This is a sentence-transformers model finetuned from Atipico1/bert-checkpoint-980000. 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: Atipico1/bert-checkpoint-980000
Maximum Sequence Length: 512 tokens
Output Dimensionality: 768 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: BertModel 
  (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:

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("Atipico1/my-retriever")
# Run inference
sentences = [
    '오큐바이트 루테인은 어떤 용도로 사용되나요?',
    '오큐바이트 루테인은 연령 관련 황반변성을 치료하는 데 사용되는 비타민 및 미네랄 보충제입니다. 처방전 없이 구입할 수 있습니다. 연령 관련 황반변성(AMD 또는 간단히 황반변성)은 노화와 관련된 일반적인 안구 질환입니다.',
    '오큐바이트 루테인에 대해 알아야 할 사항. 오큐바이트 루테인. 기본적인 감각 중 우리가 가장 중요하게 생각하는 것은 시각입니다. 모든 사람에게 시력이 매우 중요하기 때문에 눈의 건강을 보존하기 위해 시력 보충제가 공식화되었습니다. 오큐바이트 루테인은 우리 눈에 영양을 공급하는 천연 보충제입니다.',
]
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

Triplet

Dataset: eval
Evaluated with TripletEvaluator

Metric	Value
cosine_accuracy	0.769
dot_accuracy	0.197
manhattan_accuracy	0.766
euclidean_accuracy	0.77
max_accuracy	0.77

Training Details

Training Dataset

Unnamed Dataset

Size: 27,875 training samples
Columns: anchor, positive, and negative
Approximate statistics based on the first 1000 samples:
anchor positive negative
type string string string
details
min: 4 tokens
mean: 10.94 tokens
max: 72 tokens
min: 12 tokens
mean: 81.52 tokens
max: 392 tokens
min: 6 tokens
mean: 82.26 tokens
max: 436 tokens

Samples:

anchor	positive	negative
`FDA는 어떻게 소비자를 보호하나요?`	`PDF 만들기. 미국 식품의약국(FDA) 및 연방거래위원회(FTC)의 식이 보충제 안전, 사기 및 기타 소비자 보호 문제에 대한 정보.또한 보고서 또는 불만 사항을 제출하는 방법에 대한 정보도 제공합니다.미국 식품의약국(FDA)의 특정 식이 보충제에 대한 안전 경고. 식이 보충제와 관련된 건강 문제를 보고하기 위한 웹 링크를 제공합니다.`	`실내 태닝의 위험에 대해 소비자를 보호하고 알리기 위해 FDA는 선탠 제품 및 선탠 제품에서 사용하기 위한 UV 램프에 대한 규제를 변경하고 있습니다.`
`세계무역기구(WTO)는 어느 해에 출범했나요?`	`1995년 WTO의 설립은 국가들이 양자간 무역 마찰을 해결하기 위한 주요한 새로운 체제를 도입했습니다. 1995년 이후 미국은 무역 파트너에 대해 114건의 공식 분쟁을 제기했으며, 이는 전 세계적으로 제기된 모든 사건의 20% 이상입니다. 이는 친구와 적 모두에게 도전했습니다.`	`대대적인 정책 전환으로 트럼프는 세계무역기구를 무시할 것을 제안합니다. 미국이 WTO 협정을 위반하면 어떤 영향이 있을까요... 1995년에 설립된 세계무역기구(WTO)는 국제 무역을 감독하고 자유화하는 것을 목표로 하고 있나요? 세계무역기구의 기능은 무엇인가요? WTO(세계무역기구)는 무엇인가요?`
`과장법 정의 문학`	과장법. 정의: 과장법은 작가가 더 웅장하고 눈에 띄는 효과를 내기 위해 진술의 기본 요지를 과장하고 과도하게 강조하는 특정 단어와 구를 사용하는 문학적 장치입니다.과장법의 목적은 실생활보다 더 큰 효과를 만들고 특정 포인트를 과도하게 강조하는 것입니다.yperbole. 정의: 과장법은 작가가 더 웅장하고 눈에 띄는 효과를 내기 위해 진술의 기본 요지를 과장하고 과도하게 강조하는 특정 단어와 구를 사용하는 문학적 장치입니다.	`문학에서 과장법의 예. 과장법은 단순히 강조를 만들거나 유머러스한 목적으로 과장을 사용하는 것이지만, 문자 그대로 받아들여지도록 의도된 것은 아닙니다. 과장법은 종종 문학에 나타납니다. 1 사전. 2 사전. YD 원본.`

