Add new SentenceTransformer model

1_Pooling/config.json

@@ -0,0 +1,10 @@
+{
+  "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
+}

README.md

@@ -0,0 +1,463 @@
+---
+base_model: aubmindlab/araelectra-base-discriminator
+datasets:
+- hatemestinbejaia/RARAELECTRAandRARABERTusedDATASET
+library_name: sentence-transformers
+metrics:
+- map
+- mrr@10
+- ndcg@10
+pipeline_tag: sentence-similarity
+tags:
+- sentence-transformers
+- sentence-similarity
+- feature-extraction
+- generated_from_trainer
+- dataset_size:5000000
+- loss:MarginMSELoss
+widget:
+- source_sentence: ما هي الدرجة المطلوبة ليكون طبيب نفساني للأطفال
+  sentences:
+  - بعد الانتهاء من درجة البكالوريوس ، يطلب من الأطباء النفسيين للأطفال إكمال كلية
+    الطب لمدة 4 سنوات ( درجة MD أو DO ) قبل متابعة تدريب الإقامة . يتكون هذا عادة
+    من ثلاث سنوات من الطب النفسي العام تليها سنتان من التدريب المخصص للطب النفسي للأطفال
+    . لكي تصبح طبيبا نفسيا للأطفال ، تتطلب العديد من البرامج أن تحصل على درجة جامعية
+    في علم النفس ، على الرغم من أن بعض برامج الدراسات العليا تتطلب فقط أن تأخذ الشرط
+    الأساسي دورات العلوم ( الأحياء ، والعلوم الفيزيائية والاجتماعية ، والإحصاء ، والرياضيات
+    ، وما إلى ذلك ) قبل التقدم للحصول على درجة الدراسات العليا .
+  - التعليم مطلوب ليصبح عالم أرصاد جوية . لكي تصبح خبيرا في الأرصاد الجوية ، يجب أن
+    تحصل على درجة جامعية في علم الأرصاد الجوية أو علوم الغلاف الجوي ، أو شهادة في
+    الرياضيات أو العلوم الفيزيائية أو الهندسة مدعومة بدورات في علم الأرصاد الجوية
+    .
+  - تعريف . تحدث عدوى المكورات العنقودية بسبب بكتيريا المكورات العنقودية ، وهي أنواع
+    من الجراثيم توجد عادة على الجلد أو في أنف الأفراد الأصحاء ، وفي معظم الأحيان لا
+    تسبب هذه البكتيريا أي مشاكل أو تؤدي إلى التهابات جلدية طفيفة نسبيا . تحدث عدوى
+    المكورات العنقودية بسبب بكتيريا المكورات العنقودية ، وهي أنواع من الجراثيم توجد
+    عادة على الجلد أو في أنف الأفراد الأصحاء .
+- source_sentence: تعريف المنحنيات الثانوية
+  sentences:
+  - 'تقدم هذه الصفحة جميع المعاني والترجمات الممكنة لكلمة الخلافة الثانوية . Freebase
+    ( 0 . 00 - 0 votes ) قيم هذا التعريف : التعاقب الثانوي هو أحد نوعي التعاقب البيئي
+    للحياة النباتية .'
+  - التعريف - ماذا يعني التوهين ؟ التوهين هو مصطلح في الاتصالات يشير إلى انخفاض في
+    قوة الإشارة يحدث عادة أثناء إرسال الإشارات التناظرية أو الرقمية عبر مسافات طويلة
+    . يقاس التوهين تاريخيا بالديسيبل ولكن يمكن قياسه أيضا من حيث الجهد .
+  - 'الانحناءات الثانوية للعمود الفقري . الانحناءات الثانوية للعمود الفقري . المنحنيات
+    المحدبة بطنيا للعمود الفقري التي تتطور بعد الولادة في منطقتي عنق الرحم والقطني
+    : اللوردس العنقي والقطني .'
+- source_sentence: ما هو مرض الانسداد الرئوي المزمن ؟
+  sentences:
+  - أظهرت الدراسة بأثر رجعي عدم وجود فرق كبير في التحسن في تحمل التمرين أو QOL بعد
+    إعادة التأهيل الرئوي في مرض الانسداد الرئوي المزمن مقابل مرضى الانسداد الرئوي
+    المزمن . لذلك ، فإن إعادة التأهيل الرئوي فعالة للمرضى ذوي الإعاقة بسبب أي مرض
+    تنفسي مزمن ، وليس فقط مرض الانسداد الرئوي المزمن .
+  - التفاقم الحاد لمرض الانسداد الرئوي المزمن . التفاقم الحاد لمرض الانسداد الرئوي
+    المزمن المعروف أيضا باسم التفاقم الحاد لالتهاب الشعب الهوائية المزمن ( AECB )
+    هو تفاقم مفاجئ لأعراض مرض الانسداد الرئوي المزمن ( ضيق التنفس وكمية ولون البلغم
+    ) والذي يستمر عادة لعدة أيام . قد يحدث بسبب عدوى بكتيريا أو فيروسات أو عن طريق
+    ملوثات بيئية .
+  - هناك اختلافات رئيسية بين طريقة تصميم Shingrix و Zostavax . يحتوي لقاح الهربس النطاقي
+    الجديد على مادة مساعدة ، وهي مادة تعزز استجابة الجهاز المناعي . قد يكون هذا هو
+    ما يجعل Shingrix أكثر فاعلية وطويلة الأمد ، كما يقول شافنر من فاندربيلت .
+- source_sentence: تعريف المزواة
+  sentences:
+  - إجمالي المحطات . تعد المحطات الإجمالية واحدة من أكثر أدوات المسح شيوعا المستخدمة
