SentenceTransformer based on google/embeddinggemma-300m

This is a sentence-transformers model finetuned from google/embeddinggemma-300m. 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: google/embeddinggemma-300m
Maximum Sequence Length: 2048 tokens
Output Dimensionality: 768 dimensions
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': 2048, 'do_lower_case': False, 'architecture': 'Gemma3TextModel'})
  (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): Dense({'in_features': 768, 'out_features': 3072, 'bias': False, 'activation_function': 'torch.nn.modules.linear.Identity'})
  (3): Dense({'in_features': 3072, 'out_features': 768, 'bias': False, 'activation_function': 'torch.nn.modules.linear.Identity'})
  (4): 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("DeeAteTee/my-embedding-gemma-1st-test")
# Run inference
queries = [
    "Which planet is known as the Red Planet?",
]
documents = [
    "Venus is often called Earth's twin because of its similar size and proximity.",
    'Mars, known for its reddish appearance, is often referred to as the Red Planet.',
    'Saturn, famous for its rings, is sometimes mistaken for the Red Planet.',
]
query_embeddings = model.encode_query(queries)
document_embeddings = model.encode_document(documents)
print(query_embeddings.shape, document_embeddings.shape)
# [1, 768] [3, 768]

# Get the similarity scores for the embeddings
similarities = model.similarity(query_embeddings, document_embeddings)
print(similarities)
# tensor([[0.3194, 0.6566, 0.5184]])

Training Details

Training Dataset

Unnamed Dataset

Size: 3 training samples
Columns: anchor, positive, and negative

Approximate statistics based on the first 3 samples:

	anchor	positive	negative
type	string	string	string
details	min: 44 tokens mean: 46.33 tokens max: 48 tokens	min: 46 tokens mean: 48.0 tokens max: 50 tokens	min: 42 tokens mean: 43.33 tokens max: 45 tokens

Samples:

anchor	positive	negative
`JD: Yêu cầu ứng viên vị trí Full Stack Developer. Cần thành thạo ReactJS ở Frontend và Node.js/Express ở Backend. Có kinh nghiệm thiết kế RESTful API và làm việc với PostgreSQL.`	`CV: Kinh nghiệm 2 năm làm Full Stack Web. Chuyên phát triển giao diện người dùng bằng ReactJS, xây dựng hệ thống backend REST API với Node.js và quản trị cơ sở dữ liệu PostgreSQL.`	`CV: Chuyên viên Phân tích dữ liệu (Data Analyst). Kỹ năng chính là viết truy vấn SQL phức tạp, trực quan hóa dữ liệu bằng Tableau và PowerBI để làm báo cáo kinh doanh.`
`JD: Tìm kiếm Kỹ sư AI/Machine Learning. Nắm vững Python và các framework Deep Learning như PyTorch hoặc TensorFlow. Có kinh nghiệm làm việc với hệ thống Recommendation là một lợi thế lớn.`	`CV: Ứng viên định hướng AI Engineer. Kỹ năng lập trình Python tốt, thành thạo PyTorch. Đã từng làm đồ án xây dựng hệ thống đề xuất (Recommendation System) và tinh chỉnh mô hình embedding.`	`CV: Lập trình viên Mobile. Chuyên phát triển ứng dụng di động iOS bằng Swift và Android bằng Kotlin. Có kinh nghiệm tích hợp Firebase và đẩy ứng dụng lên App Store/Google Play.`
`JD: Tuyển dụng lập trình viên C++ mảng Computer Graphics. Yêu cầu kiến thức vững chắc về toán học đồ họa 3D, ma trận, và có kinh nghiệm thực tế với OpenGL hoặc Vulkan.`	`CV: Lập trình C++ với đam mê lĩnh vực Đồ họa máy tính. Đã tự phát triển một engine render cơ bản sử dụng thư viện OpenGL, nắm vững các khái niệm toán học 3D transformations.`	`CV: Quản trị trị hệ thống (System Admin). Chuyên vận hành máy chủ Linux, thiết lập pipeline CI/CD với Jenkins, Docker và giám sát hạ tầng bằng hệ thống Prometheus.`

Loss: MultipleNegativesRankingLoss with these parameters:

{
    "scale": 20.0,
    "similarity_fct": "cos_sim",
    "gather_across_devices": false,
    "directions": [
        "query_to_doc"
    ],
    "partition_mode": "joint",
    "hardness_mode": null,
    "hardness_strength": 0.0
}

Training Hyperparameters

Non-Default Hyperparameters

per_device_train_batch_size: 1
learning_rate: 2e-05
num_train_epochs: 5
warmup_ratio: 0.1
prompts: task: sentence similarity | query:

All Hyperparameters

Click to expand

overwrite_output_dir: False
do_predict: False
eval_strategy: no
prediction_loss_only: True
per_device_train_batch_size: 1
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: 5
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
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}
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
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: False
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: False
prompts: task: sentence similarity | query:
batch_sampler: batch_sampler
multi_dataset_batch_sampler: proportional
router_mapping: {}
learning_rate_mapping: {}

Training Logs

Epoch	Step	Training Loss
1.5	3	0.0424
3.0	6	0.0
4.5	9	0.0

Framework Versions

Python: 3.12.12
Sentence Transformers: 5.3.0
Transformers: 4.57.0.dev0
PyTorch: 2.9.0+cu126
Accelerate: 1.12.0
Datasets: 4.0.0
Tokenizers: 0.22.2

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",
}

MultipleNegativesRankingLoss

@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},
}