Train completed

1_Pooling/config.json

@@ -0,0 +1,10 @@
+{
+  "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
+}

README.md

@@ -0,0 +1,559 @@
+---
+tags:
+- sentence-transformers
+- sentence-similarity
+- feature-extraction
+- generated_from_trainer
+- dataset_size:100000
+- loss:MatryoshkaLoss
+- loss:MultipleNegativesRankingLoss
+base_model: DeepMount00/ModernBERT-base-ita
+widget:
+- source_sentence: effetti dell'ipotiroidismo sul corpo
+  sentences:
+  - Con l'ipotiroidismo, invece, la temperatura corporea tende a diminuire a causa
+    di una carenza di ormone tiroideo. Un piccolo aumento o diminuzione dei livelli
+    della tiroide può modificare la temperatura corporea abbastanza da influenzare
+    significativamente i livelli di proteine ​​nel sangue. Come l'ipotiroidismo influisce
+    sulla temperatura interna. I sintomi dell'ipotiroidismo includono costipazione,
+    affaticamento, dolori articolari o muscolari e persino depressione.
+  - Organum Harmony una prima forma di polifonia Anonimo IV Ha scritto la vecchia
+    teoria musicale dal MUSC 118 alla Eastern Michigan University
+  - Se stai cercando informazioni su quando la tiroide produce troppo ormone tiroideo,
+    vedi l'argomento Ipertiroidismo. L'ipotiroidismo significa che la tiroide non
+    produce abbastanza ormone tiroideo. La tiroide è una ghiandola a forma di farfalla
+    nella parte anteriore del collo. Produce ormoni che controllano il modo in cui
+    il tuo corpo usa l'energia. Avere un basso livello di ormone tiroideo colpisce
+    tutto il tuo corpo. Può farti sentire stanco e debole. Se l'ipotiroidismo non
+    viene trattato, può aumentare i livelli di colesterolo.
+- source_sentence: che ore sono a gilbert az
+  sentences:
+  - Principali città vicino a Phoenix, AZ. Questa è una lista delle grandi città più
+    vicine a Phoenix, AZ. Una grande città di solito ha una popolazione di almeno
+    200.000 abitanti e spesso puoi volare in un grande aeroporto. Se devi prenotare
+    un volo, cerca l'aeroporto più vicino a Phoenix, AZ. 19 miglia a Glendale, AZ.
+    2 11 miglia a Scottsdale, AZ. 3 15 miglia a Mesa, AZ.
+  - Gli appaltatori indipendenti sono coperti come dipendenti di servizio sotto la
+    SCA. È responsabilità dell'azienda garantire che gli appaltatori indipendenti
+    coperti da SCA ricevano i salari e i benefici accessori appropriati. In caso contrario,
+    la società può essere ritenuta responsabile per eventuali pagamenti insufficienti.
+  - 'Ora locale attuale: Gilbert, Arizona si trova nel fuso orario delle montagne
+    Nota: la nazione Navajo nell''Arizona nord-orientale osserva l''ora legale. Gilbert,
+    Arizona non utilizza l''ora legale. L''ora corrente a Gilbert, Arizona è: lunedì
+    29/01/2018 19:22 MST Gilbert, Arizona si trova nel fuso orario di montagna e NON
+    osserva l''ora legale.'
+- source_sentence: cos'è un portale di progetto?
+  sentences:
+  - La metodologia dei cancelli è un processo di definizione progressiva del progetto
+    basato su una valutazione pianificata e standardizzata al termine di ogni fase.
+    Un cancello o un casello è un punto di controllo standardizzato in cui la fase
+    del progetto viene rivista e/o verificata e approvata (o meno) per continuare
+    con la fase successiva.
+  - Lo sviluppo del curriculum è un processo continuo e le modifiche necessarie sono
+    parte integrante del processo, In. al fine di rendere più reattivo alle mutevoli
+    esigenze e per garantire la pertinenza. È senza dubbio la realtà. che l'efficace
+    processo di sviluppo del curriculum può migliorare l'apprendimento dei partecipanti.
+  - Quando usi la teoria del controllo del cancello per alleviare il disagio del travaglio,
+    tieni a mente alcune cose. Primo, i nervi di grande diametro si abituano più velocemente
+    dei nervi di piccolo diametro. Ciò significa che farsi massaggiare la schiena
+    può funzionare come un incantesimo per una ventina di minuti e poi interrompersi
+    improvvisamente. Questo è solo il modo in cui il tuo corpo ti dice che è ora di
+    provare qualcos'altro. In secondo luogo, può essere utile utilizzare tecniche
+    di visualizzazione o punti focali mentre provi la teoria del cancello perché questo
+    ti focalizza e può aiutarti a distrarti dal disagio. Quali domande hai sulla teoria
+    del controllo dei cancelli? Hai applicato i concetti nel tuo lavoro?
+- source_sentence: tipo di assicurazione di cui avrò bisogno per gli assistenti d'infanzia
+  sentences:
+  - QUIET è un esperimento di astronomia per studiare la polarizzazione della radiazione
+    cosmica di fondo a microonde. QUIET sta per Q/U Imaging Experiment. La Q/U nel
+    nome si riferisce alla capacità del telescopio di misurare simultaneamente i parametri
+    Q e U Stokes. QUIET si trova ad un'altitudine di 5.080 metri (16.700 piedi) presso
+    l'Osservatorio di Llano de Chajnantor nelle Ande cilene.
+  - Assicurazione sulla vita del credito = assicurazione a termine decrescente. La
+    durata del credito è simile a un tipo speciale di assicurazione sulla vita denominata
+    assicurazione a termine decrescente. • Viene emessa una polizza vita
+    di credito per un importo pari a quanto devi. Quando il saldo del prestito diminuisce,
