sentence-transformers safetensors xlm-roberta sentence-similarity feature-extraction generated_from_trainer dataset_size:2564 loss:MultipleNegativesRankingLoss arxiv:1908.10084 arxiv:1705.00652 base_model:intfloat/multilingual-e5-base base_model:finetune:intfloat/multilingual-e5-base autotrain_compatible text-embeddings-inference endpoints_compatible region:us
---
base_model: intfloat/multilingual-e5-base
datasets: []
language: []
library_name: sentence-transformers
pipeline_tag: sentence-similarity
tags:
- sentence-transformers
- sentence-similarity
- feature-extraction
- generated_from_trainer
- dataset_size:2564
- loss:MultipleNegativesRankingLoss
widget:
- source_sentence: 'حضرت عائشہ رضی اللہ عنہا سے مروی ہے کہ رسول اللہ  ﷺ  نے اپنی بیویوں
    کو اختیار دیا تھا لیکن یہ طلاق نہیں بنا  '
  sentences:
  - کیا غلام خاوند کے ساتھ نکاح جاری رکھا جا سکتا ہے
  - کیا عدت کے دوران رجوع کرنے کی اجازت ہے
  - رسول اللہ ﷺ نے اپنی بیویوں کو کیا اختیار دیا تھا
- source_sentence: 'حضرت عائشہ  بیان کرتی ہیں  قرآن میں یہ حکم نازل ہوا تھا کہ دس
    مرتبہ دودھ پینے سے حرمت واقع ہوتی ہے  پھر وہ حکم پانچ مرتبہ پینے کی قید کے ساتھ
    منسوخ کر دیا گیا  رسول اللہ ﷺ نے جس وقت وفات پائی تو اس وقت تک پانچ مرتبہ دودھ
    پینے والی آیت قرآن میں پڑھی جاتی تھی  رواہ مسلم '
  sentences:
  - رسول اللہ ﷺ کی وفات کے وقت قرآن میں کتنی مرتبہ دودھ پینے کا حکم پڑھا جاتا تھا
  - کیا نبی ﷺ نے شوہر کو اپنی بیوی کو "بہن" کہنے سے منع فرمایا
  - کیا نامرد ہونے کے دعوے کی صورت میں علیحدگی ممکن ہے
- source_sentence: '  جناب عکرمہ رحمہ اللہ نبی ﷺ سے بیان کرتے ہیں جیسے کہ سفیان  بن
    عیینہ  کی روایت میں ذکر ہوا ہے   2221  2222  '
  sentences:
  - کیا عورت عدت کے دوران شوہر کے گھر سے نکل سکتی ہے
  - کیا چار بار زنا کا اقرار کرنے کے بعد سزا دی جاتی ہے
  - نبی ﷺ کی تعلیمات کے مطابق طلاق کا صحیح طریقہ کیا ہے
- source_sentence: 'حضرت ابن عمر  بیان کرتے ہیں  رسول اللہ ﷺ نے فرمایا  ننگے ہونے
    سے بچو  کیونکہ تمہارے ساتھ وہ فرشتے ہیں جو تمہارے ساتھ ہی رہتے ہیں  اور وہ صرف
    اس وقت جدا ہوتے ہیں جب آدمی بیت الخلا جاتا ہے اور جب اپنی اہلیہ سے تعلق زن و شو
    قائم کرتا ہے  تم ان سے حیا کرو اور ان کی تکریم کرو  رواہ الترمذی '
  sentences:
  - ظہار کے بعد کفارہ دینے سے پہلے عورت سے جسمانی تعلق قائم کرنے کا حکم کیا ہے
  - مملوک عورت اور آزاد مرد کے نکاح میں لعان کا حکم کیا ہے
  - فرشتے کب انسان سے جدا ہوتے ہیں
- source_sentence: 'حضرت ابن عمر  بیان کرتے ہیں  غزوہ احد کے موقع پر چودہ سال کی عمر
    میں مجھے رسول اللہ ﷺ کی خدمت میں پیش کیا گیا تو آپ نے مجھے واپس کر دیا  پھر غزوہ
    خندق کے موقع پر پندرہ سال کی عمر میں مجھے پیش کیا گیا تو آپ نے مجھے جہاد کرنے
    کی اجازت مرحمت فرما دی  عمر بن عبدالعزیز  نے فرمایا  یہی عمر پندرہ سال لڑنے والے
    جوانوں اور لڑکوں نابالغ میں فرق کرنے والی ہے  متفق علیہ '
  sentences:
  - بیوہ عورت کی عدت کی مدت کتنی ہوتی ہے
  - پندرہ سال کی عمر میں لڑکوں کو کس چیز کی اجازت ہے
  - لعان کرنے والے خاوند و بیوی میں سے جھوٹا کون ہوتا ہے
---