+    اليوم . وهي تتألف من جهاز ثيودوليت إلكتروني ومكون إلكتروني لقياس المسافة ( EDM
+    ) . تتوفر أيضا محطات روبوتية كاملة تتيح التشغيل لشخص واحد من خلال التحكم في الجهاز
+    باستخدام جهاز التحكم عن بعد . تاريخ
+  - '" تعريف " " المزواة " " . تردد الكلمات . المزواة ( اسم . أداة مسح لقياس الزوايا
+    الأفقية والرأسية ، وتتكون من تلسكوب صغير مثبت على حامل ثلاثي القوائم ، وهو مجاني
+    الحركة في المستويين الأفقي والعمودي . "'
+  - 'يمكن أن يحدث كسوف الشمس فقط خلال القمر الجديد ، عندما يتحرك القمر بين الأرض والشمس
+    وتشكل الأجرام السماوية الثلاثة خطا مستقيما : الأرض والقمر والشمس . هناك ثلاثة
+    أنواع من كسوف الشمس : الكلي ، الجزئي ، الحلقي . هناك أيضا هجين نادر هو مزيج من
+    خسوفين .'
+- source_sentence: ما هو سماد المرحاض
+  sentences:
+  - 'توقعات مفصلة لكل ساعة . 1 0 صباحا : توقعات هاولي ، بنسلفانيا ليوم 11 أبريل هي
+    59 درجة وضباب . هناك فرصة بنسبة 58 بالمائة لسقوط أمطار ورياح 6 ميل في الساعة من
+    الجنوب الغربي . 2 3 صباحا : توقعات مدينة هاولي ، بنسلفانيا ليوم 11 أبريل هي 55
+    درجة وضبابية . هناك فرصة 60 بالمائة لسقوط أمطار ورياح 5 ميل في الساعة من الجنوب
+    الغربي .'
+  - مرحاض السماد هو نوع من المراحيض الجافة التي تستخدم نظام معالجة هوائيا في الغالب
+    لمعالجة الفضلات البشرية ، عن طريق التسميد أو التحلل الهوائي المدار . تستخدم هذه
+    المراحيض عموما القليل من الماء أو لا تستخدم على الإطلاق ويمكن استخدامها كبديل
+    لمراحيض الشطف .
+  - اتصل بي مالك العقار بخصوص مشكلة تتعلق بالمرحاض ، ولم يعمل أي من المكبس أو مثقاب
+    المرحاض ، وسحبت المرحاض لأجد لعبة كرة مطاطية تسد المرحاض . عمل المالك والمستأجر
+    على ذلك وقام المستأجر بدفع الفاتورة .
+model-index:
+- name: SentenceTransformer based on aubmindlab/araelectra-base-discriminator
+  results:
+  - task:
+      type: reranking
+      name: Reranking
+    dataset:
+      name: Unknown
+      type: unknown
+    metrics:
+    - type: map
+      value: 0.527847136091933
+      name: Map
+    - type: mrr@10
+      value: 0.5297288359788359
+      name: Mrr@10
+    - type: ndcg@10
+      value: 0.5917037331590277
+      name: Ndcg@10
+---
+
+# SentenceTransformer based on aubmindlab/araelectra-base-discriminator
+
+This is a [sentence-transformers](https://www.SBERT.net) model finetuned from [aubmindlab/araelectra-base-discriminator](https://huggingface.co/aubmindlab/araelectra-base-discriminator) on the [raraelectr_aand_raraber_tused_dataset](https://huggingface.co/datasets/hatemestinbejaia/RARAELECTRAandRARABERTusedDATASET) dataset. 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:** [aubmindlab/araelectra-base-discriminator](https://huggingface.co/aubmindlab/araelectra-base-discriminator) <!-- at revision aaa9fba5575bd531d45cec3eccf24b755e0dccca -->
+- **Maximum Sequence Length:** 512 tokens
+- **Output Dimensionality:** 768 dimensions
+- **Similarity Function:** Cosine Similarity
+- **Training Dataset:**
+    - [raraelectr_aand_raraber_tused_dataset](https://huggingface.co/datasets/hatemestinbejaia/RARAELECTRAandRARABERTusedDATASET)
+<!-- - **Language:** Unknown -->
+<!-- - **License:** Unknown -->
+
+### 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': 512, 'do_lower_case': False}) with Transformer model: ElectraModel 
+  (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("hatemestinbejaia/AraELECTRADPR_initialversion0")
+# Run inference
+sentences = [
+    'ما هو سماد المرحاض',
+    'مرحاض السماد هو نوع من المراحيض الجافة التي تستخدم نظام معالجة هوائيا في الغالب لمعالجة الفضلات البشرية ، عن طريق التسميد أو التحلل الهوائي المدار . تستخدم هذه المراحيض عموما القليل من الماء أو لا تستخدم على الإطلاق ويمكن استخدامها كبديل لمراحيض الشطف .',
