Upload folder using huggingface_hub

4a8c0a7 verified 6 days ago

16.1 kB

tags:
  - sentence-transformers
  - sparse-encoder
  - sparse
  - splade
  - generated_from_trainer
  - dataset_size:104550
  - loss:SpladeLoss
  - loss:SparseMultipleNegativesRankingLoss
  - loss:FlopsLoss
base_model: distilbert/distilbert-base-multilingual-cased
widget:
  - text: >-
      يُعتبر التأثير الأوروبي على الثقافة اليابانية في القرن التاسع عشر أمرًا
      هامًا في فهم تاريخ البلاد.
  - text: |2-


       يعد النقد الأدبي أداة أساسية في فهم التاريخ الثقافي، حيث يعكس التغيرات الاجتماعية والثقافية التي حدثت عبر العصور.
  - text: >-
      لا أعتقد أن هناك أي تأثير لصالح المصممة الداخلية الإيطالية إيلينا فرونتزي
      على هذا النوع من التصاميم.
  - text: كيف يؤثر النقد الأدبي على التفاعل الاجتماعي؟
  - text: |2-


       يعد النقد الأدبي أداة أساسية في فهم التاريخ الثقافي، حيث يساعد على تحليل وتفسير الأعمال الفنية والثقافية من خلال منظور تاريخي.
datasets:
  - oddadmix/arabic-triplets-large
pipeline_tag: feature-extraction
library_name: sentence-transformers

SPLADE Sparse Encoder

This is a SPLADE Sparse Encoder model finetuned from distilbert/distilbert-base-multilingual-cased on the arabic-triplets-large dataset using the sentence-transformers library. It maps sentences & paragraphs to a 119547-dimensional sparse vector space and can be used for semantic search and sparse retrieval.

Model Details

Model Description

Model Type: SPLADE Sparse Encoder
Base model: distilbert/distilbert-base-multilingual-cased
Maximum Sequence Length: 512 tokens
Output Dimensionality: 119547 dimensions
Similarity Function: Dot Product
Supported Modality: Text
Training Dataset:
- arabic-triplets-large

Model Sources

Documentation: Sentence Transformers Documentation
Documentation: Sparse Encoder Documentation
Repository: Sentence Transformers on GitHub
Hugging Face: Sparse Encoders on Hugging Face

Full Model Architecture

SparseEncoder(
  (0): Transformer({'transformer_task': 'fill-mask', 'modality_config': {'text': {'method': 'forward', 'method_output_name': 'logits'}}, 'module_output_name': 'token_embeddings', 'architecture': 'DistilBertForMaskedLM'})
  (1): SpladePooling({'pooling_strategy': 'max', 'activation_function': 'relu', 'embedding_dimension': 119547})
)

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 SparseEncoder

# Download from the 🤗 Hub
model = SparseEncoder("sparse_encoder_model_id")
# Run inference
sentences = [
    'ما هي أهمية النقد الأدبي في فهم التاريخ الثقافي؟',
    '\n\n يعد النقد الأدبي أداة أساسية في فهم التاريخ الثقافي، حيث يساعد على تحليل وتفسير الأعمال الفنية والثقافية من خلال منظور تاريخي.',
    'تُعتبر اللغة العربية لغة قديمة ومتنوعة، وتمثل جزءًا هامًا من تراث البشرية.',
]
embeddings = model.encode(sentences)
print(embeddings.shape)
# [3, 119547]

# Get the similarity scores for the embeddings
similarities = model.similarity(embeddings, embeddings)
print(similarities)
# tensor([[30.0560, 33.2675,  8.7584],
#         [33.2675, 72.6030, 13.4705],
#         [ 8.7584, 13.4704, 75.8345]])

Training Details

Training Dataset

arabic-triplets-large

Dataset: arabic-triplets-large at fa99ede
Size: 104,550 training samples
Columns: anchor, positive, and negative

Approximate statistics based on the first 100 samples:

	anchor	positive	negative
type	string	string	string
modality	text	text	text
details	min: 12 tokens mean: 18.6 tokens max: 33 tokens	min: 26 tokens mean: 57.26 tokens max: 142 tokens	min: 18 tokens mean: 47.38 tokens max: 120 tokens

Samples:

anchor	positive	negative
`ما هي أهمية التلال والمناطق الجبلية في البيئة؟`	`تعتبر التلال والمناطق الجبلية من أهم عناصر البيئة التي تؤثر بشكل كبير على توازن النظام الإيكولوجي.`	`يعتبر النشاط السياسي في البلدان الصغيرة من الأمور التي تتطلب إدارة شاملة ومتكاملة.`
`كيف تؤثر التلال على الرياح والهطول المطر؟`	`يؤثر التلال على الرياح والهطول المطر من خلال تأثيرهم على توزيع الضغط الجوي، مما يؤدي إلى تغييرات في اتجاه وسرعة الرياح وتواتر الهطول.`	`إنّ الأنشطة الزراعية في المناطق الجبلية تعتبر من أهمّ العوامل التي تساهم في تحسين جودة الحياة في هذه المناطق، ولكنها لا تؤثر بشكل مباشر على الرياح والهطول المطر.`
`ما هي أنواع التلال المختلفة؟ (جبال، هضاب، منحدرات)`	`هناك ثلاثة أنواع رئيسية للتلاءم هي الجبال، الهضاب، والمنحدرات.`	`الإدارة البيئية تعتبر من الأنشطة التي لها تأثير كبير على البيئة.`