# SentenceTransformer based on intfloat/multilingual-e5-base

This is a [sentence-transformers](https://www.SBERT.net) model finetuned from [intfloat/multilingual-e5-base](https://huggingface.co/intfloat/multilingual-e5-base). 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:** [intfloat/multilingual-e5-base](https://huggingface.co/intfloat/multilingual-e5-base) <!-- at revision d13f1b27baf31030b7fd040960d60d909913633f -->
- **Maximum Sequence Length:** 512 tokens
- **Output Dimensionality:** 768 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': 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})
  (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("HASHIRREHMAN/DIVORCE_V1")
# Run inference
sentences = [
    'حضرت ابن عمر  بیان کرتے ہیں  غزوہ احد کے موقع پر چودہ سال کی عمر میں مجھے رسول اللہ ﷺ کی خدمت میں پیش کیا گیا تو آپ نے مجھے واپس کر دیا  پھر غزوہ خندق کے موقع پر پندرہ سال کی عمر میں مجھے پیش کیا گیا تو آپ نے مجھے جہاد کرنے کی اجازت مرحمت فرما دی  عمر بن عبدالعزیز  نے فرمایا  یہی عمر پندرہ سال لڑنے والے جوانوں اور لڑکوں نابالغ میں فرق کرنے والی ہے  متفق علیہ ',
    'پندرہ سال کی عمر میں لڑکوں کو کس چیز کی اجازت ہے',
    'بیوہ عورت کی عدت کی مدت کتنی ہوتی ہے',
]
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.*
-->

<!--
## 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: 2,564 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: 18 tokens</li><li>mean: 125.24 tokens</li><li>max: 512 tokens</li></ul> | <ul><li>min: 8 tokens</li><li>mean: 17.26 tokens</li><li>max: 35 tokens</li></ul> |
* Samples:
  | sentence_0                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                  | sentence_1                                                              |
  |:----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|:------------------------------------------------------------------------|
  | <code>حضرت ابوہریرہ  بیان کرتے ہیں  رسول اللہ ﷺ نے فرمایا  اگر میں کسی کو حکم دیتا کہ وہ کسی شخص کو بطور تعظیم سجدہ کرے تو میں عورت کو حکم دیتا کہ وہ اپنے شوہر کو سجدہ کرے   رواہ الترمذی </code>                                                                                                                                                                                                                          | <code>کیا خواتین کو شوہروں کی عزت و تعظیم کے لئے سجدہ کرنا چاہیے</code> |
  | <code>حضرت ابن عمر  بیان کرتے ہیں  غزوہ احد کے موقع پر چودہ سال کی عمر میں مجھے رسول اللہ ﷺ کی خدمت میں پیش کیا گیا تو آپ نے مجھے واپس کر دیا  پھر غزوہ خندق کے موقع پر پندرہ سال کی عمر میں مجھے پیش کیا گیا تو آپ نے مجھے جہاد کرنے کی اجازت مرحمت فرما دی  عمر بن عبدالعزیز  نے فرمایا  یہی عمر پندرہ سال لڑنے والے جوانوں اور لڑکوں نابالغ میں فرق کرنے والی ہے  متفق علیہ </code>                                      | <code>پندرہ سال کی عمر میں لڑکوں کو کس چیز کی اجازت ہے</code>           |
  | <code>حضرت ابوذر  بیان کرتے ہیں  رسول اللہ ﷺ نے فرمایا  غلام تمہارے بھائی ہیں  اللہ نے انہیں تمہارے زیر تصرف کر دیا ہے  اللہ جس کے بھائی کو اس کے زیر تصرف کر دے تو وہ اسے ویسا ہی کھلائے جیسا خود کھائے اور ویسا ہی پہنائے جیسا خود پہنے اور اس سے کوئی ایسا کام نہ لے جو اس کی طاقت سے زیادہ ہو  اور اگر وہ اس کے ذمے کوئی ایسا کام لگا دے جو اس کی طاقت سے بڑھ کر ہو تو پھر وہ اس میں اس کی اعانت کرے  متفق علیہ </code> | <code>غلاموں کے ساتھ کیسا سلوک کرنا چاہیے</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

- `per_device_train_batch_size`: 6
- `per_device_eval_batch_size`: 6
- `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`: 6
- `per_device_eval_batch_size`: 6
- `per_gpu_train_batch_size`: None
- `per_gpu_eval_batch_size`: None
- `gradient_accumulation_steps`: 1
- `eval_accumulation_steps`: None
- `learning_rate`: 5e-05
- `weight_decay`: 0.0
- `adam_beta1`: 0.9
- `adam_beta2`: 0.999
- `adam_epsilon`: 1e-08
- `max_grad_norm`: 1
- `num_train_epochs`: 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
- `batch_sampler`: batch_sampler
- `multi_dataset_batch_sampler`: round_robin

</details>

### Training Logs
| Epoch  | Step | Training Loss |
|:------:|:----:|:-------------:|
| 1.1682 | 500  | 0.7401        |
| 2.3364 | 1000 | 0.1607        |
| 3.5047 | 1500 | 0.0879        |
| 4.6729 | 2000 | 0.0388        |
| 5.8411 | 2500 | 0.0233        |
| 7.0093 | 3000 | 0.0115        |
| 8.1776 | 3500 | 0.0064        |
| 9.3458 | 4000 | 0.0061        |


### Framework Versions
- Python: 3.10.12
- Sentence Transformers: 3.0.1
- Transformers: 4.42.0
- PyTorch: 2.3.0+cu121
- Accelerate: 0.31.0
- Datasets: 2.20.0
- Tokenizers: 0.19.1

## 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",
}
```

#### 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.*
-->