SentenceTransformer based on intfloat/multilingual-e5-large

This is a sentence-transformers model finetuned from intfloat/multilingual-e5-large. 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
Maximum Sequence Length: 512 tokens
Output Dimensionality: 1024 dimensions
Similarity Function: Cosine Similarity

Model Sources

Documentation: Sentence Transformers Documentation
Repository: Sentence Transformers on GitHub
Hugging Face: Sentence Transformers on Hugging Face

Full Model Architecture

SentenceTransformer(
  (0): Transformer({'max_seq_length': 512, 'do_lower_case': False, 'architecture': '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:

pip install -U sentence-transformers

Then you can load this model and run inference.

from sentence_transformers import SentenceTransformer

# Download from the 🤗 Hub
model = SentenceTransformer("aimarsg/mle5_bopv_l_contrastive")
# Run inference
sentences = [
    'Zein egunetan izango ditu ondorioak Iñaki Pérez Sanz jaunaren izendapenak?',
    'Irailaren 5eko 2016/2022 Ebazpenaren bidez, Osakidetza-Euskal osasun zerbitzuko Arabako Erakunde Sanitario Integratuan Langileen Zerbitzuko Administrazio eta Kudeaketako Atalburu-A (Hautaketa eta Horniketa Arloa) lanpostu bat izendapen aske bidez betetzeko deialdia argitaratu zen.\nBatzordeak baloratu egin du aurkeztutako eskabide onartu bakarra, eta dagokion izendapen-proposamena egin du. Horiek horrela, Iñaki Pérez Sanz jaunak dituen ezagutza akademiko eta profesionalak kontuan hartuta, erabaki da hura izendatzea, izendapen aske bidez, Osakidetza-Euskal osasun zerbitzuko Arabako Erakunde Sanitario Integratuko Langileen Zerbitzuko Administrazio eta Kudeaketako Atalburu-A (Hautaketa eta Horniketa Arloa).\nBeraz, bat etorriz Euskadiko Antolamendu Sanitarioari buruzko ekainaren 26ko 8/1997 Legearen 28. artikuluaren hirugarren arau komunarekin, Osakidetzaren lanpostu funtzionalak arautzen dituen uztailaren 19ko 186/2005 Dekretuarekin eta azaroaren 11ko 255/1997 Dekretuarekin,\nEBAZTEN DUT\n:\nLehenengoa. Iñaki Pérez Sanz jauna izendatzea Langileen Zerbitzuko Administrazio eta Kudeaketako Atalburu-A (Hautaketa eta Horniketa Arloa) Osakidetza-Euskal osasun zerbitzuko Arabako Erakunde Sanitario Integratuan.\nBigarrena. Izendapen honek 2022ko azaroaren 9an izango ditu ondorioak.\nHirugarrena. Izendapenak egin dituen organoak edozein unetan kargugabetu ditzake, bere eskumen-ahalez, izendapen askeko sistemaren bidez izendatu dituen langileak. Kargutik kentzeak edo mugiarazteak zera eragingo du: langilea beste postu funtzional batera lekualdatuko da, baina, edonola ere, interesdunak duen kategoriari dagozkion baldintzei eutsiko die. Hain zuzen, antzeko ezaugarriak dituen lanpostu bati atxikiko zaio eta, ahal dela, izendapena jaso aurretik bera zegoen antolakuntza- eta lurraldetasun-baldintza berberetan. Atxikipen horrek, hain zuzen, kargugabetze-dataren hurrengo egunetik aurrera izango ditu ondorioak, eta lanpostua betetzeko eskatzen diren betekizun eta baldintza guztiak bete beharko ditu.',
