sentence-transformers safetensors bert sentence-similarity feature-extraction generated_from_trainer dataset_size:5000000 loss:MarginMSELoss dataset:hatemestinbejaia/RARAELECTRAandRARABERTusedDATASET arxiv:1908.10084 arxiv:2010.02666 base_model:sentence-transformers/paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2 base_model:finetune:sentence-transformers/paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2 model-index autotrain_compatible text-embeddings-inference endpoints_compatible region:us
---
base_model: sentence-transformers/paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2
datasets:
- hatemestinbejaia/RARAELECTRAandRARABERTusedDATASET
library_name: sentence-transformers
metrics:
- map
- mrr@10
- ndcg@10
pipeline_tag: sentence-similarity
tags:
- sentence-transformers
- sentence-similarity
- feature-extraction
- generated_from_trainer
- dataset_size:5000000
- loss:MarginMSELoss
widget:
- source_sentence: أين تم تصوير مسلسل حديقة الحيوان
  sentences:
  - تم توجيه فيديو Come Undone بواسطة Julien Temple . تم تصوير لقطات للفرقة في حوض
    السمك في حديقة حيوان لندن . كانت تتخللها صور قصيرة لأشخاص يتراجعون بطرق مختلفة
    .
  - First Lido Condominium هو مجتمع جميل يقع في الطرف الجنوبي ، مباشرة على الشاطئ
    الأصلي ليدو كي في ساراسوتا ، فلوريدا . كان مجمع الوحدات السكنية ، الواقع في 1900
    Ben Franklin Drive ، أول مجمع سكني تم بناؤه على شاطئ Lido في عام 1967 . يتمتع
    First Lido بإطلالات واسعة على خليج المكسيك ، وغروب الشمس الخلاب ورمال السكر البيضاء
    . يوفر First Lido جوا ودودا مريحا ومسبحا ساخنا يتم تدفئته على مدار العام وموظفي
    الصيانة في الموقع وخدمة الإنترنت اللاسلكي . .
  - امرأة تغمى على مجموعة من . CBS New Series ' Zoo ' الآن تصوير وتوظيف . مسلسل تلفزيوني
    جديد على شبكة سي بي اس Zoo يصور الآن في نيو أورلينز ، لويزيانا . وفقا ل Deadline
    ، تعمل شبكة سي بي إس على مسلسل تلفزيوني جديد مبني على فيلم جيمس باترسون الأكثر
    مبيعا في العالم . تتمحور حديقة الحيوانات حول عالم شاب منشق مجبر على حل اللغز وراء
    سلسلة الهجمات العنيفة الأخيرة على الحيوانات التي تجتاح الكوكب .
- source_sentence: ما هو صافي ثروة فانا وايت ؟
  sentences:
  - قصف هيروشيما وناجازاكي . في 6 أغسطس 1945 ، أسقطت الولايات المتحدة قنبلة ذرية (
    ليتل بوي ) على هيروشيما في اليابان . بعد ثلاثة أيام ، ألقيت قنبلة ذرية ثانية (
    فات مان ) على مدينة ناغازاكي ، وكانت هذه هي المرات الوحيدة التي استخدمت فيها الأسلحة
    النووية في الحرب ، وأسباب القصف ، وقصف هيروشيما وناجازاكي . في 6 أغسطس 1945 ،
    أسقطت الولايات المتحدة قنبلة ذرية ( ليتل بوي ) على هيروشيما في اليابان . بعد ثلاثة
    أيام ، أسقطت قنبلة ذرية ثانية ( فات مان ) على مدينة ناغازاكي . كانت هذه هي المرات
    الوحيدة التي استخدمت فيها الأسلحة النووية في الحرب . أسباب القصف .
  - تقدر ثروة فانا ماري روزيش المولودة ب 15 مليون دولار . روزيش ، المعروفة شعبيا باسم
    فانا وايت ، هي شخصية تلفزيونية أمريكية وممثلة سينمائية اشتهرت باسم مضيفة Wheel
    of Fortune منذ عام 1982 . وقد كسبت White ثروتها بصفتها مضيفة Wheel of Fortune
    منذ عام 1982 حتى الآن . ارتفعت شهرة White ؟ ؟ يعود تاريخها عندما ظهرت النسخة المجمعة
    من Wheel of Fortune لأول مرة في سبتمبر 1983 .
  - بولا وايت نت وورث ولدت بولا ميشيل فور في 20 أبريل 1966 ، في توبيلو ، ميسيسيبي
    بالولايات المتحدة الأمريكية ، وكما تعرف باولا وايت بأنها عازفة تلفزيونية مسيحية
    ومشهورة تلفزيونية ومؤسس مشارك ل اقرأ المزيد ؟ ؟
- source_sentence: أين ولد ه ب أبيض
  sentences:
  - بولا وايت نت وورث ولدت بولا ميشيل فور في 20 أبريل 1966 ، في توبيلو ، ميسيسيبي
