You can deploy this model and start earning money today!

Views

No views yet

Snowflake Arctic Embed L Amharic

Name: snowflake-arctic-embed-l-v2.0-finetuned-amharic
Availability: InStock

This is a sentence-transformers model finetuned from Snowflake/snowflake-arctic-embed-l-v2.0 on the amharic-passage-retrieval-dataset dataset. It maps sentences & paragraphs to a 1024-dimensional dense vector space and can be used for semantic textual similarity, semantic search, paraphrase mining, text classification, clustering, and more.

Training Code

This model was trained as part of our ACL 2025 Findings paper: Optimized Text Embedding Models and Benchmarks for Amharic Passage Retrieval.

Models Collection: https://huggingface.co/collections/rasyosef/amharic-text-embedding-models-679cb55eae1d498e3ac5bdc5
Code: https://github.com/kidist-amde/amharic-ir-benchmarks
Paper: https://arxiv.org/abs/2505.19356

Model Details

Model Description

Model Type: Sentence Transformer
Base model: Snowflake/snowflake-arctic-embed-l-v2.0
Maximum Sequence Length: 1024 tokens
Output Dimensionality: 1024 dimensions
Similarity Function: Cosine Similarity
Training Dataset:
- amharic-passage-retrieval-dataset
Language: en, am
License: apache-2.0

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': 1024, 'do_lower_case': False}) with Transformer model: XLMRobertaModel 
  (1): Pooling({'word_embedding_dimension': 1024, 'pooling_mode_cls_token': True, 'pooling_mode_mean_tokens': False, '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()
)

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("rasyosef/snowflake-arctic-embed-l-v2.0-finetuned-amharic")
# Run inference
sentences = [
  "የተደጋገመው የመሬት መንቀጥቀጥና የእሳተ ገሞራ ምልክት በአፋር ክልል",
  "በአክሱም ከተማ የሚገኙ ሙስሊም ሴት ተማሪዎች ከሒጃብ መልበስ ጋር በተያያዘ ውዝግብ ከትምህርት ገበታ ውጭ ሆነው እንደሚገኙ የትግራይ እስልምና ጉዳዮች ምክርቤት ስታወቀ። ይህን ለመፍታት ከክልሉ ትምህርት ቢሮ ጋር ንግግር ላይ መሆኑም የክልሉ እስልምና ጉዳዮች ምክርቤት ለዶቼቬለ ገልጿል።",
  "በማዕከላዊ ኢትዮጵያ ክልል ሃድያ ዞን ጊቤ ወረዳ በሚገኙ 12 ቀበሌዎች መሠረታዊ የመንግሥት አገልግሎት መስጫ ተቋማት በሙሉና በከፊል በመዘጋታቸው መቸገራቸውን ነዋሪዎች አመለከቱ። ከባለፈው ዓመት ጀምሮ የጤና፣ የትምህርት እና የግብር አሰባሰብ ሥራዎች በየአካባቢያቸው እየተከናወኑ አለመሆናቸውንም ለዶቼ ቬለ ተናግረዋል።",
  "የሕዝብ ተወካዮች ምክር ቤት አባል እና የቋሚ ኮሚቴ ሰብሳቢ የነበሩት አቶ ክርስቲያን ታደለ እና የአማራ ክልል ምክር ቤት አባል የሆኑት አቶ ዮሐንስ ቧያለው ከቃሊቲ ወደ ቂሊንጦ ማረሚያ ቤት መዛወራቸውን ጠበቃቸው ተናገሩ።",
  "ከተደጋጋሚ መሬት መንቀጥቀጥ በኋላ አፋር ክልል እሳት ከመሬት ውስጥ ሲፈላ ታይቷል፡፡ ከመሬት ውስጥ እሳትና ጭስ የሚተፋው እንፋሎቱ ዛሬ ማለዳውን 11 ሰዓት ግድም ከከባድ ፍንዳታ በኋላየተስተዋለ መሆኑን የአከባቢው ነዋሪዎች እና ባለስልጣናት ለዶቼ ቬለ ተናግረዋል፡፡ አለት የሚያፈናጥር እሳት ነው የተባለው እንፋሎቱ በክልሉ ጋቢረሱ (ዞን 03) ዱለቻ ወረዳ ሰጋንቶ ቀበሌ መከሰቱን የገለጹት የአከባቢው የአይን እማኞች ከዋናው ፍንዳታ በተጨማሪ በዙሪያው ተጨማሪ ፍንዳታዎች መታየት ቀጥሏል ባይ ናቸው፡፡"
]
embeddings = model.encode(sentences)
print(embeddings.shape)
# [5, 1024]

