Views
No views yet
SentenceTransformer(
(0): Transformer({'max_seq_length': 512, 'do_lower_case': False, 'architecture': '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})
)pip install -U sentence-transformers1from sentence_transformers import SentenceTransformer
2
3# Download from the 🤗 Hub
4model = SentenceTransformer("andyP/ro-sentence-transformers-v1")
5# Run inference
6sentences = [
7 'Atunci veți începe să spuneți: «Noi am mâncat și am băut în fața Ta și pe străzile noastre ai dat învățături!»',
8 'Atunci veți începe să ziceți: Noi am mâncat și am băut înaintea ta și ne‐ai învățat în ulițele noastre.',
9 'Iar mulţimile se mirau văzând că muţii vorbesc, ciungii se vindecă, şchiopii umblă şi orbii văd. Şi slăveau pe Dumnezeul lui Israel.',
10]
11embeddings = model.encode(sentences)
12print(embeddings.shape)
13# [3, 768]
14
15# Get the similarity scores for the embeddings
16similarities = model.similarity(embeddings, embeddings)
17print(similarities)
18# tensor([[ 1.0000, -0.0844, 0.2598],
19# [-0.0844, 1.0000, 0.0068],
20# [ 0.2598, 0.0068, 1.0000]])ro_similarity-dev and ro_similarity-testTripletEvaluator| Metric | ro_similarity-dev | ro_similarity-test |
|---|---|---|
| cosine_accuracy | 0.2702 | 0.2653 |
anchor, positive, and negative| anchor | positive | negative | |
|---|---|---|---|
| type | string | string | string |
| details |
|
|
|
| anchor | positive | negative |
|---|---|---|
Căci viața – daru-acesta sfânt – Acuma, fost-a arătată, Iar noi, care-am văzut-o, iată Că despre ea, mărturisim Și, tuturora, vă vestim De viața veșnică, aflată, La Tatăl – nouă – arătată; | – căci viața a fost arătată, iar noi am văzut și mărturisim și vă vestim viața veșnică, viață care era cu Tatăl și care ne-a fost arătată – | Au făcut și doi heruvimi, din aur bătut, la cele două capete ale Capacului ispășirii, |
Dar dintre cele care doar rumegă sau care au doar copita despicată, să nu mâncați. Acestea sunt: cămila, iepurele sălbatic și viezurele; pentru că ele, deși rumegă, nu au copita despicată. Să le considerați necurate. | Dar dintre cele care doar rumegă sau au doar copita despicată, să nu mâncați următoarele: cămila, iepurele sălbatic și viezurele, pentru că, deși rumegă, acestea nu au copita despicată. Să fie pentru voi necurate. | Nimeni să nu‑ți disprețuiască tinerețea, ci fii o pildă pentru credincioși: în vorbire, în purtare, în dragoste, în credință, în curăție! |
Din tribul lui Zabulon: Gadiel, fiul lui Sodi. | Eu m-am întors și am coborât de pe acel munte care ardea ca un foc. Țineam în mâini cele două table ale Legământului. | Dar nelegiuitul alunecă ușor pe fața apelor,pe pământ n-are decât o parte blestematăși niciodată n-apucă pe drumul celor vii! |
TripletLoss with these parameters:
1{
2 "distance_metric": "TripletDistanceMetric.EUCLIDEAN",
3 "triplet_margin": 5
4}anchor, positive, and negative| anchor | positive | negative | |
|---|---|---|---|
| type | string | string | string |
| details |
|
|
|
| anchor | positive | negative |
|---|---|---|
Ridicându-se, marele preot și toți cei care erau împreună cu el, adică gruparea saducheilor, s-au umplut de mânie, | Ridicându-se marele preot și toți cei care erau cu el, adică gruparea saduceilor, s-au umplut de mânie, | Căci Domnul mângâie Siónul,mângâie toate ruinele sale,transformă pustiul într-un Édenși ținutul uscatîntr-o grădină a Domnului.În ea va fi bucurie și veselie,mulțumire și sunet de cântare. |
Ce va rămâne din darul de mâncare, să fie dat lui Aaron și fiilor lui, ca parte foarte sfântă a sacrificiilor consumate de foc pentru Iahve. | Partea care va rămâne din ofrandă să fie a lui Aaron și a fiilor lui: este un lucru preasfânt din jertfele mistuite de foc aduse DOMNULUI. | Ție îți voi aduce sacrificiul de mulțumire și voi chema numele DOMNULUI. |
