Hugging Face's logo

qminh369
/
bctn-dense_embedding

Sentence Similarity
sentence-transformers
Safetensors
xlm-roberta
feature-extraction
dataset_size:1K<n<10K
loss:MultipleNegativesRankingLoss
text-embeddings-inference
Inference Endpoints
Model card Files Community
Edit model card

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 tokens
  • Similarity Function: Cosine Similarity

Model Sources

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:

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("sentence_transformers_model_id")
# Run inference
sentences = [
    'Chương trình hành động của FPT nhằm mục đích gì?',
    'FPT tham chiếu với những mục tiêu nào khi xác lập các chương trình hành động?',
    'FPT đã hình thành được bao nhiêu hệ sinh thái và giải pháp chuyển đổi số toàn diện?',
]
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]

Training Details

Training Dataset

Unnamed Dataset

  • Size: 3,516 training samples
  • Columns: sentence_0 and sentence_1
  • Approximate statistics based on the first 1000 samples:
    sentence_0 sentence_1
    type string string
    details
    • min: 5 tokens
    • mean: 27.61 tokens
    • max: 68 tokens
    • min: 81 tokens
    • mean: 415.23 tokens
    • max: 512 tokens
  • Samples:
    sentence_0 sentence_1
    Câu hỏi: FPT tập trung hoạt động trên những lĩnh vực nào trong năm 2018 và có những chỉ số tài chính nổi bật nào? 1
    I. DẤU ẤN FPT 30 NĂM
    1. Các ch ỉ số cơ bản và gi ải thư ởng nổi bật năm 2018
    1.1. Các chỉ số cơ bản
    Năm 2018, FPT t ập trung ho ạt động trên 03 lĩnh v ực: Công ngh ệ, Viễn thông và Giáo d ục đào t ạo sau khi
    thoái v ốn tại lĩnh v ực Phân ph ối và Bán l ẻ. Các ch ỉ số tài chính tiêu bi ểu của FPT như sau:
    - Doanh thu
    ✓ Tổng doanh thu: 23.214 t ỷ đồng, tăng 17,4%
    ✓ Doanh thu t ừ thị trường nư ớc ngoài: 9.109 t ỷ đồng, tăng 26,5%
    - Lợi nhu ận LNTT
    ✓ Tổng LNTT: 3. 858 tỷ đồng, tăng 30, 6%
    ✓ Tổng LNTT t ừ thị trường nư ớc ngoài: 1.492 t ỷ đồng, tăng 23,6%
    - Tỷ trọng doanh thu
    ✓ Doanh thu kh ối công ngh ệ/tổng doanh thu: 57,7%
    ✓ Doanh thu chuy ển đổi số/tổng doanh thu xu ất khẩu phần mềm: 20%
    - Tỷ suất LNTT: 16,6%, g ấp 1,7 l ần năm 2017
    - Quy mô nhân l ực ()
    ✓ Tổng nhân l ực: 27. 843 người
    ✓ Số kỹ sư, lập trình viên, chuyên gia công ngh ệ: 16.3 23 ngư ời
    (    ): Do trong năm 2018, FPT Retail và Synnex FPT không còn là công ty con trong T ập đoàn nên t ổng
    nhân l ực của Tập đoàn không bao g ồm nhân l ực tại hai công ty này.
    1.2. Giải thưởng
    - Top 10 Công ty tư nhân l ớn nhất Việt Nam
    - Top 40 Thương hi ệu công ty giá tr ị nhất Việt Nam
    - Top 50 Công ty niêm y ết tốt nhất Việt Nam
    - Top 50 Công ty kinh doanh hi ệu quả nhất Việt Nam
    - Đối tác tư v ấn cấp cao đ ầu tiên t ại khu v ực ASEAN - AWS Premier Consulting Partner
    - Top 130 công ty có môi trư ờng làm vi ệc tốt nhất khu v ực châu Á
    - Tổ chức đào t ạo CNTT xu ất sắc (ASOCIO + BrandLaureate)
    2. Hoạt động nổi bật năm 2018
    2.1. Lần đầu tiên doanh nghiệp Việt Nam mua một công ty tư vấn công nghệ Mỹ
    Với mục tiêu cung c ấp những giá tr ị cao hơn cho khách hàng trên ph ạm vi toàn c ầu và m ở rộng hơn n ữa
    quy mô ho ạt động tại thị trường M ỹ, FPT tr ở thành công ty CNTT đ ầu tiên c ủa Việt Nam mua 90% c ổ phần
    của công ty tư v ấn Mỹ - Intellinet.
    Tại sao FPT quyết định mua công ty tư vấn công nghệ Intellinet của Mỹ? Hoạt động nổi bật năm 2018
    2.1. Lần đầu tiên doanh nghiệp Việt Nam mua một công ty tư vấn công nghệ Mỹ
    Với mục tiêu cung c ấp những giá tr ị cao hơn cho khách hàng trên ph ạm vi toàn c ầu và m ở rộng hơn n ữa
    quy mô ho ạt động tại thị trường M ỹ, FPT tr ở thành công ty CNTT đ ầu tiên c ủa Việt Nam mua 90% c ổ phần
    của công ty tư v ấn Mỹ - Intellinet. Đây là m ột trong nh ững công ty tư v ấn công ngh ệ có tốc độ tăng trư ởng
    nhanh nh ất tại Mỹ.
    Thương v ụ này giúp FPT nâng t ầm vị thế công ngh ệ, trở thành đ ối tác cung c ấp các d ịch vụ công ngh ệ tổng
    thể với giá tr ị cao hơn và toàn di ện hơn cho khách hàng, t ừ khâu tư v ấn chi ến lược, thi ết kế đến triển khai,
    Theo bạn, việc FPT mua Intellinet sẽ ảnh hưởng như thế nào đến quy mô hoạt động của FPT tại thị trường Mỹ? Hoạt động nổi bật năm 2018
    2.1. Lần đầu tiên doanh nghiệp Việt Nam mua một công ty tư vấn công nghệ Mỹ
    Với mục tiêu cung c ấp những giá tr ị cao hơn cho khách hàng trên ph ạm vi toàn c ầu và m ở rộng hơn n ữa
    quy mô ho ạt động tại thị trường M ỹ, FPT tr ở thành công ty CNTT đ ầu tiên c ủa Việt Nam mua 90% c ổ phần
    của công ty tư v ấn Mỹ - Intellinet. Đây là m ột trong nh ững công ty tư v ấn công ngh ệ có tốc độ tăng trư ởng
    nhanh nh ất tại Mỹ.
    Thương v ụ này giúp FPT nâng t ầm vị thế công ngh ệ, trở thành đ ối tác cung c ấp các d ịch vụ công ngh ệ tổng
    thể với giá tr ị cao hơn và toàn di ện hơn cho khách hàng, t ừ khâu tư v ấn chi ến lược, thi ết kế đến triển khai,
  • Loss: MultipleNegativesRankingLoss with these parameters:
    {
    "scale": 20.0,
    "similarity_fct": "cos_sim"
}

