Views
No views yet
SentenceTransformer(
(0): Transformer({'transformer_task': 'feature-extraction', 'modality_config': {'text': {'method': 'forward', 'method_output_name': 'last_hidden_state'}}, 'module_output_name': 'token_embeddings', 'architecture': 'BertModel'})
(1): Pooling({'embedding_dimension': 384, 'pooling_mode': 'mean', 'include_prompt': True})
(2): Normalize({})
)pip install -U sentence-transformers1from sentence_transformers import SentenceTransformer
2
3# Download from the 🤗 Hub
4model = SentenceTransformer("tomaarsen/multilingual-e5-small-mmarco-nl-v2")
5# Run inference
6queries = [
7 'Welke ingrediënten bevat Wild Growth Hair die ervoor zorgen dat het haar groeit?',
8]
9documents = [
10 'Wild Growth Haarolie bestaat uit een compromisloze rijke plantaardige formule die hydrateert, verzorgt en het haar verzacht voor een beter beheerbaar resultaat. Droog, verward en moeilijk te hanteren haar wordt zacht, gezond en minder gevoelig voor gespleten haarpunten en haarbreuk. De haarolie bevordert sterke, volle haargroei voor alle haartypen.',
11 'Voor haargroei is het belangrijk om een uitgebalanceerd dieet te hebben met Vitamine C, Biotine (dus Vitamine B7 of Vitamine H) en Niacine (Vitamine B3). Als je niet genoeg van deze vitamines uit je voeding kunt halen, heb je mogelijk een vitaminesupplement nodig voor haargroei.',
12 'voor haargroei is het belangrijk om een evenwichtige voeding te hebben met vitamine C, biotine (oftewel vitamine B7 of vitamine H) en niacine (vitamine B3). Als je niet genoeg van deze vitamines in je voeding kunt krijgen, heb je mogelijk een vitamine supplement nodig voor haargroei.',
13]
14query_embeddings = model.encode_query(queries)
15document_embeddings = model.encode_document(documents)
16print(query_embeddings.shape, document_embeddings.shape)
17# [1, 384] [3, 384]
18
19# Get the similarity scores for the embeddings
20similarities = model.similarity(query_embeddings, document_embeddings)
21print(similarities)
22# tensor([[0.6447, 0.3463, 0.3667]])beir-nl-scifactInformationRetrievalEvaluator with these parameters:
1{
2 "query_prompt_name": "query",
3 "corpus_prompt_name": "document"
4}| Metric | Value |
|---|---|
| cosine_accuracy@1 | 0.5333 |
| cosine_accuracy@3 | 0.6633 |
| cosine_accuracy@5 | 0.7067 |
| cosine_accuracy@10 | 0.7733 |
| cosine_precision@1 | 0.5333 |
| cosine_precision@3 | 0.2356 |
| cosine_precision@5 | 0.154 |
| cosine_precision@10 | 0.086 |
| cosine_recall@1 | 0.5065 |
| cosine_recall@3 | 0.6443 |
| cosine_recall@5 | 0.6935 |
| cosine_recall@10 | 0.7596 |
| cosine_ndcg@10 | 0.6408 |
| cosine_mrr@10 | 0.6095 |
| cosine_map@100 | 0.6055 |
query, positive, negative_1, negative_2, negative_3, and negative_4| query | positive | negative_1 | negative_2 | negative_3 | negative_4 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| type | string | string | string | string | string | string |
| modality | text | text | text | text | text | text |
| details |
|
|
|
|
|
|
| query | positive | negative_1 | negative_2 | negative_3 | negative_4 |
|---|---|---|---|---|---|
