---
base_model: intfloat/multilingual-e5-base
datasets: []
language: []
library_name: sentence-transformers
metrics:
- negative_mse
- src2trg_accuracy
- trg2src_accuracy
- mean_accuracy
- pearson_cosine
- spearman_cosine
- pearson_manhattan
- spearman_manhattan
- pearson_euclidean
- spearman_euclidean
- pearson_dot
- spearman_dot
- pearson_max
- spearman_max
pipeline_tag: sentence-similarity
tags:
- sentence-transformers
- sentence-similarity
- feature-extraction
- generated_from_trainer
- dataset_size:1765391
- loss:MSELoss
widget:
- source_sentence: The virus of the October Revolution spread over the Kingdom too.
sentences:
- 'Webinar: Rad od kuće - rizici i izazovi za poslodavce u Srbiji (Video) - TSG'
- Zbog toga i uprkos savetima prijatelja koji mu predviđaju neuspeh, odluči da da
otputuje u mesto svoje izabranice, u srce zemlje Baska, kako bi je ubedio da je
ona ljubav njegovog života i da je on pravi čovek za nju.
- Virus Oktobarske revolucije zahvatio je i Kraljevinu.
- source_sentence: 41st Finat Label competitions 2021 – Dekor Art
sentences:
- Zahvaljujući kreditu GGF-a, Halk Banka će povećati ponudu i obim svojih Eko-kredita.
- 41. Finatovo takmičenje 2021. – Dekor Art
- Ovaj pristup još uvek oduševljava kupce i čini ih lojalnim.
- source_sentence: Primary schoolHigh SchoolHigh school or collegeMaster studiesPhD
studies
sentences:
- Osnovna školaSrednja školaViša škola ili fakultetMaster studijeDoktorske studije
- Zakon o slobodnom pristupu informacijama od javnog značaja ("Sl.glasnik RS" br.120/04,
54/07, 104/09 i 36/10) predviđa nekoliko izuzetaka od prava na slobodan pristup
informacijama od javnog značaja i nijedan od tih izuzetaka, uklјučujući zloupotrebu
prava, nije apsolutne prirode, već se zahteva procena pretežnosti interesa u skladu
sa članom 8. ovog zakona.
- U objavi se navodi da je postupak dodele koncesije inicirala V&Z zaštita.
- source_sentence: It is located in the vicinity of Dubrovnik, 45 minutes by boat.
sentences:
- Nalazi se u blizini Dubrovnika, 45 minuta plovidbe čamcem.
- Na vrhuncu ljetnog vala moglo se vakcinisati čak i vikendom.
- Početna » Vesti » Životna sredina » Moguće je ukinuti upotrebu jednokratne plastike,
sledimo ovaj dobar primer
- source_sentence: • Mastering the creation and developments of a sales organization;
sentences:
- Uslijed takvih percepcija koje su se ukorjenjivale tokom dugog niza godina, ovakva
ponašanja postala su dio našeg DNK, i na jednoj i na drugoj strani.
- • Savladaju kreiranje i razvoj prodajne organizacije;
- Žene posebno razumeju svakoga, muža slušaju zbog čega nekada liči n a malogradjanski
princip žene, a ako ga i ne poštuje opet ga pušta da vodi raspravu iako je ona
ta koja uvek ima mnogo šta i pametnije i smislenije reći, ćuti i pušta da on vodi
dijalog.
