all-MiniLM-L6-v16-pair_score

This is a sentence-transformers model finetuned from KhaledReda/all-MiniLM-L6-v10-pair_score on the pairs_three_scores_v8 dataset. 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: KhaledReda/all-MiniLM-L6-v10-pair_score
• Maximum Sequence Length: 256 tokens
• Output Dimensionality: 384 dimensions
• Similarity Function: Cosine Similarity
• Training Dataset:
  • pairs_three_scores_v8
• 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': 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("sentence_transformers_model_id")
# Run inference
sentences = [
    'pasabah',
    'thermos mug',
    'sports tracksuit',
]
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, 0.7276, 0.3383],
#         [0.7276, 1.0000, 0.3589],
#         [0.3383, 0.3589, 1.0000]])

Training Details

Training Dataset

pairs_three_scores_v8

• Dataset: pairs_three_scores_v8 at 7e8a1e6
• Size: 9,164,180 training samples
• Columns: sentence1, sentence2, and score
• Approximate statistics based on the first 1000 samples:

  	sentence1	sentence2	score
  type	string	string	float
  details	min: 3 tokens mean: 5.6 tokens max: 20 tokens	min: 3 tokens mean: 5.79 tokens max: 24 tokens	min: 0.15 mean: 0.43 max: 1.0

• Samples:

  sentence1	sentence2	score
  booster face cleanser	pizza cutter	0.24
  line sinker	accessories	1.0
  tricovel	cot bed mattress protector	0.28

• Loss: CoSENTLoss with these parameters:

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

Evaluation Dataset

pairs_three_scores_v8

• Dataset: pairs_three_scores_v8 at 7e8a1e6
• Size: 46,052 evaluation samples
• Columns: sentence1, sentence2, and score
• Approximate statistics based on the first 1000 samples:

  	sentence1	sentence2	score
  type	string	string	float
  details	min: 3 tokens mean: 5.66 tokens max: 21 tokens	min: 3 tokens mean: 5.6 tokens max: 41 tokens	min: 0.15 mean: 0.42 max: 1.0

• Samples:

  sentence1	sentence2	score
  printed set	crushed outfit	1.0
  value	eva cosmetics serum	0.23
  zino shakes	candy	0.27

• Loss: CoSENTLoss with these parameters:

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

Training Hyperparameters

Non-Default Hyperparameters

• eval_strategy: steps
• per_device_train_batch_size: 128
• per_device_eval_batch_size: 128
• learning_rate: 2e-05
• num_train_epochs: 10
• warmup_ratio: 0.1
• fp16: True