    بالولايات المتحدة الأمريكية ، وكما تعرف باولا وايت بأنها عازفة تلفزيونية مسيحية
    ومشهورة تلفزيونية ومؤسس مشارك ل اقرأ المزيد ؟ ؟
  - الكاتب | الممثل . إ . ب . ولد وايت في 11 يوليو 1899 في ماونت فيرنون ، نيويورك
    ، الولايات المتحدة الأمريكية باسم إلوين بروكس وايت . كان كاتبا وممثلا ، اشتهر
    ب Stuart Little ( 1999 ) ، Stuart Little 2 ( 2002 ) و Charlotte ' s Web ( 2006
    ) . كان متزوجا من كاثرين الرقيب أنجيل . توفي في 1 أكتوبر 1985 في نورث بروكلين
    ، مين ، الولايات المتحدة الأمريكية .
  - 'اذهب إلى : نظرة عامة ( 3 ) | ميني بيو ( 1 ) | الزوج ( 4 ) | التوافه ( 33 ) |
    اقتباسات شخصية ( 2 ) ولد غلين كامبل في 22 أبريل 1936 في ديلايت ، أركنساس ، الولايات
    المتحدة الأمريكية باسم جلين ترافيس كامبل . وهو متزوج من كيم كامبل منذ 25 أكتوبر
    1982 . ولهما ثلاثة أطفال . كان متزوجا سابقا من سارة ديفيس وبيلي جان نونلي وديان
    كيرك .'
- source_sentence: كيف كان الاتحاد السوفياتي قادرا على تطوير القنبلة الذرية
  sentences:
  - تختلف الإجابة حسب مصدر اللحوم ووزن وصحة الشخص ومقدار التمارين التي يمارسها والجنس
    وما إلى ذلك . ومع ذلك ، يجب أن يأكل الشخص البالغ ما بين 5 و 6 أونصات من اللحوم
    عالية الجودة أو البروتين يوميا ، وتختلف الإجابة حسب مصدر اللحوم ووزن وصحة الشخص
    ومقدار التمارين التي يمارسها والجنس وهكذا دواليك . ومع ذلك ، يجب أن يأكل الشخص
    البالغ العادي ما بين 5 و 6 أونصات من اللحوم عالية الجودة أو البروتين يوميا .
  - بعد أربعة أيام من اختتام المؤتمر ، ألقت الولايات المتحدة قنبلة ذرية على هيروشيما
    في اليابان ؛ في 9 أغسطس ، تم إلقاء قنبلة أخرى على ناغازاكي . انتهت الحرب العالمية
    الثانية رسميا في 14 أغسطس 1945 .
  - 'المشروع السوفياتي لتطوير قنبلة ذرية ( الروسية : '' '' · '' '' '' كان برنامج بحث
    وتطوير سري للغاية بدأ خلال الحرب العالمية الثانية ، في في أعقاب اكتشاف الاتحاد
    السوفيتي للمشروع النووي الأمريكي والبريطاني والكندي ، سارع السوفييت بالبرنامج
    بعد القصفين الذريين الأمريكيين لهيروشيما وناجازاكي . تم تكليف المشروع الذري السوفيتي
    بجمع المعلومات الاستخبارية حول مشروع الطاقة النووية الألماني وكذلك الجهود النووية
    الأمريكية .'
- source_sentence: ماونت بيكر نشط
  sentences:
  - 'تم تعديل خريطة هيئة المسح الجيولوجي الأمريكية هذه من : Hyde and Crandell ، 1978
    ، USGS Professional Paper 1022 - C وتظهر لقطة مقربة لجبل بيكر وضواحيها ، بما في
    ذلك أنهار Nooksack و Skagit و Baker . تأثر نهر بيكر في أسفل اليمين بشدة بانفجار
    جبل بيكر عام 1792 .'
  - تمتلك Mount Baker ثاني أكثر فوهة بركانية نشاطا حراريا في سلسلة Cascade Range بعد
    Mount Saint Helens . يقع جبل بيكر على بعد حوالي 31 ميلا ( 50 كم ) شرق مدينة بيلينجهام
    ، مقاطعة واتكوم ، وهو أصغر بركان في حقل جبل بيكر البركاني . وإلى الجنوب من سياتل
    ( وفي الأيام الصافية تاكوما ) بواشنطن . عرف السكان الأصليون الجبل منذ آلاف السنين
    ، لكن أول سجل مكتوب للجبل هو من الإسبانية .
  - 'وجد أيضا في : القاموس ، قاموس المرادفات ، الاصطلاحات ، الموسوعة ، ويكيبيديا .
    تفاصيل . تفاصيل مطالبة أو عناصر منفصلة للحساب . عندما يتم تفصيلها في شكل منظم
    لغرض إبلاغ المدعى عليه ، فإن البيان يسمى فاتورة التفاصيل .'
model-index:
- name: SentenceTransformer based on sentence-transformers/paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2
  results:
  - task:
      type: reranking
      name: Reranking
    dataset:
      name: Unknown
      type: unknown
    metrics:
    - type: map
      value: 0.5676733464096293
      name: Map
    - type: mrr@10
      value: 0.5691746031746031
      name: Mrr@10
    - type: ndcg@10
      value: 0.6359286839350342
      name: Ndcg@10
---