Loss: SpladeLoss with these parameters:

{
    "loss": "SparseMultipleNegativesRankingLoss(scale=1.0, similarity_fct='dot_score', gather_across_devices=False, directions=('query_to_doc',), partition_mode='joint', hardness_mode=None, hardness_strength=0.0)",
    "document_regularizer_weight": 3e-05,
    "query_regularizer_weight": 5e-05
}

Training Hyperparameters

Non-Default Hyperparameters

per_device_train_batch_size: 16
num_train_epochs: 1
learning_rate: 2e-05
gradient_accumulation_steps: 4
batch_sampler: no_duplicates

All Hyperparameters

Click to expand

per_device_train_batch_size: 16
num_train_epochs: 1
max_steps: -1
learning_rate: 2e-05
lr_scheduler_type: linear
lr_scheduler_kwargs: None
warmup_steps: 0
optim: adamw_torch_fused
optim_args: None
weight_decay: 0.0
adam_beta1: 0.9
adam_beta2: 0.999
adam_epsilon: 1e-08
optim_target_modules: None
gradient_accumulation_steps: 4
average_tokens_across_devices: True
max_grad_norm: 1.0
label_smoothing_factor: 0.0
bf16: False
fp16: False
bf16_full_eval: False
fp16_full_eval: False
tf32: None
gradient_checkpointing: False
gradient_checkpointing_kwargs: None
torch_compile: False
torch_compile_backend: None
torch_compile_mode: None
use_liger_kernel: False
liger_kernel_config: None
use_cache: False
neftune_noise_alpha: None
torch_empty_cache_steps: None
auto_find_batch_size: False
log_on_each_node: True
logging_nan_inf_filter: True
include_num_input_tokens_seen: no
log_level: passive
log_level_replica: warning
disable_tqdm: False
project: huggingface
trackio_space_id: trackio
per_device_eval_batch_size: 8
prediction_loss_only: True
eval_on_start: False
eval_do_concat_batches: True
eval_use_gather_object: False
eval_accumulation_steps: None
include_for_metrics: []
batch_eval_metrics: False
save_only_model: False
save_on_each_node: False
enable_jit_checkpoint: False
push_to_hub: False
hub_private_repo: None
hub_model_id: None
hub_strategy: every_save
hub_always_push: False
hub_revision: None
load_best_model_at_end: False
ignore_data_skip: False
restore_callback_states_from_checkpoint: False
full_determinism: False
seed: 42
data_seed: None
use_cpu: False
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
dataloader_drop_last: False
dataloader_num_workers: 0
dataloader_pin_memory: True
dataloader_persistent_workers: False
dataloader_prefetch_factor: None
remove_unused_columns: True
label_names: None
train_sampling_strategy: random
length_column_name: length
ddp_find_unused_parameters: None
ddp_bucket_cap_mb: None
ddp_broadcast_buffers: False
ddp_backend: None
ddp_timeout: 1800
fsdp: []
fsdp_config: {'min_num_params': 0, 'xla': False, 'xla_fsdp_v2': False, 'xla_fsdp_grad_ckpt': False}
deepspeed: None
debug: []
skip_memory_metrics: True
do_predict: False
resume_from_checkpoint: None
warmup_ratio: None
local_rank: -1
prompts: None
batch_sampler: no_duplicates
multi_dataset_batch_sampler: proportional
router_mapping: {}
learning_rate_mapping: {}

Training Logs

Epoch	Step	Training Loss
0.3060	500	7.9967
0.6121	1000	0.0165

Training Time

Training: 16.7 minutes

Framework Versions

Python: 3.12.3
Sentence Transformers: 5.5.1
Transformers: 5.5.0
PyTorch: 2.12.0+cu130
Accelerate: 1.14.0
Datasets: 4.3.0
Tokenizers: 0.22.2

Additional Resources

Training and Finetuning Sparse Embedding Models with Sentence Transformers: the end-to-end guide for training or finetuning SPLADE and other sparse encoder models.

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",
}

SpladeLoss

@misc{formal2022distillationhardnegativesampling,
      title={From Distillation to Hard Negative Sampling: Making Sparse Neural IR Models More Effective},
      author={Thibault Formal and Carlos Lassance and Benjamin Piwowarski and Stéphane Clinchant},
      year={2022},
      eprint={2205.04733},
      archivePrefix={arXiv},
      primaryClass={cs.IR},
      url={https://arxiv.org/abs/2205.04733},
}

SparseMultipleNegativesRankingLoss

@misc{oord2019representationlearningcontrastivepredictive,
      title={Representation Learning with Contrastive Predictive Coding},
      author={Aaron van den Oord and Yazhe Li and Oriol Vinyals},
      year={2019},
      eprint={1807.03748},
      archivePrefix={arXiv},
      primaryClass={cs.LG},
      url={https://arxiv.org/abs/1807.03748},
}

FlopsLoss

@article{paria2020minimizing,
    title={Minimizing flops to learn efficient sparse representations},
    author={Paria, Biswajit and Yeh, Chih-Kuan and Yen, Ian EH and Xu, Ning and Ravikumar, Pradeep and P{'o}czos, Barnab{'a}s},
    journal={arXiv preprint arXiv:2004.05665},
    year={2020}
}