+    diminuisce anche l'importo nominale della polizza sulla vita del credito.
+  - Childminders v7.0 Aprile 2012 2 Introduzione Gli assistenti all'infanzia sono
+    generalmente contrattati con i genitori per fornire servizi nei locali degli assistenti
+    all'infanzia, quindi normalmente non sono dipendenti dei genitori. La maggior
+    parte degli assistenti d'infanzia sono lavoratori autonomi e sono responsabili
+    delle proprie imposte sul reddito e dei contributi all'assicurazione nazionale.
+    Gli assistenti d'infanzia dovranno tenere registri delle entrate e delle spese
+    aziendali per calcolare i loro profitti e questo opuscolo fornisce informazioni
+    su come farlo. è un assistente all'infanzia registrato con sede a casa dei genitori
+    dei bambini. La maggior parte degli assistenti d'infanzia a domicilio sono assunti
+    dai genitori o dai genitori dei bambini. Ãâ„ locali, quindi normalmente non sono
+    dipendenti dei genitori. La maggior parte degli assistenti d'infanzia sono lavoratori
+    autonomi e sono responsabili della propria imposta sul reddito e dei contributi
+    all'assicurazione nazionale.
+- source_sentence: chi canta la canzone che ti ama bella piccola
+  sentences:
+  - Who Loves You (canzone) Who Loves You è la canzone del titolo di un album del
+    1975 dei The Four Seasons. È stato composto da Bob Gaudio e Judy Parker e prodotto
+    da Gaudio. Ha raggiunto il numero 3 della Billboard Hot 100 nel novembre 1975.
+    Contenuto.
+  - Quanto dovrebbe essere ampia un'isola cucina? Molte isole sono di circa 2 o 3
+    piedi, ma se hai bisogno di più spazio sul bancone, spazio per sedersi, ecc.,
+    Puoi andare un po' più grande. A volte sono necessari circa 7 piedi se si desidera
+    un piano cottura o un lavandino nell'isola. Si raccomanda che la tua isola sia
+    profonda almeno 2 piedi. Lasciare abbastanza spazio su tutti i lati... 3 piedi
+    di superficie alle estremità dell'isola vanno bene. Ricordate che volete essere
+    in grado di muovervi facilmente in cucina.
+  - Io, ti amo come una (canzone d'amore piccola) canzone d'amore, piccola. Io, ti
+    amo come una (canzone d'amore piccola) canzone d'amore, piccola. Io, ti amo (ti
+    amo, ti amo) come una canzone d'amore, piccola. E continuo a suonare re-peat-peat-peat-peat-peat-peat
+    (come una canzone d'amore). [Ponte].
+pipeline_tag: sentence-similarity
+library_name: sentence-transformers
+metrics:
+- cosine_accuracy
+model-index:
+- name: SentenceTransformer based on DeepMount00/ModernBERT-base-ita
+  results:
+  - task:
+      type: triplet
+      name: Triplet
+    dataset:
+      name: mmarco dev
+      type: mmarco_dev
+    metrics:
+    - type: cosine_accuracy
+      value: 0.9154999852180481
+      name: Cosine Accuracy
+  - task:
+      type: triplet
+      name: Triplet
+    dataset:
+      name: mmarco test
+      type: mmarco_test
+    metrics:
+    - type: cosine_accuracy
+      value: 0.9129999876022339
+      name: Cosine Accuracy
+---
+
+# SentenceTransformer based on DeepMount00/ModernBERT-base-ita
+
+This is a [sentence-transformers](https://www.SBERT.net) model finetuned from [DeepMount00/ModernBERT-base-ita](https://huggingface.co/DeepMount00/ModernBERT-base-ita) on the mmarco dataset. 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:** [DeepMount00/ModernBERT-base-ita](https://huggingface.co/DeepMount00/ModernBERT-base-ita) <!-- at revision 488fcf8de13c3a1f6359cf84fc6a0352396accad -->
+- **Maximum Sequence Length:** 8192 tokens
+- **Output Dimensionality:** 768 dimensions
+- **Similarity Function:** Cosine Similarity
+- **Training Dataset:**
+    - mmarco
+<!-- - **Language:** Unknown -->
+<!-- - **License:** Unknown -->
+
+### Model Sources
+
+- **Documentation:** [Sentence Transformers Documentation](https://sbert.net)
+- **Repository:** [Sentence Transformers on GitHub](https://github.com/UKPLab/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': 8192, 'do_lower_case': False}) with Transformer model: ModernBertModel 
+  (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})
+)
+```
+
+## 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("ModernBERT-base-ita-embed-mnrl")
+# Run inference
+sentences = [
+    'chi canta la canzone che ti ama bella piccola',
+    'Who Loves You (canzone) Who Loves You è la canzone del titolo di un album del 1975 dei The Four Seasons. È stato composto da Bob Gaudio e Judy Parker e prodotto da Gaudio. Ha raggiunto il numero 3 della Billboard Hot 100 nel novembre 1975. Contenuto.',
+    "Io, ti amo come una (canzone d'amore piccola) canzone d'amore, piccola. Io, ti amo come una (canzone d'amore piccola) canzone d'amore, piccola. Io, ti amo (ti amo, ti amo) come una canzone d'amore, piccola. E continuo a suonare re-peat-peat-peat-peat-peat-peat (come una canzone d'amore). [Ponte].",
+]
+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]
+```
+
+<!--
+### 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
+
+#### Triplet
+
+* Datasets: `mmarco_dev` and `mmarco_test`
+* Evaluated with [<code>TripletEvaluator</code>](https://sbert.net/docs/package_reference/sentence_transformer/evaluation.html#sentence_transformers.evaluation.TripletEvaluator)
+
+| Metric              | mmarco_dev | mmarco_test |
+|:--------------------|:-----------|:------------|
