File size: 27,939 Bytes
4a01b07 |
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126 127 128 129 130 131 132 133 134 135 136 137 138 139 140 141 142 143 144 145 146 147 148 149 150 151 152 153 154 155 156 157 158 159 160 161 162 163 164 165 166 167 168 169 170 171 172 173 174 175 176 177 178 179 180 181 182 183 184 185 186 187 188 189 190 191 192 193 194 195 196 197 198 199 200 201 202 203 204 205 206 207 208 209 210 211 212 213 214 215 216 217 218 219 220 221 222 223 224 225 226 227 228 229 230 231 232 233 234 235 236 237 238 239 240 241 242 243 244 245 246 247 248 249 250 251 252 253 254 255 256 257 258 259 260 261 262 263 264 265 266 267 268 269 270 271 272 273 274 275 276 277 278 279 280 281 282 283 284 285 286 287 288 289 290 291 292 293 294 295 296 297 298 299 300 301 302 303 304 305 306 307 308 309 310 311 312 313 314 315 316 317 318 319 320 321 322 323 324 325 326 327 328 329 330 331 332 333 334 335 336 337 338 339 340 341 342 343 344 345 346 347 348 349 350 351 352 353 354 355 356 357 358 359 360 361 362 363 364 365 366 367 368 369 370 371 372 373 374 375 376 377 378 379 380 381 382 383 384 385 386 387 388 389 390 391 392 393 394 395 396 397 398 399 400 401 402 403 404 405 406 407 408 409 410 411 |
---
language:
- tr
license: apache-2.0
tags:
- sentence-transformers
- sentence-similarity
- feature-extraction
- generated_from_trainer
- dataset_size:4997
- loss:MultipleNegativesRankingLoss
base_model: intfloat/multilingual-e5-large-instruct
widget:
- source_sentence: BYU'nun öğrenci bedeni, Pres döneminde ne kadar arttı. Ernest L.
Wilkinson zamanın en büyük özel okulu mu olacak?
sentences:
- Ernest L. Wilkinson döneminde BYU'nun öğrenci vücudu altı kat arttı. Dolayısıyla,
o zamanlar dönemin en büyük özel okulu haline gelmiştir.
- 'Cevap: Falkland Adaları''nın para birimi Falkland sterlini (FKP)''dir.'
- Franklin S. Harris 1921 yılında üniversitenin başkanlığına atandı. Doktora derecesine
sahip ilk BYU başkanı oldu. Harris okulda birkaç önemli değişiklik yaptı ve onu
gerçek bir üniversite haline getirdi, oysa daha önce organizasyonunun Akademi
günlerinden kalıntıları vardı. Görev süresinin başında, okul herhangi bir akreditasyon
organizasyonu tarafından resmi olarak tanınmadı. Dönem sonunda, okul o sırada
tüm büyük akreditasyon organizasyonları altında akredite edilmiştir. Nihayetinde
Kaliforniya Üniversitesi'nden doktorasını alan Howard S. McDonald tarafından değiştirildi.
Bu pozisyonu ilk aldığında, İkinci Dünya Savaşı yeni sona ermişti ve binlerce
öğrenci BYU'ya su basıyordu. Kalışının sonunda, okul 5.440 öğrencinin kaydına
neredeyse beş kat büyümüştü. Üniversitenin böyle büyük bir akını idare edebilecek
tesisleri yoktu, bu yüzden Ogden, Utah'daki bir Hava Kuvvetleri Üssü'nün bir kısmını
satın aldı ve bazı öğrencileri barındırmak için yeniden inşa etti. Bir sonraki
başkan, Ernest L. Wilkinson, okulun hızlandırılmış bir inşaat programını benimsemesiyle
yoğun bir büyüme dönemini de yönetti. Wilkinson, kampüsteki seksenden fazla yapıyı
inşa etmekten sorumluydu. Birçoğu hala ayakta. Görev süresi boyunca öğrenci vücudu
altı kat arttı ve BYU'yu o zamanlar en büyük özel okul haline getirdi. Öğrencilerin
kalitesi de arttı ve okulda yüksek eğitim standartlarına yol açtı. Son olarak,
Wilkinson kampüsteki LDS Kilisesi birimlerini yeniden düzenledi ve yönetimi sırasında
on kazık ve 100'den fazla koğuş eklendi.
