--- tags: - sentence-transformers - sentence-similarity - feature-extraction - dense - generated_from_trainer - dataset_size:574389 - loss:MultipleNegativesRankingLoss - loss:CosineSimilarityLoss base_model: intfloat/multilingual-e5-small widget: - source_sentence: 전 나치 죽음의 수용소 경비원 뎀잔주크 91세 사망 sentences: - 나치 사형수 수용소 경비원으로 유죄 판결을 받은 존 뎀잔죽 은 91세의 나이로 사망한다 - 2040년까지 은퇴자들은 인구의 3분의 1을 차지할 것이며, 이는 오늘의 5분의 1에서 증가할 것이다. - 이집트에서 살해된 스카이 뉴스 카메라맨 - source_sentence: 이슬 맺음의 제안은 논란이 되고 있는 "로빈 후드" 학교 재정 계획을 갑작스럽게 끝낼 것을 요구한다. sentences: - 위원회는 "로빈 후드" 학교 재정 시스템을 대체할 것을 제안할 것이다. - 자마트 아이슬라미의 청소년 단체의 시위는 이라크에 대한 미국의 공격에 반대했다. - 중앙 이스라엘 교통 사고로 2명 사망, 8명 부상 - source_sentence: 두 남자가 일하고 있다 sentences: - 한 여성이 보도를 걸어가면서 카메라를 더러워 보이고 있다. - 두 남자가 스포츠 바에 있다 - 사다리를 든 두 남자가 울타리를 치고 있다. - source_sentence: 아기가 안고 있다 sentences: - 아기가 총을 들고 있다 - 그 소년은 작다 - 어린 아기가 형의 머리를 잡고 있다. - source_sentence: 여자와 아이가 게임을 하고 있다. sentences: - 물가는 확실히 올랐지만 품질 기준도 마찬가지다. - 한 여성과 그녀의 아이가 영화를 보고 있다. - 여자와 어린 아이는 보드게임을 하면서 즐거운 시간을 보낸다. pipeline_tag: sentence-similarity library_name: sentence-transformers metrics: - pearson_cosine - spearman_cosine model-index: - name: SentenceTransformer based on intfloat/multilingual-e5-small results: - task: type: semantic-similarity name: Semantic Similarity dataset: name: sts dev type: sts-dev metrics: - type: pearson_cosine value: 0.8490995164979471 name: Pearson Cosine - type: spearman_cosine value: 0.8481154446632085 name: Spearman Cosine --- # SentenceTransformer based on intfloat/multilingual-e5-small This is a [sentence-transformers](https://www.SBERT.net) model finetuned from [intfloat/multilingual-e5-small](https://huggingface.co/intfloat/multilingual-e5-small). It maps sentences & paragraphs to a 384-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:** [intfloat/multilingual-e5-small](https://huggingface.co/intfloat/multilingual-e5-small) - **Maximum Sequence Length:** 128 tokens - **Output Dimensionality:** 384 dimensions - **Similarity Function:** Cosine Similarity ### Model Sources - **Documentation:** [Sentence Transformers Documentation](https://sbert.net) - **Repository:** [Sentence Transformers on GitHub](https://github.com/UKPLab/sentence-transformers) - **Hugging Face:** [Sentence Transformers on Hugging Face](https://huggingface.co/models?library=sentence-transformers) ### Full Model Architecture ``` SentenceTransformer( (0): Transformer({'max_seq_length': 128, 'do_lower_case': False, 'architecture': 'BertModel'}) (1): Pooling({'word_embedding_dimension': 384, '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: ```bash 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("josangho99/ko-multilingual-e5-small-multiTask") # Run inference sentences = [ '여자와 아이가 게임을 하고 있다.', '여자와 어린 아이는 보드게임을 하면서 즐거운 시간을 보낸다.', '한 여성과 그녀의 아이가 영화를 보고 있다.', ] embeddings = model.encode(sentences) print(embeddings.shape) # [3, 384] # Get the similarity scores for the embeddings similarities = model.similarity(embeddings, embeddings) print(similarities) # tensor([[1.0000, 0.6531, 0.4611], # [0.6531, 1.0000, 0.3023], # [0.4611, 0.3023, 1.0000]]) ``` ## Evaluation ### Metrics #### Semantic Similarity * Dataset: `sts-dev` * Evaluated with [EmbeddingSimilarityEvaluator](https://sbert.net/docs/package_reference/sentence_transformer/evaluation.html#sentence_transformers.evaluation.EmbeddingSimilarityEvaluator) | Metric | Value | |:--------------------|:-----------| | pearson_cosine | 0.8491 | | **spearman_cosine** | **0.8481** | ## Training Details ### Training Datasets #### Unnamed Dataset * Size: 568,640 training samples * Columns: sentence_0, sentence_1, and sentence_2 * Approximate statistics based on the first 1000 samples: | | sentence_0 | sentence_1 | sentence_2 | |:--------|:----------------------------------------------------------------------------------|:-----------------------------------------------------------------------------------|:----------------------------------------------------------------------------------| | type | string | string | string | | details | | | | * Samples: | sentence_0 | sentence_1 | sentence_2 | |:-----------------------------------------------------------------------|:---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|:-------------------------------------------------------| | 실버민 베이에는 섬의 다른 지역으로 가는 노선이 있는 버스 터미널이 있다. | 페리는 오전 6시 10분에서 오후 10시 30분 사이에 2시간마다 센트럴에서 실버 마인 베이 (Mui Wo)로 출발하며 버스 터미널에는 섬의 모든 지역으로 버스가 있습니다. | 실버민 만의 버스는 섬의 한 부분으로만 간다. | | 사람이 사형선고를 받으면 국가가 형을 집행하고 그 사람을 사형에 처해야 하는데 항소절차가 없어야 한다. | 어쨌든 내가 4 년 동안 주 교도소 시스템과 함께 일한 후, 당신이 그 사람에게 사형 선고를 계속하고 문장을 이해할 수있게 해주겠다고 결론을 내렸다는 결론은 누군가에게 사형 선고를 내리면 30 일 이내에 항소에 실패하면 한 번의 항소를 받게됩니다. 