--- language: - th license: apache-2.0 tags: - sentence-transformers - sentence-similarity - feature-extraction - generated_from_trainer - dataset_size:1572 - loss:MultipleNegativesRankingLoss - thai - semantic-search - food - ingredients - retrieval base_model: sentence-transformers/paraphrase-multilingual-mpnet-base-v2 widget: - source_sentence: หมูสับ, พริกเขียว, กระเทียม, ใบกะเพรา, ซีอิ๊วขาว, น้ำปลา, พริกไทย | แคลอรี่:แคลกลาง, โปรตีน:โปรตีนน้อย, ไขมัน:ไขมันน้อย, คาร์บ:คาร์บกลาง sentences: - แกงส้มมะละกอปลากระป๋อง - เทคนิค กะเพราหมูสับ แบบแห้ง อร่อยกว่าร้าน - ไอศกรีมโยเกิร์ตเยลลี่ปีโป้ - source_sentence: คอหมู, ไข่เป็ด, พริกจินดา, แคร์รอต, กระเทียม, กะหล่ำปลี, บะหมี่กึ่งสำเร็จรูป, ผงหมัก, น้ำมันหอย, บะหมี่กึ่งสำเร็จรูป | แคลอรี่:แคลกลาง, โปรตีน:โปรตีนกลาง, ไขมัน:ไขมันกลาง, คาร์บ:คาร์บน้อย sentences: - ผัดมาม่าคอหมูย่างไข่ดาว - ขนมจีนน้ำยา สูตรเด็ด - ยำวุ้นเส้นเครื่องล้น - source_sentence: หมูสับ, หนำเลี๊ยบ, ซีอิ๊วขาว, น้ำมันหอย, พริกไทย, กระเทียม, น้ำมัน, ผงปรุงรส, น้ำตาลทราย | แคลอรี่:แคลมาก, โปรตีน:โปรตีนน้อย, ไขมัน:ไขมันสูง, คาร์บ:คาร์บกลาง sentences: - หมูสับผัดหนำเลี๊ยบ - ผัดฟักทองใส่ไข่ นิ่ม ฟิน - แกงส้มปลาทู (แกงส้มใต้) - source_sentence: มัน, ปลาทู, น้ำพริก, น้ำเปล่า, น้ำปลา, น้ำตาลปี๊บ, น้ำมะขามเปียก, ส้มแขก, น้ำมะนาว, กะปิ | แคลอรี่:แคลมาก, โปรตีน:โปรตีนกลาง, ไขมัน:ไขมันน้อย, คาร์บ:คาร์บสูง sentences: - วิธีทำเต้าส่วน - ข้าวกะเพราไก่ไข่ดาว - แกงส้มใต้มันขี้หนู - source_sentence: กะปิ, ข้าวสวย, หมูสามชั้น, น้ำตาล, กระเทียม, สัปปะรด, กุนเชียง, ไข่ไก่, ไข่เค็ม, ปลาทู, ถั่วฝักยาว, หอมแดง, พริกขี้หนู, มะม่วง, กุ้งแห้ง, ผักชี, ซีอิ้วดำ | แคลอรี่:แคลมาก, โปรตีน:โปรตีนสูง, ไขมัน:ไขมันกลาง, คาร์บ:คาร์บสูง sentences: - แกงจืดไข่ม้วนไส้ผักกาดขาวหมูสับ - มันบดกระเทียมย่าง - ข้าวคลุกกะปิ 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_recall@1 - cosine_recall@3 - cosine_recall@5 - cosine_ndcg@10 - cosine_mrr@10 - cosine_map@100 model-index: - name: Thai Food Retriever with Nutrition results: - task: type: information-retrieval name: Information Retrieval dataset: name: thai food nutrition eval type: thai-food-nutrition-eval metrics: - type: cosine_accuracy@1 value: 0.6458333333333334 name: Cosine Accuracy@1 - type: cosine_accuracy@3 value: 0.7708333333333334 name: Cosine Accuracy@3 - type: cosine_accuracy@5 value: 0.8541666666666666 name: Cosine Accuracy@5 - type: cosine_accuracy@10 value: 0.9583333333333334 name: Cosine Accuracy@10 - type: cosine_precision@1 value: 0.6458333333333334 name: Cosine Precision@1 - type: cosine_precision@3 value: 0.2569444444444444 name: Cosine Precision@3 - type: cosine_precision@5 value: 0.1708333333333333 name: Cosine Precision@5 - type: cosine_recall@1 value: 0.6458333333333334 name: Cosine Recall@1 - type: cosine_recall@3 value: 0.7708333333333334 name: Cosine Recall@3 - type: cosine_recall@5 value: 0.8541666666666666 name: Cosine Recall@5 - type: cosine_ndcg@10 value: 0.7926146014031555 name: Cosine Ndcg@10 - type: cosine_mrr@10 value: 0.7406746031746033 name: Cosine Mrr@10 - type: cosine_map@100 value: 0.7420634920634921 name: Cosine Map@100 --- # Thai Food Retriever with Nutrition This is a [sentence-transformers](https://www.SBERT.net) model finetuned from [sentence-transformers/paraphrase-multilingual-mpnet-base-v2](https://huggingface.co/sentence-transformers/paraphrase-multilingual-mpnet-base-v2). 