metadata

base_model: intfloat/multilingual-e5-large-instruct
library_name: sentence-transformers
metrics:
  - cosine_accuracy
  - dot_accuracy
  - manhattan_accuracy
  - euclidean_accuracy
  - max_accuracy
pipeline_tag: sentence-similarity
tags:
  - sentence-transformers
  - sentence-similarity
  - feature-extraction
  - generated_from_trainer
  - dataset_size:10190
  - loss:TripletLoss
widget:
  - source_sentence: безглютеновый хлеб
    sentences:
      - >-
        Instruct: Найти похожие продукты на основе деталей

        Query: Баклажаны по-сычуаньски баклажаны, азиатская кухня, закуска,
        терияки, сладкий соус, пряный вкус, овощное блюдо, вегетарианское,
        пикантное, жареное, замаринованное, кунжут, чеснок, имбирь, рыба,
        рисовый уксус Жареные баклажаны, замаринованные в терияки с рыбным
        соусом, рисовым уксусом, луком и имбирём. Тот самый
        пикантно-сладко-пряный вкус, характерный для азиатской кухни. Идеальная
        закуска к рису и мясным блюдам.
      - >-
        Instruct: Найти похожие продукты на основе деталей

        Query: Печенье протеиновое в шоколаде без доб. сахара протеин, белок,
        порционная упаковка, тренировка, здоровое питание, сладости без сахара,
        молочный шоколад, снек Печенье в порционной упаковке с высоким
        содержанием белка — более 14 г на 100 г продукта! Изготовлено без
        добавления сахара. Обладает мягким вкусом с нотами нежного молочного
        шоколада. Такое печенье удобно брать с собой. Например, чтобы восполнить
        запас сил после хорошей тренировки.
      - >-
        Instruct: Найти похожие продукты на основе деталей

        Query: Изделие х/б без глютена с семенами безглютеновый, хлеб, рисовая
        мука, семена, клетчатка, полезный, сытный, ароматный, выпечка,
        гастрономия Ароматный безглютеновый хлеб из рисовой муки и псиллиума,
        испечённый на дрожжах. Семена тыквы, льна и подсолнечника придают его
        вкусу насыщенные маслянисто-ореховые нотки, а яблочный порошок —
        ненавязчивую кислинку.

        Псиллиум и пищевые волокна не только помогают хлебу сохранять упругую
        структуру, но и делают его полезнее, ведь клетчатка необходима для
        поддержания здоровья ЖКТ.

        Хлеб отлично подойдёт для приготовления сытных бутербродов, изысканных
        канапе, а также подачи с основными блюдами.
  - source_sentence: арома саше
    sentences:
      - >-
        Instruct: Найти похожие продукты на основе деталей

        Query: Сыр творожный Almette с зеленью 150 г None, сыр, творожный,
        закуски, бутерброды, сливочный, зелень Нежный сливочный вкус сыра с
        зеленью для бутербродов и закусок
      - >-
        Instruct: Найти похожие продукты на основе деталей

        Query: Арома-саше "№13 Warm Tobacco" Aroma Garmony, 10 гр аромат, саше,
        натуральный, древесный, табачный, освежитель, упаковка, автомобиль,
        комод, шкафчик Саше с согревающим древесно-табачным ароматом. Для
        освежения помещения или устранения запаха.
      - >-
        Instruct: Найти похожие продукты на основе деталей

        Query: Творог зерненый Карат Домашний 4% 200 г творог, домашний,
        зерненый, натуральный, без консервантов, без добавок, полезный завтрак,
        продукт из молока, умеренная жирность, Россия Зерненый творог из
        натурального молока, сливок и закваски. Мягкая текстура, без
        консервантов. Хранить 17 дней.
  - source_sentence: мойнез
    sentences:
      - >-
        Instruct: Найти похожие продукты на основе деталей

