This is a sentence-transformers model finetuned from sentence-transformers/paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2. 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: sentence-transformers/paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2
Maximum Sequence Length: 128 tokens
Output Dimensionality: 384 dimensions
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': 128, 'do_lower_case': False}) with Transformer model: BertModel 
  (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})
)

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("gmunkhtur/finetuned_paraphrase-multilingual_test")
# Run inference
sentences = [
    'Увс аймгийн хэдэн сум ОХУ-тай хиллэдэг вэ?',
    'гэхчилэн ан амьтан элбэгтэй. Увс аймгийн 7 сум ОХУ-тай хиллэдэг. == Түүх соёлын дурсгалт газрууд == -Өмнөговь сумын Мунживын Дамбийжаагийн туурь, -Өмнөговь сумын Арлын хоогийн эртний туурь -Өмнөговь сумын Хүрэн үзүүрийн хадны зураг -Өмнөговь сумын Хөх оройн хадны зураг -Өмнөговь сумын Мунживын хадны зураг -Өмнөговь сумын Бор хагийн хос хяргисүүр -Өмнөговь сумын Ацаан бэлийн хадны зураг, хүн чулуу -Өмнөговь сумын Шар булгийн хадны зураг, хөшөө чулуунууд -Өмнөговь сумын Ховд голын хавцалын хадны зураг, хөшөө чулуунууд  Сагил сум, Ганц харгайтын бичигт хадны зураг  Зүүнхангай сум, Зураагийн улаан хадны зураг  Сагил сум, Зүүн турагийн тэрэм хадны зураг  Сагил сум, Их сарын хадны зураг  Сагил сум, Можоогийн хадны зураг  Давст сум, Мөнгөт Цахирын хадны зураг  Наранбулаг сум, Наранбулагийн хадны зураг  Сагил сум, Үнхэлцэгийн хадны зураг  Давст сум, Тэхтийн давааны хадны зураг  Сагил сум, Хад үзүүрийн хадны зураг  Баруутуруун сум, Хар Цагаан усны хадны зураг  Сагил сум, Цагаан өтөгийн хадны',
    'Сумдын туг, нутгийн алдартдын хөрөг Өмнөговь (монгол бичгээр – эмүнэгоби) — Монгол Улсын аймаг. 1931 онд байгуулагдсан. Монголын хамгийн том газар нутагтай аймаг бөгөөд далайн түвшинээс дээш 1406 метр өндөрт оршдог. Аймгийн төв Даланзадгад хот Улаанбаатараас. 553 км зайтай. Нутаг дэвсгэрийн хэмжээ 165.4 мянган ам км. 2010 оны байдлаар хүн амын тоо 6114, малын тоо толгой 1014300. Тэмээний тоогоор улсад тэргүүлдэг бөгөөд 8800 Тэмээтэй. Өмнөговь аймаг 1931 онд байгуулагджээ. Алдарт Говь гурван сайхан уул, Борзон, Галба, Зээмэг, Заг, Сүүж гэх мэт олон зуун км үргэлжлэх өргөн их говиудтай.Монгол лсын хамгийн дулаан бүсүүдийн нэг бөгөөд хамгийн их салхилдаг нутаг юм. Өмнөговь аймаг нүүрс, зэс, алтны том ордуудтай. 250 гаруй төрлийн говийн ургамал ургадаг. Социализмын үед 60 гаруй сүм хийдтэй байв. Монгол орны өмнөд хил хязгаар болох бүс нутаг учрааc 40-60 морьтой 130 гаруй өртөөтэй байжээ. 1954 он хүртэл 8-10 мянган тэмээгээр жин тээж хойд хилийн Цагаан эрэг- ийн бааз хүртэл 2000 км замыг',
]
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

Evaluated with InformationRetrievalEvaluator

Metric	Value
cosine_accuracy@1	0.42
cosine_accuracy@3	0.5347
cosine_accuracy@5	0.588
cosine_accuracy@10	0.666
cosine_precision@1	0.42
cosine_precision@3	0.1782
cosine_precision@5	0.1176
cosine_precision@10	0.0666
cosine_recall@1	0.42
cosine_recall@3	0.5347
cosine_recall@5	0.588
cosine_recall@10	0.666
cosine_ndcg@10	0.5336
cosine_mrr@10	0.4923
cosine_map@100	0.5019