soorten voedsel in het mediterraan dieet | Het bevat voedingsmiddelen die gegeten worden in Griekenland, Spanje, Zuid-Italië en Frankrijk, en andere landen die grenzen aan de Middellandse Zee. Het mediterraan dieet legt de nadruk op het eten van voedingsmiddelen zoals vis, fruit, groenten, bonen, volkorenbrood en volle granen, noten en olijfolie. Vlees, kaas en zoetigheden zijn zeer beperkt. De aanbevolen voedingsmiddelen zijn rijk aan enkelvoudig onverzadigde vetten, vezels en omega-3 vetzuren. | Een mediterraan dieet is rijk aan fruit, groenten, noten, vis en volle granen, laag in rood vlees en vrij van bewerkte voedingsmiddelen en toegevoegde suikers. Meer dan alleen een dieet, dit is een manier van leven—door gezonde, goede ingrediënten te eten. | Het mediterraan dieet is gebaseerd op verse producten en gezonde vetten, zoals die in olijfolie en bepaalde vissoorten. Vlees en snoep zijn niet volledig verboden, maar worden minder vaak gegeten. | Het Mediterrane dieet benadrukt: Voornamelijk plantaardige voedingsmiddelen eten, zoals fruit en groenten, volle granen, peulvruchten en noten. Boter vervangen door gezonde vetten zoals olijfolie en raapzaadolie. Kruid- en specerij gebruik in plaats van zout om voedsel op smaak te brengen. Rode vlees beperken tot niet meer dan een paar keer per maand. | Op het menu. Het traditionele mediterrane dieet vraagt om: Het dagelijks eten van een verscheidenheid aan fruit en groenten, zoals druiven, blauwe bessen, tomaten, broccoli, paprika's, vijgen, olijven, spinazie, aubergine, bonen, linzen en kikkererwten. |
waar staat tpdes voor | Waar staat TPDES voor? TPDES staat voor Texaanse Afvoer van Verontreinigende Stoffen Eliminatie Systemen. Deze definitie komt zeer zelden voor. Andere bronnen: Acronym Finder heeft 1 geverifieerde definitie voor TPDES. | Thermische desorptiespectroscopie, ook wel bekend als temperature programmed desorptie, is de methode om gedesorbeerde moleculen van een oppervlak te observeren wanneer de oppervlaktetemperatuur wordt verhoogd. Veel onderzoekers geven de voorkeur aan de naam TPD omdat het geen spectroscopische methode is. | BPC, Artikelen en Woordenlijst. TVS: Transactieverwerkingssysteem. Definitie: Een Transactieverwerkingssysteem (TVS) is een type informatiesysteem dat de gegevensoverdrachten van een onderneming verzamelt, opslaat, wijzigt en opvraagt. Een transactie is elke gebeurtenis die de ACID-test doorstaat, waarbij gegevens worden aangemaakt of gewijzigd voordat ze worden opgeslagen in een informatiesysteem. | Al deze gebeurtenissen worden transacties genoemd, en het bijhouden ervan vereist een transactie verwerkingssysteem. Een transactie verwerkingssysteem, of TPS, is een systeem om de gedetailleerde informatie vast te leggen en te verwerken die nodig is om gegevens bij te werken over de fundamentele operaties van een organisatie. Transacties zijn enkele gebeurtenissen die iets veranderen, zoals klantbestellingen, ontvangsten, facturen, betalingen, enz. | Wij zijn de Telefoon Voorkeursdienst. De Telefoon Voorkeursdienst (TPS) is een gratis service. Het is het officiële centrale afmeldregister waarop u uw voorkeur kunt vastleggen om geen ongevraagde verkoop- of marketingtelefoontjes te ontvangen. |
