SentenceTransformer based on Mykes/med-MiniLM-L12-3059
This is a sentence-transformers model finetuned from Mykes/med-MiniLM-L12-3059. 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: Mykes/med-MiniLM-L12-3059
- Maximum Sequence Length: 128 tokens
- Output Dimensionality: 384 tokens
- Similarity Function: Cosine Similarity
Model Sources
Full Model Architecture
SentenceTransformer(
(0): Transformer({'max_seq_length': 128, 'do_lower_case': False}) with Transformer model: 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:
pip install -U sentence-transformers
Then you can load this model and run inference.
from sentence_transformers import SentenceTransformer
model = SentenceTransformer("Mykes/med-MiniLM-L12-4124")
sentences = [
'У меня сильная боль в спине, боюсь, что это может быть грыжа. К кому мне обратиться за консультацией и лечением? Врач должен быть женщиной, а клиника находиться недалеко от метро Технопарк. \n\n \n\n\n',
'кузнецова наталья николаевна; стоимость приема от: 5000 руб (высокая стоимость приема); стаж: 9 лет; пациенты: взрослые; тип приёма: в клинике; клиника: клиникаtemed (темед) на технопарке; технопарк, кленовый бульвар; специальность: невролог, вертебролог; специализация: сдавления нервных корешков и сплетений при, грыжа шейного отдела позвоночника, грыжа позвоночника, обострение грыжи поясничного отдела, грыжа позвоночника поясничного отдела, остеохондроз позвоночника у взрослых, грыжа шморля, защемление грыжи позвоночника, остеохондроз поясничный, грыжа шморля поясничного отдела позвоночника, остеохондроз крестцовый, дорзальная грыжа, межпозвоночная грыжа поясничнокрестцового отдела позвоночника, остеохондроз, грыжа между 4 и 5 позвонком, дегенеративные заболевания позвоночника безоперационное лечение межпозвонковых грыж методом ткачеваепифанова полинейропатии различной этиологии заболевания центральной и периферической нервной системы острый и хронический болевой синдром головные боли различной этимологии специализируется на лечении вертебролог грыжа, секвестрированная грыжа позвоночника поясничного отдела невролог грыжа, дегенерации межпозвоночного диска',
'богуш ольга евгеньевна; стоимость приема от: 5000 руб (высокая стоимость приема); стаж: 16 лет; пациенты: взрослые; тип приёма: в клинике; клиника: клиника доктора есиповой; тестовская, шелепиха, улица 1905 года; специальность: врач функциональной диагностики, пульмонолог; специализация: длительного кашля неуточненного характера острой респираторной вирусной инфекции острых и хронических бронхитов вирусных и бактериальных пневмоний плевритов хронической обструктивной болезни легких бронхиальной астмы бронхиолитов бронхоэктазий саркоидоза органов дыхания грибковых заболеваний легких интерстициальных заболеваний легких',
]
embeddings = model.encode(sentences)
print(embeddings.shape)
similarities = model.similarity(embeddings, embeddings)
print(similarities.shape)
Training Details
Training Dataset
Unnamed Dataset
Evaluation Dataset
Unnamed Dataset
Training Hyperparameters
Non-Default Hyperparameters
All Hyperparameters
Click to expand
overwrite_output_dir: False
do_predict: False
eval_strategy: no
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
learning_rate: 5e-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: 100.0
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}
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: False
hub_always_push: False
gradient_checkpointing: False
gradient_checkpointing_kwargs: None
include_inputs_for_metrics: False
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
batch_sampler: batch_sampler
multi_dataset_batch_sampler: proportional
Training Logs
| Epoch |
Step |
Training Loss |
| 1.2107 |
500 |
0.2302 |
| 2.4213 |
1000 |
0.1409 |
| 3.6320 |
1500 |
0.0976 |
| 4.8426 |
2000 |
0.0792 |
| 6.0533 |
2500 |
0.085 |
| 7.2639 |
3000 |
0.0677 |
| 8.4746 |
3500 |
0.0563 |
| 9.6852 |
4000 |
0.0562 |
| 10.8959 |
4500 |
0.0384 |
| 12.1065 |
5000 |
0.0407 |
| 13.3172 |
5500 |
0.043 |
| 14.5278 |
6000 |
0.0318 |
| 15.7385 |
6500 |
0.031 |
| 16.9492 |
7000 |
0.027 |
| 18.1598 |
7500 |
0.02 |
| 19.3705 |
8000 |
0.0209 |
| 20.5811 |
8500 |
0.0221 |
| 21.7918 |
9000 |
0.0167 |
| 23.0024 |
9500 |
0.0207 |
| 24.2131 |
10000 |
0.0194 |
Framework Versions
- Python: 3.10.12
- Sentence Transformers: 3.0.1
- Transformers: 4.42.4
- PyTorch: 2.4.0+cu121
- Accelerate: 0.32.1
- Datasets: 2.21.0
- Tokenizers: 0.19.1
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",
}
MultipleNegativesRankingLoss
@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}
}