--- tags: - sentence-transformers - sentence-similarity - feature-extraction - generated_from_trainer - dataset_size:130899 - loss:MultipleNegativesRankingLoss base_model: Alibaba-NLP/gte-multilingual-base widget: - source_sentence: >- Những quản lý này cũng ngày càng tập trung vào quản lý , hoạt động , chương trình và dịch vụ giao hàng lợi ích , và hiệu quả của hệ thống thông tin chiến lược lớn của họ . sentences: - >- Các hoạt động của hệ thống thông tin chiến lược của họ là một trong những điều mà những người quản lý này đang tập trung vào nhiều hơn . - Tất cả các trường hợp đều nên đi qua cùng một quá trình bất kể họ là ai . - Eszterhaus viết về những người đàn ông mạnh mẽ . - source_sentence: >- Hoa kỳ hôm nay là bố trí tổng hợp và đậm kiểu dự đoán trang web đa dạng điển hình , gần như mời ngón tay đến điểm và bấm , để theo Christine Hoàng Gia thông qua quá trình phẫu thuật thẩm mỹ của cô ấy , để nhảy vào trang cá nhân hàng ngày của các vận động viên Olympic , để khám phá những sâu thẳm trong cuộc đấu tranh của bô . sentences: - Các nhân viên được đảm bảo một khoản lương hưu và lợi ích của chính phủ . - Tôi rất vui vì ông ấy đã đi xa khỏi chủ đề liên quan đến chất độc . - >- Trước khi sự tồn tại của trang web hiện đại , các bố trí ngày hôm nay có tác dụng với các xu hướng thiết kế web . - source_sentence: >- Các cửa hàng của các nghệ nhân cá nhân không còn ở đây nữa , nhưng bạn có thể ghé thăm một nhà máy dệt lụa , một nhà máy gốm , và phòng tranh nghệ thuật dân gian phật sơn , nơi bạn có thể quan sát công nhân làm đèn lồng trung quốc , bức tượng đồ gỗ , cuộn vẽ tranh , và cắt các thiết trong giấy . sentences: - Madrasa của sultan hasan đã được xây dựng vào năm 1362 . - Sử dụng tên nào ? - Có thể xem công trình của những chiếc đèn lồng trung quốc . - source_sentence: Khi Linda Wertheimer hỏi anh ta , làm sao chúng ta biết được ? sentences: - Thành viên ban quản trị cần hai tuần để dọn dẹp trách nhiệm của họ . - >- Vào ngày đầu tiên , ông ấy thích chuyến đi xuyên qua vùng đất đầm lầy và cỏ cỏ . - Linda đã hỏi anh ta một câu hỏi . - source_sentence: >- Dù thế nào đi nữa , tôi sẽ biết ấn độ cuối cùng đã tăng lên từ trạng thái thế giới thứ ba khi tôi quay về thăm người thân của mình và những lời đầu tiên họ nói là không ăn , ăn , gầy trai . sentences: - >- Ernie Lewis đã trải qua 15 năm trong chính sách tư nhân trước khi tham gia hội đồng appalred . - >- Khi người thân của tôi nói ít về thức ăn , tôi sẽ biết ấn độ đang được cải thiện . - Phần sớm nhất của thế kỷ bao gồm 12,000 công ty tự động . pipeline_tag: sentence-similarity library_name: sentence-transformers metrics: - cosine_accuracy model-index: - name: SentenceTransformer based on Alibaba-NLP/gte-multilingual-base results: - task: type: triplet name: Triplet dataset: name: xnli vi test type: xnli-vi-test metrics: - type: cosine_accuracy value: 0.9982035756111145 name: Cosine Accuracy license: mit datasets: - facebook/xnli language: - vi --- # SentenceTransformer based on Alibaba-NLP/gte-multilingual-base This is a [sentence-transformers](https://www.SBERT.net) model finetuned from [Alibaba-NLP/gte-multilingual-base](https://huggingface.co/Alibaba-NLP/gte-multilingual-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-base](https://huggingface.co/Alibaba-NLP/gte-multilingual-base) - **Maximum Sequence Length:** 8192 tokens - **Output Dimensionality:** 768 dimensions - **Similarity Function:** Cosine Similarity - **Training Dataset:** The Vietnamese subsection of the facebook/xnli dataset with 130k triplets. - **Language:** Vietnamese - **License:** MIT ### 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': 8192, 'do_lower_case': False}) with Transformer model: NewModel (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("sentence_transformers_model_id") # Run