    'g) Zertarako ematen den diru-laguntza, horretarako erabiltzea, eta ez beste ezertarako.\nh) Diru-laguntza eman dion erakundeari jakinaraztea Estatuko edo nazioarteko beste edozein administraziok edo erakunde publikok nahiz pribatuk helburu bererako bestelako diru-laguntzak edo laguntzak eman dizkiola.\nKontrol Ekonomikoko Bulegoari eta Herri Kontuen Euskal Epaitegiari, beren eginkizunetan dihardutela, deialdi honen kontura jasotako diru-laguntzen inguruan eskatzen duten informazioa ematea.\nj) Laguntza ematerakoan kontuan izan zen dena delako egoera objektibo edo subjektiboa aldatu egin baldin bada, horren berri ematea laguntza eman duen erakundeari.\nk) Polizia eta Larrialdietako Euskal Akademiak eskatzen duen informazioa ematea, bereziki eginbeharrak bete izana justifikatzeari dagokionez. Informazio hori diru-laguntza ordaindu aurretik eman beharko da.\n8. artikulua\nDiru-laguntzak eskuratzeko kirol-irizpideak.\nEskatzaileek, ebazpen honetan araututako laguntzak eskuratzeko, gutxienez baldintza hauetakoren bat betetzen dutela egiaztatu beharko dute:\n2015eko Polizien eta Suhiltzaileen Munduko Jokoetan, 5. postua edo hobea lortu izana egiaztatzea. Taldekako probetan, nahikoa izango da taldeko partaide batek egiaztatzea postu hori.\nEdo, bestela, urrezko domina bat, edo zilarrezko bi, edo brontzezko hiru lortu izana 2009tik 2014ra bitartean, biak barne, izandako Munduko Jokoetan edo Europakoetan, eta hala egiaztatzea.\n9. artikulua\nHautatzeko prozedura.\nEskatzaileen artean banatuko dira laguntzak, Polizia eta Larrialdietako Euskal Akademiaren zuzendari nagusiaren ebazpen bidez, eta ebazpen honetako 10. artikuluan araututako Balorazio Epaimahaiaren proposamenez.\nEbazpen honetako 7. artikuluan zehaztutako eginbeharrak eta 8. artikuluan ezarritako kirol-irizpideak betetzen dituzten eskatzaileei esleituko zaie diru-hornidura.\nHori horrela izanik, ebazpen honetako 2. artikuluan zehaztutako ehunekoak eta zenbatekoa kontuan hartuz emango dira laguntzak. Dena dela, diru-hornidura nahikoa ez balitz, eskatzaileen artean hainbanatuko litzateke, betiere diru-horniduraren zenbatekoa gainditu gabe.\n10. artikulua\nBalorazio Epaimahaia.',
]
embeddings = model.encode(sentences)
print(embeddings.shape)
# [3, 1024]

