Add new SentenceTransformer model

.gitattributes

@@ -33,3 +33,4 @@ saved_model/**/* filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
 *.zip filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
 *.zst filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
 *tfevents* filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+tokenizer.json filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text

1_Pooling/config.json

@@ -0,0 +1,10 @@
+{
+  "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
+}

README.md

@@ -0,0 +1,421 @@
+---
+tags:
+- sentence-transformers
+- sentence-similarity
+- feature-extraction
+- generated_from_trainer
+- dataset_size:60000000
+- loss:MultipleNegativesRankingLoss
+base_model: intfloat/multilingual-e5-base
+widget:
+- source_sentence: Ayrıştırma
+  sentences:
+  - ', üzerinde yazı veya çizim yapılması amacıyla boş kâğıtların birleştirilmesiyle
+    meydana getirilen bir nesnedir. 1920 yılında kâğıtları birleştirip, kartondan
+    kapak ekleyen J.A. Birchall tarafından icat edilmiştir. Pek çok insan günlük hayatta
+    defter kullanır fakat genelde defter kelimesi, bu nesneyi çeşitli derslerde not
+    almak amacıyla kullanan öğrencileri çağrıştırır.'
+  - Normalizasyon ( ), veritabanlarında çok fazla sütun ve satırdan oluşan bir tabloyu
+    tekrarlardan arındırmak için daha az satır ve sütun içeren alt kümelerine ayrıştırma
+    işlemidir.
+  - ", Çorum - Çorum ili merkez ilçesine bağlı köy\n , Kelkit - Gümüşhane ili Kelkit\
+    \ ilçesine bağlı köy\n , İzmit - Kocaeli ili İzmit ilçesine bağlı mahalle\n ,\
+    \ Haliliye - Şanlıurfa ili Haliliye ilçesine bağlı mahalle"
+- source_sentence: Mondros (anlam ayrımı)
+  sentences:
+  - ", vajina mukozasının enflamasyonudur ve genelde aşağıdaki üç kategoriye ayrılır:\n\
+    \ Hormonal vajinit doğum sonrası veya menopoz sonrası kadınlarda görülen atrofik\
+    \ vajiniti de kapsar. Vajina duvarlarının ince ve kuru olmasından kaynaklanır.\
+    \ Bazen ergenlik öncesi genç kızlarda da olabilir. Kaşınma, yanma ve acı olabilir.\
+    \ Vajinal dokunun incelmesi enfeksiyonlara yol açabilir.\n İrritan vajinit alerji\
+    \ yapan veya tahriş eden maddelerden kaynaklanır. Alerji nedeni prezervatif, spermatisit,\
+    \ sabun, parfüm, vajinal duş ve meni, ilaçlar nedeniyle olabilir. Sürtünme, kumaşlar,\
+    \ tampon veya kremler de tahrişe neden olabilir. Bunların neden olduğu enflamasyon\
+    \ vajinal akıntıya neden olabilir.\n Enfeksiyöz vajinit üreme yaşında kadınlardaki\
+    \ vajinitlerin %90'ını oluşturur. Bakteriyel enfeksiyon vajinitlerin en sık nedenidir.\
+    \ Genelde Candida albicans (bir mantar), Trichomonas vaginalis (bir protozoa)\
+    \ veya Gardnerella (bir bakteri) tarafından meydana gelir. Daha ender enfeksiyonlar\
+    \ bel soğukluğu, klamidya, mikoplazma, herpes, kampilobakter ve bazı parazitlerdir.\n\
+    \ Aerobik vajinit"
+  - ', Süleyman Çelebi''nin Mevlid-i Şerif''ine de alınan Grijgal palangasını saran
+    Zigetvar kumandanı Kıraçin''in 1000 askerine karşı Kuru Kadının 114 kişiyle galibiyetinde
+    şehit olan Veli ve Abdal olduğuna inanılan Deli Mehmet''in başını vermemesi üzerine
+    Kuru kadı tarafından yazılan bahri (bölümü).'
+  - Mondros, Ege Denizi'nde Limni adasında bir yerleşim.
+- source_sentence: İsabalı, Pamukova
+  sentences:
+  - İsabalı, Sakarya ilinin Pamukova ilçesine bağlı bir mahalledir.
+  - Şenyurt, Erzurum ilinin Yakutiye ilçesine bağlı bir mahalledir.
+  - Kocapınar, Bursa ilinin Harmancık ilçesine bağlı bir mahalledir.
