bobox/DeBERTa3-s-CustomPoolin-toytest2-step1

SentenceTransformer based on microsoft/deberta-v3-small

This is a sentence-transformers model finetuned from microsoft/deberta-v3-small. 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: microsoft/deberta-v3-small
• Maximum Sequence Length: 512 tokens
• Output Dimensionality: 768 tokens
• 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': 512, 'do_lower_case': False}) with Transformer model: DebertaV2Model 
  (1): AdvancedWeightedPooling(
    (alpha_dropout_layer): Dropout(p=0.01, inplace=False)
    (gate_dropout_layer): Dropout(p=0.05, inplace=False)
    (linear_cls_pj): Linear(in_features=768, out_features=768, bias=True)
    (linear_cls_Qpj): Linear(in_features=768, out_features=768, bias=True)
    (linear_mean_pj): Linear(in_features=768, out_features=768, bias=True)
    (linear_attnOut): Linear(in_features=768, out_features=768, bias=True)
    (mha): MultiheadAttention(
      (out_proj): NonDynamicallyQuantizableLinear(in_features=768, out_features=768, bias=True)
    )
    (layernorm_output): LayerNorm((768,), eps=1e-05, elementwise_affine=True)
    (layernorm_weightedPooing): LayerNorm((768,), eps=1e-05, elementwise_affine=True)
    (layernorm_pjCls): LayerNorm((768,), eps=1e-05, elementwise_affine=True)
    (layernorm_pjMean): LayerNorm((768,), eps=1e-05, elementwise_affine=True)
    (layernorm_attnOut): LayerNorm((768,), eps=1e-05, elementwise_affine=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

# Download from the 🤗 Hub
model = SentenceTransformer("bobox/DeBERTa3-s-CustomPoolin-toytest2-step1")
# Run inference
sentences = [
    'What do outdoor plants require to survive?',
    'a plants require water for survival. If no rain or watering, the plant dies. \n Outdoor plants require rain to survive.',
    "(Vegan) soups are nutritious. In addition to them being easy to digest, most the time, soups are made from nutrient-dense ingredients like herbs, spices, vegetables, and beans. Because the soup is full of those nutrients AND that it's easy to digest, your body is able to absorb more of those nutrients into your system.",
]
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

• Dataset: sts-test
• Evaluated with EmbeddingSimilarityEvaluator

Metric	Value
pearson_cosine	0.6714
spearman_cosine	0.6764
pearson_manhattan	0.6861
spearman_manhattan	0.6797
pearson_euclidean	0.6827
spearman_euclidean	0.6765
pearson_dot	0.6697
spearman_dot	0.673
pearson_max	0.6861
spearman_max	0.6797

Binary Classification

• Dataset: allNLI-dev
• Evaluated with BinaryClassificationEvaluator

Metric	Value
cosine_accuracy	0.6934
cosine_accuracy_threshold	0.9158
cosine_f1	0.5541
cosine_f1_threshold	0.8233
cosine_precision	0.4429
cosine_recall	0.7399
cosine_ap	0.5145
dot_accuracy	0.6914
dot_accuracy_threshold	702.5236
dot_f1	0.5553
dot_f1_threshold	628.9829
dot_precision	0.4444
dot_recall	0.7399
dot_ap	0.5124
manhattan_accuracy	0.6895
manhattan_accuracy_threshold	229.2917
manhattan_f1	0.5632
manhattan_f1_threshold	344.488
manhattan_precision	0.4568
manhattan_recall	0.7341
manhattan_ap	0.5121
euclidean_accuracy	0.6973
euclidean_accuracy_threshold	11.3543
euclidean_f1	0.5541
euclidean_f1_threshold	16.4212
euclidean_precision	0.4429
euclidean_recall	0.7399
euclidean_ap	0.5143
max_accuracy	0.6973
max_accuracy_threshold	702.5236
max_f1	0.5632
max_f1_threshold	628.9829
max_precision	0.4568
max_recall	0.7399
max_ap	0.5145

