--- tags: - sentence-transformers - sentence-similarity - feature-extraction - dense - generated_from_trainer - dataset_size:1109 - loss:MatryoshkaLoss - loss:MultipleNegativesRankingLoss base_model: sentence-transformers/paraphrase-multilingual-mpnet-base-v2 widget: - source_sentence: Lãi suất vay tiêu dùng từ thẻ kỳ hạn 2-5 tháng là 12%/năm. sentences: - Mức lãi suất áp dụng cho khoản vay tiêu dùng thẻ kỳ hạn ngắn (2-5 tháng) là 12%. - Hạn dùng ưu đãi của khách hàng VIP được tính theo năm dương lịch hưởng quyền lợi. - dịch vụ áp dụng cho nhân viên sacombank được ủy quyền sử dụng thẻ - source_sentence: Mở tài khoản ngân hàng cần giấy tờ gì? sentences: - Địa chỉ Hanoi Le Jardin Hotel & Spa là số 46A đường Nguyễn Trường Tộ, Ba Đình. - Hồ sơ mở tài khoản thanh toán cá nhân - CCTG cần được giữ gìn nguyên vẹn, tránh tẩy xóa hay làm hỏng. - source_sentence: Chứng chỉ tiền gửi có lãi suất 7,1%/năm. sentences: - Địa chỉ nhà hàng A Bản là số 76 đường Trần Phú, Quận Ba Đình, Hà Nội. - Điều kiện miễn phí cho sinh viên trên 20 tuổi là duy trì số dư bình quân từ 500.000 VND. - Mức lãi suất cố định áp dụng cho Chứng chỉ tiền gửi là 7,1% một năm. - source_sentence: Thời gian xử lý hoàn tiền vào thẻ là 5-10 phút. sentences: - 'bảo hiểm mục 13: các loại trừ chung' - Khách hàng sử dụng Combo Đa Lợi không bị thu phí khi giao dịch qua Ngân hàng số. - Chủ thẻ sẽ nhận lại tiền vào hạn mức tín dụng sau khoảng 5 đến 10 phút. - source_sentence: Quy đổi 1 lượt golf thành 1 đêm nghỉ dưỡng tiêu chuẩn cho 2 người. sentences: - Giao dịch ở siêu thị bằng thẻ được hoàn lại giá trị - Ngân hàng sẽ báo trước 1 tuần nếu có thay đổi về quy định dịch vụ. - Mỗi lượt golf trong tài khoản tương đương với 01 đêm phòng tiêu chuẩn dành cho 02 khách. pipeline_tag: sentence-similarity library_name: sentence-transformers metrics: - pearson_cosine - spearman_cosine model-index: - name: SentenceTransformer based on sentence-transformers/paraphrase-multilingual-mpnet-base-v2 results: - task: type: semantic-similarity name: Semantic Similarity dataset: name: banking val type: banking-val metrics: - type: pearson_cosine value: 0.48784389453148286 name: Pearson Cosine - type: spearman_cosine value: 0.4829396210794567 name: Spearman Cosine --- # SentenceTransformer based on sentence-transformers/paraphrase-multilingual-mpnet-base-v2 This is a [sentence-transformers](https://www.SBERT.net) model finetuned from [sentence-transformers/paraphrase-multilingual-mpnet-base-v2](https://huggingface.co/sentence-transformers/paraphrase-multilingual-mpnet-base-v2). 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:** [sentence-transformers/paraphrase-multilingual-mpnet-base-v2](https://huggingface.co/sentence-transformers/paraphrase-multilingual-mpnet-base-v2) - **Maximum Sequence Length:** 512 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/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': 512, 'do_lower_case': False, 'architecture': 'XLMRobertaModel'}) (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}) ) ``` ## 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 = [ 'Quy đổi 1 lượt golf thành 1 đêm nghỉ dưỡng tiêu chuẩn cho 2 người.', 'Mỗi lượt golf trong tài khoản tương đương với 01 đêm phòng tiêu chuẩn dành cho 02 khách.', 'Giao dịch ở siêu thị bằng thẻ được hoàn lại giá trị', ] embeddings = model.encode(sentences) print(embeddings.shape) # [3, 768] # Get the similarity scores for the embeddings similarities = model.similarity(embeddings, embeddings) print(similarities) # tensor([[ 1.0000, 0.7473, -0.0708], # [ 0.7473, 1.0000, -0.0487], # [-0.0708, -0.0487, 1.0000]]) ``` ## Evaluation ### Metrics #### Semantic Similarity * Dataset: `banking-val` * Evaluated with [EmbeddingSimilarityEvaluator](https://sbert.net/docs/package_reference/sentence_transformer/evaluation.html#sentence_transformers.evaluation.EmbeddingSimilarityEvaluator) | Metric | Value | |:--------------------|:-----------| | pearson_cosine | 0.4878 | | **spearman_cosine** | **0.4829** | ## Training Details ### Training Dataset #### Unnamed Dataset * Size: 1,109 