Albertdebeauvais/all-MiniLM-L6-v2_cotes

SentenceTransformer based on sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2

This is a sentence-transformers model finetuned from sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2. 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: sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2
• Maximum Sequence Length: 256 tokens
• Output Dimensionality: 384 dimensions
• Similarity Function: Cosine Similarity

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': 256, '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})
  (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.

from sentence_transformers import SentenceTransformer

# Download from the 🤗 Hub
model = SentenceTransformer("Albertdebeauvais/all-MiniLM-L6-v2_cotes")
# Run inference
sentences = [
    'Mont Athos. Monastère de Vatopédi, MS 1280',
    'Monastère Vatopediou, MS 1280',
    'Italy, Roma. Bibliothèque laurentienne, Plut.3 dex.6',
]
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, 0.9974, 0.1406],
#         [0.9974, 1.0000, 0.1302],
#         [0.1406, 0.1302, 1.0000]])

Evaluation

Metrics

Binary Classification

• Datasets: eval and test
• Evaluated with BinaryClassificationEvaluator

Metric	eval	test
cosine_accuracy	0.9558	0.9574
cosine_accuracy_threshold	0.9478	0.952
cosine_f1	0.9433	0.9455
cosine_f1_threshold	0.9475	0.9479
cosine_precision	0.9453	0.9484
cosine_recall	0.9413	0.9426
cosine_ap	0.9889	0.9896
cosine_mcc	0.9071	0.9104

Training Details

Training Dataset

Unnamed Dataset

• Size: 1,711,009 training samples
• Columns: text1, text2, and label
• Approximate statistics based on the first 1000 samples:

  	text1	text2	label
  type	string	string	int
  details	min: 7 tokens mean: 19.4 tokens max: 39 tokens	min: 5 tokens mean: 17.94 tokens max: 39 tokens	0: ~61.30% 1: ~38.70%

• Samples:

  text1	text2	label
  France, Lyon. BnF, Manus., Fr. 15378	France, Paris. BnF, Manus., Fr. 15378	0
  New York Public Library, arab 50641	New York Public Library, ms. Arab. 50641	1
  France, Paris. BnF, Département des manuscrits, Fr. 24131	France, Paris. BnF, Département des incunables, Fr. 24130	0

• Loss: OnlineContrastiveLoss

Evaluation Dataset

Unnamed Dataset

• Size: 45,027 evaluation samples
• Columns: text1, text2, and label
• Approximate statistics based on the first 1000 samples:

  	text1	text2	label
  type	string	string	int
  details	min: 8 tokens mean: 19.38 tokens max: 39 tokens	min: 5 tokens mean: 17.93 tokens max: 38 tokens	0: ~60.60% 1: ~39.40%

• Samples:

  text1	text2	label
  YALE [USA] Beinecke Library Laud misc. 8270	Beinecke Library (YALE) Laud misc. 8270	1
  Paris. Bibliothèque nationale de France, Département des manuscrits, Pelliot tibétain 1447	Paris. BnF, Pelliot tibétain 1447	1
  Munich. Bayerische Staatsbibliothek, Cgm 8012(2 a	München, Bayerische Staatsbibliothek -- Cgm 8012(2 a#Mikroform	1

• Loss: OnlineContrastiveLoss

Training Hyperparameters

Non-Default Hyperparameters

• eval_strategy: epoch
• per_device_train_batch_size: 160
• per_device_eval_batch_size: 160
• learning_rate: 3e-05
• warmup_ratio: 0.05

All Hyperparameters

Click to expand

• overwrite_output_dir: False
• do_predict: False
• eval_strategy: epoch
• prediction_loss_only: True
• per_device_train_batch_size: 160
• per_device_eval_batch_size: 160
• 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: 3e-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: 0.05
• 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: 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: batch_sampler
• multi_dataset_batch_sampler: proportional
• router_mapping: {}
• learning_rate_mapping: {}