Binary Classification

• Dataset: Qnli-dev
• Evaluated with BinaryClassificationEvaluator

Metric	Value
cosine_accuracy	0.6797
cosine_accuracy_threshold	0.7822
cosine_f1	0.6888
cosine_f1_threshold	0.7401
cosine_precision	0.5863
cosine_recall	0.8347
cosine_ap	0.7034
dot_accuracy	0.6719
dot_accuracy_threshold	591.129
dot_f1	0.6866
dot_f1_threshold	550.0814
dot_precision	0.564
dot_recall	0.8771
dot_ap	0.7007
manhattan_accuracy	0.6895
manhattan_accuracy_threshold	382.2354
manhattan_f1	0.6897
manhattan_f1_threshold	423.2154
manhattan_precision	0.5814
manhattan_recall	0.8475
manhattan_ap	0.71
euclidean_accuracy	0.6816
euclidean_accuracy_threshold	18.1543
euclidean_f1	0.6888
euclidean_f1_threshold	19.9148
euclidean_precision	0.5863
euclidean_recall	0.8347
euclidean_ap	0.7041
max_accuracy	0.6895
max_accuracy_threshold	591.129
max_f1	0.6897
max_f1_threshold	550.0814
max_precision	0.5863
max_recall	0.8771
max_ap	0.71

Training Details

Training Dataset

Unnamed Dataset

• Size: 32,500 training samples
• Columns: sentence1 and sentence2
• Approximate statistics based on the first 1000 samples:

  	sentence1	sentence2
  type	string	string
  details	min: 4 tokens mean: 29.43 tokens max: 400 tokens	min: 2 tokens mean: 57.02 tokens max: 389 tokens

• Samples:

  sentence1	sentence2
  What is the chemical symbol for Silver?	Chemical Elements.com - Silver (Ag) Bentor, Yinon. Chemical Element.com - Silver. http://www.chemicalelements.com/elements/ag.html. For more information about citing online sources, please visit the MLA's Website . This page was created by Yinon Bentor. Use of this web site is restricted by this site's license agreement . Copyright © 1996-2012 Yinon Bentor. All Rights Reserved.
  e. in solids the atoms are closely locked in position and can only vibrate, in liquids the atoms and molecules are more loosely connected and can collide with and move past one another, while in gases the atoms or molecules are free to move independently, colliding frequently.	Within a substance, atoms that collide frequently and move independently of one another are most likely in a gas
  Keanu Neal was born in 1995 .	Keanu Neal ( born July 26 , 1995 ) is an American football safety for the Atlanta Falcons of the National Football League ( NFL ) .

• Loss: GISTEmbedLoss with these parameters:

  {'guide': SentenceTransformer(
    (0): Transformer({'max_seq_length': 512, 'do_lower_case': False}) with Transformer model: BertModel 
    (1): Pooling({'word_embedding_dimension': 768, 'pooling_mode_cls_token': True, 'pooling_mode_mean_tokens': False, '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()
  ), 'temperature': 0.025}
  

Evaluation Dataset

Unnamed Dataset

• Size: 1,664 evaluation samples
• Columns: sentence1 and sentence2
• Approximate statistics based on the first 1000 samples:

  	sentence1	sentence2
  type	string	string
  details	min: 4 tokens mean: 28.9 tokens max: 348 tokens	min: 2 tokens mean: 57.31 tokens max: 450 tokens

• Samples:

  sentence1	sentence2
  Gene expression is regulated primarily at the what level?	Gene expression is regulated primarily at the transcriptional level.
  Diffusion Diffusion is a process where atoms or molecules move from areas of high concentration to areas of low concentration.	Diffusion is the process in which a substance naturally moves from an area of higher to lower concentration.
  In which James Bond film did Sean Connery wear the Bell Rocket Belt (Jet Pack)?	Jet Pack - James Bond Gadgets 125lbs Summary James Bond used the Jetpack in 1965's Thunderball, to escape from gunmen after killing a SPECTRE agent. The Jetpack In the 1965 movie Thunderball, James Bond (Sean Connery) uses Q's Jetpack to escape from two gunmen after killing Jacques Bouvar, SPECTRE Agent No. 6. It was also used in the Thunderball movie posters, being the "Look Up" part of the "Look Up! Look Down! Look Out!" tagline. The Jetpack returned in the 2002 movie Die Another Day, in the Q scene that showcased many other classic gadgets. The Jetpack is a very popular Bond gadget and is a favorite among many fans due to its originality and uniqueness. The Bell Rocket Belt The Jetpack is actually a Bell Rocket Belt, a fully functional rocket pack device. It was designed for use in the army, but was rejected because of its short flying time of 21-22 seconds. Powered by hydrogen peroxide, it could fly about 250m and reach a maximum altitude of 18m, going 55km/h. Despite its impracticality in the real world, the Jetpack made a spectacular debut in Thunderball. Although Sean Connery is seen in the takeoff and landings, the main flight was piloted by Gordon Yeager and Bill Suitor.