그것에 대해 | 사형수라면 형량이 감형될 때까지 원하는 만큼 항소할 수 있도록 해야 한다. | | 웹 사이트 기능은 불편한 자원 봉사자를 지원합니다. | 두 번째 웹 사이트 기능은 새로운 법률 분야에서 불편하고 지침과 방향이 필요한 자원 봉사자를 지원합니다. | 두 번째 웹사이트 기능은 자원봉사자들에게 무료 아이스캔디를 제공한다. | * Loss: [MultipleNegativesRankingLoss](https://sbert.net/docs/package_reference/sentence_transformer/losses.html#multiplenegativesrankingloss) with these parameters: ```json { "scale": 20.0, "similarity_fct": "cos_sim", "gather_across_devices": false } ``` #### Unnamed Dataset * Size: 5,749 training samples * Columns: sentence_0, sentence_1, and label * Approximate statistics based on the first 1000 samples: | | sentence_0 | sentence_1 | label | |:--------|:----------------------------------------------------------------------------------|:----------------------------------------------------------------------------------|:---------------------------------------------------------------| | type | string | string | float | | details | | | | * Samples: | sentence_0 | sentence_1 | label | |:-----------------------------------------------------|:-----------------------------------------|:------------------| | 케냐 경찰 체포 키 알샤바브 신병 모집인 금융가 | 케냐 : 대테러 경찰에 의해 체포된 쌍 | 0.64 | | "요정은 존재하지 않는다" - 좋아. | "레프리콘은 존재하지 않는다" - 좋아. | 0.2 | | 당신이 필요로 하는 모든 것에 대한 가격은 인플레이션 때문에 상승했다. | 당신이 소유한 모든 IE 자산의 가격이 하락했다. | 0.4 | * Loss: [CosineSimilarityLoss](https://sbert.net/docs/package_reference/sentence_transformer/losses.html#cosinesimilarityloss) with these parameters: ```json { "loss_fct": "torch.nn.modules.loss.MSELoss" } ``` ### Training Hyperparameters #### Non-Default Hyperparameters - `eval_strategy`: steps - `num_train_epochs`: 5 - `batch_sampler`: no_duplicates - `multi_dataset_batch_sampler`: round_robin #### All Hyperparameters
Click to expand - `overwrite_output_dir`: False - `do_predict`: False - `eval_strategy`: steps - `prediction_loss_only`: True - `per_device_train_batch_size`: 8 - `per_device_eval_batch_size`: 8 - `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`: 5e-05 - `weight_decay`: 0.0 - `adam_beta1`: 0.9 - `adam_beta2`: 0.999 - `adam_epsilon`: 1e-08 - `max_grad_norm`: 1 - `num_train_epochs`: 5 - `max_steps`: -1 - `lr_scheduler_type`: linear - `lr_scheduler_kwargs`: {} - `warmup_ratio`: 0.0 - `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`: 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} - `parallelism_config`: 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 - `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`: False - `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`: False - `prompts`: None - `batch_sampler`: no_duplicates - `multi_dataset_batch_sampler`: round_robin - `router_mapping`: {} - `learning_rate_mapping`: {}
### Training Logs | Epoch | Step | Training Loss | sts-dev_spearman_cosine | |:------:|:----:|:-------------:|:-----------------------:| | 0.3477 | 500 | 0.3954 | - | | 0.6954 | 1000 | 0.3058 | 0.8398 | | 1.0 | 1438 | - | 0.8456 | | 1.0431 | 1500 | 0.2945 | - | | 1.3908 | 2000 | 0.2003 | 0.8440 | | 1.7385 | 2500 | 0.1785 | - | | 2.0 | 2876 | - | 0.8459 | | 2.0862 | 3000 | 0.1774 | 0.8471 | | 2.4339 | 3500 | 0.1271 | - | | 2.7816 | 4000 | 0.1278 | 0.8481 | ### Framework Versions - Python: 3.12.11 - Sentence Transformers: 5.1.0 - Transformers: 4.56.1 - PyTorch: 2.8.0+cu126 - Accelerate: 1.10.1 - Datasets: 4.0.0 - Tokenizers: 0.22.0 ## 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", } ``` #### 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} } ```