This is a sentence-transformers model finetuned from jinaai/jina-embeddings-v5-text-nano-retrieval. 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: jinaai/jina-embeddings-v5-text-nano-retrieval
Maximum Sequence Length: 8192 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': 2048, 'do_lower_case': False, 'architecture': 'EuroBertModel'})
  (1): Pooling({'word_embedding_dimension': 768, 'pooling_mode_cls_token': False, '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': True, '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("justifit/DARv2", trust_remote_code=True)
# Run inference
queries = [
    "Query: Davide vuole costruire contro un muro che il vicino ha costruito a meno di 1,5 metri dal confine. Pu\u00f2 chiedere la comunione del muro?",
]
documents = [
    "Art. 875.\n(Comunione forzosa del muro che non e' sul confine).\nQuando il muro si trova a una distanza dal confine minore di un metro e mezzo ovvero a distanza minore della meta' di quella stabilita dai regolamenti locali, il vicino puo' chiedere la comunione del muro soltanto allo scopo di fabbricare contro il muro stesso, pagando, oltre il valore della meta' del muro, il valore del suolo da occupare con la nuova fabbrica, salvo che il proprietario preferisca estendere il suo muro sino al confine.\nIl vicino che intende domandare la comunione deve interpellare preventivamente il proprietario se preferisca di estendere il muro al confine o di procedere alla sua demolizione. Questi deve manifestare la propria volonta' entro un termine di giorni quindici e deve procedere alla costruzione o alla demolizione entro sei mesi dal giorno in cui ha comunicato la risposta.\n",
    "Articolo 9\nTrattamento di categorie particolari di dati personali\n1. È vietato trattare dati personali che rivelino l'origine razziale o etnica, le opinioni politiche, le convinzioni religiose o filosofiche, o l'appartenenza sindacale, nonché trattare dati genetici, dati biometrici intesi a identificare in modo univoco una persona fisica, dati relativi alla salute o alla vita sessuale o all'orientamento sessuale della persona.\n2. Il paragrafo 1 non si applica se si verifica uno dei seguenti casi:\na) l'interessato ha prestato il proprio consenso esplicito al trattamento di tali dati personali per una o più finalità specifiche, salvo nei casi in cui il diritto dell'Unione o degli Stati membri dispone che l'interessato non possa revocare il divieto di cui al paragrafo 1;\nb) il trattamento è necessario per assolvere gli obblighi ed esercitare i diritti specifici del titolare del trattamento o dell'interessato in materia di diritto del lavoro e della sicurezza sociale e protezione sociale, nella misura in cui sia autorizzato dal diritto dell'Unione o degli Stati membri o da un contratto collettivo ai sensi del diritto degli Stati membri, in presenza di garanzie appropriate per i diritti fondamentali e gli interessi dell'interessato;\nc) il trattamento è necessario per tutelare un interesse vitale dell'interessato o di un'altra persona fisica qualora l'interessato si trovi nell'incapacità fisica o giuridica di prestare il proprio consenso;\nd) il trattamento è effettuato, nell'ambito delle sue legittime attività e con adeguate garanzie, da una fondazione, associazione o altro organismo senza scopo di lucro che persegua finalità politiche, filosofiche, religiose o sindacali, a condizione che il trattamento riguardi unicamente i membri, gli ex membri o le persone che hanno regolari contatti con la fondazione, l'associazione o l'organismo a motivo delle sue finalità e che i dati personali non siano comunicati all'esterno senza il consenso dell'interessato;\ne) il trattamento riguarda dati personali resi manifestamente pubblici dall'interessato;\nf) il trattamento è necessario per accertare, esercitare o difendere un diritto in sede giudiziaria o ogniqualvolta le autorità giurisdizionali esercitino le loro funzioni giurisdizionali;\ng) il trattamento è necessario per motivi di interesse pubblico rilevante sulla base del diritto dell'Unione o degli Stati membri, che deve essere proporzionato alla finalità perseguita, rispettare l'essenza del diritto alla protezione dei dati e prevedere misure appropriate e specifiche per tutelare i diritti fondamentali e gli interessi dell'interessato;\nh) il trattamento è necessario per finalità di medicina preventiva o di medicina del lavoro, valutazione della capacità lavorativa del dipendente, diagnosi, assistenza o terapia sanitaria o sociale ovvero gestione dei sistemi e servizi sanitari o sociali sulla base del diritto dell'Unione o degli Stati membri o conformemente al contratto con un professionista della sanità, fatte salve le condizioni e le garanzie di cui al paragrafo 3;\ni) il trattamento è necessario per motivi di interesse pubblico nel settore della sanità pubblica, quali la protezione da gravi minacce per la salute a carattere transfrontaliero o la garanzia di parametri elevati di qualità e sicurezza dell'assistenza sanitaria e dei medicinali e dei dispositivi medici, sulla base del diritto dell'Unione o degli Stati membri che prevede misure appropriate e specifiche per tutelare i diritti e le libertà dell'interessato, in particolare il segreto professionale;\nj) il trattamento è necessario a fini di archiviazione nel pubblico interesse, di ricerca scientifica o storica o a fini statistici in conformità dell'articolo 89, paragrafo 1, sulla base del diritto dell'Unione o nazionale, che è proporzionato alla finalità perseguita, rispetta l'essenza del diritto alla protezione dei dati e prevede misure appropriate e specifiche per tutelare i diritti fondamentali e gli interessi dell'interessato.