metadata

tags:
  - sentence-transformers
  - sentence-similarity
  - feature-extraction
  - generated_from_trainer
  - dataset_size:5302
  - loss:MultipleNegativesRankingLoss
base_model: intfloat/multilingual-e5-base
datasets:
  - Lettria/GRAG-GO-IDF-Only-Pos
pipeline_tag: sentence-similarity
library_name: sentence-transformers
metrics:
  - pearson_cosine
  - spearman_cosine
  - cosine_accuracy
  - cosine_accuracy_threshold
  - cosine_f1
  - cosine_f1_threshold
  - cosine_precision
  - cosine_recall
  - cosine_ap
  - cosine_mcc
model-index:
  - name: SentenceTransformer based on intfloat/multilingual-e5-base
    results:
      - task:
          type: semantic-similarity
          name: Semantic Similarity
        dataset:
          name: EmbeddingSimEval
          type: EmbeddingSimEval
        metrics:
          - type: pearson_cosine
            value: .nan
            name: Pearson Cosine
          - type: spearman_cosine
            value: .nan
            name: Spearman Cosine
      - task:
          type: binary-classification
          name: Binary Classification
        dataset:
          name: BinaryClassifEval
          type: BinaryClassifEval
        metrics:
          - type: cosine_accuracy
            value: 0.8
            name: Cosine Accuracy
          - type: cosine_accuracy_threshold
            value: 0.8309140205383301
            name: Cosine Accuracy Threshold
          - type: cosine_f1
            value: 0.888888888888889
            name: Cosine F1
          - type: cosine_f1_threshold
            value: 0.8309140205383301
            name: Cosine F1 Threshold
          - type: cosine_precision
            value: 1
            name: Cosine Precision
          - type: cosine_recall
            value: 0.8
            name: Cosine Recall
          - type: cosine_ap
            value: 1
            name: Cosine Ap
          - type: cosine_mcc
            value: 0
            name: Cosine Mcc

SentenceTransformer based on intfloat/multilingual-e5-base

This is a sentence-transformers model finetuned from intfloat/multilingual-e5-base on the grag-go-idf-only-pos 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
Maximum Sequence Length: 512 tokens
Output Dimensionality: 768 dimensions
Similarity Function: Cosine Similarity
Training Dataset:
- grag-go-idf-only-pos

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': 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:

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("Lettria/test_finetuned_model")
# Run inference
sentences = [
    'The weather is lovely today.',
    "It's so sunny outside!",
    'He drove to the stadium.',
]
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]

Evaluation

Metrics

Semantic Similarity

Dataset: EmbeddingSimEval
Evaluated with EmbeddingSimilarityEvaluator

Metric	Value
pearson_cosine	nan
spearman_cosine	nan

Binary Classification

Dataset: BinaryClassifEval
Evaluated with BinaryClassificationEvaluator

Metric	Value
cosine_accuracy	0.8
cosine_accuracy_threshold	0.8309
cosine_f1	0.8889
cosine_f1_threshold	0.8309
cosine_precision	1.0
cosine_recall	0.8
cosine_ap	1.0
cosine_mcc	0.0

Training Details

Training Dataset

grag-go-idf-only-pos

Dataset: grag-go-idf-only-pos at 9743952
Size: 5,302 training samples
Columns: sentence1, sentence2, and label
Approximate statistics based on the first 1000 samples:
sentence1 sentence2 label
type string string int
details
min: 142 tokens
mean: 260.2 tokens
max: 340 tokens

min: 32 tokens
mean: 37.2 tokens
max: 44 tokens

1: 100.00%

	sentence1	sentence2	label
type	string	string	int
details	min: 142 tokens mean: 260.2 tokens max: 340 tokens	min: 32 tokens mean: 37.2 tokens max: 44 tokens	1: 100.00%

Samples:

sentence1	sentence2	label
Procédures et démarches: Les dossiers peuvent être déposés toute l'année sur mesdemarches.iledefrance.fr préalablement au commencement du projet. Un démarrage anticipé peut être autorisé, mais il ne préjuge pas de la décision de la Commission permanente de l’octroi de la subvention.Le candidat qui présente plus d’un projet, doit réaliser autant de dossiers de candidature que de projets.Après instruction des dossiers par les services régionaux, l'attribution définitive des aides est votée en commission permanente. Bénéficiaires: Association - Régie par la loi de 1901, Professionnel - ETI < 5000, Professionnel - GE > 5000, Professionnel - PME < 250, Professionnel - TPE < 10, Collectivité ou institution - Autre (GIP, copropriété, EPA...), Collectivité ou institution - Bailleurs sociaux, Collectivité ou institution - Communes de 10 000 à 20 000 hab, Collectivité ou institution - Communes de 2000 à 10 000 hab, Collectivité ou institution - Communes de < 2000 hab, Collectivité ou institution...	`Association --- UTILISE ---> mesdemarches.iledefrance.fr`	`1`
Procédures et démarches: Merci de contacter le service concerné au sein de la direction de la culture, afin de vous accompagner dans la constitution de votre dossier. Le dépôt du dossier à la Région doit intervenir obligatoirement avant le début des travaux (ou avant l'engagement des dépenses d'acquisition).La demande d'aide doit faire l’objet d’un dossier de candidature complet. Le projet objet de la demande d’aide doit être financé à hauteur de 20% minimum par la structure porteuse. Bénéficiaires: Association - Fondation, Association - ONG, Association - Régie par la loi de 1901, Collectivité ou institution - Autre (GIP, copropriété, EPA...), Collectivité ou institution - Communes de 10 000 à 20 000 hab, Collectivité ou institution - Communes de 2000 à 10 000 hab, Collectivité ou institution - Communes de < 2000 hab, Collectivité ou institution - Communes de > 20 000 hab, Collectivité ou institution - Département, Collectivité ou institution - EPT / Métropole du Grand Paris, Collec...	`Collectivité ou institution - Communes de 10 000 à 20 000 hab --- BÉNÉFICIAIRE ---> Région`	`1`
Type de project: L’excès de précipitations tout au long de l’année a conduit à une chute spectaculaire des rendements des céréales d’été et des protéagineux (blé, orge, pois, féverole, etc.) que produisent 90% des agriculteurs d’Île-de-France, historique grenier à blé du pays. Tributaires naturels du fleurissement des cultures, les apiculteurs professionnels de la région ont également souffert de ces dérèglements climatiques.La Région accompagne les exploitations concernées en leur apportant une aide exceptionnelle.	`excès de précipitations --- DIMINUE ---> rendements des protéagineux`	`1`

Loss: MultipleNegativesRankingLoss with these parameters:

{
    "scale": 20.0,
    "similarity_fct": "cos_sim"
}

Evaluation Dataset

grag-go-idf-only-pos

Dataset: grag-go-idf-only-pos at 9743952
Size: 1,325 evaluation samples
Columns: sentence1, sentence2, and label
Approximate statistics based on the first 1000 samples:
sentence1 sentence2 label
type string string int
details
min: 31 tokens
mean: 86.2 tokens
max: 160 tokens

min: 25 tokens
mean: 28.6 tokens
max: 33 tokens

1: 100.00%

	sentence1	sentence2	label
type	string	string	int
details	min: 31 tokens mean: 86.2 tokens max: 160 tokens	min: 25 tokens mean: 28.6 tokens max: 33 tokens	1: 100.00%

Samples:

sentence1	sentence2	label
`Date de début: non précisée Date de fin (clôture): non précisée Date de début de la future campagne: non précisée`	`Date de fin --- EST ---> non précisée`	`1`
Type de project: L’action porte sur 3 dimensions constituant un dispositif global d’accompagnement des jeunes filles vers la réussite de leurs études et le développement de leurs ambitions : Mentorat par salariés d’entreprises et mentors d’établissement scolaires ou bénévole de l’association. Le mentor d’entreprise joue le rôle de passeur social pour la jeune fille.Accompagnement collectif qui au-delà d’être un soutien au bon fonctionnement de la relation mentor-filleule crée et organise un programme d’animations (plus de 200 activités en présentiel et digital l’an dernier en Île-de-France) varié couvrant les leviers sur lesquels agit l’association.Accompagnement par soutien matériel.	`action --- INCLUT ---> mentorat`	`1`
`Date de début: non précisée Date de fin (clôture): non précisée Date de début de la future campagne: non précisée`	`Date de début de la future campagne --- EST ---> non précisée`	`1`

Loss: MultipleNegativesRankingLoss with these parameters:

{
    "scale": 20.0,
    "similarity_fct": "cos_sim"
}

Training Hyperparameters

Non-Default Hyperparameters

eval_strategy: epoch
per_device_train_batch_size: 2
per_device_eval_batch_size: 2
num_train_epochs: 1
use_cpu: True
dataloader_pin_memory: False

All Hyperparameters

Click to expand

overwrite_output_dir: False
do_predict: False
eval_strategy: epoch
prediction_loss_only: True
per_device_train_batch_size: 2
per_device_eval_batch_size: 2
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: 1.0
num_train_epochs: 1
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: True
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}
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: False
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
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
use_liger_kernel: False
eval_use_gather_object: False
average_tokens_across_devices: False
prompts: None
batch_sampler: batch_sampler
multi_dataset_batch_sampler: proportional

Training Logs

Epoch	Step	Training Loss	Validation Loss	EmbeddingSimEval_spearman_cosine	BinaryClassifEval_cosine_ap
0.6667	2	0.6283	-	-	-
1.0	3	-	0.1791	nan	1.0

Framework Versions

Python: 3.11.11
Sentence Transformers: 3.4.1
Transformers: 4.48.3
PyTorch: 2.6.0+cpu
Accelerate: 1.4.0
Datasets: 3.3.1
Tokenizers: 0.21.0

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{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}
}