SentenceTransformer based on microsoft/deberta-v3-small

This is a sentence-transformers model finetuned from microsoft/deberta-v3-small. 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: microsoft/deberta-v3-small
  • Maximum Sequence Length: 512 tokens
  • Output Dimensionality: 768 tokens
  • Similarity Function: Cosine Similarity

Model Sources

Full Model Architecture

SentenceTransformer(
  (0): Transformer({'max_seq_length': 512, 'do_lower_case': False}) with Transformer model: DebertaV2Model 
  (1): AdvancedWeightedPooling(
    (alpha_dropout_layer): Dropout(p=0.01, inplace=False)
    (gate_dropout_layer): Dropout(p=0.05, inplace=False)
    (linear_cls_pj): Linear(in_features=768, out_features=768, bias=True)
    (linear_cls_Qpj): Linear(in_features=768, out_features=768, bias=True)
    (linear_mean_pj): Linear(in_features=768, out_features=768, bias=True)
    (linear_attnOut): Linear(in_features=768, out_features=768, bias=True)
    (mha): MultiheadAttention(
      (out_proj): NonDynamicallyQuantizableLinear(in_features=768, out_features=768, bias=True)
    )
    (layernorm_output): LayerNorm((768,), eps=1e-05, elementwise_affine=True)
    (layernorm_weightedPooing): LayerNorm((768,), eps=1e-05, elementwise_affine=True)
    (layernorm_pjCls): LayerNorm((768,), eps=1e-05, elementwise_affine=True)
    (layernorm_pjMean): LayerNorm((768,), eps=1e-05, elementwise_affine=True)
    (layernorm_attnOut): LayerNorm((768,), eps=1e-05, elementwise_affine=True)
  )
)

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 ๐Ÿค— Hub
model = SentenceTransformer("bobox/DeBERTa3-s-CustomPoolin-toytest3-step1")
# Run inference
sentences = [
    'can sweet potatoes cause itching?',
    'People with a true potato allergy may react immediately after touching, peeling, or eating potatoes. Symptoms may vary from person to person, but typical symptoms of a potato allergy include: rhinitis, including itchy or stinging eyes, a runny or stuffy nose, and sneezing.',
    'riding a bike does not cause pollution',
]
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

Semantic Similarity

Metric Value
pearson_cosine 0.6944
spearman_cosine 0.7023
pearson_manhattan 0.7154
spearman_manhattan 0.7032
pearson_euclidean 0.7146
spearman_euclidean 0.7023
pearson_dot 0.6941
spearman_dot 0.7015
pearson_max 0.7154
spearman_max 0.7032

Binary Classification

Metric Value
cosine_accuracy 0.6992
cosine_accuracy_threshold 0.9012
cosine_f1 0.5744
cosine_f1_threshold 0.8065
cosine_precision 0.4507
cosine_recall 0.7919
cosine_ap 0.5351
dot_accuracy 0.6992
dot_accuracy_threshold 688.4707
dot_f1 0.5744
dot_f1_threshold 615.7993
dot_precision 0.4507
dot_recall 0.7919
dot_ap 0.5342
manhattan_accuracy 0.6992
manhattan_accuracy_threshold 241.1642
manhattan_f1 0.5726
manhattan_f1_threshold 379.6895
manhattan_precision 0.4503
manhattan_recall 0.7861
manhattan_ap 0.5359
euclidean_accuracy 0.6992
euclidean_accuracy_threshold 12.2828
euclidean_f1 0.5738
euclidean_f1_threshold 17.1632
euclidean_precision 0.4518
euclidean_recall 0.7861
euclidean_ap 0.5353
max_accuracy 0.6992
max_accuracy_threshold 688.4707
max_f1 0.5744
max_f1_threshold 615.7993
max_precision 0.4518
max_recall 0.7919
max_ap 0.5359