\n3. I dati personali di cui al paragrafo 1 possono essere trattati per le finalità di cui al paragrafo 2, lettera h), se tali dati sono trattati da o sotto la responsabilità di un professionista soggetto al segreto professionale conformemente al diritto dell'Unione o degli Stati membri o alle norme stabilite dagli organismi nazionali competenti o da altra persona anch'essa soggetta all'obbligo di segretezza conformemente al diritto dell'Unione o degli Stati membri o alle norme stabilite dagli organismi nazionali competenti.\n4. Gli Stati membri possono mantenere o introdurre ulteriori condizioni, comprese limitazioni, con riguardo al trattamento di dati genetici, dati biometrici o dati relativi alla salute.\n",
    "Sezione II. Contenuto e modalità di esecuzione degli obblighi\nIn caso di utilizzo dei soggetti terzi previsti alla lettera a) della Sezione I, gli obblighi di adeguata verifica si considerano soddisfatti attraverso un'idonea attestazione rilasciata dal terzo che abbia provveduto ad adempierli direttamente in relazione alla costituzione di un rapporto continuativo ovvero all'esecuzione di un'operazione occasionale.\nL'attestazione è chiaramente riconducibile al terzo attestante, attraverso accorgimenti idonei (sottoscrizione da parte del personale a ciò autorizzato, invio con sistemi informatici, ecc.), ed è trasmessa dal terzo attestante e non dal cliente.\nPer standardizzare il processo di acquisizione delle informazioni, il destinatario può predisporre una specifica modulistica per il rilascio delle attestazioni.\nL'attestazione conferma espressamente il corretto adempimento degli obblighi antiriciclaggio da parte dell'attestante, in relazione alle varie attività effettuate. Il contenuto dell'attestazione varia a seconda dello specifico obbligo di adeguata verifica cui essa è diretta; in base a tale criterio, essa contiene:\na) i dati identificativi del cliente, dell'esecutore e del titolare effettivo ai fini dell'adempimento dell'obbligo di identificazione;\nb) l'indicazione delle tipologie delle fonti utilizzate per l'accertamento e per la verifica dell'identità;\nc) le informazioni sulla natura e sullo scopo del rapporto da aprire e dell'operazione occasionale da eseguire ai fini dell'adempimento del relativo obbligo.\nIl destinatario si assicura che, oltre all'attestazione, i terzi siano in grado di trasmettere tempestivamente copia dei documenti e delle informazioni acquisiti, quando il destinatario ne faccia richiesta.\nL'attestazione può essere resa in forma cartacea o informatica, in via autonoma ovvero in connessione con specifiche operazioni.\nIl destinatario rimane responsabile dell'adeguata verifica e valuta se gli elementi raccolti e le verifiche effettuate dai soggetti terzi siano aggiornati, idonei e sufficienti per l'assolvimento degli obblighi previsti dalla legge. In caso contrario il destinatario provvede, a seconda dei casi e delle circostanze, a:\n- informare il terzo attestante delle eventuali irregolarità, carenze o incongruenze riscontrate nella documentazione ricevuta;\n- apportare le necessarie rettifiche o integrazioni;\n- adempiere in via diretta agli obblighi di adeguata verifica;\n- astenersi dall'instaurare il rapporto continuativo o dall'eseguire l'operazione, valutando se effettuare una segnalazione alla UIF se ricorrono i presupposti previsti all'articolo 35 del decreto antiriciclaggio (la scelta di cui al presente alinea è assunta, in particolare, quando l'intermediario si trova nell'impossibilità di rispettare gli obblighi di adeguata verifica).\nIn caso di utilizzo di soggetti terzi che possono effettuare solo l'identificazione del cliente (cfr. Sezione I, lettera b), il destinatario assicura che i terzi gli trasmettano in ogni caso i dati e le informazioni acquisiti, affinché il destinatario stesso possa completare la procedura di adeguata verifica (21).\nNell'ambito delle modalità di raccolta e scambio delle informazioni con i terzi, il destinatario:\n- definisce le fasi dell'adeguata verifica demandate ai terzi, individua i dati e le informazioni che è necessario siano trasmesse dai terzi e le modalità e la tempistica della trasmissione;\n- predispone strumenti, in formato cartaceo o elettronico, per lo scambio tempestivo dei flussi informativi;\n- verifica la veridicità dei documenti ricevuti e la correttezza e attendibilità delle informazioni da essi desunte;\n- acquisisce, ove necessario, informazioni supplementari, dai terzi, dal cliente ovvero da altre fonti.\n",
]
query_embeddings = model.encode_query(queries)
document_embeddings = model.encode_document(documents)
print(query_embeddings.shape, document_embeddings.shape)
# [1, 768] [3, 768]