+| **cosine_accuracy** | **0.9155** | **0.913**   |
+
+<!--
+## 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
+
+#### mmarco
+
+* Dataset: mmarco
+* Size: 100,000 training samples
+* Columns: <code>query</code>, <code>positive</code>, and <code>negative</code>
+* Approximate statistics based on the first 1000 samples:
+  |         | query                                                                             | positive                                                                             | negative                                                                             |
+  |:--------|:----------------------------------------------------------------------------------|:-------------------------------------------------------------------------------------|:-------------------------------------------------------------------------------------|
+  | type    | string                                                                            | string                                                                               | string                                                                               |
+  | details | <ul><li>min: 5 tokens</li><li>mean: 14.64 tokens</li><li>max: 54 tokens</li></ul> | <ul><li>min: 32 tokens</li><li>mean: 131.02 tokens</li><li>max: 401 tokens</li></ul> | <ul><li>min: 11 tokens</li><li>mean: 121.47 tokens</li><li>max: 395 tokens</li></ul> |
+* Samples:
+  | query                                                              | positive                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                           | negative                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                   |
+  |:-------------------------------------------------------------------|:---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|:-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|
+  | <code>cos'è la nuvola elettrica?</code>                            | <code>Dettagli della Compagnia. Electric Cloud è il leader nell'automazione dei rilasci DevOps. Aiutano le organizzazioni che sviluppano applicazioni Web/IT aziendali, mobili e sistemi embedded a fornire software migliore più velocemente automatizzando e accelerando i processi di creazione, implementazione e rilascio su larga scala.</code>                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                              | <code>Registrati per abilitare Cloud Sync e ottieni 200 milioni di spazio cloud GRATIS. Accedi a tutti i documenti in qualsiasi momento su qualsiasi dispositivo solo con l'account connesso. L'offerta speciale per studenti e insegnanti consente agli utenti educativi di ottenere la versione completa e 200M di spazio cloud extra.</code>                                                                                                            |
+  | <code>quali colori si mescolano per creare i colori primari</code> | <code>Attraverso la previsione e la sperimentazione tuo figlio mescola i colori primari (rosso, giallo e blu) per creare colori secondari (arancione, viola e verde). 1 Vernice rossa, gialla e blu (colori primari). La vernice a tempera è una buona opzione perché è lavabile ed è disponibile in colori vivaci. Sei piccoli contenitori per la vernice.</code>                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                 | <code>I cubi di Rubik sono stati realizzati praticamente di ogni colore immaginabile. Ho un cubo che è bianco, nero, grigio scuro, argento, grigio chiaro e grigio. Ho visto cubi in 6 colori pastello, in 6 colori primari, ecc. I colori più comuni che ho visto sono bianco, giallo, rosso, arancione, verde e blu, ma li ho visti in molte diverse disposizioni di quei colori.</code>                                                                 |
+  | <code>cos'è l'editing genetico di crispr/cas9?</code>              | <code>CRISPR/Cas9, una tecnica di editing genetico in grado di mirare e modificare il DNA con un'accuratezza rivoluzionaria, è sia il nuovo tesoro che il più nuovo cattivo della ricerca genetica. Inventato nel 2012 dagli scienziati dell'Università della California, Berkeley, CRISPR/Cas9 ha ricevuto molta attenzione quest'anno. Se gli scienziati sono in grado di definire con precisione l'uso di CRISPR/Cas9 nelle cellule germinali umane, non c'è dubbio che potrebbe conferire grandi benefici. Vale a dire, la tecnologia potrebbe sradicare del tutto malattie ereditarie come la fibrosi cistica, l'anemia falciforme e la malattia di Huntington da una linea familiare.</code> | <code>Un gene può esistere in molte forme diverse, chiamate alleli. Ad esempio, diciamo che c'è un gene che determina il colore dei tuoi capelli. Quel gene può avere molte forme, o alleli: capelli neri, capelli castani, capelli ramati, capelli rossi, capelli biondi, ecc. Erediti un allele per ogni gene da tua madre e uno da tuo padre. Ciascuno dei due alleli che erediti per un gene può essere forte (dominante) o debole (recessivo).</code> |
+* Loss: [<code>MatryoshkaLoss</code>](https://sbert.net/docs/package_reference/sentence_transformer/losses.html#matryoshkaloss) with these parameters:
+  ```json
+  {
+      "loss": "MultipleNegativesRankingLoss",
+      "matryoshka_dims": [
+          768,
+          512,
