--- tags: - sentence-transformers - sentence-similarity - feature-extraction - generated_from_trainer - dataset_size:550152 - loss:CosineSimilarityLoss base_model: x2bee/KoModernBERT-base-mlm_v02 widget: - source_sentence: 한 남자가 다리가 허벅지에 있고 자전거 헬멧이 두 개 뒤에 있는 여자 옆에 앉아 있다. sentences: - 그 어린 소년은 야외에서 장난감 비행기를 날리고 있었다. - 사람들은 더 잘 보기 위해 서 있다. - 남자가 여자의 허벅지에 다리를 얹고 있다. - source_sentence: 도끼로 구조물을 무너뜨리는 남자. sentences: - 소년이 당나귀를 타고 있다. - 남자는 새들의 사진을 찍을 준비를 한다. - 한 남자가 수갑을 찬 채 감옥을 통과하고 있다. - source_sentence: 오토바이를 탄 스폰서를 입은 남자가 손을 들고 오토바이에 앉아 있다. sentences: - 남자는 오토바이 경주를 준비한다. - 한 여성이 라켓을 허공에 대고 라켓 볼 코트 모퉁이를 가로질러 걸어간다. - 어떤 남자들은 발레리나 옷을 입고 있다. - source_sentence: 경기를 볼 수 있는 스포츠 바. sentences: - 럭비를 하는 사람 - 스포츠 바는 게임을 보기에 인기 있는 곳이다. - 두 여자 모두 들고 있는 안경으로 술을 마시고 있다. - source_sentence: 한 여자와 소년이 경찰 오토바이에 앉아 있다. sentences: - 여자와 소년이 밖에 있다. - 한 남자가 총으로 아기를 쐈다. - 한 남자가 물 위에 밧줄을 매고 있다. datasets: - x2bee/Korean_NLI_dataset pipeline_tag: sentence-similarity library_name: sentence-transformers metrics: - pearson_cosine - spearman_cosine - pearson_euclidean - spearman_euclidean - pearson_manhattan - spearman_manhattan - pearson_dot - spearman_dot - pearson_max - spearman_max model-index: - name: SentenceTransformer based on x2bee/KoModernBERT-base-mlm_v02 results: - task: type: semantic-similarity name: Semantic Similarity dataset: name: sts dev type: sts_dev metrics: - type: pearson_cosine value: 0.6374494482799764 name: Pearson Cosine - type: spearman_cosine value: 0.6328250180270107 name: Spearman Cosine - type: pearson_euclidean value: 0.6326629869012427 name: Pearson Euclidean - type: spearman_euclidean value: 0.612232056020112 name: Spearman Euclidean - type: pearson_manhattan value: 0.6346199347508898 name: Pearson Manhattan - type: spearman_manhattan value: 0.615448809374675 name: Spearman Manhattan - type: pearson_dot value: 0.5941390124399774 name: Pearson Dot - type: spearman_dot value: 0.5741507526998049 name: Spearman Dot - type: pearson_max value: 0.6374494482799764 name: Pearson Max - type: spearman_max value: 0.6328250180270107 name: Spearman Max --- # SentenceTransformer based on x2bee/KoModernBERT-base-mlm_v02 This is a [sentence-transformers](https://www.SBERT.net) model finetuned from [x2bee/KoModernBERT-base-mlm_v02](https://huggingface.co/x2bee/KoModernBERT-base-mlm_v02) on the [korean_nli_dataset](https://huggingface.co/datasets/x2bee/Korean_NLI_dataset) 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:** [x2bee/KoModernBERT-base-mlm_v02](https://huggingface.co/x2bee/KoModernBERT-base-mlm_v02) - **Maximum Sequence Length:** 512 tokens - **Output Dimensionality:** 768 dimensions - **Similarity Function:** Cosine Similarity - **Training Dataset:** - [korean_nli_dataset](https://huggingface.co/datasets/x2bee/Korean_NLI_dataset) ### 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: ModernBertModel (1): Pooling({'word_embedding_dimension': 768, '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': True, 'pooling_mode_lasttoken': False, 'include_prompt': True}) (2): Dense({'in_features': 768, 'out_features': 768, 'bias': True, 'activation_function': 