model-index:
- name: SentenceTransformer based on intfloat/multilingual-e5-base
results:
- task:
type: knowledge-distillation
name: Knowledge Distillation
dataset:
name: en sr
type: en-sr
metrics:
- type: negative_mse
value: -0.013508909614756703
name: Negative Mse
- task:
type: translation
name: Translation
dataset:
name: en sr
type: en-sr
metrics:
- type: src2trg_accuracy
value: 0.978350772988426
name: Src2Trg Accuracy
- type: trg2src_accuracy
value: 0.9755474756446196
name: Trg2Src Accuracy
- type: mean_accuracy
value: 0.9769491243165228
name: Mean Accuracy
- task:
type: semantic-similarity
name: Semantic Similarity
dataset:
name: sts17 test
type: sts17-test
metrics:
- type: pearson_cosine
value: 0.7660699943263278
name: Pearson Cosine
- type: spearman_cosine
value: 0.7676614865321542
name: Spearman Cosine
- type: pearson_manhattan
value: 0.7746642228682818
name: Pearson Manhattan
- type: spearman_manhattan
value: 0.7672361352987983
name: Spearman Manhattan
- type: pearson_euclidean
value: 0.7752780949592708
name: Pearson Euclidean
- type: spearman_euclidean
value: 0.7676611912970073
name: Spearman Euclidean
- type: pearson_dot
value: 0.7660699846109476
name: Pearson Dot
- type: spearman_dot
value: 0.7676611912970073
name: Spearman Dot
- type: pearson_max
value: 0.7752780949592708
name: Pearson Max
- type: spearman_max
value: 0.7676614865321542
name: Spearman Max
- type: pearson_cosine
value: 0.8182713597722144
name: Pearson Cosine
- type: spearman_cosine
value: 0.8280612221423057
name: Spearman Cosine
- type: pearson_manhattan
value: 0.8303955994134377
name: Pearson Manhattan
- type: spearman_manhattan
value: 0.8276719562820248
name: Spearman Manhattan
- type: pearson_euclidean
value: 0.8310570904925173
name: Pearson Euclidean
- type: spearman_euclidean
value: 0.8280630720930909
name: Spearman Euclidean
- type: pearson_dot
value: 0.818271343659885
name: Pearson Dot
- type: spearman_dot
value: 0.8280612221423057
name: Spearman Dot
- type: pearson_max
value: 0.8310570904925173
name: Pearson Max
- type: spearman_max
value: 0.8280630720930909
name: Spearman Max
---
# SentenceTransformer based on intfloat/multilingual-e5-base
This is a [sentence-transformers](https://www.SBERT.net) model finetuned from [intfloat/multilingual-e5-base](https://huggingface.co/intfloat/multilingual-e5-base). 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](https://huggingface.co/intfloat/multilingual-e5-base)
- **Maximum Sequence Length:** 512 tokens
- **Output Dimensionality:** 768 tokens
- **Similarity Function:** Cosine Similarity
### 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': 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:
```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("sentence_transformers_model_id")
# Run inference
sentences = [
'• Mastering the creation and developments of a sales organization;',
'• Savladaju kreiranje i razvoj prodajne organizacije;',
'Uslijed takvih percepcija koje su se ukorjenjivale tokom dugog niza godina, ovakva ponašanja postala su dio našeg DNK, i na jednoj i na drugoj strani.',
]
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
#### Knowledge Distillation
* Dataset: `en-sr`
* Evaluated with [MSEEvaluator](https://sbert.net/docs/package_reference/sentence_transformer/evaluation.html#sentence_transformers.evaluation.MSEEvaluator)
| Metric | Value |
|:-----------------|:------------|
| **negative_mse** | **-0.0135** |
#### Translation
* Dataset: `en-sr`
* Evaluated with [TranslationEvaluator](https://sbert.net/docs/package_reference/sentence_transformer/evaluation.html#sentence_transformers.evaluation.TranslationEvaluator)
| Metric | Value |
|:------------------|:-----------|
| src2trg_accuracy | 0.9784 |
| trg2src_accuracy | 0.9755 |
| **mean_accuracy** | **0.9769** |
#### Semantic Similarity
* Dataset: `sts17-test`
* Evaluated with [EmbeddingSimilarityEvaluator](https://sbert.net/docs/package_reference/sentence_transformer/evaluation.html#sentence_transformers.evaluation.EmbeddingSimilarityEvaluator)
| Metric | Value |
|:-------------------|:-----------|
| pearson_cosine | 0.7661 |
| spearman_cosine | 0.7677 |
| pearson_manhattan | 0.7747 |
| spearman_manhattan | 0.7672 |
| pearson_euclidean | 0.7753 |
| spearman_euclidean | 0.7677 |
| pearson_dot | 0.7661 |