# Get the similarity scores for the embeddings
similarities = model.similarity(query_embeddings, document_embeddings)
print(similarities)
# tensor([[ 0.8164, -0.0583, -0.0664]])

Evaluation

Metrics

Information Retrieval

Dataset: valid
Evaluated with InformationRetrievalEvaluator

Metric	Value
cosine_accuracy@3	0.8492
cosine_accuracy@5	0.8994
cosine_accuracy@10	0.933
cosine_accuracy@20	0.9665
cosine_accuracy@40	0.9888
cosine_accuracy@60	1.0
cosine_accuracy@80	1.0
cosine_accuracy@100	1.0
cosine_accuracy@300	1.0
cosine_precision@3	0.3352
cosine_precision@5	0.2346
cosine_precision@10	0.1397
cosine_precision@20	0.0841
cosine_precision@40	0.0506
cosine_precision@60	0.0372
cosine_precision@80	0.0301
cosine_precision@100	0.0258
cosine_precision@300	0.0103
cosine_recall@3	0.7114
cosine_recall@5	0.7668
cosine_recall@10	0.807
cosine_recall@20	0.8487
cosine_recall@40	0.8995
cosine_recall@60	0.9201
cosine_recall@80	0.9263
cosine_recall@100	0.9359
cosine_recall@300	0.9576
cosine_ndcg@3	0.7403
cosine_ndcg@5	0.754
cosine_ndcg@10	0.7588
cosine_ndcg@20	0.7632
cosine_ndcg@40	0.7733
cosine_ndcg@60	0.7787
cosine_ndcg@80	0.781
cosine_ndcg@100	0.7843
cosine_ndcg@300	0.7921
cosine_mrr@3	0.7691
cosine_mrr@5	0.7805
cosine_mrr@10	0.7854
cosine_mrr@20	0.7878
cosine_mrr@40	0.7885
cosine_mrr@60	0.7888
cosine_mrr@80	0.7888
cosine_mrr@100	0.7888
cosine_mrr@300	0.7888
cosine_map@3	0.7081
cosine_map@5	0.7094
cosine_map@10	0.7044
cosine_map@20	0.7004
cosine_map@40	0.7011
cosine_map@60	0.7022
cosine_map@80	0.7027
cosine_map@100	0.7036
cosine_map@300	0.7054