Training Logs

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Epoch	Step	Training Loss	Validation Loss	eval_cosine_ap	test_cosine_ap
-1	-1	-	-	0.2934	-
0.0011	6	36.3704	-	-	-
0.0022	12	33.7952	-	-	-
0.0034	18	35.0695	-	-	-
0.0045	24	33.266	-	-	-
0.0056	30	32.9944	-	-	-
0.0067	36	31.7059	-	-	-
0.0079	42	29.9045	-	-	-
0.0090	48	28.8421	-	-	-
0.0101	54	27.1876	-	-	-
0.0112	60	26.032	-	-	-
0.0123	66	24.9906	-	-	-
0.0135	72	23.4759	-	-	-
0.0146	78	21.4878	-	-	-
0.0157	84	20.0858	-	-	-
0.0168	90	17.6821	-	-	-
0.0180	96	16.0818	-	-	-
0.0191	102	14.7167	-	-	-
0.0202	108	15.5092	-	-	-
0.0213	114	14.5255	-	-	-
0.0224	120	13.4934	-	-	-
0.0236	126	13.4258	-	-	-
0.0247	132	11.9569	-	-	-
0.0258	138	12.919	-	-	-
0.0269	144	12.1122	-	-	-
0.0281	150	11.6824	-	-	-
0.0292	156	10.9415	-	-	-
0.0303	162	10.1491	-	-	-
0.0314	168	11.0071	-	-	-
0.0325	174	10.4155	-	-	-
0.0337	180	9.8487	-	-	-
0.0348	186	10.3832	-	-	-
0.0359	192	9.844	-	-	-
0.0370	198	9.1827	-	-	-
0.0382	204	9.2538	-	-	-
0.0393	210	9.2078	-	-	-
0.0404	216	7.9989	-	-	-
0.0415	222	8.3944	-	-	-
0.0426	228	8.4593	-	-	-
0.0438	234	7.4956	-	-	-
0.0449	240	7.4662	-	-	-
0.0460	246	7.4865	-	-	-
0.0471	252	7.8315	-	-	-
0.0483	258	7.4202	-	-	-
0.0494	264	7.5054	-	-	-
0.0505	270	7.3023	-	-	-
0.0516	276	6.7505	-	-	-
0.0527	282	6.7013	-	-	-
0.0539	288	6.1579	-	-	-
0.0550	294	7.3646	-	-	-
0.0561	300	6.328	-	-	-
0.0572	306	6.1165	-	-	-
0.0584	312	5.9546	-	-	-
0.0595	318	6.7214	-	-	-
0.0606	324	5.8082	-	-	-
0.0617	330	6.1	-	-	-
0.0628	336	6.1796	-	-	-
0.0640	342	6.2892	-	-	-
0.0651	348	5.9435	-	-	-
0.0662	354	5.2922	-	-	-
0.0673	360	5.5682	-	-	-
0.0684	366	5.5454	-	-	-
0.0696	372	5.9333	-	-	-
0.0707	378	5.567	-	-	-
0.0718	384	4.9222	-	-	-
0.0729	390	5.7253	-	-	-
0.0741	396	5.3513	-	-	-
0.0752	402	5.4968	-	-	-
0.0763	408	4.8964	-	-	-
0.0774	414	5.174	-	-	-
0.0785	420	5.5315	-	-	-
0.0797	426	4.86	-	-	-
0.0808	432	4.1536	-	-	-
0.0819	438	4.8119	-	-	-
0.0830	444	4.8604	-	-	-
0.0842	450	4.8058	-	-	-
0.0853	456	4.566	-	-	-
0.0864	462	4.531	-	-	-
0.0875	468	4.9206	-	-	-
0.0886	474	4.1562	-	-	-
0.0898	480	4.565	-	-	-
0.0909	486	4.8181	-	-	-
0.0920	492	4.6641	-	-	-
0.0931	498	4.0793	-	-	-
0.0943	504	4.2011	-	-	-
0.0954	510	4.2794	-	-	-
0.0965	516	4.4559	-	-	-
0.0976	522	4.3654	-	-	-
0.0987	528	4.1561	-	-	-
0.0999	534	4.465	-	-	-
0.1010	540	4.4387	-	-	-
0.1021	546	4.1712	-	-	-
0.1032	552	4.1595	-	-	-
0.1044	558	3.6128	-	-	-
0.1055	564	3.9531	-	-	-
0.1066	570	3.6183	-	-	-
0.1077	576	3.5686	-	-	-
0.1088	582	3.9595	-	-	-
0.1100	588	2.9148	-	-	-
0.1111	594	3.7425	-	-	-
0.1122	600	3.8383	-	-	-
0.1133	606	3.8997	-	-	-
0.1145	612	3.5859	-	-	-
0.1156	618	4.1444	-	-	-
0.1167	624	3.7249	-	-	-
0.1178	630	3.7295	-	-	-
