SentenceTransformer based on allmalab/bert-base-aze
This is a sentence-transformers model finetuned from allmalab/bert-base-aze. 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: allmalab/bert-base-aze
- 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: BertModel
(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("allmalab/bert-base-embedding-aze")
# Run inference
sentences = [
'Essenlər yəhudilərin Romalılara qarşı mübarizə aparmasına inanmırdılar. Onların inancına görə, Allah Romaya işğala icazə vermişdi, çünki son günlər haqqında Müqəddəs Kitabın peyğəmbərliyi yaxınlaşmışdı. Onların həlli, sivilizasiyadan uzaqlaşmaq və dünyəvi mal-dövlətdən və cinsi əlaqələrdən imtina edərək mümkün qədər mükəmməl bir həyat sürmək idi. Onlar vaxtlarının çoxunu dini mətnlərin nüsxəsini çıxarmağa və Qumran yaxınlığında mağaralarda gizlətməyə sərf edirdilər. Onların irsi Ölü dəniz rulolarıdır.',
'1993-cü ildən 1999-cu ilə qədər Zapf GESIS-in səlahiyyətlilər şurasının prezidenti idi.',
'Antiox, Yasonun, Qüds məbədindəki baş kahinin pulunu ala bildi. Tezliklə Yason və digər kahinlər Yəhudi xalqının Allahla olan əhdi ilə bağlı ən açıq-aşkar simvollardan birini - sünnəti ləğv etməyə başladılar. Yunanlar idmançıların çılpaq iştirak etdiyi idman yarışlarını sevirdilər. Bu kahinlər və digər yəhudi kişilərin gözləri qeyri-ciddi görünməsin deyə, onlar bu ən aydın əhd simvolunu silmək üçün kosmetik əməliyyat keçirdilər.',
]
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
: 32learning_rate
: 0.0001num_train_epochs
: 2
All Hyperparameters
Click to expand
overwrite_output_dir
: Falsedo_predict
: Falseeval_strategy
: noprediction_loss_only
: Trueper_device_train_batch_size
: 32per_device_eval_batch_size
: 8per_gpu_train_batch_size
: Noneper_gpu_eval_batch_size
: Nonegradient_accumulation_steps
: 1eval_accumulation_steps
: Nonetorch_empty_cache_steps
: Nonelearning_rate
: 0.0001weight_decay
: 0.0adam_beta1
: 0.9adam_beta2
: 0.999adam_epsilon
: 1e-08max_grad_norm
: 1.0num_train_epochs
: 2max_steps
: -1lr_scheduler_type
: linearlr_scheduler_kwargs
: {}warmup_ratio
: 0.0warmup_steps
: 0log_level
: passivelog_level_replica
: warninglog_on_each_node
: Truelogging_nan_inf_filter
: Truesave_safetensors
: Truesave_on_each_node
: Falsesave_only_model
: Falserestore_callback_states_from_checkpoint
: Falseno_cuda
: Falseuse_cpu
: Falseuse_mps_device
: Falseseed
: 42data_seed
: Nonejit_mode_eval
: Falseuse_ipex
: Falsebf16
: Falsefp16
: Falsefp16_opt_level
: O1half_precision_backend
: autobf16_full_eval
: Falsefp16_full_eval
: Falsetf32
: Nonelocal_rank
: 0ddp_backend
: Nonetpu_num_cores
: Nonetpu_metrics_debug
: Falsedebug
: []dataloader_drop_last
: Falsedataloader_num_workers
: 0dataloader_prefetch_factor
: Nonepast_index
: -1disable_tqdm
: Falseremove_unused_columns