# Get the similarity scores for the embeddings
similarities = model.similarity(embeddings, embeddings)
print(similarities)
# tensor([[ 1.0000,  0.7178, -0.1072],
#         [ 0.7178,  1.0000, -0.1309],
#         [-0.1072, -0.1309,  1.0000]])

Evaluation

Metrics

Triplet

Dataset: multilingual-e5-large
Evaluated with TripletEvaluator

Metric	Value
cosine_accuracy	0.7925

Training Details

Training Dataset

Unnamed Dataset

Size: 9,810 training samples
Columns: anchor and positive
Approximate statistics based on the first 1000 samples:
anchor positive
type string string
details
min: 11 tokens
mean: 28.71 tokens
max: 111 tokens

min: 118 tokens
mean: 419.1 tokens
max: 512 tokens

	anchor	positive
type	string	string
details	min: 11 tokens mean: 28.71 tokens max: 111 tokens	min: 118 tokens mean: 419.1 tokens max: 512 tokens

Samples:

anchor	positive
`Zein legek dio hirigintza-planak onartzeak badakarrela obren onura publikoa deklaratzea eta lurrak eta gainerako ondasun eta eskubideak okupatu beharra?`	Sail honek argitaratzen den agindu hau eman du gaur: Portugaleteko «1. HLFG-Hiri Lurzoru Finkatugabeko Arearen Hiri Antolamendurako Plan Berezia» izeneko proiektuari dagokion hirigintza-espedientea aztertu da. 2015eko uztailaren 30ean, Portugaleteko Udalbatzak behin betiko onartu zuen Portugaleteko «1. HLFG-Hiri Lurzoru Finkatugabeko Arearen Hiri Antolamendurako Plan Berezia» izeneko espedientea. Eusko Jaurlaritzako Enplegu eta Gizarte Politiketako sailburuak 2015eko azaroaren 25ean eman zuen aginduaren bidez, aipatutako proiektua burutzeko hartu beharreko ondasun eta eskubideak desjabetzeko espedienteari hasiera ematea eta horien zerrenda jendaurrean jartzea erabaki zen. Jendaurrean egon zen epe horretan zenbait akats atzeman ziren, argitaratuta zegoen ondasun eta eskubideen zerrenda nahikoa aldatzen zutenak. Hori gauzatzeko desjabetu behar diren ondasun eta eskubideak banakatuta eta behar bezala zehaztuta agertzen dira espedientean jasotako zerrendan, identifikatzeko behar diren datu...
`Zein da epea HABEko lehendakariari gora jotzeko errekurtsoa aurkezteko ebazpen honen aurka?`	a) Dirulaguntza eman den helburu jakin hartako erabiltzea. b) Azaroaren 11ko 1/1997ko Legegintza Dekretuak onartzen duen Euskadiko Ogasun Nagusiaren Antolarauei buruzko Legearen Testu Bateginaren arabera Ekonomi Kontrolerako Bulegoak eta Kontu Publikoen Euskal Epaimahaiak deialdi honen bitartez esleitutako dirulaguntzak kontrolatzeko dituen bere eginbeharrak betetzeko eska ditzaten informazioak oro ematea. c) HABEren esku uztea dirulaguntza zuritzeko ziurtatu dituzten gastu guztien agiriak; jatorrizko agiriak kontabilitate agiritegian gorde beharko dituzte HABEk egin dezakeen edozein inspekziotarako. 14. artikulua Arau-hausteak eta ez betetzeak. Ebazpen honetan aurreikusitako laguntzen onuradunak, dena den, lotuta daude azaroaren 11ko 1/1997 Legegintza Dekretuak onartzen duen Euskal Autonomia Erkidegoko Herriogasuntza Nagusiaren Antolarauei buruzko Legearen Testu Bateginean zehaztuta dauden lege-hausteen eta ez betetzeen erregimenarekin. Ez betetze kasuetan, onuradunak jasotako diru-ko...
`Nork osatzen du Euskal Kultura Ondarea babesteko ikerketa-lanak egiteko diru-laguntzetarako balorazio-batzordea?`	Aztertuta geratu da Kultura eta Hizkuntza Politikako sailburuaren 2018ko maiatzaren 3ko Agindua, Euskal Kultura Ondarea babesteko ikerketa-lanak egiteko diru-laguntzetarako deialdia egiten duena 2018-2019 aldirako. Agindu horren 13. artikuluaren arabera, balorazio-batzorde horren osaera argitara emango da Kulturako sailburuordearen ebazpen baten bitartez. Ondorioz, hau XEDATZEN DUT : Lehenengoa. Balorazio-batzordearen osaera jakinaraztea. Hona hemen kideak: Batzordeburua: Mikel Xabier Aizpuru Murua jauna, Kultura Ondarearen zuzendaria. Batzordekideak: Dona Gil Abad andrea, Euskal Kultura Ondarearen Zentroaren arduraduna. M.ª Teresa Izquierdo Marculeta andrea, Kultura Ondarearen Zuzendaritzako teknikaria. Armando Llamosas Rubio jauna, Kultura Ondarearen Zuzendaritzako teknikaria; batzordeko idazkari-lanetan jardungo du. Andoni Sáenz de Buruaga jauna, unibertsitate-irakaslea (UPV/EHU) eta izen handiko ikerlaria. Bigarrena. Ebazpen hau Euskal Herriko Agintaritzaren Aldizkarian argitara da...