- source_sentence: Politikacılar hakkında aşağıdaki paragraf göz önüne alındığında,
hayatta kalan ve İrlanda Avam Kamarası üyesi olan son kişi kimdi?
sentences:
- Metne göre, The Times gazetesinin kurucusunun torunu olan ve 1847'de babasının
yerini alan kişinin adı John Walter'dır.
- Hayatta kalan ve İrlanda Avam Kamarası üyesi olan son kişi Sir Thomas Staples,
9. Baronet'di.
- Sir Thomas Staples, 9. Baronet (31 Temmuz 1775 - 14 Mayıs 1865) İngiliz-İrlandalı
bir politikacı ve avukattı. İrlanda Avam Kamarası üyesi olan hayatta kalan son
kişiydi, ancak kısa bir süre Meclis'te bulunmuştu.
- source_sentence: Hangi Ada 1308 yılında alınmıştır.
sentences:
- Raleigh'deki devlet okullarını Wake County Devlet Okulu Sistemi işletmektedir.
- 1308 yılında İmralı Adası alınmıştır.
- Osman Bey 1258 yılında Söğüt’te doğdu. Osman Bey 1 Ağustos 1326’da Bursa’da hayatını
kaybetmiştir.1281 yılında Osman Bey 23 yaşında iken Ahi teşkilatından olan Şeyh
Edebali’nin kızı Malhun Hatun ile evlendi.Bu evlilikten daha sonra Osmanlı Devleti’nin
başına geçecek olan Orhan Gazi doğdu.1281 yılında Osman Beyin babası Ertuğrul
Bey 90 yaşında vefat etmiştir.1326’da Osman Bey, Bursa’yı kuşattı. Fakat Osman
beyin rahatsızlanması üzerine kuşatmaya Orhan Bey devam etti. Bursa alındıktan
sonra başkent yapılmıştır.Osman Gazi son yıllarında yaşının ilerlemesi ve gut
hastalığı yüzünden beylik idaresini oğlu olan Orhan Bey'e bırakmıştı.Osmanlı Beyliğinin
ilk fethettiği ada İmralı Adasıdır. İmralı Adası 1308 yılında Osman Bey tarafından
alınmıştır.İlk Osmanlı parası Osman Bey tarafından bakır olarak akçe adı ile 1324
yılında bastırılmıştır.Osmanlı Beyliğinin ilk başkenti Söğüttür.Osmanlı tarihinde
ilk savaş, 1284 yılında Bizans tekfurlarıyla yapılan Ermeni Beli savaşıdır.Osman
Beyin ele geçirdiği ilk kale 1285 yılında fethedilen Kolca Hisar Kalesi’dir.Osmanlı
beyliğinin ilk kadısı Osman Bey döneminde atanan Dursun Fakih’tir.Osman Bey 1288
yılında Karacahisarı fethetti. Osman Bey 1299 yılında Bilecik'i fethetti.Osman
Gazi, babası Ertuğrul Gazi'den yaklaşık 4.800 kilometrekare olarak devraldığı
Osmanlı toprağını oğlu Orhan Gazi'ye 16.000 kilometrekare olarak devretmiştir.Osman
Bey'in vefatı sonrası yerine Orhan Bey geçti.
- source_sentence: Tunakabuni'nin çalışmaları ne konudadır?
sentences:
- Tunakabuni çeşitli tıbbi ve dini konularda yazarlık yaptı. O Arap ve Hint kaynaklarına
göre , 1679 yılında basit ilaçlar ve tıbbi aletlerle ilgili çalışmalar yapmıştır.