+    'اتصل بي مالك العقار بخصوص مشكلة تتعلق بالمرحاض ، ولم يعمل أي من المكبس أو مثقاب المرحاض ، وسحبت المرحاض لأجد لعبة كرة مطاطية تسد المرحاض . عمل المالك والمستأجر على ذلك وقام المستأجر بدفع الفاتورة .',
+]
+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]
+```
+
+<!--
+### Direct Usage (Transformers)
+
+<details><summary>Click to see the direct usage in Transformers</summary>
+
+</details>
+-->
+
+<!--
+### Downstream Usage (Sentence Transformers)
+
+You can finetune this model on your own dataset.
+
+<details><summary>Click to expand</summary>
+
+</details>
+-->
+
+<!--
+### Out-of-Scope Use
+
+*List how the model may foreseeably be misused and address what users ought not to do with the model.*
+-->
+
+## Evaluation
+
+### Metrics
+
+#### Reranking
+
+* Evaluated with [<code>RerankingEvaluator</code>](https://sbert.net/docs/package_reference/sentence_transformer/evaluation.html#sentence_transformers.evaluation.RerankingEvaluator)
+
+| Metric  | Value      |
+|:--------|:-----------|
+| **map** | **0.5278** |
+| mrr@10  | 0.5297     |
+| ndcg@10 | 0.5917     |
+
+<!--
+## Bias, Risks and Limitations
+
+*What are the known or foreseeable issues stemming from this model? You could also flag here known failure cases or weaknesses of the model.*
+-->
+
+<!--
+### Recommendations
+
+*What are recommendations with respect to the foreseeable issues? For example, filtering explicit content.*
+-->
+
+## Training Details
+
+### Training Dataset
+
+#### raraelectr_aand_raraber_tused_dataset
+
+* Dataset: [raraelectr_aand_raraber_tused_dataset](https://huggingface.co/datasets/hatemestinbejaia/RARAELECTRAandRARABERTusedDATASET) at [41662fd](https://huggingface.co/datasets/hatemestinbejaia/RARAELECTRAandRARABERTusedDATASET/tree/41662fd4d29d1cf849ca12213a7b27d69fe8fcd7)
+* Size: 5,000,000 training samples
+* Columns: <code>query</code>, <code>pos</code>, <code>neg</code>, and <code>label</code>
+* Approximate statistics based on the first 1000 samples:
+  |         | query                                                                            | pos                                                                                 | neg                                                                                 | label                                                               |
+  |:--------|:---------------------------------------------------------------------------------|:------------------------------------------------------------------------------------|:------------------------------------------------------------------------------------|:--------------------------------------------------------------------|
+  | type    | string                                                                           | string                                                                              | string                                                                              | float                                                               |
+  | details | <ul><li>min: 4 tokens</li><li>mean: 8.89 tokens</li><li>max: 23 tokens</li></ul> | <ul><li>min: 11 tokens</li><li>mean: 77.44 tokens</li><li>max: 221 tokens</li></ul> | <ul><li>min: 12 tokens</li><li>mean: 69.83 tokens</li><li>max: 184 tokens</li></ul> | <ul><li>min: -2.88</li><li>mean: 12.91</li><li>max: 21.92</li></ul> |
+* Samples:
+  | query                                           | pos                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                             | neg                                                                                                                                                                                                                        | label                           |
