You can deploy this model and start earning money today!

yosefw/
gte-multilingual-base-finetuned-amharic

Name: gte-multilingual-base-finetuned-amharic
Availability: InStock

Views

No views yet

RoBERTa Amharic Text Embedding Base

This is a sentence-transformers model finetuned from Alibaba-NLP/gte-multilingual-base on the json dataset. 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: Alibaba-NLP/gte-multilingual-base
Maximum Sequence Length: 8192 tokens
Output Dimensionality: 768 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': 8192, 'do_lower_case': False}) with Transformer model: NewModel 
  (1): Pooling({'word_embedding_dimension': 768, '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})
  (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("yosefw/gte-multilingual-base-finetuned-amharic")
# Run inference
sentences = [
    'ሁለት የብአዴን አመራሮች ላይ ያነጣጠረ ጥቃት በደብረ ማርቆስ መፈጸሙ ተሰማ',
    'ሁለት የብሔረ አማራ ዴሞክራሲያዊ ንቅናቄ (ብአዴን) ከፍተኛ አመራሮች ላይ ያነጣጠረ የጥቃት ሙከራ በደብረ ማርቆስ ከተማ መፈጸሙ ተሰማ።የጥቃት ሙከራው የብአዴን መስራችና የቀድሞ የፖሊሲ ጥናትና ምርምር ማዕከል ምክትል ዋና ዳይሬክተርና የመንግሥት ኮሙዩኒኬሽን ጉዳዮች ሚኒስትር የነበሩት አቶ በረከት ስምዖንና ሌላ የብአዴን ማዕከላዊ ኮሚቴ አባል በሆኑት አቶ ምግባሩ ከበደ ላይ መሆኑን ከክልሉ መንግሥት የኮሙዩኒኬሽን ጉዳዮች ቢሮ ኃላፊ አቶ ንጉሡ ጥላሁን ያገኘነው መረጃ ያመለክታል።ሁለቱ የብአዴን አባላት በከተማው ታይተዋል የሚል ወሬ በማኅበራዊ ድረ ገጾች መናፈሱን ተከትሎ፣ ግለሰቦቹ ለሌላ ተልዕኮ እየተንቀሳቀሱ እንደሆኑ የጠረጠሩ የከተማው ነዋሪዎች በደብረ ማርቆስ ሆቴል ላይ ጉዳት ሲያደርሱ ትኩረት ከተደረገባቸው ፖለቲከኞች የአንዱ ነው ተብሎ የተጠረጠረ ተሽከርካሪ በእሳት ማቃጠላቸውንም ለማወቅ ተችሏል።አቶ ንጉሡ ድርጊቱን ያወገዙ ሲሆን፣ በከተማው ታይተዋል ከተባሉ አመራሮች አንዱ አቶ ምግባሩ በባህር ዳር የክልሉ ምክር ቤት ስብሰባ ላይ አብረዋቸው እየተሳተፉ እንደሚገኙ ገልጸዋል።‹‹ማንኛውም አመራርም ሆነ ዜጋ በየትኛውም ቦታ የመንቀሳቀስ መብቱን ሊገድብ የሚችል ነገር ሊኖር አይገባም፤›› ያሉት አቶ ንጉሡ፣ ‹‹ሰሞኑን የአንዳንድ አመራሮች ስም እየተጠቀሰ ሕዝቡን በማደናገርና ብጥብጥ በማንገስ በክልላችን የተገኘውን ሰላም ለመቀልበስ የሐሰት መረጃዎች እየተናፈሱ በመሆኑ ሕዝባችን ታላቅ ጥንቃቄ ማድረግ ይገባዋል፤›› ሲሉ አሳስበዋል።ሁለቱ የብአዴን ፖለቲከኞች ለራሳቸው የፖለቲካ ፍላጎት በደብረ ማርቆስ ከተማ በድብቅ ሕዝብ በማወያየት ላይ እንደሚገኙ የሚገልጽ ሐሰተኛ ወሬ የጥቃቱ ምክንያት እንደሆነ ተገልጿል።',
    'የእንግሊዙ ጠቅላይ ሚኒስትር ቦሪስ ጆንሰን የጣሉትን ጥብቅ የእንቅስቃሴ እና የጉዞ እገዳ በመተላለፍ ወደ ቤተሰባቸው አቅንተዋል የተባሉ አማካሪያቸውን ከኃላፊነት እንዲያነሱ የቀረበላቸውን ጥሪ ውድቅ አድርገዋል፡፡\nየ2016ቱን የእንግሊዝን ከአውሮፓ ህብረት የመነጠል ሂደት (ብሬግዚት) በበላይነት የመሩት ዶሚኒኪ ከሚንግስ 400 ኪሎ ሜትሮችን አቆራርጠው በሰሜናዊ እንግሊዝ ዱርሃም ወደሚገኙ ቤተሰቦቻቸው ያቀኑት ጆንሰን እገዳውን ባስተላለፉበት ባሳለፍነው ወርሃ መጋቢት ነበር፡፡\nበወቅቱ የከሚንግስ ባለቤት የኮሮና ህመም ምልክቶችን ያሳዩ ነበር የተባለ ሲሆን የአንድ ልጃቸውን ሁኔታ ለመመልከት ወደ ቤተሰባቸው ማቅናታቸውም ይነገራል፡፡\nሆኖም የልጃቸውን ሁኔታ ቤተሰባቸው ሊከታተል እንደሚችል የሚናገሩ የተፎካካሪ ፖለቲካ ፓርቲዎች እገዳውን በመተላለፋቸው ከኃላፊነት ሊነሱ ይገባል ሲሉ ድምጻቸውን አሰምተዋል፡፡\nየጠቅላይ ሚኒስትሩ ጽህፈት ቤት ግን ጥያቄውን አልተቀበለም ሮይተርስ እንደዘገበው ከሆነ፡፡\nአማካሪው የጥንቃቄ መርሆዎችን አክብረው የልጃቸውን ሁኔታ ለመመልከት ወደ ቤተሰባቸው ቢያቀኑም በአጎራባች መንደሮች ሆነው ሁኔታዎችን ከመከታተል ውጪ ከቤተሰባቸው እንዳልተቀላቀሉም አስታውቋል፡፡\nከአማካሪያቸው ጉዞ ጥቂት ቀናት በፊት እገዳ ስለመጣላቸው አስታውቀው የነበሩት ጆንሰን ራሳቸው በቫይረሱ ተይዘው እንደነበር የሚታወስ ነው፡፡\n',
]
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]