Training Details

Training Dataset

Unnamed Dataset

Size: 48,119 training samples
Columns: anchor and positive
Approximate statistics based on the first 1000 samples:
anchor positive
type string string
details
min: 18 tokens
mean: 46.11 tokens
max: 133 tokens
min: 6 tokens
mean: 376.22 tokens
max: 2048 tokens

Samples:

anchor	positive
`Query: In quali specifici casi il pubblico ministero è autorizzato a procedere al giudizio direttissimo ai sensi del testo fornito?`	`9. Il pubblico ministero puo', altresi', procedere al giudizio direttissimo nei casi previsti dall'art. 449, commi 4 e 5.".[object Object]9. Il pubblico ministero puo', altresi', procedere al giudizio direttissimo nei casi previsti dall'art. 449, commi 4 e 5.".[object Object]`
`Query: Qual è il compito del Garante per la protezione dei dati personali in relazione alle autorizzazioni generali già adottate, secondo il decreto di adeguamento al Regolamento (UE) 2016/679?`	Articolo 58[object Object]Poteri[object Object]1. Ogni autorità di controllo ha tutti i poteri di indagine seguenti:[object Object]a) ingiungere al titolare del trattamento e al responsabile del trattamento e, ove applicabile, al rappresentante del titolare del trattamento o del responsabile del trattamento, di fornirle ogni informazione di cui necessiti per l'esecuzione dei suoi compiti;[object Object]b) condurre indagini sotto forma di attività di revisione sulla protezione dei dati;[object Object]c) effettuare un riesame delle certificazioni rilasciate in conformità dell'articolo 42, paragrafo 7;[object Object]d) notificare al titolare del trattamento o al responsabile del trattamento le presunte violazioni del presente regolamento;[object Object]e) ottenere, dal titolare del trattamento o dal responsabile del trattamento, l'accesso a tutti i dati personali e a tutte le informazioni necessarie per l'esecuzione dei suoi compiti; e[object Object]f) ottenere accesso a tutti i locali del titolare del trattamento e del responsabile del trattamento, compresi tutti gli strumenti e mezzi di trattamen...
`Query: Quali sono i presupposti sostanziali e le condizioni di esclusione necessari affinché due persone maggiorenni siano qualificate come conviventi di fatto ai fini delle disposizioni applicabili?`	Note all'art. 42: - Per l'articolo 344-bis del codice di procedura penale si vedano le note all'articolo 16. - Si riporta il testo dell'articolo1, commi 2 e 36, della legge 20 maggio 2016, n. 76 (Regolamentazione delle unioni civili tra persone dello stesso sesso e disciplina delle convivenze): "Art. 1. - 1. (Omissis). 2. Due persone maggiorenni dello stesso sesso costituiscono un'unione civile mediante dichiarazione di fronte all'ufficiale di stato civile ed alla presenza di due testimoni.". 3.- 35. (Omissis). 36. Ai fini delle disposizioni di cui ai commi da 37 a 67 si intendono per «conviventi di fatto» due persone maggiorenni unite stabilmente da legami affettivi di coppia e di reciproca assistenza morale e materiale, non vincolate da rapporti di parentela, affinita' o adozione, da matrimonio o da un'unione civile. 37. - 69. (Omissis).".[object Object]Note all'art. 42: - Per l'articolo 344-bis del codice di procedura penale si vedano le note all'articolo 16. - Si riporta il testo dell'articolo1,...