Binary Classification

Metric Value
cosine_accuracy 0.7012
cosine_accuracy_threshold 0.7688
cosine_f1 0.6977
cosine_f1_threshold 0.7475
cosine_precision 0.6429
cosine_recall 0.7627
cosine_ap 0.7092
dot_accuracy 0.7012
dot_accuracy_threshold 587.5672
dot_f1 0.6951
dot_f1_threshold 571.6355
dot_precision 0.6416
dot_recall 0.7585
dot_ap 0.7101
manhattan_accuracy 0.7031
manhattan_accuracy_threshold 424.0588
manhattan_f1 0.6948
manhattan_f1_threshold 435.2988
manhattan_precision 0.6351
manhattan_recall 0.7669
manhattan_ap 0.7129
euclidean_accuracy 0.6992
euclidean_accuracy_threshold 18.7686
euclidean_f1 0.6977
euclidean_f1_threshold 19.6296
euclidean_precision 0.6429
euclidean_recall 0.7627
euclidean_ap 0.7091
max_accuracy 0.7031
max_accuracy_threshold 587.5672
max_f1 0.6977
max_f1_threshold 571.6355
max_precision 0.6429
max_recall 0.7669
max_ap 0.7129

Training Details

Training Dataset

Unnamed Dataset

  • Size: 32,500 training samples
  • Columns: sentence1 and sentence2
  • Approximate statistics based on the first 1000 samples:
    sentence1 sentence2
    type string string
    details
    • min: 4 tokens
    • mean: 29.6 tokens
    • max: 369 tokens
    • min: 2 tokens
    • mean: 58.01 tokens
    • max: 437 tokens
  • Samples:
    sentence1 sentence2
    The song โ€˜Fashion for His Loveโ€™ by Lady Gaga is a tribute to which late fashion designer? Fashion Of His Love by Lady Gaga Songfacts Fashion Of His Love by Lady Gaga Songfacts Songfacts Gaga explained in a tweet that this track from her Born This Way Special Edition album is about the late Alexander McQueen. The fashion designer committed suicide by hanging on February 11, 2010 and Gaga was deeply affected by the tragic death of McQueen, who was a close personal friend. That same month, she performed at the 2010 Brit Awards wearing one of his couture creations and she also paid tribute to her late friend by setting the date on the prison security cameras in her Telephone video as the same day that McQueen's body was discovered in his London home.
    e. in solids the atoms are closely locked in position and can only vibrate, in liquids the atoms and molecules are more loosely connected and can collide with and move past one another, while in gases the atoms or molecules are free to move independently, colliding frequently. Within a substance, atoms that collide frequently and move independently of one another are most likely in a gas
    Helen Lederer is an English comedian . Helen Lederer ( born 24 September 1954 ) is an English : //www.scotsman.com/news/now-or-never-1-1396369 comedian , writer and actress who emerged as part of the alternative comedy boom at the beginning of the 1980s .
  • Loss: GISTEmbedLoss with these parameters:
    {'guide': SentenceTransformer(
      (0): Transformer({'max_seq_length': 512, 'do_lower_case': False}) with Transformer model: BertModel 
      (1): Pooling({'word_embedding_dimension': 768, 'pooling_mode_cls_token': True, 'pooling_mode_mean_tokens': False, '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()
    ), 'temperature': 0.025}
    

Evaluation Dataset

Unnamed Dataset

  • Size: 1,664 evaluation samples
  • Columns: sentence1 and sentence2
  • Approximate statistics based on the first 1000 samples:
    sentence1 sentence2
    type string string
    details
    • min: 4 tokens
    • mean: 29.01 tokens
    • max: 367 tokens
    • min: 2 tokens
    • mean: 56.14 tokens
    • max: 389 tokens
  • Samples:
    sentence1 sentence2
    What planet did the voyager 1 spacecraft visit in 1980? The Voyager 1 spacecraft visited Saturn in 1980. Voyager 2 followed in 1981. These probes sent back detailed pictures of Saturn, its rings, and some of its moons ( Figure below ). From the Voyager data, we learned what Saturnโ€™s rings are made of. They are particles of water and ice with a little bit of dust. There are several gaps in the rings. These gaps were cleared out by moons within the rings. Gravity attracts dust and gas to the moon from the ring. This leaves a gap in the rings. Other gaps in the rings are caused by the competing forces of Saturn and its moons outside the rings.
    Diffusion Diffusion is a process where atoms or molecules move from areas of high concentration to areas of low concentration. Diffusion is the process in which a substance naturally moves from an area of higher to lower concentration.
    Who had an 80s No 1 with Don't You Want Me? The Human League - Don't You Want Me - YouTube The Human League - Don't You Want Me Want to watch this again later? Sign in to add this video to a playlist. Need to report the video? Sign in to report inappropriate content. Rating is available when the video has been rented. This feature is not available right now. Please try again later. Uploaded on Feb 27, 2009 Music video by The Human League performing Don't You Want Me (2003 Digital Remaster). Category
  • Loss: GISTEmbedLoss with these parameters:
    {'guide': SentenceTransformer(
      (0): Transformer({'max_seq_length': 512, 'do_lower_case': False}) with Transformer model: BertModel 
      (1): Pooling({'word_embedding_dimension': 768, 'pooling_mode_cls_token': True, 'pooling_mode_mean_tokens': False, '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()
    ), 'temperature': 0.025}
    