Evaluation

Metrics

Information Retrieval

Datasets: dim_768 and dim_128
Evaluated with InformationRetrievalEvaluator

Metric	dim_768	dim_128
cosine_accuracy@1	0.7183	0.6866
cosine_accuracy@3	0.8348	0.8024
cosine_accuracy@5	0.8691	0.8402
cosine_accuracy@10	0.9034	0.8816
cosine_precision@5	0.1738	0.168
cosine_precision@10	0.0903	0.0882
cosine_precision@50	0.0192	0.0189
cosine_precision@100	0.0098	0.0096
cosine_recall@5	0.8691	0.8402
cosine_recall@10	0.9034	0.8816
cosine_recall@50	0.9618	0.9464
cosine_recall@100	0.9791	0.9644
cosine_ndcg@10	0.8131	0.784
cosine_ndcg@100	0.8292	0.8018
cosine_mrr@10	0.7839	0.7528
cosine_mrr@100	0.7872	0.7564
cosine_map@100	0.7872	0.7564

Training Details

Training Dataset

json

Dataset: json
Size: 28,046 training samples
Columns: anchor and positive
Approximate statistics based on the first 1000 samples:
anchor positive
type string string
details
min: 5 tokens
mean: 22.77 tokens
max: 51 tokens
min: 65 tokens
mean: 324.14 tokens
max: 684 tokens

Samples:

anchor	positive
`የዱር እንስሳት ከሰዎች ጋር በሚኖራቸው ቁርኝት ለኮሮናቫይረስ ተጋላጭ እንዳይሆኑ የመከላከል ተግባራትን እያከናወኑ መሆኑን ባለስልጣኑ አስታወቀ፡፡`	ባሕርዳር፡ ግንቦት 18/2012 ዓ.ም (አብመድ) የአማራ ክልል የአካባቢ፣ የደንና የዱር እንስሳት ጥበቃና ልማት ባለስልጣን በሚያስተዳድራቸው ብሔራዊ ፓርኮች እና የማኅበረሰብ ጥብቅ ሥፍራዎች ከኮሮናቫይረስ ተጋላጭነት ለመከላከል እየሠራ መሆኑን አስታውቋል፡፡የባለስልጣኑ የኮሙዩኒኬሽን ዳይሬክተር ጋሻው እሸቱ 10 በሚሆኑ ብሔራዊ ፓርኮችና የማኅበረሰብ ጥብቅ ሥፍራዎች የኮሮና ቫይረስን መከላከል በሚቻልባቸው ቅድመ ተግባራት እና ርምጃዎች ላይ መምከራቸውን ተናግረዋል፡፡ የዱር እንስሳት በመንጋ የሚኖሩ፣ እርስ በርሳቸው ተመጋጋቢ፣ ከሰዎች እና ከቤት እንስሳቶች ጋር ሊቀላቀሉ የሚችሉ በመሆናቸው በኮሮናቫይረስ ከተጋለጡ ‘‘የኮሮናቫይረስ ተጋላጭነት በብርቅየ የዱር እንስሳት ብዝኃ ሕይወት ላይ ስጋት መሆን የለበትም’’ ያሉት አቶ ጋሻው በፓርኮቹ ውስጥ ለሚሠሩ የጥበቃ፣ ስካውት እና ለጽሕፈት ቤት ሠራተኞች በዘርፉ ላይ ያተኮረ የኮሮናቫይረስ መከላከያ ትምህርቶችን እና የቁሳቁስ ድጋፎችን ማድረጋቸውን አስታውቀዋል፡፡
`የትግራይ ክልል የአየር መሥመር ለአገልግሎት ክፍት ሆነ፡፡`	[object Object]የትግራይ ክልል የአየር መሥመር ለአገልግሎት ክፍት ሆነ፡፡[object Object]ባሕር ዳር፡ ታኅሣሥ 05/2013 ዓ.ም (አብመድ) በሰሜን ኢትዮጵያ ትግራይ ክልል የህግ ማስከበር ሂደትን ተከትሎ ተዘግቶ የነበረው የአየር ክልል ከዛሬ ታህሣሥ 5/2013 ዓ.ም ከቀኑ 8 ሰዓት ጀምሮ በሰሜን የኢትዮጵያ የአየር ክልል ውስጥ የሚያቋርጡ የአለም አቀፍ እና የሃገር ውስጥ የበረራ መስመሮች ለአገልግሎት ክፍት ሆነዋል፡፡ አገልግሎት መሥጠት የሚችሉ ኤርፖርቶች በረራ ማስተናገድ የሚችሉ መሆኑንም የኢትዮጵያ ሲቪል አቪዬሽን ባለስልጣን ገልጿል::[object Object]
`የአውሮፓ ኢንቨስትመንት ባንክ ለመንግሥት 76 ሚሊዮን ዶላር ሊያበድር ነው`	በዳዊት እንደሻውየአውሮፓ ኢንቨስትመንት ባንክ ጽሕፈት ቤቱን በአዲስ አበባ ከከፈተ ከሁለት ዓመት በኋላ ትልቅ ነው የተባለለትን የ76 ሚሊዮን ዶላር ብድር ስምምነት ለመፈራረም፣ ኃላፊዎቹን ወደ ኢትዮጵያ ይልካል፡፡ከወር በፊት በኢትዮጵያ መንግሥትና በባንኩ መካከል የተደረገው ይኼ የብድር ስምምነት፣ የኢትዮጵያ ልማት ባንክ በሊዝ ፋይናንሲንግ ለአነስተኛና ለመካከለኛ ኢንተርፕራይዞች ለሚያደርገው እገዛ ይውላል፡፡የአውሮፓ ኢንቨስትመንት ባንክ ምክትል ፕሬዚዳንት ፒም ቫን በሌኮም፣ እንዲሁም ሌሎች ኃላፊዎች ይመጣሉ ተብሎ ይጠበቃል፡፡በዚህም መሠረት የባንኩ ኃላፊዎች ከገንዘብና ኢኮኖሚ ትብብር ሚኒስቴር ጋር አድርገውት ከነበረው ስምምነት የሚቀጥልና ተመሳሳይ የሆነ ስምምነት፣ ከኢትዮጵያ ልማት ባንክ ጋር እንደሚያደርጉ ይጠበቃል፡፡እ.ኤ.አ. እስከ 2022 ድረስ የሚቀጥለው አነስተኛና መካከለኛ ኢንተርፕራይዞችን የማገዝ ፕሮጀክት 276 ሚሊዮን ዶላር ወጪ የሚያስወጣ ሲሆን፣ ባለፈው ዓመት የዓለም ባንክ ወደ 200 ሚሊዮን ዶላር ብድር ሰጥቷል፡፡በአውሮፓ ኢንቨስትመንት ባንክ የሚሰጠው ብድር፣ የኢትዮጵያ ልማት ባንክን የሊዝ ፋይናንሲንግ ሥራ እንደሚያግዝ ጉዳዩ የሚመለከታቸው የልማት ባንክ ኃላፊዎች ለሪፖርተር ተናግረዋል፡፡ ‹‹በተጨማሪም የውጭ ምንዛሪ እጥረቱን ለማቃለል ያግዛል፤›› ሲሉ ኃላፊው ገልጸዋል፡፡በልማት ባንክ በኩል የሚደረገው እገዛ በሁለት መስኮቶች የሚወጣ ሲሆን፣ አንደኛው በቀጥታ በባንክ እንደ ሊዝ ፋይናንሲንግ ሲሰጥ ሌላው ደግሞ እንደ መሥሪያ ካፒታል ልማት ባንክ ለመረጣቸው 12 ባንኮችና ዘጠኝ ማይክሮ ፋይናንሶች ይሰጣል፡፡የአውሮፓ ኢንቨስትመንት ባንክ በኢትዮጵያ መንቀሳቀስ ከጀመረ ከ1980ዎቹ ጀምሮ ወደ ግማሽ ቢሊዮን ዶላር የሚጠጋ ለኃይል፣ ለኮሙዩኒኬሽንና ለግሉ ዘርፍ ኢ...

