Views
No views yet
SentenceTransformer(
(0): Transformer({'max_seq_length': 1024, 'do_lower_case': False}) with Transformer model: BertModel
(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})
)pip install -U sentence-transformers1from sentence_transformers import SentenceTransformer
2
3# Download from the 🤗 Hub
4model = SentenceTransformer("akot/german-semantic-bmf-matryoshka-512-10epochs")
5# Run inference
6sentences = [
7 '67 Abwandlung des Beispiels 1 in Rn. 66: A erhält zudem zwei Kinderzulagen für seine in den Jahren 2004 und 2005 geborenen Kinder. Beitragspflichtige Einnahmen 53.000 € 4 % 2.120 € höchstens 2.100 € anzusetzen 2.100 € abzüglich Zulage 175 € Mindesteigenbeitrag (§ 86 Abs. 1 Satz 2 EStG) 1.925 € Sockelbetrag (§ 86 Abs. 1 Satz 4 EStG) 60 € maßgebend (§ 86 Abs. 1 Satz 5 EStG) 1.925 € Die von A geleisteten Beiträge übersteigen den Mindesteigenbeitrag. Die Zulage wird nicht gekürzt.',
8 'Wird die Zulage für A gekürzt, wenn die Beiträge den Mindesteigenbeitrag übersteigen?',
9 'Wie erfolgt die Besteuerung bei der ausgleichsberechtigten Person nach einer externen Teilung?',
10]
11embeddings = model.encode(sentences)
12print(embeddings.shape)
13# [3, 1024]
14
15# Get the similarity scores for the embeddings
16similarities = model.similarity(embeddings, embeddings)
17print(similarities.shape)
18# [3, 3]dim_768InformationRetrievalEvaluator| Metric | Value |
|---|---|
| cosine_accuracy@1 | 0.0272 |
| cosine_accuracy@3 | 0.1924 |
| cosine_accuracy@5 | 0.3085 |
| cosine_accuracy@10 | 0.5082 |
| cosine_precision@1 | 0.0272 |
| cosine_precision@3 | 0.0641 |
| cosine_precision@5 | 0.0617 |
| cosine_precision@10 | 0.0508 |
| cosine_recall@1 | 0.0272 |
| cosine_recall@3 | 0.1924 |
| cosine_recall@5 | 0.3085 |
| cosine_recall@10 | 0.5082 |
| cosine_ndcg@10 | 0.2412 |
| cosine_mrr@10 | 0.1593 |
| cosine_map@100 | 0.1785 |
dim_512InformationRetrievalEvaluator| Metric | Value |
|---|---|
| cosine_accuracy@1 | 0.0218 |
| cosine_accuracy@3 | 0.1869 |
| cosine_accuracy@5 | 0.3085 |
| cosine_accuracy@10 | 0.5209 |
| cosine_precision@1 | 0.0218 |
| cosine_precision@3 | 0.0623 |
| cosine_precision@5 | 0.0617 |
| cosine_precision@10 | 0.0521 |
| cosine_recall@1 | 0.0218 |
| cosine_recall@3 | 0.1869 |
| cosine_recall@5 | 0.3085 |
| cosine_recall@10 | 0.5209 |
| cosine_ndcg@10 | 0.2428 |
| cosine_mrr@10 | 0.1578 |
| cosine_map@100 | 0.1762 |
dim_256InformationRetrievalEvaluator| Metric | Value |
|---|---|
| cosine_accuracy@1 | 0.02 |
| cosine_accuracy@3 | 0.1815 |
| cosine_accuracy@5 | 0.3049 |
| cosine_accuracy@10 | 0.5245 |
| cosine_precision@1 | 0.02 |
| cosine_precision@3 | 0.0605 |
| cosine_precision@5 | 0.061 |
| cosine_precision@10 | 0.0525 |
| cosine_recall@1 | 0.02 |
| cosine_recall@3 | 0.1815 |
| cosine_recall@5 | 0.3049 |
| cosine_recall@10 | 0.5245 |
| cosine_ndcg@10 | 0.2423 |
| cosine_mrr@10 | 0.156 |
| cosine_map@100 | 0.1742 |
dim_128InformationRetrievalEvaluator| Metric | Value |
|---|---|
| cosine_accuracy@1 | 0.0181 |
| cosine_accuracy@3 | 0.1706 |
| cosine_accuracy@5 | 0.2831 |
| cosine_accuracy@10 | 0.5136 |
| cosine_precision@1 | 0.0181 |
| cosine_precision@3 | 0.0569 |
| cosine_precision@5 | 0.0566 |
| cosine_precision@10 | 0.0514 |
| cosine_recall@1 | 0.0181 |
| cosine_recall@3 | 0.1706 |
| cosine_recall@5 | 0.2831 |
| cosine_recall@10 | 0.5136 |
| cosine_ndcg@10 | 0.2327 |
| cosine_mrr@10 | 0.1474 |
| cosine_map@100 | 0.1662 |
