File size: 21,140 Bytes
b74c89c |
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126 127 128 129 130 131 132 133 134 135 136 137 138 139 140 141 142 143 144 145 146 147 148 149 150 151 152 153 154 155 156 157 158 159 160 161 162 163 164 165 166 167 168 169 170 171 172 173 174 175 176 177 178 179 180 181 182 183 184 185 186 187 188 189 190 191 192 193 194 195 196 197 198 199 200 201 202 203 204 205 206 207 208 209 210 211 212 213 214 215 216 217 218 219 220 221 222 223 224 225 226 227 228 229 230 231 232 233 234 235 236 237 238 239 240 241 242 243 244 245 246 247 248 249 250 251 252 253 254 255 256 257 258 259 260 261 262 263 264 265 266 267 268 269 270 271 272 273 274 275 276 277 278 279 280 281 282 283 284 285 286 287 288 289 290 291 292 293 294 295 296 297 298 299 300 301 302 303 304 305 306 307 308 309 310 311 312 313 314 315 316 317 318 319 320 321 322 323 324 325 326 327 328 329 330 331 332 333 334 335 336 337 338 339 340 341 342 343 344 345 346 347 348 349 350 351 352 353 354 355 356 357 358 359 360 361 362 363 364 365 366 367 368 369 370 371 372 373 374 375 376 377 378 379 380 381 382 383 384 385 386 387 388 389 390 391 392 393 394 395 396 397 398 399 400 401 402 403 404 405 406 407 408 409 410 411 412 413 414 415 416 417 418 419 420 421 422 423 424 425 426 427 428 429 430 431 432 433 434 435 436 437 438 439 440 441 442 443 444 445 446 447 448 449 450 451 452 453 454 455 456 457 458 459 460 461 462 463 464 465 466 467 468 469 470 471 472 473 474 475 476 477 478 479 480 481 482 483 484 485 486 487 488 489 490 491 492 493 494 495 496 497 498 499 500 501 502 503 504 |
---
tags:
- sentence-transformers
- sentence-similarity
- feature-extraction
- dense
- generated_from_trainer
- dataset_size:2550
- loss:MultipleNegativesRankingLoss
base_model: google/embeddinggemma-300m
widget:
- source_sentence: Những khó khăn chính mà tiểu thủ công nghiệp gặp phải sau cải tạo
là gì?
sentences:
- Cải tạo đã mang lại những lợi ích gì cho tiểu thủ công nghiệp?
- Tên gọi của Làng Phù Lưu trong thế kỷ 17 là gì và quá trình nó trở thành một trung
tâm giao thương diễn ra ra sao?
- Sau cải tạo, đâu là những trở ngại lớn nhất đối với các ngành tiểu thủ công nghiệp?
- source_sentence: Vai trò của thủy quân mạnh đối với chiến lược quân sự của nhà Trần
trong các cuộc kháng chiến chống ngoại xâm là gì?
sentences:
- Nhà Trần đã có những biện pháp nào để bảo vệ đất nước trước các cuộc tấn công
từ phương Bắc?
- Số mẫu ruộng mà hậu duệ nhà Lê ở Bố Vệ và hậu duệ họ Trịnh ở Vĩnh Lộc nhận được
trong đợt ban cấp tự điền đầu tiên năm 1802 là bao nhiêu?
- Tầm quan trọng của lực lượng hải quân hùng mạnh trong kế sách phòng thủ của triều
đại nhà Trần khi đối mặt với quân xâm lược là như thế nào?
- source_sentence: Đàm Dĩ Mông đã mô tả tình hình của tăng đồ trong xã hội năm 1198
như thế nào, bao gồm số lượng và hành vi của họ?
sentences:
- Đàm Dĩ Mông đã mô tả tình hình kinh tế của xã hội năm 1198 như thế nào?
- Đàm Dĩ Mông đã trình bày về số lượng cũng như cách hành xử của các tăng lữ trong
xã hội vào năm 1198 ra sao?
