--- tags: - sentence-transformers - sentence-similarity - feature-extraction - generated_from_trainer - dataset_size:685672 - loss:MultipleNegativesRankingLoss base_model: intfloat/multilingual-e5-base widget: - source_sentence: كيف يمكنني اختراق أو التجسس على محادثة WhatsApp لشخص ما عن بعد؟ sentences: - كيف يمكنني اختراق حساب واتس اب لشخص ما؟ - ما هو معنى الحياة؟ - ولاقت الاتفاقية ترحيب أعضاء آخرين من عصبة الأمم. - source_sentence: لماذا يتم استيراد الحلوى المالحة في أستراليا؟ sentences: - ما هي بعض ألعاب حفلات العشاء الممتعة؟ - شخص نائم - لماذا يتم استيراد الحلوى المالحة في إيطاليا؟ - source_sentence: كثير من الناس يسيرون في الخارج وهم يحملون لافتات احتجاج، أبرز لافتة تقول "أنقذوا مدارسنا". sentences: - رجل نائم يجلس على متن طائرة ويرتدي سماعات رأس - الناس يحتجون - «ولو أنا أهلكناهم بعذاب من قبله» قبل محمد الرسول «لقالوا» يوم القيامة «ربنا لولا» هلا «أرسلت إلينا رسولاً فنتبع آياتك» المرسل بها «من قبل أن نذل» في القيامة «ونخزى» في جهنم. - source_sentence: ما هي أفضل دولة للهجرة؟ sentences: - المدرب يتحدث مع لاعب خلفه خلال فترة التوقف - أطفال مقيدين بالسيارات يتدربون على الكاراتيه - ما هي أفضل البلدان للمهاجرين؟ - source_sentence: كيف يمكنني الترويج لموقعك الإلكتروني؟ sentences: - امرأة ترقص - كيف يمكنك معرفة كم من الوقت كان شخصان صديقان على الفيسبوك؟ - ما هي أفضل طريقة للترويج لموقعك الإلكتروني؟ pipeline_tag: sentence-similarity library_name: sentence-transformers metrics: - pearson_cosine - spearman_cosine model-index: - name: SentenceTransformer based on intfloat/multilingual-e5-base results: - task: type: semantic-similarity name: Semantic Similarity dataset: name: sts17 arabic type: sts17-arabic metrics: - type: pearson_cosine value: 0.8012327818255766 name: Pearson Cosine - type: spearman_cosine value: 0.803049645424906 name: Spearman Cosine - task: type: semantic-similarity name: Semantic Similarity dataset: name: sts17 arabic final type: sts17-arabic-final metrics: - type: pearson_cosine value: 0.8012367697375709 name: Pearson Cosine - type: spearman_cosine value: 0.8030869428918248 name: Spearman Cosine --- # SentenceTransformer based on intfloat/multilingual-e5-base This is a [sentence-transformers](https://www.SBERT.net) model finetuned from [intfloat/multilingual-e5-base](https://huggingface.co/intfloat/multilingual-e5-base). 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:** [intfloat/multilingual-e5-base](https://huggingface.co/intfloat/multilingual-e5-base) - **Maximum Sequence Length:** 512 tokens - **Output Dimensionality:** 768 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': 512, 'do_lower_case': False}) with Transformer model: XLMRobertaModel (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}) (2): Normalize() ) ``` ## 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("AhmedZaky1/arabic-e5-multilingual-finetuned-20250530") # Run inference sentences = [ 'كيف يمكنني الترويج لموقعك الإلكتروني؟', 'ما هي أفضل طريقة للترويج لموقعك الإلكتروني؟', 'امرأة ترقص', ] 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 #### Semantic Similarity * Datasets: `sts17-arabic` and `sts17-arabic-final` * Evaluated with [EmbeddingSimilarityEvaluator](https://sbert.net/docs/package_reference/sentence_transformer/evaluation.html#sentence_transformers.evaluation.EmbeddingSimilarityEvaluator) | Metric | sts17-arabic | sts17-arabic-final | |:--------------------|:-------------|:-------------------| | pearson_cosine | 0.8012 | 0.8012 | | **spearman_cosine** | **0.803** | **0.8031** | ## Training Details ### Training Dataset #### Unnamed Dataset * Size: 685,672 training samples * Columns: anchor and positive * Approximate statistics based on the first 1000 samples: | | anchor | positive | |:--------|:----------------------------------------------------------------------------------|:----------------------------------------------------------------------------------| | type | string | string | | details | | | * Samples: | anchor | positive | |:----------------------------------------------------------------|:--------------------------------------------------| | فتاة في قميص أزرق تمشي مع رجل. | الفتاة ترتدي قميصاً أزرق | | ما هو أفضل ماجستير في إدارة الأعمال أو كاليفورنيا؟ | ما هو أفضل CA أو ماجستير في الإدارة؟ | | الناس يبنيون منزلاً | الأفراد يقومون ببناء منزل. | * Loss: [MultipleNegativesRankingLoss](https://sbert.net/docs/package_reference/sentence_transformer/losses.html#multiplenegativesrankingloss) with these parameters: ```json { "scale": 20.0, "similarity_fct": "cos_sim" } ``` ### Evaluation Dataset #### Unnamed Dataset * Size: 15,000 evaluation samples * Columns: anchor and positive * Approximate statistics based on the first 1000 samples: | | anchor | positive | |:--------|:----------------------------------------------------------------------------------|:----------------------------------------------------------------------------------| | type | string | string | | details | | | * Samples: | anchor | positive | |:--------------------------------------------------------------------|:------------------------------------------------------------------------------------| | ثلاثة رجال أعمال يسيرون في شارع مزدحم | الناس يتحركون في الشارع | | أين يمكنني أن أحصل على أفضل نظام رذاذ الحريق في سيدني؟ | أين يمكنني الحصول على خدمات رشاشات الحريق ذات الجودة العالية في سيدني؟ | | كم تبلغ مساحة نوفا سكوشا؟ | كم تصل المساحة الجغرافية لولاية نوفا سكوشا؟ | * Loss: [MultipleNegativesRankingLoss](https://sbert.net/docs/package_reference/sentence_transformer/losses.html#multiplenegativesrankingloss) with these parameters: ```json { "scale": 20.0, "similarity_fct": "cos_sim" } ``` ### Training Hyperparameters #### Non-Default Hyperparameters - `eval_strategy`: steps - `per_device_train_batch_size`: 64 - `gradient_accumulation_steps`: 4 - `learning_rate`: 2e-05 - `warmup_ratio`: 0.1 - `fp16`: True - `dataloader_drop_last`: 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`: steps - `prediction_loss_only`: True - `per_device_train_batch_size`: 64 - `per_device_eval_batch_size`: 8 - `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`: 2e-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`: linear - `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`: True - `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} - `tp_size`: 0 - `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 - `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 | Validation Loss | sts17-arabic_spearman_cosine | sts17-arabic-final_spearman_cosine | |:------:|:----:|:-------------:|:---------------:|:----------------------------:|:----------------------------------:| | 0.0747 | 100 | 5.7187 | - | - | - | | 0.1494 | 200 | 1.199 | - | - | - | | 0.2240 | 300 | 1.0422 | - | - | - | | 0.2987 | 400 | 0.9514 | - | - | - | | 0.3734 | 500 | 0.9002 | 0.0478 | 0.8091 | - | | 0.4481 | 600 | 0.848 | - | - | - | | 0.5228 | 700 | 0.8298 | - | - | - | | 0.5975 | 800 | 0.7915 | - | - | - | | 0.6721 | 900 | 0.7906 | - | - | - | | 0.7468 | 1000 | 0.7534 | 0.0375 | 0.7950 | - | | 0.8215 | 1100 | 0.7384 | - | - | - | | 0.8962 | 1200 | 0.7252 | - | - | - | | 0.9709 | 1300 | 0.7311 | - | - | - | | 1.0456 | 1400 | 0.7006 | - | - | - | | 1.1202 | 1500 | 0.6611 | 0.0334 | 0.8026 | - | | 1.1949 | 1600 | 0.6279 | - | - | - | | 1.2696 | 1700 | 0.6072 | - | - | - | | 1.3443 | 1800 | 0.596 | - | - | - | | 1.4190 | 1900 | 0.5614 | - | - | - | | 1.4937 | 2000 | 0.5721 | 0.0300 | 0.8041 | - | | 1.5683 | 2100 | 0.5681 | - | - | - | | 1.6430 | 2200 | 0.5531 | - | - | - | | 1.7177 | 2300 | 0.5564 | - | - | - | | 1.7924 | 2400 | 0.564 | - | - | - | | 1.8671 | 2500 | 0.5395 | 0.0288 | 0.8066 | - | | 1.9417 | 2600 | 0.5729 | - | - | - | | 2.0164 | 2700 | 0.5436 | - | - | - | | 2.0911 | 2800 | 0.5365 | - | - | - | | 2.1658 | 2900 | 0.5087 | - | - | - | | 2.2405 | 3000 | 0.4991 | 0.0267 | 0.8009 | - | | 2.3152 | 3100 | 0.4761 | - | - | - | | 2.3898 | 3200 | 0.4711 | - | - | - | | 2.4645 | 3300 | 0.4795 | - | - | - | | 2.5392 | 3400 | 0.4732 | - | - | - | | 2.6139 | 3500 | 0.4735 | 0.0264 | 0.8029 | - | | 2.6886 | 3600 | 0.483 | - | - | - | | 2.7633 | 3700 | 0.4755 | - | - | - | | 2.8379 | 3800 | 0.4783 | - | - | - | | 2.9126 | 3900 | 0.4854 | - | - | - | | 2.9873 | 4000 | 0.4884 | 0.0260 | 0.8030 | - | | 3.0 | 4017 | - | - | - | 0.8031 | ### Framework Versions - Python: 3.12.7 - Sentence Transformers: 3.3.1 - Transformers: 4.51.3 - PyTorch: 2.6.0+cu124 - Accelerate: 1.4.0 - Datasets: 3.3.2 - Tokenizers: 0.21.1 ## 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} } ```