dim_64InformationRetrievalEvaluator| Metric | Value |
|---|---|
| cosine_accuracy@1 | 0.0145 |
| cosine_accuracy@3 | 0.1525 |
| cosine_accuracy@5 | 0.2849 |
| cosine_accuracy@10 | 0.4882 |
| cosine_precision@1 | 0.0145 |
| cosine_precision@3 | 0.0508 |
| cosine_precision@5 | 0.057 |
| cosine_precision@10 | 0.0488 |
| cosine_recall@1 | 0.0145 |
| cosine_recall@3 | 0.1525 |
| cosine_recall@5 | 0.2849 |
| cosine_recall@10 | 0.4882 |
| cosine_ndcg@10 | 0.221 |
| cosine_mrr@10 | 0.1395 |
| cosine_map@100 | 0.1583 |
positive and anchor| positive | anchor | |
|---|---|---|
| type | string | string |
| details |
|
|
| positive | anchor |
|---|---|
134 Eine Rückzahlungsverpflichtung besteht nicht für den Teil der Zulagen, der auf nach § 1 Abs. 1 Nr. 2 AltZertG angespartes gefördertes Altersvorsorgevermögen entfällt, wenn es in Form einer Hinterbliebenenrente an die dort genannten Hinterbliebenen ausgezahlt wird. Dies gilt auch für den entsprechenden Teil der Steuerermäßigung. | Muss man Zulagen zurückzahlen, wenn das Altersvorsorgevermögen als Hinterbliebenenrente ausgezahlt wird? |
140 Beendet der Zulageberechtigte vor der vollständigen Rückzahlung des AltersvorsorgeEigenheimbetrags die Nutzung zu eigenen Wohnzwecken, wird er so behandelt, als habe er den noch nicht zurückgezahlten Betrag schädlich verwendet. Die auf den noch ausstehenden Rückzahlungsbetrag entfallenden Zulagen sowie die nach § 10a Abs. 4 EStG gesondert festgestellten Steuerermäßigungen sind zurückzuzahlen (§ 92a Abs. 3 EStG). Die im noch ausstehenden Rückzahlungsbetrag enthaltenen Zuwächse (z.B. Zinserträge und Kursgewinne) Seite 41 sind als sonstige Einkünfte zu versteuern (§ 22 Nr. 5 Satz 5 Halbsatz 1 EStG). Außerdem hat der Zulageberechtigte den Vorteil zu versteuern, der sich aus der zinslosen Nutzung des noch nicht zurückgezahlten Betrags ergibt. Zugrunde gelegt wird hierbei eine Verzinsung von 5 % (Zins und Zinseszins) für jedes volle Kalenderjahr der Nutzung (§ 22 Nr. 5 Satz 5 Halbsatz 2 EStG). Diese Folgen treten nicht ein, wenn er den noch nicht zurückgezahlten Betrag in ein Folgeobjekt investiert (§ 92a Abs. 4 Satz 3 Nr. 1 EStG) oder zugunsten eines auf seinen Namen lautenden zertifizierten Altersvorsorgevertrags einzahlt (§ 92a Abs. 4 Satz 3 Nr. 2 EStG). | Was geschieht steuerlich, wenn der AltersvorsorgeEigenheimbetrag nicht vollständig zurückgezahlt wird und die Immobilie nicht mehr selbst genutzt wird? |
144 Die als Einkünfte nach § 22 Nr. 5 Satz 3 EStG i.V.m. § 22 Nr. 5 Satz 2 EStG zu besteuernden Beträge muss der Anbieter gem. § 94 Abs. 1 Satz 4 EStG dem Zulageberechtigten bescheinigen und im Wege des Rentenbezugsmitteilungsverfahrens (§ 22a EStG) mitteilen. Ergeben sich insoweit steuerpflichtige Einkünfte nach § 22 Nr. 5 Satz 3 EStG für einen anderen Leistungsempfänger (z. B. Erben), ist für diesen eine entsprechende Rentenbezugsmitteilung der ZfA zu übermitteln. | Was muss im Falle eines anderen Leistungsempfängers, wie Erben, hinsichtlich der Rentenbezugsmitteilung getan werden? |
MatryoshkaLoss with these parameters:
1{
2 "loss": "MultipleNegativesRankingLoss",
3 "matryoshka_dims": [
4 768,
5 512,
6 256,
7 128,
8 64
9 ],
10 "matryoshka_weights": [
11 1,
12 1,
13 1,
14 1,
15 1
16 ],
17 "n_dims_per_step": -1