: Truelabel_names
: Noneload_best_model_at_end
: Falseignore_data_skip
: Falsefsdp
: []fsdp_min_num_params
: 0fsdp_config
: {'min_num_params': 0, 'xla': False, 'xla_fsdp_v2': False, 'xla_fsdp_grad_ckpt': False}fsdp_transformer_layer_cls_to_wrap
: Noneaccelerator_config
: {'split_batches': False, 'dispatch_batches': None, 'even_batches': True, 'use_seedable_sampler': True, 'non_blocking': False, 'gradient_accumulation_kwargs': None}deepspeed
: Nonelabel_smoothing_factor
: 0.0optim
: adamw_torchoptim_args
: Noneadafactor
: Falsegroup_by_length
: Falselength_column_name
: lengthddp_find_unused_parameters
: Noneddp_bucket_cap_mb
: Noneddp_broadcast_buffers
: Falsedataloader_pin_memory
: Truedataloader_persistent_workers
: Falseskip_memory_metrics
: Trueuse_legacy_prediction_loop
: Falsepush_to_hub
: Falseresume_from_checkpoint
: Nonehub_model_id
: Nonehub_strategy
: every_savehub_private_repo
: Falsehub_always_push
: Falsegradient_checkpointing
: Falsegradient_checkpointing_kwargs
: Noneinclude_inputs_for_metrics
: Falseeval_do_concat_batches
: Truefp16_backend
: autopush_to_hub_model_id
: Nonepush_to_hub_organization
: Nonemp_parameters
:auto_find_batch_size
: Falsefull_determinism
: Falsetorchdynamo
: Noneray_scope
: lastddp_timeout
: 1800torch_compile
: Falsetorch_compile_backend
: Nonetorch_compile_mode
: Nonedispatch_batches
: Nonesplit_batches
: Noneinclude_tokens_per_second
: Falseinclude_num_input_tokens_seen
: Falseneftune_noise_alpha
: Noneoptim_target_modules
: Nonebatch_eval_metrics
: Falseeval_on_start
: Falseeval_use_gather_object
: Falsebatch_sampler
: batch_samplermulti_dataset_batch_sampler
: proportional
Training Logs
Click to expand
Epoch | Step | Training Loss |
---|---|---|
0.0003 | 100 | 0.4452 |
0.0005 | 200 | 0.4195 |
0.0008 | 300 | 0.3997 |
0.0011 | 400 | 0.3858 |
0.0013 | 500 | 0.3722 |
0.0016 | 600 | 0.3590 |
0.0019 | 700 | 0.3462 |
0.0021 | 800 | 0.3333 |
0.0024 | 900 | 0.3207 |
0.0027 | 1000 | 0.3082 |
0.0029 | 1100 | 0.2959 |
0.0032 | 1200 | 0.2836 |
0.0035 | 1300 | 0.2714 |
0.0037 | 1400 | 0.2594 |
0.0040 | 1500 | 0.2477 |
0.0043 | 1600 | 0.2363 |
0.0045 | 1700 | 0.2252 |
0.0048 | 1800 | 0.2142 |
0.0051 | 1900 | 0.2035 |
0.0053 | 2000 | 0.1930 |
0.0056 | 2100 | 0.1825 |
0.0059 | 2200 | 0.1722 |
0.0061 | 2300 | 0.1620 |
0.0064 | 2400 | 0.1517 |
0.0067 | 2500 | 0.1413 |
0.0069 | 2600 | 0.1308 |
0.0072 | 2700 | 0.1200 |
0.0075 | 2800 | 0.1086 |
0.0077 | 2900 | 0.0963 |
0.0080 | 3000 | 0.0824 |
0.0083 | 3100 | 0.0676 |
0.0085 | 3200 | 0.0544 |
0.0088 | 3300 | 0.0441 |
0.0091 | 3400 | 0.0360 |
0.0093 | 3500 | 0.0296 |
0.0096 | 3600 | 0.0244 |
0.0099 | 3700 | 0.0201 |
0.0101 | 3800 | 0.0166 |
0.0104 | 3900 | 0.0137 |
0.0107 | 4000 | 0.0113 |
0.0109 | 4100 | 0.0092 |
0.0112 | 4200 | 0.0075 |
0.0115 | 4300 | 0.0062 |
0.0117 | 4400 | 0.0050 |