+          256,
+          128,
+          64
+      ],
+      "matryoshka_weights": [
+          1,
+          1,
+          1,
+          1,
+          1
+      ],
+      "n_dims_per_step": -1
+  }
+  ```
+
+### Evaluation Dataset
+
+#### mmarco
+
+* Dataset: mmarco
+* Size: 2,000 evaluation samples
+* Columns: <code>query</code>, <code>positive</code>, and <code>negative</code>
+* Approximate statistics based on the first 1000 samples:
+  |         | query                                                                             | positive                                                                             | negative                                                                             |
+  |:--------|:----------------------------------------------------------------------------------|:-------------------------------------------------------------------------------------|:-------------------------------------------------------------------------------------|
+  | type    | string                                                                            | string                                                                               | string                                                                               |
+  | details | <ul><li>min: 5 tokens</li><li>mean: 14.59 tokens</li><li>max: 37 tokens</li></ul> | <ul><li>min: 30 tokens</li><li>mean: 130.71 tokens</li><li>max: 358 tokens</li></ul> | <ul><li>min: 28 tokens</li><li>mean: 125.86 tokens</li><li>max: 424 tokens</li></ul> |
+* Samples:
+  | query                                                          | positive                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                             | negative                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                         |
+  |:---------------------------------------------------------------|:-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|:-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|
+  | <code>dire la differenza corvi e corvi</code>                  | <code>Alcuni suggerimenti per identificare i corvi: 1 Code più corte e arrotondate e becchi più sottili rispetto ai corvi. 2 Ali più larghe, più corte e meno appuntite dei corvi. 3 corvi americani emettono un gracchiare dal suono chiaro che è più acuto del gracchiare più profondo di un corvo.</code>                                                                                                                                                                                                                                                                                         | <code>Cosa mangia i serpenti a sonagli? Risposta rapida. I serpenti a sonagli sono preda di uccelli rapaci, come gufi, aquile, falchi, corvi, corvi e roadrunner, oltre a volpi, coyote, gatti selvatici, tassi, maiali selvatici, ghiandaie, martin pescatori, tacchini, averle e altri serpenti. I serpenti a sonagli appena nati sono particolarmente suscettibili di essere cacciati.</code> |
+  | <code>dove si trova sturgis?</code>                            | <code>Sturgis Township si trova nella contea di St. Joseph, nel Michigan. Sturgis Township ha una popolazione di 2.261 secondo il censimento del 2010. La borgata ha una superficie totale di 18,0 miglia quadrate (46,6 km²), di cui 17,9 miglia quadrate (46,5 km²) di terra e 0,1 miglia quadrate (0,2 km²) (0,39%). ) è acqua.</code>                                                                                                                                                                                                                                                            | <code>I tarsali si trovano nella parte superiore dei piedi. Pensa a una gamba dritta come a una L, i tarsali si trovano dove la L si piega per formare un piede.</code>                                                                                                                                                                                                                          |
+  | <code>qual è la differenza tra citazione e riferimento?</code> | <code>Poiché citazione e riferimento sono due termini importanti utilizzati nella metodologia di ricerca, la differenza tra questi due termini deve essere compresa chiaramente. La citazione è un riferimento a una fonte pubblicata o inedita. È generalmente un'espressione alfanumerica abbreviata che si trova nelle pagine di una tesi o di una tesi. Una citazione è il modo in cui citi la fonte delle idee all'interno del corpo del documento di ricerca. Il riferimento è le fonti che hai usato per scrivere le fonti. Queste fonti possono includere fonti incluse e consultate.</code> | <code>1 Fare clic all'interno della citazione nel testo per selezionarla. Dovrebbe diventare grigio (a indicare che sono presenti i caratteri di formattazione di EndNote) 2 Fare clic su Modifica e gestisci citazioni. 3 Per la citazione appropriata, fare clic sul pulsante Modifica riferimento e scegliere Rimuovi citazione. Fare clic su OK.</code>                                      |
+* Loss: [<code>MatryoshkaLoss</code>](https://sbert.net/docs/package_reference/sentence_transformer/losses.html#matryoshkaloss) with these parameters:
+  ```json
+  {
