sentence-transformers safetensors xlm-roberta sentence-similarity feature-extraction generated_from_trainer dataset_size:9000 loss:MatryoshkaLoss loss:MultipleNegativesRankingLoss arxiv:1908.10084 arxiv:2205.13147 arxiv:1705.00652 base_model:intfloat/multilingual-e5-base base_model:finetune:intfloat/multilingual-e5-base model-index autotrain_compatible text-embeddings-inference endpoints_compatible region:us
---
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- cosine_map@100
pipeline_tag: sentence-similarity
tags:
- sentence-transformers
- sentence-similarity
- feature-extraction
- generated_from_trainer
- dataset_size:9000
- loss:MatryoshkaLoss
- loss:MultipleNegativesRankingLoss
widget:
- source_sentence: Les vérifications périodiques sont réalisées soit par un organisme
    accrédité, soit par une personne qualifiée appartenant à l'entreprise et dont
    la compétence est appréciée par l'employeur au regard de critères énoncés dans
    un arrêté du ministre chargé du travail et du ministre chargé de l'agriculture.
  sentences:
  - Quels sont les critères énoncés dans un arrêté du ministre chargé du travail et
    du ministre chargé de l'agriculture pour apprécier la compétence d'une personne
    qualifiée pour réaliser des vérifications périodiques au sein d'une entreprise
    ?
  - Quels sont les éléments clés que les acquéreurs de parts d'une société d'épargne
    forestière doivent prendre en compte pour évaluer les caractéristiques d'un patrimoine
    forestier et les risques associés ?
  - Quels sont les ustensiles, machines ou mécaniques interdits de détention en rapport
    avec la fabrication ou la pulvérisation du tabac ?
- source_sentence: 'Les prestations en matière d''échange (numéros 96 et 97 du tableau
    5) donnent lieu à la perception : 1° S''agissant de l''échange bilatéral, d''un
    émolument proportionnel à la valeur du plus fort des deux lots échangés, selon
    le barème suivant : Tranches d''assiette Taux applicable De 0 à 6 500 € 3,870
    % De 6 500 € à 17 000 € 1,596 % De 17 000 € à 60 000 € 1,064 % Plus de 60 000
    € 0,799 % 2° S''agissant de l''échange multilatéral, d''un émolument proportionnel
    à la valeur globale des biens échangés, selon le barème suivant : Tranches d''assiette
    Taux applicable De 0 à 6 500 € 2,580 % De 6 500 € à 17 000 € 1,064 % De 17 000
    € à 60 000 € 0,709 % Plus de 60 000 € 0,532 %'
  sentences:
  - Quels sont les conséquences pour le prêteur en cas de défaut de mention ou de
    mention erronée du taux effectif global, notamment en ce qui concerne le droit
    aux intérêts et le remboursement du capital ?
  - Quels sont les éléments déterminants pour établir l'assiette et le mode de servitude
    de passage pour cause d'enclave, et quels sont les effets sur l'action en indemnité
    et le passage en cas d'usage continu de trente ans ?
  - Quel est le taux d'émolument applicable en fonction de la valeur des biens échangés
    dans les cas d'échange bilatéral ou multilatéral ?
- source_sentence: La demande d'autorisation de transit est présentée par une personne
    titulaire du statut d'opérateur économique agréé pour la sécurité et la sûreté
    tel que défini dans le règlement (UE) n° 952/2013 du Parlement européen et du
    Conseil du 9 octobre 2013 établissant le code des douanes de l'Union. La demande
    est établie dans les conditions définies par arrêté du ministre chargé des douanes.
    Elle est déposée auprès du chef du service des autorisations de mouvements internationaux
    d'armes.
  sentences:
  - Quels types de contrats sont exclus de la portée des dispositions du présent titre
    ?
  - Quels sont les critères pour obtenir le statut d'opérateur économique agréé pour
    la sécurité et la sûreté, nécessaires pour présenter une demande d'autorisation
    de transit, conformément au règlement (UE) n° 952/2013 du Parlement européen et
    du Conseil ?
  - Dans quelsles conditions un établissement de crédit ou une société de financement
    peut-il déroger, en tout ou partie, aux dispositions des articles D. 331-75 et
    D. 331-76-5-1 lors de l'octroi d'un prêt au vendeur ?
- source_sentence: En application du contrat prévu à l'article 95 ZA , le tiers de
    confiance transmet à l'administration fiscale par voie électronique, pour le compte
    de ses clients, les déclarations annuelles de revenus et leurs annexes. L'obligation
    de télétransmission du tiers de confiance ne porte pas sur les déclarations à
    souscrire au titre des revenus perçus au cours de l'année durant laquelle s'achève
    la mission de tiers de confiance. Le contribuable mentionné au I de l'article
    170 ter du code général des impôts est regardé, pour une année donnée, comme client
    d'un tiers de confiance s'il est lié avec celui-ci par le contrat prévu à l'article
    95 ZA, conclu au plus tard lors du dépôt, par le professionnel, de la déclaration
    annuelle des revenus.
  sentences:
  - Quel est le sort des demandes lorsqu'il n'y a pas de réponse de l'autorité compétente
    dans les délais prévus ?
  - Quels sont les éléments que le tiers de confiance est tenu de transmettre à l'administration
    fiscale pour le compte de ses clients, et dans quels cas cette obligation de télétransmission
    ne s'applique-t-elle pas ?
  - Quels sont les membres composant les collèges territoriaux des finances publiques
    et qui est chargé de la présidence en cas d'absence ou d'empêchement du président
    ?
- source_sentence: Les projets de marchés de partenariat conclus pour le compte des
    acheteurs non autorisés sont instruits par le ministre de tutelle.
  sentences:
  - Quels sont les documents que les établissements de paiement et les établissements
    de monnaie électronique doivent mettre à disposition de leur clientèle et du public
    pour les opérations de paiement et les comptes de paiement, et quels sont les
    informations minimales qui doivent être incluses dans ces documents ?
  - Dans quelle situation l'assuré a-t-il besoin d'être assisté ou représenté par
    un avocat en raison de la défense de la partie adverse ?
  - Qui est responsable de l'instruction des projets de marchés de partenariat conclus
    pour le compte des acheteurs non autorisés ?
model-index:
- name: SentenceTransformer based on intfloat/multilingual-e5-base
  results:
  - task:
      type: information-retrieval
      name: Information Retrieval
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      type: dim_768
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      type: dim_512
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  - task:
      type: information-retrieval
      name: Information Retrieval
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      name: dim 256
      type: dim_256
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      value: 0.197
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      name: Cosine Mrr@10
    - type: cosine_map@100
      value: 0.9588400474998072
      name: Cosine Map@100
  - task:
      type: information-retrieval
      name: Information Retrieval
    dataset:
      name: dim 128
      type: dim_128
    metrics:
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      value: 0.93
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      value: 0.972
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      value: 0.93
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      value: 0.09880000000000001
      name: Cosine Precision@10
    - type: cosine_recall@1
      value: 0.93
      name: Cosine Recall@1
    - type: cosine_recall@3
      value: 0.972
      name: Cosine Recall@3
    - type: cosine_recall@5
      value: 0.983
      name: Cosine Recall@5
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      name: Cosine Recall@10
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      name: Cosine Ndcg@10
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      name: Cosine Mrr@10
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  - task:
      type: information-retrieval
      name: Information Retrieval
    dataset:
      name: dim 64
      type: dim_64
    metrics:
    - type: cosine_accuracy@1
      value: 0.901
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      value: 0.966
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      value: 0.977
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      value: 0.09890000000000002
      name: Cosine Precision@10
    - type: cosine_recall@1
      value: 0.901
      name: Cosine Recall@1
    - type: cosine_recall@3
      value: 0.966
      name: Cosine Recall@3
    - type: cosine_recall@5
      value: 0.977
      name: Cosine Recall@5
    - type: cosine_recall@10
      value: 0.989
      name: Cosine Recall@10
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      value: 0.947780306797729
      name: Cosine Ndcg@10
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      value: 0.9345714945276086
      name: Cosine Map@100
---