• Loss: GISTEmbedLoss with these parameters:

  {'guide': SentenceTransformer(
    (0): Transformer({'max_seq_length': 512, 'do_lower_case': False}) with Transformer model: BertModel 
    (1): Pooling({'word_embedding_dimension': 768, 'pooling_mode_cls_token': True, 'pooling_mode_mean_tokens': False, '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()
  ), 'temperature': 0.025}
  

Training Hyperparameters

Non-Default Hyperparameters

• eval_strategy: steps
• per_device_train_batch_size: 32
• per_device_eval_batch_size: 256
• lr_scheduler_type: cosine_with_min_lr
• lr_scheduler_kwargs: {'num_cycles': 0.5, 'min_lr': 3.3333333333333337e-06}
• warmup_ratio: 0.33
• save_safetensors: False
• fp16: True
• push_to_hub: True
• hub_model_id: bobox/DeBERTa3-s-CustomPoolin-toytest2-step1-checkpoints-tmp
• hub_strategy: all_checkpoints
• batch_sampler: no_duplicates

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: 32
• per_device_eval_batch_size: 256
• 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: 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: 3
• max_steps: -1
• lr_scheduler_type: cosine_with_min_lr
• lr_scheduler_kwargs: {'num_cycles': 0.5, 'min_lr': 3.3333333333333337e-06}
• warmup_ratio: 0.33
• warmup_steps: 0
• log_level: passive
• log_level_replica: warning
• log_on_each_node: True
• logging_nan_inf_filter: True
• save_safetensors: False
• 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: True
• resume_from_checkpoint: None
• hub_model_id: bobox/DeBERTa3-s-CustomPoolin-toytest2-step1-checkpoints-tmp
• hub_strategy: all_checkpoints
• 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
• eval_use_gather_object: False
• batch_sampler: no_duplicates
• multi_dataset_batch_sampler: proportional

