Add new SentenceTransformer model.

.gitattributes

@@ -33,3 +33,4 @@ saved_model/**/* filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
 *.zip filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
 *.zst filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
 *tfevents* filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+tokenizer.json filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text

1_Pooling/config.json

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

README.md

@@ -0,0 +1,378 @@
+---
+base_model: intfloat/multilingual-e5-large
+library_name: sentence-transformers
+pipeline_tag: sentence-similarity
+tags:
+- sentence-transformers
+- sentence-similarity
+- feature-extraction
+- generated_from_trainer
+- dataset_size:1797
+- loss:MultipleNegativesRankingLoss
+widget:
+- source_sentence: МультНайтШоу. Выпуск 1. В гостях Джо Байден, поет Мультимати МультНайтШоу
+    - юмористическое нарисованное вечернее шоу, где обсуждаются актуальные новости
+    страны и мира, в гости приходят герои настоящего, прошлого и даже будущего.В первом
+    выпуске мы обсудим актуальные новости недели, посмотрим анимационную версию нового
+    сериала «Дом Дракона», пригласим в нашу студию небезызвестного президента США
+    Джо Байдена, увидим новый клип от Мультимати и многое другое.
+  sentences:
+  - 'Информационные технологии: Искусственный интеллект'
+  - 'Образование: Высшее образование'
+  - 'Массовая культура: Юмор и сатира, Новости и политика: Международные новости'
+- source_sentence: СarJitsu. 2 сезон, 4 серия. Сушист vs Оксана «Новиков» CarJitsu
+    — бои в формате POP MMA, где в вместо ринга бойцы сражаются в салоне автомобиля.
+    В этом выпуске встретились эпатаж и мастерство! Дракон и Японский самурай, Андрей
+    «Сушист» Мешков и Александр «Оксана» Новиков! Узнайте, кому удалось порулить этой
+    машиной! Комментирует YURI THE PROFESSIONAL 18+
+  sentences:
+  - 'Книги и литература: Комиксы и графические романы'
+  - 'Спорт: Борьба, Массовая культура'
+  - 'Религия и духовность: астрология, События и достопримечательности: Комедия и
+    стендап'
+- source_sentence: ВЫПУСК №4 НЕУДОБНЫЙ СТЕНДАП Новогодний выпуск Неудобного Стендапа
+    уже на канале! На этот раз за 5000 рублей сразятся Иван Бобровников, Аля Кокушкина
+    и Егор Константинов. Комики расскажут свои шутки посетителям парка ВДНХ, и выступят
+    в гончарной мастерской, в раздевалке катка и в аниме-магазине. Кто заберёт бабло,
+    а кто уйдёт ни с чем определят случайные зрители.
+  sentences:
+  - Массовая культура, Карьера, Изобразительное искусство
+  - Хобби и интересы, Транспорт
+  - 'Массовая культура: Юмор и сатира'
+- source_sentence: МАКСИМ НАРОДНЫЙ Выпуск №65 ГОТОВИМ С АКТЁРОМ СЕРИАЛА «САЛЮТ, НАЧАЛЬНИК»
+    ДЕНИСОМ ЗАЙНУЛЛИНЫМ В новом выпуске у ведущего канала Максима в гостях актёр театра
+    и кино Денис Зайнуллин. Максим и Денис готовят бешбармак. Это просто и вкусное
+    блюдо, которое позволит удивить всех гостей. По вопросам рекламы пишите на email
+  sentences:
+  - 'Еда и напитки: Кулинария, Массовая культура'
+  - Массовая культура, Фильмы и анимация
+  - 'Бизнес и финансы: Бизнес: Бизнес в ИТ'
+- source_sentence: Роман Юнусов и популярный озвучер Карен Арутюнов попали в клуб
+    богачей В новом выпуске шоу «Спортивный Интерес» Рома Юнусов и Карен Арутюнов
+    почувствуют себя богатеями или даже мафиози. А всё потому, что им предстоит освоить
+    вид спорта, куда без членства в клубе не попасть. Да, мы отправили героев на поле
+    для гольфа. Солнце, трава, песок, клюшка - вот неполный список того, что мешало
+    ребятам бить по мячу. Ну, а кт�� выполнил драйв и прошёл лунку быстрее оппонента,
+    ты узнаешь, посмотрев выпуск до конца.
+  sentences:
+  - 'Семья и отношения: Уход за пожилыми людьми'
+  - Массовая культура, Спорт
+  - 'Транспорт, Спорт: Автогонки, События и достопримечательности: Спортивные события'
+---
+
+# SentenceTransformer based on intfloat/multilingual-e5-large
+
+This is a [sentence-transformers](https://www.SBERT.net) model finetuned from [intfloat/multilingual-e5-large](https://huggingface.co/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](https://huggingface.co/intfloat/multilingual-e5-large) <!-- at revision ab10c1a7f42e74530fe7ae5be82e6d4f11a719eb -->
+- **Maximum Sequence Length:** 512 tokens
+- **Output Dimensionality:** 1024 tokens
+- **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/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': 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:
+
+```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("nizamovtimur/multilingual-e5-large-videotags")
+# Run inference
+sentences = [
+    'Роман Юнусов и популярный озвучер Карен Арутюнов попали в клуб богачей В новом выпуске шоу «Спортивный Интерес» Рома Юнусов и Карен Арутюнов почувствуют себя богатеями или даже мафиози. А всё потому, что им предстоит освоить вид спорта, куда без членства в клубе не попасть. Да, мы отправили героев на поле для гольфа. Солнце, трава, песок, клюшка - вот неполный список того, что мешало ребятам бить по мячу. Ну, а кто выполнил драйв и прошёл лунку быстрее оппонента, ты узнаешь, посмотрев выпуск до конца.',
+    'Массовая культура, Спорт',
+    'Транспорт, Спорт: Автогонки, События и достопримечательности: Спортивные события',
+]
+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]
+```
+
+<!--
+### 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.*
+-->
+
+<!--
+## 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: 1,797 training samples
+* Columns: <code>sentence_0</code> and <code>sentence_1</code>
+* Approximate statistics based on the first 1000 samples:
+  |         | sentence_0                                                                          | sentence_1                                                                        |
+  |:--------|:------------------------------------------------------------------------------------|:----------------------------------------------------------------------------------|
+  | type    | string                                                                              | string                                                                            |
+  | details | <ul><li>min: 12 tokens</li><li>mean: 117.7 tokens</li><li>max: 512 tokens</li></ul> | <ul><li>min: 3 tokens</li><li>mean: 14.94 tokens</li><li>max: 36 tokens</li></ul> |
+* Samples:
+  | sentence_0                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                              | sentence_1                                                                                       |
+  |:------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|:-------------------------------------------------------------------------------------------------|
+  | <code>Пример описания по заданному тегу:<br><br>Техно-Гид  Выпуск 16 Новые горизонты домашнего кинотеатра! Сегодня мы погрузимся в мир высоких технологий и рассмотрим, как выбрать идеальную систему для вашего дома. От стерео до многоканального звука – мы разберемся, что действительно важно при покупке. Узнаем о последних новинках рынка домашних кинотеатров и научимся создавать атмосферу настоящего кинозала прямо у себя дома. Подписывайтесь на наш канал, чтобы не пропустить интересные обзоры и полезные советы по выбору бытовой электроники!</code> | <code>Информационные технологии: Бытовая электроника: Домашние развлекательные системы</code>    |
+  | <code>Артмеханика. Игра "Угадай технологию". Игра "Угадай технологию".</code>                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                           | <code>Информационные технологии, Массовая культура</code>                                        |
+  | <code>Лесенка знаний: мастерство I 2 серия I Рисовальщик В гараже Артура Лиза рисует портрет Макса, только он получается … не похожим на Макса! Надо научиться рисовать, узнав все тонкости художественного искусства. Для этого Артур отправляет Лизу и Макса в прошлое, чтобы они узнали все самые важные секреты изобразительного искусства от древности до наших времен.</code>                                                                                                                                                                                     | <code>Фильмы и анимация: Семейные и детские фильмы, Фильмы и анимация: Фильмы и анимация </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"
+  }
+  ```
+
+### Training Hyperparameters
+#### Non-Default Hyperparameters
+
+- `num_train_epochs`: 10
+- `multi_dataset_batch_sampler`: round_robin
+
+#### All Hyperparameters
+<details><summary>Click to expand</summary>
+
+- `overwrite_output_dir`: False
+- `do_predict`: False
+- `eval_strategy`: no
+- `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`: 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`: 10
+- `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
