README.md

---
base_model: ai-forever/ruRoberta-large
datasets: []
language: []
library_name: sentence-transformers
pipeline_tag: sentence-similarity
tags:
- sentence-transformers
- sentence-similarity
- feature-extraction
- generated_from_trainer
- dataset_size:6500
- loss:MultipleNegativesRankingLoss
widget:
- source_sentence: Цитологическое исследование пунктата кожи
  sentences:
  - Цитологическая диагностика поражения кожи, исследование соскобов и отпечатков
    эрозий, ран, свищей
  - Панель аллергенов деревьев № 2 IgE (клен ясенелистный, тополь, вяз, дуб, пекан),
  - Панель аллергенов деревьев № 1 IgE (клен ясенелистный, береза, вяз, дуб, грецкий
    орех),
- source_sentence: 12.4.3.06  Аллерген f222 - чай листовой, IgE (ImmunoCAP)
  sentences:
  - Панель аллергенов трав № 1 IgE (ежа сборная, овсяница луговая, рожь многолетняя,
    тимофеевка, мятлик луговой),
  - Панель аллергенов животных/перья птиц/ № 72 IgE (перо волнистого попугая, перо
    попугая, перо канарейки),
  - Панель аллергенов животных/перья птиц/ № 71 IgE (перо гуся, перо курицы, перо
    утки, перо индюка),
- source_sentence: Общий анализ крови без лейкоцитарной формулы
  sentences:
  - Железо          ,
  - Панель ингаляционных аллергенов № 1 IgE (ежасборная, тимофеевка, японский кедр,
    амброзия обыкновенная, полыньобыкновенная),
  - Панель аллергенов трав № 3 IgE (колосок душистый, рожь многолетняя, тимофеевка,
    рожь культивированная, бухарник шерстистый),
- source_sentence: 12.01.04 Аллергокомпонент f233 - овомукоид яйца nGal d1, IgE (ImmunoCAP)
  sentences:
  - Антистрептолизин-0 Asl-0
  - Панель аллергенов сорных растений и цветов № 5 IgE (амброзия обыкновенная, полынь
    обыкновенная, золотарник, нивяник, одуванчик лекарственный),
  - Панель профессиональных аллергенов № 1 IgE перхоть лошади, перхоть коровы, перо
    гуся, перо курицы,
- source_sentence: ДНК вируса папиломы человека ВКР генотип (количественный) соскоб
  sentences:
  - ДНК Human Papillomavirus высокого канцерогенного риска (16, 18, 31, 33, 35, 39,
    45, 51, 52, 56, 58, 59 типов) с определением типа
  - Панель ингаляционных аллергенов № 8 IgE (эпителий кошки, клещ-дерматофаг перинный,
    береза, перхоть собаки, полынь обыкновенная, тимофеевка, рожь культивированная,
    плесневый гриб (Cladosporum herbarum)),
  - Панель ингаляционных аллергенов № 9 IgE (эпителий кошки, перхоть собаки, овсяница
    луговая, плесневый гриб (Alternaria tenuis), подорожник)
---

# SentenceTransformer based on ai-forever/ruRoberta-large

This is a [sentence-transformers](https://www.SBERT.net) model finetuned from [ai-forever/ruRoberta-large](https://huggingface.co/ai-forever/ruRoberta-large). It maps sentences & paragraphs to a 1024-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:** [ai-forever/ruRoberta-large](https://huggingface.co/ai-forever/ruRoberta-large) <!-- at revision 5192d064ca6ac67c14c40e017ce41612e010f05f -->
- **Maximum Sequence Length:** 514 tokens
- **Output Dimensionality:** 1024 tokens
- **Similarity Function:** Cosine Similarity
<!-- - **Training Dataset:** Unknown -->
<!-- - **Language:** Unknown -->
<!-- - **License:** Unknown -->

### Model Sources

- **Documentation:** [Sentence Transformers Documentation](https://sbert.net)
- **Repository:** [Sentence Transformers on GitHub](https://github.com/UKPLab/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': 514, 'do_lower_case': False}) with Transformer model: RobertaModel 
  (1): Pooling({'word_embedding_dimension': 1024, '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:

```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("sentence_transformers_model_id")
# Run inference
sentences = [
    'ДНК вируса папиломы человека ВКР генотип (количественный) соскоб',
    'ДНК Human Papillomavirus высокого канцерогенного риска (16, 18, 31, 33, 35, 39, 45, 51, 52, 56, 58, 59 типов) с определением типа',
    'Панель ингаляционных аллергенов № 9 IgE (эпителий кошки, перхоть собаки, овсяница луговая, плесневый гриб (Alternaria tenuis), подорожник)',
]
embeddings = model.encode(sentences)
print(embeddings.shape)
# [3, 1024]

# Get the similarity scores for the embeddings
similarities = model.similarity(embeddings, embeddings)
print(similarities.shape)
# [3, 3]
```

<!--
### Direct Usage (Transformers)

<details><summary>Click to see the direct usage in Transformers</summary>

</details>
-->

<!--
### Downstream Usage (Sentence Transformers)

You can finetune this model on your own dataset.