+  |:------------------------------------------------|:----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|:---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|:--------------------------------|
+  | <code>القليل من الكافيين جيد أثناء الحمل</code> | <code>نحن لا نعرف الكثير عن تأثيرات الكافيين أثناء الحمل عليك وعلى طفلك . لذلك فمن الأفضل أن تحد من المبلغ الذي تحصل عليه كل يوم . إذا كنت حاملا ، قللي من تناول الكافيين إلى 200 ملليجرام يوميا . هذا هو الكمية الموجودة في فنجان واحد سعة 8 أونصات من القهوة أو فنجان قهوة سعة 12 أونصة .</code>                                                                                                                                                                                                              | <code>من الآمن عموما أن تتناول النساء الحوامل الشوكولاتة لأن الدراسات أثبتت وجود فوائد معينة لتناول الشوكولاتة أثناء الحمل . ومع ذلك ، يجب على النساء الحوامل التأكد من أن تناول الكافيين أقل من 200 مجم في اليوم .</code> | <code>4.0280589908361435</code> |
+  | <code>ما هي الفاكهة الأصلية في أستراليا</code>  | <code>Passiflora herbertiana . فاكهة العاطفة النادرة موطنها أستراليا . الثمار ذات قشرة خضراء ، بيضاء اللون ، مع تصنيف غير معروف للأكل . تسرد بعض المصادر الفاكهة على أنها صالحة للأكل وحلوة ولذيذة ، بينما يسرد البعض الآخر الفاكهة على أنها مرة وغير صالحة للأكل . فاكهة العاطفة النادرة موطنها أستراليا . الثمار ذات قشرة خضراء ، بيضاء اللون ، مع تصنيف غير معروف للأكل . تسرد بعض المصادر الفاكهة على أنها صالحة للأكل وحلوة ولذيذة ، بينما يسرد البعض الآخر الفواكه على أنها مرة وغير صالحة للأكل .</code> | <code>جوز الكولا هو ثمرة شجرة الكولا ، وهي جنس ( كولا ) من الأشجار التي تنتمي إلى الغابات الاستوائية المطيرة في إفريقيا .</code>                                                                                           | <code>10.18145449956258</code>  |
+  | <code>ما هو حجم الجيش الكندي</code>             | <code>القوات المسلحة الكندية . 1 بدأت أول مهمة حفظ سلام كندية واسعة النطاق في مصر في 24 نوفمبر 1956 . 2 هناك ما يقرب من 65000 من القوات النظامية و 25000 من أفراد الاحتياط في الجيش الكندي . 3 في كندا ، تم تحديد يوم 9 أغسطس كيوم حفظة السلام الوطنيين .</code>                                                                                                                                                                                                                                                | <code>المعهد الكندي لصحة الأطباء ( CPHI ) هو برنامج وطني تم إنشاؤه في عام 2012 كتعاون بين الجمعية الطبية الكندية ( CMA ) والمؤسسة الطبية الكندية ( CMF ) والجمعيات الطبية الإقليمية والإقليمية ( PTMAs ) .</code>          | <code>16.420575777689614</code> |
+* Loss: <code>__main__.MarginMSELoss</code>
+
+### Evaluation Dataset
+
+#### raraelectr_aand_raraber_tused_dataset
+
+* Dataset: [raraelectr_aand_raraber_tused_dataset](https://huggingface.co/datasets/hatemestinbejaia/RARAELECTRAandRARABERTusedDATASET) at [41662fd](https://huggingface.co/datasets/hatemestinbejaia/RARAELECTRAandRARABERTusedDATASET/tree/41662fd4d29d1cf849ca12213a7b27d69fe8fcd7)
+* Size: 10,000 evaluation samples
+* Columns: <code>query</code>, <code>pos</code>, <code>neg</code>, and <code>label</code>
+* Approximate statistics based on the first 1000 samples:
+  |         | query                                                                            | pos                                                                                | neg                                                                                 | label                                                               |