Loss: MultipleNegativesRankingLoss with these parameters:

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

Evaluation Dataset

Unnamed Dataset

Size: 9,844 evaluation samples
Columns: anchor, positive, and negative

Approximate statistics based on the first 1000 samples:

	anchor	positive	negative
type	string	string	string
details	min: 11 tokens mean: 28.39 tokens max: 71 tokens	min: 119 tokens mean: 421.31 tokens max: 512 tokens	min: 9 tokens mean: 194.29 tokens max: 512 tokens

Samples:

anchor	positive	negative
`Zein irakasle funtzionarioren destinoa aldatu da Hezkuntzako sailburuaren 2023ko apirilaren 25eko Aginduan?`	Hezkuntzako sailburuaren 2023ko apirilaren 25eko Aginduaren bidez, argitara eman zen Euskal Autonomia Erkidegoko Hezkuntza Sailaren menpeko Bigarren Hezkuntzako Katedradun eta Irakasleen, Lanbide Heziketako Irakasle Teknikoen, Hizkuntza Eskola Ofizialetako Katedradun eta Irakasleen, Musikako eta Arte Eszenikoetako Katedradun eta Irakasleen eta Arte Plastikoetako eta Diseinuko Katedradun eta irakasleen kidegoetako irakasle funtzionarioen lekualdatze-lehiaketako destinoen behin betiko esleipena. Esleipen horren aurka Maria Teresa Guevara Ortiz de Pinedok jarritako berraztertzeko errekurtsoaren aurrean, Hezkuntzako sailburuak, agindu bidez, errekurtsogilearen uzia baiestea ebatzi du, Alfredo Lakuntza Vicariori CEPA Paulo Freiren HHI (HHE Komunikazio ingelesaren arloa espezialitatea, 2. hizkuntza-eskakizuna, D hizkuntza) esleitutako destinoa indargabetuz eta Maria Teresa Guevara Ortiz de Pinedo errekurtsogileari destino hori emanez. Horregatik guztiagatik, eta eman zaizkidan eskumenak erab...	`Hezkuntzako sailburuaren 2023ko apirilaren 25eko aginduan jasotako lekualdatze-lehiaketaren behin betiko ebazpena aldatzea.`
`Zein egunetan jarri zen indarrean 186/2017 Dekretuaren bidez onartutako Euskal Autonomia Erkidegoko ikastetxeetan hezkuntza-premia bereziak dituzten ikasleei laguntzeko irakasle ez diren lan-kontratudun langileen lanpostuen zerrenda?`	Uztailak 4ko 186/2017 Dekretuaren bidez onartu zen Euskal Autonomia Erkidegoko ikastetxeetan hezkuntza-premia bereziak dituzten ikasleei laguntzeko irakasle ez diren lan-kontratudun langileen lanpostuen zerrenda, zeina 2017ko uztailaren 11ko Euskal Herriko Agintaritzaren Aldizkariaren argitaratu baitzen (131. zenbakia). Dekretu hori zuzendu egin zen, eta lanpostuen zerrenda osatzen duen eranskina, akatsak behin zuzenduta, berriro argitaratu zen 2017ko abuztuaren 29ko Euskal Herriko Agintaritzaren Aldizkarian (164. zenbakia). Administrazioko barne-egiturak antolatzeko baliabideak dira lanpostuen zerrendak. Beraz, indarrean dauden prozeduren arabera izapidetu ondoren, aldeko ebazpena jaso duten aldaketak lanpostuen zerrendetan sartu behar dira aldi-aldian, Euskal Funtzio Publikoari buruzko uztailaren 6ko 6/1989 Legearen 18. artikuluan agindutakoa betetzeko xedez. Horren ondorioz, Hezkuntzako sailburuaren proposamenez, eta Gobernu Kontseiluak 2018ko martxoaren 6an egindako bilkuran propos...	`Uztailaren 4ko 186/2017 Dekretuaren bidez onartu zen Euskal Autonomia Erkidegoko ikastetxeetan hezkuntza-premia bereziak dituzten ikasleei laguntzeko irakasle ez diren lan-kontratudun langileen lanpostuen`
`Zein ebazpenek argitaratu zuen Lekualdatze-lehiaketa ireki eta iraunkorraren 2021eko azaroko zikloko eskaintza?`	Osakidetza-Euskal osasun zerbitzuko zuzendari nagusiaren urriaren 21eko 1314/2021 Ebazpenaren bidez, Lekualdatze-lehiaketa ireki eta iraunkorrerako deialdia egin zen D3 Teknikari Laguntzaile Profesionalak lanbide-taldeari dagokionez I. eranskinean jasotako kategorietarako/lanpostu funtzionaletarako, zeinetan Mantentze Lanetako Ofiziala kategoria sartzen baita (2021eko azaroaren 8ko EHAA 221. zk.); hain zuzen, prozesu hori Osakidetza-Euskal osasun zerbitzuko Administrazio Kontseiluaren 2019ko azaroaren 27ko Erabakiaren eranskinean jasotako oinarrien arabera arautuko da. Osakidetza-Euskal osasun zerbitzuko Giza Baliabideen zuzendariaren azaroaren 15eko 520/2021 Ebazpenaren bidez (azaroaren 30eko EHAA 238. zk.), Lekualdatze-lehiaketa ireki eta iraunkorraren 2021eko azaroko zikloko eskaintza argitaratu zen, Osakidetzako zerbitzu-erakundeetan destinoa duten D3 Teknikari Laguntzaile Profesionalak lanbide-taldeari dagokionez kategoria/lanpostu funtzional hauetarako: Instalazioen Mantentze Lan...	`Ingeniari Teknikoa kategoriako (Mantentze Lanetako eta Instalazioetako Erdi Mailako Teknikaria lanpostu funtzionala) Lekualdatze-lehiaketa ireki eta iraunkorraren 2021eko azaroko zikloko destinoen eskaintza`

