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SentenceTransformer based on lemon-mint/mMiniLMv2-L12-H384-Distilled-Iter16-final

This is a sentence-transformers model finetuned from lemon-mint/mMiniLMv2-L12-H384-Distilled-Iter16-final. 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: lemon-mint/mMiniLMv2-L12-H384-Distilled-Iter16-final
Maximum Sequence Length: 512 tokens
Output Dimensionality: 384 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: XLMRobertaModel 
  (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("lemon-mint/KoEn-Embedding-Matryoshka-v0.53-final")
# Run inference
sentences = [
    'query: 로마는 왜 분열 되었는가?',
    'passage: 고대 로마\n로마 제국은 기독교 공인 후 교황 선출 문제를 기화로 서로마, 동로마로 분할됐으며 이민족의 침략으로 쇠퇴기에 접어들었다. 서기 5세기 경 서로마 제국은 멸망 후 게르만족의 여러 독립 국가로 갈라져 프랑크 왕국, 신성 로마 제국 등 로마의 후계자를 자처하는 여타 서유럽의 정치 세력들이 나타난다. 한편 동로마 제국은 중세 시대에 비잔티움 제국으로 발전했으나 1453년 오스만 투르크에게 멸망한다.',
    'passage: 판노니아 속주\n102년에서 107년경 트라야누스 황제는 이 지역을 다시 동서로 분할하여 ‘판노니아 수페리오르’와 ‘판노니아 인페리오르’로 나누었다. 3세기에 이르면서 이 지역 출신의 황제가 여러 명이 배출되었고 전통적으로 로마 군단의 병력을 제공하는 속주로 변모하였다. 그러나 로마 제국이 쇠퇴하기 시작하면서 야만족의 침입을 받았고 395년에 로마군이 이 지역에서 완전히 철수하고 반달족이 거주하면서 판노니아는 그 명맥이 끊어졌다.',
]
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]

Evaluation

Metrics

Information Retrieval

Dataset: Ko-StrategyQA-384
Evaluated with InformationRetrievalEvaluator

Metric	Value
cosine_accuracy@1	0.5895
cosine_accuracy@3	0.7348
cosine_accuracy@5	0.772
cosine_accuracy@10	0.8074
cosine_precision@1	0.5895
cosine_precision@3	0.317
cosine_precision@5	0.2149
cosine_precision@10	0.1198
cosine_recall@1	0.3945
cosine_recall@3	0.563
cosine_recall@5	0.6178
cosine_recall@10	0.6754
cosine_ndcg@10	0.611
cosine_mrr@10	0.6668
cosine_map@100	0.5573
dot_accuracy@1	0.5895
dot_accuracy@3	0.7348
dot_accuracy@5	0.772
dot_accuracy@10	0.8074
dot_precision@1	0.5895
dot_precision@3	0.317
dot_precision@5	0.2149
dot_precision@10	0.1198
dot_recall@1	0.3945
dot_recall@3	0.563
dot_recall@5	0.6178
dot_recall@10	0.6754
dot_ndcg@10	0.611
dot_mrr@10	0.6668
dot_map@100	0.5573

Semantic Similarity

Dataset: sts-dev-384
Evaluated with EmbeddingSimilarityEvaluator

Metric	Value
pearson_cosine	0.7917
spearman_cosine	0.788
pearson_manhattan	0.7832
spearman_manhattan	0.7874
pearson_euclidean	0.7835
spearman_euclidean	0.788
pearson_dot	0.7917
spearman_dot	0.788
pearson_max	0.7917
spearman_max	0.788

Information Retrieval

Dataset: Ko-StrategyQA-256
Evaluated with InformationRetrievalEvaluator

Metric	Value
cosine_accuracy@1	0.5861
cosine_accuracy@3	0.7213
cosine_accuracy@5	0.7703
cosine_accuracy@10	0.8057
cosine_precision@1	0.5861
cosine_precision@3	0.3108
cosine_precision@5	0.2125
cosine_precision@10	0.1184
cosine_recall@1	0.3936
cosine_recall@3	0.5537
cosine_recall@5	0.6134
cosine_recall@10	0.6688
cosine_ndcg@10	0.6054
cosine_mrr@10	0.6606
cosine_map@100	0.5525
dot_accuracy@1	0.5794
dot_accuracy@3	0.723
dot_accuracy@5	0.7736
dot_accuracy@10	0.8074
dot_precision@1	0.5794
dot_precision@3	0.3131
dot_precision@5	0.2125
dot_precision@10	0.1184
dot_recall@1	0.3868
dot_recall@3	0.5574
dot_recall@5	0.6152
dot_recall@10	0.667
dot_ndcg@10	0.6037
dot_mrr@10	0.6601
dot_map@100	0.55