- Hoàng hậu Trần Thị Tùng đã chết bằng cách nào và ở nơi nào?
- source_sentence: Chính cương của Đảng Lao động Việt Nam thể hiện tư duy biện chứng
dựa trên những cơ sở lý luận nào và được vận dụng vào bối cảnh lịch sử nào?
sentences:
- Thành tựu kinh tế của Việt Nam dưới thời Đảng Lao động Việt Nam là gì?
- Những khó khăn chủ yếu mà công tác phổ cập giáo dục tiểu học tại Việt Nam gặp
phải trong niên khóa 1984-1985 là gì?
- Chính cương của Đảng Lao động Việt Nam dựa trên những nền tảng lý luận nào và
được áp dụng trong bối cảnh lịch sử cụ thể nào?
- source_sentence: Chính cương mới của Mặt trận Liên Việt bao gồm những điểm chính
nào?
sentences:
- Mặt trận Liên Việt được thành lập khi nào và với mục đích gì?
- Những nội dung cốt lõi trong cương lĩnh mới của Mặt trận Liên Việt là gì?
- Theo ghi chép của Phan Huy Chú, việc thành lập chính quyền cấp huyện bắt đầu từ
khi nào và những chức vụ nào đã được thiết lập?
pipeline_tag: sentence-similarity
library_name: sentence-transformers
metrics:
- cosine_accuracy@1
- cosine_accuracy@3
- cosine_accuracy@5
- cosine_accuracy@10
- cosine_precision@1
- cosine_precision@3
- cosine_precision@5
- cosine_precision@10
- cosine_recall@1
- cosine_recall@3
- cosine_recall@5
- cosine_recall@10
- cosine_ndcg@10
- cosine_mrr@10
- cosine_map@100
model-index:
- name: SentenceTransformer based on google/embeddinggemma-300m
results:
- task:
type: information-retrieval
name: Information Retrieval
dataset:
name: Unknown
type: unknown
metrics:
- type: cosine_accuracy@1
value: 0.5516666666666666
name: Cosine Accuracy@1
- type: cosine_accuracy@3
value: 0.7083333333333334
name: Cosine Accuracy@3
- type: cosine_accuracy@5
value: 0.7866666666666666
name: Cosine Accuracy@5
- type: cosine_accuracy@10
value: 0.8533333333333334
name: Cosine Accuracy@10
- type: cosine_precision@1
value: 0.5516666666666666
name: Cosine Precision@1
- type: cosine_precision@3
value: 0.23777777777777775
name: Cosine Precision@3
- type: cosine_precision@5
value: 0.15866666666666668
name: Cosine Precision@5
- type: cosine_precision@10
value: 0.08666666666666667
name: Cosine Precision@10
- type: cosine_recall@1
value: 0.11591666666666667
name: Cosine Recall@1
- type: cosine_recall@3
value: 0.14980555555555555
name: Cosine Recall@3
- type: cosine_recall@5
value: 0.16630555555555554
name: Cosine Recall@5
- type: cosine_recall@10
value: 0.18155555555555555
name: Cosine Recall@10
- type: cosine_ndcg@10
value: 0.2456376232640692
name: Cosine Ndcg@10
- type: cosine_mrr@10
value: 0.6484675925925921
name: Cosine Mrr@10
- type: cosine_map@100
value: 0.14020828630745535
name: Cosine Map@100
---
# SentenceTransformer based on google/embeddinggemma-300m
This is a [sentence-transformers](https://www.SBERT.net) model finetuned from [google/embeddinggemma-300m](https://huggingface.co/google/embeddinggemma-300m). 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:** [google/embeddinggemma-300m](https://huggingface.co/google/embeddinggemma-300m) <!-- at revision 57c266a740f537b4dc058e1b0cda161fd15afa75 -->
- **Maximum Sequence Length:** 2048 tokens
- **Output Dimensionality:** 768 dimensions