Loss: TripletLoss with these parameters:
json
1{ 2 "distance_metric": "TripletDistanceMetric.EUCLIDEAN", 3 "triplet_margin": 5 4}

Evaluation Dataset

Unnamed Dataset

Size: 1,000 evaluation samples
Columns: anchor, positive, and negative
Approximate statistics based on the first 1000 samples:
anchor positive negative
type string string string
details
min: 4 tokens
mean: 10.92 tokens
max: 39 tokens
min: 17 tokens
mean: 80.14 tokens
max: 260 tokens
min: 10 tokens
mean: 80.79 tokens
max: 372 tokens

Samples:

anchor	positive	negative
`부갑상선 질환은 얼마나 흔한가요?`	`부갑상선 질환(부갑상선 기능 항진증)은 모든 연령대의 사람들에게 발생하지만 40세에서 75세 사이에 가장 흔합니다. 부갑상선 질환의 증상은 연령에 따라 다릅니다. 부갑상선 기능 항진증이 있는 청소년은 성인과 매우 다른 증상을 보이며, 여성은 남성과 다릅니다.`	부갑상선이 무엇인지, 부갑상선이 어디에 있는지, 그리고 부갑상선이 우리의 칼슘 수치를 어떻게 조절하는지 알아보세요. 부갑상선 개요는 이 페이지에서 시작됩니다. 부갑상선 기능 항진증이 소개됩니다. 혈중 칼슘의 조절과 함께 고혈중 칼슘의 의미에 대해 논의합니다.이것이 부갑상선 질환과 고칼슘 수치의 가장 흔한 증상이 신경계(우울증, 약화, 피로 등, 등)와 관련이 있는 이유입니다. 부갑상선 질환의 증상에 대한 자세한 내용은 다른 페이지에서 확인할 수 있습니다. 우리의 근육 시스템에 전기 에너지를 제공하기 위해.
`시에라 모하다(Sierra Mojada)는 어디에 위치해 있나요?`	시에라 모하다, 코아우일라, 멕시코. 멕시코 코아우일라 시에라 모하다의 사진 몇 장. 치와와 주 경계에서 토레온에서 195km 마일) 떨어진 시에라 모하다를 지도에서 찾으면, 제공할 것이 거의 없는 마을을 상상할 수 있습니다. 멕시코 코아우일라 시에라 모하다의 Cueva de los Nombres. 1 치와와 주 경계에서 토레온에서 195km 마일) 떨어진 시에라 모하다를 지도에서 찾으면, 제공할 것이 거의 없는 마을을 상상할 수 있습니다. 2 Cueva de los Nombres in Tour By Mexico. 3 Well Arranged Molecules. Grossular, Mexico.	`시에라 모하다와 인근 지역의 상세한 지도. 시에라 모하다 구글 위성지도에 오신 것을 환영합니다! 이 장소는 멕시코 코아우일라주 시에라 모하다에 위치해 있으며, 지리적 좌표는 북위 27° 17' 0", 서경 103° 42' 0"입니다. 원래 이름(기호 포함)은 시에라 모하다입니다. 아래는 시에라 모하다의 위성 사진입니다. 멕시코 시에라 모하다의 항공 사진을 탐색해보세요.`
`배꼽탈장은 어떤 유형의 의사가 치료하나요?`	임신 중에 발생하는 것을 제외하고, 배꼽탈장은 일반적으로 메쉬를 사용하거나 사용하지 않는 표준 개방 수리를 통해 수술적으로 치료됩니다. 베스 이스라엘 탈장 센터의 외과 의사 중 한 명과 약속을 잡으려면 212.844.1555로 전화하십시오. 탈장 센터 및 의사에 대한 질문이 있는 경우 [object Object]로 이메일을 보내주십시오. 귀하의 질문에 답변해 드리겠지만 탈장 사진을 센터로 보내지 마십시오.	`배꼽탈장이란 무엇인가요? 배꼽탈장은 복벽탈장의 일종이지만, 근육의 구멍이 배꼽에 위치하고 배꼽에 돌출된 형태로 나타납니다. 시간이 지남에 따라 'innie' 배꼽이 'outie'가 되는 환자는 아마도 배꼽탈장이 발생한 것입니다.`