# SentenceTransformer based on sentence-transformers/paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2

This is a [sentence-transformers](https://www.SBERT.net) model finetuned from [sentence-transformers/paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2](https://huggingface.co/sentence-transformers/paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2) on the [raraelectr_aand_raraber_tused_dataset](https://huggingface.co/datasets/hatemestinbejaia/RARAELECTRAandRARABERTusedDATASET) dataset. It maps sentences & paragraphs to a 384-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:** [sentence-transformers/paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2](https://huggingface.co/sentence-transformers/paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2) <!-- at revision 8d6b950845285729817bf8e1af1861502c2fed0c -->
- **Maximum Sequence Length:** 128 tokens
- **Output Dimensionality:** 384 dimensions
- **Similarity Function:** Cosine Similarity
- **Training Dataset:**
    - [raraelectr_aand_raraber_tused_dataset](https://huggingface.co/datasets/hatemestinbejaia/RARAELECTRAandRARABERTusedDATASET)
<!-- - **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': 128, 'do_lower_case': False}) with Transformer model: BertModel 
  (1): Pooling({'word_embedding_dimension': 384, '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("hatemestinbejaia/KDmMiniLML12v2DPR_initialversion00")
# Run inference
sentences = [
    'ماونت بيكر نشط',
    'تمتلك Mount Baker ثاني أكثر فوهة بركانية نشاطا حراريا في سلسلة Cascade Range بعد Mount Saint Helens . يقع جبل بيكر على بعد حوالي 31 ميلا ( 50 كم ) شرق مدينة بيلينجهام ، مقاطعة واتكوم ، وهو أصغر بركان في حقل جبل بيكر البركاني . وإلى الجنوب من سياتل ( وفي الأيام الصافية تاكوما ) بواشنطن . عرف السكان الأصليون الجبل منذ آلاف السنين ، لكن أول سجل مكتوب للجبل هو من الإسبانية .',
    'تم تعديل خريطة هيئة المسح الجيولوجي الأمريكية هذه من : Hyde and Crandell ، 1978 ، USGS Professional Paper 1022 - C وتظهر لقطة مقربة لجبل بيكر وضواحيها ، بما في ذلك أنهار Nooksack و Skagit و Baker . تأثر نهر بيكر في أسفل اليمين بشدة بانفجار جبل بيكر عام 1792 .',
]
embeddings = model.encode(sentences)
print(embeddings.shape)
# [3, 384]