Training Hyperparameters

Non-Default Hyperparameters

  • eval_strategy: steps
  • per_device_train_batch_size: 32
  • per_device_eval_batch_size: 256
  • lr_scheduler_type: cosine_with_min_lr
  • lr_scheduler_kwargs: {'num_cycles': 0.5, 'min_lr': 3.3333333333333337e-06}
  • warmup_ratio: 0.33
  • save_safetensors: False
  • fp16: True
  • push_to_hub: True
  • hub_model_id: bobox/DeBERTa3-s-CustomPoolin-toytest3-step1-checkpoints-tmp
  • hub_strategy: all_checkpoints
  • batch_sampler: no_duplicates

All Hyperparameters

Click to expand
  • overwrite_output_dir: False
  • do_predict: False
  • eval_strategy: steps
  • prediction_loss_only: True
  • per_device_train_batch_size: 32
  • per_device_eval_batch_size: 256
  • 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: 5e-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: cosine_with_min_lr
  • lr_scheduler_kwargs: {'num_cycles': 0.5, 'min_lr': 3.3333333333333337e-06}
  • warmup_ratio: 0.33
  • warmup_steps: 0
  • log_level: passive
  • log_level_replica: warning
  • log_on_each_node: True
  • logging_nan_inf_filter: True
  • save_safetensors: False
  • 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: True
  • resume_from_checkpoint: None
  • hub_model_id: bobox/DeBERTa3-s-CustomPoolin-toytest3-step1-checkpoints-tmp
  • hub_strategy: all_checkpoints
  • 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: no_duplicates
  • multi_dataset_batch_sampler: proportional