# Get the similarity scores for the embeddings
similarities = model.similarity(embeddings, embeddings)
print(similarities.shape)
# [5, 5]

Evaluation

Click to expand

Metrics

Information Retrieval

Dataset: dim_1024
Evaluated with InformationRetrievalEvaluator with these parameters:
json
1{ 2 "truncate_dim": 1024 3}

Metric	Value
cosine_accuracy@1	0.7609
cosine_accuracy@3	0.883
cosine_accuracy@5	0.913
cosine_accuracy@10	0.9418
cosine_precision@1	0.7609
cosine_precision@3	0.2943
cosine_precision@5	0.1826
cosine_precision@10	0.0942
cosine_recall@1	0.7609
cosine_recall@3	0.883
cosine_recall@5	0.913
cosine_recall@10	0.9418
cosine_ndcg@10	0.8551
cosine_mrr@10	0.8269
cosine_map@100	0.8289

Information Retrieval

Dataset: dim_256
Evaluated with InformationRetrievalEvaluator with these parameters:
json
1{ 2 "truncate_dim": 256 3}

Metric	Value
cosine_accuracy@1	0.754
cosine_accuracy@3	0.8777
cosine_accuracy@5	0.9085
cosine_accuracy@10	0.9392
cosine_precision@1	0.754
cosine_precision@3	0.2926
cosine_precision@5	0.1817
cosine_precision@10	0.0939
cosine_recall@1	0.754
cosine_recall@3	0.8777
cosine_recall@5	0.9085
cosine_recall@10	0.9392
cosine_ndcg@10	0.8503
cosine_mrr@10	0.8215
cosine_map@100	0.8235

Training Details

Click to expand

Training Dataset

amharic-news-retrieval-dataset

Dataset: amharic-passage-retrieval-dataset at 3ef7092
Size: 40,237 training samples
Columns: anchor and positive
Approximate statistics based on the first 1000 samples:
anchor positive
type string string
details
min: 5 tokens
mean: 23.09 tokens
max: 64 tokens
min: 76 tokens
mean: 507.11 tokens
max: 1024 tokens

Samples:

anchor	positive
`ሚንስትር ዴኤታ ወይዘሮ አለም-ፀሀይ የአርባ ምንጭ ሆስፒታልና የኮቪድ-19 ሕክምና ማዕከልን ጎበኙ`	አዲስ አበባ፣ መስከረም 13፣ 2013 (ኤፍ.ቢ.ሲ) የጤና ሚኒስቴር ሚንስትር ዴኤታ ወይዘሮ አለምፀሀይ ጳውሎስ በደቡብ ክልል ጋሞ ዞን የአርባ ምንጭ ከተማ ሆስፒታል እና ጤና ጣቢያ ጎብኙ፡፡እንዲሁም በኮቪድ-19 የህክምና ማዕከል ተገኝተው ያለውን የስራ እንቅስቃሴ መመልከታቸውም ተገልጸል፡፡ሚኒስትር ዴኤታዋ በጉብኝቱ ወቅት የህክምና ተቋማቱ ለአካባቢ ነዋሪዎች እየሰጡ ያለውን ዘርፈ ብዙ አገልግሎት እና ለኮቪድ 19 ወረርሽኝ የመከላከልና የመቆጣጠር ምላሽ አሠጣጥ የሚበረታታና ውጤታማ እንደሆነ ተናግረዋል፡፡በዚህም ለማዕከሉ ሰራተኞች ምስጋናቸውን አቅርበዋል፡፡የተቋማቱ ስራ ኃላፊዎችም ከሚኒስትር ዴኤታዋ ጋር መወያየታቸው ተሰምቷል፡፡ኃላፊዎቹ አገልግሎታቸውን በተሟላ መንገድ ለመስራት አያስችሉንም ያሏቸውን ጉድለቶች አንስተው ውይይት አድረገውባቸዋል፡፡የህክምና ተቋማቱ ያሉበት የስራ አፈጻጸም የሚበረታታ ቢሆንም ለተሻለ ስራ መነሳትና የጤና አገልግሎቱን ይበልጥ ማሻሻል ያስፈልጋል ሲሉ ሚኒስትር ዴኤታዋ ማሳሰባቸውን ከሚኒስቴሩ ያገኘነው መረጃ ያመለክታል፡፡
`መምህራን በትምህርት ቤቶችና በአከባቢያቸው ሰላም እንዲረጋገጥ የበኩላቸውን ሚና እንዲወጡ ተጠየቁ`	መምህራን በትምህርት ቤቶችና በአከባቢያቸው ሰላም እንዲረጋገጥ የበኩላቸውን ሚና እንዲወጡ ተጠይቀዋል፡፡የሰላም ሚኒስቴር ከሳይንስና ከፍተኛ ትምህርት ሚኒስቴርና የኢትዮጵያ መምህራን ማህበር ጋር በመተባበር ያዘጋጁት ሀገር አቀፍ መምህራን የሰላም ውይይት መድረክ በአዲስ አበባ እየተካሄደ ነው፡፡በዚህ የውይይት መድረክ ላይ የሰላም ሚኒስትሯ ወይዘሮ ሙፈሪያት ካሚልን ጨምሮ ሌሎች ባለድርሻ አካላት ተገኝተዋል፡፡ውይይቱ “ሰላምና ሀገር ወዳድ መምህራኖች ፤ ሰላምና ሀገር ወዳድ ተማሪዎችን ያፈራሉ” በሚል መሪ ቃል እየተካሄደ የሚገኝ ሲሆን መምህራን በትምህርት ቤቶችና በአከባቢያቸው ሰላም እንዲረጋገጥ የበኩላቸውን ሚና እንዲወጡ ተጠይቀዋል፡፡በውይይቱ ንግግር ያደረጉት የሰላም ሚኒስትር ወይዘሮ ሙፈሪያት ካሚል መምህራን ትውልድን መቅረጽ ካላቸው እድል አንፃር ሰላምን በመስበክ በኩል ከፍተኛ አስተዋጽኦ ሊያበርክቱ ይገባል ብለዋል፡፡ሀገራዊ ግንባታ ትምህርትና የተሟላ ስብዕና የሚጠይቅ በመሆኑም ለማህበረሰብ ስብዕናና የበለጸገ ትውልድን በመፍጠር ረገድ የመምህራን ሚና ክፍተኛ መሆኑንም ተናግረዋል።ትምህርት ቤቶች የሰላም ማዕድ ይሆኑ ዘንድም መምህራን እያከናዎኑት ያለውን ትውልድን የመቅረጽ ተግባር አጠናክረው መቀጠል እንዳለባቸውም ወይዘሮ ሙፈሪያት አሳስበዋል፡፡ በውይይቱ ላይ አስተያየት የሰጡት መምህራን በበኩላቸው ሰላም ሁሉንም የሚመለከት ጉዳይ በመሆኑ ሰላምን በመስበክና በማረጋገጥ ረገድ ከመንግስት ጋር በመሆን የሚጠበቅባቸውን ኃላፊነት እንደሚወጡ ገልጸዋል፡፡በተለይም የስነ ዜጋ፣ ስነ ምግባርና የታሪክ ትምህርት መምህራን ለተማሪዎች በሚያቀርቡት ትምህርት ላይ ሚዛናዊና ኃላፊነት በተሞላበት መንገድ ማቅረብ እንዳለባቸውም ጠቁመዋል፡፡ መምህሩ በስነ ምግባር አርዓያ በመሆን ሰላምና ግብ...
`የኢትዮጵያ እና ማሊ ከ17 አመት በታች ብሄራዊ ቡድኖች ጨዋታ እሁድ ይካሄዳል`	በአዲስ አበባ ስታድየም እየተዘጋጀ የሚገኘው ብሄራዊ ቡድኑ በዛሬው የልምምድ መርሃ ግብር በእሁዱ ጨዋታ ላይ ቋሚ ተሰላፊዎች ይሆናሉ ተብለው የሚገመቱትን በመለየት የቅንጅትና ከርቀት አክርሮ የመምታት ልምምዶችን አከናውኗል፡፡ባለፉት ሶስት ቀናት በመጠነኛ ጉዳት በልምምድ ወቅት አቋርጠው ሲወጡ የነበሩት ሳሙኤል ተስፋዬ እና አቡበከር ነስሩ በዛሬው ልምምድ ከቡድኑ ጋር ሙሉ ልምምድ የሰሩ ሲሆን ሁሉም ተጨዋቾች በሙሉ ጤንነት ላይ ይገኛሉ፡፡ከ17 አመት ቡድናችን እሁድ ዕለት ከአፍሮ ፅዮን ጋር ባደረጉት የአቋም መፈተሻ ጨዋታ ላይ ከአፍሮፅዮን በኩል መልካም እንቅስቃሴ ያሳዩ 6 ተጨዋቾች ጥሪ ቀርቦላቸው በዛሬው ልምምድ ላይ ተገኝተው ከቡድኑ ጋር ልምምድ ያደረጉ ቢሆንም አሳማኝ እንቅስቃሴ ባለማሳየታቸው እንዲመለሱ ተደርጓል፡፡ቀይ ቀበሮዎቹ በእሁዱ ጨዋታ በባማኮ የደረሰባቸውን የ2-0 ሽንፈት ቀልብሰው ወደ ማዳጋስካር የአፍሪካ ከ17 አመት በታች ዋንጫ ለማምራት በከፍተኛ ተነሳሽነት እና ፍላጎት ዝግጅታቸውን በማከናወን ላይ እንደሚገኙ ለመታዘብ ችለናል፡፡በኢትዮጵያ እና ማሊ መካከል የሚደረገው ጨዋታ እሁድ መስከረም 22 ቀን 2009 በአዲስ አበባ ስታድየም 10:00 ላይ የሚካሄድ ሲሆን ጨዋታው የሚካሄድበት የአዲስ አበባ ስታድየም ሜዳን ምቹ ለማድረግ የሚያስችሉ ስራዎች እየተከናወኑ ይገኛሉ፡፡የእሁዱ ተጋጣሚያችን የማሊ ከ17 አመት በታች ብሄራዊ ቡድን አርብ አዲስ አበባ ይገባል፡፡ ጨዋታውን የሚመሩት አራቱም ዳኞች ከኒጀር ፤ ኮሚሽነሩ ደግሞ ከዩጋንዳ እንደተመደቡም ታውቋል፡፡

