File size: 33,168 Bytes
b19ce30 f175cb0 b19ce30 |
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126 127 128 129 130 131 132 133 134 135 136 137 138 139 140 141 142 143 144 145 146 147 148 149 150 151 152 153 154 155 156 157 158 159 160 161 162 163 164 165 166 167 168 169 170 171 172 173 174 175 176 177 178 179 180 181 182 183 184 185 186 187 188 189 190 191 192 193 194 195 196 197 198 199 200 201 202 203 204 205 206 207 208 209 210 211 212 213 214 215 216 217 218 219 220 221 222 223 224 225 226 227 228 229 230 231 232 233 234 235 236 237 238 239 240 241 242 243 244 245 246 247 248 249 250 251 252 253 254 255 256 257 258 259 260 261 262 263 264 265 266 267 268 269 270 271 272 273 274 275 276 277 278 279 280 281 282 283 284 285 286 287 288 289 290 291 292 293 294 295 296 297 298 299 300 301 302 303 304 305 306 307 308 309 310 311 312 313 314 315 316 317 318 319 320 321 322 323 324 325 326 327 328 329 330 331 332 333 334 335 336 337 338 339 340 341 342 343 344 345 346 347 348 349 350 351 352 353 354 355 356 357 358 359 360 361 362 363 364 365 366 367 368 369 370 371 372 373 374 375 376 377 378 379 380 381 382 383 384 385 386 387 388 389 390 391 392 393 394 395 396 397 398 399 400 401 402 403 404 405 406 407 408 409 410 411 412 413 414 415 416 417 418 419 420 421 422 423 424 425 426 427 428 429 430 431 432 433 434 435 436 437 438 439 440 441 442 443 444 445 446 447 448 449 450 451 452 453 454 455 456 457 458 459 460 461 462 463 464 465 466 467 468 469 470 471 472 473 474 475 476 477 478 479 480 481 482 483 484 485 486 487 488 489 490 491 492 493 494 495 496 497 498 499 500 501 502 503 504 505 506 507 508 509 510 511 512 513 514 515 516 517 518 519 520 521 522 523 524 525 526 527 528 529 530 531 532 533 534 535 536 537 538 539 540 541 542 543 544 545 546 547 548 549 550 551 552 553 554 555 556 557 558 559 560 561 562 563 564 565 566 567 568 569 570 571 572 573 574 575 576 577 578 579 580 581 582 583 584 585 586 587 588 589 590 591 592 593 594 595 596 597 598 599 600 601 602 603 604 605 606 607 608 609 610 611 612 613 614 615 616 617 618 619 620 621 622 |
---
language:
- tr
license: apache-2.0
tags:
- sentence-transformers
- sentence-similarity
- feature-extraction
- generated_from_trainer
- dataset_size:215676
- loss:MatryoshkaLoss
- loss:CachedMultipleNegativesRankingLoss
base_model: Qwen/Qwen3-Embedding-0.6B
widget:
- source_sentence: Ortak Havuz Tarifesi kapsamında her bir hat için aylık sabit ücret
25,5 TL olarak belirlenmiştir ve bu ücret KDV ile ÖİV dahil olarak hesaplanmıştır.
sentences:
- Vodafone'un Ortak Havuz Tarifesi, müşterilere ücretsiz olarak sunulmaktadır ve
herhangi bir sabit ücret talep edilmemektedir.
- Her bir hat için Ortak Havuz Tarifesi'nin aylık sabit ücreti, vergiler dahil 25,5
TL'dir.
- Geleceğin Karakartalı, Vodafone ve Beşiktaş JK'nin ortak çalışmasıyla genç futbol
yeteneklerini Türkiye çapında keşfetmeyi hedefleyen bir projedir.
- source_sentence: Taşınma durumunda, teknik altyapı eksikliği nedeniyle Vodafone
Evde Fiber İnternet hizmeti sağlanamazsa, cezai işlem uygulanmaz ve alternatif
hizmetlere geçiş yapılabilir.
sentences:
- Vodafone faturasız tarifelerinde, yenileme gününde yeterli bakiye bulunmuyorsa
içerikler yenilenmez, ancak daha önce yüklenen içerikler bakiye olmadan kullanılabilir.
- Vodafone Evde Fiber İnternet hizmeti taşınma sırasında altyapı eksikliği nedeniyle
sağlanamazsa, aboneye ceza uygulanır ve alternatif hizmet sunulmaz.
