procesaur commited on
Commit
3b5909a
·
verified ·
1 Parent(s): 3ea385b

Upload 14 files

Browse files
1_Pooling/config.json ADDED
@@ -0,0 +1,10 @@
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
1
+ {
2
+ "word_embedding_dimension": 1024,
3
+ "pooling_mode_cls_token": false,
4
+ "pooling_mode_mean_tokens": true,
5
+ "pooling_mode_max_tokens": false,
6
+ "pooling_mode_mean_sqrt_len_tokens": false,
7
+ "pooling_mode_weightedmean_tokens": false,
8
+ "pooling_mode_lasttoken": false,
9
+ "include_prompt": true
10
+ }
2_Dense/config.json ADDED
@@ -0,0 +1 @@
 
 
1
+ {"in_features": 1024, "out_features": 16, "bias": true, "activation_function": "torch.nn.modules.activation.Tanh"}
2_Dense/model.safetensors ADDED
@@ -0,0 +1,3 @@
 
 
 
 
1
+ version https://git-lfs.github.com/spec/v1
2
+ oid sha256:9bfcede5c6796aef8937a9f568e84bfda415a4f5be57b53f7e45e313118896c6
3
+ size 65752
README.md CHANGED
@@ -1,3 +1,446 @@
1
  ---
2
- license: cc-by-sa-4.0
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
3
  ---
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
1
  ---
2
+ base_model: jerteh/Jerteh-355
3
+ library_name: sentence-transformers
4
+ pipeline_tag: sentence-similarity
5
+ tags:
6
+ - sentence-transformers
7
+ - sentence-similarity
8
+ - feature-extraction
9
+ - generated_from_trainer
10
+ - dataset_size:11968
11
+ - loss:MSELoss
12
+ widget:
13
+ - source_sentence: Pazi, sanse za pune stipendije su uvek male, prvo razmisli da li
14
+ kod nas mozes da ulises master na stipendiju, pa onda tek kod njih. Realno neces
15
+ se kajati ako probas cak i da te odbiju.
16
+ sentences:
17
+ - Ako radis samo ux/ui onda mislim da ne bi trebao da imas problema sa 7410. Ukoliko
18
+ dodatno nesto petljas oko koda ili koristis neke CMS-ove onda 6201. Postavi ovo
19
+ pitanje na dizajnzoni, moguce da je neko imao slicne nedoumice...
20
+ - 'Polagao sam pre par meseci pa ovako: \n\n1. Od kada je korona polaže se isključivo
21
+ na računaru, nema više papira, ali ne od kuće već u njihovim test centrima. Reading,
22
+ writing i listening se rade uvek u test centru, dok se za speaking ide u prostorije
23
+ kod kalemegdana gde pričaš. \n\n2. Cena je koliko se secam bila oko 20k \n\n3.
24
+ Zavisi od tvog znanja, ja i par drugara smo polagali bez pripreme i svi smo imali
25
+ 8, 8.5 ili 9 od 9, ali zato par ljudi nikako da položi. \n\n4. Ima dosta koji
26
+ imaju istu težinu kao što su CAE, TOEFL itd. ali IELTS ti je najlakši.'
27
+ - Ključna reč je *classified as*. Pojam/klasifikacija "naroda Han" je u formulaciji
28
+ iz 1911 - dovoljno govori to koliko jezika govore. Danas su u "narodu Han" i Mandžurijci,
29
+ o kojima su kineski antropolozi pisali pre 100 godina kao o drugoj rasi i isticali
30
+ koliko su Mandžurijci "rasno inferiorni". Čak i da to zanemarimo, obrati pažnju
31
+ koliki procenat kineske teritorije ima drugačiju kulturu - i koliko takvih regiona
32
+ danas ima separatističke pokrete.\n\nAli čak i to da zanemarimo sve i uzmemo da
33
+ je situacija takva kakvom je predstavljaš - dakle oblasti naroda Han su ubedljivo
34
+ najrazvijenije i oni nemaju problema sa time, dok ostale teritorije predstavljaju
35
+ nešto više od izvoznika sirovina. Da li takva treba i Srbija da bude - hoće li
36
+ u Srbiji svođenje vlaških oblasti na izvoznika sirovina dovesti do pojave separatizma?\n\nU
37
+ stvari, kako je ova situacija u Kini drastično drugačija od srpske - Beograd i
38
+ njegovi produžeci danas nemaju nikakve separatističke namere. Da li bi ti pristao
39
+ na Srbiju u kojoj skoro sva industrija biva u Vojvodini, a ostatak Srbije za nju
40
+ proizvodi sirovine i radnu snagu - da li je to model ravnomernog razvoja koji
41
+ promovišeš?