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:** [sentence-transformers/paraphrase-multilingual-mpnet-base-v2](https://huggingface.co/sentence-transformers/paraphrase-multilingual-mpnet-base-v2) - **Maximum Sequence Length:** 128 tokens - **Output Dimensionality:** 768 dimensions - **Similarity Function:** Cosine Similarity - **Language:** th - **License:** apache-2.0 ### 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 ``` SentenceTransformer( (0): Transformer({'max_seq_length': 128, '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}) ) ``` ## Usage ### Direct Usage (Sentence Transformers) First install the Sentence Transformers library: ```bash pip install -U sentence-transformers ``` Then you can load this model and run inference. ```python from sentence_transformers import SentenceTransformer # Download from the 🤗 Hub model = SentenceTransformer("thai-food-mpnet-nutrition_2") # Run inference sentences = [ 'กะปิ, ข้าวสวย, หมูสามชั้น, น้ำตาล, กระเทียม, สัปปะรด, กุนเชียง, ไข่ไก่, ไข่เค็ม, ปลาทู, ถั่วฝักยาว, หอมแดง, พริกขี้หนู, มะม่วง, กุ้งแห้ง, ผักชี, ซีอิ้วดำ | แคลอรี่:แคลมาก, โปรตีน:โปรตีนสูง, ไขมัน:ไขมันกลาง, คาร์บ:คาร์บสูง', 'ข้าวคลุกกะปิ', 'มันบดกระเทียมย่าง', ] 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 #### Information Retrieval * Dataset: `thai-food-nutrition-eval` * Evaluated with [InformationRetrievalEvaluator](https://sbert.net/docs/package_reference/sentence_transformer/evaluation.html#sentence_transformers.evaluation.InformationRetrievalEvaluator) | Metric | Value | |:-------------------|:-----------| | cosine_accuracy@1 | 0.6458 | | cosine_accuracy@3 | 0.7708 | | cosine_accuracy@5 | 0.8542 | | cosine_accuracy@10 | 0.9583 | | cosine_precision@1 | 0.6458 | | cosine_precision@3 | 0.2569 | | cosine_precision@5 | 0.1708 | | cosine_recall@1 | 0.6458 | | cosine_recall@3 | 0.7708 | | cosine_recall@5 | 0.8542 | | **cosine_ndcg@10** | **0.7926** | | cosine_mrr@10 | 0.7407 | | cosine_map@100 | 0.7421 | ## Training Details ### Training Dataset #### Unnamed Dataset * Size: 1,572 training samples * Columns: anchor and positive * Approximate statistics based on the first 1000 samples: | | anchor | positive | |:--------|:------------------------------------------------------------------------------------|:---------------------------------------------------------------------------------| | type | string | string | | details | | | * Samples: | anchor | positive | |:-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|:---------------------------------| | พริกแห้ง, หอมแดง, กระเทียม, น้ำมัน, หมูสับ, น้ำสะอาด, น้ำตาลปี๊บ, น้ำปลา, มะขามเปียก | แคลอรี่:แคลมาก, โปรตีน:โปรตีนน้อย, ไขมัน:ไขมันสูง, คาร์บ:คาร์บกลาง | น้ำพริกเผาผัดหมูสับ | | มีพริิกแห้งเยอะมาก หอมแดง กระเทียม และอยากให้เป็นเมนูที่ใส่หมูสับเยอะๆๆ | แคลอรี่:แคลมาก, โปรตีน:โปรตีนน้อย, ไขมัน:ไขมันสูง, คาร์บ:คาร์บกลาง | น้ำพริกเผาผัดหมูสับ | | มีพริกแห้ง, หอมแดง, กระเทียม, หมูสับ ทำอะไรได้บ้าง | แคลอรี่:แคลมาก, โปรตีน:โปรตีนน้อย, ไขมัน:ไขมันสูง, คาร์บ:คาร์บกลาง | น้ำพริกเผาผัดหมูสับ | * Loss: [MultipleNegativesRankingLoss](https://sbert.net/docs/package_reference/sentence_transformer/losses.html#multiplenegativesrankingloss) with these parameters: ```json { "scale": 20.0, "similarity_fct": "cos_sim" } ``` ### Evaluation Dataset #### Unnamed Dataset * Size: 48 evaluation samples * Columns: anchor and positive * Approximate statistics based on the first 48 samples: | | anchor | positive | |:--------|:-----------------------------------------------------------------------------------|:---------------------------------------------------------------------------------| | type | string | string | | details | | | * Samples: | anchor | positive | |:-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|:----------------------------------| | หมูสับ, หนำเลี๊ยบ, ซีอิ๊วขาว, น้ำมันหอย, พริกไทย, กระเทียม, น้ำมัน, ผงปรุงรส, น้ำตาลทราย | แคลอรี่:แคลมาก, โปรตีน:โปรตีนน้อย, ไขมัน:ไขมันสูง, คาร์บ:คาร์บกลาง | หมูสับผัดหนำเลี๊ยบ | | ใบกะเพรา, เส้นสปาเก็ตตี้, เห็ด, เนื้อหมู, กุ้ง, ปลาหมึก, ผัก, พริก, กระเทียม, ซอสหอยนางรม, ซีอิ๊วขาว, น้ำปลา, ซีอิ๊วดำ, น้ำตาล, น้ำมัน | แคลอรี่:แคลมาก, โปรตีน:โปรตีนกลาง, ไขมัน:ไขมันสูง, คาร์บ:คาร์บน้อย | สปาเก็ตตี้ขี้เมาทะเล | | ไข่ไก่, กุ้ง, ซีอิ้วขาว, น้ำมัน, พริกไทย | แคลอรี่:แคลน้อย, โปรตีน:โปรตีนกลาง, ไขมัน:ไขมันน้อย, คาร์บ:คาร์บน้อย | ไข่เจียวกุ้ง | * Loss: [MultipleNegativesRankingLoss](https://sbert.net/docs/package_reference/sentence_transformer/losses.html#multiplenegativesrankingloss) with these parameters: ```json { "scale": 20.0, "similarity_fct": "cos_sim" } ``` ### Training Hyperparameters #### Non-Default Hyperparameters - `eval_strategy`: epoch - `per_device_train_batch_size`: 24 - `per_device_eval_batch_size`: 24 - `learning_rate`: 5e-06 - `num_train_epochs`: 8 - `warmup_ratio`: 0.1 - `load_best_model_at_end`: True - `batch_sampler`: no_duplicates #### All Hyperparameters
Click to expand - `overwrite_output_dir`: False - `do_predict`: False - `eval_strategy`: epoch - `prediction_loss_only`: True - `per_device_train_batch_size`: 24 - `per_device_eval_batch_size`: 24 - `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-06 - `weight_decay`: 0.0 - `adam_beta1`: 0.9 - `adam_beta2`: 0.999 - `adam_epsilon`: 1e-08 - `max_grad_norm`: 1.0 - `num_train_epochs`: 8 - `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`: 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`: 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`: True - `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 - `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 - `eval_use_gather_object`: False - `average_tokens_across_devices`: False - `prompts`: None - `batch_sampler`: no_duplicates - `multi_dataset_batch_sampler`: proportional