        Query: Масло оливковое Extra Virgin, Греция, 0.5 л None, оливковое
        масло, нерафинированное, холодный отжим, первичный отжим, аромат,
        цветочный, горчинка, золотистый, зеленоватый, Греция, 0.5 л, None
        Нерафинированное масло первого холодного отжима из ранних оливок.
        Богатый вкус с цветочными нотками и лёгкой горчинкой. Золотистый цвет с
        зеленоватым отливом.
      - >-
        Instruct: Найти похожие продукты на основе деталей

        Query: Соус майонезный "Сырный" сырный, соус, веганский, бутерброды,
        сэндвичи, гарниры, закуски, салаты, бургер, соевое мясо, аллергены,
        подсластители, консервант, пребиотик Густой соус с насыщенным
        сливочно-сырным вкусом, веганский
      - >-
        Instruct: Найти похожие продукты на основе деталей

        Query: Майонез "Домашний провансаль" майонез, провансаль, натуральный
        состав, домашний, без ароматизаторов, нежная консистенция, короткий срок
        хранения, яичный желток, подсолнечное масло Натуральный майонез из
        подсолнечного масла и яиц, без ароматизаторов и загустителей
  - source_sentence: сладкие десерты без сахара, которые можно подать на день рождения
    sentences:
      - >-
        Instruct: Найти похожие продукты на основе деталей

        Query: Большая порция куриных шариков с пряным соусом "Цезарь" куриные
        шарики, соус, закуски, фастфуд, горячее блюдо, сырная начинка, хрустящая
        корочка, пряный соус, порция Сочные куриные шарики с хрустящей корочкой
        и тягучей сырной начинкой. Приедут к вам горячими с порцией соуса
        "Цезарь"
      - >-
        Instruct: Найти похожие продукты на основе деталей

        Query: Конфеты Scandic Лесные ягоды без сахара 14 г без сахара, низкий
        гликемический индекс, очищение зубов, свежесть, ягодные конфеты, Россия
        Ягодный вкус лета в каждой конфете. Освежает дыхание и способствует
        профилактике кариеса зубов. Подходят тем, кого интересуют продукты с
        низким гликемическим индексом. В составе измельченные ягоды черники и
        малины, не содержат сахара, дарят ощущение свежести, не портят зубную
        эмаль. Произведено в России.
      - >-
        Instruct: Найти похожие продукты на основе деталей

        Query: Творог мягкий высокобелковый 6% высокобелковый, натуральный,
        нежный, десерт, мусс, пудинг, полезный, завтрак, молочный, консистенция
        Мягкий натуральный творог с повышенным содержанием белка — это не только
        завтрак чемпионов, но и замечтальный компаньон для хрустящих тостов,
        блинчиков и полезных сэндвичей. Он обладает нежной однородной
        консистенцией и деликатным молочным вкусом практически без кислинки.
        Такой творог можно превратить в десерт, дополнив его ягодами, орехами и
        мёдом, а можно использовать для приготовления творожных муссов и
        пудингов.
  - source_sentence: сладости без сахара и глютена подойдут для летнего пикника
    sentences:
      - >-
        Instruct: Найти похожие продукты на основе деталей

        Query: Сорбет "Манго- Маракуйя" без доб. сахара сладость, десерт,
        веганский, без сахара, низкокалорийный, охлаждающий, тропические фрукты,
        натуральный, диетический, сахарозаменитель, фруктовый, без добавок,
        здоровье Охлаждающий десерт с сочными тропическими фруктами — это
        возможность почувствовать вкус лета даже в холодное время года.

        В основе сорбета — натуральное пюре из манго и маракуйи, никаких
        ароматизаторов и красителей в составе нет. Как нет и сахара — вместо
        него добавлен подсластитель мальтит.