wat geef je quails te eten | Fruit en groenten. Kwartels houden ook van verschillende soorten fruit en groenten. Na zaden en granen komt een groot deel van hun dieet van verschillende soorten planten, bladeren, fruit en groenten. Een goed dieet voor kwartels zou ongeveer 20 procent groenten, fruit, bladeren en andere ruwvoer moeten bevatten. | Traktatie-opties voor kwartels. Fruit zoals hierboven vermeld is een goede traktatie. Groenten zoals sprouts, maïs op de kolf, vogelzaadmengsels en meelwormen zijn ook goede opties. Groenten kunnen echter lastig zijn; de ene dag houden ze van sla en een week later maakt het ze niets meer uit. | Naast roofvogels en reptielen zijn er andere dieren die ook kwartels eten. Laten we bespreken welke dieren kwartels eten. Eeters van eieren: Vanaf het moment dat ze geboren worden, worden kwartels beschouwd als prooi voor veel dieren. Echter, voordat ze geboren zijn, kunnen ze als voedsel worden geconsumeerd door veel dieren die op eieren jagen. Dit omvat kleinere dieren zoals wasberen, opossums, stinkdieren en gordeldieren. | Volwassen Gambel's kwartels bestaan voor 90 procent uit een vegetarisch dieet. Insecten blijven als aanvulling in hun dieet, vooral tijdens het broedseizoen wanneer hun caloriebehoefte groter is. | Vogels zoals juncos, tortelduiven, blauwborsten, mussen en kwartels zijn allemaal vogels die van nature op de grond naar voedsel zoeken. Deze zelfde vogels houden van gierst wanneer het wordt aangeboden in een voederbakje dicht bij de grond. Het is een klein, rond zaadje dat alleen of als onderdeel van een zaadmix kan worden aangeboden. |
MultipleNegativesRankingLoss with these parameters:
1{
2 "scale": 20.0,
3 "similarity_fct": "cos_sim",
4 "gather_across_devices": false,
5 "directions": [
6 "query_to_doc"
7 ],
8 "partition_mode": "joint",
9 "hardness_mode": null,
10 "hardness_strength": 0.0
11}per_device_train_batch_size: 48num_train_epochs: 1learning_rate: 1e-05warmup_steps: 0.1weight_decay: 0.01bf16: Trueper_device_eval_batch_size: 48load_best_model_at_end: Trueseed: 12dataloader_num_workers: 4dataloader_persistent_workers: Trueprompts: {'query': 'query: ', 'positive': 'passage: ', 'negative_1': 'passage: ', 'negative_2': 'passage: ', 'negative_3': 'passage: ', 'negative_4': 'passage: '}batch_sampler: no_duplicatesper_device_train_batch_size: 48num_train_epochs: 1max_steps: -1learning_rate: 1e-05lr_scheduler_type: linearlr_scheduler_kwargs: Nonewarmup_steps: 0.1optim: adamw_torch_fusedoptim_args: Noneweight_decay: 0.01adam_beta1: 0.9adam_beta2: 0.999adam_epsilon: 1e-08optim_target_modules: Nonegradient_accumulation_steps: 1average_tokens_across_devices: Truemax_grad_norm: 1.0label_smoothing_factor: 0.0bf16: Truefp16: Falsebf16_full_eval: Falsefp16_full_eval: Falsetf32: Nonegradient_checkpointing: Falsegradient_checkpointing_kwargs: Nonetorch_compile: Falsetorch_compile_backend: Nonetorch_compile_mode: Noneuse_liger_kernel: Falseliger_kernel_config: Noneuse_cache: Falseneftune_noise_alpha: Nonetorch_empty_cache_steps: Noneauto_find_batch_size: Falselog_on_each_node: Truelogging_nan_inf_filter: Trueinclude_num_input_tokens_seen: nolog_level: passivelog_level_replica: warningdisable_tqdm: Falseproject: huggingfacetrackio_space_id: Nonetrackio_bucket_id: Nonetrackio_static_space_id: Noneper_device_eval_batch_size: 48prediction_loss_only: Trueeval_on_start: Falseeval_do_concat_batches: Trueeval_use_gather_object: Falseeval_accumulation_steps: Noneinclude_for_metrics: []batch_eval_metrics: Falsesave_only_model: Falsesave_on_each_node: Falseenable_jit_checkpoint: Falsepush_to_hub: Falsehub_private_repo: Nonehub_model_id: Nonehub_strategy: every_savehub_always_push: Falsehub_revision: