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 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': 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("panosgriz/covid_el_paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2")
# Run inference
sentences = [
    'Αποτρέπει ο εμβολιασμός την ασθένεια COVID-19;',
    'Ο εμβολιασμός που χρησιμοποιούμε σήμερα στοχεύει στην πρόληψη σοβαρών ασθενειών και θανάτου από COVID-19. Ωστόσο, ορισμένοι άνθρωποι μπορεί ακόμα να μολυνθούν με COVID-19 ακόμα και μετά τον εμβολιασμό.',
    'Σε μικρότερες (Φάση Ι) μελέτες ασφάλειας των εμβολίων COVID-19 θα πρέπει να εγγράφουν υγιείς ενήλικες εθελοντές. Μεγαλύτερες (Φάση II και III) μελέτες θα πρέπει να περιλαμβάνουν εθελοντές που αντανακλούν τους πληθυσμούς για τους οποίους προορίζονται τα εμβόλια. Αυτό σημαίνει την εγγραφή ανθρώπων από διαφορετικές γεωγραφικές περιοχές, φυλετικό και εθνικό υπόβαθρο, φύλο και ηλικίες, καθώς και εκείνους με υποκείμενες συνθήκες υγείας που τους θέτουν σε υψηλότερο κίνδυνο για COVID-19. Συμπεριλαμβανομένων αυτών των ομάδων σε κλινικές δοκιμές είναι ο μόνος τρόπος για να εξασφαλιστεί ότι ένα εμβόλιο θα είναι ασφαλές και αποτελεσματικό για όλους όσους το χρειάζονται.',
]
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]

Training Details

Training Hyperparameters

Non-Default Hyperparameters

per_device_train_batch_size: 16
per_device_eval_batch_size: 16
num_train_epochs: 20
multi_dataset_batch_sampler: round_robin

All Hyperparameters

Click to expand

overwrite_output_dir: False
do_predict: False
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
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: 20
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
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}
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
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_sampler: batch_sampler
multi_dataset_batch_sampler: round_robin

Training Logs

Epoch	Step	Training Loss
5.5556	500	0.7188
11.1111	1000	0.0506
16.6667	1500	0.0161

Framework Versions

Python: 3.8.10
Sentence Transformers: 3.0.1
Transformers: 4.39.3
PyTorch: 2.3.1+cu118
Accelerate: 0.30.1
Datasets: 2.20.0
Tokenizers: 0.15.2

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",
}

MultipleNegativesRankingLoss