### Training Logs | Epoch | Step | Training Loss | Validation Loss | thai-food-nutrition-eval_cosine_ndcg@10 | |:-------:|:-------:|:-------------:|:---------------:|:---------------------------------------:| | 0.1515 | 10 | 3.2223 | - | - | | 0.3030 | 20 | 2.6833 | - | - | | 0.4545 | 30 | 2.0425 | - | - | | 0.6061 | 40 | 1.733 | - | - | | 0.7576 | 50 | 1.5859 | - | - | | 0.9091 | 60 | 1.526 | - | - | | 1.0 | 66 | - | 1.4714 | 0.6588 | | 1.0606 | 70 | 1.3475 | - | - | | 1.2121 | 80 | 1.3117 | - | - | | 1.3636 | 90 | 1.2059 | - | - | | 1.5152 | 100 | 1.0191 | - | - | | 1.6667 | 110 | 0.978 | - | - | | 1.8182 | 120 | 1.0044 | - | - | | 1.9697 | 130 | 0.9256 | - | - | | 2.0 | 132 | - | 1.0963 | 0.7210 | | 2.1212 | 140 | 0.6237 | - | - | | 2.2727 | 150 | 0.8119 | - | - | | 2.4242 | 160 | 0.7516 | - | - | | 2.5758 | 170 | 0.8185 | - | - | | 2.7273 | 180 | 0.7367 | - | - | | 2.8788 | 190 | 0.7747 | - | - | | 3.0 | 198 | - | 1.0376 | 0.7125 | | 3.0303 | 200 | 0.7151 | - | - | | 3.1818 | 210 | 0.6482 | - | - | | 3.3333 | 220 | 0.6579 | - | - | | 3.4848 | 230 | 0.729 | - | - | | 3.6364 | 240 | 0.5395 | - | - | | 3.7879 | 250 | 0.5708 | - | - | | 3.9394 | 260 | 0.5773 | - | - | | 4.0 | 264 | - | 0.9310 | 0.7597 | | 4.0909 | 270 | 0.4705 | - | - | | 4.2424 | 280 | 0.496 | - | - | | 4.3939 | 290 | 0.4644 | - | - | | 4.5455 | 300 | 0.4732 | - | - | | 4.6970 | 310 | 0.5906 | - | - | | 4.8485 | 320 | 0.4255 | - | - | | 5.0 | 330 | 0.4799 | 0.8683 | 0.7795 | | 5.1515 | 340 | 0.3249 | - | - | | 5.3030 | 350 | 0.5088 | - | - | | 5.4545 | 360 | 0.4819 | - | - | | 5.6061 | 370 | 0.4046 | - | - | | 5.7576 | 380 | 0.4829 | - | - | | 5.9091 | 390 | 0.4504 | - | - | | 6.0 | 396 | - | 0.8820 | 0.7925 | | 6.0606 | 400 | 0.399 | - | - | | 6.2121 | 410 | 0.3227 | - | - | | 6.3636 | 420 | 0.3962 | - | - | | 6.5152 | 430 | 0.391 | - | - | | 6.6667 | 440 | 0.4882 | - | - | | 6.8182 | 450 | 0.3662 | - | - | | 6.9697 | 460 | 0.3808 | - | - | | **7.0** | **462** | **-** | **0.8607** | **0.783** | | 7.1212 | 470 | 0.349 | - | - | | 7.2727 | 480 | 0.3512 | - | - | | 7.4242 | 490 | 0.3958 | - | - | | 7.5758 | 500 | 0.2765 | - | - | | 7.7273 | 510 | 0.413 | - | - | | 7.8788 | 520 | 0.4138 | - | - | | 8.0 | 528 | - | 0.8727 | 0.7926 | * The bold row denotes the saved checkpoint. ### Framework Versions - Python: 3.11.13 - Sentence Transformers: 4.1.0 - Transformers: 4.52.4 - PyTorch: 2.6.0+cu124 - Accelerate: 1.7.0 - Datasets: 2.14.4 - Tokenizers: 0.21.1 ## Citation ### BibTeX #### Sentence Transformers ```bibtex @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", } ``` #### MultipleNegativesRankingLoss ```bibtex @misc{henderson2017efficient, title={Efficient Natural Language Response Suggestion for Smart Reply}, author={Matthew Henderson and Rami Al-Rfou and Brian Strope and Yun-hsuan Sung and Laszlo Lukacs and Ruiqi Guo and Sanjiv Kumar and Balint Miklos and Ray Kurzweil}, year={2017}, eprint={1705.00652}, archivePrefix={arXiv}, primaryClass={cs.CL} } ```