--- tags: - sentence-transformers - sentence-similarity - feature-extraction - dense - generated_from_trainer - dataset_size:150 - loss:MultipleNegativesRankingLoss base_model: google/embeddinggemma-300m widget: - source_sentence: Які критерії кваліфікації повідомлення як спаму за статтею 2 Закону Про електронні комунікації? sentences: - Закон України Про захист персональних даних. Стаття 2. Визначення термінів. Обробка персональних даних – будь-яка дія або сукупність дій, таких як збирання, реєстрація, накопичення, зберігання, адаптування, зміна, використання і поширення. - Закон України Про електронні комунікації. Стаття 2. Визначення термінів. Спам – електронні, текстові та/або мультимедійні повідомлення, що без попередньої згоди (замовлення) користувачів неодноразово (більше п'яти повідомлень одному абоненту) надсилаються на їхні адреси. - Закон України Про електронні комунікації. Стаття 2. Визначення термінів. Спам – електронні, текстові та/або мультимедійні повідомлення, що без попередньої згоди (замовлення) користувачів неодноразово (більше двох повідомлень одному абоненту) надсилаються на їхні адреси. - source_sentence: Хто може бути володільцем моїх персональних даних? sentences: - Закон України Про електронні комунікації. Стаття 6. Повноваження центрального органу виконавчої влади. Визначення та оновлення показників для універсальної послуги широкосмугового доступу до мережі Інтернет та параметрів якості таких послуг. - Закон України Про захист персональних даних. Стаття 2. Визначення термінів. Володілець персональних даних – фізична або юридична особа, яка визначає мету обробки персональних даних, встановлює склад цих даних та процедури їх обробки. - Закон України Про захист персональних даних. Стаття 2. Визначення термінів. Володілець персональних даних – фізична або юридична особа, яка визначає мету обробки персональних даних, але не встановлює склад цих даних та процедури їх обробки. - source_sentence: Які вимоги до згоди суб'єкта персональних даних за законом України? sentences: - Згода суб'єкта персональних даних – добровільне волевиявлення фізичної особи щодо надання дозволу на обробку її персональних даних без урахування сформульованої мети їх обробки. - Закон України Про захист персональних даних. Стаття 2. Визначення термінів. Згода суб'єкта персональних даних – добровільне волевиявлення фізичної особи щодо надання дозволу на обробку її персональних даних відповідно до сформульованої мети їх обробки. - Закон України Про електронні довірчі послуги. Стаття 11. Суб'єкти відносин. Суб'єктами відносин у сфері електронних довірчих послуг є користувачі, надавачі послуг, держателі реєстрів, органи оцінки відповідності та засвідчувальний центр. - source_sentence: Які повноваження має центральний орган виконавчої влади згідно зі статтею 6 Закону про електронні комунікації? sentences: - Закон України Про електронні комунікації. Стаття 2. Визначення термінів. Безпека мереж і послуг – здатність електронних комунікаційних мереж і послуг протистояти діям, що становлять загрозу доступності, цілісності чи конфіденційності таких мереж і даних. - Закон України Про електронні комунікації. Стаття 6. Повноваження центрального органу виконавчої влади. Центральний орган зобов'язаний безоплатно надавати документи та інформацію органам влади, регуляторному органу та постачальникам послуг. - Закон України Про електронні комунікації. Стаття 6. Повноваження центрального органу виконавчої влади. Центральний орган має право безоплатно отримувати документи та інформацію від органів влади, регуляторного органу та постачальників послуг. - source_sentence: Що потрібно для будівництва інфраструктури електронних комунікацій? sentences: - Закон України Про електронні комунікації. Стаття 2. Визначення термінів. Розгортання електронних комунікаційних мереж – будівництво інфраструктури, встановлення технічних засобів на земельних ділянках або елементах інфраструктури об'єктів доступу. - Закон