18}eval_strategy: epochper_device_train_batch_size: 16per_device_eval_batch_size: 16gradient_accumulation_steps: 16learning_rate: 2e-05num_train_epochs: 10lr_scheduler_type: cosinewarmup_ratio: 0.1bf16: Truetf32: Trueload_best_model_at_end: Trueoptim: adamw_torch_fusedbatch_sampler: no_duplicatesoverwrite_output_dir: Falsedo_predict: Falseeval_strategy: epochprediction_loss_only: Trueper_device_train_batch_size: 16per_device_eval_batch_size: 16per_gpu_train_batch_size: Noneper_gpu_eval_batch_size: Nonegradient_accumulation_steps: 16eval_accumulation_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: cosinelr_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: Truelocal_rank: 0ddp_backend: Nonetpu_num_cores: Nonetpu_metrics_debug: Falsedebug: []dataloader_drop_last: Falsedataloader_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_torch_fusedoptim_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: Falsehub_always_push: Falsegradient_checkpointing: Falsegradient_checkpointing_kwargs: Noneinclude_inputs_for_metrics: Falseeval_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: Nonedispatch_batches: Nonesplit_batches: Noneinclude_tokens_per_second: Falseinclude_num_input_tokens_seen: Falseneftune_noise_alpha: Noneoptim_target_modules: Nonebatch_eval_metrics: Falsebatch_sampler: no_duplicatesmulti_dataset_batch_sampler: proportional| Epoch | Step | Training Loss | dim_128_cosine_map@100 | dim_256_cosine_map@100 | dim_512_cosine_map@100 | dim_64_cosine_map@100 | dim_768_cosine_map@100 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 0.5161 | 10 | 8.2406 | - | - | - | - | - |
| 0.9806 | 19 | - | 0.1125 | 0.1196 | 0.1231 | 0.0951 | 0.1231 |
| 1.0323 | 20 | 5.0545 | - | - | - | - | - |
| 1.5484 | 30 | 3.253 | - | - | - | - | - |
| 1.9613 | 38 | - | 0.1388 | 0.1423 | 0.1462 | 0.1282 | 0.1496 |
| 2.0645 | 40 | 2.3708 | - | - | - | - | - |
| 2.5806 | 50 | 1.7379 | - | - | - | - | - |
| 2.9935 | 58 | - | 0.1536 | 0.1611 | 0.1703 | 0.1409 | 0.1688 |
| 3.0968 | 60 | 1.3531 | - | - | - | - | - |
| 3.6129 | 70 | 1.1393 | - | - | - | - | - |
| 3.9742 | 77 | - | 0.1580 | 0.1667 | 0.1753 | 0.1515 | 0.1743 |
| 4.1290 | 80 | 0.8556 | - | - | - | - | - |
| 4.6452 | 90 | 0.8594 | - | - | - | - | - |
| 4.9548 | 96 | - | 0.1668 | 0.1718 | 0.1736 | 0.1588 | 0.1739 |
| 5.1613 | 100 | 0.6492 | - | - | - | - | - |
| 5.6774 | 110 | 0.6018 | - | - | - | - | - |
| 5.9871 | 116 | - | 0.1610 | 0.1714 | 0.1680 | 0.1569 | 0.1739 |
| 6.1935 | 120 | 0.4951 | - | - | - | - | - |
| 6.7097 | 130 | 0.4958 | - | - | - | - | - |
| 6.9677 | 135 | - | 0.1684 | 0.1742 | 0.1792 | 0.1616 | 0.1764 |
| 7.2258 | 140 | 0.4286 | - | - | - | - | - |
| 7.7419 | 150 | 0.4297 | - | - | - | - | - |
| 8.0 | 155 | - | 0.1647 | 0.1746 | 0.1777 | 0.1582 | 0.1772 |
| 8.2581 | 160 | 0.3508 | - | - | - | - | - |
| 8.7742 | 170 | 0.3937 | - | - | - | - | - |
| 8.9806 | 174 | - | 0.1652 | 0.1714 | 0.1780 | 0.1595 | 0.1743 |
| 9.2903 | 180 | 0.3621 | - | - | - | - | - |
| 9.8065 | 190 | 0.3503 | 0.1662 | 0.1742 | 0.1762 | 0.1583 | 0.1785 |
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{kusupati2024matryoshka,
2 title={Matryoshka Representation Learning},
3 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},
4 year={2024},
5 eprint={2205.13147},
6 archivePrefix={arXiv},
7 primaryClass={cs.LG}
8}1@misc{henderson2017efficient,
2 title={Efficient Natural Language Response Suggestion for Smart Reply},
3 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},
4 year={2017},
5 eprint={1705.00652},
6 archivePrefix={arXiv},
7 primaryClass={cs.CL}
8}