42
+ - source_sentence: '@user @user Pobogu, ljudi, pa zato što toliko kradu i dobijaju
43
+ nezaslužena mesta sa lažnim diplomama, da im se ne isplati da se stvarno svađaju.
44
+ Ove nameštene sukobe ne računam.'
45
+ sentences:
46
+ - Kako nema veze?
47
+ - Dokle će sve ovo trajati?,S obzirom da se bliže izbori, sve i da padne sadasnja
48
+ vlast, šta mislite dal postoji osoba koja može bilo šta da učini da u ovoj državi
49
+ bude bolje? Moje mišljenje da za najmanje 20 godina ne postoji niko ko bi to mogao
50
+ da učini jer su svo korumpirani i gladni para imoći, od trenutne vlasti pa sve
51
+ do opozicije.
52
+ - Sa obzirom da sam pohađao Matematičku gimnaziju u Beogradu moja mišljenja se prevashodno
53
+ odnose na tu školu. Znam da već neko vreme postoje posebna odeljenja za matematiku
54
+ u mnogim gradovima, ali ne znam previše o njima.\n\n Kod nas ima 5 odeljenja po
55
+ generaciji od po 20 učenika. Koliko ja znam, svaka druga (državna) srednja škola
56
+ u Beogradu ima oko 30 učenika po odeljenju. Manja odeljenja znače da se svakom
57
+ učeniku može posvetiti više pažnje tokom časa. Svi profesori koje sam pitao, a
58
+ koji su radili u drugim školama, kažu da je daleko lakše predavati grupi od 20
59
+ učenika nego 30. \n\nOd ovih 5 odeljenja, jedno je specijalno i naziva se mentorsko
60
+ odeljenje, u njega ide 20 najboljih učenika (određenih rang listom na upisu u
61
+ prvi razred). Kasnije je moguće ući u ovo odeljenje sa dobrim uspehom (ukoliko
62
+ učenik to želi). Razlika između ovog i ostalih odeljenja je što jedan dan u nedelji
63
+ imamo mentorsku nastavu, kada se delimo u 4 grupe od po 5 ućenika i rotiramo između
64
+ časova analize sa algebrom, geometrije, programiranja i fizike. Stvari koje se
65
+ rade na mentorskoj nastavi su naprednije od regularnog programa, i ja sam lično
66
+ dosta naučio ovakvim radom. \n\nPlan i program je napredniji nego u ostalim gimnazijama,
67
+ ali škola je organizovana tako da svako može više da se posveti onome što ga najviše
68
+ zanima. Tako su neki pratili dodatnu iz programiranja, neki iz matematike, a neki
69
+ iz fizike. Ova dodatna nastava nije obavezna, već služi prevashodno kao priprema
70
+ za takmičenja. Što se tiče regularne nastave, imali smo tokom 4 godine školovanja
71
+ 7-8 različitih matematičkih predmeta. Profesori koji predaju matematiku, fiziku
72
+ i programiranje su 90% bivši učenici Matematičke gimnazije, i odnos između njih
73
+ i učenika je daleko bolji nego u ostalim školama. Što se tiče ostalih predmeta
74
+ (biologija, geografija...) oni su daleko lakši nego u ostalim gimnazijama. \n\nIskreno
75
+ mislim da je Matematička gimnazija najveći uspeh naše prosvete. Jedna smo od najuspešnijih
76
+ škola na međunarodnim takmičenjima na svetu. Više cenim kada mi neko kaže da je
77
+ završio Matematičku gimnaziju nego npr. ETF. Moje iskustvo u ovoj školi je bilo
78
+ u potpunosti pozitivno.\n\nŠto se stipendija tiče, smatram da su dobra stvar.
79
+ Iznosi nisu preveliki, ali su dobri da pomognu pri kupovini prevashodno kompjuterske
80
+ opreme, bez koje danas nema bavljenja naukom. Ovo mišljenje je možda malo pristrasno,
81
+ sa obzirom da sam dobijao mnoge novčane stipendije tokom školovanja .\n\nAko imaš
82
+ bilo kakva specifična pitanja što se tiče rada škole, ili što se tiče međunarodnih
83
+ takmičenja, slobodno pitaj.
84
+ - source_sentence: Hvala Bogu što si se nje otarasio pre braka i dece. Ti problemi
85
+ bi ti bili puno veći kasnije u braku.