training samples * Columns: sentence1 and sentence2 * Approximate statistics based on the first 1000 samples: | | sentence1 | sentence2 | |:--------|:----------------------------------------------------------------------------------|:----------------------------------------------------------------------------------| | type | string | string | | details | | | * Samples: | sentence1 | sentence2 | |:-----------------------------------------------------------------------|:---------------------------------------------------------------------------------------| | Hạn mức chuyển tiền qua internet banking | Giới hạn giao dịch trên mobile banking mỗi ngày | | Lãi suất tiền gửi Tương lai kỳ hạn 1 năm là 3,70%/năm. | Sản phẩm Tiền gửi Tương lai 12 tháng có lãi suất 3,70%. | | Chi tiêu khác ngoài siêu thị và di chuyển được hoàn 0,5%. | Các giao dịch chi tiêu thông thường khác áp dụng tỷ lệ hoàn tiền là 0,5%. | * Loss: [MatryoshkaLoss](https://sbert.net/docs/package_reference/sentence_transformer/losses.html#matryoshkaloss) with these parameters: ```json { "loss": "MultipleNegativesRankingLoss", "matryoshka_dims": [ 768 ], "matryoshka_weights": [ 1 ], "n_dims_per_step": -1 } ``` ### Training Hyperparameters #### Non-Default Hyperparameters - `eval_strategy`: epoch - `per_device_train_batch_size`: 32 - `learning_rate`: 2e-05 - `num_train_epochs`: 8 - `warmup_ratio`: 0.1 - `fp16`: True - `load_best_model_at_end`: True - `batch_sampler`: no_duplicates #### All Hyperparameters
Click to expand - `overwrite_output_dir`: False - `do_predict`: False - `eval_strategy`: epoch - `prediction_loss_only`: True - `per_device_train_batch_size`: 32 - `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`: 8 - `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 - `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`: True - `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 - `project`: huggingface - `trackio_space_id`: trackio - `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`: no - `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`: True - `prompts`: None - `batch_sampler`: no_duplicates - `multi_dataset_batch_sampler`: proportional - `router_mapping`: {} - `learning_rate_mapping`: {}
### Training Logs | Epoch | Step | Training Loss | banking-val_spearman_cosine | |:-------:|:-------:|:-------------:|:---------------------------:| | 0.2857 | 10 | 0.4973 | - | | 0.5714 | 20 | 0.3515 | - | | 0.8571 | 30 | 0.2183 | - | | 1.0 | 35 | - | 0.4564 | | 1.1429 | 40 | 0.1684 | - | | 1.4286 | 50 | 0.0942 | - | | 1.7143 | 60 | 0.117 | - | | 2.0 | 70 | 0.0823 | 0.4266 | | 2.2857 | 80 | 0.0539 | - | | 2.5714 | 90 | 0.0506 | - | | 2.8571 | 100 | 0.1039 | - | | 3.0 | 105 | - | 0.4439 | | 3.1429 | 110 | 0.0516 | - | | 3.4286 | 120 | 0.0325 | - | | 3.7143 | 130 | 0.0457 | - | | 4.0 | 140 | 0.0933 | 0.4489 | | 4.2857 | 150 | 0.0759 | - | | 4.5714 | 160 | 0.0441 | - | | 4.8571 | 170 | 0.0379 | - | | 5.0 | 175 | - | 0.4735 | | 5.1429 | 180 | 0.0337 | - | | 5.4286 | 190 | 0.0368 | - | | 5.7143 | 200 | 0.0536 | - | | **6.0** | **210** | **0.0487** | **0.4899** | | 6.2857 | 220 | 0.0355 | - | | 6.5714 | 230 | 0.0469 | - | | 6.8571 | 240 | 0.0319 | - | | 7.0 | 245 | - | 0.4845 | | 7.1429 | 250 | 0.0306 | - | | 7.4286 | 260 | 0.0272 | - | | 7.7143 | 270 | 0.0398 | - | | 8.0 | 280 | 0.0313 | 0.4829 | * The bold row denotes the saved checkpoint. ### Framework Versions - Python: 3.12.12 - Sentence Transformers: 5.1.1 - Transformers: 4.57.1 - PyTorch: 2.8.0+cu126 - Accelerate: 1.11.0 - Datasets: 4.4.2 - 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", } ``` #### MatryoshkaLoss ```bibtex @misc{kusupati2024matryoshka, title={Matryoshka Representation Learning}, author={Aditya Kusupati and Gantavya Bhatt and Aniket Rege and Matthew Wallingford and Aditya Sinha and Vivek Ramanujan and William Howard-Snyder and Kaifeng Chen and Sham Kakade and Prateek Jain and Ali Farhadi}, year={2024}, eprint={2205.13147}, archivePrefix={arXiv}, primaryClass={cs.LG} } ``` #### 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} } ```