        Лакомство подойдёт веганам, постящимся, тем, кто считает калории, и всем
        ценителям полезных сладостей.
      - >-
        Instruct: Найти похожие продукты на основе деталей

        Query: Чипсы картофельные Pringles Сметана и Лук 165 г чипсы, закуска,
        пряности, вкус, герметичная упаковка, удобство, классика, детство Ничем
        не повторимый, знакомый с детства вкус.
      - >-
        Instruct: Найти похожие продукты на основе деталей

        Query: Филе камбалы с пряными травами и чесноком камбала, морепродукты,
        филе, пряные травы, чеснок, розмарин, тимьян
model-index:
  - name: SentenceTransformer based on intfloat/multilingual-e5-large-instruct
    results:
      - task:
          type: triplet
          name: Triplet
        dataset:
          name: dev
          type: dev
        metrics:
          - type: cosine_accuracy
            value: 0.9205648720211828
            name: Cosine Accuracy
          - type: dot_accuracy
            value: 0.0794351279788173
            name: Dot Accuracy
          - type: manhattan_accuracy
            value: 0.9205648720211828
            name: Manhattan Accuracy
          - type: euclidean_accuracy
            value: 0.9205648720211828
            name: Euclidean Accuracy
          - type: max_accuracy
            value: 0.9205648720211828
            name: Max Accuracy

SentenceTransformer based on intfloat/multilingual-e5-large-instruct

This is a sentence-transformers model finetuned from intfloat/multilingual-e5-large-instruct. 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: intfloat/multilingual-e5-large-instruct
Maximum Sequence Length: 512 tokens
Output Dimensionality: 1024 tokens
Similarity Function: Cosine Similarity

Model Sources

Documentation: Sentence Transformers Documentation
Repository: Sentence Transformers on GitHub
Hugging Face: Sentence Transformers on Hugging Face

Full Model Architecture

SentenceTransformer(
  (0): Transformer({'max_seq_length': 512, 'do_lower_case': False}) with Transformer model: XLMRobertaModel 
  (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})
  (2): Normalize()
)

Usage

Direct Usage (Sentence Transformers)

First install the Sentence Transformers library:

pip install -U sentence-transformers

Then you can load this model and run inference.

from sentence_transformers import SentenceTransformer

# Download from the 🤗 Hub
model = SentenceTransformer("Data-Lab/multilingual-e5-large-instruct-embedder-tgd")
# Run inference
sentences = [
    'сладости без сахара и глютена подойдут для летнего пикника',
    'Instruct: Найти похожие продукты на основе деталей\nQuery: Сорбет "Манго- Маракуйя" без доб. сахара сладость, десерт, веганский, без сахара, низкокалорийный, охлаждающий, тропические фрукты, натуральный, диетический, сахарозаменитель, фруктовый, без добавок, здоровье Охлаждающий десерт с сочными тропическими фруктами — это возможность почувствовать вкус лета даже в холодное время года.\nВ основе сорбета — натуральное пюре из манго и маракуйи, никаких ароматизаторов и красителей в составе нет. Как нет и сахара — вместо него добавлен подсластитель мальтит.\nЛакомство подойдёт веганам, постящимся, тем, кто считает калории, и всем ценителям полезных сладостей.',
    'Instruct: Найти похожие продукты на основе деталей\nQuery: Филе камбалы с пряными травами и чесноком камбала, морепродукты, филе, пряные травы, чеснок, розмарин, тимьян',
]
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]

Evaluation

Metrics

Triplet

Dataset: dev
Evaluated with TripletEvaluator

Metric	Value
cosine_accuracy	0.9206
dot_accuracy	0.0794
manhattan_accuracy	0.9206
euclidean_accuracy	0.9206
max_accuracy	0.9206

Training Details

Training Dataset

Unnamed Dataset

Size: 10,190 training samples
Columns: sentence_0, sentence_1, and sentence_2

Approximate statistics based on the first 1000 samples:

	sentence_0	sentence_1	sentence_2
type	string	string	string
details	min: 3 tokens mean: 7.77 tokens max: 30 tokens	min: 35 tokens mean: 115.09 tokens max: 431 tokens	min: 41 tokens mean: 120.37 tokens max: 512 tokens