86
+ sentences:
87
+ - If I am a Christian Arab and I moved to Serbia (not as a refugee), will I be able
88
+ to integrate Serbian society?,This is a very genuine question. I am not looking
89
+ to offend anyone or upset an group of people. Thank you very much.
90
+ - Nasi ljudi u svetu IT-ja
91
+ - Usrana venogel reklama,Sa ponosom mogu da kažem da sam odgledao venogel reklamu
92
+ 9000 puta (samo danas 62 puta) odrastao sam uz tu reklamu i mnogo mi znači. "Umro
93
+ sam pre 4 godine ali nakon korišćenja venogel kreme, ostvario sam svoj san i učestvovao
94
+ na ultramaratonu, HVALA VITALISU." \n\nJel može neko ko je koristio tu jebenu
95
+ kremu da mi potvrdi da li je stvarno tako čudotvorna pa da umrem u miru.\n\nHvala
96
+ vitalisu.
97
+ - source_sentence: Mislio sam da se nikada neću složiti s Eskobarom, ali slažem se
98
+ s ovom izjavom da neće biti rata u BiH, ako je tačno da je to izjavio. Ali neka
99
+ kaže jasno ko podržava mir, a ko ne i ko u BiH prijeti ratom i prebrojava se,a
100
+ mogli smo čuti da za to ima i podršku Islamske zajednice.
101
+ sentences:
102
+ - paa...po verskoj je ok, jer treba biti idiot pa biti vernik, a ako mrzis idiote...\n\nnacionalna
103
+ mrznja...tu i tamo, cesto nacionalnost podrazumeva odredjene slicne ili iste elemente
104
+ vaspitanja, sisteme vrednosti, predrasude. na osnovu toga, u teoriji, mozes mrzeti
105
+ drugi narod. cesto ces sresti srbe koji mrze hrvate, a rodili su se nakon ratova,
106
+ nisu direktno osteceni od strane hrvata. to je definicija nacije. ako ti i ja
107
+ nemamo bas nijednu zajednicku tacku osim sto smo se slucajno radili unutar istih
108
+ granica na nekoj mapi koju su crtali ljudi pre nas, da li smo mi deo iste nacije,
109
+ istog plemena? tehnicki jesmo, a realno mozemo biti i amerikanac i rus, nema razlike.
110
+ - Pitanje je vremena kada ce biti odnos prema nama kao prema drugim radnicima (nece
111
+ skoro ali opet ce se i to desiti) , uzivaj dok mozes dok smo im toliko potebni.
112
+ Nijednoj firmi nije stalo do tebe jer te vole nego jer im trebas. Da nas ima kao
113
+ bankara, gazili bi po nama.
114
+ - Meni je lično zbog te globalne kompromitacije demokratske ideje i prakse žao.
115
+ Ali je to urušavanje činjenica. Nažalost, još jednom se ispostavilo da u međunarodnim
116
+ odnosima vladaju samo sila i moć. I da je samo ravnoteža straha jedno vreme stvarala
117
+ utisak i iluziju da je drugačije.
118
+ - source_sentence: Kako brat "Komita" zamišlja stručni i demokratski dijalog) Ali,
119
+ dobro. Nije mu lako. Imali su težak dan😃 http
120
+ sentences:
121
+ - Grafika se ne moze menjati. Na novijim laptopovima cuo sam da ni ram (nzm jel
122
+ tacno ovo poslednje)
123
+ - '@user @user Ostaćeš upamćen u istoriji kao ostrašćeni vladar, a ne državnik.
124
+ Kao onaj koji je naredio da se neistomišljenici batinaju. Živi sa tim teretom,
125
+ sam si tako odlučio. Niko se neće sećati tvojih puteva i mostova, kao što se ne
126
+ sećaju Tadićevih ... Sećaće se samo ovoga. http'
127
+ - Obnovljena prva godina na fakultetu,Imam 21 godinu i studiram stomatologiju. Obnovila
128
+ sam prvu godinu (sada bih trebala da sam druga), i osećam se mnogo loše povodom
129
+ toga. Prošle godine u ovom periodu sam se osećala mnogo depresivno, anksiozno,
130
+ i usamljeno (i sada se tako osećam samo malo manje), nisam tražila pomoć jer sam
131
+ mislila da ću uspeti da se izborim sa sobom i na kraju položim ispite koji su
132
+ mi potrebni za drugu godinu, ali nisam. Osećala sam ogromnu krivicu jer to nije
133
+ smelo da mi se desi. Jedino mi majka radi, ona je medicinska sestra i ona izdržava
134
+ nas četvoro. Znam koliko oni trpe i žrtvuju se samo da bih ja mogla da idem na
135
+ fakultet i obezbedim sebi bolju budućnost.\n\nVeć neko vreme imam blokadu što
136
+ se tiče učenja. Ostao mi je još jedan ispit da očistim godinu, i to najteži (anatomija).