Loss: TripletLoss with these parameters:
json
1{ 2 "distance_metric": "TripletDistanceMetric.EUCLIDEAN", 3 "triplet_margin": 5 4}

Training Hyperparameters

Non-Default Hyperparameters

eval_strategy: steps
per_device_train_batch_size: 16
per_device_eval_batch_size: 16
learning_rate: 1e-05
num_train_epochs: 10
warmup_steps: 100
bf16: True
dataloader_drop_last: True

All Hyperparameters

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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: 16
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: 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: 10
max_steps: -1
lr_scheduler_type: linear
lr_scheduler_kwargs: {}
warmup_ratio: 0.0
warmup_steps: 100
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: 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: 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: 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

Training Logs

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Epoch	Step	Training Loss	loss	eval_max_accuracy
0	0	-	-	0.442
0.0046	1	4.9842	-	-
0.0092	2	5.0253	-	-
0.0138	3	5.0141	-	-
0.0184	4	4.9339	-	-
0.0230	5	5.0006	-	-
0.0276	6	4.8839	-	-
0.0323	7	4.9494	-	-
0.0369	8	5.2282	-	-
0.0415	9	4.8838	-	-
0.0461	10	4.9663	-	-
0.0507	11	5.0086	-	-
0.0553	12	5.0692	-	-
0.0599	13	5.0753	-	-
0.0645	14	5.1065	-	-
0.0691	15	4.9027	-	-
0.0737	16	4.8674	-	-
0.0783	17	4.9612	-	-
0.0829	18	5.0374	-	-
0.0876	19	4.7288	-	-
0.0922	20	4.9004	-	-
0.0968	21	4.903	-	-
0.1014	22	5.0052	-	-
0.1060	23	5.013	-	-
0.1106	24	4.9591	-	-
0.1152	25	4.8771	-	-
0.1198	26	4.859	-	-
0.1244	27	4.6142	-	-
0.1290	28	4.6054	-	-
0.1336	29	4.6258	-	-
0.1382	30	4.7483	-	-
0.1429	31	4.8048	-	-
0.1475	32	4.7676	-	-
0.1521	33	4.5804	-	-
0.1567	34	4.568	-	-
0.1613	35	4.3932	-	-
0.1659	36	4.2565	-	-
0.1705	37	4.303	-	-
0.1751	38	4.2252	-	-
0.1797	39	4.52	-	-
0.1843	40	4.3689	-	-
0.1889	41	4.4015	-	-
0.1935	42	4.4491	-	-
0.1982	43	4.1432	-	-
0.2028	44	4.295	-	-
0.2074	45	4.0241	-	-
0.2120	46	4.3823	-	-
0.2166	47	4.3272	-	-
0.2212	48	4.0135	-	-
0.2258	49	3.9948	-	-
0.2304	50	3.8868	-	-
0.2350	51	4.3107	-	-
0.2396	52	4.0117	-	-
0.2442	53	3.9181	-	-
0.2488	54	3.831	-	-
0.2535	55	3.5181	-	-
0.2581	56	3.0321	-	-
0.2627	57	3.7511	-	-
0.2673	58	3.1896	-	-
0.2719	59	3.9079	-	-
0.2765	60	3.8117	-	-
0.2811	61	3.7247	-	-
0.2857	62	3.203	-	-
0.2903	63	3.5106	-	-
0.2949	64	3.2295	-	-
0.2995	65	3.7742	-	-
0.3041	66	3.3288	-	-
0.3088	67	3.9305	-	-
0.3134	68	3.8584	-	-
0.3180	69	2.937	-	-
0.3226	70	3.6678	-	-
0.3272	71	2.8795	-	-
0.3318	72	3.2538	-	-
0.3364	73	3.0893	-	-
0.3410	74	3.0093	-	-
0.3456	75	3.3035	-	-
0.3502	76	2.4645	-	-
0.3548	77	2.5108	-	-
0.3594	78	2.7018	-	-