Samples:

sentence_0	sentence_1	sentence_2
`хурма`	`Instruct: Найти похожие продукты на основе деталей Query: Чипсы из хурмы, 25 г чипсы, натуральные, фрукты, перекус, сладкий вкус, десерт Натуральные чипсы из хурмы, без сахара. Мягкие, медово-фруктовые`	`Instruct: Найти похожие продукты на основе деталей Query: Салат мимоза, 300 г салат, праздничный стол, обед, горбуша, отварные овощи, куриные желтки, классический рецепт, нежный вкус, закуска Классический салат мимоза с горбушей, отварными овощами и куриными желтками.`
`жареное мясо`	`Instruct: Найти похожие продукты на основе деталей Query: Жареная говядина с черным перцем жареное мясо, приготовление, специи, соусы, овощи`	Instruct: Найти похожие продукты на основе деталей Query: Каша рисовая на безлактозном молоке безлактозное молоко, рисовая каша, завтрак на ходу, низкое содержание жира, альтернативное молоко, легкая сладость, удобная упаковка, подходящий для аллергиков Питательный завтрак для тех, кто не переносит лактозу. Нежная, в меру густая, без лишней сладости, эта каша приготовлена на безлактозном маложирном молоке. И упакована в компактный стаканчик — его удобно захватить с собой, если не успеваете позавтракать дома.
`бедро цыпленка бройлера`	`Instruct: Найти похожие продукты на основе деталей Query: Бедро цыплят-бройлеров Халяль 1 кг None, цыпленок, мясо, бройлер, халяль, бедро, маринование, тушение, запекание, None Сочное бедро цыпленка, подходит для маринования, тушения и запекания`	Instruct: Найти похожие продукты на основе деталей Query: Мясо бедра (Филе бедра) индейки в маринаде "Чесночный" 1 кг None, мясо, индейка, филе, маринад, чеснок, диетическое, нежирное, острое, травы, 1 кг, None Диетическое, нежирное филе бедра индейки с деликатным вкусом и ароматом. В меру подсолено и приправлено острым чесночком и травами.

Loss: TripletLoss with these parameters:

{
    "distance_metric": "TripletDistanceMetric.COSINE",
    "triplet_margin": 0.5
}

Training Hyperparameters

Non-Default Hyperparameters

eval_strategy: steps
per_device_train_batch_size: 4
per_device_eval_batch_size: 4
fp16: True
multi_dataset_batch_sampler: round_robin

All Hyperparameters

Click to expand

overwrite_output_dir: False
do_predict: False
eval_strategy: steps
prediction_loss_only: True
per_device_train_batch_size: 4
per_device_eval_batch_size: 4
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-05
weight_decay: 0.0
adam_beta1: 0.9
adam_beta2: 0.999
adam_epsilon: 1e-08
max_grad_norm: 1
num_train_epochs: 3
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: 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: True
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
eval_on_start: False
eval_use_gather_object: False
batch_sampler: batch_sampler
multi_dataset_batch_sampler: round_robin

Training Logs

Epoch	Step	Training Loss	dev_max_accuracy
0.3928	500	0.2635	-
0.7855	1000	0.1741	0.9144
1.0	1273	-	0.9162
1.1783	1500	0.151	-
1.5711	2000	0.1335	0.9250
1.9639	2500	0.0977	-
2.0	2546	-	0.9162
2.3566	3000	0.0916	0.9276
2.7494	3500	0.0722	-
3.0	3819	-	0.9206

Framework Versions

Python: 3.10.12
Sentence Transformers: 3.2.0
Transformers: 4.44.0
PyTorch: 2.3.1+cu121
Accelerate: 0.31.0
Datasets: 2.20.0
Tokenizers: 0.19.1

Citation

BibTeX

Sentence Transformers

@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",
}

TripletLoss

@misc{hermans2017defense,
    title={In Defense of the Triplet Loss for Person Re-Identification},
    author={Alexander Hermans and Lucas Beyer and Bastian Leibe},
    year={2017},
    eprint={1703.07737},
    archivePrefix={arXiv},
    primaryClass={cs.CV}
}