# 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

#### Reranking

* Evaluated with [<code>RerankingEvaluator</code>](https://sbert.net/docs/package_reference/sentence_transformer/evaluation.html#sentence_transformers.evaluation.RerankingEvaluator)

| Metric  | Value      |
|:--------|:-----------|
| **map** | **0.5677** |
| mrr@10  | 0.5692     |
| ndcg@10 | 0.6359     |

<!--
## 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

#### raraelectr_aand_raraber_tused_dataset

* Dataset: [raraelectr_aand_raraber_tused_dataset](https://huggingface.co/datasets/hatemestinbejaia/RARAELECTRAandRARABERTusedDATASET) at [bd59dbf](https://huggingface.co/datasets/hatemestinbejaia/RARAELECTRAandRARABERTusedDATASET/tree/bd59dbf2e3a647946de60e66bce73c038c6f84d7)
* Size: 5,000,000 training samples
* Columns: <code>query</code>, <code>pos</code>, <code>neg</code>, and <code>label</code>
* Approximate statistics based on the first 1000 samples:
  |         | query                                                                             | pos                                                                                 | neg                                                                                 | label                                                               |
  |:--------|:----------------------------------------------------------------------------------|:------------------------------------------------------------------------------------|:------------------------------------------------------------------------------------|:--------------------------------------------------------------------|
  | type    | string                                                                            | string                                                                              | string                                                                              | float                                                               |
  | details | <ul><li>min: 4 tokens</li><li>mean: 11.14 tokens</li><li>max: 29 tokens</li></ul> | <ul><li>min: 13 tokens</li><li>mean: 93.26 tokens</li><li>max: 128 tokens</li></ul> | <ul><li>min: 17 tokens</li><li>mean: 87.26 tokens</li><li>max: 128 tokens</li></ul> | <ul><li>min: -2.88</li><li>mean: 12.91</li><li>max: 21.92</li></ul> |
* Samples:
  | query                                           | pos                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                             | neg                                                                                                                                                                                                                        | label                           |
  |:------------------------------------------------|:----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|:---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|:--------------------------------|
  | <code>القليل من الكافيين جيد أثناء الحمل</code> | <code>نحن لا نعرف الكثير عن تأثيرات الكافيين أثناء الحمل عليك وعلى طفلك . لذلك فمن الأفضل أن تحد من المبلغ الذي تحصل عليه كل يوم . إذا كنت حاملا ، قللي من تناول الكافيين إلى 200 ملليجرام يوميا . هذا هو الكمية الموجودة في فنجان واحد سعة 8 أونصات من القهوة أو فنجان قهوة سعة 12 أونصة .</code>                                                                                                                                                                                                              | <code>من الآمن عموما أن تتناول النساء الحوامل الشوكولاتة لأن الدراسات أثبتت وجود فوائد معينة لتناول الشوكولاتة أثناء الحمل . ومع ذلك ، يجب على النساء الحوامل التأكد من أن تناول الكافيين أقل من 200 مجم في اليوم .</code> | <code>4.0280589908361435</code> |
  | <code>ما هي الفاكهة الأصلية في أستراليا</code>  | <code>Passiflora herbertiana . فاكهة العاطفة النادرة موطنها أستراليا . الثمار ذات قشرة خضراء ، بيضاء اللون ، مع تصنيف غير معروف للأكل . تسرد بعض المصادر الفاكهة على أنها صالحة للأكل وحلوة ولذيذة ، بينما يسرد البعض الآخر الفاكهة على أنها مرة وغير صالحة للأكل . فاكهة العاطفة النادرة موطنها أستراليا . الثمار ذات قشرة خضراء ، بيضاء اللون ، مع تصنيف غير معروف للأكل . تسرد بعض المصادر الفاكهة على أنها صالحة للأكل وحلوة ولذيذة ، بينما يسرد البعض الآخر الفواكه على أنها مرة وغير صالحة للأكل .</code> | <code>جوز الكولا هو ثمرة شجرة الكولا ، وهي جنس ( كولا ) من الأشجار التي تنتمي إلى الغابات الاستوائية المطيرة في إفريقيا .</code>                                                                                           | <code>10.18145449956258</code>  |
  | <code>ما هو حجم الجيش الكندي</code>             | <code>القوات المسلحة الكندية . 1 بدأت أول مهمة حفظ سلام كندية واسعة النطاق في مصر في 24 نوفمبر 1956 . 2 هناك ما يقرب من 65000 من القوات النظامية و 25000 من أفراد الاحتياط في الجيش الكندي . 3 في كندا ، تم تحديد يوم 9 أغسطس كيوم حفظة السلام الوطنيين .</code>                                                                                                                                                                                                                                                | <code>المعهد الكندي لصحة الأطباء ( CPHI ) هو برنامج وطني تم إنشاؤه في عام 2012 كتعاون بين الجمعية الطبية الكندية ( CMA ) والمؤسسة الطبية الكندية ( CMF ) والجمعيات الطبية الإقليمية والإقليمية ( PTMAs ) .</code>          | <code>16.420575777689614</code> |
* Loss: <code>__main__.MarginMSELoss</code>