- Vodafone Evde Fiber İnternet hizmeti taşınma sırasında altyapı eksikliği nedeniyle
sağlanamazsa, aboneye cezai işlem uygulanmaz ve ADSL veya Fiber Hız hizmetine
geçiş yapılabilir.
- source_sentence: Tarife kapsamında sunulan dakika, SMS ve internet hakları, belirli
bir limitin aşılması durumunda ek paketlerle ücretlendirilir.
sentences:
- Vodafone'un tarifelerinde aşım durumunda ek paketler yerine ücretsiz kullanım
hakkı sunulmaktadır.
- Vodafone'un geçmiş kampanyalarında, Samsung Note 3 Neo en pahalı cihazlardan biri
olarak müşterilere sunulmuştur.
- Uyumlu 5 Tarifesi'nde verilen dakika, SMS ve internet hakları bittiğinde, ek paketler
devreye girerek avantajlı fiyatlarla ücretlendirme yapılır.
- source_sentence: Mobil numara taşınabilirliği olan ülkelerdeki Vodafone operatörlerine
yapılan aramalarda, diğer mobil operatörlerin prefikslerini içeren numaralar indirimli
tarifeden yararlanamaz.
sentences:
- Vodafone operatörlerine yapılan aramalarda, mobil numara taşınabilirliği olan
ülkelerdeki diğer operatörlerin prefikslerini içeren numaralar indirimli fiyatlara
dahil edilmez.
- Vodafone'un tarifelerinde ücretsiz pass paketi yer almazken, Her Şey Dahil Pasaport
paketi ücretli olarak sunulmaktadır.
- Dünya Küçük Kurumsal tarifesi, yurtdışı aramalar için tüm numaralara eşit fiyatlandırma
sunar ve prefiks kısıtlaması içermez.
- source_sentence: Vodafone hattınızın aktivasyonu sırasında eksik evraklarınızın
tamamlanması gerektiği belirtilmiştir. Hattınızın iptal olmaması için 3 gün içinde
Vodafone mağazasını ziyaret etmeniz önemlidir.
sentences:
- Vodafone, boşanmış annelerin çocuklarına gençlik tarifesi tanımlaması için kimlik
doğrulama ve kullanıcı tanımlama süreçlerini Cep Merkezlerinde gerçekleştirmektedir.
- Vodafone hattınızın aktivasyonu sırasında herhangi bir evrak eksikliği bulunmamaktadır.
Hattınız otomatik olarak aktif hale gelecektir.
- Vodafone hattınızın aktif hale gelebilmesi için eksik olan abonelik sözleşmesi
ve kimlik belgelerinizi tamamlamanız gerekmektedir. Bu işlemi 3 gün içinde Vodafone
mağazasında gerçekleştirebilirsiniz.
datasets:
- seroe/vodex-turkish-triplets-large
pipeline_tag: sentence-similarity
library_name: sentence-transformers
metrics:
- cosine_accuracy
model-index:
- name: Qwen3-Embedding-0.6B Türkçe Triplet Matryoshka
results:
- task:
type: triplet
name: Triplet
dataset:
name: tr triplet dev 1024d
type: tr-triplet-dev-1024d
metrics:
- type: cosine_accuracy
value: 0.998831570148468
name: Cosine Accuracy
- task:
type: triplet
name: Triplet
dataset:
name: tr triplet dev 768d
type: tr-triplet-dev-768d
metrics:
- type: cosine_accuracy
value: 0.9987481236457825
name: Cosine Accuracy
- task:
type: triplet
name: Triplet
dataset:
name: tr triplet dev 512d
type: tr-triplet-dev-512d
metrics:
- type: cosine_accuracy
value: 0.9986646771430969
name: Cosine Accuracy
- task:
type: triplet
name: Triplet
dataset:
name: tr triplet dev 256d
type: tr-triplet-dev-256d
metrics:
- type: cosine_accuracy
value: 0.9984142780303955
name: Cosine Accuracy
- task:
type: triplet
name: Triplet
dataset:
name: all nli test 1024d
type: all-nli-test-1024d
metrics:
- type: cosine_accuracy
value: 0.9987481236457825
name: Cosine Accuracy
- task:
type: triplet
name: Triplet
dataset:
name: all nli test 768d
type: all-nli-test-768d
metrics:
- type: cosine_accuracy
value: 0.9986646771430969
name: Cosine Accuracy
- task:
type: triplet
name: Triplet
dataset:
name: all nli test 512d
type: all-nli-test-512d
metrics:
- type: cosine_accuracy
value: 0.9986646771430969
name: Cosine Accuracy
- task:
type: triplet
name: Triplet
dataset:
name: all nli test 256d
type: all-nli-test-256d
metrics:
- type: cosine_accuracy
value: 0.99833083152771
name: Cosine Accuracy
---
# Qwen3-Embedding-0.6B Türkçe Triplet Matryoshka
This is a [sentence-transformers](https://www.SBERT.net) model finetuned from [Qwen/Qwen3-Embedding-0.6B](https://huggingface.co/Qwen/Qwen3-Embedding-0.6B) on the [vodex-turkish-triplets-large](https://huggingface.co/datasets/seroe/vodex-turkish-triplets-large) dataset. It maps sentences & paragraphs to a 1024-dimensional dense vector space and can be used for semantic textual similarity, semantic search, paraphrase mining, text classification, clustering, and more.