137
+ I imam problem da ne mogu da nateram sebe da sednem da učim, tj. kad god sednem
138
+ i krenem da učim učim malo i već posle nekog vremena moje misli se razlete na
139
+ sve strane i počinjem da se vraćam u prošlost i razmišljam o svojim neuspesima.
140
+ Imam utisak da se uopšte nisam snašla, jer sam upisala fakultet u drugom prijemnom
141
+ roku (na prvom mi je falio poen), odmah krenula na fakultet posle tolikog stresa,
142
+ kasnije korona i online predavanja i vežbe, nisam dovoljno učila, više sam bila
143
+ pod stresom, ne znam ni sama.\n\nProšle godine kada sam tek obnovila godinu, htela
144
+ sam što pre da položim sve ispite koji su mi ostali i zaposlim se i uštedim novac
145
+ za drugu godinu, ali nisam uspela, mnogo sam se razvukla sam ispitima, nisam mogla
146
+ lepo da učim. Inače sam uvek bila odličan đak i nisam imala problema što se učenja
147
+ tiče, uvek sam mogla da učim, ali poslednje dve godine ne znam šta mi se dešava.
148
+ Samopouzdanje mi je mnogo opalo, i mislim da sam mnogo glupa i da ništa ne mogu
149
+ da uradim kako treba. \n\nHtela bih da vas zamolim za neki savet kako bih mogla
150
+ ovo da prebrodim jer stvarno nemam više ni motivacije ni volje, svakog dana sam
151
+ tužna i plačem, ne znam šta više da radim sa sobom.
152
  ---
153
+
154
+ # SentenceTransformer based on jerteh/Jerteh-355
155
+
156
+ This is a [sentence-transformers](https://www.SBERT.net) model finetuned from [jerteh/Jerteh-355](https://huggingface.co/jerteh/Jerteh-355). It maps sentences & paragraphs to a 16-dimensional dense vector space and can be used for semantic textual similarity, semantic search, paraphrase mining, text classification, clustering, and more.
157
+
158
+ ## Model Details
159
+
160
+ ### Model Description
161
+ - **Model Type:** Sentence Transformer
162
+ - **Base model:** [jerteh/Jerteh-355](https://huggingface.co/jerteh/Jerteh-355) <!-- at revision cf08b05701c6b07fa5fe3b4eba528e5001b11dc2 -->
163
+ - **Maximum Sequence Length:** 512 tokens
164
+ - **Output Dimensionality:** 16 tokens
165
+ - **Similarity Function:** Cosine Similarity
166
+ <!-- - **Training Dataset:** Unknown -->
167
+ <!-- - **Language:** Unknown -->
168
+ <!-- - **License:** Unknown -->
169
+
170
+ ### Model Sources
171
+
172
+ - **Documentation:** [Sentence Transformers Documentation](https://sbert.net)
173
+ - **Repository:** [Sentence Transformers on GitHub](https://github.com/UKPLab/sentence-transformers)
174
+ - **Hugging Face:** [Sentence Transformers on Hugging Face](https://huggingface.co/models?library=sentence-transformers)
175
+
176
+ ### Full Model Architecture
177
+
178
+ ```
179
+ SentenceTransformer(
180
+ (0): Transformer({'max_seq_length': 512, 'do_lower_case': False}) with Transformer model: RobertaModel
181
+ (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})
182
+ (2): Dense({'in_features': 1024, 'out_features': 16, 'bias': True, 'activation_function': 'torch.nn.modules.activation.Tanh'})
183
+ )
184
+ ```
185
+
186
+ ## Usage
187
+
188
+ ### Direct Usage (Sentence Transformers)
189
+
190
+ First install the Sentence Transformers library:
191
+
192
+ ```bash
193
+ pip install -U sentence-transformers
194
+ ```
195
+
196
+ Then you can load this model and run inference.