### Evaluation Dataset

#### raraelectr_aand_raraber_tused_dataset

* Dataset: [raraelectr_aand_raraber_tused_dataset](https://huggingface.co/datasets/hatemestinbejaia/RARAELECTRAandRARABERTusedDATASET) at [bd59dbf](https://huggingface.co/datasets/hatemestinbejaia/RARAELECTRAandRARABERTusedDATASET/tree/bd59dbf2e3a647946de60e66bce73c038c6f84d7)
* Size: 10,000 evaluation samples
* Columns: <code>query</code>, <code>pos</code>, <code>neg</code>, and <code>label</code>
* Approximate statistics based on the first 1000 samples:
  |         | query                                                                             | pos                                                                                 | neg                                                                                 | label                                                               |
  |:--------|:----------------------------------------------------------------------------------|:------------------------------------------------------------------------------------|:------------------------------------------------------------------------------------|:--------------------------------------------------------------------|
  | type    | string                                                                            | string                                                                              | string                                                                              | float                                                               |
  | details | <ul><li>min: 3 tokens</li><li>mean: 10.94 tokens</li><li>max: 33 tokens</li></ul> | <ul><li>min: 23 tokens</li><li>mean: 91.74 tokens</li><li>max: 128 tokens</li></ul> | <ul><li>min: 24 tokens</li><li>mean: 87.33 tokens</li><li>max: 128 tokens</li></ul> | <ul><li>min: -0.75</li><li>mean: 13.72</li><li>max: 22.62</li></ul> |
* Samples:
  | query                                          | pos                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                              | neg                                                                                                                                                                                                                                                | label                           |
  |:-----------------------------------------------|:---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|:---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|:--------------------------------|
  | <code>ما هو اسم د . كوين</code>                | <code>اعرض الشخصيات المختلفة التي لعبها نفس الممثل . الدكتورة ميكايلا كوين . ولدت ميكايلا في 15 فبراير 1833 في بوسطن ، ماساتشوستس ، لأبوين جوزيف وإليزابيث كوين . هناك نشأت مع شقيقاتها الأربع : ماري ( التي تم تغيير اسمها إلى ريبيكا ) ، ومارجوري ، وكلوديت ، ومورين . كان والدها يريد ابنا ، لذلك عندما ولدت أطلق عليها اسم ميكايلا ( الملقب مايك ) .</code>                                                                                                                                                                                                                  | <code>ليس لدى د . ماكفارلاند أي تأمينات مدرجة . إذا كنت دكتور ماكفارلاند وترغب في إضافة تأمينات تقبلها ، يرجى تحديث ملفك التعريفي المجاني . الانتساب إلى المستشفى ينتمي د . ماكفارلاند إلى المستشفيات التالية .</code>                             | <code>15.524045944213867</code> |
  | <code>من يلعب دور بيرني مادوف</code>           | <code>ساحر الأكاذيب هو واحد من اثنين من مشاريع Madoff التلفزيونية قيد الإعداد . ABC لديها مسلسل قصير قادم يسمى مادوف ، من بطولة ريتشارد دريفوس وبليث دانر . قصص ذات الصلة . روبرت دي نيرو يسجل الدخول للعب بيرني مادوف في فيلم HBO المحتمل .</code>                                                                                                                                                                                                                                                                                                                              | <code>اتهمت السلطات الأمريكية مسؤول تنفيذي للمحاسبة يزعم أنه ساعد برنارد مادوف في مخطط بونزي الذي تبلغ تكلفته عدة مليارات من الدولارات ، والذي يوسع نطاق تحقيقه في الاحتيال بعد خمس سنوات من اكتشافه .</code>                                      | <code>13.17703644434611</code>  |
  | <code>كم قدم مكعب في طن من حصى البازلاء</code> | <code>لذلك 1 طن لديه 2000 - 100 أو 20 قدم مكعب من الحصى . الفناء المكعب هو 3x3x3 = 27 قدما مكعبا من الفناء المكعب ، الإجابة 20 - 27 أو 0 . 74 ياردة مكعبة . العوامل الأخرى التي تؤثر على حجم الحصى هي محتوى الرطوبة ودرجات المواد . يحتوي حصى البازلاء على سبيل المثال على جميع الجزيئات ذات الحجم المحدد ، على سبيل المثال ، 1 - 4 بوصة ، حوالي 120 رطلا للإشارة فقط : 1 قدم مكعب = 6 . 25 جالون ( إمبراطوري ) ، جالون من الماء يزن 10 أرطال ، لذا فإن القدم المكعبة من الماء تزن 62 . 5 رطلا . هذا يعني أن الجاذبية النوعية للحصى هي 120 - 62 . 5 ، أو أقل قليلا من 2 .</code> | <code>1 كيس قدم مكعب واحد ( التربة والمهاد ) يغطي ما يقرب من 8 أقدام مربعة إلى عمق 3 . 2 كيس واحد 75 رطلا ( الحصى والرمل ) يغطي حوالي 4 أقدام مربعة إلى عمق 3 . 3 بوصات سميكة ستغطي حوالي 300 قدم مربع . سيغطي سمك 1 حوالي 150 قدما مربعا .</code> | <code>10.34702980518341</code>  |
* Loss: <code>__main__.MarginMSELoss</code>

