samples:
english non_english label
type string string list
details
min: 4 tokens
mean: 33.49 tokens
max: 173 tokens

min: 4 tokens
mean: 36.99 tokens
max: 198 tokens

size: 768 elements

	english	non_english	label
type	string	string	list
details	min: 4 tokens mean: 33.49 tokens max: 173 tokens	min: 4 tokens mean: 36.99 tokens max: 198 tokens	size: 768 elements

Samples:

english	non_english	label
`Andrew proposed Laura, he really liked to work with her, and I said great, she's a great actress.`	`Razmišljali smo o njegovoj mami, i onda je Endru na kastingu predložio Loru, hteo je da radi s njom i ja sam se složio, ona je sjajna glumica.`	`[-0.017107214778661728, -0.054064393043518066, -0.009186248295009136, -0.026429275050759315, 0.06628632545471191, ...]`
`Oskar Schindler was a German industrialist and member of the Nazi party who saved 1,200 Jews during World War II.`	`Oskar Šindler je bio njemački idustrijalista i član nacističke partije koji je spasio 1.200 Jevreja tokom Drugog svjetskog rata tako što ih je zaposlio u svim fabrikama.`	`[-0.028540322557091713, -0.0467195138335228, -0.06506078690290451, 0.010401058942079544, 0.02002905309200287, ...]`
`Here you can sing and dance all night long and for good fun you can blame music that is deffinetely best in town.`	`Na ovom mestu se igra i peva do zore i to je uvek tako, za tako dobar provod definitvno je kriva muzika koja je malo je reći najbolja i najtraženija u gradu.`	`[-0.027667256072163582, -0.0402180515229702, 0.022323550656437874, -0.005031000357121229, 0.032226040959358215, ...]`

Loss: MSELoss

Training Hyperparameters

Non-Default Hyperparameters

eval_strategy: steps
per_device_train_batch_size: 16
per_device_eval_batch_size: 16
gradient_accumulation_steps: 2
learning_rate: 2e-05
num_train_epochs: 6
warmup_ratio: 0.1
fp16: True

All Hyperparameters

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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: 2
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: 6
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
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: 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