+- `eval_on_start`: False
+- `use_liger_kernel`: False
+- `eval_use_gather_object`: False
+- `batch_sampler`: batch_sampler
+- `multi_dataset_batch_sampler`: round_robin
+
+</details>
+
+### Training Logs
+| Epoch  | Step | Training Loss |
+|:------:|:----:|:-------------:|
+| 2.2222 | 500  | 0.5639        |
+| 4.4444 | 1000 | 0.1195        |
+| 6.6667 | 1500 | 0.0818        |
+| 8.8889 | 2000 | 0.0728        |
+
+
+### Framework Versions
+- Python: 3.10.12
+- Sentence Transformers: 3.1.1
+- Transformers: 4.45.1
+- PyTorch: 2.4.1+cu121
+- Accelerate: 0.34.2
+- Datasets: 3.0.1
+- Tokenizers: 0.20.0
+
+## 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.*
+-->

config.json

@@ -0,0 +1,28 @@
+{
+  "_name_or_path": "saved_models/intfloat/multilingual-e5-large",
+  "architectures": [
+    "XLMRobertaModel"
+  ],
+  "attention_probs_dropout_prob": 0.1,
+  "bos_token_id": 0,
+  "classifier_dropout": null,
+  "eos_token_id": 2,
+  "hidden_act": "gelu",
+  "hidden_dropout_prob": 0.1,
+  "hidden_size": 1024,
+  "initializer_range": 0.02,
+  "intermediate_size": 4096,
+  "layer_norm_eps": 1e-05,
+  "max_position_embeddings": 514,
+  "model_type": "xlm-roberta",
+  "num_attention_heads": 16,
+  "num_hidden_layers": 24,
+  "output_past": true,
+  "pad_token_id": 1,
+  "position_embedding_type": "absolute",
+  "torch_dtype": "float32",
+  "transformers_version": "4.45.1",
+  "type_vocab_size": 1,
+  "use_cache": true,
+  "vocab_size": 250002
+}

config_sentence_transformers.json

@@ -0,0 +1,10 @@
+{
+  "__version__": {
+    "sentence_transformers": "3.1.1",
+    "transformers": "4.45.1",
+    "pytorch": "2.4.1+cu121"
+  },
+  "prompts": {},
+  "default_prompt_name": null,
+  "similarity_fn_name": null
+}

model.safetensors

@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:e824b5296de16fed2141e37f6be913303c680401d017a4f55849ed01775fcafb
+size 2239607176

modules.json

@@ -0,0 +1,20 @@
+[
+  {
+    "idx": 0,
+    "name": "0",
+    "path": "",
+    "type": "sentence_transformers.models.Transformer"
+  },
+  {
+    "idx": 1,
+    "name": "1",
+    "path": "1_Pooling",
+    "type": "sentence_transformers.models.Pooling"
+  },
+  {
+    "idx": 2,
+    "name": "2",
+    "path": "2_Normalize",
+    "type": "sentence_transformers.models.Normalize"
+  }
+]

sentence_bert_config.json

@@ -0,0 +1,4 @@
+{
+  "max_seq_length": 512,
+  "do_lower_case": false
+}

special_tokens_map.json

@@ -0,0 +1,51 @@
+{
+  "bos_token": {
+    "content": "<s>",
+    "lstrip": false,
+    "normalized": false,
+    "rstrip": false,
+    "single_word": false
+  },
+  "cls_token": {
+    "content": "<s>",
+    "lstrip": false,
+    "normalized": false,
+    "rstrip": false,
+    "single_word": false
+  },
+  "eos_token": {
+    "content": "</s>",
+    "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": "</s>",
+    "lstrip": false,
+    "normalized": false,
+    "rstrip": false,
+    "single_word": false
+  },
+  "unk_token": {
+    "content": "<unk>",
+    "lstrip": false,
+    "normalized": false,
+    "rstrip": false,
+    "single_word": false
+  }
+}

tokenizer.json

@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:883b037111086fd4dfebbbc9b7cee11e1517b5e0c0514879478661440f137085
+size 17082987

tokenizer_config.json

@@ -0,0 +1,54 @@
+{
+  "added_tokens_decoder": {
+    "0": {
+      "content": "<s>",
+      "lstrip": false,
+      "normalized": false,
+      "rstrip": false,
+      "single_word": false,
+      "special": true
+    },
+    "1": {
+      "content": "<pad>",
+      "lstrip": false,
+      "normalized": false,
+      "rstrip": false,
+      "single_word": false,
+      "special": true
+    },
+    "2": {
+      "content": "</s>",
+      "lstrip": false,
+      "normalized": false,
+      "rstrip": false,
+      "single_word": false,
+      "special": true
+    },
+    "3": {
+      "content": "<unk>",
+      "lstrip": false,
+      "normalized": false,
+      "rstrip": false,
+      "single_word": false,
+      "special": true
+    },
+    "250001": {
+      "content": "<mask>",
+      "lstrip": true,
+      "normalized": false,
+      "rstrip": false,
+      "single_word": false,
+      "special": true
+    }
+  },
+  "bos_token": "<s>",
+  "clean_up_tokenization_spaces": true,
+  "cls_token": "<s>",
+  "eos_token": "</s>",
+  "mask_token": "<mask>",
+  "model_max_length": 512,
+  "pad_token": "<pad>",
+  "sep_token": "</s>",
+  "tokenizer_class": "XLMRobertaTokenizer",
+  "unk_token": "<unk>"
+}