| spearman_dot | 0.7677 |
| pearson_max | 0.7753 |
| **spearman_max** | **0.7677** |
#### Semantic Similarity
* Dataset: `sts17-test`
* Evaluated with [EmbeddingSimilarityEvaluator](https://sbert.net/docs/package_reference/sentence_transformer/evaluation.html#sentence_transformers.evaluation.EmbeddingSimilarityEvaluator)
| Metric | Value |
|:-------------------|:-----------|
| pearson_cosine | 0.8183 |
| spearman_cosine | 0.8281 |
| pearson_manhattan | 0.8304 |
| spearman_manhattan | 0.8277 |
| pearson_euclidean | 0.8311 |
| spearman_euclidean | 0.8281 |
| pearson_dot | 0.8183 |
| spearman_dot | 0.8281 |
| pearson_max | 0.8311 |
| **spearman_max** | **0.8281** |
## Training Details
### Training Dataset
#### Unnamed Dataset
* Size: 1,765,391 training samples
* Columns: english, non_english, and label
* Approximate statistics based on the first 1000 samples:
| | english | non_english | label |
|:--------|:-----------------------------------------------------------------------------------|:-----------------------------------------------------------------------------------|:-------------------------------------|
| type | string | string | list |
| details | - min: 3 tokens
- mean: 33.36 tokens
- max: 178 tokens
| - min: 5 tokens
- mean: 36.18 tokens
- max: 202 tokens
| |
* Samples:
| english | non_english | label |
|:---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|:--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|:-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|
| All the participants of these visits expressed a readiness to continue to participate and initiate this kind and similar activities, and they stressed their commitment to activities that contribute to reconciliation in their local environments and the region. | Svi učesnici ovih posjeta izrazili su spremnost da nastave učestvovati i inicirati ovakve i slične aktivnosti, te su istakli svoju posvećenost aktivnostima koje doprinose pomirenju u njihovim lokalnim sredinama i u regiji. | [-0.023944344371557236, -0.022687293589115143, -0.03220286965370178, -0.0246198121458292, 0.030504269525408745, ...] |
| 🚗 Car Rental Ayers Rock Airport | Rent a car Ayers Rock – Rentalcargroup.com | 🚗 Reykjavik Najam automobila - Rentalcargroup.com | [-0.03722256422042847, -0.010353364050388336, -0.012843347154557705, 0.038412801921367645, 0.049048956483602524, ...] |
| SESAME ROLLS - Tvojih5minuta | Susam kifle - Tvojih5minuta | [-0.025164667516946793, -0.02409234829246998, -0.030587544664740562, 0.006792992819100618, 0.03685637190937996, ...] |
* Loss: [MSELoss](https://sbert.net/docs/package_reference/sentence_transformer/losses.html#mseloss)
### Evaluation Dataset
#### Unnamed Dataset
* Size: 36,029 evaluation samples
* Columns: english, non_english, and label
* Approximate statistics based on the first 1000 samples:
| | english | non_english | label |
|:--------|:-----------------------------------------------------------------------------------|:-----------------------------------------------------------------------------------|:-------------------------------------|
| type | string | string | list |
| details | - min: 4 tokens
- mean: 33.49 tokens
- max: 173 tokens
| - min: 4 tokens
- mean: 36.99 tokens
- max: 198 tokens
| |
* Samples:
| english | non_english | label |
|:-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|:---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|:------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|
| Andrew proposed Laura, he really liked to work with her, and I said great, she's a great actress. | Razmišljali smo o njegovoj mami, i onda je Endru na kastingu predložio Loru, hteo je da radi s njom i ja sam se složio, ona je sjajna glumica. | [-0.017107214778661728, -0.054064393043518066, -0.009186248295009136, -0.026429275050759315, 0.06628632545471191, ...] |
| Oskar Schindler was a German industrialist and member of the Nazi party who saved 1,200 Jews during World War II. | Oskar Šindler je bio njemački idustrijalista i član nacističke partije koji je spasio 1.200 Jevreja tokom Drugog svjetskog rata tako što ih je zaposlio u svim fabrikama. | [-0.028540322557091713, -0.0467195138335228, -0.06506078690290451, 0.010401058942079544, 0.02002905309200287, ...] |