Loss: MultipleNegativesRankingLoss with these parameters:

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

Training Hyperparameters

Non-Default Hyperparameters

eval_strategy: epoch
learning_rate: 2e-05
warmup_ratio: 0.1
batch_sampler: no_duplicates

All Hyperparameters

Click to expand

overwrite_output_dir: False
do_predict: False
eval_strategy: epoch
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: 1
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: 3
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: False
fp16_opt_level: O1
half_precision_backend: auto
bf16_full_eval: False
fp16_full_eval: False
tf32: None
local_rank: 0
ddp_backend: None
tpu_num_cores: None
tpu_metrics_debug: False
debug: []
dataloader_drop_last: False
dataloader_num_workers: 0
dataloader_prefetch_factor: None
past_index: -1
disable_tqdm: False
remove_unused_columns: True
label_names: None
load_best_model_at_end: False
ignore_data_skip: False
fsdp: []
fsdp_min_num_params: 0
fsdp_config: {'min_num_params': 0, 'xla': False, 'xla_fsdp_v2': False, 'xla_fsdp_grad_ckpt': False}
fsdp_transformer_layer_cls_to_wrap: None
accelerator_config: {'split_batches': False, 'dispatch_batches': None, 'even_batches': True, 'use_seedable_sampler': True, 'non_blocking': False, 'gradient_accumulation_kwargs': None}
parallelism_config: 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: None
hub_always_push: False
hub_revision: None
gradient_checkpointing: False
gradient_checkpointing_kwargs: None
include_inputs_for_metrics: False
include_for_metrics: []
eval_do_concat_batches: True
fp16_backend: auto
push_to_hub_model_id: None
push_to_hub_organization: None
mp_parameters:
auto_find_batch_size: False
full_determinism: False
torchdynamo: None
ray_scope: last
ddp_timeout: 1800
torch_compile: False
torch_compile_backend: None
torch_compile_mode: None
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
liger_kernel_config: None
eval_use_gather_object: False
average_tokens_across_devices: False
prompts: None
batch_sampler: no_duplicates
multi_dataset_batch_sampler: proportional
router_mapping: {}
learning_rate_mapping: {}