+- source_sentence: Trol (ağ)
+  sentences:
+  - ', 1917''de Konya''da açılan ve hâlen bu adla faaliyetini sürdüren fotoğrafhanedir.'
+  - (d. 8 Şubat 1928, Lecce – ö. 25 Ekim 1996, Pisa) İtalyan matematikçi. 20. yüzyılın
+    en büyük matematikçilerinden biriydi.
+  - Trol ağları, yelkenli gemilerden bu yana kullanılan av araçlarıdır. İlk tipleri
+    Danimarka ığrıpları ve kirişli trollerdir. Daha sonra iki gemi ile çekilen troller
+    ve en son olarak kapılı troller geliştirilmiştir. Günümüzde kullanılan trolleri
+    Kapılı (tek gemi ile çekilen) troller ve Kapısız (iki gemi ile çekilen) troller
+    olarak iki gruba ayırabiliriz. Trol gemileriyle balık avlamaya ise "Trollemek"
+    ismi verilir.
+- source_sentence: Málaga CF
+  sentences:
+  - (Şarbon bakterisi); Bacillaceae familyasına ait olup çubuk veya çomak (basil)
+    şeklinde, gram-pozitif, kapsüllü, aerob ve fakültatif aerob, hareketsiz ve sporla
+    çoğalan bir bakteri cinsidir. Kapsül yapısının poli-D-Glutamik asit olması bacillus
+    antracis'i diğer kapsüllü bakterilerden ayırır.
+  - ', biyolojik sınıflandırmada basit hayvanları kapsayan bir taksondur.'
+  - Málaga Club de Fútbol, İspanya'da Endülüs Özerk Topluluğu içinde bulunan Málaga
+    kentinde kurulmuş olan futbol kulübüdür. 1904 yılında kurulan kulüp İspanya 2.
+    Liginde mücadele etmektedir. Maçlarını 30.044 kişilik La Rosaleda Stadyumu'nda
+    oynamaktadır. Granada CF futbol takımıyla oynadığı maçlar, Doğu Endülüs Derbisi
+    (Derbi Andaluz, Derbi Oriental) olarak geçmektedir.
+datasets:
+- selmanbaysan/turkish_weakly_supervised_contrastive_learning_dataset
+pipeline_tag: sentence-similarity
+library_name: sentence-transformers
+---
+
+# SentenceTransformer based on intfloat/multilingual-e5-base
+
+This is a [sentence-transformers](https://www.SBERT.net) model finetuned from [intfloat/multilingual-e5-base](https://huggingface.co/intfloat/multilingual-e5-base) on the [turkish_weakly_supervised_contrastive_learning_dataset](https://huggingface.co/datasets/selmanbaysan/turkish_weakly_supervised_contrastive_learning_dataset) dataset. 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:** [intfloat/multilingual-e5-base](https://huggingface.co/intfloat/multilingual-e5-base) <!-- at revision 835193815a3936a24a0ee7dc9e3d48c1fbb19c55 -->
+- **Maximum Sequence Length:** 512 tokens
+- **Output Dimensionality:** 768 dimensions
+- **Similarity Function:** Cosine Similarity
+- **Training Dataset:**
+    - [turkish_weakly_supervised_contrastive_learning_dataset](https://huggingface.co/datasets/selmanbaysan/turkish_weakly_supervised_contrastive_learning_dataset)
+<!-- - **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': 512, 'do_lower_case': False}) with Transformer model: 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})
+  (2): 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("selmanbaysan/multilingual-e5-base_contrastive_loss_training_with_large_data_v2")
+# Run inference
+sentences = [
+    'Málaga CF',
+    "Málaga Club de Fútbol, İspanya'da Endülüs Özerk Topluluğu içinde bulunan Málaga kentinde kurulmuş olan futbol kulübüdür. 1904 yılında kurulan kulüp İspanya 2. Liginde mücadele etmektedir. Maçlarını 30.044 kişilik La Rosaleda Stadyumu'nda oynamaktadır. Granada CF futbol takımıyla oynadığı maçlar, Doğu Endülüs Derbisi (Derbi Andaluz, Derbi Oriental) olarak geçmektedir.",
+    "(Şarbon bakterisi); Bacillaceae familyasına ait olup çubuk veya çomak (basil) şeklinde, gram-pozitif, kapsüllü, aerob ve fakültatif aerob, hareketsiz ve sporla çoğalan bir bakteri cinsidir. Kapsül yapısının poli-D-Glutamik asit olması bacillus antracis'i diğer kapsüllü bakterilerden ayırır.",
+]
+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]
+```
+
+<!--
+### 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
+
+#### turkish_weakly_supervised_contrastive_learning_dataset
+
+* Dataset: [turkish_weakly_supervised_contrastive_learning_dataset](https://huggingface.co/datasets/selmanbaysan/turkish_weakly_supervised_contrastive_learning_dataset) at [bf99eda](https://huggingface.co/datasets/selmanbaysan/turkish_weakly_supervised_contrastive_learning_dataset/tree/bf99eda89b8fa45f7f5c82b490fd875e93ffd5fe)