All Hyperparameters

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• 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: 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: 10
• 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: 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
• 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
0.0014	100	7.3093	-
0.0028	200	7.2425	-
0.0042	300	7.2657	-
0.0056	400	7.3009	-
0.0070	500	7.2556	7.1870
0.0084	600	7.2246	-
0.0098	700	7.2313	-
0.0112	800	7.2841	-
0.0126	900	7.2371	-
0.0140	1000	7.2748	7.1878
0.0154	1100	7.1901	-
0.0168	1200	7.2402	-
0.0182	1300	7.1951	-
0.0196	1400	7.2644	-
0.0210	1500	7.2231	7.1883
0.0223	1600	7.2769	-
0.0237	1700	7.234	-
0.0251	1800	7.2437	-
0.0265	1900	7.2463	-
0.0279	2000	7.3007	7.1887
0.0293	2100	7.2863	-
0.0307	2200	7.2649	-
0.0321	2300	7.2636	-
0.0335	2400	7.3261	-
0.0349	2500	7.2731	7.1890
0.0363	2600	7.2751	-
0.0377	2700	7.3365	-
0.0391	2800	7.2305	-
0.0405	2900	7.29	-
0.0419	3000	7.2464	7.1901
0.0433	3100	7.2752	-
0.0447	3200	7.277	-
0.0461	3300	7.2684	-
0.0475	3400	7.2859	-
0.0489	3500	7.2576	7.1889
0.0503	3600	7.3325	-
0.0517	3700	7.2221	-
0.0531	3800	7.3447	-
0.0545	3900	7.2581	-
0.0559	4000	7.2698	7.1886
0.0573	4100	7.2411	-
0.0587	4200	7.2563	-
0.0601	4300	7.2653	-
0.0615	4400	7.277	-
0.0629	4500	7.2866	7.1900
0.0642	4600	7.241	-
0.0656	4700	7.2974	-
0.0670	4800	7.308	-
0.0684	4900	7.3004	-
0.0698	5000	7.2614	7.1906
0.0712	5100	7.2636	-
0.0726	5200	7.3526	-
0.0740	5300	7.2746	-
0.0754	5400	7.2958	-
0.0768	5500	7.2697	7.1907
0.0782	5600	7.2673	-
0.0796	5700	7.2915	-
0.0810	5800	7.2579	-
0.0824	5900	7.2807	-
0.0838	6000	7.3173	7.1896
0.0852	6100	7.2457	-
0.0866	6200	7.2903	-
0.0880	6300	7.2489	-
0.0894	6400	7.3283	-
0.0908	6500	7.3039	7.1883
0.0922	6600	7.3125	-
0.0936	6700	7.2637	-
0.0950	6800	7.2902	-
0.0964	6900	7.2771	-
0.0978	7000	7.2422	7.1901
0.0992	7100	7.3139	-
0.1006	7200	7.2345	-
0.1020	7300	7.2465	-
0.1034	7400	7.2675	-
0.1048	7500	7.2367	7.1929
0.1062	7600	7.2387	-
0.1075	7700	7.245	-
0.1089	7800	7.2397	-
0.1103	7900	7.2601	-
0.1117	8000	7.2825	7.1931
0.1131	8100	7.245	-
0.1145	8200	7.2962	-
0.1159	8300	7.287	-
0.1173	8400	7.3367	-
0.1187	8500	7.2693	7.1922
0.1201	8600	7.2735	-
0.1215	8700	7.3077	-
0.1229	8800	7.2255	-
0.1243	8900	7.2881	-
0.1257	9000	7.2117	7.1926
0.1271	9100	7.2682	-
0.1285	9200	7.2864	-
0.1299	9300	7.2739	-
0.1313	9400	7.2825	-
0.1327	9500	7.2661	7.1939
0.1341	9600	7.3086	-
0.1355	9700	7.2532	-
0.1369	9800	7.2286	-
0.1383	9900	7.2783	-
0.1397	10000	7.228	7.1948
0.1411	10100	7.373	-
0.1425	10200	7.2545	-
0.1439	10300	7.2262	-
0.1453	10400	7.3061	-
0.1467	10500	7.3077	7.1957
0.1481	10600	7.2957	-
0.1494	10700	7.2473	-
0.1508	10800	7.2886	-
0.1522	10900	7.2596	-
0.1536	11000	7.2282	7.1997
0.1550	11100	7.2921	-
0.1564	11200	7.2619	-
0.1578	11300	7.3273	-
0.1592	11400	7.2366	-
0.1606	11500	7.2835	7.1917
0.1620	11600	7.269	-
0.1634	11700	7.2448	-
