This is a sentence-transformers model finetuned from sentence-transformers/quora-distilbert-multilingual. It maps sentences & paragraphs to a 768-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/quora-distilbert-multilingual
Maximum Sequence Length: 128 tokens
Output Dimensionality: 768 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: DistilBertModel 
  (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})
)

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("HipFil98/sbert-mariannaQA-ita")
# Run inference
sentences = [
    "Ade è l'antagonista principale nel musical Hadestown.",
    "Chi è l'antagonista principale nel musical Hadestown?",
    "Perchè la poesia resta l\\'unico elemento eterno",
]
embeddings = model.encode(sentences)
print(embeddings.shape)
# [3, 768]

# Get the similarity scores for the embeddings
similarities = model.similarity(embeddings, embeddings)
print(similarities.shape)
# [3, 3]

Training Details

Training Dataset

Unnamed Dataset

Size: 253,483 training samples
Columns: sentence_0, sentence_1, sentence_2, and label

Approximate statistics based on the first 1000 samples:

	sentence_0	sentence_1	sentence_2	label
type	string	string	string	float
details	min: 6 tokens mean: 108.27 tokens max: 128 tokens	min: 8 tokens mean: 16.5 tokens max: 38 tokens	min: 7 tokens mean: 17.77 tokens max: 37 tokens	min: -0.18 mean: 0.33 max: 0.9

Samples:

sentence_0	sentence_1	sentence_2	label
A lungo si è discusso a quale genere appartenesse un'opera tanto innovativa come quella ovidiana. Per gli studiosi è stato subito chiaro che l'intenzione di Ovidio fosse quella di scrivere un poema epico. D'altronde l'utilizzo dell'esametro, il tipico metro della tradizione epica usato da Omero e da Virgilio, presupponeva proprio questo, che ci trovassimo di fronte a un altro poema epico. Quello che però non ha convinto - e su cui i critici hanno dibattuto per tutto l'inizio del XX secolo - è stata la scelta tematica fatta da Ovidio: non l'epopea di un unico eroe, ma un'infinità di storie legate insieme da un unico elemento, le metamorfosi. D'altronde non dobbiamo scordare che Ovidio, prima di scrivere il poema, era considerato il più famoso poeta elegiaco della corte augustea insieme a Properzio. Anderson ha notato che proprio i primi due versi delle Metamorfosi sono in un certo senso esemplificative del passaggio da poeta elegiaco a epico: Tenendo presente che un distico elegiaco è ...	`Cosa hanno in comune i primi due versi delle Metamorfosi secondo Anderson?`	`Perché il Mormando utilizzò l'ordine corinzio completo di piedistallo nelle chiese napoletane del cinquecento?`	`0.4587586522102356`
Negli anni successivi, Atene viene attaccata come tutta la Grecia dall'Impero persiano. Nel 490 a.C la flotta persiana sbarca in Eubea e tenta di assediare Atene. La città chiede aiuto a Sparta ma rimane sola. Gli ateniesi non si scoraggiano e a Maratona in una epica battaglia riescono a sconfiggere e a ricacciare in patria i persiani. Qualche anno dopo, il re Serse sbaraglia i greci alle Termopili e assedia Atene. Gli abitanti riescono a rifugiarsi a Salamina ma la città è distrutta dai persiani. Sotto la guida di Temistocle, gli ateniesi riescono comunque a sconfiggere i persiani e a ricostruire la loro città ed a costruire una cinta difensiva, che sarà ricordata come le mura di Temistocle, nella speranza di proteggersi da ulteriori invasioni.	`Perchè le mura di Temistocle furono costruite?`	`Chi ha ammirato la Crypta Neapolitana?`	`0.371756911277771`
`Quando a Napoli cadevano le bombe di Aldo De Gioia (2009) Morso di luna nuova di Erri De Luca pubblicato nel 2005 e portato in scena dal 2008 da varie Compagnie teatrali. Libertà: Omaggio alle Quattro Giornate di Napoli - spettacolo in prosa e musica di Giovanni D'Angelo (2003)`	`Cosa è stato rappresentato nel testo?`	`Chi insegnò il giordano Filodemo di Gadara e Sirone a Napoli?`	`0.08001580834388733`

Loss: MarginMSELoss

Training Hyperparameters

Non-Default Hyperparameters

num_train_epochs: 1
multi_dataset_batch_sampler: round_robin

All Hyperparameters

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overwrite_output_dir: False
do_predict: False
eval_strategy: no
prediction_loss_only: True
per_device_train_batch_size: 8
per_device_eval_batch_size: 8
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: 1
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
0.0158	500	11.4697
0.0316	1000	0.0719
0.0473	1500	0.0431
0.0631	2000	0.0372
0.0789	2500	0.0309
0.0947	3000	0.0272
0.1105	3500	0.0249
0.1262	4000	0.0209
0.1420	4500	0.0186
0.1578	5000	0.0164
0.1736	5500	0.0142
0.1894	6000	0.0131
0.2051	6500	0.0123
0.2209	7000	0.0134
0.2367	7500	0.0102
0.2525	8000	0.0101
0.2683	8500	0.0091
0.2840	9000	0.0083
0.2998	9500	0.008
0.3156	10000	0.0083
0.3314	10500	0.0072
0.3472	11000	0.0075
0.3629	11500	0.0069
0.3787	12000	0.0063
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0.4103	13000	0.0064
0.4261	13500	0.0057
0.4418	14000	0.0058
0.4576	14500	0.005
0.4734	15000	0.005
0.4892	15500	0.0048
0.5050	16000	0.0046
0.5207	16500	0.0046
0.5365	17000	0.0044
0.5523	17500	0.0042
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0.6312	20000	0.0033
0.6470	20500	0.0033
0.6628	21000	0.0031
0.6785	21500	0.0029
0.6943	22000	0.0029
0.7101	22500	0.0028
0.7259	23000	0.0028
0.7417	23500	0.0028
0.7574	24000	0.0025
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0.7890	25000	0.0023
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0.8206	26000	0.0021
0.8363	26500	0.0022
0.8521	27000	0.002
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0.8837	28000	0.0019
0.8995	28500	0.0019
0.9152	29000	0.0018
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0.9941	31500	0.0016

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",
}

MarginMSELoss

bibtex

@misc{hofstätter2021improving,
    title={Improving Efficient Neural Ranking Models with Cross-Architecture Knowledge Distillation},
    author={Sebastian Hofstätter and Sophia Althammer and Michael Schröder and Mete Sertkan and Allan Hanbury},
    year={2021},
    eprint={2010.02666},
    archivePrefix={arXiv},
    primaryClass={cs.IR}
}