197
+ ```python
198
+ from sentence_transformers import SentenceTransformer
199
+
200
+ # Download from the 🤗 Hub
201
+ model = SentenceTransformer("sentence_transformers_model_id")
202
+ # Run inference
203
+ sentences = [
204
+ 'Kako brat "Komita" zamišlja stručni i demokratski dijalog) Ali, dobro. Nije mu lako. Imali su težak dan😃 http',
205
+ 'Obnovljena prva godina na fakultetu,Imam 21 godinu i studiram stomatologiju. Obnovila sam prvu godinu (sada bih trebala da sam druga), i osećam se mnogo loše povodom toga. Prošle godine u ovom periodu sam se osećala mnogo depresivno, anksiozno, i usamljeno (i sada se tako osećam samo malo manje), nisam tražila pomoć jer sam mislila da ću uspeti da se izborim sa sobom i na kraju položim ispite koji su mi potrebni za drugu godinu, ali nisam. Osećala sam ogromnu krivicu jer to nije smelo da mi se desi. Jedino mi majka radi, ona je medicinska sestra i ona izdržava nas četvoro. Znam koliko oni trpe i žrtvuju se samo da bih ja mogla da idem na fakultet i obezbedim sebi bolju budućnost.\\n\\nVeć neko vreme imam blokadu što se tiče učenja. Ostao mi je još jedan ispit da očistim godinu, i to najteži (anatomija). I imam problem da ne mogu da nateram sebe da sednem da učim, tj. kad god sednem i krenem da učim učim malo i već posle nekog vremena moje misli se razlete na sve strane i počinjem da se vraćam u prošlost i razmišljam o svojim neuspesima. Imam utisak da se uopšte nisam snašla, jer sam upisala fakultet u drugom prijemnom roku (na prvom mi je falio poen), odmah krenula na fakultet posle tolikog stresa, kasnije korona i online predavanja i vežbe, nisam dovoljno učila, više sam bila pod stresom, ne znam ni sama.\\n\\nProšle godine kada sam tek obnovila godinu, htela sam što pre da položim sve ispite koji su mi ostali i zaposlim se i uštedim novac za drugu godinu, ali nisam uspela, mnogo sam se razvukla sam ispitima, nisam mogla lepo da učim. Inače sam uvek bila odličan đak i nisam imala problema što se učenja tiče, uvek sam mogla da učim, ali poslednje dve godine ne znam šta mi se dešava. Samopouzdanje mi je mnogo opalo, i mislim da sam mnogo glupa i da ništa ne mogu da uradim kako treba. \\n\\nHtela bih da vas zamolim za neki savet kako bih mogla ovo da prebrodim jer stvarno nemam više ni motivacije ni volje, svakog dana sam tužna i plačem, ne znam šta više da radim sa sobom.',
206
+ '@user @user Ostaćeš upamćen u istoriji kao ostrašćeni vladar, a ne državnik. Kao onaj koji je naredio da se neistomišljenici batinaju. Živi sa tim teretom, sam si tako odlučio. Niko se neće sećati tvojih puteva i mostova, kao što se ne sećaju Tadićevih ... Sećaće se samo ovoga. http',
207
+ ]
208
+ embeddings = model.encode(sentences)
209
+ print(embeddings.shape)
210
+ # [3, 16]
211
+
212
+ # Get the similarity scores for the embeddings
213
+ similarities = model.similarity(embeddings, embeddings)
214
+ print(similarities.shape)
215
+ # [3, 3]
216
+ ```
217
+
218
+ <!--
219
+ ### Direct Usage (Transformers)
220
+
221
+ <details><summary>Click to see the direct usage in Transformers</summary>
222
+
223
+ </details>
224
+ -->
225
+
226
+ <!--
227
+ ### Downstream Usage (Sentence Transformers)
228
+
229
+ You can finetune this model on your own dataset.