+  |:--------|:---------------------------------------------------------------------------------|:-----------------------------------------------------------------------------------|:------------------------------------------------------------------------------------|:--------------------------------------------------------------------|
+  | type    | string                                                                           | string                                                                             | string                                                                              | float                                                               |
+  | details | <ul><li>min: 3 tokens</li><li>mean: 8.69 tokens</li><li>max: 24 tokens</li></ul> | <ul><li>min: 18 tokens</li><li>mean: 73.9 tokens</li><li>max: 202 tokens</li></ul> | <ul><li>min: 21 tokens</li><li>mean: 71.16 tokens</li><li>max: 171 tokens</li></ul> | <ul><li>min: -0.75</li><li>mean: 13.72</li><li>max: 22.62</li></ul> |
+* Samples:
+  | query                                          | pos                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                              | neg                                                                                                                                                                                                                                                | label                           |
+  |:-----------------------------------------------|:---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|:---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|:--------------------------------|
+  | <code>ما هو اسم د . كوين</code>                | <code>اعرض الشخصيات المختلفة التي لعبها نفس الممثل . الدكتورة ميكايلا كوين . ولدت ميكايلا في 15 فبراير 1833 في بوسطن ، ماساتشوستس ، لأبوين جوزيف وإليزابيث كوين . هناك نشأت مع شقيقاتها الأربع : ماري ( التي تم تغيير اسمها إلى ريبيكا ) ، ومارجوري ، وكلوديت ، ومورين . كان والدها يريد ابنا ، لذلك عندما ولدت أطلق عليها اسم ميكايلا ( الملقب مايك ) .</code>                                                                                                                                                                                                                  | <code>ليس لدى د . ماكفارلاند أي تأمينات مدرجة . إذا كنت دكتور ماكفارلاند وترغب في إضافة تأمينات ت��بلها ، يرجى تحديث ملفك التعريفي المجاني . الانتساب إلى المستشفى ينتمي د . ماكفارلاند إلى المستشفيات التالية .</code>                             | <code>15.524045944213867</code> |
+  | <code>من يلعب دور بيرني مادوف</code>           | <code>ساحر الأكاذيب هو واحد من اثنين من مشاريع Madoff التلفزيونية قيد الإعداد . ABC لديها مسلسل قصير قادم يسمى مادوف ، من بطولة ريتشارد دريفوس وبليث دانر . قصص ذات الصلة . روبرت دي نيرو يسجل الدخول للعب بيرني مادوف في فيلم HBO المحتمل .</code>                                                                                                                                                                                                                                                                                                                              | <code>اتهمت السلطات الأمريكية مسؤول تنفيذي للمحاسبة يزعم أنه ساعد برنارد مادوف في مخطط بونزي الذي تبلغ تكلفته عدة مليارات من الدولارات ، والذي يوسع نطاق تحقيقه في الاحتيال بعد خمس سنوات من اكتشافه .</code>                                      | <code>13.17703644434611</code>  |