## Model Details
## ⚠️ Domain-Specific Warning
This model was fine-tuned on Turkish data specifically sourced from the **telecommunications domain**.
While it performs well on telecom-related tasks such as mobile services, billing, campaigns, and subscription details, it may not generalize well to other domains.
Please assess its performance carefully before applying it outside of telecommunications use cases.
### Model Description
- **Model Type:** Sentence Transformer
- **Base model:** [Qwen/Qwen3-Embedding-0.6B](https://huggingface.co/Qwen/Qwen3-Embedding-0.6B) <!-- at revision 744169034862c8eec56628663995004342e4e449 -->
- **Maximum Sequence Length:** 32768 tokens
- **Output Dimensionality:** 1024 dimensions
- **Similarity Function:** Cosine Similarity
- **Training Dataset:**
- [vodex-turkish-triplets-large](https://huggingface.co/datasets/seroe/vodex-turkish-triplets-large)
- **Language:** tr
- **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': 32768, 'do_lower_case': False}) with Transformer model: Qwen3Model
(1): Pooling({'word_embedding_dimension': 1024, 'pooling_mode_cls_token': False, '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': True, 'include_prompt': True})
(2): Normalize()
)
```
## 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("seroe/Qwen3-Embedding-0.6B-turkish-triplet-matryoshka-v2")
# Run inference
sentences = [
'Vodafone hattınızın aktivasyonu sırasında eksik evraklarınızın tamamlanması gerektiği belirtilmiştir. Hattınızın iptal olmaması için 3 gün içinde Vodafone mağazasını ziyaret etmeniz önemlidir.',
'Vodafone hattınızın aktif hale gelebilmesi için eksik olan abonelik sözleşmesi ve kimlik belgelerinizi tamamlamanız gerekmektedir. Bu işlemi 3 gün içinde Vodafone mağazasında gerçekleştirebilirsiniz.',
'Vodafone hattınızın aktivasyonu sırasında herhangi bir evrak eksikliği bulunmamaktadır. Hattınız otomatik olarak aktif hale gelecektir.',
]
embeddings = model.encode(sentences)
print(embeddings.shape)
# [3, 1024]
# 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
#### Triplet
* Datasets: `tr-triplet-dev-1024d` and `all-nli-test-1024d`
* Evaluated with [<code>TripletEvaluator</code>](https://sbert.net/docs/package_reference/sentence_transformer/evaluation.html#sentence_transformers.evaluation.TripletEvaluator) with these parameters:
```json
{
"truncate_dim": 1024
}
```
| Metric | tr-triplet-dev-1024d | all-nli-test-1024d |
|:--------------------|:---------------------|:-------------------|
| **cosine_accuracy** | **0.9988** | **0.9987** |
#### Triplet
* Datasets: `tr-triplet-dev-768d` and `all-nli-test-768d`
* Evaluated with [<code>TripletEvaluator</code>](https://sbert.net/docs/package_reference/sentence_transformer/evaluation.html#sentence_transformers.evaluation.TripletEvaluator) with these parameters:
```json
{
"truncate_dim": 768
}
```
| Metric | tr-triplet-dev-768d | all-nli-test-768d |
|:--------------------|:--------------------|:------------------|
| **cosine_accuracy** | **0.9987** | **0.9987** |
#### Triplet
* Datasets: `tr-triplet-dev-512d` and `all-nli-test-512d`
* Evaluated with [<code>TripletEvaluator</code>](https://sbert.net/docs/package_reference/sentence_transformer/evaluation.html#sentence_transformers.evaluation.TripletEvaluator) with these parameters:
```json
{
"truncate_dim": 512
}
```
| Metric | tr-triplet-dev-512d | all-nli-test-512d |
|:--------------------|:--------------------|:------------------|
| **cosine_accuracy** | **0.9987** | **0.9987** |
