SentenceTransformer based on intfloat/multilingual-e5-small

This is a sentence-transformers model finetuned from intfloat/multilingual-e5-small on the train dataset. It maps sentences & paragraphs to a 384-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: intfloat/multilingual-e5-small
Maximum Sequence Length: 512 tokens
Output Dimensionality: 384 tokens
Similarity Function: Cosine Similarity
Training Dataset:
- train

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': 384, '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})
  (2): Normalize()
)

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("fombus/kino_multilingual-e5-small")
# Run inference
sentences = [
    'В отдаленном волшебном королевстве живут заколдованная принцесса Фиона и ее семья. Фиону превратили в козла, а ее семью осудили на вечную охоту за глупыми носителями ее образа.',
    'Жил да\xa0был в\xa0сказочном государстве большой зеленый великан по\xa0имени Шрек. Жил\xa0он в\xa0гордом одиночестве в\xa0лесу; на\xa0болоте; которое считал своим. Но\xa0однажды злобный коротышка\xa0—\xa0лорд Фаркуад; правитель волшебного королевства; безжалостно согнал на\xa0Шреково болото всех сказочных обитателей.И беспечной жизни зеленого великана пришел конец. Но\xa0лорд Фаркуад пообещал вернуть Шреку болото; если великан добудет ему\xa0прекрасную принцессу Фиону; которая томится в\xa0неприступной башне; охраняемой огнедышащим драконом…',
    'В первом и\xa0последнем плавании шикарного «Титаника» встречаются двое. Пассажир нижней палубы Джек выиграл билет в\xa0карты; а\xa0богатая наследница Роза отправляется в\xa0Америку; чтобы выйти замуж по\xa0расчёту. Чувства молодых людей только успевают расцвести; и\xa0даже не\xa0классовые различия создадут испытания влюблённым; а\xa0айсберг; вставший на\xa0пути считавшегося непотопляемым лайнера.',
]
embeddings = model.encode(sentences)
print(embeddings.shape)
# [3, 384]

# Get the similarity scores for the embeddings
similarities = model.similarity(embeddings, embeddings)
print(similarities.shape)
# [3, 3]

Training Details

Training Dataset

train

Dataset: train
Size: 278 training samples
Columns: anchor, positive, and negative

Approximate statistics based on the first 1000 samples:

	anchor	positive	negative
type	string	string	string
details	min: 7 tokens mean: 49.8 tokens max: 130 tokens	min: 41 tokens mean: 122.96 tokens max: 317 tokens	min: 41 tokens mean: 123.75 tokens max: 317 tokens

Samples:

anchor	positive	negative
`Один из самых знаменитых героев фэнтези-пародии легко сбивает с толку и обычных зрителей и самого себя. Энди Дюфрейн попадает в сверххищную тюрьму, где находятся представители высшего света, которым не нужны деньги.`	Бухгалтер Энди Дюфрейн обвинён в убийстве собственной жены и её любовника. Оказавшись в тюрьме под названием Шоушенк; он сталкивается с жестокостью и беззаконием; царящими по обе стороны решётки. Каждый; кто попадает в эти стены; становится их рабом до конца жизни. Но Энди; обладающий живым умом и доброй душой; находит подход как к заключённым; так и к охранникам; добиваясь их особого к себе расположения.	Действие фильма разворачивается на бескрайних просторах Антарктики. Научная экспедиция; в состав которой входят Джерри Шепард; его лучший друг Купер и геолог; отправляется на поиски метеорита.Однако неожиданное происшествие и тяжелые погодные условия вынуждают их оставить свои собачьи упряжки и вернуться назад. И теперь восемь собак должны в течение шести месяцев бороться за выживание в ледяной пустыне и ждать; пока их спасут…
`В одной из тюрем находится отряд смертников, каждый из сотрудников которого смотрит за судьбами заключенных, разрабатывая такие методы воздействия, которые не должны применяться. Один из заключенных с титулом «Смертник номер один» вызывает беспокойство сотрудников.`	Пол Эджкомб — начальник блока смертников в тюрьме «Холодная гора»; каждый из узников которого однажды проходит «зеленую милю» по пути к месту казни. Пол повидал много заключённых и надзирателей за время работы. Однако гигант Джон Коффи; обвинённый в страшном преступлении; стал одним из самых необычных обитателей блока.	Крыс Реми обладает уникальным вкусом. Он готов рисковать собственной жизнью; чтобы посмотреть любимое кулинарное шоу и раздобыть какую-нибудь приправку или просто свежий продукт. Реми живет со своими сородичами; которые его не понимают и не принимают его увлечения кулинарией. Когда Реми случайно попадает на кухню шикарного ресторана; он решает воспользоваться выпавшим ему шансом и проверить свои навыки. На эту же кухню попадает и юный Лингвини. Всё; на что он может расчитывать — это должность уборщика. Но он тоже получает свой шанс…
Герой фильма ведет жизнь простого, благородного человека, но окружающие видят в нем великого человека и превращают его в того, кем он сначала хотел быть. Однако через годы он осознает, что не воспользовался своим великолепием, бросив свою первоначальную любовь и оставшись один.	От лица главного героя Форреста Гампа; слабоумного безобидного человека с благородным и открытым сердцем; рассказывается история его необыкновенной жизни.Фантастическим образом превращается он в известного футболиста; героя войны; преуспевающего бизнесмена. Он становится миллиардером; но остается таким же бесхитростным; глупым и добрым. Форреста ждет постоянный успех во всем; а он любит девочку; с которой дружил в детстве; но взаимность приходит слишком поздно.	Действие разворачивается 20 тыс. лет назад. Чтобы избежать приближающегося из-за наступления ледникового периода холода; животные мигрируют на юг. Однако некоторые из них всё-таки решают остаться — одинокий; угрюмый мамонт Манфред; а также бесшабашный ленивец Сид.Случайно эта парочка наталкивается на человеческого детёныша. Они решаются вернуть его людям и отправляются в путешествие. По пути они встречают саблезубого хитрого тигра. И теперь этой веселой компании предстоят забавные приключения!

Loss: MultipleNegativesRankingLoss with these parameters:

{
    "scale": 20.0,
    "similarity_fct": "cos_sim"
}

Training Hyperparameters

Non-Default Hyperparameters

per_device_train_batch_size: 16
learning_rate: 2e-05
num_train_epochs: 5
warmup_ratio: 0.1

All Hyperparameters

Click to expand

overwrite_output_dir: False
do_predict: False
eval_strategy: no
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: 1
eval_accumulation_steps: None
torch_empty_cache_steps: None
learning_rate: 2e-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: 5
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: 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: False
hub_always_push: False
gradient_checkpointing: False
gradient_checkpointing_kwargs: None
include_inputs_for_metrics: False
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
eval_use_gather_object: False
batch_sampler: batch_sampler
multi_dataset_batch_sampler: proportional

Framework Versions

Python: 3.10.14
Sentence Transformers: 3.0.1
Transformers: 4.44.0
PyTorch: 2.4.0
Accelerate: 0.33.0
Datasets: 2.21.0
Tokenizers: 0.19.1

Citation

BibTeX

Sentence Transformers

@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

@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}
}

fombus
/

kino_multilingual-e5-small