sentence-transformers safetensors bert sentence-similarity feature-extraction generated_from_trainer dataset_size:25535 loss:CosineSimilarityLoss arxiv:1908.10084 base_model:Snowflake/snowflake-arctic-embed-s base_model:finetune:Snowflake/snowflake-arctic-embed-s model-index autotrain_compatible text-embeddings-inference endpoints_compatible region:us
---
base_model: Snowflake/snowflake-arctic-embed-s
library_name: sentence-transformers
metrics:
- pearson_cosine
- spearman_cosine
- cosine_accuracy
pipeline_tag: sentence-similarity
tags:
- sentence-transformers
- sentence-similarity
- feature-extraction
- generated_from_trainer
- dataset_size:25535
- loss:CosineSimilarityLoss
widget:
- source_sentence: sistemi di raffreddamento a liquido con design modulare per auto
    elettriche
  sentences:
  - sistemi di raffreddamento a liquido con design modulare per auto elettriche
  - 'Descrizione Azienda: NextGen IT S.r.l fornisce soluzioni informatiche alle aziende.
    Prodotti che azienda vende: Servizi di supporto tecnico e sistemi informatica.'
  - ANGELO PILOTTA SRL ||~~|| ANGELO PILOTTA SRL specializes in customized industrial
    equipment for the chemical, pharmaceutical, and food industries, including reactors
    and heat exchangers. washing machines
- source_sentence: contenitori isotermici certificati ATP
  sentences:
  - ROLLAWAYCONTAINER.COM SRL ||~~|| ROLLOWAYCONTAINER.COM SRL si specializza in soluzioni
    logistiche e di stoccaggio professionali, offrendo un'ampia gamma di contenitori
    in plastica, attrezzature industriali e prodotti per la sicurezza. contenitori
    isotermici con atp
  - Fer 2000 Di Ceccaroni Mario, & C. S.N.C. ||~~|| duplicazione chiavi
  - "Descrizione Azienda: Fashion Store Srl è un'azienda di vendita al dettaglio di\
    \ abbigliamento e accessori moda per donna e uomo, con una vasta gamma di prodotti\
    \ alla moda.  \nProdotti che azienda vende: ['Abbigliamento femminile', 'Abbigliamento\
    \ maschile', 'Accessori moda', 'Borse personalizzate', 'Gioielli']."
- source_sentence: Fornitori di tecnologie per la ricerca scientifica e sperimentazioni
  sentences:
  - FORNITURE LABORATORIO SRL ||~~|| FORNITURE LABORATORIO SRL è specializzata in
    strumentazione da laboratorio e reagenti liquidi, fornendo strumenti essenziali
    per la ricerca scientifica e l'analisi. strumentazione per laboratorio
  - INNOVATION FACTORY SOC COOP ||~~|| INNOVATION FACTORY SOC COOP offre consulenza
    per processi di innovazione, integrazione tecnologica, soluzioni per città intelligenti
    e servizi avanzati di dati in vari settori. robotica
  - "Descrizione Azienda: Ingegneria Edile s.r.l. è specializzata nella costruzione\
    \ di edifici commerciali e residenziali, garantendo risultati di eccellenza in\
    \ ogni progetto. \nProdotti che azienda vende: ['Costruzione di edifici commerciali',\
    \ 'Costruzione di edifici residenziali']. "
- source_sentence: riparazione bruciatori a gas per cucine professionali
  sentences:
  - calibration standards for in-vitro diagnostic devices
  - decorazioni per ristoranti
  - kitchen utensils
- source_sentence: Fornitori di sistemi di pagamento e soluzioni fintech per aziende
  sentences:
  - linee di imbottigliamento automatiche per acqua minerale
  - Corpay ||~~|| Corpay si specializza in pagamenti internazionali, gestione del
    rischio, tecnologie di pagamento, automazione della fatturazione globale, soluzioni
    valutarie e transazioni transfrontaliere semplificate. tecnologie di pagamento
  - Call2Net S.p.A. - Torino ||~~|| Call2Net S.p.A. si specializza in soluzioni innovative
    per l'interazione con i clienti, offrendo servizi come call center, consulenza
    e trasformazione digitale per migliorare l'esperienza del cliente. design dell'esperienza
    cliente
model-index:
- name: SentenceTransformer based on Snowflake/snowflake-arctic-embed-s
  results:
  - task:
      type: semantic-similarity
      name: Semantic Similarity
    dataset:
      name: custom dataset
      type: custom_dataset
    metrics:
    - type: pearson_cosine
      value: 0.7037099269944034
      name: Pearson Cosine
    - type: spearman_cosine
      value: 0.7286991662955787
      name: Spearman Cosine
  - task:
      type: triplet
      name: Triplet
    dataset:
      name: all nli dataset
      type: all_nli_dataset
    metrics:
    - type: cosine_accuracy
      value: 0.8162614107131958
      name: Cosine Accuracy
  - task:
      type: semantic-similarity
      name: Semantic Similarity
    dataset:
      name: stsbenchmark
      type: stsbenchmark
    metrics:
    - type: pearson_cosine
      value: 0.7477235986007352
      name: Pearson Cosine
    - type: spearman_cosine
      value: 0.7431995961099886
      name: Spearman Cosine
---