Semantic Similarity

Dataset: sts-dev-256
Evaluated with EmbeddingSimilarityEvaluator

Metric	Value
pearson_cosine	0.7911
spearman_cosine	0.7884
pearson_manhattan	0.7817
spearman_manhattan	0.7862
pearson_euclidean	0.7823
spearman_euclidean	0.7869
pearson_dot	0.7888
spearman_dot	0.7861
pearson_max	0.7911
spearman_max	0.7884

Information Retrieval

Dataset: Ko-StrategyQA-128
Evaluated with InformationRetrievalEvaluator

Metric	Value
cosine_accuracy@1	0.5693
cosine_accuracy@3	0.6943
cosine_accuracy@5	0.7432
cosine_accuracy@10	0.7905
cosine_precision@1	0.5693
cosine_precision@3	0.2979
cosine_precision@5	0.2024
cosine_precision@10	0.1142
cosine_recall@1	0.3807
cosine_recall@3	0.5353
cosine_recall@5	0.5921
cosine_recall@10	0.6483
cosine_ndcg@10	0.5869
cosine_mrr@10	0.6447
cosine_map@100	0.5336
dot_accuracy@1	0.5642
dot_accuracy@3	0.6858
dot_accuracy@5	0.7314
dot_accuracy@10	0.7905
dot_precision@1	0.5642
dot_precision@3	0.2928
dot_precision@5	0.1976
dot_precision@10	0.1137
dot_recall@1	0.3751
dot_recall@3	0.5267
dot_recall@5	0.5795
dot_recall@10	0.6487
dot_ndcg@10	0.5811
dot_mrr@10	0.6379
dot_map@100	0.5253

Semantic Similarity

Dataset: sts-dev-128
Evaluated with EmbeddingSimilarityEvaluator

Metric	Value
pearson_cosine	0.7815
spearman_cosine	0.7794
pearson_manhattan	0.7741
spearman_manhattan	0.7771
pearson_euclidean	0.7755
spearman_euclidean	0.7787
pearson_dot	0.7635
spearman_dot	0.7581
pearson_max	0.7815
spearman_max	0.7794

Information Retrieval

Dataset: Ko-StrategyQA-64
Evaluated with InformationRetrievalEvaluator

Metric	Value
cosine_accuracy@1	0.5068
cosine_accuracy@3	0.6571
cosine_accuracy@5	0.6959
cosine_accuracy@10	0.7568
cosine_precision@1	0.5068
cosine_precision@3	0.2782
cosine_precision@5	0.1889
cosine_precision@10	0.1056
cosine_recall@1	0.3374
cosine_recall@3	0.5038
cosine_recall@5	0.5568
cosine_recall@10	0.6118
cosine_ndcg@10	0.5419
cosine_mrr@10	0.5936
cosine_map@100	0.4871
dot_accuracy@1	0.4713
dot_accuracy@3	0.6284
dot_accuracy@5	0.6824
dot_accuracy@10	0.7314
dot_precision@1	0.4713
dot_precision@3	0.2596
dot_precision@5	0.1807
dot_precision@10	0.1019
dot_recall@1	0.3044
dot_recall@3	0.4751
dot_recall@5	0.5361
dot_recall@10	0.5915
dot_ndcg@10	0.5119
dot_mrr@10	0.5614
dot_map@100	0.4545

Semantic Similarity

Dataset: sts-dev-64
Evaluated with EmbeddingSimilarityEvaluator

Metric	Value
pearson_cosine	0.7681
spearman_cosine	0.7709
pearson_manhattan	0.7612
spearman_manhattan	0.7644
pearson_euclidean	0.7663
spearman_euclidean	0.7694
pearson_dot	0.7313
spearman_dot	0.7274
pearson_max	0.7681
spearman_max	0.7709

Information Retrieval

Dataset: Ko-StrategyQA-32
Evaluated with InformationRetrievalEvaluator

Metric	Value
cosine_accuracy@1	0.4578
cosine_accuracy@3	0.5828
cosine_accuracy@5	0.6318
cosine_accuracy@10	0.6943
cosine_precision@1	0.4578
cosine_precision@3	0.2354
cosine_precision@5	0.1649
cosine_precision@10	0.0939
cosine_recall@1	0.3033
cosine_recall@3	0.4369
cosine_recall@5	0.4952
cosine_recall@10	0.551
cosine_ndcg@10	0.4822
cosine_mrr@10	0.5346
cosine_map@100	0.4297
dot_accuracy@1	0.3632
dot_accuracy@3	0.5
dot_accuracy@5	0.5591
dot_accuracy@10	0.6284
dot_precision@1	0.3632
dot_precision@3	0.1971
dot_precision@5	0.1402
dot_precision@10	0.0829
dot_recall@1	0.241
dot_recall@3	0.3663
dot_recall@5	0.4256
dot_recall@10	0.4916
dot_ndcg@10	0.4072
dot_mrr@10	0.4443
dot_map@100	0.3564