+      "loss": "MultipleNegativesRankingLoss",
+      "matryoshka_dims": [
+          768,
+          512,
+          256,
+          128,
+          64
+      ],
+      "matryoshka_weights": [
+          1,
+          1,
+          1,
+          1,
+          1
+      ],
+      "n_dims_per_step": -1
+  }
+  ```
+
+### Training Hyperparameters
+#### Non-Default Hyperparameters
+
+- `eval_strategy`: steps
+- `per_device_train_batch_size`: 16
+- `per_device_eval_batch_size`: 16
+- `learning_rate`: 2e-05
+- `num_train_epochs`: 1
+- `warmup_ratio`: 0.1
+- `fp16`: True
+- `load_best_model_at_end`: True
+- `batch_sampler`: no_duplicates
+
+#### All Hyperparameters
+<details><summary>Click to expand</summary>
+
+- `overwrite_output_dir`: False
+- `do_predict`: False
+- `eval_strategy`: steps
+- `prediction_loss_only`: True
+- `per_device_train_batch_size`: 16
+- `per_device_eval_batch_size`: 16
+- `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`: 1
+- `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`: 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`: 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}
+- `tp_size`: 0
+- `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`: None
+- `hub_always_push`: False
+- `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
+- `eval_use_gather_object`: False
+- `average_tokens_across_devices`: False
+- `prompts`: None
+- `batch_sampler`: no_duplicates
+- `multi_dataset_batch_sampler`: proportional
+
+</details>
+
+### Training Logs
+| Epoch     | Step     | Training Loss | Validation Loss | mmarco_dev_cosine_accuracy | mmarco_test_cosine_accuracy |
+|:---------:|:--------:|:-------------:|:---------------:|:--------------------------:|:---------------------------:|
+| -1        | -1       | -             | -               | 0.5435                     | -                           |
+| 0.016     | 100      | 16.5916       | 15.8470         | 0.6420                     | -                           |
+| 0.032     | 200      | 13.0209       | 8.9407          | 0.7185                     | -                           |
+| 0.048     | 300      | 6.727         | 5.0859          | 0.8205                     | -                           |
+| 0.064     | 400      | 4.6045        | 4.1197          | 0.8555                     | -                           |
+| 0.08      | 500      | 3.8849        | 3.4283          | 0.8690                     | -                           |
+| 0.096     | 600      | 3.4197        | 3.0532          | 0.8765                     | -                           |
+| 0.112     | 700      | 3.0235        | 2.7099          | 0.8885                     | -                           |
+| 0.128     | 800      | 2.8111        | 2.5212          | 0.8835                     | -                           |
+| 0.144     | 900      | 2.8111        | 2.5029          | 0.8985                     | -                           |
+| 0.16      | 1000     | 2.2356        | 2.3179          | 0.9020                     | -                           |
+| 0.176     | 1100     | 2.3158        | 2.1936          | 0.9080                     | -                           |
+| 0.192     | 1200     | 2.1337        | 2.1583          | 0.9050                     | -                           |
+| 0.208     | 1300     | 2.1264        | 2.0941          | 0.9050                     | -                           |
+| 0.224     | 1400     | 2.0863        | 2.0289          | 0.9055                     | -                           |
+| 0.24      | 1500     | 2.068         | 1.9900          | 0.9120                     | -                           |
+| 0.256     | 1600     | 1.8163        | 1.8768          | 0.9175                     | -                           |
+| 0.272     | 1700     | 1.8163        | 1.8177          | 0.9185                     | -                           |
+| 0.288     | 1800     | 1.7721        | 1.7886          | 0.9200                     | -                           |
+| **0.304** | **1900** | **1.5577**    | **1.7382**      | **0.9235**                 | **-**                       |
+| 0.32      | 2000     | 1.8269        | 1.7232          | 0.9220                     | -                           |
+| 0.336     | 2100     | 1.765         | 1.7112          | 0.9155                     | -                           |
+| -1        | -1       | -             | -               | -                          | 0.9130                      |
+
+* The bold row denotes the saved checkpoint.
+
+### Framework Versions
+- Python: 3.11.11
+- Sentence Transformers: 4.1.0.dev0
+- Transformers: 4.52.0.dev0
+- PyTorch: 2.6.0+cu124
+- Accelerate: 1.5.2
+- Datasets: 3.5.0
+- Tokenizers: 0.21.1
+
+## 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",
+}
+```
+
+#### MatryoshkaLoss
+```bibtex
+@misc{kusupati2024matryoshka,
+    title={Matryoshka Representation Learning},
+    author={Aditya Kusupati and Gantavya Bhatt and Aniket Rege and Matthew Wallingford and Aditya Sinha and Vivek Ramanujan and William Howard-Snyder and Kaifeng Chen and Sham Kakade and Prateek Jain and Ali Farhadi},
+    year={2024},
+    eprint={2205.13147},
+    archivePrefix={arXiv},
+    primaryClass={cs.LG}
+}
+```
+
+#### 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.*
+-->

