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SentenceTransformer(
(0): Transformer({'max_seq_length': 512, 'do_lower_case': False, 'architecture': 'BertModel'})
(1): Pooling({'word_embedding_dimension': 1024, '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()
)pip install -U sentence-transformers1from sentence_transformers import SentenceTransformer
2
3# Download from the 🤗 Hub
4model = SentenceTransformer("sentence_transformers_model_id")
5# Run inference
6sentences = [
7 'query: Magistralis permette modifica intestazione/piè di pagina su PDF?',
8 "passage: No, i report vengono generati con un'intestazione standard e predefinita ('Report turni dei magistrati - Ufficio Gip') per garantire coerenza. Non sono previste opzioni di personalizzazione del layout del documento esportato.",
9 "passage: Sì, la visualizzazione del log all'interno del programma è dotata di potenti strumenti di ricerca e filtro. È possibile cercare per parola chiave, per livello di gravità (es. mostrare solo gli 'ERRORI'), per componente del programma o per intervallo di date.",
10]
11embeddings = model.encode(sentences)
12print(embeddings.shape)
13# [3, 1024]
14
15# Get the similarity scores for the embeddings
16similarities = model.similarity(embeddings, embeddings)
17print(similarities)
18# tensor([[1.0000, 0.8105, 0.0467],
19# [0.8105, 1.0000, 0.1270],
20# [0.0467, 0.1270, 1.0000]])sentence_0 and sentence_1| sentence_0 | sentence_1 | |
|---|---|---|
| type | string | string |
| details |
|
|
| sentence_0 | sentence_1 |
|---|---|
query: È possibile tutelare l'apertura di Magistralis tramite una password? | passage: Magistralis non ha un suo sistema di password interno. La protezione dell'accesso è delegata all'account utente del sistema operativo (Windows, MacOS, etc.). Si consiglia di proteggere l'accesso al proprio account con una password robusta per garantire la sicurezza di tutti i programmi installati, incluso Magistralis. |
query: "Magistralis: come cancellare in sicurezza log tecnici" | passage: {"type": "tutorial", "title": "Guida alla Cancellazione dei Log Tecnici", "description": "Il programma offre una funzione integrata per resettare il database dei log senza rischi.", "steps": ["[object Object] Navighi fino alla sezione 'Report e Log' dell'applicazione.", "[object Object] Si assicuri di essere nella vista dei 'Log' (se il pulsante in alto dice 'Visualizza report', è nella schermata corretta).", "[object Object] In alto a destra, troverà un pulsante chiamato 'Reset DB'. Cliccando questo pulsante e confermando l'operazione, il sistema cancellerà in modo sicuro e definitivo tutti i record dal database dei log, lasciando intatti tutti gli altri dati del programma." ]} |
query: Devo recuperare i dati di ieri da Magistralis, come? | passage: {"type": "tutorial", "title": "Guida al Ripristino da Backup", "description": "Questa procedura permette di riportare il sistema a uno stato precedente utilizzando un file di backup.", "steps": ["[object Object] Si assicuri che nessun altro stia usando il programma. È un'operazione delicata da fare in tranquillità.", "[object Object] Vada nella sezione 'Report e Log' e si posizioni nella vista dei 'Log'.", "[object Object] Prema il pulsante 'Ripristina Backup'. Si aprirà una finestra per selezionare un file. Navighi fino alla cartella 'backup' e scelga il file corretto (il nome contiene la data e l'ora, aiutandola a identificare quello giusto).", "[object Object] Confermi l'operazione. Il programma sovrascriverà i dati attuali con quelli contenuti nel backup. Al termine, l'applicazione si aggiornerà mostrando i dati ripristinati." ]} |
MultipleNegativesRankingLoss with these parameters:
1{
2 "scale": 20.0,
3 "similarity_fct": "cos_sim",
4 "gather_across_devices": false