Training Details

Training Dataset

Unnamed Dataset

Size: 6,650 training samples
Columns: sentence_0 and sentence_1
Approximate statistics based on the first 1000 samples:
sentence_0 sentence_1
type string string
details
min: 9 tokens
mean: 17.65 tokens
max: 42 tokens
min: 30 tokens
mean: 126.06 tokens
max: 128 tokens

Samples:

sentence_0	sentence_1
`Дорноговь аймаг хэдэн онд байгуулагдсан бэ?`	Дорноговь (монгол бичгээр – дорунагоби) аймаг нь Монгол Улсын зүүн аймаг бөгөөд 1931 онд байгуулагдсан. 2017 оны эцсээр 14 сум, 64 баг, 68606 хүн амтай бөгөөд олон хүн амын тоо хурдацтай нэмэгдэж байгаа юм. Аймгийн төв Сайншанд сум нь улсын нийслэл Улаанбаатар хотоос 450км-т оршдог. Дорноговь аймаг Монгол орны зүүн өмнөд хязгаарт Өмнөговь, Дундговь, Говьсүмбэр, Хэнтий, Сүхбаатар аймгуудтай хил залган оршдог. БНХАУ-тай 600 км- урт газраар хиллэдэг. Хойд, урд хоёр гүрнийг холбосон, төвийн бүсийн хөгжлийн гол тэнхлэг болсон төмөр зам дайран өнгөрдөг. Энэ замын дагуу тус аймгийн бүх сумын 42,8 хувь, хүн амын 61 хувь нь оршин сууж байна. == Хүн ам == Дорноговь аймагт 2017 оны эцсийн байдлаар 20844 өрхөд 68606 хүн ам оршин суудаг бөгөөд 1 кв.км нутаг дэвсгэрт 1.5 хүн ногдож байна. Хүн амын 61 хувь нь Сайншанд хотод, 15.2 хувь нь сумын төвд, 24.2 хувь нь хөдөөд оршин суудаг. Хүн амын 48,7 хувь нь эрэгтэйчүүд, 51,3 хувь нь эмэгтэйчүүд байна. Нэг өрхөд дунджаар 3,4 хүн ногддог. Нийт 19,7 мянган
`Дорноговь аймгийн хүн амын тоо 2017 онд хэд байв?`	Дорноговь (монгол бичгээр – дорунагоби) аймаг нь Монгол Улсын зүүн аймаг бөгөөд 1931 онд байгуулагдсан. 2017 оны эцсээр 14 сум, 64 баг, 68606 хүн амтай бөгөөд олон хүн амын тоо хурдацтай нэмэгдэж байгаа юм. Аймгийн төв Сайншанд сум нь улсын нийслэл Улаанбаатар хотоос 450км-т оршдог. Дорноговь аймаг Монгол орны зүүн өмнөд хязгаарт Өмнөговь, Дундговь, Говьсүмбэр, Хэнтий, Сүхбаатар аймгуудтай хил залган оршдог. БНХАУ-тай 600 км- урт газраар хиллэдэг. Хойд, урд хоёр гүрнийг холбосон, төвийн бүсийн хөгжлийн гол тэнхлэг болсон төмөр зам дайран өнгөрдөг. Энэ замын дагуу тус аймгийн бүх сумын 42,8 хувь, хүн амын 61 хувь нь оршин сууж байна. == Хүн ам == Дорноговь аймагт 2017 оны эцсийн байдлаар 20844 өрхөд 68606 хүн ам оршин суудаг бөгөөд 1 кв.км нутаг дэвсгэрт 1.5 хүн ногдож байна. Хүн амын 61 хувь нь Сайншанд хотод, 15.2 хувь нь сумын төвд, 24.2 хувь нь хөдөөд оршин суудаг. Хүн амын 48,7 хувь нь эрэгтэйчүүд, 51,3 хувь нь эмэгтэйчүүд байна. Нэг өрхөд дунджаар 3,4 хүн ногддог. Нийт 19,7 мянган
`Дорноговь аймаг ямар аймгуудтай хиллэдэг вэ?`	Дорноговь (монгол бичгээр – дорунагоби) аймаг нь Монгол Улсын зүүн аймаг бөгөөд 1931 онд байгуулагдсан. 2017 оны эцсээр 14 сум, 64 баг, 68606 хүн амтай бөгөөд олон хүн амын тоо хурдацтай нэмэгдэж байгаа юм. Аймгийн төв Сайншанд сум нь улсын нийслэл Улаанбаатар хотоос 450км-т оршдог. Дорноговь аймаг Монгол орны зүүн өмнөд хязгаарт Өмнөговь, Дундговь, Говьсүмбэр, Хэнтий, Сүхбаатар аймгуудтай хил залган оршдог. БНХАУ-тай 600 км- урт газраар хиллэдэг. Хойд, урд хоёр гүрнийг холбосон, төвийн бүсийн хөгжлийн гол тэнхлэг болсон төмөр зам дайран өнгөрдөг. Энэ замын дагуу тус аймгийн бүх сумын 42,8 хувь, хүн амын 61 хувь нь оршин сууж байна. == Хүн ам == Дорноговь аймагт 2017 оны эцсийн байдлаар 20844 өрхөд 68606 хүн ам оршин суудаг бөгөөд 1 кв.км нутаг дэвсгэрт 1.5 хүн ногдож байна. Хүн амын 61 хувь нь Сайншанд хотод, 15.2 хувь нь сумын төвд, 24.2 хувь нь хөдөөд оршин суудаг. Хүн амын 48,7 хувь нь эрэгтэйчүүд, 51,3 хувь нь эмэгтэйчүүд байна. Нэг өрхөд дунджаар 3,4 хүн ногддог. Нийт 19,7 мянган