Semantic Similarity

Dataset: sts-dev-32
Evaluated with EmbeddingSimilarityEvaluator

Metric	Value
pearson_cosine	0.7472
spearman_cosine	0.757
pearson_manhattan	0.7422
spearman_manhattan	0.746
pearson_euclidean	0.7497
spearman_euclidean	0.7532
pearson_dot	0.6821
spearman_dot	0.6793
pearson_max	0.7497
spearman_max	0.757

Training Details

Training Hyperparameters

Non-Default Hyperparameters

eval_strategy: steps
per_device_train_batch_size: 16
learning_rate: 8e-05
num_train_epochs: 6
warmup_ratio: 0.05
fp16: True
push_to_hub: True
hub_model_id: lemon-mint/KoEn-Embedding-Matryoshka-v0.53
hub_strategy: checkpoint
hub_private_repo: True

All Hyperparameters

Click to expand

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: 1
eval_accumulation_steps: None
learning_rate: 8e-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: 6
max_steps: -1
lr_scheduler_type: linear
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: 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}
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: True
resume_from_checkpoint: None
hub_model_id: lemon-mint/KoEn-Embedding-Matryoshka-v0.53
hub_strategy: checkpoint
hub_private_repo: True
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
batch_sampler: batch_sampler
multi_dataset_batch_sampler: proportional

Training Logs

Click to expand

Epoch	Step	Training Loss	Ko-StrategyQA-128_cosine_map@100	Ko-StrategyQA-256_cosine_map@100	Ko-StrategyQA-32_cosine_map@100	Ko-StrategyQA-384_cosine_map@100	Ko-StrategyQA-64_cosine_map@100	sts-dev-128_spearman_cosine	sts-dev-256_spearman_cosine	sts-dev-32_spearman_cosine	sts-dev-384_spearman_cosine	sts-dev-64_spearman_cosine
None	0	-	0.4737	0.5043	0.2715	0.5135	0.3964	0.7825	0.7956	0.7418	0.7976	0.7666
0.0033	1	2.646	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
0.0066	2	2.0083	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
0.0099	3	1.8738	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
0.0132	4	2.1665	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
0.0165	5	2.4348	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
0.0198	6	2.8967	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
0.0231	7	3.2634	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
0.0264	8	2.6751	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
0.0297	9	2.3413	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
0.0330	10	2.0237	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
0.0363	11	2.4106	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
0.0396	12	2.8114	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
0.0429	13	2.0024	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
0.0462	14	1.8596	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
0.0495	15	6.65	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
0.0528	16	2.0215	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
0.0561	17	3.1	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
0.0594	18	4.3055	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
0.0627	19	3.8542	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
0.0660	20	1.4668	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
0.0693	21	2.2936	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
0.0726	22	2.8311	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
0.0759	23	0.7038	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
0.0792	24	1.8595	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
0.0825	25	1.9548	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
0.0858	26	4.0283	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
0.0891	27	3.3068	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
0.0924	28	2.9237	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
0.0957	29	1.9507	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
0.0990	30	2.9861	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
0.1023	31	1.1393	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
0.1056	32	2.9134	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
0.1089	33	3.6424	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
0.1122	34	1.2258	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
0.1155	35	1.7348	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
0.1188	36	2.7827	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
0.1221	37	1.3242	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
0.1254	38	3.6715	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
0.1287	39	2.5393	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
0.1320	40	1.027	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
0.1353	41	2.2059	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
0.1386	42	2.1551	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
0.1419	43	2.7067	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
0.1452	44	2.6679	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
0.1485	45	1.8559	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
0.1518	46	1.7801	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
0.1551	47	0.8946	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
0.1584	48	1.582	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
0.1617	49	1.408	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
0.1650	50	1.7125	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
0.1683	51	2.8257	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
0.1716	52	1.8226	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
0.1749	53	1.3018	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
0.1782	54	1.8582	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
0.1815	55	2.2998	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
0.1848	56	2.7293	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
0.1881	57	1.3856	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
0.1914	58	1.6616	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
0.1947	59	2.2576	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
0.1980	60	2.073	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
0.2013	61	2.4785	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
0.2046	62	1.3337	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
0.2079	63	2.3315	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
0.2112	64	3.4557	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
0.2145	65	1.1313	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
0.2178	66	1.8103	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
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Citation

BibTeX

Sentence Transformers

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MatryoshkaLoss

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    title={Matryoshka Representation Learning}, 
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MultipleNegativesRankingLoss

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Inference API (serverless) is not available, repository is disabled.

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Finetuned

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Finetunes

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