5}per_device_train_batch_size: 32per_device_eval_batch_size: 32num_train_epochs: 2multi_dataset_batch_sampler: round_robinoverwrite_output_dir: Falsedo_predict: Falseeval_strategy: noprediction_loss_only: Trueper_device_train_batch_size: 32per_device_eval_batch_size: 32per_gpu_train_batch_size: Noneper_gpu_eval_batch_size: Nonegradient_accumulation_steps: 1eval_accumulation_steps: Nonetorch_empty_cache_steps: Nonelearning_rate: 5e-05weight_decay: 0.0adam_beta1: 0.9adam_beta2: 0.999adam_epsilon: 1e-08max_grad_norm: 1num_train_epochs: 2max_steps: -1lr_scheduler_type: linearlr_scheduler_kwargs: {}warmup_ratio: 0.0warmup_steps: 0log_level: passivelog_level_replica: warninglog_on_each_node: Truelogging_nan_inf_filter: Truesave_safetensors: Truesave_on_each_node: Falsesave_only_model: Falserestore_callback_states_from_checkpoint: Falseno_cuda: Falseuse_cpu: Falseuse_mps_device: Falseseed: 42data_seed: Nonejit_mode_eval: Falseuse_ipex: Falsebf16: Falsefp16: Falsefp16_opt_level: O1half_precision_backend: autobf16_full_eval: Falsefp16_full_eval: Falsetf32: Nonelocal_rank: 0ddp_backend: Nonetpu_num_cores: Nonetpu_metrics_debug: Falsedebug: []dataloader_drop_last: Falsedataloader_num_workers: 0dataloader_prefetch_factor: Nonepast_index: -1disable_tqdm: Falseremove_unused_columns: Truelabel_names: Noneload_best_model_at_end: Falseignore_data_skip: Falsefsdp: []fsdp_min_num_params: 0fsdp_config: {'min_num_params': 0, 'xla': False, 'xla_fsdp_v2': False, 'xla_fsdp_grad_ckpt': False}fsdp_transformer_layer_cls_to_wrap: Noneaccelerator_config: {'split_batches': False, 'dispatch_batches': None, 'even_batches': True, 'use_seedable_sampler': True, 'non_blocking': False, 'gradient_accumulation_kwargs': None}deepspeed: Nonelabel_smoothing_factor: 0.0optim: adamw_torch_fusedoptim_args: Noneadafactor: Falsegroup_by_length: Falselength_column_name: lengthddp_find_unused_parameters: Noneddp_bucket_cap_mb: Noneddp_broadcast_buffers: Falsedataloader_pin_memory: Truedataloader_persistent_workers: Falseskip_memory_metrics: Trueuse_legacy_prediction_loop: Falsepush_to_hub: Falseresume_from_checkpoint: Nonehub_model_id: Nonehub_strategy: every_savehub_private_repo: Nonehub_always_push: Falsehub_revision: Nonegradient_checkpointing: Falsegradient_checkpointing_kwargs: Noneinclude_inputs_for_metrics: Falseinclude_for_metrics: []eval_do_concat_batches: Truefp16_backend: autopush_to_hub_model_id: Nonepush_to_hub_organization: Nonemp_parameters:auto_find_batch_size: Falsefull_determinism: Falsetorchdynamo: Noneray_scope: lastddp_timeout: 1800torch_compile: Falsetorch_compile_backend: Nonetorch_compile_mode: Noneinclude_tokens_per_second: Falseinclude_num_input_tokens_seen: Falseneftune_noise_alpha: Noneoptim_target_modules: Nonebatch_eval_metrics: Falseeval_on_start: Falseuse_liger_kernel: Falseliger_kernel_config: Noneeval_use_gather_object: Falseaverage_tokens_across_devices: Falseprompts: Nonebatch_sampler: batch_samplermulti_dataset_batch_sampler: round_robinrouter_mapping: {}learning_rate_mapping: {}| Epoch | Step | Training Loss |
|---|---|---|
| 0.5682 | 500 | 0.3754 |
| 1.1364 | 1000 | 0.3551 |
| 1.7045 | 1500 | 0.3382 |
1@inproceedings{reimers-2019-sentence-bert,
2 title = "Sentence-BERT: Sentence Embeddings using Siamese BERT-Networks",
3 author = "Reimers, Nils and Gurevych, Iryna",
4 booktitle = "Proceedings of the 2019 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing",
5 month = "11",
6 year = "2019",
7 publisher = "Association for Computational Linguistics",
8 url = "https://arxiv.org/abs/1908.10084",
9}1@misc{henderson2017efficient,
2 title={Efficient Natural Language Response Suggestion for Smart Reply},
3 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},
4 year={2017},
5 eprint={1705.00652},
6 archivePrefix={arXiv},
7 primaryClass={cs.CL}
8}