+  | <code>كم قدم مكعب في طن من حصى البازلاء</code> | <code>لذلك 1 طن لديه 2000 - 100 أو 20 قدم مكعب من الحصى . الفناء المكعب هو 3x3x3 = 27 قدما مكعبا من الفناء المكعب ، الإجابة 20 - 27 أو 0 . 74 ياردة مكعبة . العوامل الأخرى التي تؤثر على حجم الحصى هي محتوى الرطوبة ودرجات المواد . يحتوي حصى البازلاء على سبيل المثال على جميع الجزيئات ذات الحجم المحدد ، على سبيل المثال ، 1 - 4 بوصة ، حوالي 120 رطلا للإشارة فقط : 1 قدم مكعب = 6 . 25 جالون ( إمبراطوري ) ، جالون من الماء يزن 10 أرطال ، لذا فإن القدم المكعبة من الماء تزن 62 . 5 رطلا . هذا يعني أن الجاذبية النوعية للحصى هي 120 - 62 . 5 ، أو أقل قليلا من 2 .</code> | <code>1 كيس قدم مكعب واحد ( التربة والمهاد ) يغطي ما يقرب من 8 أقدام مربعة إلى عمق 3 . 2 كيس واحد 75 رطلا ( الحصى والرمل ) يغطي حوالي 4 أقدام مربعة إلى عمق 3 . 3 بوصات سميكة ستغطي حوالي 300 قدم مربع . سيغطي سمك 1 حوالي 150 قدما مربعا .</code> | <code>10.34702980518341</code>  |
+* Loss: <code>__main__.MarginMSELoss</code>
+
+### Training Hyperparameters
+#### Non-Default Hyperparameters
+
+- `eval_strategy`: steps
+- `per_device_train_batch_size`: 16
+- `gradient_accumulation_steps`: 8
+- `learning_rate`: 7e-05
+- `warmup_ratio`: 0.07
+- `fp16`: True
+- `half_precision_backend`: amp
+- `load_best_model_at_end`: True
+- `fp16_backend`: amp
+
+#### All Hyperparameters
+<details><summary>Click to expand</summary>
+
+- `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`: 8
+- `per_gpu_train_batch_size`: None
+- `per_gpu_eval_batch_size`: None
+- `gradient_accumulation_steps`: 8
+- `eval_accumulation_steps`: None
+- `torch_empty_cache_steps`: None
+- `learning_rate`: 7e-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`: 3
+- `max_steps`: -1
+- `lr_scheduler_type`: linear
+- `lr_scheduler_kwargs`: {}
+- `warmup_ratio`: 0.07
+- `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`: amp
+- `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`: False
+- `hub_always_push`: False
+- `gradient_checkpointing`: False
+- `gradient_checkpointing_kwargs`: None
+- `include_inputs_for_metrics`: False
+- `eval_do_concat_batches`: True
+- `fp16_backend`: amp
+- `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
+- `prompts`: None
+- `batch_sampler`: batch_sampler
+- `multi_dataset_batch_sampler`: proportional
+
+</details>
+
+### Training Logs
+| Epoch      | Step      | Training Loss | Validation Loss | map        |
+|:----------:|:---------:|:-------------:|:---------------:|:----------:|
+| 2.0992     | 82000     | 0.8802        | 0.7704          | 0.5137     |
+| 2.1504     | 84000     | 0.8801        | 0.7701          | 0.5128     |
+| 2.2016     | 86000     | 0.8801        | 0.7701          | 0.5172     |
+| **2.2528** | **88000** | **0.88**      | **0.7701**      | **0.5395** |
+| 2.3040     | 90000     | 0.8799        | 0.7700          | 0.5278     |
+
+* The bold row denotes the saved checkpoint.
+
+### Framework Versions
+- Python: 3.10.14
+- Sentence Transformers: 3.3.1
+- Transformers: 4.45.1
+- PyTorch: 2.4.0
+- Accelerate: 0.34.2
+- Datasets: 3.0.1
+- Tokenizers: 0.20.0
+
+## 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",
+}
+```
+
+#### MarginMSELoss
+```bibtex
+@misc{hofstätter2021improving,
+    title={Improving Efficient Neural Ranking Models with Cross-Architecture Knowledge Distillation},
+    author={Sebastian Hofstätter and Sophia Althammer and Michael Schröder and Mete Sertkan and Allan Hanbury},
+    year={2021},
+    eprint={2010.02666},
+    archivePrefix={arXiv},
+    primaryClass={cs.IR}
+}
+```
+
+<!--
+## Glossary
+
+*Clearly define terms in order to be accessible across audiences.*
+-->
+
+<!--
+## Model Card Authors
+
+*Lists the people who create the model card, providing recognition and accountability for the detailed work that goes into its construction.*
+-->
+
+<!--
+## Model Card Contact
+
+*Provides a way for people who have updates to the Model Card, suggestions, or questions, to contact the Model Card authors.*
+-->