0.3641	79	2.8971	-	-
0.3687	80	3.2394	-	-
0.3733	81	2.4839	-	-
0.3779	82	2.5085	-	-
0.3825	83	2.5096	-	-
0.3871	84	2.942	-	-
0.3917	85	2.1249	-	-
0.3963	86	2.1121	-	-
0.4009	87	2.7802	-	-
0.4055	88	2.668	-	-
0.4101	89	2.3829	-	-
0.4147	90	2.4333	-	-
0.4194	91	2.162	-	-
0.4240	92	2.6613	-	-
0.4286	93	2.7968	-	-
0.4332	94	2.8445	-	-
0.4378	95	2.4028	-	-
0.4424	96	2.9746	-	-
0.4470	97	2.5512	-	-
0.4516	98	2.3419	-	-
0.4562	99	3.4717	-	-
0.4608	100	2.4059	2.6304	0.755
0.4654	101	2.5489	-	-
0.4700	102	2.7379	-	-
0.4747	103	3.0077	-	-
0.4793	104	2.9485	-	-
0.4839	105	2.789	-	-
0.4885	106	2.8516	-	-
0.4931	107	2.3189	-	-
0.4977	108	2.5355	-	-
0.5023	109	2.7946	-	-
0.5069	110	2.5367	-	-
0.5115	111	2.4427	-	-
0.5161	112	2.7294	-	-
0.5207	113	2.3458	-	-
0.5253	114	2.8575	-	-
0.5300	115	2.359	-	-
0.5346	116	2.7174	-	-
0.5392	117	2.6584	-	-
0.5438	118	2.9931	-	-
0.5484	119	2.346	-	-
0.5530	120	2.4068	-	-
0.5576	121	2.1767	-	-
0.5622	122	2.0463	-	-
0.5668	123	2.2059	-	-
0.5714	124	2.6821	-	-
0.5760	125	1.9339	-	-
0.5806	126	2.4973	-	-
0.5853	127	2.0704	-	-
0.5899	128	2.3228	-	-
0.5945	129	2.1871	-	-
0.5991	130	2.2581	-	-
0.6037	131	2.3784	-	-
0.6083	132	3.3816	-	-
0.6129	133	2.2115	-	-
0.6175	134	2.686	-	-
0.6221	135	2.4355	-	-
0.6267	136	2.3036	-	-
0.6313	137	3.0715	-	-
0.6359	138	1.6059	-	-
0.6406	139	2.049	-	-
0.6452	140	1.7537	-	-
0.6498	141	2.1829	-	-
0.6544	142	2.4345	-	-
0.6590	143	2.5603	-	-
0.6636	144	2.3231	-	-
0.6682	145	2.0256	-	-
0.6728	146	2.538	-	-
0.6774	147	2.4017	-	-
0.6820	148	2.2938	-	-
0.6866	149	2.3728	-	-
0.6912	150	1.5596	-	-
0.6959	151	1.6969	-	-
0.7005	152	2.6276	-	-
0.7051	153	2.6502	-	-
0.7097	154	2.1374	-	-
0.7143	155	2.344	-	-
0.7189	156	1.8438	-	-
0.7235	157	2.3509	-	-
0.7281	158	2.5078	-	-
0.7327	159	2.0948	-	-
0.7373	160	2.0226	-	-
0.7419	161	2.0945	-	-
0.7465	162	2.4414	-	-
0.7512	163	2.0722	-	-
0.7558	164	2.5377	-	-
0.7604	165	2.3407	-	-
0.7650	166	2.4162	-	-
0.7696	167	2.0177	-	-
0.7742	168	2.4617	-	-
0.7788	169	2.082	-	-
0.7834	170	2.6072	-	-
0.7880	171	2.7679	-	-
0.7926	172	1.9325	-	-
0.7972	173	2.2207	-	-
0.8018	174	2.0119	-	-
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Framework Versions

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Transformers: 4.44.0
PyTorch: 2.4.0+cu121
Accelerate: 0.33.0
Datasets: 2.21.0
Tokenizers: 0.19.1

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",
}

TripletLoss

bibtex

@misc{hermans2017defense,
    title={In Defense of the Triplet Loss for Person Re-Identification}, 
    author={Alexander Hermans and Lucas Beyer and Bastian Leibe},
    year={2017},
    eprint={1703.07737},
    archivePrefix={arXiv},
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