atlasia/MorDernBERT-ep-1-lr-0.005

SentenceTransformer based on answerdotai/ModernBERT-base

This is a sentence-transformers model finetuned from answerdotai/ModernBERT-base on the al-atlas-moroccan-darija-pretraining-dataset 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: answerdotai/ModernBERT-base
• Maximum Sequence Length: 8196 tokens
• Output Dimensionality: 768 dimensions
• Similarity Function: Cosine Similarity
• Training Dataset:
  • al-atlas-moroccan-darija-pretraining-dataset

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': 8196, 'do_lower_case': False}) with Transformer model: ModernBertModel 
  (1): Pooling({'word_embedding_dimension': 768, 'pooling_mode_cls_token': False, 'pooling_mode_mean_tokens': True, '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.

from sentence_transformers import SentenceTransformer

# Download from the 🤗 Hub
model = SentenceTransformer("BounharAbdelaziz/ModernBERT-base-0.005")
# Run inference
sentences = [
    'شحال للمطار؟',
    'tachicart/mo_darija_merged',
    "{'ar': 'كم سأدفع للوصول إلى المطار ؟'}",
]
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]

Training Details

Training Dataset

al-atlas-moroccan-darija-pretraining-dataset

• Dataset: al-atlas-moroccan-darija-pretraining-dataset at 6668961
• Size: 2,818,353 training samples
• Columns: text, dataset_source, and metadata
• Approximate statistics based on the first 1000 samples:

  	text	dataset_source	metadata
  type	string	string	string
  details	min: 3 tokens mean: 334.62 tokens max: 5020 tokens	min: 13 tokens mean: 13.0 tokens max: 13 tokens	min: 14 tokens mean: 19.87 tokens max: 26 tokens

• Samples:

  text	dataset_source	metadata
  سامي خضيرة : الكابيتان فوقتنا كان هو كاسياس ولكن كنا كنحسو باللي راموس هو القائد الفعلي كان فيه الروح و الغرينتا ديال الاسبان . ماتنساش كان معانا تا رونالدو كيهضر مع كولشي ويحفزنا ، و عادي تسمعو وسط الفيستير كيقول " خضيرة زير راسك وكون عدواني " ، " مسعود عطينا شوية من سحرك الكروي فالتيران " ونتا أدي ماريا حاول تشد الكرة وقصد المرمى " كان هادشي كيخلينا نعطيو كل ما فجهدنا و بطبيعة الحال كان مورينيو الخطير فهاد الضومين ، و كانت المشكلة الكبيرة ديما هي كيفاش نوقفو ميسي ماشي غير حنا ولكن كاع الفراقي فداك الوقت .	atlasia/facebook_darija_dataset	{'pageName': "Football B'darija - فوتبول بالداريجة"}
  الأحداث كاتتطور بسرعة رهيبة ف بريتوريا !! ميغيل كاردوزو المدرب السابق للترجي الرياضي التونسي وصل البارح بشكل مفاجئ لجنوب افريقيا.. وصباح اليوم الصحافة المحلية كاتأكد انو ماميلودي سانداونز غاتقيل المدرب ديالها اليوم و غاتعين كاردوزو ك بديل !	atlasia/facebook_darija_dataset	{'pageName': "Football B'darija - فوتبول بالداريجة"}
  الريال و تحدي جديد هاد الليلة باش يرجعو للمنافسة ف التشامبيانزليغ قدام خصم أقل ما يتقال عليه انو عتيد هو اتلانتا بيرغامو وليدات العبقري جيانبييرو غاسبيريني.. الريال مؤخرا ورغم الشكوك اللي دايرة على الفريق والمشاكل الدفاعية و الإصابات اللي زادت ف الهشاشة ديال الدفاع ديالو الا انو رجع بقوة للمنافسة فالليغا واستغل الفترة د الفراغ اللي تا تعيشها البارسا حاليا باش يرجع على بعد نقطتين من الصدارة و عندو ماتش مؤجل مرشح بقوة يفوز فيه على فالنسيا ويطلع للقمة .. الريال تانضن لا ربح اليوم غايمحي بشكل شبه كلي الغمامة اللي كاتطوف فوق منو من بدا الموسم و غايقوي ثقة الجمهور فيه و يرجع الثقة للمجموعة و غايرسم راسو ك رقم قوي ف المنافسة المفضلة ليه واحنا ديجا عارفين ان الريال diesel فرقة كاتديماري بشوية بشوية وفالفترات الحاسمة ف الموسم كاتورك على السانكيام فيتيس.	atlasia/facebook_darija_dataset	{'pageName': "Football B'darija - فوتبول بالداريجة"}