Training Logs

Click to expand
Epoch Step Training Loss Validation Loss sts-test_spearman_cosine allNLI-dev_max_ap Qnli-dev_max_ap
0.0010 1 10.4072 - - - -
0.0020 2 11.0865 - - - -
0.0030 3 9.5114 - - - -
0.0039 4 9.9584 - - - -
0.0049 5 10.068 - - - -
0.0059 6 11.0224 - - - -
0.0069 7 9.7703 - - - -
0.0079 8 10.5005 - - - -
0.0089 9 10.1987 - - - -
0.0098 10 10.0277 - - - -
0.0108 11 10.6965 - - - -
0.0118 12 10.0609 - - - -
0.0128 13 11.6214 - - - -
0.0138 14 9.4053 - - - -
0.0148 15 10.4014 - - - -
0.0157 16 10.4119 - - - -
0.0167 17 9.4658 - - - -
0.0177 18 9.2169 - - - -
0.0187 19 11.2337 - - - -
0.0197 20 11.0572 - - - -
0.0207 21 11.0452 - - - -
0.0217 22 10.31 - - - -
0.0226 23 9.1395 - - - -
0.0236 24 8.4201 - - - -
0.0246 25 8.6036 - - - -
0.0256 26 11.7579 - - - -
0.0266 27 10.1307 - - - -
0.0276 28 9.2915 - - - -
0.0285 29 9.0208 - - - -
0.0295 30 8.6867 - - - -
0.0305 31 8.0925 - - - -
0.0315 32 8.6617 - - - -
0.0325 33 8.3374 - - - -
0.0335 34 7.8566 - - - -
0.0344 35 9.0698 - - - -
0.0354 36 7.7727 - - - -
0.0364 37 7.6128 - - - -
0.0374 38 7.8762 - - - -
0.0384 39 7.5191 - - - -
0.0394 40 7.5638 - - - -
0.0404 41 7.1878 - - - -
0.0413 42 6.8878 - - - -
0.0423 43 7.5775 - - - -
0.0433 44 7.1076 - - - -
0.0443 45 6.5589 - - - -
0.0453 46 7.4456 - - - -
0.0463 47 6.8233 - - - -
0.0472 48 6.7633 - - - -
0.0482 49 6.6024 - - - -
0.0492 50 6.2778 - - - -
0.0502 51 6.1026 - - - -
0.0512 52 6.632 - - - -
0.0522 53 6.6962 - - - -
0.0531 54 5.8514 - - - -
0.0541 55 5.9951 - - - -
0.0551 56 5.4554 - - - -
0.0561 57 6.0147 - - - -
0.0571 58 5.215 - - - -
0.0581 59 6.4525 - - - -
0.0591 60 5.4048 - - - -
0.0600 61 5.0424 - - - -
0.0610 62 6.2646 - - - -
0.0620 63 5.0847 - - - -
0.0630 64 5.4415 - - - -
0.0640 65 5.2469 - - - -
0.0650 66 5.1378 - - - -
0.0659 67 5.1636 - - - -
0.0669 68 5.5596 - - - -
0.0679 69 4.9508 - - - -
0.0689 70 5.2355 - - - -
0.0699 71 4.7359 - - - -
0.0709 72 4.8947 - - - -
0.0719 73 4.6269 - - - -
0.0728 74 4.6072 - - - -
0.0738 75 4.9125 - - - -
0.0748 76 4.5856 - - - -
0.0758 77 4.7879 - - - -
0.0768 78 4.5348 - - - -
0.0778 79 4.3554 - - - -
0.0787 80 4.2984 - - - -
0.0797 81 4.5505 - - - -
0.0807 82 4.5325 - - - -
0.0817 83 4.2725 - - - -
0.0827 84 4.3054 - - - -
0.0837 85 4.5536 - - - -
0.0846 86 4.0265 - - - -
0.0856 87 4.7453 - - - -
0.0866 88 4.071 - - - -
0.0876 89 4.1582 - - - -
0.0886 90 4.1131 - - - -
0.0896 91 3.6582 - - - -
0.0906 92 4.143 - - - -
0.0915 93 4.2273 - - - -
0.0925 94 3.9321 - - - -
0.0935 95 4.2061 - - - -
0.0945 96 4.1042 - - - -
0.0955 97 3.9513 - - - -
0.0965 98 3.8627 - - - -
0.0974 99 4.3613 - - - -
0.0984 100 3.8513 - - - -
0.0994 101 3.5866 - - - -
0.1004 102 3.5239 - - - -
0.1014 103 3.5921 - - - -
0.1024 104 3.5962 - - - -
0.1033 105 4.0001 - - - -
0.1043 106 4.1374 - - - -
0.1053 107 3.9049 - - - -
0.1063 108 3.2511 - - - -
0.1073 109 3.2479 - - - -
0.1083 110 3.6414 - - - -
0.1093 111 3.6429 - - - -
0.1102 112 3.423 - - - -
0.1112 113 3.4967 - - - -
0.1122 114 3.7649 - - - -
0.1132 115 3.2845 - - - -
0.1142 116 3.356 - - - -
0.1152 117 3.2086 - - - -
0.1161 118 3.5561 - - - -
0.1171 119 3.7353 - - - -
0.1181 120 3.403 - - - -
0.1191 121 3.1009 - - - -
0.1201 122 3.2139 - - - -
0.1211 123 3.3339 - - - -
0.1220 124 2.9464 - - - -
0.1230 125 3.3366 - - - -
0.1240 126 3.0618 - - - -
0.125 127 3.0092 - - - -
0.1260 128 2.7152 - - - -
0.1270 129 2.9423 - - - -
0.1280 130 2.6569 - - - -
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0.1299 132 2.9089 - - - -
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Citation

BibTeX

Sentence Transformers

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