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Epoch	Step	Training Loss	loss	en-sr_mean_accuracy	en-sr_negative_mse	sts17-test_spearman_max
0.0018	100	0.0026	-	-	-	-
0.0036	200	0.0026	-	-	-	-
0.0054	300	0.0025	-	-	-	-
0.0073	400	0.0024	-	-	-	-
0.0091	500	0.0023	-	-	-	-
0.0109	600	0.0021	-	-	-	-
0.0127	700	0.0017	-	-	-	-
0.0145	800	0.0013	-	-	-	-
0.0163	900	0.001	-	-	-	-
0.0181	1000	0.0007	-	-	-	-
0.0199	1100	0.0006	-	-	-	-
0.0218	1200	0.0005	-	-	-	-
0.0236	1300	0.0005	-	-	-	-
0.0254	1400	0.0005	-	-	-	-
0.0272	1500	0.0005	-	-	-	-
0.0290	1600	0.0005	-	-	-	-
0.0308	1700	0.0005	-	-	-	-
0.0326	1800	0.0005	-	-	-	-
0.0344	1900	0.0005	-	-	-	-
0.0363	2000	0.0004	-	-	-	-
0.0381	2100	0.0004	-	-	-	-
0.0399	2200	0.0004	-	-	-	-
0.0417	2300	0.0004	-	-	-	-
0.0435	2400	0.0004	-	-	-	-
0.0453	2500	0.0004	-	-	-	-
0.0471	2600	0.0004	-	-	-	-
0.0489	2700	0.0004	-	-	-	-
0.0508	2800	0.0004	-	-	-	-
0.0526	2900	0.0004	-	-	-	-
0.0544	3000	0.0004	-	-	-	-
0.0562	3100	0.0004	-	-	-	-
0.0580	3200	0.0004	-	-	-	-
0.0598	3300	0.0004	-	-	-	-
0.0616	3400	0.0004	-	-	-	-
0.0634	3500	0.0004	-	-	-	-
0.0653	3600	0.0004	-	-	-	-
0.0671	3700	0.0004	-	-	-	-
0.0689	3800	0.0004	-	-	-	-
0.0707	3900	0.0004	-	-	-	-
0.0725	4000	0.0004	-	-	-	-
0.0743	4100	0.0004	-	-	-	-
0.0761	4200	0.0004	-	-	-	-
0.0779	4300	0.0004	-	-	-	-
0.0798	4400	0.0004	-	-	-	-
0.0816	4500	0.0004	-	-	-	-
0.0834	4600	0.0004	-	-	-	-
0.0852	4700	0.0004	-	-	-	-
0.0870	4800	0.0004	-	-	-	-
0.0888	4900	0.0004	-	-	-	-
0.0906	5000	0.0004	0.0004	0.3461	-0.0381	0.4425
0.0924	5100	0.0004	-	-	-	-
0.0943	5200	0.0004	-	-	-	-
0.0961	5300	0.0004	-	-	-	-
0.0979	5400	0.0004	-	-	-	-
0.0997	5500	0.0004	-	-	-	-
0.1015	5600	0.0004	-	-	-	-
0.1033	5700	0.0004	-	-	-	-
0.1051	5800	0.0004	-	-	-	-
0.1069	5900	0.0004	-	-	-	-
0.1088	6000	0.0004	-	-	-	-
0.1106	6100	0.0004	-	-	-	-
0.1124	6200	0.0004	-	-	-	-
0.1142	6300	0.0004	-	-	-	-
0.1160	6400	0.0004	-	-	-	-
0.1178	6500	0.0004	-	-	-	-
0.1196	6600	0.0004	-	-	-	-
0.1214	6700	0.0004	-	-	-	-
0.1233	6800	0.0004	-	-	-	-
0.1251	6900	0.0004	-	-	-	-
0.1269	7000	0.0004	-	-	-	-
0.1287	7100	0.0004	-	-	-	-
0.1305	7200	0.0004	-	-	-	-
0.1323	7300	0.0004	-	-	-	-
0.1341	7400	0.0004	-	-	-	-
0.1359	7500	0.0004	-	-	-	-
0.1378	7600	0.0004	-	-	-	-
0.1396	7700	0.0003	-	-	-	-
0.1414	7800	0.0003	-	-	-	-
0.1432	7900	0.0003	-	-	-	-
0.1450	8000	0.0003	-	-	-	-
0.1468	8100	0.0003	-	-	-	-
0.1486	8200	0.0003	-	-	-	-
0.1504	8300	0.0003	-	-	-	-
0.1523	8400	0.0003	-	-	-	-
0.1541	8500	0.0003	-	-	-	-
0.1559	8600	0.0003	-	-	-	-
0.1577	8700	0.0003	-	-	-	-
0.1595	8800	0.0003	-	-	-	-
0.1613	8900	0.0003	-	-	-	-
0.1631	9000	0.0003	-	-	-	-
0.1649	9100	0.0003	-	-	-	-
0.1668	9200	0.0003	-	-	-	-
0.1686	9300	0.0003	-	-	-	-
0.1704	9400	0.0003	-	-	-	-
0.1722	9500	0.0003	-	-	-	-
0.1740	9600	0.0003	-	-	-	-
0.1758	9700	0.0003	-	-	-	-
0.1776	9800	0.0003	-	-	-	-
0.1795	9900	0.0003	-	-	-	-
0.1813	10000	0.0003	0.0003	0.7839	-0.0324	0.5296
0.1831	10100	0.0003	-	-	-	-
0.1849	10200	0.0003	-	-	-	-
0.1867	10300	0.0003	-	-	-	-
0.1885	10400	0.0003	-	-	-	-
0.1903	10500	0.0003	-	-	-	-
0.1921	10600	0.0003	-	-	-	-
0.1940	10700	0.0003	-	-	-	-
0.1958	10800	0.0003	-	-	-	-
0.1976	10900	0.0003	-	-	-	-
0.1994	11000	0.0003	-	-	-	-
0.2012	11100	0.0003	-	-	-	-
0.2030	11200	0.0003	-	-	-	-
0.2048	11300	0.0003	-	-	-	-
0.2066	11400	0.0003	-	-	-	-
0.2085	11500	0.0003	-	-	-	-
0.2103	11600	0.0003	-	-	-	-
0.2121	11700	0.0003	-	-	-	-
0.2139	11800	0.0003	-	-	-	-
0.2157	11900	0.0003	-	-	-	-
0.2175	12000	0.0003	-	-	-	-
0.2193	12100	0.0003	-	-	-	-
0.2211	12200	0.0003	-	-	-	-
0.2230	12300	0.0003	-	-	-	-
0.2248	12400	0.0003	-	-	-	-
0.2266	12500	0.0003	-	-	-	-
0.2284	12600	0.0003	-	-	-	-
0.2302	12700	0.0003	-	-	-	-
0.2320	12800	0.0003	-	-	-	-
0.2338	12900	0.0003	-	-	-	-
0.2356	13000	0.0003	-	-	-	-
0.2375	13100	0.0003	-	-	-	-
0.2393	13200	0.0003	-	-	-	-
0.2411	13300	0.0003	-	-	-	-
0.2429	13400	0.0003	-	-	-	-
0.2447	13500	0.0003	-	-	-	-
0.2465	13600	0.0003	-	-	-	-
0.2483	13700	0.0003	-	-	-	-
0.2501	13800	0.0003	-	-	-	-
0.2520	13900	0.0003	-	-	-	-
0.2538	14000	0.0003	-	-	-	-
0.2556	14100	0.0003	-	-	-	-
0.2574	14200	0.0003	-	-	-	-
0.2592	14300	0.0003	-	-	-	-
0.2610	14400	0.0003	-	-	-	-
0.2628	14500	0.0003	-	-	-	-
0.2646	14600	0.0003	-	-	-	-
0.2665	14700	0.0003	-	-	-	-
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Framework Versions

Python: 3.10.8
Sentence Transformers: 3.0.1
Transformers: 4.44.2
PyTorch: 2.4.0+cu121
Accelerate: 0.30.0
Datasets: 2.21.0
Tokenizers: 0.19.1

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",
}

MSELoss

@inproceedings{reimers-2020-multilingual-sentence-bert,
    title = "Making Monolingual Sentence Embeddings Multilingual using Knowledge Distillation",
    author = "Reimers, Nils and Gurevych, Iryna",
    booktitle = "Proceedings of the 2020 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing",
    month = "11",
    year = "2020",
    publisher = "Association for Computational Linguistics",
    url = "https://arxiv.org/abs/2004.09813",
}

smartcat
/

SRBedding-base-distilled-v1

SentenceTransformer based on intfloat/multilingual-e5-base

Model Details

Model Description

Model Sources

Full Model Architecture

Usage

Direct Usage (Sentence Transformers)

Evaluation

Metrics

Knowledge Distillation

Translation

Semantic Similarity

Semantic Similarity

Training Details

Training Dataset

Unnamed Dataset

Evaluation Dataset

Unnamed Dataset

Training Hyperparameters

Non-Default Hyperparameters

All Hyperparameters

Training Logs

Framework Versions

Citation

BibTeX

Sentence Transformers

MSELoss

Model tree for smartcat/SRBedding-base-distilled-v1

Collection including smartcat/SRBedding-base-distilled-v1

SRBedding

Evaluation results