- **Similarity Function:** Cosine Similarity
<!-- - **Training Dataset:** Unknown -->
<!-- - **Language:** Unknown -->
<!-- - **License:** Unknown -->
### Model Sources
- **Documentation:** [Sentence Transformers Documentation](https://sbert.net)
- **Repository:** [Sentence Transformers on GitHub](https://github.com/huggingface/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': 2048, 'do_lower_case': False, 'architecture': 'Gemma3TextModel'})
(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): Dense({'in_features': 768, 'out_features': 3072, 'bias': False, 'activation_function': 'torch.nn.modules.linear.Identity'})
(3): Dense({'in_features': 3072, 'out_features': 768, 'bias': False, 'activation_function': 'torch.nn.modules.linear.Identity'})
(4): 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("hienNguyen197/my-embedding-gemma-v5-10e")
# Run inference
queries = [
"Ch\u00ednh c\u01b0\u01a1ng m\u1edbi c\u1ee7a M\u1eb7t tr\u1eadn Li\u00ean Vi\u1ec7t bao g\u1ed3m nh\u1eefng \u0111i\u1ec3m ch\u00ednh n\u00e0o?",
]
documents = [
'Những nội dung cốt lõi trong cương lĩnh mới của Mặt trận Liên Việt là gì?',
'Mặt trận Liên Việt được thành lập khi nào và với mục đích gì?',
'Theo ghi chép của Phan Huy Chú, việc thành lập chính quyền cấp huyện bắt đầu từ khi nào và những chức vụ nào đã được thiết lập?',
]
query_embeddings = model.encode_query(queries)
document_embeddings = model.encode_document(documents)
print(query_embeddings.shape, document_embeddings.shape)
# [1, 768] [3, 768]
# Get the similarity scores for the embeddings
similarities = model.similarity(query_embeddings, document_embeddings)
print(similarities)
# tensor([[0.8182, 0.3770, 0.1950]])
```
<!--
### 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.*
-->
## Evaluation
### Metrics
#### Information Retrieval
* Evaluated with [<code>InformationRetrievalEvaluator</code>](https://sbert.net/docs/package_reference/sentence_transformer/evaluation.html#sentence_transformers.evaluation.InformationRetrievalEvaluator)
| Metric | Value |
|:--------------------|:-----------|
| cosine_accuracy@1 | 0.5517 |
| cosine_accuracy@3 | 0.7083 |
| cosine_accuracy@5 | 0.7867 |
| cosine_accuracy@10 | 0.8533 |
| cosine_precision@1 | 0.5517 |
| cosine_precision@3 | 0.2378 |
| cosine_precision@5 | 0.1587 |
| cosine_precision@10 | 0.0867 |
| cosine_recall@1 | 0.1159 |
| cosine_recall@3 | 0.1498 |
| cosine_recall@5 | 0.1663 |
| cosine_recall@10 | 0.1816 |
| **cosine_ndcg@10** | **0.2456** |
| cosine_mrr@10 | 0.6485 |
| cosine_map@100 | 0.1402 |
<!--
## 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
#### Unnamed Dataset
* Size: 2,550 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: 14 tokens</li><li>mean: 32.02 tokens</li><li>max: 75 tokens</li></ul> | <ul><li>min: 13 tokens</li><li>mean: 32.76 tokens</li><li>max: 85 tokens</li></ul> | <ul><li>min: 12 tokens</li><li>mean: 25.99 tokens</li><li>max: 53 tokens</li></ul> |
* Samples:
| anchor | positive | negative |
|:------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|:--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|:----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|