Loss: CachedMultipleNegativesRankingLoss with these parameters:
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Evaluation Dataset

Unnamed Dataset

Size: 803 evaluation samples
Columns: anchor and positive
Approximate statistics based on the first 803 samples:
anchor positive
type string string
details
min: 16 tokens
mean: 61.19 tokens
max: 112 tokens
min: 33 tokens
mean: 793.86 tokens
max: 2048 tokens

Samples:

anchor	positive
`Query: L’usucapione si interrompe se chi possiede perde il possesso per più di un anno?`	`Art. 1167.[object Object](Interruzione dell'usucapione per perdita di possesso).[object Object]L'usucapione e' interrotta quando il possessore e' stato privato del possesso per oltre un anno.[object Object]L'interruzione si ha come non avvenuta se e' stata proposta l'azione diretta a ricuperare il possesso e questo e' stato ricuperato.[object Object]`
`Query: Una società elabora dati aggregati e anonimizzati per analisi statistiche, senza raccogliere informazioni che permettano di risalire all’identità delle persone. Un utente chiede l’accesso ai propri dati. L’azienda è tenuta a fornirglieli?`	Articolo 11[object Object]Trattamento che non richiede l'identificazione[object Object]1. Se le finalità per cui un titolare del trattamento tratta i dati personali non richiedono o non richiedono più l'identificazione dell'interessato, il titolare del trattamento non è obbligato a conservare, acquisire o trattare ulteriori informazioni per identificare l'interessato al solo fine di rispettare il presente regolamento.[object Object]2. Qualora, nei casi di cui al paragrafo 1 del presente articolo, il titolare del trattamento possa dimostrare di non essere in grado di identificare l'interessato, ne informa l'interessato, se possibile. In tali casi, gli articoli da 15 a 20 non si applicano tranne quando l'interessato, al fine di esercitare i diritti di cui ai suddetti articoli, fornisce ulteriori informazioni che ne consentano l'identificazione.[object Object]
`Query: Giovanni, infastidito dal cane del vicino che abbaia di continuo, lo avvelena. Non aveva alcuna necessità di farlo. Ha commesso un reato?`	Art. 638.[object Object](Uccisione o danneggiamento di animali altrui) Chiunque senza necessità uccide o rende inservibili o comunque deteriora animali che appartengono ad altri è punito, salvo che il fatto costituisca più grave reato, a querela della persona offesa, con la reclusione fino a un anno o con la multa fino a lire tremila.[object Object]La pena è della reclusione da sei mesi a quattro anni, e si procede d'ufficio, se il fatto è commesso su tre o più capi di bestiame raccolti in gregge o in mandria, ovvero su animali bovini o equini, anche non raccolti in mandria.[object Object]Non è punibile chi commette il fatto sopra volatili sorpresi nei fondi da lui posseduti e nel momento in cui gli recano danno.[object Object](7) (96) (125) ((233))[object Object]------------[object Object]AGGIORNAMENTO (7)[object Object]Il D.Lgs. Luogotenenziale 10 maggio 1945, n. 234 ha disposto (con l'art. 4, comma 1) che "Salvo quanto disposto negli articoli precedenti, le pene previste per i reati contemplati nel libro secondo, titolo sesto, capo primo, e titolo tredicesimo, capo primo del Cod...

Loss: CachedMultipleNegativesRankingLoss with these parameters:
json
1{ 2 "scale": 20.0, 3 "similarity_fct": "cos_sim", 4 "mini_batch_size": 64, 5 "gather_across_devices": false 6}

Training Hyperparameters

Non-Default Hyperparameters

eval_strategy: epoch
per_device_train_batch_size: 768
per_device_eval_batch_size: 64
learning_rate: 3.5e-05
weight_decay: 0.01
num_train_epochs: 40
warmup_steps: 5
log_level: debug
save_only_model: True
bf16: True
dataloader_num_workers: 4
load_best_model_at_end: True
batch_sampler: no_duplicates