0.1189	636	3.6054	-	-	-
0.1201	642	4.0739	-	-	-
0.1212	648	3.8262	-	-	-
0.1223	654	2.7777	-	-	-
0.1234	660	3.2041	-	-	-
0.1246	666	3.4803	-	-	-
0.1257	672	3.6348	-	-	-
0.1268	678	3.3284	-	-	-
0.1279	684	4.1496	-	-	-
0.1290	690	3.4129	-	-	-
0.1302	696	3.0791	-	-	-
0.1313	702	3.58	-	-	-
0.1324	708	2.7285	-	-	-
0.1335	714	3.2648	-	-	-
0.1347	720	3.2248	-	-	-
0.1358	726	3.2613	-	-	-
0.1369	732	3.1842	-	-	-
0.1380	738	3.3592	-	-	-
0.1391	744	2.6211	-	-	-
0.1403	750	3.0713	-	-	-
0.1414	756	2.9087	-	-	-
0.1425	762	3.1261	-	-	-
0.1436	768	2.5739	-	-	-
0.1448	774	3.2268	-	-	-
0.1459	780	2.9586	-	-	-
0.1470	786	3.1581	-	-	-
0.1481	792	3.0934	-	-	-
0.1492	798	3.0015	-	-	-
0.1504	804	3.001	-	-	-
0.1515	810	2.3101	-	-	-
0.1526	816	2.8633	-	-	-
0.1537	822	2.2092	-	-	-
0.1549	828	2.88	-	-	-
0.1560	834	2.835	-	-	-
0.1571	840	2.9337	-	-	-
0.1582	846	3.2443	-	-	-
0.1593	852	3.1905	-	-	-
0.1605	858	2.6308	-	-	-
0.1616	864	2.8442	-	-	-
0.1627	870	2.2794	-	-	-
0.1638	876	3.7463	-	-	-
0.1650	882	2.8712	-	-	-
0.1661	888	2.9099	-	-	-
0.1672	894	2.4396	-	-	-
0.1683	900	2.6546	-	-	-
0.1694	906	2.424	-	-	-
0.1706	912	2.4194	-	-	-
0.1717	918	2.1746	-	-	-
0.1728	924	2.7345	-	-	-
0.1739	930	3.0737	-	-	-
0.1751	936	2.7059	-	-	-
0.1762	942	2.0069	-	-	-
0.1773	948	2.2558	-	-	-
0.1784	954	2.508	-	-	-
0.1795	960	2.3522	-	-	-
0.1807	966	2.0415	-	-	-
0.1818	972	2.8232	-	-	-
0.1829	978	2.6343	-	-	-
0.1840	984	2.3498	-	-	-
0.1852	990	1.888	-	-	-
0.1863	996	2.4557	-	-	-
0.1874	1002	2.2322	-	-	-
0.1885	1008	2.4161	-	-	-
0.1896	1014	2.2685	-	-	-
0.1908	1020	2.7035	-	-	-
0.1919	1026	2.2747	-	-	-
0.1930	1032	2.5564	-	-	-
0.1941	1038	2.6647	-	-	-
0.1952	1044	1.9552	-	-	-
0.1964	1050	2.3177	-	-	-
0.1975	1056	2.2126	-	-	-
0.1986	1062	2.0799	-	-	-
0.1997	1068	2.3452	-	-	-
0.2009	1074	2.4285	-	-	-
0.2020	1080	2.1157	-	-	-
0.2031	1086	2.4232	-	-	-
0.2042	1092	2.3308	-	-	-
0.2053	1098	2.0336	-	-	-
0.2065	1104	2.0529	-	-	-
0.2076	1110	2.1605	-	-	-
0.2087	1116	2.1506	-	-	-
0.2098	1122	2.2709	-	-	-
0.2110	1128	2.8839	-	-	-
0.2121	1134	2.1031	-	-	-
0.2132	1140	2.6197	-	-	-
0.2143	1146	2.3851	-	-	-
0.2154	1152	2.5567	-	-	-
0.2166	1158	2.3284	-	-	-
0.2177	1164	2.3472	-	-	-
0.2188	1170	2.406	-	-	-
0.2199	1176	2.3029	-	-	-
0.2211	1182	2.0931	-	-	-
0.2222	1188	1.7475	-	-	-
0.2233	1194	2.3138	-	-	-
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Framework Versions

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• Transformers: 4.56.1
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• Accelerate: 1.10.1
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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",
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