Loss: MatryoshkaLoss with these parameters:
json
1{ 2 "loss": "MultipleNegativesRankingLoss", 3 "matryoshka_dims": [ 4 384, 5 256, 6 128, 7 64, 8 32 9 ], 10 "matryoshka_weights": [ 11 1, 12 1, 13 1, 14 1, 15 1 16 ], 17 "n_dims_per_step": -1 18}

Training Hyperparameters

Non-Default Hyperparameters

eval_strategy: steps
per_device_train_batch_size: 32
per_device_eval_batch_size: 32
num_train_epochs: 5
multi_dataset_batch_sampler: round_robin

All Hyperparameters

Click to expand

overwrite_output_dir: False
do_predict: False
eval_strategy: steps
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: 1
eval_accumulation_steps: None
torch_empty_cache_steps: None
learning_rate: 5e-05
weight_decay: 0.0
adam_beta1: 0.9
adam_beta2: 0.999
adam_epsilon: 1e-08
max_grad_norm: 1
num_train_epochs: 5
max_steps: -1
lr_scheduler_type: linear
lr_scheduler_kwargs: {}
warmup_ratio: 0.0
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: 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: False
resume_from_checkpoint: None
hub_model_id: None
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: batch_sampler
multi_dataset_batch_sampler: round_robin

Training Logs

Epoch	Step	Training Loss	cosine_ndcg@10
0.2404	50	-	0.3386
0.4808	100	-	0.4567
0.7212	150	-	0.4843
0.9615	200	-	0.5051
1.0	208	-	0.5070
1.2019	250	-	0.5114
1.4423	300	-	0.5221
1.6827	350	-	0.5208
1.9231	400	-	0.5238
2.0	416	-	0.5272
2.1635	450	-	0.5256
2.4038	500	6.5952	0.5273
2.6442	550	-	0.5336

Framework Versions

Python: 3.10.12
Sentence Transformers: 3.3.1
Transformers: 4.47.1
PyTorch: 2.5.1+cu121
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",
}

MatryoshkaLoss

bibtex

@misc{kusupati2024matryoshka,
    title={Matryoshka Representation Learning},
    author={Aditya Kusupati and Gantavya Bhatt and Aniket Rege and Matthew Wallingford and Aditya Sinha and Vivek Ramanujan and William Howard-Snyder and Kaifeng Chen and Sham Kakade and Prateek Jain and Ali Farhadi},
    year={2024},
    eprint={2205.13147},
    archivePrefix={arXiv},
    primaryClass={cs.LG}
}

MultipleNegativesRankingLoss

bibtex

@misc{henderson2017efficient,
    title={Efficient Natural Language Response Suggestion for Smart Reply},
    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},
    year={2017},
    eprint={1705.00652},
    archivePrefix={arXiv},
    primaryClass={cs.CL}
}

	sentence_0	sentence_1
type	string	string
details	min: 9 tokens mean: 17.65 tokens max: 42 tokens	min: 30 tokens mean: 126.06 tokens max: 128 tokens