config.json

@@ -0,0 +1,45 @@
+{
+  "architectures": [
+    "ModernBertModel"
+  ],
+  "attention_bias": false,
+  "attention_dropout": 0.0,
+  "bos_token_id": 50281,
+  "classifier_activation": "gelu",
+  "classifier_bias": false,
+  "classifier_dropout": 0.0,
+  "classifier_pooling": "mean",
+  "cls_token_id": 50281,
+  "decoder_bias": true,
+  "deterministic_flash_attn": false,
+  "embedding_dropout": 0.0,
+  "eos_token_id": 50282,
+  "global_attn_every_n_layers": 3,
+  "global_rope_theta": 160000.0,
+  "gradient_checkpointing": false,
+  "hidden_activation": "gelu",
+  "hidden_size": 768,
+  "initializer_cutoff_factor": 2.0,
+  "initializer_range": 0.02,
+  "intermediate_size": 1152,
+  "layer_norm_eps": 1e-05,
+  "local_attention": 128,
+  "local_rope_theta": 10000.0,
+  "max_position_embeddings": 8192,
+  "mlp_bias": false,
+  "mlp_dropout": 0.0,
+  "model_type": "modernbert",
+  "norm_bias": false,
+  "norm_eps": 1e-05,
+  "num_attention_heads": 12,
+  "num_hidden_layers": 22,
+  "pad_token_id": 50283,
+  "position_embedding_type": "absolute",
+  "repad_logits_with_grad": false,
+  "sep_token_id": 50282,
+  "sparse_pred_ignore_index": -100,
+  "sparse_prediction": false,
+  "torch_dtype": "float32",
+  "transformers_version": "4.52.0.dev0",
+  "vocab_size": 50368
+}

config_sentence_transformers.json

@@ -0,0 +1,10 @@
+{
+  "__version__": {
+    "sentence_transformers": "4.1.0.dev0",
+    "transformers": "4.52.0.dev0",
+    "pytorch": "2.6.0+cu124"
+  },
+  "prompts": {},
+  "default_prompt_name": null,
+  "similarity_fn_name": "cosine"
+}