inference sentences = [ 'Dù thế nào đi nữa , tôi sẽ biết ấn độ cuối cùng đã tăng lên từ trạng thái thế giới thứ ba khi tôi quay về thăm người thân của mình và những lời đầu tiên họ nói là không ăn , ăn , gầy trai .', 'Khi người thân của tôi nói ít về thức ăn , tôi sẽ biết ấn độ đang được cải thiện .', 'Ernie Lewis đã trải qua 15 năm trong chính sách tư nhân trước khi tham gia hội đồng appalred .', ] 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 #### Triplet * Dataset: `xnli-vi-test` * Evaluated with [TripletEvaluator](https://sbert.net/docs/package_reference/sentence_transformer/evaluation.html#sentence_transformers.evaluation.TripletEvaluator) | Metric | Value | |:--------------------|:-----------| | **cosine_accuracy** | **0.9982** | ## Training Details ### Training Dataset #### Unnamed Dataset * Size: 130,899 training samples * Columns: sentence_0, sentence_1, and sentence_2 * Approximate statistics based on the first 1000 samples: | | sentence_0 | sentence_1 | sentence_2 | |:--------|:-----------------------------------------------------------------------------------|:----------------------------------------------------------------------------------|:----------------------------------------------------------------------------------| | type | string | string | string | | details | | | | * Samples: | sentence_0 | sentence_1 | sentence_2 | |:----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|:------------------------------------------------------------------------------------------|:----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------| | Trong thời gian đó , julius đã lấy được đo lường của anh ta . | Julius đã làm việc của mình rồi . | Tôi biết anh đã nói với tôi rằng anh không bao giờ đi nhà hàng , bởi vì anh sợ họ sẽ nhổ vào thức ăn của anh . | | Khi hoàn thiện , các công cụ sẽ cho phép các ứng dụng để đánh giá các dự án công nghệ của họ trong thời gian triển khai để cả hai đảm bảo hoàn thành thành công và cuối cùng , để xác định xem mục tiêu của họ | Một khi hoàn thiện các công cụ sẽ được đánh giá nếu mục tiêu được đạt được . | Có thường xuyên chiến đấu quanh khu vực của penrith . | | H ' s , thân yêu tôi . | À , con yêu bé nhỏ của ta . | Đúng rồi đó . | * 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`: steps - `per_device_train_batch_size`: 32 - `per_device_eval_batch_size`: 32 - `num_train_epochs`: 1 - `fp16`: True - `multi_dataset_batch_sampler`: round_robin #### All Hyperparameters
Click to expand - `overwrite_output_dir`: False - `do_predict`: False - `eval_strategy`: steps - `prediction_loss_only`: True - `per_device_train_batch_size`: 32 - `per_device_eval_batch_size`: 32 - `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`: 1 - `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} - `tp_size`: 0 - `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 - `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 - `average_tokens_across_devices`: False - `prompts`: None - `batch_sampler`: batch_sampler - `multi_dataset_batch_sampler`: round_robin
### Training Logs | Epoch | Step | Training Loss | xnli-vi-test_cosine_accuracy | |:------:|:----:|:-------------:|:----------------------------:| | 0.1222 | 500 | 0.3095 | - | | 0.2444 | 1000 | 0.1216 | 0.9976 | | 0.3667 | 1500 | 0.1093 | - | | 0.4889 | 2000 | 0.103 | 0.9988 | | 0.6111 | 2500 | 0.0934 | - | | 0.7333 | 3000 | 0.0929 | 0.9982 | | 0.8555 | 3500 | 0.0847 | - | | 0.9778 | 4000 | 0.0966 | 0.9982 | | 1.0 | 4091 | - | 0.9982 | ### Framework Versions - Python: 3.10.12 - Sentence Transformers: 4.0.2 - Transformers: 4.50.3 - PyTorch: 2.6.0+cu124 - Accelerate: 0.26.1 - Datasets: 3.5.0 - 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} } ```