---
library_name: transformers
language:
- hy
tags:
- sentence-transformers
---

# ArmEmbed - Text Embedding Model for Armenian

This embedding model is built on a Llama-based language model pre-trained on Armenian text and further adapted using LoRA on additional Armenian data. It produces 2048-dimensional embeddings.


## Usage
Below is an example to encode queries and passages from the MS-MARCO passage ranking dataset.

## Sentence Transformers
```python
from sentence_transformers import SentenceTransformer

queries = [
    "Ի՞նչ է պատահում հյուսվածքներին, ինչպիսիք են սիրտը կամ ուղեղը, եթե թթվածնով հարուստ արյունը ժամանակին չի մատակարարվում:",
    "Կարո՞ղ է արդյոք ոստիկանությունը հետախուզման թույլտվություն ստանալ այն բանից հետո, երբ նրանք տեսել են ապացույցներ:",
]

passages = [
    "Եվ․․․ Կիսալուսնաձև փականները կանխում են արյան հետհոսքը զարկերակներից դեպի փորոքներ։ Բացատրեք, թե ինչ է պատահում հյուսվածքներին, ինչպիսիք են սիրտը կամ ուղեղը, եթե թթվածնով հարուստ արյունը ժամանակին չի մատակարարվում: Օրգանի հյուսվածքը սկսում է մահանալ։",
    "Ոստիկանությունը կտրամադրի իր սեփական ապացույցները հետախուզման թույլտվության համար, և կասկածյալը ներկա չէ, երբ թույլտվություն է տրվում: Երբ հետախուզման թույլտվություն է ստացվում, ոստիկանությունը կարող է խուզարկել միայն թույլտվության մեջ նշված վայրը, լինի դա տուն, մեքենա, թե որոշակի արտաքին վայր:",
]

prefixed_queries = ["query: " + query for query in queries]
prefixed_passages = [" passage: " + passage for passage in passages]

sentence_transformer = SentenceTransformer("alexshah/armembed", trust_remote_code=True)

query_embeddings = sentence_transformer.encode(
    prefixed_queries, normalize_embeddings=True
)
passage_embeddings = sentence_transformer.encode(
    prefixed_passages, normalize_embeddings=True
)

scores = (query_embeddings @ passage_embeddings.T) * 100
print(scores.tolist())
```

## Transformers
```python
import torch
import torch.nn.functional as F
from transformers import AutoModel, AutoTokenizer


def last_token_pool(last_hidden_states, attention_mask):
    left_padding = attention_mask[:, -1].sum() == attention_mask.shape[0]
    if left_padding:
        return last_hidden_states[:, -1]
    else:
        sequence_lengths = attention_mask.sum(dim=1) - 1
        batch_size = last_hidden_states.shape[0]
        return last_hidden_states[
            torch.arange(batch_size, device=last_hidden_states.device), sequence_lengths
        ]


queries = [
    "Ի՞նչ է պատահում հյուսվածքներին, ինչպիսիք են սիրտը կամ ուղեղը, եթե թթվածնով հարուստ արյունը ժամանակին չի մատակարարվում:",
    "Կարո՞ղ է արդյոք ոստիկանությունը հետախուզման թույլտվություն ստանալ այն բանից հետո, երբ նրանք տեսել են ապացույցներ:",
]

passages = [
    "Եվ․․․ Կիսալուսնաձև փականները կանխում են արյան հետհոսքը զարկերակներից դեպի փորոքներ։ Բացատրեք, թե ինչ է պատահում հյուսվածքներին, ինչպիսիք են սիրտը կամ ուղեղը, եթե թթվածնով հարուստ արյունը ժամանակին չի մատակարարվում: Օրգանի հյուսվածքը սկսում է մահանալ։",
    "Ոստիկանությունը կտրամադրի իր սեփական ապացույցները հետախուզման թույլտվության համար, և կասկածյալը ներկա չէ, երբ թույլտվություն է տրվում: Երբ հետախուզման թույլտվություն է ստացվում, ոստիկանությունը կարող է խուզարկել միայն թույլտվության մեջ նշված վայրը, լինի դա տուն, մեքենա, թե որոշակի արտաքին վայր:",
]

input_texts = ["query: " + query for query in queries] + [
    " passage: " + passage for passage in passages
]

model = AutoModel.from_pretrained("alexshah/armembed")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("alexshah/armembed")

batch_dict = tokenizer(
    input_texts, max_length=512, padding=True, truncation=True, return_tensors="pt"
)
outputs = model(**batch_dict)
embeddings = last_token_pool(outputs.last_hidden_state, batch_dict["attention_mask"])

embeddings = F.normalize(embeddings, p=2, dim=1)
scores = (embeddings[:2] @ embeddings[2:].T) * 100
print(scores.tolist())
```

## Intended Use
### Primary Intended Uses
- Retrieval-augmented generation (RAG)
- Semantic search in Armenian
- Document similarity computation
- Cross-lingual text understanding
- Text classification tasks
- Information retrieval

## Training Data
### Dataset Details
- **Source**: Reddit dataset with English-Armenian translations
- **Size**: 0.66M pairs of rows
- **Content Type**: Title and body text pairs
- **Split Ratio**: 98.5% train, 1.5% test

## Training Procedure
### Training Details
- **LoRA**: 16/32/0.1 on all linear layers
- **Training Duration**: \~15 hours
- **Hardware**: 4 × NVIDIA A100 (40GB) GPUs
- **Effective Batch Size**: 128 (2 per GPU × 4 GPUs, with gradient accumulation of 16)
- **Learning Rate**: 1e-4
- **Weight Decay**: 0.01
- **Warmup Steps**: 200
- **Max Sequence Length**: 512 tokens
- **FP16 Training**: Enabled 
- **Gradient Clipping**: 1.0

### Optimization Configuration
- **Framework**: DeepSpeed ZeRO Stage 3
- **Optimizer**: AdamW with auto learning rate and weight decay
- **Mixed Precision**: bfloat16 (`bf16`) enabled
- **ZeRO Optimization**: Stage 3 with:
  - No parameter offloading
  - Overlap communication enabled
  - Contiguous gradients enabled
  - Auto-tuned reduce and prefetch bucket sizes
  - Auto-tuned parameter persistence threshold

## Technical Specifications
- **Model Size**: ~1.24B parameters (based on a Llama-style architecture LLM pre-trained on Armenian data)
- **Embedding Dimension**: 2048
- **Max Sequence Length**: 512 tokens
- **Framework Compatibility**: 
  - PyTorch
  - Hugging Face Transformers
  - DeepSpeed

## Model Details
- **Model Name**: ArmEmbed
- **Model Type**: Text Embeddings for the Armenian Language
- **Version**: 1.0.0
- **License**: Apache 2.0
- **Last Updated**: May 2025
- **Model Architecture**: Transformer-based embeddings model
- **Input**: Armenian text
- **Output**: Dense vector embeddings (size=2048)