All Hyperparameters

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overwrite_output_dir: False
do_predict: False
eval_strategy: epoch
prediction_loss_only: True
per_device_train_batch_size: 768
per_device_eval_batch_size: 64
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: 3.5e-05
weight_decay: 0.01
adam_beta1: 0.9
adam_beta2: 0.999
adam_epsilon: 1e-08
max_grad_norm: 1
num_train_epochs: 40
max_steps: -1
lr_scheduler_type: linear
lr_scheduler_kwargs: None
warmup_ratio: 0.0
warmup_steps: 5
log_level: debug
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: True
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
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: 4
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}
parallelism_config: None
deepspeed: None
label_smoothing_factor: 0.0
optim: adamw_torch
optim_args: None
adafactor: False
group_by_length: False
length_column_name: length
project: huggingface
trackio_space_id: trackio
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
hub_revision: None
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: no
neftune_noise_alpha: None
optim_target_modules: None
batch_eval_metrics: False
eval_on_start: False
use_liger_kernel: False
liger_kernel_config: None
eval_use_gather_object: False
average_tokens_across_devices: True
prompts: None
batch_sampler: no_duplicates
multi_dataset_batch_sampler: proportional
router_mapping: {}
learning_rate_mapping: {}

Training Logs

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Epoch	Step	Training Loss	Validation Loss	valid_cosine_ndcg@300
0.0794	5	0.97	-	-
0.1587	10	0.6194	-	-
0.2381	15	0.5026	-	-
0.3175	20	0.479	-	-
0.3968	25	0.4283	-	-
0.4762	30	0.4128	-	-
0.5556	35	0.3958	-	-
0.6349	40	0.361	-	-
0.7143	45	0.3803	-	-
0.7937	50	0.3679	-	-
0.8730	55	0.3432	-	-
0.9524	60	0.3332	-	-
1.0	63	-	1.1736	0.7287
1.0317	65	0.6066	-	-
1.1111	70	0.2725	-	-
1.1905	75	0.2664	-	-
1.2698	80	0.2405	-	-
1.3492	85	0.2701	-	-
1.4286	90	0.2699	-	-
1.5079	95	0.2487	-	-
1.5873	100	0.2454	-	-
1.6667	105	0.2621	-	-
1.7460	110	0.2655	-	-
1.8254	115	0.229	-	-
1.9048	120	0.262	-	-
1.9841	125	0.2647	-	-
2.0	126	-	1.1476	0.7440
2.0635	130	0.4631	-	-
2.1429	135	0.1822	-	-
2.2222	140	0.1779	-	-
2.3016	145	0.1957	-	-
2.3810	150	0.1937	-	-
2.4603	155	0.1919	-	-
2.5397	160	0.194	-	-
2.6190	165	0.2017	-	-
2.6984	170	0.2218	-	-
2.7778	175	0.2019	-	-
2.8571	180	0.1982	-	-
2.9365	185	0.2121	-	-
3.0	189	-	1.1612	0.7612
3.0159	190	0.2729	-	-
3.0952	195	0.1505	-	-
3.1746	200	0.1637	-	-
3.2540	205	0.1435	-	-
3.3333	210	0.1737	-	-
3.4127	215	0.1693	-	-
3.4921	220	0.171	-	-
3.5714	225	0.1683	-	-
3.6508	230	0.173	-	-
3.7302	235	0.1815	-	-
3.8095	240	0.1644	-	-
3.8889	245	0.1729	-	-
3.9683	250	0.1716	-	-
4.0	252	-	1.1866	0.7701
4.0476	255	0.221	-	-
4.1270	260	0.1401	-	-
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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",
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    year = "2019",
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}

CachedMultipleNegativesRankingLoss

bibtex

@misc{gao2021scaling,
    title={Scaling Deep Contrastive Learning Batch Size under Memory Limited Setup},
    author={Luyu Gao and Yunyi Zhang and Jiawei Han and Jamie Callan},
    year={2021},
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}

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nikodallanoce/DARv2

SentenceTransformer based on jinaai/jina-embeddings-v5-text-nano-retrieval

Model Details

Model Description

Model Sources

Full Model Architecture

Usage

Direct Usage (Sentence Transformers)

Evaluation

Metrics

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Unnamed Dataset

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All Hyperparameters

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Framework Versions

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BibTeX

Sentence Transformers

CachedMultipleNegativesRankingLoss

nikodallanoce/
DARv2