#### Triplet
* Datasets: `tr-triplet-dev-256d` and `all-nli-test-256d`
* Evaluated with [<code>TripletEvaluator</code>](https://sbert.net/docs/package_reference/sentence_transformer/evaluation.html#sentence_transformers.evaluation.TripletEvaluator) with these parameters:
```json
{
"truncate_dim": 256
}
```
| Metric | tr-triplet-dev-256d | all-nli-test-256d |
|:--------------------|:--------------------|:------------------|
| **cosine_accuracy** | **0.9984** | **0.9983** |
<!--
## 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
#### vodex-turkish-triplets-large
* Dataset: [vodex-turkish-triplets-large](https://huggingface.co/datasets/seroe/vodex-turkish-triplets-large) at [1fe9d63](https://huggingface.co/datasets/seroe/vodex-turkish-triplets-large/tree/1fe9d63490a69cb96da6b76f4bff1a43c48cbdee)
* Size: 215,676 training samples
* Columns: <code>query</code>, <code>positive</code>, and <code>negative</code>
* Approximate statistics based on the first 1000 samples:
| | query | positive | negative |
|:--------|:-----------------------------------------------------------------------------------|:-----------------------------------------------------------------------------------|:-----------------------------------------------------------------------------------|
| type | string | string | string |
| details | <ul><li>min: 19 tokens</li><li>mean: 44.11 tokens</li><li>max: 90 tokens</li></ul> | <ul><li>min: 21 tokens</li><li>mean: 45.45 tokens</li><li>max: 95 tokens</li></ul> | <ul><li>min: 17 tokens</li><li>mean: 37.27 tokens</li><li>max: 76 tokens</li></ul> |
* Samples:
| query | positive | negative |
|:--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|:--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|:-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|
| <code>Vodafone'un Mobil Form Servisi, 12 Şubat 2021 itibarıyla yeni müşteri alımına kapatılmıştır.</code> | <code>12 Şubat 2021 tarihinden itibaren Vodafone'un Mobil Form Servisi yeni kullanıcılar için erişime kapatılmıştır.</code> | <code>Mobil Form Servisi, 2022 yılında yeni müşterilere açılmıştır ve aktif olarak kullanılmaktadır.</code> |
| <code>Paket, VOIP ve P2P gibi hizmetleri desteklemez ve cihazın 4.5G/3G ayarlarının yapılmış olması gereklidir.</code> | <code>Vodafone'un paketi, VOIP ve P2P hizmetlerini içermez ve cihazın 4.5G/3G bağlantı ayarlarının aktif olması gerekir.</code> | <code>Paket, VOIP ve P2P hizmetlerini tamamen destekler ve cihaz ayarlarına gerek olmadan kullanılabilir.</code> |
| <code>Vodafone'un bireysel esnaf tarifeleri, farklı meslek gruplarına özel paket seçenekleriyle geniş bir yelpaze sunar.</code> | <code>Bireysel esnaf tarifeleri, Vodafone tarafından çeşitli meslek gruplarına uygun paketlerle desteklenmektedir.</code> | <code>Vodafone'un bireysel esnaf tarifeleri, yalnızca belirli bir meslek grubuna hitap eder ve diğer meslekler için uygun değildir.</code> |
* Loss: [<code>MatryoshkaLoss</code>](https://sbert.net/docs/package_reference/sentence_transformer/losses.html#matryoshkaloss) with these parameters:
```json
{
"loss": "CachedMultipleNegativesRankingLoss",
"matryoshka_dims": [
1024,
768,
512,
256
],
"matryoshka_weights": [
1,
1,
1,
1
],
"n_dims_per_step": -1
}
```
### Evaluation Dataset
#### vodex-turkish-triplets-large
* Dataset: [vodex-turkish-triplets-large](https://huggingface.co/datasets/seroe/vodex-turkish-triplets-large) at [1fe9d63](https://huggingface.co/datasets/seroe/vodex-turkish-triplets-large/tree/1fe9d63490a69cb96da6b76f4bff1a43c48cbdee)