України Про захист персональних даних. Стаття 2. Визначення термінів. Знеособлення персональних даних – вилучення відомостей, які дають змогу прямо чи опосередковано ідентифікувати особу. - Закон України Про електронні комунікації. Стаття 2. Визначення термінів. Розгортання електронних комунікаційних мереж – встановлення технічних засобів та будівництво інфраструктури на водних об'єктах або елементах інфраструктури об'єктів доступу. pipeline_tag: sentence-similarity library_name: sentence-transformers --- # SentenceTransformer based on google/embeddinggemma-300m This is a [sentence-transformers](https://www.SBERT.net) model finetuned from [google/embeddinggemma-300m](https://huggingface.co/google/embeddinggemma-300m). 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:** [google/embeddinggemma-300m](https://huggingface.co/google/embeddinggemma-300m) - **Maximum Sequence Length:** 2048 tokens - **Output Dimensionality:** 768 dimensions - **Similarity Function:** Cosine Similarity ### Model Sources - **Documentation:** [Sentence Transformers Documentation](https://sbert.net) - **Repository:** [Sentence Transformers on GitHub](https://github.com/huggingface/sentence-transformers) - **Hugging Face:** [Sentence Transformers on Hugging Face](https://huggingface.co/models?library=sentence-transformers) ### Full Model Architecture ``` SentenceTransformer( (0): Transformer({'max_seq_length': 2048, 'do_lower_case': False, 'architecture': 'Gemma3TextModel'}) (1): Pooling({'word_embedding_dimension': 768, '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): Dense({'in_features': 768, 'out_features': 3072, 'bias': False, 'activation_function': 'torch.nn.modules.linear.Identity'}) (3): Dense({'in_features': 3072, 'out_features': 768, 'bias': False, 'activation_function': 'torch.nn.modules.linear.Identity'}) (4): Normalize() ) ``` ## Usage ### Direct Usage (Sentence Transformers) First install the Sentence Transformers library: ```bash pip install -U sentence-transformers ``` Then you can load this model and run inference. ```python from sentence_transformers import SentenceTransformer # Download from the 🤗 Hub model = SentenceTransformer("hocool/my-embedding-gemma-test") # Run inference queries = [ "\u0429\u043e \u043f\u043e\u0442\u0440\u0456\u0431\u043d\u043e \u0434\u043b\u044f \u0431\u0443\u0434\u0456\u0432\u043d\u0438\u0446\u0442\u0432\u0430 \u0456\u043d\u0444\u0440\u0430\u0441\u0442\u0440\u0443\u043a\u0442\u0443\u0440\u0438 \u0435\u043b\u0435\u043a\u0442\u0440\u043e\u043d\u043d\u0438\u0445 \u043a\u043e\u043c\u0443\u043d\u0456\u043a\u0430\u0446\u0456\u0439?", ] documents = [ "Закон України Про електронні комунікації. Стаття 2. Визначення термінів. Розгортання електронних комунікаційних мереж – будівництво інфраструктури, встановлення технічних засобів на земельних ділянках або елементах інфраструктури об'єктів доступу.", "Закон України Про електронні комунікації. Стаття 2. Визначення термінів. Розгортання електронних комунікаційних мереж – встановлення технічних засобів та будівництво інфраструктури на водних об'єктах або елементах інфраструктури об'єктів доступу.", 'Закон України Про захист персональних даних. Стаття 2. Визначення термінів. Знеособлення персональних даних – вилучення відомостей, які дають змогу прямо чи опосередковано ідентифікувати особу.', ] query_embeddings = model.encode_query(queries) document_embeddings = model.encode_document(documents) print(query_embeddings.shape, document_embeddings.shape) # [1, 768] [3, 768] # Get the similarity scores for the embeddings similarities = model.similarity(query_embeddings, document_embeddings) print(similarities) # tensor([[0.7750, 0.0678, 0.4799]]) ``` ## Training Details ### Training Dataset #### Unnamed Dataset * Size: 150 training samples * Columns: anchor, positive, and negative * Approximate statistics based on the first 150 samples: | | anchor | positive | negative | |:--------|:-----------------------------------------------------------------------------------|:-----------------------------------------------------------------------------------|:----------------------------------------------------------------------------------| | type | string | string | string | | details | | | | * Samples: | anchor | positive | negative | |:------------------------------------------------------------------------------------|:----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|:----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------| | Які послуги вважаються електронними комунікаційними згідно із законом? | Закон України Про електронні комунікації. Стаття 2. Визначення термінів. Електронна комунікаційна послуга – послуга, що полягає в прийманні та/або передачі інформації через електронні комунікаційні мережі, крім послуг з редакційним контролем змісту інформації. | Закон України Про електронні комунікації. Стаття 2. Визначення термінів. Електронна комунікаційна послуга – послуга, що полягає в прийманні та/або передачі інформації через електронні комунікаційні мережі, включаючи послуги з редакційним контролем змісту інформації. | | Чи потрібен ліцензія для надання електронних комунікаційних послуг? | Закон України Про електронні комунікації. Стаття 2. Визначення термінів. Електронна комунікаційна послуга – послуга, що полягає в прийманні та/або передачі інформації через електронні комунікаційні мережі, крім послуг з редакційним контролем змісту інформації. | Закон України Про електронні комунікації. Стаття 2. Визначення термінів. Електронна комунікаційна послуга – послуга, що полягає в прийманні та/або передачі інформації через електронні комунікаційні мережі, включаючи послуги з редакційним контролем змісту інформації. | | Що таке електронна комунікаційна послуга простими словами? | Закон України Про електронні комунікації. Стаття 2. Визначення термінів. Електронна комунікаційна послуга – послуга, що полягає в прийманні та/або передачі інформації через електронні комунікаційні мережі, крім послуг з редакційним контролем змісту інформації. | Закон України Про електронні комунікації. Стаття 2. Визначення термінів. Електронна комунікаційна послуга – послуга, що полягає в прийманні та/або передачі інформації через електронні комунікаційні мережі, включаючи послуги з редакційним контролем змісту інформації. | * Loss: [MultipleNegativesRankingLoss](https://sbert.net/docs/package_reference/sentence_transformer/losses.html#multiplenegativesrankingloss) with these parameters: ```json { "scale": 20.0, "similarity_fct": "cos_sim", "gather_across_devices": false } ``` ### Training Hyperparameters #### Non-Default Hyperparameters - `per_device_train_batch_size`: 1 - `learning_rate`: 2e-05 - `num_train_epochs`: 5 - `warmup_ratio`: 0.1 - `prompts`: task: sentence similarity | query: #### All Hyperparameters
Click to expand - `overwrite_output_dir`: False - `do_predict`: False - `eval_strategy`: no - `prediction_loss_only`: True - `per_device_train_batch_size`: 1 - `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 - `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`: 5 - `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`: 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`: task: sentence similarity | query: - `batch_sampler`: batch_sampler - `multi_dataset_batch_sampler`: proportional - `router_mapping`: {} - `learning_rate_mapping`: {}
### Training Logs | Epoch | Step | Training Loss | |:-----:|:----:|:-------------:| | 1.0 | 150 | 0.3453 | | 2.0 | 300 | 0.0284 | | 3.0 | 450 | 0.0129 | | 4.0 | 600 | 0.0 | | 5.0 | 750 | 0.0 | ### Framework Versions - Python: 3.12.12 - Sentence Transformers: 5.2.0 - Transformers: 4.57.0.dev0 - PyTorch: 2.9.0+cu126 - Accelerate: 1.12.0 - Datasets: 4.0.0 - Tokenizers: 0.22.1 ## Citation ### BibTeX #### Sentence Transformers ```bibtex @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 ```bibtex @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} } ```