Training Logs

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Epoch	Step	Training Loss	Validation Loss	sts-test_spearman_cosine	allNLI-dev_max_ap	Qnli-dev_max_ap
0.0010	1	18.7427	-	-	-	-
0.0020	2	11.6434	-	-	-	-
0.0030	3	7.4859	-	-	-	-
0.0039	4	7.3779	-	-	-	-
0.0049	5	17.5878	-	-	-	-
0.0059	6	8.4984	-	-	-	-
0.0069	7	8.375	-	-	-	-
0.0079	8	7.3241	-	-	-	-
0.0089	9	10.3081	-	-	-	-
0.0098	10	8.5363	-	-	-	-
0.0108	11	17.2241	-	-	-	-
0.0118	12	7.575	-	-	-	-
0.0128	13	9.1905	-	-	-	-
0.0138	14	11.7727	-	-	-	-
0.0148	15	9.5827	-	-	-	-
0.0157	16	7.4432	-	-	-	-
0.0167	17	7.1573	-	-	-	-
0.0177	18	19.8016	-	-	-	-
0.0187	19	19.5118	-	-	-	-
0.0197	20	7.9062	-	-	-	-
0.0207	21	8.6791	-	-	-	-
0.0217	22	7.7318	-	-	-	-
0.0226	23	7.9319	-	-	-	-
0.0236	24	7.192	-	-	-	-
0.0246	25	15.5799	-	-	-	-
0.0256	26	9.7859	-	-	-	-
0.0266	27	9.9259	-	-	-	-
0.0276	28	6.3076	-	-	-	-
0.0285	29	7.4471	-	-	-	-
0.0295	30	7.1246	-	-	-	-
0.0305	31	6.5505	-	-	-	-
0.0315	32	18.5194	-	-	-	-
0.0325	33	7.0747	-	-	-	-
0.0335	34	14.9456	-	-	-	-
0.0344	35	6.608	-	-	-	-
0.0354	36	8.4672	-	-	-	-
0.0364	37	6.8853	-	-	-	-
0.0374	38	13.6063	-	-	-	-
0.0384	39	7.2625	-	-	-	-
0.0394	40	6.2234	-	-	-	-
0.0404	41	14.9675	-	-	-	-
0.0413	42	6.6038	-	-	-	-
0.0423	43	13.1173	-	-	-	-
0.0433	44	16.6992	-	-	-	-
0.0443	45	6.4828	-	-	-	-
0.0453	46	5.9815	-	-	-	-
0.0463	47	6.1738	-	-	-	-
0.0472	48	7.134	-	-	-	-
0.0482	49	9.3933	-	-	-	-
0.0492	50	10.8085	-	-	-	-
0.0502	51	11.4172	-	-	-	-
0.0512	52	7.3397	-	-	-	-
0.0522	53	5.8851	-	-	-	-
0.0531	54	6.8105	-	-	-	-
0.0541	55	5.3637	-	-	-	-
0.0551	56	6.2628	-	-	-	-
0.0561	57	6.0039	-	-	-	-
0.0571	58	7.5859	-	-	-	-
0.0581	59	6.0802	-	-	-	-
0.0591	60	5.5822	-	-	-	-
0.0600	61	5.8773	-	-	-	-
0.0610	62	6.0814	-	-	-	-
0.0620	63	5.4483	-	-	-	-
0.0630	64	10.2506	-	-	-	-
0.0640	65	10.5976	-	-	-	-
0.0650	66	6.9942	-	-	-	-
0.0659	67	5.4813	-	-	-	-
0.0669	68	7.045	-	-	-	-
0.0679	69	5.8549	-	-	-	-
0.0689	70	8.8514	-	-	-	-
0.0699	71	5.2557	-	-	-	-
0.0709	72	5.1181	-	-	-	-
0.0719	73	5.5331	-	-	-	-
0.0728	74	5.5944	-	-	-	-
0.0738	75	4.6332	-	-	-	-
0.0748	76	4.9532	-	-	-	-
0.0758	77	5.055	-	-	-	-
0.0768	78	4.5005	-	-	-	-
0.0778	79	5.1997	-	-	-	-
0.0787	80	5.1479	-	-	-	-
0.0797	81	5.1777	-	-	-	-
0.0807	82	5.5565	-	-	-	-
0.0817	83	4.6999	-	-	-	-
0.0827	84	5.0681	-	-	-	-
0.0837	85	5.2208	-	-	-	-
0.0846	86	4.56	-	-	-	-
0.0856	87	4.6793	-	-	-	-
0.0866	88	4.4611	-	-	-	-
0.0876	89	9.623	-	-	-	-
0.0886	90	5.0316	-	-	-	-
0.0896	91	4.1771	-	-	-	-
0.0906	92	4.9652	-	-	-	-
0.0915	93	8.7432	-	-	-	-
0.0925	94	4.6234	-	-	-	-
0.0935	95	4.4016	-	-	-	-
0.0945	96	4.9903	-	-	-	-
0.0955	97	4.5606	-	-	-	-
0.0965	98	4.9534	-	-	-	-
0.0974	99	8.1838	-	-	-	-
0.0984	100	4.9736	-	-	-	-
0.0994	101	4.4733	-	-	-	-
0.1004	102	4.9725	-	-	-	-
0.1014	103	4.5861	-	-	-	-
0.1024	104	7.7634	-	-	-	-
0.1033	105	4.9915	-	-	-	-
0.1043	106	5.1391	-	-	-	-
0.1053	107	5.0157	-	-	-	-
0.1063	108	4.0982	-	-	-	-
0.1073	109	4.2178	-	-	-	-
0.1083	110	4.6193	-	-	-	-
0.1093	111	4.7638	-	-	-	-
0.1102	112	4.1207	-	-	-	-
0.1112	113	5.2034	-	-	-	-
0.1122	114	5.0693	-	-	-	-
0.1132	115	4.7895	-	-	-	-
0.1142	116	4.9486	-	-	-	-
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0.1161	118	4.4555	-	-	-	-
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Framework Versions

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• Transformers: 4.44.2
• PyTorch: 2.5.0+cu121
• Accelerate: 0.34.2
• Datasets: 3.0.2
• 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",
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    year = "2019",
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GISTEmbedLoss

@misc{solatorio2024gistembed,
    title={GISTEmbed: Guided In-sample Selection of Training Negatives for Text Embedding Fine-tuning},
    author={Aivin V. Solatorio},
    year={2024},
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    archivePrefix={arXiv},
    primaryClass={cs.LG}
}