* Size: 11,982 evaluation samples
* Columns: <code>query</code>, <code>positive</code>, and <code>negative</code>
* Approximate statistics based on the first 1000 samples:
| | query | positive | negative |
|:--------|:-----------------------------------------------------------------------------------|:-----------------------------------------------------------------------------------|:-----------------------------------------------------------------------------------|
| type | string | string | string |
| details | <ul><li>min: 23 tokens</li><li>mean: 44.51 tokens</li><li>max: 97 tokens</li></ul> | <ul><li>min: 20 tokens</li><li>mean: 45.89 tokens</li><li>max: 93 tokens</li></ul> | <ul><li>min: 19 tokens</li><li>mean: 37.23 tokens</li><li>max: 89 tokens</li></ul> |
* Samples:
| query | positive | negative |
|:-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|:----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|:----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|
| <code>Vodafone'un 'Yarına Hazır Cihaz Kampanyaları' kapsamında farklı marka ve modellerde cihazlar, çeşitli depolama seçenekleri ve renk alternatifleriyle sunulmaktadır.</code> | <code>Vodafone'un cihaz kampanyaları, geniş ürün yelpazesiyle farklı depolama kapasiteleri ve renk seçenekleri sunarak kullanıcıların ihtiyaçlarına hitap etmektedir.</code> | <code>Vodafone'un cihaz kampanyaları yalnızca belirli bir marka ve modelle sınırlıdır, diğer seçenekler sunulmamaktadır.</code> |
| <code>Devreden ve duran tarifeler, kullanıcıların kullanılmayan internet haklarını bir sonraki döneme taşımasına olanak tanır ve ek paketlerle bu haklar genişletilebilir.</code> | <code>Kullanıcılar, devreden ve duran tarifeler sayesinde kullanılmayan internet haklarını bir sonraki aya aktarabilir ve ek paketlerle bu haklarını artırabilir.</code> | <code>Devreden ve duran tarifeler, kullanıcıların internet haklarını bir sonraki döneme taşımasına izin vermez, yalnızca mevcut dönemde kullanım sağlar.</code> |
| <code>Cebinize Uyan İnternet kampanyası, numara taşıma, yeni hat tesisi veya tarifeler arası geçiş yapan abonelere otomatik olarak tanımlanır. Bu haklar, diğer promosyonlardan sonra kullanılabilir.</code> | <code>Vodafone'un kampanyası, numara taşıma, yeni hat açma veya tarifeler arası geçiş yapan abonelere otomatik olarak tanımlanır ve kullanım sırası diğer promosyonlardan sonra gelir.</code> | <code>Evcil hayvan sahiplenme kampanyasında, yeni bir evcil hayvan edinen kişilere ücretsiz mama ve bakım hizmeti sunulur.</code> |
* Loss: [<code>MatryoshkaLoss</code>](https://sbert.net/docs/package_reference/sentence_transformer/losses.html#matryoshkaloss) with these parameters:
```json
{
"loss": "CachedMultipleNegativesRankingLoss",
"matryoshka_dims": [
1024,
768,
512,
256
],
"matryoshka_weights": [
1,
1,
1,
1
],
"n_dims_per_step": -1
}
```
### Training Hyperparameters
#### Non-Default Hyperparameters
- `eval_strategy`: steps
- `per_device_train_batch_size`: 2048
- `per_device_eval_batch_size`: 256
- `weight_decay`: 0.01
- `num_train_epochs`: 1
- `lr_scheduler_type`: cosine
- `warmup_ratio`: 0.05
- `save_only_model`: True
- `bf16`: True
- `batch_sampler`: no_duplicates
#### 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`: 2048
- `per_device_eval_batch_size`: 256
- `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`: 0.01
- `adam_beta1`: 0.9
- `adam_beta2`: 0.999
- `adam_epsilon`: 1e-08
- `max_grad_norm`: 1.0