Loss: MatryoshkaLoss with these parameters:
json
1{ 2 "loss": "MultipleNegativesRankingLoss", 3 "matryoshka_dims": [ 4 768, 5 128 6 ], 7 "matryoshka_weights": [ 8 1, 9 1 10 ], 11 "n_dims_per_step": -1 12}

Training Hyperparameters

Non-Default Hyperparameters

eval_strategy: epoch
per_device_train_batch_size: 32
per_device_eval_batch_size: 64
gradient_accumulation_steps: 4
lr_scheduler_type: cosine
warmup_ratio: 0.1
fp16: True
load_best_model_at_end: True
optim: adamw_torch_fused
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: 32
per_device_eval_batch_size: 64
per_gpu_train_batch_size: None
per_gpu_eval_batch_size: None
gradient_accumulation_steps: 4
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: 1.0
num_train_epochs: 3
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: False
fp16: True
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: 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: no_duplicates
multi_dataset_batch_sampler: proportional

Training Logs

Epoch	Step	Training Loss	dim_768_cosine_ndcg@100	dim_128_cosine_ndcg@100
0.0456	10	4.4431	-	-
0.0912	20	2.9024	-	-
0.1368	30	1.6097	-	-
0.1824	40	1.1869	-	-
0.2281	50	1.2144	-	-
0.2737	60	0.9749	-	-
0.3193	70	1.0655	-	-
0.3649	80	1.1162	-	-
0.4105	90	0.9775	-	-
0.4561	100	1.034	-	-
0.5017	110	0.9311	-	-
0.5473	120	0.8444	-	-
0.5929	130	0.7158	-	-
0.6385	140	0.8255	-	-
0.6842	150	0.9804	-	-
0.7298	160	0.7188	-	-
0.7754	170	0.7155	-	-
0.8210	180	0.7736	-	-
0.8666	190	0.6608	-	-
0.9122	200	0.7058	-	-
0.9578	210	0.691	-	-
1.0	220	0.5458	0.8138	0.7827
1.0456	230	0.3499	-	-
1.0912	240	0.3814	-	-
1.1368	250	0.3523	-	-
1.1824	260	0.2445	-	-
1.2281	270	0.3511	-	-
1.2737	280	0.3602	-	-
1.3193	290	0.3312	-	-
1.3649	300	0.4093	-	-
1.4105	310	0.312	-	-
1.4561	320	0.3038	-	-
1.5017	330	0.3356	-	-
1.5473	340	0.3174	-	-
1.5929	350	0.2237	-	-
1.6385	360	0.3872	-	-
1.6842	370	0.3198	-	-
1.7298	380	0.3592	-	-
1.7754	390	0.3249	-	-
1.8210	400	0.2903	-	-
1.8666	410	0.3085	-	-
1.9122	420	0.3823	-	-
1.9578	430	0.348	-	-
2.0	440	0.2489	0.8275	0.8001
2.0456	450	0.1428	-	-
2.0912	460	0.1459	-	-
2.1368	470	0.1268	-	-
2.1824	480	0.1414	-	-
2.2281	490	0.1485	-	-
2.2737	500	0.149	-	-
2.3193	510	0.1755	-	-
2.3649	520	0.2325	-	-
2.4105	530	0.1779	-	-
2.4561	540	0.1273	-	-
2.5017	550	0.1587	-	-
2.5473	560	0.1881	-	-
2.5929	570	0.167	-	-
2.6385	580	0.204	-	-
2.6842	590	0.1544	-	-
2.7298	600	0.1869	-	-
2.7754	610	0.1854	-	-
2.8210	620	0.1731	-	-
2.8666	630	0.1575	-	-
2.9122	640	0.1527	-	-
2.9578	650	0.1554	-	-
2.9897	657	-	0.8292	0.8018

The bold row denotes the saved checkpoint.

Framework Versions

Python: 3.11.11
Sentence Transformers: 3.4.1
Transformers: 4.48.3
PyTorch: 2.6.0+cu124
Accelerate: 1.3.0
Datasets: 3.3.0
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",
}

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}
}

	anchor	positive
type	string	string
details	min: 5 tokens mean: 22.77 tokens max: 51 tokens	min: 65 tokens mean: 324.14 tokens max: 684 tokens