Loss: MatryoshkaLoss with these parameters:
json
1{ 2 "loss": "MultipleNegativesRankingLoss", 3 "matryoshka_dims": [ 4 1024, 5 256 6 ], 7 "matryoshka_weights": [ 8 1, 9 1 10 ], 11 "n_dims_per_step": -1 12}

Training Hyperparameters

Non-Default Hyperparameters

eval_strategy: epoch
per_device_train_batch_size: 16
per_device_eval_batch_size: 32
gradient_accumulation_steps: 8
learning_rate: 2e-05
num_train_epochs: 4
lr_scheduler_type: cosine
warmup_ratio: 0.1
fp16: True
load_best_model_at_end: True
optim: adamw_torch_fused
batch_sampler: no_duplicates

All Hyperparameters

Click to expand

overwrite_output_dir: False
do_predict: False
eval_strategy: epoch
prediction_loss_only: True
per_device_train_batch_size: 16
per_device_eval_batch_size: 32
per_gpu_train_batch_size: None
per_gpu_eval_batch_size: None
gradient_accumulation_steps: 8
eval_accumulation_steps: None
torch_empty_cache_steps: None
learning_rate: 2e-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: 4
max_steps: -1
lr_scheduler_type: cosine
lr_scheduler_kwargs: {}
warmup_ratio: 0.1
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: True
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: True
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}
tp_size: 0
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_fused
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
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: no_duplicates
multi_dataset_batch_sampler: proportional

Training Logs

Epoch	Step	Training Loss	dim_1024_cosine_ndcg@10	dim_256_cosine_ndcg@10
-1	-1	-	0.7007	0.6854
1.0	315	0.5661	0.8366	0.8268
2.0	630	0.1988	0.8344	0.8269
3.0	945	0.1024	0.8541	0.8489
3.9893	1256	0.0697	0.8551	0.8503

The bold row denotes the saved checkpoint.

Framework Versions

Python: 3.11.12
Sentence Transformers: 4.1.0
Transformers: 4.51.3
PyTorch: 2.7.0+cu126
Accelerate: 1.6.0
Datasets: 3.6.0
Tokenizers: 0.21.1

Citation

@inproceedings{mekonnen2025amharic,
  title={Optimized Text Embedding Models and Benchmarks for Amharic Passage Retrieval},
  author={Kidist Amde Mekonnen, Yosef Worku Alemneh, Maarten de Rijke },
  booktitle={Findings of ACL},
  year={2025}
}

	anchor	positive
type	string	string
details	min: 5 tokens mean: 23.09 tokens max: 64 tokens	min: 76 tokens mean: 507.11 tokens max: 1024 tokens