230
+
231
+ <details><summary>Click to expand</summary>
232
+
233
+ </details>
234
+ -->
235
+
236
+ <!--
237
+ ### Out-of-Scope Use
238
+
239
+ *List how the model may foreseeably be misused and address what users ought not to do with the model.*
240
+ -->
241
+
242
+ <!--
243
+ ## Bias, Risks and Limitations
244
+
245
+ *What are the known or foreseeable issues stemming from this model? You could also flag here known failure cases or weaknesses of the model.*
246
+ -->
247
+
248
+ <!--
249
+ ### Recommendations
250
+
251
+ *What are recommendations with respect to the foreseeable issues? For example, filtering explicit content.*
252
+ -->
253
+
254
+ ## Training Details
255
+
256
+ ### Training Hyperparameters
257
+ #### Non-Default Hyperparameters
258
+
259
+ - `eval_strategy`: steps
260
+ - `num_train_epochs`: 1
261
+ - `warmup_ratio`: 0.1
262
+ - `fp16`: True
263
+ - `batch_sampler`: no_duplicates
264
+
265
+ #### All Hyperparameters
266
+ <details><summary>Click to expand</summary>
267
+
268
+ - `overwrite_output_dir`: False
269
+ - `do_predict`: False
270
+ - `eval_strategy`: steps
271
+ - `prediction_loss_only`: True
272
+ - `per_device_train_batch_size`: 8
273
+ - `per_device_eval_batch_size`: 8
274
+ - `per_gpu_train_batch_size`: None
275
+ - `per_gpu_eval_batch_size`: None
276
+ - `gradient_accumulation_steps`: 1
277
+ - `eval_accumulation_steps`: None
278
+ - `torch_empty_cache_steps`: None
279
+ - `learning_rate`: 5e-05
280
+ - `weight_decay`: 0.0
281
+ - `adam_beta1`: 0.9
282
+ - `adam_beta2`: 0.999
283
+ - `adam_epsilon`: 1e-08
284
+ - `max_grad_norm`: 1.0
285
+ - `num_train_epochs`: 1
286
+ - `max_steps`: -1
287
+ - `lr_scheduler_type`: linear
288
+ - `lr_scheduler_kwargs`: {}
289
+ - `warmup_ratio`: 0.1
290
+ - `warmup_steps`: 0
291
+ - `log_level`: passive
292
+ - `log_level_replica`: warning
293
+ - `log_on_each_node`: True
294
+ - `logging_nan_inf_filter`: True
295
+ - `save_safetensors`: True
296
+ - `save_on_each_node`: False
297
+ - `save_only_model`: False
298
+ - `restore_callback_states_from_checkpoint`: False
299
+ - `no_cuda`: False
300
+ - `use_cpu`: False
301
+ - `use_mps_device`: False
302
+ - `seed`: 42
303
+ - `data_seed`: None
304
+ - `jit_mode_eval`: False
305
+ - `use_ipex`: False
306
+ - `bf16`: False
307
+ - `fp16`: True
308
+ - `fp16_opt_level`: O1
309
+ - `half_precision_backend`: auto
310
+ - `bf16_full_eval`: False
311
+ - `fp16_full_eval`: False
312
+ - `tf32`: None
313
+ - `local_rank`: 0
314
+ - `ddp_backend`: None
315
+ - `tpu_num_cores`: None
316
+ - `tpu_metrics_debug`: False
317
+ - `debug`: []
318
+ - `dataloader_drop_last`: False
319
+ - `dataloader_num_workers`: 0
320
+ - `dataloader_prefetch_factor`: None
321
+ - `past_index`: -1
322
+ - `disable_tqdm`: False
323
+ - `remove_unused_columns`: True
324
+ - `label_names`: None
325
+ - `load_best_model_at_end`: False
326
+ - `ignore_data_skip`: False
327
+ - `fsdp`: []
328
+ - `fsdp_min_num_params`: 0
329
+ - `fsdp_config`: {'min_num_params': 0, 'xla': False, 'xla_fsdp_v2': False, 'xla_fsdp_grad_ckpt': False}
330
+ - `fsdp_transformer_layer_cls_to_wrap`: None
331
+ - `accelerator_config`: {'split_batches': False, 'dispatch_batches': None, 'even_batches': True, 'use_seedable_sampler': True, 'non_blocking': False, 'gradient_accumulation_kwargs': None}
332
+ - `deepspeed`: None
333
+ - `label_smoothing_factor`: 0.0
334
+ - `optim`: adamw_torch
335
+ - `optim_args`: None
336
+ - `adafactor`: False
337
+ - `group_by_length`: False
338
+ - `length_column_name`: length
339
+ - `ddp_find_unused_parameters`: None
340
+ - `ddp_bucket_cap_mb`: None
341
+ - `ddp_broadcast_buffers`: False
342
+ - `dataloader_pin_memory`: True
343