O dönem, 1666-1694 yıllarında İran hükümdarı Süleyman Şah tarafından ona ithaf
edilmiştir.
- Tunakabuni'nin çalışmaları tıbbi ve dini konulardadır.
- Metinde verilen bilgiye göre, 2012-13 yılında kamu harcamaları 28 milyon £ olarak
belirlenmiştir.
- source_sentence: Tibet mimarisi hangi iki kültürü yansıtır?
sentences:
- 'Metinde belirtilenlere göre diğer partilerin aldığı oy oranları aşağıdaki gibidir:
- Quebec egemenlik yanlısı Parti Quebecois (PQ): toplam oyların %40.16''sını aldı.
- Quebec Yeni Demokrat Partisi (NPDQ): toplam oyların %1.22''sini aldı.'
- Tibet mimarisi, Çin ve Hint kültürlerini yansıtmaktadır.
- Tibet ekonomisi geçim tarım hakimdir, ancak turizm son yıllarda büyüyen bir sanayi
haline gelmiştir. Tibet'te baskın din Tibet Budizm'dir; Buna ek olarak Tibet Budizm'e
benzer Bön vardır ve Tibet Müslümanları ve Hıristiyan azınlıklar da vardır. Tibet
Budizmi, bölgenin sanat, müzik ve festivalleri üzerinde birincil bir etkidir.
Tibet mimarisi Çin ve Hint etkilerini yansıtır. Tibet'teki zımba gıdaları kavrulmuş
arpa, yak eti ve tereyağı çayıdır.
pipeline_tag: sentence-similarity
library_name: sentence-transformers
---
# intfloat-fine-tuned
This is a [sentence-transformers](https://www.SBERT.net) model finetuned from [intfloat/multilingual-e5-large-instruct](https://huggingface.co/intfloat/multilingual-e5-large-instruct) on the json dataset. 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](https://huggingface.co/intfloat/multilingual-e5-large-instruct) <!-- at revision c9e87c786ffac96aeaeb42863276930883923ecb -->
- **Maximum Sequence Length:** 512 tokens
- **Output Dimensionality:** 1024 tokens
- **Similarity Function:** Cosine Similarity
- **Training Dataset:**
- json
- **Language:** tr
- **License:** apache-2.0
### 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': 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:
```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("Omerhan/checkpoint-30-ucsahin")
# Run inference
sentences = [
'Tibet mimarisi hangi iki kültürü yansıtır?',
'Tibet mimarisi, Çin ve Hint kültürlerini yansıtmaktadır.',
"Tibet ekonomisi geçim tarım hakimdir, ancak turizm son yıllarda büyüyen bir sanayi haline gelmiştir. Tibet'te baskın din Tibet Budizm'dir; Buna ek olarak Tibet Budizm'e benzer Bön vardır ve Tibet Müslümanları ve Hıristiyan azınlıklar da vardır. Tibet Budizmi, bölgenin sanat, müzik ve festivalleri üzerinde birincil bir etkidir. Tibet mimarisi Çin ve Hint etkilerini yansıtır. Tibet'teki zımba gıdaları kavrulmuş arpa, yak eti ve tereyağı çayıdır.",
]
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]
```
<!--
### 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
#### json
* Dataset: json
* Size: 4,997 training samples
* Columns: <code>anchor</code>, <code>positive</code>, and <code>negative</code>
* Approximate statistics based on the first 1000 samples:
| | anchor | positive | negative |
|:--------|:----------------------------------------------------------------------------------|:-----------------------------------------------------------------------------------|:-------------------------------------------------------------------------------------|
| type | string | string | string |