+* Size: 60,000,000 training samples
+* Columns: <code>anchor</code> and <code>positive</code>
+* Approximate statistics based on the first 1000 samples:
+  |         | anchor                                                                           | positive                                                                            |
+  |:--------|:---------------------------------------------------------------------------------|:------------------------------------------------------------------------------------|
+  | type    | string                                                                           | string                                                                              |
+  | details | <ul><li>min: 3 tokens</li><li>mean: 5.32 tokens</li><li>max: 16 tokens</li></ul> | <ul><li>min: 11 tokens</li><li>mean: 81.97 tokens</li><li>max: 512 tokens</li></ul> |
+* Samples:
+  | anchor                     | positive                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                         |
+  |:---------------------------|:-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|
+  | <code>Cengiz Han</code>    | <code>(doğum adıyla Temuçin, – 18 Ağustos 1227), Moğol İmparatorluğu'nun kurucusu ve ilk Kağanı olan Moğol komutan ve hükümdardır. Hükümdarlığı döneminde gerçekleştirdiği hiçbir savaşı kaybetmeyen , dünya tarihinin en büyük askeri liderlerinden birisi olarak kabul edilmektedir. 13. yüzyılın başında Orta Asya'daki tüm göçebe bozkır kavimlerini birleştirip bir ulus hâline getirerek Moğol siyasi kimliği çatısı altında toplamıştır. , hükümdarlığı döneminde, 1206-1227 arasında, Kuzey Çin'deki Batı Xia ve Jin Hanedanı; Türkistan'daki Kara Hıtay, Maveraünnehir; Harezm, Horasan ve İran'daki Harezmşahlar, Kafkasya'daki Gürcüler, Deşt-i Kıpçak'taki Rus Knezlikleri, Kıpçaklar ile İdil Bulgarları üzerine seferler yaptı ve imparatorluğu döneminde gerçekleştirdiği hiçbir savaşı kaybetmedi. Bunların sonucunda Pasifik Okyanusu'ndan Hazar Denizi'ne ve Karadeniz'in kuzeyine kadar uzanan bir imparatorluk kurdu.</code> |
+  | <code>Mustafa Suphi</code> | <code>Mehmed Mustafa Subhi (), kısaca , veya bazı kaynaklarda kullanıldığı haliyle Osmanlıca yazıma göre Mustafa Subhi (4 Ağustos 1882 veya 4 Mayıs 1883 - 28 Ocak 1921), Türk komünist ve Türkiye Komünist Partisinin ilk Merkez Komitesi Başkanı.</code>                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                       |
+  | <code>Linux</code>         | <code>(telaffuz: Lin-uks); çekirdeğine dayalı, açık kaynak kodlu, Unix benzeri bir işletim sistemi ailesidir. GNU Genel Kamu Lisansı versiyon 2 ile sunulan ve Vakfı çatısı altında geliştirilen bir özgür yazılım projesidir. ismi ilk geliştiricisi olan Linus Torvalds tarafından 1991 yılında verilmiştir. Günümüzde süper bilgisayarlarda, akıllı cihazların ve internet altyapısında kullanılan cihazların işletim sistemlerinde yaygın olarak kullanılmaktadır. Bunlardan en popüler olanı Google tarafından geliştirilen Android işletim sistemidir.</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"
+  }
+  ```
+
+### Evaluation Dataset
+
+#### turkish_weakly_supervised_contrastive_learning_dataset
+
+* Dataset: [turkish_weakly_supervised_contrastive_learning_dataset](https://huggingface.co/datasets/selmanbaysan/turkish_weakly_supervised_contrastive_learning_dataset) at [bf99eda](https://huggingface.co/datasets/selmanbaysan/turkish_weakly_supervised_contrastive_learning_dataset/tree/bf99eda89b8fa45f7f5c82b490fd875e93ffd5fe)
+* Size: 957,344 evaluation samples
+* Columns: <code>sentence1</code>, <code>sentence2</code>, and <code>label</code>
+* Approximate statistics based on the first 1000 samples:
+  |         | sentence1                                                                        | sentence2                                                                           | label                        |