<details><summary>Click to expand</summary>

</details>
-->

<!--
### Out-of-Scope Use

*List how the model may foreseeably be misused and address what users ought not to do with the model.*
-->

<!--
## Bias, Risks and Limitations

*What are the known or foreseeable issues stemming from this model? You could also flag here known failure cases or weaknesses of the model.*
-->

<!--
### Recommendations

*What are recommendations with respect to the foreseeable issues? For example, filtering explicit content.*
-->

## Training Details

### Training Dataset

#### Unnamed Dataset


* Size: 6,500 training samples
* Columns: <code>sentence_0</code> and <code>sentence_1</code>
* Approximate statistics based on the first 1000 samples:
  |         | sentence_0                                                                        | sentence_1                                                                        |
  |:--------|:----------------------------------------------------------------------------------|:----------------------------------------------------------------------------------|
  | type    | string                                                                            | string                                                                            |
  | details | <ul><li>min: 6 tokens</li><li>mean: 33.15 tokens</li><li>max: 73 tokens</li></ul> | <ul><li>min: 5 tokens</li><li>mean: 36.66 tokens</li><li>max: 75 tokens</li></ul> |
* Samples:
  | sentence_0                                                                                                                                   | sentence_1                                                                                                      |
  |:---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|:----------------------------------------------------------------------------------------------------------------|
  | <code>12.01.14 Аллергокомпонент f76 - альфа-лактальбумин nBos d 4, IgE (ImmunoCAP)</code>                                                    | <code>Панель аллергенов деревьев № 5 IgE (oльха, лещина обыкновенная, вяз, ива, тополь),</code>                 |
  | <code>нет до 18.12 12.02.2.00  Панель "профессиональных" аллергенов № 1 (IgE): перхоть лошади, перхоть коровы, перо гуся, перо курицы</code> | <code>Панель профессиональных аллергенов № 1 IgE перхоть лошади, перхоть коровы, перо гуся, перо курицы,</code> |
  | <code>12.4.7.21 Аллерген f212 - Грибы (шампиньоны)/Agaricus hortensis, IgE (ImmunoCAP)</code>                                                | <code>Панель аллергенов деревьев № 5 IgE (oльха, лещина обыкновенная, вяз, ива, тополь),</code>                 |
* Loss: [<code>MultipleNegativesRankingLoss</code>](https://sbert.net/docs/package_reference/sentence_transformer/losses.html#multiplenegativesrankingloss) with these parameters:
  ```json
  {
      "scale": 20.0,
      "similarity_fct": "cos_sim"
  }
  ```

### Training Hyperparameters
#### Non-Default Hyperparameters

- `num_train_epochs`: 11
- `multi_dataset_batch_sampler`: round_robin

#### All Hyperparameters
<details><summary>Click to expand</summary>

- `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
- `num_train_epochs`: 11
- `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
- `batch_sampler`: batch_sampler
- `multi_dataset_batch_sampler`: round_robin

</details>

### Training Logs
| Epoch   | Step | Training Loss |
|:-------:|:----:|:-------------:|
| 0.6150  | 500  | 1.6066        |
| 1.2300  | 1000 | 1.5108        |
| 1.8450  | 1500 | 1.4851        |
| 2.4600  | 2000 | 1.4971        |
| 3.0750  | 2500 | 1.5269        |
| 3.6900  | 3000 | 1.5257        |
| 4.3050  | 3500 | 1.4807        |
| 4.9200  | 4000 | 1.4484        |
| 5.5351  | 4500 | 1.4794        |
| 6.1501  | 5000 | 1.4514        |
| 6.7651  | 5500 | 1.4552        |
| 7.3801  | 6000 | 1.483         |
| 7.9951  | 6500 | 1.4573        |
| 8.6101  | 7000 | 1.4676        |
| 9.2251  | 7500 | 1.4458        |
| 9.8401  | 8000 | 1.449         |
| 10.4551 | 8500 | 1.4683        |


### Framework Versions
- Python: 3.10.12
- Sentence Transformers: 3.0.1
- Transformers: 4.41.2
- PyTorch: 2.3.0+cu121
- Accelerate: 0.31.0
- Datasets: 2.20.0
- Tokenizers: 0.19.1

## 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}
}
```

<!--
## Glossary

*Clearly define terms in order to be accessible across audiences.*
-->

<!--
## Model Card Authors

*Lists the people who create the model card, providing recognition and accountability for the detailed work that goes into its construction.*
-->

<!--
## Model Card Contact

*Provides a way for people who have updates to the Model Card, suggestions, or questions, to contact the Model Card authors.*
-->