eval/triplet_evaluation_mmarco_dev_results.csv

@@ -0,0 +1,22 @@
+epoch,steps,accuracy_cosine
+0.016,100,0.6420000195503235
+0.032,200,0.718500018119812
+0.048,300,0.8205000162124634
+0.064,400,0.8554999828338623
+0.08,500,0.8690000176429749
+0.096,600,0.8765000104904175
+0.112,700,0.8884999752044678
+0.128,800,0.8834999799728394
+0.144,900,0.8985000252723694
+0.16,1000,0.9020000100135803
+0.176,1100,0.9079999923706055
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+0.208,1300,0.9049999713897705
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+0.24,1500,0.9120000004768372
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+0.336,2100,0.9154999852180481

model.safetensors

@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:210c1bcf548d26840a6deb2c422ed50c30f278f7e7816693339b9f94de250a61
+size 596070136

modules.json

@@ -0,0 +1,14 @@
+[
+  {
+    "idx": 0,
+    "name": "0",
+    "path": "",
+    "type": "sentence_transformers.models.Transformer"
+  },
+  {
+    "idx": 1,
+    "name": "1",
+    "path": "1_Pooling",
+    "type": "sentence_transformers.models.Pooling"
+  }
+]

sentence_bert_config.json

@@ -0,0 +1,4 @@
+{
+  "max_seq_length": 8192,
+  "do_lower_case": false
+}

special_tokens_map.json

@@ -0,0 +1,37 @@
+{
+  "cls_token": {
+    "content": "[CLS]",
+    "lstrip": false,
+    "normalized": false,
+    "rstrip": false,
+    "single_word": false
+  },
+  "mask_token": {
+    "content": "[MASK]",
+    "lstrip": true,
+    "normalized": false,
+    "rstrip": false,
+    "single_word": false
+  },
+  "pad_token": {
+    "content": "[PAD]",
+    "lstrip": false,
+    "normalized": false,
+    "rstrip": false,
+    "single_word": false
+  },
+  "sep_token": {
+    "content": "[SEP]",
+    "lstrip": false,
+    "normalized": false,
+    "rstrip": false,
+    "single_word": false
+  },
+  "unk_token": {
+    "content": "[UNK]",
+    "lstrip": false,
+    "normalized": false,
+    "rstrip": false,
+    "single_word": false
+  }
+}