0.0120 | 4500 | 0.0041 |
0.0123 | 4600 | 0.0034 |
0.0125 | 4700 | 0.0028 |
0.0128 | 4800 | 0.0024 |
0.0131 | 4900 | 0.0020 |
0.0133 | 5000 | 0.0017 |
0.0136 | 5100 | 0.0015 |
0.0139 | 5200 | 0.0014 |
0.0141 | 5300 | 0.0013 |
0.0144 | 5400 | 0.0012 |
0.0147 | 5500 | 0.0011 |
0.0149 | 5600 | 0.0011 |
0.0152 | 5700 | 0.0010 |
0.0155 | 5800 | 0.0010 |
0.0157 | 5900 | 0.0010 |
0.0160 | 6000 | 0.0010 |
0.0163 | 6100 | 0.0010 |
0.0165 | 6200 | 0.0009 |
0.0168 | 6300 | 0.0009 |
0.0171 | 6400 | 0.0009 |
0.0173 | 6500 | 0.0009 |
0.0176 | 6600 | 0.0009 |
0.0179 | 6700 | 0.0009 |
0.0181 | 6800 | 0.0009 |
0.0184 | 6900 | 0.0009 |
0.0187 | 7000 | 0.0008 |
0.0189 | 7100 | 0.0008 |
0.0192 | 7200 | 0.0008 |
0.0195 | 7300 | 0.0008 |
0.0197 | 7400 | 0.0008 |
0.0200 | 7500 | 0.0008 |
0.0203 | 7600 | 0.0008 |
0.0205 | 7700 | 0.0008 |
0.0208 | 7800 | 0.0008 |
0.0211 | 7900 | 0.0008 |
0.0213 | 8000 | 0.0008 |
0.0216 | 8100 | 0.0008 |
0.0219 | 8200 | 0.0008 |
0.0221 | 8300 | 0.0008 |
0.0224 | 8400 | 0.0007 |
0.0227 | 8500 | 0.0007 |
0.0229 | 8600 | 0.0007 |
0.0232 | 8700 | 0.0007 |
0.0235 | 8800 | 0.0007 |
0.0237 | 8900 | 0.0007 |
0.0240 | 9000 | 0.0007 |
0.0243 | 9100 | 0.0007 |
0.0245 | 9200 | 0.0007 |
0.0248 | 9300 | 0.0007 |
0.0251 | 9400 | 0.0007 |
0.0253 | 9500 | 0.0007 |
0.0256 | 9600 | 0.0007 |
0.0259 | 9700 | 0.0007 |
0.0261 | 9800 | 0.0007 |
0.0264 | 9900 | 0.0007 |
0.0267 | 10000 | 0.0007 |
0.0269 | 10100 | 0.0007 |
0.0272 | 10200 | 0.0007 |
0.0275 | 10300 | 0.0007 |
0.0277 | 10400 | 0.0007 |
0.0280 | 10500 | 0.0007 |
0.0283 | 10600 | 0.0007 |
0.0285 | 10700 | 0.0006 |
0.0288 | 10800 | 0.0006 |
0.0291 | 10900 | 0.0006 |
0.0293 | 11000 | 0.0006 |
0.0296 | 11100 | 0.0006 |
0.0299 | 11200 | 0.0006 |
0.0301 | 11300 | 0.0006 |
0.0304 | 11400 | 0.0006 |
0.0307 | 11500 | 0.0006 |
0.0309 | 11600 | 0.0006 |
0.0312 | 11700 | 0.0006 |
0.0315 | 11800 | 0.0006 |
0.0317 | 11900 | 0.0006 |
0.0320 | 12000 | 0.0006 |
0.0323 | 12100 | 0.0006 |
0.0325 | 12200 | 0.0006 |
0.0328 | 12300 | 0.0006 |
0.0331 | 12400 | 0.0006 |
0.0333 | 12500 | 0.0006 |
0.0336 | 12600 | 0.0006 |
0.0339 | 12700 | 0.0006 |
0.0341 | 12800 | 0.0006 |
0.0344 | 12900 | 0.0006 |
0.0347 | 13000 | 0.0006 |
0.0349 | 13100 | 0.0006 |
0.0352 | 13200 | 0.0006 |
0.0355 | 13300 | 0.0006 |
0.0357 | 13400 | 0.0006 |
0.0360 | 13500 | 0.0006 |
0.0363 | 13600 | 0.0006 |
0.0365 | 13700 | 0.0006 |
0.0368 | 13800 | 0.0006 |
0.0371 | 13900 | 0.0006 |
0.0373 | 14000 | 0.0006 |
0.0376 | 14100 | 0.0006 |
0.0379 | 14200 | 0.0006 |
0.0381 | 14300 | 0.0006 |
0.0384 | 14400 | 0.0006 |
0.0387 | 14500 | 0.0006 |
0.0389 | 14600 | 0.0005 |
0.0392 | 14700 | 0.0005 |
0.0395 | 14800 | 0.0005 |
0.0397 | 14900 | 0.0005 |
0.0400 | 15000 | 0.0005 |
0.0403 | 15100 | 0.0005 |
0.0405 | 15200 | 0.0005 |
0.0408 | 15300 | 0.0005 |
0.0411 | 15400 | 0.0005 |
