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mixedbread-ai/mxbai-embed-large-v1

Name: mxbai-abat-matryoshka
Availability: InStock

This is a sentence-transformers model finetuned from mixedbread-ai/mxbai-embed-large-v1 on the json 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.

Model Details

Model Description

Model Type: Sentence Transformer
Base model: mixedbread-ai/mxbai-embed-large-v1
Maximum Sequence Length: 512 tokens
Output Dimensionality: 1024 dimensions
Similarity Function: Cosine Similarity
Training Dataset:
- json
Language: en
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': 512, '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})
)

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("kenoc/mxbai-abat-matryoshka")
# Run inference
sentences = [
    'angegebenen anderen Objektins- tanz als Rücksprungziel definieren. Selbstverständlich sind auch Auf- rufe statischer Methoden möglich. Exceptions auswerten Returncode auswerten Nach Absetzen des Funktionsbausteinaufrufs erhalten Sie sofort die ll b d bl f k d d lung. Für jede Servergruppe werden bestimmte Schwellwerte gepflegt, die bestimmen, in welchem Umfang die Mitglieder der Gruppe Ressour- cen für asynchrone RFCs zur Verfügung stellen. Setzt ein Programm einen asynchronen RFC-Funktionsbausteinaufruf gegen eine Servergruppe ab (DESTINATION IN GROUP), so prüft das System automatisch die Auslastung und ermittelt die Instanz, die die Anforderung bearbeiten wird. Neben den explizit in der Transaktion RZ12 definierten Servergruppen gibt es',
    'Was passiert, wenn ein Programm einen asynchronen RFC-Funktionsbausteinaufruf gegen eine Servergruppe absetzt und die Systeminstanzen bereits auslastet?',
    'Welche Aufgaben kann man im Business Workplace des SAP-Systems erledigen?',
]
embeddings = model.encode(sentences)
print(embeddings.shape)
# [3, 1024]

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

Evaluation

Metrics

Information Retrieval

Datasets: dim_768, dim_512, dim_256, dim_128 and dim_64
Evaluated with InformationRetrievalEvaluator

Metric	dim_768	dim_512	dim_256	dim_128	dim_64
cosine_accuracy@1	0.0896	0.0949	0.0931	0.0773	0.0668
cosine_accuracy@3	0.2021	0.2004	0.2004	0.1845	0.1687
cosine_accuracy@5	0.2601	0.2619	0.2548	0.2654	0.2531
cosine_accuracy@10	0.4183	0.4148	0.3972	0.3972	0.3814
cosine_precision@1	0.0896	0.0949	0.0931	0.0773	0.0668
cosine_precision@3	0.0674	0.0668	0.0668	0.0615	0.0562
cosine_precision@5	0.052	0.0524	0.051	0.0531	0.0506
cosine_precision@10	0.0418	0.0415	0.0397	0.0397	0.0381
cosine_recall@1	0.0896	0.0949	0.0931	0.0773	0.0668
cosine_recall@3	0.2021	0.2004	0.2004	0.1845	0.1687
cosine_recall@5	0.2601	0.2619	0.2548	0.2654	0.2531
cosine_recall@10	0.4183	0.4148	0.3972	0.3972	0.3814
cosine_ndcg@10	0.2286	0.2305	0.2253	0.2153	0.1994
cosine_mrr@10	0.1713	0.1748	0.1729	0.1598	0.1442
cosine_map@100	0.1865	0.19	0.1887	0.1754	0.1585

Training Details

Training Dataset

json

Dataset: json
Size: 5,115 training samples
Columns: positive and anchor
Approximate statistics based on the first 1000 samples:
positive anchor
type string string
details
min: 11 tokens
mean: 252.94 tokens
max: 479 tokens
min: 8 tokens
mean: 45.33 tokens
max: 129 tokens