tokenizer_config.json

@@ -0,0 +1,945 @@
+{
+  "added_tokens_decoder": {
+    "0": {
+      "content": "|||IP_ADDRESS|||",
+      "lstrip": false,
+      "normalized": true,
+      "rstrip": false,
+      "single_word": false,
+      "special": false
+    },
+    "1": {
+      "content": "<|padding|>",
+      "lstrip": false,
+      "normalized": false,
+      "rstrip": false,
+      "single_word": false,
+      "special": true
+    },
+    "50254": {
+      "content": "                        ",
+      "lstrip": false,
+      "normalized": true,
+      "rstrip": false,
+      "single_word": false,
+      "special": false
+    },
+    "50255": {
+      "content": "                       ",
+      "lstrip": false,
+      "normalized": true,
+      "rstrip": false,
+      "single_word": false,
+      "special": false
+    },
+    "50256": {
+      "content": "                      ",
+      "lstrip": false,
+      "normalized": true,
+      "rstrip": false,
+      "single_word": false,
+      "special": false
+    },
+    "50257": {
+      "content": "                     ",
+      "lstrip": false,
+      "normalized": true,
+      "rstrip": false,
+      "single_word": false,
+      "special": false
+    },
+    "50258": {
+      "content": "                    ",
+      "lstrip": false,
+      "normalized": true,
+      "rstrip": false,
+      "single_word": false,
+      "special": false
+    },
+    "50259": {
+      "content": "                   ",
+      "lstrip": false,
+      "normalized": true,
+      "rstrip": false,
+      "single_word": false,
+      "special": false
+    },
+    "50260": {
+      "content": "                  ",
+      "lstrip": false,
+      "normalized": true,
+      "rstrip": false,
+      "single_word": false,
+      "special": false
+    },
+    "50261": {
+      "content": "                 ",
+      "lstrip": false,
+      "normalized": true,
+      "rstrip": false,
+      "single_word": false,
+      "special": false
+    },
+    "50262": {
+      "content": "                ",
+      "lstrip": false,
+      "normalized": true,
+      "rstrip": false,
+      "single_word": false,
+      "special": false
+    },
+    "50263": {
+      "content": "               ",
+      "lstrip": false,
+      "normalized": true,
+      "rstrip": false,
+      "single_word": false,
+      "special": false
+    },
+    "50264": {
+      "content": "              ",
+      "lstrip": false,
+      "normalized": true,
+      "rstrip": false,
+      "single_word": false,
+      "special": false
+    },
+    "50265": {
+      "content": "             ",
+      "lstrip": false,
+      "normalized": true,
+      "rstrip": false,
+      "single_word": false,
+      "special": false
+    },
+    "50266": {
+      "content": "            ",
+      "lstrip": false,
+      "normalized": true,
+      "rstrip": false,
+      "single_word": false,
+      "special": false
+    },
+    "50267": {
+      "content": "           ",
+      "lstrip": false,
+      "normalized": true,
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+      "single_word": false,
+      "special": false
+    },
+    "50268": {
+      "content": "          ",
+      "lstrip": false,
+      "normalized": true,
+      "rstrip": false,
+      "single_word": false,
+      "special": false
+    },
+    "50269": {
+      "content": "         ",
+      "lstrip": false,
+      "normalized": true,
+      "rstrip": false,
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+      "special": false
+    },
+    "50270": {
+      "content": "        ",
+      "lstrip": false,
+      "normalized": true,
+      "rstrip": false,
+      "single_word": false,
+      "special": false
+    },
+    "50271": {
+      "content": "       ",
+      "lstrip": false,
+      "normalized": true,
+      "rstrip": false,
+      "single_word": false,
+      "special": false
+    },
+    "50272": {
+      "content": "      ",
+      "lstrip": false,
+      "normalized": true,
+      "rstrip": false,
+      "single_word": false,
+      "special": false
+    },
+    "50273": {
+      "content": "     ",
+      "lstrip": false,
+      "normalized": true,
+      "rstrip": false,
+      "single_word": false,
+      "special": false
+    },
+    "50274": {
+      "content": "    ",
+      "lstrip": false,
+      "normalized": true,
+      "rstrip": false,
+      "single_word": false,
+      "special": false
+    },
+    "50275": {
+      "content": "   ",
+      "lstrip": false,
+      "normalized": true,
+      "rstrip": false,
+      "single_word": false,
+      "special": false
+    },
+    "50276": {
+      "content": "  ",
+      "lstrip": false,
+      "normalized": true,
+      "rstrip": false,
+      "single_word": false,
+      "special": false
+    },
+    "50277": {
+      "content": "|||EMAIL_ADDRESS|||",
+      "lstrip": false,
+      "normalized": true,
+      "rstrip": false,
+      "single_word": false,
+      "special": false
+    },
+    "50278": {
+      "content": "|||PHONE_NUMBER|||",
+      "lstrip": false,
+      "normalized": true,
+      "rstrip": false,
+      "single_word": false,
+      "special": false
+    },
+    "50279": {
+      "content": "<|endoftext|>",
+      "lstrip": false,
+      "normalized": false,
+      "rstrip": false,
+      "single_word": false,
+      "special": true
+    },
+    "50280": {
+      "content": "[UNK]",
+      "lstrip": false,
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+      "single_word": false,
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+    },
+    "50281": {
+      "content": "[CLS]",
+      "lstrip": false,
+      "normalized": false,
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+    },
+    "50282": {
+      "content": "[SEP]",
+      "lstrip": false,
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+      "special": true
+    },
+    "50283": {
+      "content": "[PAD]",
+      "lstrip": false,
+      "normalized": false,
+      "rstrip": false,
+      "single_word": false,
+      "special": true
+    },
+    "50284": {
+      "content": "[MASK]",
+      "lstrip": true,
+      "normalized": false,
+      "rstrip": false,
+      "single_word": false,
+      "special": true
+    },
+    "50285": {
+      "content": "[unused0]",
+      "lstrip": false,
+      "normalized": true,
+      "rstrip": false,
+      "single_word": false,
+      "special": false
+    },
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+      "content": "[unused1]",
+      "lstrip": false,
+      "normalized": true,
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+      "special": false
+    },
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+      "lstrip": false,
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+    },
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+      "lstrip": false,
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+      "special": false
+    },
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+      "lstrip": false,
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+      "content": "[unused7]",
+      "lstrip": false,
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+      "lstrip": false,
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+    "50294": {
+      "content": "[unused9]",
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+    },
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+      "content": "[unused10]",
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+    "50297": {
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+    "50298": {
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+    },
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+    },
+    "50301": {
+      "content": "[unused16]",
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+    },
+    "50302": {
+      "content": "[unused17]",
+      "lstrip": false,
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+      "rstrip": false,
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