### Training Hyperparameters
#### Non-Default Hyperparameters

- `eval_strategy`: steps
- `per_device_train_batch_size`: 16
- `gradient_accumulation_steps`: 8
- `learning_rate`: 7e-05
- `warmup_ratio`: 0.07
- `fp16`: True
- `half_precision_backend`: amp
- `load_best_model_at_end`: True
- `fp16_backend`: amp

#### 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`: 8
- `per_gpu_train_batch_size`: None
- `per_gpu_eval_batch_size`: None
- `gradient_accumulation_steps`: 8
- `eval_accumulation_steps`: None
- `torch_empty_cache_steps`: None
- `learning_rate`: 7e-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`: linear
- `lr_scheduler_kwargs`: {}
- `warmup_ratio`: 0.07
- `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`: amp
- `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}
- `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`: amp
- `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
- `prompts`: None
- `batch_sampler`: batch_sampler
- `multi_dataset_batch_sampler`: proportional

</details>

### Training Logs
| Epoch  | Step   | Training Loss | Validation Loss | map    |
|:------:|:------:|:-------------:|:---------------:|:------:|
| 2.7136 | 106000 | 0.0001        | 0.0008          | 0.5660 |
| 2.7648 | 108000 | 0.0001        | 0.0008          | 0.5654 |
| 2.8160 | 110000 | 0.0001        | 0.0008          | 0.5611 |
| 2.8672 | 112000 | 0.0001        | 0.0008          | 0.5668 |
| 2.9184 | 114000 | 0.0001        | 0.0008          | 0.5675 |
| 2.9696 | 116000 | 0.0001        | 0.0008          | 0.5677 |


### Framework Versions
- Python: 3.10.14
- Sentence Transformers: 3.3.1
- Transformers: 4.45.1
- PyTorch: 2.4.0
- 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",
}
```

#### MarginMSELoss
```bibtex
@misc{hofstätter2021improving,
    title={Improving Efficient Neural Ranking Models with Cross-Architecture Knowledge Distillation},
    author={Sebastian Hofstätter and Sophia Althammer and Michael Schröder and Mete Sertkan and Allan Hanbury},
    year={2021},
    eprint={2010.02666},
    archivePrefix={arXiv},
    primaryClass={cs.IR}
}
```

<!--
## 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.*
-->