Training Logs

Epoch	Step	Training Loss	Validation Loss	multilingual-e5-large_cosine_accuracy
0.0815	100	0.6257	-	-
0.1630	200	0.1126	-	-
0.2445	300	0.1086	-	-
0.3260	400	0.0809	-	-
0.4075	500	0.0798	-	-
0.4890	600	0.0868	-	-
0.5705	700	0.1131	-	-
0.6520	800	0.0842	-	-
0.7335	900	0.0758	-	-
0.8150	1000	0.0719	-	-
0.8965	1100	0.0558	-	-
0.9780	1200	0.0373	-	-
1.0	1227	-	0.8716	0.7527
1.0595	1300	0.055	-	-
1.1410	1400	0.0284	-	-
1.2225	1500	0.0457	-	-
1.3040	1600	0.0327	-	-
1.3855	1700	0.0368	-	-
1.4670	1800	0.0404	-	-
1.5485	1900	0.0229	-	-
1.6300	2000	0.0524	-	-
1.7115	2100	0.0357	-	-
1.7930	2200	0.0347	-	-
1.8745	2300	0.0412	-	-
1.9560	2400	0.0278	-	-
2.0	2454	-	0.7025	0.7804
2.0375	2500	0.0179	-	-
2.1190	2600	0.022	-	-
2.2005	2700	0.0208	-	-
2.2820	2800	0.0191	-	-
2.3635	2900	0.0175	-	-
2.4450	3000	0.0197	-	-
2.5265	3100	0.0145	-	-
2.6080	3200	0.0323	-	-
2.6895	3300	0.0156	-	-
2.7710	3400	0.019	-	-
2.8525	3500	0.0162	-	-
2.9340	3600	0.0251	-	-
3.0	3681	-	0.6439	0.7925

Framework Versions

Python: 3.10.8
Sentence Transformers: 5.1.0
Transformers: 4.56.0
PyTorch: 2.8.0+cu128
Accelerate: 1.10.1
Datasets: 4.0.0
Tokenizers: 0.22.0

Citation

BibTeX

Sentence Transformers

@inproceedings{reimers-2019-sentence-bert,
    title = "Sentence-BERT: Sentence Embeddings using Siamese BERT-Networks",
    author = "Reimers, Nils and Gurevych, Iryna",
    booktitle = "Proceedings of the 2019 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing",
    month = "11",
    year = "2019",
    publisher = "Association for Computational Linguistics",
    url = "https://arxiv.org/abs/1908.10084",
}

MultipleNegativesRankingLoss

@misc{henderson2017efficient,
    title={Efficient Natural Language Response Suggestion for Smart Reply},
    author={Matthew Henderson and Rami Al-Rfou and Brian Strope and Yun-hsuan Sung and Laszlo Lukacs and Ruiqi Guo and Sanjiv Kumar and Balint Miklos and Ray Kurzweil},
    year={2017},
    eprint={1705.00652},
    archivePrefix={arXiv},
    primaryClass={cs.CL}
}

Downloads last month: 4

Safetensors

Model size

0.6B params

Tensor type

F32

Model tree for aimarsg/mle5_bopv_l_contrastive

Base model

intfloat/multilingual-e5-large

Finetuned

(139)

this model

Evaluation results

Cosine Accuracy on multilingual e5 large
self-reported

0.792