- `num_train_epochs`: 1
- `max_steps`: -1
- `lr_scheduler_type`: cosine
- `lr_scheduler_kwargs`: {}
- `warmup_ratio`: 0.05
- `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`: True
- `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`: True
- `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`: 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`: 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
</details>
### Training Logs
| Epoch | Step | Training Loss | Validation Loss | tr-triplet-dev-1024d_cosine_accuracy | tr-triplet-dev-768d_cosine_accuracy | tr-triplet-dev-512d_cosine_accuracy | tr-triplet-dev-256d_cosine_accuracy | all-nli-test-1024d_cosine_accuracy | all-nli-test-768d_cosine_accuracy | all-nli-test-512d_cosine_accuracy | all-nli-test-256d_cosine_accuracy |
|:------:|:----:|:-------------:|:---------------:|:------------------------------------:|:-----------------------------------:|:-----------------------------------:|:-----------------------------------:|:----------------------------------:|:---------------------------------:|:---------------------------------:|:---------------------------------:|
| -1 | -1 | - | - | 0.8870 | 0.8923 | 0.8932 | 0.8857 | - | - | - | - |
| 0.1132 | 12 | 3.4225 | 0.2848 | 0.9895 | 0.9901 | 0.9899 | 0.9893 | - | - | - | - |
| 0.2264 | 24 | 0.8769 | 0.1916 | 0.9935 | 0.9945 | 0.9943 | 0.9937 | - | - | - | - |
| 0.3396 | 36 | 0.6888 | 0.1444 | 0.9967 | 0.9972 | 0.9969 | 0.9969 | - | - | - | - |
| 0.4528 | 48 | 0.6153 | 0.1289 | 0.9975 | 0.9978 | 0.9977 | 0.9977 | - | - | - | - |
| 0.5660 | 60 | 0.5698 | 0.1169 | 0.9981 | 0.9982 | 0.9981 | 0.9977 | - | - | - | - |
| 0.6792 | 72 | 0.5513 | - | 0.9976 | - | - | - | - | - | - | - |
| 0.1132 | 12 | 0.4944 | 0.1167 | 0.9977 | 0.9977 | 0.9977 | 0.9974 | - | - | - | - |
| 0.2264 | 24 | 0.4464 | 0.1220 | 0.9983 | 0.9983 | 0.9982 | 0.9981 | - | - | - | - |
| 0.3396 | 36 | 0.371 | 0.1116 | 0.9982 | 0.9982 | 0.9980 | 0.9976 | - | - | - | - |
| 0.4528 | 48 | 0.3369 | 0.1068 | 0.9983 | 0.9983 | 0.9983 | 0.9979 | - | - | - | - |
| 0.5660 | 60 | 0.3243 | 0.1006 | 0.9986 | 0.9986 | 0.9984 | 0.9981 | - | - | - | - |
| 0.6792 | 72 | 0.3895 | 0.0945 | 0.9987 | 0.9986 | 0.9984 | 0.9984 | - | - | - | - |
| 0.7925 | 84 | 0.4668 | 0.0908 | 0.9987 | 0.9987 | 0.9985 | 0.9982 | - | - | - | - |
| 0.9057 | 96 | 0.4319 | 0.0863 | 0.9988 | 0.9987 | 0.9987 | 0.9984 | - | - | - | - |
| -1 | -1 | - | - | - | - | - | - | 0.9987 | 0.9987 | 0.9987 | 0.9983 |
### Framework Versions
- Python: 3.10.12
- Sentence Transformers: 4.2.0.dev0
- Transformers: 4.52.3
- PyTorch: 2.7.0+cu126
- Accelerate: 1.7.0
- Datasets: 3.6.0
- 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",
}
```
#### MatryoshkaLoss
```bibtex
@misc{kusupati2024matryoshka,
title={Matryoshka Representation Learning},
author={Aditya Kusupati and Gantavya Bhatt and Aniket Rege and Matthew Wallingford and Aditya Sinha and Vivek Ramanujan and William Howard-Snyder and Kaifeng Chen and Sham Kakade and Prateek Jain and Ali Farhadi},
year={2024},
eprint={2205.13147},
archivePrefix={arXiv},
primaryClass={cs.LG}
}
```
#### CachedMultipleNegativesRankingLoss
```bibtex
@misc{gao2021scaling,
title={Scaling Deep Contrastive Learning Batch Size under Memory Limited Setup},
author={Luyu Gao and Yunyi Zhang and Jiawei Han and Jamie Callan},
year={2021},
eprint={2101.06983},
archivePrefix={arXiv},
primaryClass={cs.LG}
}
```
<!--
## 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.*
--> |