'torch.nn.modules.activation.Tanh'}) ) ``` ## 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("x2bee/KoModernBERT_SBERT_compare_mlmlv5") # Run inference sentences = [ '한 여자와 소년이 경찰 오토바이에 앉아 있다.', '여자와 소년이 밖에 있다.', '한 남자가 물 위에 밧줄을 매고 있다.', ] 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] ``` ## Evaluation ### Metrics #### Semantic Similarity * Dataset: `sts_dev` * Evaluated with [EmbeddingSimilarityEvaluator](https://sbert.net/docs/package_reference/sentence_transformer/evaluation.html#sentence_transformers.evaluation.EmbeddingSimilarityEvaluator) | Metric | Value | |:-------------------|:-----------| | pearson_cosine | 0.6374 | | spearman_cosine | 0.6328 | | pearson_euclidean | 0.6327 | | spearman_euclidean | 0.6122 | | pearson_manhattan | 0.6346 | | spearman_manhattan | 0.6154 | | pearson_dot | 0.5941 | | spearman_dot | 0.5742 | | pearson_max | 0.6374 | | **spearman_max** | **0.6328** | ## Training Details ### Training Dataset #### korean_nli_dataset * Dataset: [korean_nli_dataset](https://huggingface.co/datasets/x2bee/Korean_NLI_dataset) at [51cc968](https://huggingface.co/datasets/x2bee/Korean_NLI_dataset/tree/51cc968560f9600460d8af859c5b9a94849790a4) * Size: 550,152 training samples * Columns: sentence1, sentence2, and score * Approximate statistics based on the first 1000 samples: | | sentence1 | sentence2 | score | |:--------|:----------------------------------------------------------------------------------|:----------------------------------------------------------------------------------|:---------------------------------------------------------------| | type | string | string | float | | details | | | | * Samples: | sentence1 | sentence2 | score | |:-----------------------------------------------------------------------------|:-----------------------------------------------------------------------------|:-----------------| | 몸에 맞지 않는 노란색 셔츠와 파란색 플래드 스커트를 입은 나이든 여성이 두 개의 통 옆에 앉아 있다. | 여자가 역기를 들어올리고 있다. | 0.0 | | 갈색 코트를 입은 선글라스를 쓴 한 남성이 담배를 피우며 손님들이 길거리 스탠드에서 물건을 구입하자 코를 긁는다. | 갈색 코트를 입은 선글라스를 쓴 청년이 담배를 피우며 손님들이 스테이트 스탠드에서 구매하고 있을 때 코를 긁는다. | 0.5 | | 소녀들은 물을 뿌리며 놀면서 킥킥 웃는다. | 수도 본관이 고장나서 큰길이 범람했다. | 0.0 | * Loss: [CosineSimilarityLoss](https://sbert.net/docs/package_reference/sentence_transformer/losses.html#cosinesimilarityloss) with these parameters: ```json { "loss_fct": "torch.nn.modules.loss.MSELoss" } ``` ### Evaluation Dataset #### korean_nli_dataset * Dataset: [korean_nli_dataset](https://huggingface.co/datasets/x2bee/Korean_NLI_dataset) at [51cc968](https://huggingface.co/datasets/x2bee/Korean_NLI_dataset/tree/51cc968560f9600460d8af859c5b9a94849790a4) * Size: 550,152 evaluation samples * Columns: sentence1, sentence2, and score * Approximate statistics based on the first 1000 samples: | | sentence1 | sentence2 | score | |:--------|:----------------------------------------------------------------------------------|:----------------------------------------------------------------------------------|:---------------------------------------------------------------| | type | string | string | float | | details | | | | * Samples: | sentence1 | sentence2 | score | |:-------------------------------------------------------------|:------------------------------------------|:-----------------| | 한 역사학자와 그의 친구는 연구를 위해 더 많은 화석을 찾기 위해 광산을 파고 있다. | 역사가는 공부를 위해 친구와 함께 땅을 파고 있다. | 0.5 | | 소년은 회전목마에 도움을 받는다. | 소년이 당나귀를 타고 있다. | 0.0 | | 세탁실에서 사색적인 포즈를 취하고 있는 남자. | 한 남자가 파티오 밖에 있다. | 0.0 | * Loss: [CosineSimilarityLoss](https://sbert.net/docs/package_reference/sentence_transformer/losses.html#cosinesimilarityloss) with these parameters: ```json { "loss_fct": "torch.nn.modules.loss.MSELoss" } ``` ### Training Hyperparameters #### Non-Default Hyperparameters - `eval_strategy`: epoch - `per_device_train_batch_size`: 32 - `per_device_eval_batch_size`: 32 - `gradient_accumulation_steps`: 2 - `learning_rate`: 1e-05 - `num_train_epochs`: 2 - `warmup_ratio`: 0.3 - `push_to_hub`: True - `hub_model_id`: x2bee/KoModernBERT_SBERT_compare_mlmlv5 - `batch_sampler`: no_duplicates #### All Hyperparameters
Click to expand - `overwrite_output_dir`: False - `do_predict`: False - `eval_strategy`: epoch - `prediction_loss_only`: True - `per_device_train_batch_size`: 32 - `per_device_eval_batch_size`: 32 - `per_gpu_train_batch_size`: None - `per_gpu_eval_batch_size`: None - `gradient_accumulation_steps`: 2 - `eval_accumulation_steps`: None - `torch_empty_cache_steps`: None - `learning_rate`: 1e-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`: 2 - `max_steps`: -1 - `lr_scheduler_type`: linear - `lr_scheduler_kwargs`: {} - `warmup_ratio`: 0.3 - `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`: True - `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`: x2bee/KoModernBERT_SBERT_compare_mlmlv5 - `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 - `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 - `average_tokens_across_devices`: False - `prompts`: None - `batch_sampler`: no_duplicates - `multi_dataset_batch_sampler`: proportional
### Training Logs | Epoch | Step | Training Loss | Validation Loss | sts_dev_spearman_max | |:------:|:----:|:-------------:|:---------------:|:--------------------:| | 0 | 0 | - | - | 0.3994 | | 0.0980 | 100 | 0.3216 | - | - | | 0.1960 | 200 | 0.2019 | - | - | | 0.2940 | 300 | 0.1451 | - | - | | 0.3920 | 400 | 0.1327 | - | - | | 0.4900 | 500 | 0.1231 | - | - | | 0.5879 | 600 | 0.1138 | - | - | | 0.6859 | 700 | 0.1091 | - | - | | 0.7839 | 800 | 0.106 | - | - | | 0.8819 | 900 | 0.1047 | - | - | | 0.9799 | 1000 | 0.1029 | - | - | | 1.0 | 1021 | - | 0.1003 | 0.6352 | | 1.0774 | 1100 | 0.0999 | - | - | | 1.1754 | 1200 | 0.0994 | - | - | | 1.2734 | 1300 | 0.0989 | - | - | | 1.3714 | 1400 | 0.0974 | - | - | | 1.4694 | 1500 | 0.0975 | - | - | | 1.5674 | 1600 | 0.0945 | - | - | | 1.6654 | 1700 | 0.0933 | - | - | | 1.7634 | 1800 | 0.0922 | - | - | | 1.8613 | 1900 | 0.0928 | - | - | | 1.9593 | 2000 | 0.0928 | - | - | | 1.9985 | 2040 | - | 0.0955 | 0.6328 | ### Framework Versions - Python: 3.11.10 - Sentence Transformers: 3.3.1 - Transformers: 4.48.0.dev0 - PyTorch: 2.5.1+cu124 - Accelerate: 1.2.1 - Datasets: 3.2.0 - Tokenizers: 0.21.0 ## 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", } ```