--- tags: - sentence-transformers - sentence-similarity - feature-extraction - generated_from_trainer - dataset_size:131044 - loss:MatryoshkaLoss - loss:MultipleNegativesRankingLoss base_model: Omartificial-Intelligence-Space/Arabic-Triplet-Matryoshka-V2 widget: - source_sentence: 'ماهي الكلمه التي تعني: عمله يتم تداولها بين مجموعه من الدول المتحالفه اقتصاديا بدلا من عملاتها المحليه.' sentences: - 'رجحان، وترجمتها: appropriate، وقسمها الكلامي: اسم معنى' - محيا - العمله الموحده - source_sentence: 'ماهي الكلمه التي تعني: تطابق اللفظين او تشابههما في المعنى.' sentences: - 'ترادف، وترجمتها: synonymity، وقسمها الكلامي: اسم معنى' - تابن - 'شحذ، وترجمتها: To whet، وقسمها الكلامي: فعل متعدي' - source_sentence: 'ماهي الكلمه التي تعني: مصطلح على رمز الطرح في الحساب.' sentences: - 'ناقص، وقسمها الكلامي: اسم ذات' - ملغوب في - 'استعاره، وترجمتها: borrowing، وقسمها الكلامي: اسم معنى' - source_sentence: 'ماهي الكلمه التي تعني: توثيق، واحكام.' sentences: - تلاحم - 'متفق، ومثال الكلمه هو: منذ البدايه اقول باني (متفق) معه في معظم ما قاله.، وترجمتها: Agreeing with، وقسمها الكلامي: صفه فاعل' - توكيد - source_sentence: 'ماهي الكلمه التي تعني: تحزم بالثوب وشده تهيؤا لامر واستعدادا له، او جذب شخص من ثيابه التي عند عنقه' sentences: - تحشيه - انذر - تلبب pipeline_tag: sentence-similarity library_name: sentence-transformers --- # SentenceTransformer based on Omartificial-Intelligence-Space/Arabic-Triplet-Matryoshka-V2 This is a [sentence-transformers](https://www.SBERT.net) model finetuned from [Omartificial-Intelligence-Space/Arabic-Triplet-Matryoshka-V2](https://huggingface.co/Omartificial-Intelligence-Space/Arabic-Triplet-Matryoshka-V2). It maps sentences & paragraphs to a 768-dimensional dense vector space and can be used for retrieval. ## Model Details ### Model Description - **Model Type:** Sentence Transformer - **Base model:** [Omartificial-Intelligence-Space/Arabic-Triplet-Matryoshka-V2](https://huggingface.co/Omartificial-Intelligence-Space/Arabic-Triplet-Matryoshka-V2) - **Maximum Sequence Length:** 512 tokens - **Output Dimensionality:** 768 dimensions - **Similarity Function:** Cosine Similarity - **Supported Modality:** Text ### 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({'transformer_task': 'feature-extraction', 'modality_config': {'text': {'method': 'forward', 'method_output_name': 'last_hidden_state'}}, 'module_output_name': 'token_embeddings', 'architecture': 'BertModel'}) (1): Pooling({'embedding_dimension': 768, 'pooling_mode': 'mean', '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 = [ 'ماهي الكلمه التي تعني: تحزم بالثوب وشده تهيؤا لامر واستعدادا له، او جذب شخص من ثيابه التي عند عنقه', 'تلبب', 'تحشيه', ] 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, 0.4581, 0.1173], # [ 0.4581, 1.0000, -0.0107], # [ 0.1173, -0.0107, 1.0000]]) ``` ## Training Details ### Training Dataset #### Unnamed Dataset * Size: 131,044 training samples * Columns: anchor, positive, and negative * Approximate statistics based on the first 1000 samples: | | anchor | positive | negative | |:--------|:----------------------------------------------------------------------------------|:----------------------------------------------------------------------------------|:--------------------------------------------------------------------------------| | type | string | string | string | | details | | | | * Samples: | anchor | positive | negative | |:----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|:-------------------------------------------------------------|:------------------------------------| | ماهي الكلمه التي تعني: فتر فلان همه فلان: اضعفها. | فتر | هتف | | ماهي الكلمه التي تعني: عاصمه ايرلندا، تقع قرب منتصف الساحل الشرقي الايرلندي، عند مصب نهر ليفي، وتقدر مساحتها بنحو 117.8 كيلو متر مربعا. | دبلن، وترجمتها: Dublin، وقسمها الكلامي: اسم ذات | واشنطن | | ماهي الكلمه التي تعني: النظام الذي يكون فيه الاقتران الذي يختلف عن اقتران المعادله الاصلي لا يساوي صفرا سواء اكانت المعادله من الرتبه الاولى او الثانيه. | معادله غير متجانسه | سياسه الاستخدام العادل | * 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 } ``` ### Evaluation Dataset #### Unnamed Dataset * Size: 14,561 evaluation samples * Columns: anchor, positive, and negative * Approximate statistics based on the first 1000 samples: | | anchor | positive | negative | |:--------|:----------------------------------------------------------------------------------|:-----------------------------------------------------------------------------------|:--------------------------------------------------------------------------------| | type | string | string | string | | details | | | | * Samples: | anchor | positive | negative | |:-----------------------------------------------------------------------|:--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|:-------------------| | ماهي الكلمه التي تعني: مؤنث (رخو) | رخوه، وقسمها الكلامي: صفه مشبهه | رخويه | | ماهي الكلمه التي تعني: مزخرف ومرصع | مبرقش | مخاف | | ماهي الكلمه التي تعني: مكتسب حرام وغير مشروع من مال ونحوه | مسحت، ومثال الكلمه هو: فانه يضمر في المسحت والمجلف ما يرفعه مثل الذي ونحوه،، وقسمها الكلامي: صفه مفعول | مسحوت | * 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 - `per_device_train_batch_size`: 512 - `per_device_eval_batch_size`: 512 - `num_train_epochs`: 5 - `warmup_steps`: 0.1 - `fp16`: True - `batch_sampler`: no_duplicates #### All Hyperparameters
Click to expand - `do_predict`: False - `prediction_loss_only`: True - `per_device_train_batch_size`: 512 - `per_device_eval_batch_size`: 512 - `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`: 5 - `max_steps`: -1 - `lr_scheduler_type`: linear - `lr_scheduler_kwargs`: None - `warmup_ratio`: None - `warmup_steps`: 0.1 - `log_level`: passive - `log_level_replica`: warning - `log_on_each_node`: True - `logging_nan_inf_filter`: True - `enable_jit_checkpoint`: False - `save_on_each_node`: False - `save_only_model`: False - `restore_callback_states_from_checkpoint`: False - `use_cpu`: False - `seed`: 42 - `data_seed`: None - `bf16`: False - `fp16`: True - `bf16_full_eval`: False - `fp16_full_eval`: False - `tf32`: None - `local_rank`: -1 - `ddp_backend`: None - `debug`: [] - `dataloader_drop_last`: False - `dataloader_num_workers`: 0 - `dataloader_prefetch_factor`: None - `disable_tqdm`: False - `remove_unused_columns`: True - `label_names`: None - `load_best_model_at_end`: False - `ignore_data_skip`: False - `fsdp`: [] - `fsdp_config`: {'min_num_params': 0, 'xla': False, 'xla_fsdp_v2': False, 'xla_fsdp_grad_ckpt': False} - `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 - `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 - `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_for_metrics`: [] - `eval_do_concat_batches`: True - `auto_find_batch_size`: False - `full_determinism`: False - `ddp_timeout`: 1800 - `torch_compile`: False - `torch_compile_backend`: None - `torch_compile_mode`: None - `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 - `use_cache`: False - `prompts`: None - `batch_sampler`: no_duplicates - `multi_dataset_batch_sampler`: proportional - `router_mapping`: {} - `learning_rate_mapping`: {}
### Training Logs | Epoch | Step | Training Loss | Validation Loss | |:------:|:----:|:-------------:|:---------------:| | 0.3906 | 100 | 4.8407 | 2.1680 | | 0.7812 | 200 | 3.2924 | 1.7895 | | 1.1719 | 300 | 2.7619 | 1.6139 | | 1.5625 | 400 | 2.4898 | 1.5162 | | 1.9531 | 500 | 2.3912 | 1.4297 | | 2.3438 | 600 | 2.0123 | 1.3458 | | 2.7344 | 700 | 1.9851 | 1.3046 | | 3.125 | 800 | 1.8550 | 1.2478 | | 3.5156 | 900 | 1.7236 | 1.2185 | | 3.9062 | 1000 | 1.7033 | 1.1993 | | 4.2969 | 1100 | 1.5782 | 1.1799 | | 4.6875 | 1200 | 1.5676 | 1.1659 | ### Training Time - **Training**: 13.5 minutes ### Framework Versions - Python: 3.12.13 - Sentence Transformers: 5.4.1 - Transformers: 5.0.0 - PyTorch: 2.10.0+cu128 - Accelerate: 1.13.0 - Datasets: 4.0.0 - Tokenizers: 0.22.2 ## 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{oord2019representationlearningcontrastivepredictive, title={Representation Learning with Contrastive Predictive Coding}, author={Aaron van den Oord and Yazhe Li and Oriol Vinyals}, year={2019}, eprint={1807.03748}, archivePrefix={arXiv}, primaryClass={cs.LG}, url={https://arxiv.org/abs/1807.03748}, } ```