# SentenceTransformer based on Snowflake/snowflake-arctic-embed-s

This is a [sentence-transformers](https://www.SBERT.net) model finetuned from [Snowflake/snowflake-arctic-embed-s](https://huggingface.co/Snowflake/snowflake-arctic-embed-s). 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:** [Snowflake/snowflake-arctic-embed-s](https://huggingface.co/Snowflake/snowflake-arctic-embed-s) <!-- at revision e596f507467533e48a2e17c007f0e1dacc837b33 -->
- **Maximum Sequence Length:** 512 tokens
- **Output Dimensionality:** 384 dimensions
- **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: BertModel 
  (1): Pooling({'word_embedding_dimension': 384, 'pooling_mode_cls_token': True, 'pooling_mode_mean_tokens': False, 'pooling_mode_max_tokens': False, 'pooling_mode_mean_sqrt_len_tokens': False, 'pooling_mode_weightedmean_tokens': False, 'pooling_mode_lasttoken': False, 'include_prompt': True})
  (2): Normalize()
)
```

## 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("LucaZilli/model-snowflake-s_20250226_110619")
# Run inference
sentences = [
    'Fornitori di sistemi di pagamento e soluzioni fintech per aziende',
    'Corpay ||~~|| Corpay si specializza in pagamenti internazionali, gestione del rischio, tecnologie di pagamento, automazione della fatturazione globale, soluzioni valutarie e transazioni transfrontaliere semplificate. tecnologie di pagamento',
    'linee di imbottigliamento automatiche per acqua minerale',
]
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

#### Semantic Similarity

* Datasets: `custom_dataset` and `stsbenchmark`
* Evaluated with [<code>EmbeddingSimilarityEvaluator</code>](https://sbert.net/docs/package_reference/sentence_transformer/evaluation.html#sentence_transformers.evaluation.EmbeddingSimilarityEvaluator)

| Metric              | custom_dataset | stsbenchmark |
|:--------------------|:---------------|:-------------|
| pearson_cosine      | 0.7037         | 0.7477       |
| **spearman_cosine** | **0.7287**     | **0.7432**   |

#### Triplet

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

| Metric              | Value      |
|:--------------------|:-----------|
| **cosine_accuracy** | **0.8163** |

<!--
## 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: 25,535 training samples
* Columns: <code>sentence1</code>, <code>sentence2</code>, and <code>score</code>
* Approximate statistics based on the first 1000 samples:
  |         | sentence1                                                                        | sentence2                                                                          | score                                                         |
  |:--------|:---------------------------------------------------------------------------------|:-----------------------------------------------------------------------------------|:--------------------------------------------------------------|
  | type    | string                                                                           | string                                                                             | float                                                         |
  | details | <ul><li>min: 4 tokens</li><li>mean: 13.2 tokens</li><li>max: 34 tokens</li></ul> | <ul><li>min: 3 tokens</li><li>mean: 53.05 tokens</li><li>max: 154 tokens</li></ul> | <ul><li>min: 0.0</li><li>mean: 0.5</li><li>max: 1.0</li></ul> |
* Samples:
  | sentence1                                                         | sentence2                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                      | score            |
  |:------------------------------------------------------------------|:-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|:-----------------|
  | <code>hermetic seed storage containers</code>                     | <code>plastic bins</code>                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                      | <code>0.2</code> |
  | <code>aziende attive in altri settori</code>                      | <code>Descrizione Azienda: BioFood s.r.l. è un'azienda impegnata nella vendita di prodotti alimentari biologici e naturali. Anche se attiva nel settore alimentare, non fornisce informazioni che riguardano settori non classificati. Prodotti che azienda vende: Prodotti biologici, alimenti senza glutine, superfood.</code>                                               | <code>0.2</code> |
  | <code>servizi di consulenza per la comunicazione aziendale</code> | <code>Descrizione Azienda: Comunica Srl è specializzata in servizi di consulenza per la comunicazione aziendale, aiutando le aziende a migliorare la loro immagine pubblica e strategie comunicative. Prodotti che azienda vende: ['Servizi di consulenza per la comunicazione aziendale', 'Strategie di branding', 'Gestione della comunicazione interna ed esterna'].</code> | <code>1.0</code> |
* Loss: [<code>CosineSimilarityLoss</code>](https://sbert.net/docs/package_reference/sentence_transformer/losses.html#cosinesimilarityloss) with these parameters:
  ```json
  {
      "loss_fct": "torch.nn.modules.loss.MSELoss"
  }
  ```

### Evaluation Dataset

#### Unnamed Dataset

* Size: 260 evaluation samples
* Columns: <code>sentence1</code>, <code>sentence2</code>, and <code>score</code>
* Approximate statistics based on the first 260 samples:
  |         | sentence1                                                                        | sentence2                                                                          | score                                                          |
  |:--------|:---------------------------------------------------------------------------------|:-----------------------------------------------------------------------------------|:---------------------------------------------------------------|
  | type    | string                                                                           | string                                                                             | float                                                          |
  | details | <ul><li>min: 5 tokens</li><li>mean: 14.4 tokens</li><li>max: 34 tokens</li></ul> | <ul><li>min: 4 tokens</li><li>mean: 59.75 tokens</li><li>max: 148 tokens</li></ul> | <ul><li>min: 0.0</li><li>mean: 0.53</li><li>max: 1.0</li></ul> |
* Samples:
  | sentence1                                          | sentence2                                                                                                                                                                                                                                                                                                                      | score            |
  |:---------------------------------------------------|:-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|:-----------------|
  | <code>produttori di colonne sonore</code>          | <code>Descrizione Azienda: Media Group Srl è un'agenzia di comunicazione che offre servizi nel settore audiovisivo, tra cui la produzione di spot pubblicitari e documentari. Prodotti che azienda vende: ['Produzione di video promozionali', 'Servizi di montaggio video', 'Consulenza per campagne pubblicitarie']. </code> | <code>0.2</code> |
  | <code>fornitori di articoli di seconda mano</code> | <code>Descrizione Azienda: Vintage Shop Srl è un commerciante all'ingrosso di oggetti usati e vintage, fornendo un'ampia gamma di articoli per rivenditori. Prodotti che azienda vende: ['Abbigliamento usato', 'Mobili vintage', 'Accessori d'epoca'].</code>                                                                 | <code>0.6</code> |
  | <code>consulenti di gestione aziendale</code>      | <code>Descrizione Azienda: ABC Group è un'agenzia di marketing che offre strategie di comunicazione e branding per aziende.  Prodotti che azienda vende: Servizi di marketing digitale, Gestione dei social media, Branding e design, Pubblicità.</code>                                                                       | <code>0.2</code> |
* Loss: [<code>CosineSimilarityLoss</code>](https://sbert.net/docs/package_reference/sentence_transformer/losses.html#cosinesimilarityloss) with these parameters:
  ```json
  {
      "loss_fct": "torch.nn.modules.loss.MSELoss"
  }
  ```

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

- `eval_strategy`: steps
- `per_device_train_batch_size`: 16
- `per_device_eval_batch_size`: 16
- `num_train_epochs`: 5
- `warmup_ratio`: 0.1
- `fp16`: 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`: 5e-05
- `weight_decay`: 0.0
- `adam_beta1`: 0.9
- `adam_beta2`: 0.999
- `adam_epsilon`: 1e-08
- `max_grad_norm`: 1.0
- `num_train_epochs`: 5
- `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`: 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`: 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
- `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
- `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 | custom_dataset_spearman_cosine | all_nli_dataset_cosine_accuracy | stsbenchmark_spearman_cosine |
|:------:|:----:|:-------------:|:---------------:|:------------------------------:|:-------------------------------:|:----------------------------:|
| -1     | -1   | -             | -               | 0.7287                         | 0.8163                          | 0.7432                       |
| 0.1253 | 200  | 0.0817        | 0.0669          | -                              | -                               | -                            |
| 0.2506 | 400  | 0.0525        | 0.0593          | -                              | -                               | -                            |
| 0.3759 | 600  | 0.0475        | 0.0572          | -                              | -                               | -                            |
| 0.5013 | 800  | 0.0476        | 0.0562          | -                              | -                               | -                            |
| 0.6266 | 1000 | 0.0416        | 0.0507          | -                              | -                               | -                            |
| 0.7519 | 1200 | 0.0426        | 0.0450          | -                              | -                               | -                            |
| 0.8772 | 1400 | 0.0379        | 0.0426          | -                              | -                               | -                            |
| 1.0025 | 1600 | 0.04          | 0.0437          | -                              | -                               | -                            |
| 1.1278 | 1800 | 0.0327        | 0.0436          | -                              | -                               | -                            |
| 1.2531 | 2000 | 0.0323        | 0.0435          | -                              | -                               | -                            |
| 1.3784 | 2200 | 0.0305        | 0.0429          | -                              | -                               | -                            |
| 1.5038 | 2400 | 0.0314        | 0.0415          | -                              | -                               | -                            |
| 1.6291 | 2600 | 0.0301        | 0.0389          | -                              | -                               | -                            |
| 1.7544 | 2800 | 0.0307        | 0.0442          | -                              | -                               | -                            |
| 1.8797 | 3000 | 0.0294        | 0.0405          | -                              | -                               | -                            |
| 2.0044 | 3200 | 0.0291        | 0.0404          | -                              | -                               | -                            |
| 2.1297 | 3400 | 0.0238        | 0.0379          | -                              | -                               | -                            |


### Framework Versions
- Python: 3.11.11
- Sentence Transformers: 3.4.1
- Transformers: 4.48.3
- PyTorch: 2.5.1+cu124
- Accelerate: 1.3.0
- Datasets: 3.3.2
- Tokenizers: 0.21.0

## 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",
}
```

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## Glossary

*Clearly define terms in order to be accessible across audiences.*
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## Model Card Authors

*Lists the people who create the model card, providing recognition and accountability for the detailed work that goes into its construction.*
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## Model Card Contact

*Provides a way for people who have updates to the Model Card, suggestions, or questions, to contact the Model Card authors.*
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