+ - `dataloader_persistent_workers`: False
344
+ - `skip_memory_metrics`: True
345
+ - `use_legacy_prediction_loop`: False
346
+ - `push_to_hub`: False
347
+ - `resume_from_checkpoint`: None
348
+ - `hub_model_id`: None
349
+ - `hub_strategy`: every_save
350
+ - `hub_private_repo`: False
351
+ - `hub_always_push`: False
352
+ - `gradient_checkpointing`: False
353
+ - `gradient_checkpointing_kwargs`: None
354
+ - `include_inputs_for_metrics`: False
355
+ - `eval_do_concat_batches`: True
356
+ - `fp16_backend`: auto
357
+ - `push_to_hub_model_id`: None
358
+ - `push_to_hub_organization`: None
359
+ - `mp_parameters`:
360
+ - `auto_find_batch_size`: False
361
+ - `full_determinism`: False
362
+ - `torchdynamo`: None
363
+ - `ray_scope`: last
364
+ - `ddp_timeout`: 1800
365
+ - `torch_compile`: False
366
+ - `torch_compile_backend`: None
367
+ - `torch_compile_mode`: None
368
+ - `dispatch_batches`: None
369
+ - `split_batches`: None
370
+ - `include_tokens_per_second`: False
371
+ - `include_num_input_tokens_seen`: False
372
+ - `neftune_noise_alpha`: None
373
+ - `optim_target_modules`: None
374
+ - `batch_eval_metrics`: False
375
+ - `eval_on_start`: False
376
+ - `use_liger_kernel`: False
377
+ - `eval_use_gather_object`: False
378
+ - `batch_sampler`: no_duplicates
379
+ - `multi_dataset_batch_sampler`: proportional
380
+
381
+ </details>
382
+
383
+ ### Training Logs
384
+ | Epoch | Step | Training Loss | loss |
385
+ |:------:|:----:|:-------------:|:------:|
386
+ | 0.2674 | 100 | 0.1507 | 0.1294 |
387
+ | 0.5348 | 200 | 0.1275 | 0.1217 |
388
+ | 0.8021 | 300 | 0.1205 | 0.1153 |
389
+
390
+
391
+ ### Framework Versions
392
+ - Python: 3.12.7
393
+ - Sentence Transformers: 3.1.1
394
+ - Transformers: 4.45.2
395
+ - PyTorch: 2.5.1+cu124
396
+ - Accelerate: 1.0.1
397
+ - Datasets: 3.0.2
398
+ - Tokenizers: 0.20.3
399
+
400
+ ## Citation
401
+
402
+ ### BibTeX
403
+
404
+ #### Sentence Transformers
405
+ ```bibtex
406
+ @inproceedings{reimers-2019-sentence-bert,
407
+ title = "Sentence-BERT: Sentence Embeddings using Siamese BERT-Networks",
408
+ author = "Reimers, Nils and Gurevych, Iryna",
409
+ booktitle = "Proceedings of the 2019 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing",
410
+ month = "11",
411
+ year = "2019",
412
+ publisher = "Association for Computational Linguistics",
413
+ url = "https://arxiv.org/abs/1908.10084",
414
+ }
415
+ ```
416
+
417
+ #### MSELoss
418
+ ```bibtex
419
+ @inproceedings{reimers-2020-multilingual-sentence-bert,
420
+ title = "Making Monolingual Sentence Embeddings Multilingual using Knowledge Distillation",
421
+ author = "Reimers, Nils and Gurevych, Iryna",
422
+ booktitle = "Proceedings of the 2020 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing",
423
+ month = "11",
424
+ year = "2020",
425
+ publisher = "Association for Computational Linguistics",
426
+ url = "https://arxiv.org/abs/2004.09813",
427
+ }
428
+ ```
429
+
430
+ <!--
431
+ ## Glossary
432
+
433
+ *Clearly define terms in order to be accessible across audiences.*
434
+ -->
435
+
436
+ <!--
437
+ ## Model Card Authors
438
+
439
+ *Lists the people who create the model card, providing recognition and accountability for the detailed work that goes into its construction.*
440
+ -->
441
+
442
+ <!--
443
+ ## Model Card Contact
444
+
445
+ *Provides a way for people who have updates to the Model Card, suggestions, or questions, to contact the Model Card authors.*
446
+ -->
config.json ADDED
@@ -0,0 +1,27 @@
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
1
+ {
2
+ "_name_or_path": "jerteh/Jerteh-355",
3
+ "architectures": [
4
+ "RobertaModel"
5
+ ],
6
+ "attention_probs_dropout_prob": 0.1,
7
+ "bos_token_id": 0,