| details | <ul><li>min: 5 tokens</li><li>mean: 16.36 tokens</li><li>max: 61 tokens</li></ul> | <ul><li>min: 5 tokens</li><li>mean: 33.39 tokens</li><li>max: 265 tokens</li></ul> | <ul><li>min: 23 tokens</li><li>mean: 197.11 tokens</li><li>max: 512 tokens</li></ul> |
* Samples:
| anchor | positive | negative |
|:-------------------------------------------------------|:---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|:------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|
| <code>Şehzade Selim kiminle akrabaydı?</code> | <code>Şehzade Selim, Dulkadir Beyi Alaüddevle Bozkurt Bey ile anne tarafından akrabaydı.</code> | <code>Safevi Şah'ı İsmail 1507 yılında hem İstanbul'un hem de Kahire'nin göstereceği tepkiyi görmek amacıyla Dulkadiroğulları Beyliği'nin üzerine yürüdü. Asıl sebebi bu olmamakla beraber görünüşteki sebep, Dulkadir Beyi Alaüddevle Bozkurt Bey'in Şii olan Şah'a kızını vermek istememesiydi. Şah İsmail Osmanlı topraklarından geçerek Kayseri üzerinden Dulkadir topraklarına girdi.Savaşta yenilen Alaüddevle Bozkurt Bey kaçtı ve Şah İsmail Bey'in bir oğlu ile iki torununu ele geçirerek öldürttü. Bunun üzerine Maraş'a ve Elbistan'a giren Şah İsmail Dulkadir Hanedanı'nın mezarlarını yaktırdı. Sonradan da Osmanlı Devleti'ne bir mektup yazıp topraklarını çiğnediğinden dolayı da özür diledi. Yıllardan beri Dulkadiroğulları Beyliği'nin kendilerine bağlı olduğunu iddia eden Memluklular ve Osmanlılar bu hareketi cevapsız bıraktılar.Bu da Şah İsmail'in Anadolu'daki prestijini artırdı. Memluklular tamamıyla sessiz kalsa da Osmanlıların sessiz kalmaları mümkün değildi.Zira Trabzon sancak beyi Şehzade Selim, anne tarafından Dulkadir Beyi Alaüddevle Bozkurt Bey ile akrabaydı.Şehzade Selim ve Şehzade Korkut Alaüddevle Bozkurt Bey'in kızı olan aynı anneden dünyaya gelmişti. Bir dayısına ve iki dayı oğluna yapılan bu harekete karşı Şehzade Selim Azerbaycan'a kadar Safevi topraklarına girerek Safevi Hanedanı'na mensup bazı kişileri esir alıp Trabzon'a getirerek dayısına yapılanın intikamını aldı. Babası Bayezid bile hiçbir şey yapmamışken Şehzade Selim' in bu hareketi gözlerin ona çevrilmesine neden oldu. Bu arada II.Bayezid Şah İsmail'in herhangi bir seferine karşı Orta Anadolu'ya asker yığdı.Bu nedenle Şah İsmail Anadolu'nun içlerine girmekten çekinmiştir. Sayısı 115 bini bulan bu orduyu gözüne kestiremeyen Şah, II. Bayezid'e Şanlı büyük babam diye hitap ettiği bir mektup yazarak 1508 yıllarının ilk aylarında Diyarbakır'a çekildi.</code> |
| <code>İngilizler hangi yılda Dervişeleri yendi?</code> | <code>İngilizler, Dervişler'i 1920 yılında yendi.</code> | <code>19. yüzyılın sonlarında, Berlin konferansı sona erdikten sonra Avrupalı imparatorluklar ordularıyla Afrika Boynuzu'na yelken açtılar. Somali üzerinde titreyen imparatorluk bulutları, Afrika Boynuzu'ndan Somali askerlerini bir araya getiren ve şimdiye kadarki en uzun sömürge karşıtı savaşlardan birini başlatan Derviş lideri Muhammed Abdullah Hassan'ı alarma geçirdi. Derviş Devleti İngiliz imparatorluğunu dört kez başarıyla püskürttü ve kıyı bölgesine geri çekilmeye zorladı. Derviş Devleti İngilizlere karşı başarılarının bir sonucu olarak Osmanlı ve Alman imparatorluklarından destek aldı. Türkler Somali ulusundan Hasan Emir'i de seçtiler ve Almanlar