Și în trei caturi se găseau. Ferestrele ce le aveau – Și cari în ziduri sunt tăiate – Față în față-au fost aflate. | Erau trei caturi și fiecare din ele avea ferestrele față în față. | Noi am plecat înainte și am călătorit cu corabia până la Asos. În acea localitate urma să ne întâlnim cu Pavel, pentru că el trebuia să ajungă acolo pe jos. |
TripletLoss with these parameters:
1{
2 "distance_metric": "TripletDistanceMetric.EUCLIDEAN",
3 "triplet_margin": 5
4}eval_strategy: stepsper_device_train_batch_size: 156per_device_eval_batch_size: 256learning_rate: 2e-05num_train_epochs: 10warmup_ratio: 0.1bf16: Trueload_best_model_at_end: Truebatch_sampler: no_duplicatesoverwrite_output_dir: Falsedo_predict: Falseeval_strategy: stepsprediction_loss_only: Trueper_device_train_batch_size: 156per_device_eval_batch_size: 256per_gpu_train_batch_size: Noneper_gpu_eval_batch_size: Nonegradient_accumulation_steps: 1eval_accumulation_steps: Nonetorch_empty_cache_steps: Nonelearning_rate: 2e-05weight_decay: 0.0adam_beta1: 0.9adam_beta2: 0.999adam_epsilon: 1e-08max_grad_norm: 1.0num_train_epochs: 10max_steps: -1lr_scheduler_type: linearlr_scheduler_kwargs: {}warmup_ratio: 0.1warmup_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: Truefp16: Falsefp16_opt_level: O1half_precision_backend: autobf16_full_eval: Falsefp16_full_eval: Falsetf32: Nonelocal_rank: 1ddp_backend: Nonetpu_num_cores: Nonetpu_metrics_debug: Falsedebug: []dataloader_drop_last: Truedataloader_num_workers: 0dataloader_prefetch_factor: Nonepast_index: -1disable_tqdm: Falseremove_unused_columns: Truelabel_names: Noneload_best_model_at_end: Trueignore_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_torchoptim_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: no_duplicatesmulti_dataset_batch_sampler: proportionalrouter_mapping: {}learning_rate_mapping: {}| Epoch | Step | Training Loss | Validation Loss | ro_similarity-dev_cosine_accuracy | ro_similarity-test_cosine_accuracy |
|---|---|---|---|---|---|
| 0.3075 | 1000 | 4.635 | 4.7713 | 0.4223 | - |
| 0.6150 | 2000 | 3.1348 | 4.4889 | 0.3678 | - |
| 0.9225 | 3000 | 2.8894 | 4.2360 | 0.3451 | - |
| 1.2300 | 4000 | 2.7448 | 3.9488 | 0.3259 | - |
| 1.5375 | 5000 | 2.6447 | 4.0398 | 0.3256 | - |
| 1.8450 | 6000 | 2.5843 | 3.8490 | 0.3127 | - |
| 2.1525 | 7000 | 2.5125 | 3.6485 | 0.3061 | - |
| 2.4600 | 8000 | 2.4558 | 3.6591 | 0.3012 | - |
| 2.7675 | 9000 | 2.4151 | 3.6976 | 0.3199 | - |
| 3.0750 | 10000 | 2.3673 | 3.8166 | 0.3213 | - |
| 3.3825 | 11000 | 2.33 | 3.8099 | 0.3081 | - |
| 3.6900 | 12000 | 2.3025 | 3.7273 | 0.3079 | - |
| 3.9975 | 13000 | 2.2748 | 3.6883 | 0.2974 | - |
| 4.3050 | 14000 | 2.2312 | 3.7944 | 0.3081 | - |
| 4.6125 | 15000 | 2.2177 | 3.6095 | 0.2992 | - |
| 4.9200 | 16000 | 2.1936 | 3.6556 | 0.2941 | - |
| 5.2276 | 17000 | 2.1657 | 3.6203 | 0.2977 | - |
| 5.5351 | 18000 | 2.1387 | 3.5715 | 0.2904 | - |
| 5.8426 | 19000 | 2.1285 | 3.5195 | 0.2870 | - |
| 6.1501 | 20000 | 2.0988 | 3.3412 | 0.2776 | - |
| 6.4576 | 21000 | 2.084 | 3.4944 | 0.2782 | - |
| 6.7651 | 22000 | 2.0676 | 3.3771 | 0.2770 | - |
| 7.0726 | 23000 | 2.0543 | 3.4210 | 0.2823 | - |
| 7.3801 | 24000 | 2.0357 | 3.4060 | 0.2765 | - |
| 7.6876 | 25000 | 2.0251 | 3.4027 | 0.2794 | - |
| 7.9951 | 26000 | 2.0134 | 3.2960 | 0.2741 | - |
| 8.3026 | 27000 | 1.9881 | 3.3512 | 0.2726 | - |
| 8.6101 | 28000 | 1.9898 | 3.2822 | 0.2731 | - |
| 8.9176 | 29000 | 1.9788 | 3.2444 | 0.2711 | - |
| 9.2251 | 30000 | 1.9548 | 3.2346 | 0.2682 | - |
| 9.5326 | 31000 | 1.9525 | 3.2601 | 0.2713 | - |
| 9.8401 | 32000 | 1.9535 | 3.2555 | 0.2702 | - |
| -1 | -1 | - | - | - | 0.2653 |
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{hermans2017defense,
2 title={In Defense of the Triplet Loss for Person Re-Identification},
3 author={Alexander Hermans and Lucas Beyer and Bastian Leibe},
4 year={2017},
5 eprint={1703.07737},
6 archivePrefix={arXiv},
7 primaryClass={cs.CV}
8}