Training Hyperparameters

Non-Default Hyperparameters

  • per_device_train_batch_size: 4
  • per_device_eval_batch_size: 4
  • num_train_epochs: 5
  • multi_dataset_batch_sampler: round_robin

All Hyperparameters

Click to expand
  • overwrite_output_dir: False
  • do_predict: False
  • eval_strategy: no
  • prediction_loss_only: True
  • per_device_train_batch_size: 4
  • per_device_eval_batch_size: 4
  • per_gpu_train_batch_size: None
  • per_gpu_eval_batch_size: None
  • gradient_accumulation_steps: 1
  • eval_accumulation_steps: None
  • learning_rate: 5e-05
  • weight_decay: 0.0
  • adam_beta1: 0.9
  • adam_beta2: 0.999
  • adam_epsilon: 1e-08
  • max_grad_norm: 1
  • num_train_epochs: 5
  • max_steps: -1
  • lr_scheduler_type: linear
  • lr_scheduler_kwargs: {}
  • warmup_ratio: 0.0
  • 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}
  • 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
  • batch_sampler: batch_sampler
  • multi_dataset_batch_sampler: round_robin

Training Logs

Epoch Step Training Loss
0.5688 500 0.2547
1.1377 1000 0.1518
1.7065 1500 0.0559
2.2753 2000 0.0285
2.8441 2500 0.0163
3.4130 3000 0.0062
3.9818 3500 0.0038
4.5506 4000 0.0026

Framework Versions

  • Python: 3.10.14
  • Sentence Transformers: 3.0.0
  • Transformers: 4.41.1
  • PyTorch: 2.3.0+cu118
  • Accelerate: 0.31.0
  • Datasets: 2.19.1
  • Tokenizers: 0.19.1

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
5
Safetensors
Model size
560M params
Tensor type
F32
·
Inference Examples
Sentence Similarity
This model does not have enough activity to be deployed to Inference API (serverless) yet. Increase its social visibility and check back later, or deploy to Inference Endpoints (dedicated) instead.

Model tree for qminh369/bctn-dense_embedding

Base model

intfloat/multilingual-e5-large
Finetuned
(70)
this model