0.1648	11800	7.312	-
0.1662	11900	7.2576	-
0.1676	12000	7.2664	7.1942
0.1690	12100	7.2918	-
0.1704	12200	7.2085	-
0.1718	12300	7.2693	-
0.1732	12400	7.2889	-
0.1746	12500	7.2937	7.1948
0.1760	12600	7.2511	-
0.1774	12700	7.2683	-
0.1788	12800	7.2626	-
0.1802	12900	7.2693	-
0.1816	13000	7.2397	7.1939
0.1830	13100	7.2755	-
0.1844	13200	7.2655	-
0.1858	13300	7.3426	-
0.1872	13400	7.221	-
0.1886	13500	7.2757	7.1982
0.1900	13600	7.2874	-
0.1914	13700	7.2868	-
0.1927	13800	7.3004	-
0.1941	13900	7.2616	-
0.1955	14000	7.254	7.1922
0.1969	14100	7.2995	-
0.1983	14200	7.2922	-
0.1997	14300	7.2697	-
0.2011	14400	7.2945	-
0.2025	14500	7.3034	7.1919
0.2039	14600	7.2904	-
0.2053	14700	7.3297	-
0.2067	14800	7.3372	-
0.2081	14900	7.3336	-
0.2095	15000	7.3127	7.1919
0.2109	15100	7.2962	-
0.2123	15200	7.2621	-
0.2137	15300	7.2648	-
0.2151	15400	7.2582	-
0.2165	15500	7.2551	7.1927
0.2179	15600	7.3033	-
0.2193	15700	7.2577	-
0.2207	15800	7.2592	-
0.2221	15900	7.2499	-
0.2235	16000	7.2751	7.1966
0.2249	16100	7.2838	-
0.2263	16200	7.2505	-
0.2277	16300	7.2387	-
0.2291	16400	7.2891	-
0.2305	16500	7.2663	7.1913
0.2319	16600	7.2478	-
0.2333	16700	7.3798	-
0.2346	16800	7.2452	-
0.2360	16900	7.2013	-
0.2374	17000	7.2562	7.1908
0.2388	17100	7.2545	-
0.2402	17200	7.2927	-
0.2416	17300	7.2766	-
0.2430	17400	7.2485	-
0.2444	17500	7.2638	7.1937
0.2458	17600	7.3057	-
0.2472	17700	7.252	-
0.2486	17800	7.2614	-
0.2500	17900	7.2669	-
0.2514	18000	7.2795	7.1961
0.2528	18100	7.2445	-
0.2542	18200	7.2228	-
0.2556	18300	7.2556	-
0.2570	18400	7.2725	-
0.2584	18500	7.2216	7.1967
0.2598	18600	7.2547	-
0.2612	18700	7.2209	-
0.2626	18800	7.2493	-
0.2640	18900	7.2432	-
0.2654	19000	7.2302	7.2036
0.2668	19100	7.2592	-
0.2682	19200	7.2353	-
0.2696	19300	7.2872	-
0.2710	19400	7.261	-
0.2724	19500	7.274	7.1990
0.2738	19600	7.2227	-
0.2752	19700	7.2645	-
0.2766	19800	7.332	-
0.2779	19900	7.2221	-
0.2793	20000	7.1972	7.1978
0.2807	20100	7.2327	-
0.2821	20200	7.3011	-
0.2835	20300	7.2854	-
0.2849	20400	7.2441	-
0.2863	20500	7.2827	7.2009
0.2877	20600	7.2276	-
0.2891	20700	7.2426	-
0.2905	20800	7.3271	-
0.2919	20900	7.2778	-
0.2933	21000	7.2838	7.2011
0.2947	21100	7.2586	-
0.2961	21200	7.2511	-
0.2975	21300	7.2502	-
0.2989	21400	7.3103	-
0.3003	21500	7.2742	7.1986
0.3017	21600	7.3094	-
0.3031	21700	7.2755	-
0.3045	21800	7.2449	-
0.3059	21900	7.2686	-
0.3073	22000	7.2729	7.1946
0.3087	22100	7.2704	-
0.3101	22200	7.255	-
0.3115	22300	7.1956	-
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Framework Versions

• Python: 3.12.3
• Sentence Transformers: 5.1.0
• Transformers: 4.55.4
• PyTorch: 2.5.1+cu121
• Accelerate: 1.10.1
• Datasets: 4.0.0
• Tokenizers: 0.21.4

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",
}

CoSENTLoss

@online{kexuefm-8847,
    title={CoSENT: A more efficient sentence vector scheme than Sentence-BERT},
    author={Su Jianlin},
    year={2022},
    month={Jan},
    url={https://kexue.fm/archives/8847},
}