• Loss: CachedMultipleNegativesRankingLoss with these parameters:

  {
      "scale": 20.0,
      "similarity_fct": "cos_sim"
  }
  

Evaluation Dataset

al-atlas-moroccan-darija-pretraining-dataset

• Dataset: al-atlas-moroccan-darija-pretraining-dataset at 6668961
• Size: 1,875 evaluation samples
• Columns: text, dataset_source, and metadata
• Approximate statistics based on the first 1000 samples:

  	text	dataset_source	metadata
  type	string	string	string
  details	min: 5 tokens mean: 27.22 tokens max: 170 tokens	min: 14 tokens mean: 14.0 tokens max: 14 tokens	min: 11 tokens mean: 33.41 tokens max: 177 tokens

• Samples:

  text	dataset_source	metadata
  كاين في اللاخر ديال هاد القاعة. انجيب ليك شويا دابا. و إلا حتاجيتي شي حاجا اخرى، قولها ليا.	tachicart/mo_darija_merged	{'ar': 'إنها في أخر القاعة . سوف آتي لك ببعض منها الآن . إذا أردت أي شيئاً آخر فقط أعلمني .'}
  واش كا دير التعديلات؟	tachicart/mo_darija_merged	{'ar': 'هل تقومون بعمل تعديلات ؟'}
  بغينا ناخدو طابلة حدا الشرجم.	tachicart/mo_darija_merged	{'ar': 'نريد مائدة بجانب النافذة .'}

• Loss: CachedMultipleNegativesRankingLoss with these parameters:

  {
      "scale": 20.0,
      "similarity_fct": "cos_sim"
  }
  

Training Hyperparameters

Non-Default Hyperparameters

• eval_strategy: steps
• per_device_train_batch_size: 128
• per_device_eval_batch_size: 128
• learning_rate: 0.005
• num_train_epochs: 1
• warmup_ratio: 0.05
• bf16: True

All Hyperparameters

Click to expand

• overwrite_output_dir: False
• do_predict: False
• eval_strategy: steps
• prediction_loss_only: True
• per_device_train_batch_size: 128
• per_device_eval_batch_size: 128
• 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: 0.005
• weight_decay: 0.0
• adam_beta1: 0.9
• adam_beta2: 0.999
• adam_epsilon: 1e-08
• max_grad_norm: 1.0
• num_train_epochs: 1
• max_steps: -1
• lr_scheduler_type: linear
• lr_scheduler_kwargs: {}
• warmup_ratio: 0.05
• 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: False
• 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
• 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: batch_sampler
• multi_dataset_batch_sampler: proportional

Training Logs

Epoch	Step	Training Loss	Validation Loss
0.2271	5000	4.4677	4.8309
0.4542	10000	4.4206	4.8347
0.6812	15000	4.3974	4.8401
0.9083	20000	4.3905	4.8354

Framework Versions

• Python: 3.12.3
• Sentence Transformers: 3.3.1
• Transformers: 4.48.0.dev0
• PyTorch: 2.5.1+cu124
• Accelerate: 1.1.1
• Datasets: 3.1.0
• Tokenizers: 0.21.0

Citation

BibTeX

Sentence Transformers

@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",
}

CachedMultipleNegativesRankingLoss

@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},
    eprint={2101.06983},
    archivePrefix={arXiv},
    primaryClass={cs.LG}
}