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": 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
+}

README.md

@@ -0,0 +1,411 @@
+---
+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-78-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.*
+-->

config.json

@@ -0,0 +1,28 @@
+{
+  "_name_or_path": "/content/intfloat-fine-tuned-ucsahin/checkpoint-78",
+  "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": 1024,
+  "initializer_range": 0.02,
+  "intermediate_size": 4096,
+  "layer_norm_eps": 1e-05,
+  "max_position_embeddings": 514,
+  "model_type": "xlm-roberta",
+  "num_attention_heads": 16,
+  "num_hidden_layers": 24,
+  "output_past": true,
+  "pad_token_id": 1,
+  "position_embedding_type": "absolute",
+  "torch_dtype": "float32",
+  "transformers_version": "4.45.2",
+  "type_vocab_size": 1,
+  "use_cache": true,
+  "vocab_size": 250002
+}

config_sentence_transformers.json

@@ -0,0 +1,10 @@
+{
+  "__version__": {
+    "sentence_transformers": "3.1.1",
+    "transformers": "4.45.2",
+    "pytorch": "2.5.1+cu124"
+  },
+  "prompts": {},
+  "default_prompt_name": null,
+  "similarity_fn_name": null
+}

model.safetensors

@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:31d19b8fe7f7d208cd22775b8e9e2cf0d009b677a469204049c4ff92d9539a74
+size 2239607176

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
+}

sentencepiece.bpe.model

@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:cfc8146abe2a0488e9e2a0c56de7952f7c11ab059eca145a0a727afce0db2865
+size 5069051

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
+    }
+  },
+  "additional_special_tokens": [],
+  "bos_token": "<s>",
+  "clean_up_tokenization_spaces": true,
+  "cls_token": "<s>",
+  "eos_token": "</s>",
+  "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": "XLMRobertaTokenizer",
+  "truncation_side": "right",
+  "truncation_strategy": "longest_first",
+  "unk_token": "<unk>"
+}