Samples:

positive	anchor
Standardtabelle ITAB01 wird deklariert; die initiale Spei- cherplatzbelegung wird dem System überlassen. Die interne Tabelle hat zwei Felder, die hinsichtlich ihrer Deklarationen auf das Dictionary verweisen. Zeile 23 bis 26 Die interne Tabelle ITAB02 wird deklariert. Sie soll die Struktur der Zei- g Zeile der Datenbanktabelle. Zeile 52 bis 55 Die Datenbanktabelle wird satzweise in ihre Workarea gelesen. Von dort aus werden namensgleiche Felder in die Kopfzeile der internen Tabelle übertragen. Nach dem Übertragen wird der Inhalt der Kopf- zeile als neue Zeile an den Tabellenrumpf angehängt. Der Inhalt der Kopfzeile bleibt dabei erhalten und wird in diesem Fall durch	`Was passiert, wenn eine interne Tabelle ohne Kopfzeile deklariert ist?`
lässt sich leicht ablesen, dass ein Konstruktor mit mehreren optionalen Parametern und einer Dokumenta- tion nötig wäre, um diese Methoden zu ersetzen. Umgebungsunabhängige Wiederholbarkeit Mit dem eigenständigen Aufbau der testrelevanten Daten stellt die Testklasse sicher, dass ihre Testmethoden in jeder Umgebung wiederholbar sind (Repeatable- Prinzip). Tests sind für das Refactoring notwendig, um Regression zu vermei- den. Allerdings müssen Tests auch häufig angepasst werden, wenn sich das Produktdesign durch Refactoring ändert. Wie kann der Auf- wand dafür minimiert werden? Welche Rolle spielen dabei Abhängig- keiten des Testcodes vom Produktcode? Abhängigkeiten können sowohl bei der Erzeugung als auch bei der Verwendung eines	`Was ist das Ziel von Refactoring?`
es ermöglicht, Aufgaben innerhalb eines Netzwerks auf Clients und Server zu verteilen. Der Server bietet Dienste an, die die Clients (Anwender-PCs) nutzen. SAP R/3 und später SAP ERP liegt ein drei stufiges Konzept zugrunde: Datenbank, Server und Client Compliance Verfahren zur Einhaltung von Gesetzen und Richtlinien, zum Beispiel des Sarbanes-Oxley Acts oder von Arbeits schutzgesetzen. Mitarbeiter und die externen Dienstleister, die über das »Arbeitszeitblatt« unter ande rem eine Zeiterfassung erlaubt. Customer Relationship Management SAP Customer Relationship Management Customer Service Kundenservice. Die Komponente CS in SAP ERP unterstützt die Abläufe in der Serviceabwicklung, zum Bei spiel die Bearbeitung von	`Welche Funktionen bietet SAP CRM?`

Loss: MatryoshkaLoss with these parameters:
json
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}

Training Hyperparameters

Non-Default Hyperparameters

eval_strategy: epoch
per_device_train_batch_size: 16
per_device_eval_batch_size: 16
gradient_accumulation_steps: 8
learning_rate: 2e-05
num_train_epochs: 4
lr_scheduler_type: cosine
warmup_ratio: 0.1
bf16: True
load_best_model_at_end: True
optim: adamw_torch_fused
gradient_checkpointing: True
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: 16
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: True
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: 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}
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: True
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: no_duplicates
multi_dataset_batch_sampler: proportional

Training Logs

Epoch	Step	Training Loss	dim_768_cosine_ndcg@10	dim_512_cosine_ndcg@10	dim_256_cosine_ndcg@10	dim_128_cosine_ndcg@10	dim_64_cosine_ndcg@10
1.0	40	-	0.2192	0.2209	0.2122	0.1938	0.1583
1.25	50	5.5269	-	-	-	-	-
2.0	80	-	0.2215	0.2231	0.2179	0.2097	0.1887
2.5	100	2.4018	-	-	-	-	-
3.0	120	-	0.229	0.2266	0.2171	0.2188	0.1926
3.75	150	1.4161	-	-	-	-	-
4.0	160	-	0.2286	0.2305	0.2253	0.2153	0.1994

The bold row denotes the saved checkpoint.

Framework Versions

Python: 3.12.8
Sentence Transformers: 3.3.1
Transformers: 4.47.1
PyTorch: 2.5.1+cu124
Accelerate: 1.2.1
Datasets: 2.19.2
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}
}

	positive	anchor
type	string	string
details	min: 11 tokens mean: 252.94 tokens max: 479 tokens	min: 8 tokens mean: 45.33 tokens max: 129 tokens