Noneload_best_model_at_end: Trueignore_data_skip: Falserestore_callback_states_from_checkpoint: Falsefull_determinism: Falseseed: 12data_seed: Noneuse_cpu: Falseaccelerator_config: {'split_batches': False, 'dispatch_batches': None, 'even_batches': True, 'use_seedable_sampler': True, 'non_blocking': False, 'gradient_accumulation_kwargs': None}parallelism_config: Nonedataloader_drop_last: Falsedataloader_num_workers: 4dataloader_pin_memory: Truedataloader_persistent_workers: Truedataloader_prefetch_factor: Noneremove_unused_columns: Truelabel_names: Nonetrain_sampling_strategy: randomlength_column_name: lengthddp_find_unused_parameters: Noneddp_bucket_cap_mb: Noneddp_broadcast_buffers: Falseddp_static_graph: Noneddp_backend: Noneddp_timeout: 1800fsdp: []fsdp_config: {'min_num_params': 0, 'xla': False, 'xla_fsdp_v2': False, 'xla_fsdp_grad_ckpt': False}deepspeed: Nonedebug: []skip_memory_metrics: Truedo_predict: Falseresume_from_checkpoint: Nonewarmup_ratio: Nonelocal_rank: -1prompts: {'query': 'query: ', 'positive': 'passage: ', 'negative_1': 'passage: ', 'negative_2': 'passage: ', 'negative_3': 'passage: ', 'negative_4': 'passage: '}batch_sampler: no_duplicatesmulti_dataset_batch_sampler: proportionalrouter_mapping: {}learning_rate_mapping: {}| Epoch | Step | Training Loss | beir-nl-scifact_cosine_ndcg@10 |
|---|---|---|---|
| -1 | -1 | - | 0.6063 |
| 0.0003 | 1 | 3.1189 | - |
| 0.0064 | 20 | 3.0198 | - |
| 0.0128 | 40 | 2.9271 | - |
| 0.0192 | 60 | 2.7280 | - |
| 0.0256 | 80 | 2.2259 | - |
| 0.032 | 100 | 1.6482 | - |
| 0.0384 | 120 | 1.2789 | - |
| 0.0448 | 140 | 1.1040 | - |
| 0.0512 | 160 | 1.1518 | - |
| 0.0576 | 180 | 1.0647 | - |
| 0.064 | 200 | 1.1525 | - |
| 0.0704 | 220 | 1.0393 | - |
| 0.0768 | 240 | 1.1853 | - |
| 0.0832 | 260 | 1.0208 | - |
| 0.0896 | 280 | 1.0445 | - |
| 0.096 | 300 | 1.0752 | - |
| 0.1024 | 320 | 1.0446 | - |
| 0.1088 | 340 | 1.0645 | - |
| 0.1152 | 360 | 1.0009 | - |
| 0.1216 | 380 | 1.0448 | - |
| 0.128 | 400 | 1.1113 | - |
| 0.1344 | 420 | 1.0426 | - |
| 0.1408 | 440 | 1.0513 | - |
| 0.1472 | 460 | 1.0719 | - |
| 0.1536 | 480 | 1.0062 | - |
| 0.16 | 500 | 1.0296 | - |
| 0.1664 | 520 | 1.0524 | - |
| 0.1728 | 540 | 1.0089 | - |
| 0.1792 | 560 | 1.0311 | - |
| 0.1856 | 580 | 0.9817 | - |
| 0.192 | 600 | 1.0206 | - |
| 0.1984 | 620 | 1.0897 | - |
| 0.2 | 625 | - | 0.6441 |
| 0.2048 | 640 | 0.9850 | - |
| 0.2112 | 660 | 1.0030 | - |
| 0.2176 | 680 | 1.0014 | - |
| 0.224 | 700 | 1.0444 | - |
| 0.2304 | 720 | 0.9941 | - |
| 0.2368 | 740 | 1.0018 | - |
| 0.2432 | 760 | 1.0267 | - |
| 0.2496 | 780 | 0.9360 | - |
| 0.256 | 800 | 1.0316 | - |
| 0.2624 | 820 | 1.0239 | - |
| 0.2688 | 840 | 1.0194 | - |
| 0.2752 | 860 | 1.0200 | - |
| 0.2816 | 880 | 1.0152 | - |
| 0.288 | 900 | 1.0062 | - |
| 0.2944 | 920 | 0.9873 | - |
| 0.3008 | 940 | 0.9403 | - |
| 0.3072 | 960 | 0.9958 | - |
| 0.3136 | 980 | 0.9910 | - |
| 0.32 | 1000 | 1.0387 | - |
| 0.3264 | 1020 | 0.9575 | - |
| 0.3328 | 1040 | 1.0317 | - |
| 0.3392 | 1060 | 0.9859 | - |
| 0.3456 | 1080 | 0.9845 | - |
| 0.352 | 1100 | 1.0684 | - |
| 0.3584 | 1120 | 1.0216 | - |
| 0.3648 | 1140 | 0.9800 | - |
| 0.3712 | 1160 | 1.0420 | - |
| 0.3776 | 1180 | 1.0186 | - |
| 0.384 | 1200 | 0.9815 | - |
| 0.3904 | 1220 | 0.9530 | - |
| 0.3968 | 1240 | 1.0129 | - |
| 0.4 | 1250 | - | 0.6225 |