+  |:--------|:---------------------------------------------------------------------------------|:------------------------------------------------------------------------------------|:-----------------------------|
+  | type    | string                                                                           | string                                                                              | int                          |
+  | details | <ul><li>min: 3 tokens</li><li>mean: 6.98 tokens</li><li>max: 17 tokens</li></ul> | <ul><li>min: 10 tokens</li><li>mean: 52.71 tokens</li><li>max: 512 tokens</li></ul> | <ul><li>1: 100.00%</li></ul> |
+* Samples:
+  | sentence1                     | sentence2                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                            | label          |
+  |:------------------------------|:---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|:---------------|
+  | <code>Karl Marx</code>        | <code>(; 5 Mayıs 1818, Trier – 14 Mart 1883, Londra), 19. yüzyılda yaşamış Alman filozof, politik ekonomist ve bilimsel sosyalizmin kurucusu. Bir müddet gazetecilik de yapan Marx, iktisadi ve beşerî konularda eleştirel fikirler ve tespitler ortaya koymuştur.</code>                                                                                            | <code>1</code> |
+  | <code>S. Murat Demiral</code> | <code>1966 İstanbul doğumlu Türk müzisyen. 1976 yılında İstanbul devlet konservatuvarında Ziya Polat ile trombona başladı 1977 yılında İstanbul Belediye konservatuvarına geçtı burada 1 yıl Mahmut Doğuduyal ile çalıştı 1978 yılında tekrar Ziya Polat ile çalışmaya başladı. 1980 yılında İstanbul Devlet Opera ve Balesi Orkestrası'nın sınavını kazandı.</code> | <code>1</code> |
+  | <code>Atılım (gazete)</code>  | <code>Atılım, tarihsel Türkiye Komünist Partisinin (TKP) 1 Ocak 1974 tarihinde yayımlamaya başladığı Merkez Komitesi yayın organı. 15 Mart 1984 tarihine kadar aylık, bu tarih itibarıyla ise on beş günlük olarak çıktı.</code>                                                                                                                                     | <code>1</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
+
+- `eval_strategy`: steps
+- `per_device_train_batch_size`: 64
+- `per_device_eval_batch_size`: 64
+- `learning_rate`: 5e-06
+- `num_train_epochs`: 1
+- `lr_scheduler_type`: cosine_with_restarts
+- `warmup_ratio`: 0.1
+- `fp16`: True
+- `batch_sampler`: no_duplicates
+
+#### All Hyperparameters
+<details><summary>Click to expand</summary>
+
+- `overwrite_output_dir`: False
+- `do_predict`: False
+- `eval_strategy`: steps
+- `prediction_loss_only`: True
+- `per_device_train_batch_size`: 64
+- `per_device_eval_batch_size`: 64
+- `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-06
+- `weight_decay`: 0.0
+- `adam_beta1`: 0.9
+- `adam_beta2`: 0.999
+- `adam_epsilon`: 1e-08
+- `max_grad_norm`: 1.0
+- `num_train_epochs`: 1
+- `max_steps`: -1
+- `lr_scheduler_type`: cosine_with_restarts
+- `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`: 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}
+- `tp_size`: 0
+- `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`: None
+- `hub_always_push`: False
+- `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
+- `eval_use_gather_object`: False
+- `average_tokens_across_devices`: False
+- `prompts`: None
+- `batch_sampler`: no_duplicates
+- `multi_dataset_batch_sampler`: proportional
+
+</details>
+
+### Framework Versions
+- Python: 3.10.6
+- Sentence Transformers: 4.1.0
+- Transformers: 4.51.3
+- PyTorch: 2.7.0+cu126
+- Accelerate: 1.6.0
+- Datasets: 3.5.1
+- Tokenizers: 0.21.1
+
+## 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.*
+-->

config.json

@@ -0,0 +1,27 @@
+{
+  "architectures": [
+    "XLMRobertaModel"
+  ],
+  "attention_probs_dropout_prob": 0.1,
+  "bos_token_id": 0,
+  "classifier_dropout": null,
+  "eos_token_id": 2,
+  "hidden_act": "gelu",
+  "hidden_dropout_prob": 0.1,
+  "hidden_size": 768,