config.json

@@ -0,0 +1,31 @@
+{
+  "_name_or_path": "aubmindlab/araelectra-base-discriminator",
+  "architectures": [
+    "ElectraModel"
+  ],
+  "attention_probs_dropout_prob": 0.1,
+  "classifier_dropout": null,
+  "embedding_size": 768,
+  "generator_hidden_size": 0.33333,
+  "hidden_act": "gelu",
+  "hidden_dropout_prob": 0.1,
+  "hidden_size": 768,
+  "initializer_range": 0.02,
+  "intermediate_size": 3072,
+  "layer_norm_eps": 1e-12,
+  "max_position_embeddings": 512,
+  "model_type": "electra",
+  "num_attention_heads": 12,
+  "num_hidden_layers": 12,
+  "pad_token_id": 0,
+  "position_embedding_type": "absolute",
+  "summary_activation": "gelu",
+  "summary_last_dropout": 0.1,
+  "summary_type": "first",
+  "summary_use_proj": true,
+  "torch_dtype": "float32",
+  "transformers_version": "4.45.1",
+  "type_vocab_size": 2,
+  "use_cache": true,
+  "vocab_size": 64000
+}

config_sentence_transformers.json

@@ -0,0 +1,10 @@
+{
+  "__version__": {
+    "sentence_transformers": "3.3.1",
+    "transformers": "4.45.1",
+    "pytorch": "2.4.0"
+  },
+  "prompts": {},
+  "default_prompt_name": null,
+  "similarity_fn_name": "cosine"
+}