| Here you can sing and dance all night long and for good fun you can blame music that is deffinetely best in town. | Na ovom mestu se igra i peva do zore i to je uvek tako, za tako dobar provod definitvno je kriva muzika koja je malo je reći najbolja i najtraženija u gradu. | [-0.027667256072163582, -0.0402180515229702, 0.022323550656437874, -0.005031000357121229, 0.032226040959358215, ...] |
* Loss: [MSELoss](https://sbert.net/docs/package_reference/sentence_transformer/losses.html#mseloss)
### Training Hyperparameters
#### Non-Default Hyperparameters
- `eval_strategy`: steps
- `per_device_train_batch_size`: 16
- `per_device_eval_batch_size`: 16
- `gradient_accumulation_steps`: 2
- `learning_rate`: 2e-05
- `num_train_epochs`: 6
- `warmup_ratio`: 0.1
- `fp16`: True
#### All Hyperparameters
Click to expand
- `overwrite_output_dir`: False
- `do_predict`: False
- `eval_strategy`: steps
- `prediction_loss_only`: True
- `per_device_train_batch_size`: 16
- `per_device_eval_batch_size`: 16
- `per_gpu_train_batch_size`: None
- `per_gpu_eval_batch_size`: None
- `gradient_accumulation_steps`: 2
- `eval_accumulation_steps`: None
- `torch_empty_cache_steps`: None
- `learning_rate`: 2e-05
- `weight_decay`: 0.0
- `adam_beta1`: 0.9
- `adam_beta2`: 0.999
- `adam_epsilon`: 1e-08
- `max_grad_norm`: 1.0
- `num_train_epochs`: 6
- `max_steps`: -1
- `lr_scheduler_type`: linear
- `lr_scheduler_kwargs`: {}
- `warmup_ratio`: 0.1
- `warmup_steps`: 0
- `log_level`: passive
- `log_level_replica`: warning
- `log_on_each_node`: True
- `logging_nan_inf_filter`: True
- `save_safetensors`: True
- `save_on_each_node`: False
- `save_only_model`: False
- `restore_callback_states_from_checkpoint`: False
- `no_cuda`: False
- `use_cpu`: False
- `use_mps_device`: False
- `seed`: 42
- `data_seed`: None
- `jit_mode_eval`: False
- `use_ipex`: False
- `bf16`: False
- `fp16`: True
- `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`: 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
- `eval_use_gather_object`: False
- `batch_sampler`: batch_sampler
- `multi_dataset_batch_sampler`: proportional
Click to expand
| Epoch | Step | Training Loss | loss | en-sr_mean_accuracy | en-sr_negative_mse | sts17-test_spearman_max |
|:------:|:------:|:-------------:|:------:|:-------------------:|:------------------:|:-----------------------:|
| 0.0018 | 100 | 0.0026 | - | - | - | - |
| 0.0036 | 200 | 0.0026 | - | - | - | - |
| 0.0054 | 300 | 0.0025 | - | - | - | - |
| 0.0073 | 400 | 0.0024 | - | - | - | - |
| 0.0091 | 500 | 0.0023 | - | - | - | - |
| 0.0109 | 600 | 0.0021 | - | - | - | - |
| 0.0127 | 700 | 0.0017 | - | - | - | - |
| 0.0145 | 800 | 0.0013 | - | - | - | - |
| 0.0163 | 900 | 0.001 | - | - | - | - |
| 0.0181 | 1000 | 0.0007 | - | - | - | - |
| 0.0199 | 1100 | 0.0006 | - | - | - | - |
| 0.0218 | 1200 | 0.0005 | - | - | - | - |
| 0.0236 | 1300 | 0.0005 | - | - | - | - |
| 0.0254 | 1400 | 0.0005 | - | - | - | - |
| 0.0272 | 1500 | 0.0005 | - | - | - | - |
| 0.0290 | 1600 | 0.0005 | - | - | - | - |
| 0.0308 | 1700 | 0.0005 | - | - | - | - |
| 0.0326 | 1800 | 0.0005 | - | - | - | - |
| 0.0344 | 1900 | 0.0005 | - | - | - | - |
| 0.0363 | 2000 | 0.0004 | - | - | - | - |
| 0.0381 | 2100 | 0.0004 | - | - | - | - |
| 0.0399 | 2200 | 0.0004 | - | - | - | - |
| 0.0417 | 2300 | 0.0004 | - | - | - | - |
| 0.0435 | 2400 | 0.0004 | - | - | - | - |
| 0.0453 | 2500 | 0.0004 | - | - | - | - |
| 0.0471 | 2600 | 0.0004 | - | - | - | - |
| 0.0489 | 2700 | 0.0004 | - | - | - | - |
| 0.0508 | 2800 | 0.0004 | - | - | - | - |
| 0.0526 | 2900 | 0.0004 | - | - | - | - |
| 0.0544 | 3000 | 0.0004 | - | - | - | - |
| 0.0562 | 3100 | 0.0004 | - | - | - | - |
| 0.0580 | 3200 | 0.0004 | - | - | - | - |
| 0.0598 | 3300 | 0.0004 | - | - | - | - |
| 0.0616 | 3400 | 0.0004 | - | - | - | - |
| 0.0634 | 3500 | 0.0004 | - | - | - | - |
| 0.0653 | 3600 | 0.0004 | - | - | - | - |
| 0.0671 | 3700 | 0.0004 | - | - | - | - |
| 0.0689 | 3800 | 0.0004 | - | - | - | - |
| 0.0707 | 3900 | 0.0004 | - | - | - | - |
| 0.0725 | 4000 | 0.0004 | - | - | - | - |
| 0.0743 | 4100 | 0.0004 | - | - | - | - |
| 0.0761 | 4200 | 0.0004 | - | - | - | - |
| 0.0779 | 4300 | 0.0004 | - | - | - | - |
| 0.0798 | 4400 | 0.0004 | - | - | - | - |
| 0.0816 | 4500 | 0.0004 | - | - | - | - |
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