+  "initializer_range": 0.02,
+  "intermediate_size": 3072,
+  "layer_norm_eps": 1e-05,
+  "max_position_embeddings": 514,
+  "model_type": "xlm-roberta",
+  "num_attention_heads": 12,
+  "num_hidden_layers": 12,
+  "output_past": true,
+  "pad_token_id": 1,
+  "position_embedding_type": "absolute",
+  "torch_dtype": "float32",
+  "transformers_version": "4.51.3",
+  "type_vocab_size": 1,
+  "use_cache": true,
+  "vocab_size": 250002
+}

config_sentence_transformers.json

@@ -0,0 +1,10 @@
+{
+  "__version__": {
+    "sentence_transformers": "4.1.0",
+    "transformers": "4.51.3",
+    "pytorch": "2.6.0+cu124"
+  },
+  "prompts": {},
+  "default_prompt_name": null,
+  "similarity_fn_name": "cosine"
+}

model.safetensors

@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:c184bce6f0404ad599494048c5f7f84c92b33445fd30cd5673b31b94e15ccf0e
+size 1112197096

modules.json

@@ -0,0 +1,20 @@
+[
+  {
+    "idx": 0,
+    "name": "0",
+    "path": "",
+    "type": "sentence_transformers.models.Transformer"
+  },
+  {
+    "idx": 1,
+    "name": "1",
+    "path": "1_Pooling",
+    "type": "sentence_transformers.models.Pooling"
+  },
+  {
+    "idx": 2,
+    "name": "2",
+    "path": "2_Normalize",
+    "type": "sentence_transformers.models.Normalize"
+  }
+]

sentence_bert_config.json

@@ -0,0 +1,4 @@
+{
+  "max_seq_length": 512,
+  "do_lower_case": false
+}

special_tokens_map.json

@@ -0,0 +1,51 @@
+{
+  "bos_token": {
+    "content": "<s>",
+    "lstrip": false,
+    "normalized": false,
+    "rstrip": false,
+    "single_word": false
+  },
+  "cls_token": {
+    "content": "<s>",
+    "lstrip": false,
+    "normalized": false,
+    "rstrip": false,
+    "single_word": false
+  },
+  "eos_token": {
+    "content": "</s>",
+    "lstrip": false,
+    "normalized": false,
+    "rstrip": false,
+    "single_word": false
+  },
+  "mask_token": {
+    "content": "<mask>",
+    "lstrip": true,
+    "normalized": false,
+    "rstrip": false,
+    "single_word": false
+  },
+  "pad_token": {
+    "content": "<pad>",
+    "lstrip": false,
+    "normalized": false,
+    "rstrip": false,
+    "single_word": false
+  },
+  "sep_token": {
+    "content": "</s>",
+    "lstrip": false,
+    "normalized": false,
+    "rstrip": false,
+    "single_word": false
+  },
+  "unk_token": {
+    "content": "<unk>",
+    "lstrip": false,
+    "normalized": false,
+    "rstrip": false,
+    "single_word": false
+  }
+}

tokenizer.json

@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:883b037111086fd4dfebbbc9b7cee11e1517b5e0c0514879478661440f137085
+size 17082987

tokenizer_config.json

@@ -0,0 +1,62 @@
+{
+  "added_tokens_decoder": {
+    "0": {
+      "content": "<s>",
+      "lstrip": false,
+      "normalized": false,
+      "rstrip": false,
+      "single_word": false,
+      "special": true
+    },
+    "1": {
+      "content": "<pad>",
+      "lstrip": false,
+      "normalized": false,
+      "rstrip": false,
+      "single_word": false,
+      "special": true
+    },
+    "2": {
+      "content": "</s>",
+      "lstrip": false,
+      "normalized": false,
+      "rstrip": false,
+      "single_word": false,
+      "special": true
+    },
+    "3": {
+      "content": "<unk>",
+      "lstrip": false,
+      "normalized": false,
+      "rstrip": false,
+      "single_word": false,
+      "special": true
+    },
+    "250001": {
+      "content": "<mask>",
+      "lstrip": true,
+      "normalized": false,
+      "rstrip": false,
+      "single_word": false,
+      "special": true
+    }
+  },
+  "bos_token": "<s>",
+  "clean_up_tokenization_spaces": true,
+  "cls_token": "<s>",
+  "eos_token": "</s>",
+  "extra_special_tokens": {},
+  "mask_token": "<mask>",
+  "max_length": 512,
+  "model_max_length": 512,
+  "pad_to_multiple_of": null,
+  "pad_token": "<pad>",
+  "pad_token_type_id": 0,
+  "padding_side": "right",
+  "sep_token": "</s>",
+  "stride": 0,
+  "tokenizer_class": "XLMRobertaTokenizerFast",
+  "truncation_side": "right",
+  "truncation_strategy": "longest_first",
+  "unk_token": "<unk>"
+}