| <code>Tổng thống Giônxơn đã thực hiện những biện pháp tạm thời nào trong một năm để giải quyết tình hình Nam Việt Nam?</code> | <code>Trong vòng một năm, Tổng thống Giônxơn đã áp dụng những hành động nhất thời nào để xử lý vấn đề ở miền Nam Việt Nam?</code> | <code>Tổng thống Kennedy đã có những chính sách gì cho Việt Nam Cộng hòa trước năm 1963?</code> |
| <code>Chính phủ Mỹ và Nam Việt Nam bắt đầu thi hành các kế hoạch gây áp lực quân sự ngấm ngầm chống lại Bắc Việt Nam vào tháng mấy năm 1964?</code> | <code>Chính phủ Hoa Kỳ và Việt Nam Cộng hòa đã bắt đầu thực hiện các chiến dịch quân sự bí mật nhắm vào Bắc Việt Nam vào thời điểm nào trong năm 1964?</code> | <code>Năm 1964, hai miền Nam Bắc Việt Nam đã tổ chức những hội nghị ngoại giao nào để thảo luận về việc chấm dứt xung đột?</code> |
| <code>Mỹ đã mở những cuộc tiến công quân sự cụ thể nào ở Việt Nam nhằm gây áp lực quân sự không công khai chống lại Việt Nam Dân chủ Cộng hòa?</code> | <code>Hãy liệt kê các hành động quân sự bí mật mà Hoa Kỳ đã thực hiện tại Việt Nam để gây sức ép lên Việt Nam Dân chủ Cộng hòa.</code> | <code>Mỹ đã triển khai những chiến dịch quân sự công khai nào trong cuộc chiến tranh ở Việt Nam?</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",
"gather_across_devices": false
}
```
### Training Hyperparameters
#### Non-Default Hyperparameters
- `eval_strategy`: epoch
- `learning_rate`: 2e-05
- `num_train_epochs`: 10
- `warmup_ratio`: 0.1
- `load_best_model_at_end`: True
- `prompts`: task: sentence similarity | query:
#### All Hyperparameters
<details><summary>Click to expand</summary>
- `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`: 10
- `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`: True
- `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`: task: sentence similarity | query:
- `batch_sampler`: batch_sampler
- `multi_dataset_batch_sampler`: proportional
- `router_mapping`: {}
- `learning_rate_mapping`: {}
</details>
### Training Logs
| Epoch | Step | Training Loss | cosine_ndcg@10 |
|:-------:|:-------:|:-------------:|:--------------:|
| 0.6270 | 200 | 0.0322 | - |
| **1.0** | **319** | **-** | **0.2918** |
| 1.2539 | 400 | 0.0502 | - |
| 1.8809 | 600 | 0.055 | - |
| 2.0 | 638 | - | 0.2086 |
| 2.5078 | 800 | 0.0233 | - |
| 3.0 | 957 | - | 0.1779 |
| 3.1348 | 1000 | 0.0067 | - |
| 3.7618 | 1200 | 0.0024 | - |
| 4.0 | 1276 | - | 0.2025 |
| 4.3887 | 1400 | 0.0025 | - |
| 5.0 | 1595 | - | 0.2229 |
| 5.0157 | 1600 | 0.0006 | - |
| 5.6426 | 1800 | 0.0005 | - |
| 6.0 | 1914 | - | 0.2329 |
| 6.2696 | 2000 | 0.0001 | - |
| 6.8966 | 2200 | 0.0001 | - |
| 7.0 | 2233 | - | 0.2380 |
| 7.5235 | 2400 | 0.0 | - |
| 8.0 | 2552 | - | 0.2448 |
| 8.1505 | 2600 | 0.0 | - |
| 8.7774 | 2800 | 0.0 | - |
| 9.0 | 2871 | - | 0.2460 |
| 9.4044 | 3000 | 0.0001 | - |
| 10.0 | 3190 | - | 0.2456 |
* The bold row denotes the saved checkpoint.
### Framework Versions
- Python: 3.12.12
- Sentence Transformers: 5.1.2
- Transformers: 4.57.0.dev0
- PyTorch: 2.8.0+cu126
- Accelerate: 1.11.0
- Datasets: 4.0.0
- Tokenizers: 0.22.1
## 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.*
--> |