0.0413 | 15500 | 0.0005 |
0.0416 | 15600 | 0.0005 |
0.0419 | 15700 | 0.0005 |
0.0421 | 15800 | 0.0005 |
0.0424 | 15900 | 0.0005 |
0.0427 | 16000 | 0.0005 |
0.0429 | 16100 | 0.0005 |
0.0432 | 16200 | 0.0005 |
0.0435 | 16300 | 0.0005 |
0.0437 | 16400 | 0.0005 |
0.0440 | 16500 | 0.0005 |
0.0443 | 16600 | 0.0005 |
0.0445 | 16700 | 0.0005 |
0.0448 | 16800 | 0.0005 |
0.0451 | 16900 | 0.0005 |
0.0453 | 17000 | 0.0005 |
0.0456 | 17100 | 0.0005 |
0.0459 | 17200 | 0.0005 |
0.0461 | 17300 | 0.0005 |
0.0464 | 17400 | 0.0005 |
0.0467 | 17500 | 0.0005 |
0.0469 | 17600 | 0.0005 |
0.0472 | 17700 | 0.0005 |
0.0475 | 17800 | 0.0005 |
0.0477 | 17900 | 0.0005 |
0.0480 | 18000 | 0.0005 |
0.0483 | 18100 | 0.0005 |
0.0485 | 18200 | 0.0005 |
0.0488 | 18300 | 0.0005 |
0.0491 | 18400 | 0.0005 |
0.0493 | 18500 | 0.0005 |
0.0496 | 18600 | 0.0005 |
0.0499 | 18700 | 0.0005 |
0.0501 | 18800 | 0.0005 |
0.0504 | 18900 | 0.0005 |
0.0507 | 19000 | 0.0005 |
0.0509 | 19100 | 0.0005 |
0.0512 | 19200 | 0.0005 |
0.0515 | 19300 | 0.0005 |
0.0517 | 19400 | 0.0005 |
0.0520 | 19500 | 0.0005 |
0.0523 | 19600 | 0.0005 |
0.0525 | 19700 | 0.0005 |
0.0528 | 19800 | 0.0005 |
0.0531 | 19900 | 0.0005 |
0.0533 | 20000 | 0.0005 |
0.0536 | 20100 | 0.0005 |
0.0539 | 20200 | 0.0005 |
0.0541 | 20300 | 0.0005 |
0.0544 | 20400 | 0.0005 |
0.0547 | 20500 | 0.0005 |
0.0549 | 20600 | 0.0005 |
0.0552 | 20700 | 0.0005 |
0.0555 | 20800 | 0.0005 |
0.0557 | 20900 | 0.0005 |
0.0560 | 21000 | 0.0005 |
0.0563 | 21100 | 0.0005 |
0.0565 | 21200 | 0.0005 |
0.0568 | 21300 | 0.0005 |
0.0571 | 21400 | 0.0005 |
0.0573 | 21500 | 0.0005 |
0.0576 | 21600 | 0.0005 |
0.0579 | 21700 | 0.0005 |
0.0581 | 21800 | 0.0005 |
0.0584 | 21900 | 0.0005 |
0.0587 | 22000 | 0.0005 |
0.0589 | 22100 | 0.0005 |
0.0592 | 22200 | 0.0005 |
0.0595 | 22300 | 0.0004 |
0.0597 | 22400 | 0.0004 |
0.0600 | 22500 | 0.0004 |
0.0603 | 22600 | 0.0005 |
0.0605 | 22700 | 0.0005 |
0.0608 | 22800 | 0.0004 |
0.0611 | 22900 | 0.0004 |
0.0613 | 23000 | 0.0004 |
0.0616 | 23100 | 0.0004 |
0.0619 | 23200 | 0.0004 |
0.0621 | 23300 | 0.0004 |
0.0624 | 23400 | 0.0004 |
0.0627 | 23500 | 0.0004 |
0.0629 | 23600 | 0.0004 |
0.0632 | 23700 | 0.0004 |
0.0635 | 23800 | 0.0004 |
0.0637 | 23900 | 0.0004 |
0.0640 | 24000 | 0.0004 |
0.0643 | 24100 | 0.0004 |
0.0645 | 24200 | 0.0004 |
0.0648 | 24300 | 0.0004 |
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Citation
BibTeX
Sentence Transformers
@inproceedings{reimers-2019-sentence-bert,
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author = "Reimers, Nils and Gurevych, Iryna",
booktitle = "Proceedings of the 2019 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing",
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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",
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