| 0.4032 | 1260 | 0.9777 | - |
| 0.4096 | 1280 | 1.0238 | - |
| 0.416 | 1300 | 0.9711 | - |
| 0.4224 | 1320 | 0.9894 | - |
| 0.4288 | 1340 | 0.9829 | - |
| 0.4352 | 1360 | 0.9899 | - |
| 0.4416 | 1380 | 1.0560 | - |
| 0.448 | 1400 | 1.0336 | - |
| 0.4544 | 1420 | 1.0208 | - |
| 0.4608 | 1440 | 0.9513 | - |
| 0.4672 | 1460 | 0.9934 | - |
| 0.4736 | 1480 | 1.0599 | - |
| 0.48 | 1500 | 1.0187 | - |
| 0.4864 | 1520 | 0.9881 | - |
| 0.4928 | 1540 | 1.0549 | - |
| 0.4992 | 1560 | 1.0228 | - |
| 0.5056 | 1580 | 0.9981 | - |
| 0.512 | 1600 | 1.0052 | - |
| 0.5184 | 1620 | 0.9759 | - |
| 0.5248 | 1640 | 1.0006 | - |
| 0.5312 | 1660 | 0.9551 | - |
| 0.5376 | 1680 | 0.9756 | - |
| 0.544 | 1700 | 0.9752 | - |
| 0.5504 | 1720 | 1.0257 | - |
| 0.5568 | 1740 | 1.0013 | - |
| 0.5632 | 1760 | 0.9489 | - |
| 0.5696 | 1780 | 0.9810 | - |
| 0.576 | 1800 | 0.9876 | - |
| 0.5824 | 1820 | 0.9381 | - |
| 0.5888 | 1840 | 1.0125 | - |
| 0.5952 | 1860 | 0.9504 | - |
| 0.6 | 1875 | - | 0.6249 |
| 0.6016 | 1880 | 0.9828 | - |
| 0.608 | 1900 | 1.0362 | - |
| 0.6144 | 1920 | 0.9065 | - |
| 0.6208 | 1940 | 0.9627 | - |
| 0.6272 | 1960 | 0.9628 | - |
| 0.6336 | 1980 | 0.9896 | - |
| 0.64 | 2000 | 0.9315 | - |
| 0.6464 | 2020 | 0.9652 | - |
| 0.6528 | 2040 | 1.0031 | - |
| 0.6592 | 2060 | 1.0235 | - |
| 0.6656 | 2080 | 0.9857 | - |
| 0.672 | 2100 | 1.0347 | - |
| 0.6784 | 2120 | 0.9524 | - |
| 0.6848 | 2140 | 0.9549 | - |
| 0.6912 | 2160 | 0.9661 | - |
| 0.6976 | 2180 | 0.9399 | - |
| 0.704 | 2200 | 1.0201 | - |
| 0.7104 | 2220 | 1.0341 | - |
| 0.7168 | 2240 | 1.0376 | - |
| 0.7232 | 2260 | 0.9322 | - |
| 0.7296 | 2280 | 0.9544 | - |
| 0.736 | 2300 | 0.9638 | - |
| 0.7424 | 2320 | 0.9542 | - |
| 0.7488 | 2340 | 1.0006 | - |
| 0.7552 | 2360 | 0.9453 | - |
| 0.7616 | 2380 | 0.9671 | - |
| 0.768 | 2400 | 0.9488 | - |
| 0.7744 | 2420 | 0.9543 | - |
| 0.7808 | 2440 | 0.9803 | - |
| 0.7872 | 2460 | 0.9709 | - |
| 0.7936 | 2480 | 0.9603 | - |
| 0.8 | 2500 | 1.0345 | 0.6225 |
| 0.8064 | 2520 | 1.0051 | - |
| 0.8128 | 2540 | 1.0229 | - |
| 0.8192 | 2560 | 0.9674 | - |
| 0.8256 | 2580 | 0.9806 | - |
| 0.832 | 2600 | 0.9590 | - |
| 0.8384 | 2620 | 0.9539 | - |
| 0.8448 | 2640 | 0.9475 | - |
| 0.8512 | 2660 | 0.9878 | - |
| 0.8576 | 2680 | 1.0037 | - |
| 0.864 | 2700 | 0.9339 | - |
| 0.8704 | 2720 | 1.0069 | - |
| 0.8768 | 2740 | 1.0095 | - |
| 0.8832 | 2760 | 1.0295 | - |
| 0.8896 | 2780 | 0.9675 | - |
| 0.896 | 2800 | 0.9783 | - |
| 0.9024 | 2820 | 0.9529 | - |
| 0.9088 | 2840 | 0.9365 | - |
| 0.9152 | 2860 | 0.9904 | - |
| 0.9216 | 2880 | 1.0086 | - |
| 0.928 | 2900 | 0.9829 | - |
| 0.9344 | 2920 | 1.0156 | - |
| 0.9408 | 2940 | 1.0067 | - |
| 0.9472 | 2960 | 0.9589 | - |
| 0.9536 | 2980 | 0.9113 | - |
| 0.96 | 3000 | 1.0160 | - |
| 0.9664 | 3020 | 1.0267 | - |
| 0.9728 | 3040 | 0.9343 | - |
| 0.9792 | 3060 | 1.0147 | - |
| 0.9856 | 3080 | 0.9342 | - |
| 0.992 | 3100 | 0.9330 | - |
| 0.9984 | 3120 | 0.9755 | - |
| 1.0 | 3125 | - | 0.6266 |
| -1 | -1 | - | 0.6408 |
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{oord2019representationlearningcontrastivepredictive,
2 title={Representation Learning with Contrastive Predictive Coding},
3 author={Aaron van den Oord and Yazhe Li and Oriol Vinyals},
4 year={2019},
5 eprint={1807.03748},
6 archivePrefix={arXiv},
7 primaryClass={cs.LG},
8 url={https://arxiv.org/abs/1807.03748},
9}