model.safetensors

@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:ce8b4649bda1c134bccf99b7e000505339191eb7ede7b439b1583ceb272dcb43
+size 538433208

modules.json

@@ -0,0 +1,14 @@
+[
+  {
+    "idx": 0,
+    "name": "0",
+    "path": "",
+    "type": "sentence_transformers.models.Transformer"
+  },
+  {
+    "idx": 1,
+    "name": "1",
+    "path": "1_Pooling",
+    "type": "sentence_transformers.models.Pooling"
+  }
+]

sentence_bert_config.json

@@ -0,0 +1,4 @@
+{
+  "max_seq_length": 512,
+  "do_lower_case": false
+}

special_tokens_map.json

@@ -0,0 +1,37 @@
+{
+  "cls_token": {
+    "content": "[CLS]",
+    "lstrip": false,
+    "normalized": false,
+    "rstrip": false,
+    "single_word": false
+  },
+  "mask_token": {
+    "content": "[MASK]",
+    "lstrip": false,
+    "normalized": false,
+    "rstrip": false,
+    "single_word": false
+  },
+  "pad_token": {
+    "content": "[PAD]",
+    "lstrip": false,
+    "normalized": false,
+    "rstrip": false,
+    "single_word": false
+  },
+  "sep_token": {
+    "content": "[SEP]",
+    "lstrip": false,
+    "normalized": false,
+    "rstrip": false,
+    "single_word": false
+  },
+  "unk_token": {
+    "content": "[UNK]",
+    "lstrip": false,
+    "normalized": false,
+    "rstrip": false,
+    "single_word": false
+  }
+}

tokenizer_config.json

@@ -0,0 +1,86 @@
+{
+  "added_tokens_decoder": {
+    "0": {
+      "content": "[PAD]",
+      "lstrip": false,
+      "normalized": false,
+      "rstrip": false,
+      "single_word": false,
+      "special": true
+    },
+    "1": {
+      "content": "[UNK]",
+      "lstrip": false,
+      "normalized": false,
+      "rstrip": false,
+      "single_word": false,
+      "special": true
+    },
+    "2": {
+      "content": "[CLS]",
+      "lstrip": false,
+      "normalized": false,
+      "rstrip": false,
+      "single_word": false,
+      "special": true
+    },
+    "3": {
+      "content": "[SEP]",
+      "lstrip": false,
+      "normalized": false,
+      "rstrip": false,
+      "single_word": false,
+      "special": true
+    },
+    "4": {
+      "content": "[MASK]",
+      "lstrip": false,
+      "normalized": false,
+      "rstrip": false,
+      "single_word": false,
+      "special": true
+    },
+    "5": {
+      "content": "[رابط]",
+      "lstrip": false,
+      "normalized": true,
+      "rstrip": false,
+      "single_word": true,
+      "special": true
+    },
+    "6": {
+      "content": "[بريد]",
+      "lstrip": false,
+      "normalized": true,
+      "rstrip": false,
+      "single_word": true,
+      "special": true
+    },
+    "7": {
+      "content": "[مستخدم]",
+      "lstrip": false,
+      "normalized": true,
+      "rstrip": false,
+      "single_word": true,
+      "special": true
+    }
+  },
+  "clean_up_tokenization_spaces": true,
+  "cls_token": "[CLS]",
+  "do_basic_tokenize": true,
+  "do_lower_case": false,
+  "mask_token": "[MASK]",
+  "max_len": 512,
+  "model_max_length": 512,
+  "never_split": [
+    "[بريد]",
+    "[مستخدم]",
+    "[رابط]"
+  ],
+  "pad_token": "[PAD]",
+  "sep_token": "[SEP]",
+  "strip_accents": null,
+  "tokenize_chinese_chars": true,
+  "tokenizer_class": "ElectraTokenizer",
+  "unk_token": "[UNK]"
+}