8
+ "classifier_dropout": null,
9
+ "eos_token_id": 0,
10
+ "hidden_act": "gelu",
11
+ "hidden_dropout_prob": 0.1,
12
+ "hidden_size": 1024,
13
+ "initializer_range": 0.02,
14
+ "intermediate_size": 4096,
15
+ "layer_norm_eps": 1e-05,
16
+ "max_position_embeddings": 514,
17
+ "model_type": "roberta",
18
+ "num_attention_heads": 16,
19
+ "num_hidden_layers": 24,
20
+ "pad_token_id": 1,
21
+ "position_embedding_type": "absolute",
22
+ "torch_dtype": "float32",
23
+ "transformers_version": "4.45.2",
24
+ "type_vocab_size": 1,
25
+ "use_cache": true,
26
+ "vocab_size": 49152
27
+ }
config_sentence_transformers.json ADDED
@@ -0,0 +1,10 @@
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
1
+ {
2
+ "__version__": {
3
+ "sentence_transformers": "3.1.1",
4
+ "transformers": "4.45.2",
5
+ "pytorch": "2.5.1+cu124"
6
+ },
7
+ "prompts": {},
8
+ "default_prompt_name": null,
9
+ "similarity_fn_name": null
10
+ }
merges.txt ADDED
The diff for this file is too large to render. See raw diff
 
model.safetensors ADDED
@@ -0,0 +1,3 @@
 
 
 
 
1
+ version https://git-lfs.github.com/spec/v1
2
+ oid sha256:fbb73b8d4f0dbaa15f19c4ea883f853d751f12c0e7237a22ec71a39cf76f5543
3
+ size 1416925056
modules.json ADDED
@@ -0,0 +1,20 @@
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
1
+ [
2
+ {
3
+ "idx": 0,
4
+ "name": "0",
5
+ "path": "",
6
+ "type": "sentence_transformers.models.Transformer"
7
+ },
8
+ {
9
+ "idx": 1,
10
+ "name": "1",
11
+ "path": "1_Pooling",
12
+ "type": "sentence_transformers.models.Pooling"
13
+ },
14
+ {
15
+ "idx": 2,
16
+ "name": "2",
17
+ "path": "2_Dense",
18
+ "type": "sentence_transformers.models.Dense"
19
+ }
20
+ ]
sentence_bert_config.json ADDED
@@ -0,0 +1,4 @@
 
 
 
 
 
1
+ {
2
+ "max_seq_length": 512,
3
+ "do_lower_case": false
4
+ }
special_tokens_map.json ADDED
@@ -0,0 +1,15 @@
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
1
+ {
2
+ "bos_token": "<s>",
3
+ "cls_token": "<s>",
4
+ "eos_token": "</s>",
5
+ "mask_token": {
6
+ "content": "<mask>",
7
+ "lstrip": true,
8
+ "normalized": false,
9
+ "rstrip": false,
10
+ "single_word": false
11
+ },
12
+ "pad_token": "<pad>",
13
+ "sep_token": "</s>",
14
+ "unk_token": "<unk>"
15
+ }
tokenizer.json ADDED
The diff for this file is too large to render. See raw diff
 
tokenizer_config.json ADDED
@@ -0,0 +1,57 @@
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
1
+ {
2
+ "add_prefix_space": false,
3
+ "added_tokens_decoder": {
4
+ "0": {
5
+ "content": "<s>",
6
+ "lstrip": false,
7
+ "normalized": false,
8
+ "rstrip": false,
9
+ "single_word": false,
10
+ "special": true
11
+ },
12
+ "1": {
13
+ "content": "<pad>",
14
+ "lstrip": false,
15
+ "normalized": false,
16
+ "rstrip": false,
17
+ "single_word": false,
18
+ "special": true
19
+ },
20
+ "2": {
21
+ "content": "</s>",
22
+ "lstrip": false,
23
+ "normalized": false,
24
+ "rstrip": false,
25
+ "single_word": false,
26
+ "special": true
27
+ },
28
+ "3": {
29
+ "content": "<unk>",
30
+ "lstrip": false,
31
+ "normalized": false,
32
+ "rstrip": false,
33
+ "single_word": false,
34
+ "special": true
35
+ },
36
+ "4": {
37
+ "content": "<mask>",
38
+ "lstrip": true,
39
+ "normalized": false,
40
+ "rstrip": false,
41
+ "single_word": false,
42
+ "special": true
43
+ }
44
+ },
45
+ "bos_token": "<s>",
46
+ "clean_up_tokenization_spaces": false,
47
+ "cls_token": "<s>",
48
+ "eos_token": "</s>",
49
+ "errors": "replace",
50
+ "mask_token": "<mask>",
51
+ "model_max_length": 512,
52
+ "pad_token": "<pad>",
53
+ "sep_token": "</s>",
54
+ "tokenizer_class": "RobertaTokenizer",
55
+ "trim_offsets": true,
56
+ "unk_token": "<unk>"
57
+ }
vocab.json ADDED
The diff for this file is too large to render. See raw diff