Dervişlerin elde edeceği her bölgeyi resmen tanımaya söz verdiler. Çeyrek asırlık İngilizleri körfezde tuttuktan sonra, Dervişler sonunda 1920'de yenildi, İngiltere'nin Afrika'da ilk kez Derviş başkenti Taleex'i bombalamak için uçakları kullandı. Bu bombardıman sonucunda eski Derviş toprakları Britanya'nın himayesine dönüştü. İtalya benzer şekilde Somali Sultanları ve ordulardan aynı muhalefetle karşı karşıya kaldı ve 1927'nin sonlarında Faşist döneme kadar modern Somali'nin parçalarının tam kontrolünü elde edemedi. Bu işgal 1941 yılına kadar sürdü ve yerini İngiliz askeri idaresi aldı.</code> |
| <code>“post-punk” terimini ilk kullanan kimdi?</code> | <code>Metinde belirtilen bilgilere göre, "post-punk" terimini ilk kullananların gazeteciler olduğu belirtilmiştir. Ancak metinde terimin ilk kullanımını yapan gazetecinin kim olduğu belirtilmemiştir.</code> | <code>“post-punk” terimi ilk olarak 1970'lerin sonlarında gazeteciler tarafından punk'ın sonik şablonunun ötesine geçen grupları farklı bölgelere tanımlamak için kullanıldı. Başlangıçta punk'ın DIY etiği ve enerjisinden esinlenen bu sanatçıların çoğu, sonuçta stil ve hareketle hayal kırıklığına uğradı ve ticari formüle, rock kongresi ve öz parodisine düştüğünü hissetti. Popülist iddialarını erişilebilirlik ve ham basitliğe karşı reddettiler, bunun yerine müzikal geleneği kırma, sıradan yerleri alt etme ve izleyicilere meydan okuma fırsatı gördüler. Sanatçılar büyük ölçüde beyaz kaygıları üzerinde punk odak ötesine taşındı, erkek, işçi sınıfı nüfus ve kurulan rock and roll tropes onun sürekli güven terk, Böyle üç akor ilerlemeler ve Chuck Berry tabanlı gitar riffs gibi. Bu sanatçılar bunun yerine “radikal içeriğin radikal bir form gerektirdiğine” inanarak punk'ı “sürekli değişimin bir zorunluluğu” olarak tanımladılar.</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
- `gradient_accumulation_steps`: 8
- `learning_rate`: 1e-06
- `num_train_epochs`: 1
- `lr_scheduler_type`: cosine
- `warmup_ratio`: 0.01
- `tf32`: True
- `optim`: adamw_torch_fused
- `batch_sampler`: no_duplicates
#### All Hyperparameters
<details><summary>Click to expand</summary>
- `overwrite_output_dir`: False
- `do_predict`: False
- `eval_strategy`: no
- `prediction_loss_only`: True
- `per_device_train_batch_size`: 8
- `per_device_eval_batch_size`: 8
- `per_gpu_train_batch_size`: None
- `per_gpu_eval_batch_size`: None
- `gradient_accumulation_steps`: 8
- `eval_accumulation_steps`: None
- `torch_empty_cache_steps`: None
- `learning_rate`: 1e-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
- `lr_scheduler_kwargs`: {}
- `warmup_ratio`: 0.01
- `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`: True
- `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_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`: 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
- `use_liger_kernel`: False
- `eval_use_gather_object`: False
- `batch_sampler`: no_duplicates
- `multi_dataset_batch_sampler`: proportional
</details>
### Framework Versions
- Python: 3.11.11
- Sentence Transformers: 3.1.1
- Transformers: 4.45.2
- PyTorch: 2.5.1+cu124
- Accelerate: 1.2.1
- Datasets: 3.2.0
- Tokenizers: 0.20.3
## 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.*
--> |