# 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) on the json 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:** [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:**
    - json
<!-- - **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("KarBik/legal-french-matroshka")
# Run inference
sentences = [
    'Les projets de marchés de partenariat conclus pour le compte des acheteurs non autorisés sont instruits par le ministre de tutelle.',
    "Qui est responsable de l'instruction des projets de marchés de partenariat conclus pour le compte des acheteurs non autorisés ?",
    "Dans quelle situation l'assuré a-t-il besoin d'être assisté ou représenté par un avocat en raison de la défense de la partie adverse ?",
]
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

#### Information Retrieval
* Dataset: `dim_768`
* Evaluated with [<code>InformationRetrievalEvaluator</code>](https://sbert.net/docs/package_reference/sentence_transformer/evaluation.html#sentence_transformers.evaluation.InformationRetrievalEvaluator)

| Metric              | Value      |
|:--------------------|:-----------|
| cosine_accuracy@1   | 0.94       |
| cosine_accuracy@3   | 0.981      |
| cosine_accuracy@5   | 0.987      |
| cosine_accuracy@10  | 0.989      |
| cosine_precision@1  | 0.94       |
| cosine_precision@3  | 0.327      |
| cosine_precision@5  | 0.1974     |
| cosine_precision@10 | 0.0989     |
| cosine_recall@1     | 0.94       |
| cosine_recall@3     | 0.981      |
| cosine_recall@5     | 0.987      |
| cosine_recall@10    | 0.989      |
| cosine_ndcg@10      | 0.9684     |
| cosine_mrr@10       | 0.9614     |
| **cosine_map@100**  | **0.9617** |

#### Information Retrieval
* Dataset: `dim_512`
* Evaluated with [<code>InformationRetrievalEvaluator</code>](https://sbert.net/docs/package_reference/sentence_transformer/evaluation.html#sentence_transformers.evaluation.InformationRetrievalEvaluator)

| Metric              | Value      |
|:--------------------|:-----------|
| cosine_accuracy@1   | 0.942      |
| cosine_accuracy@3   | 0.982      |
| cosine_accuracy@5   | 0.988      |
| cosine_accuracy@10  | 0.989      |
| cosine_precision@1  | 0.942      |
| cosine_precision@3  | 0.3273     |
| cosine_precision@5  | 0.1976     |
| cosine_precision@10 | 0.0989     |
| cosine_recall@1     | 0.942      |
| cosine_recall@3     | 0.982      |
| cosine_recall@5     | 0.988      |
| cosine_recall@10    | 0.989      |
| cosine_ndcg@10      | 0.9696     |
| cosine_mrr@10       | 0.9629     |
| **cosine_map@100**  | **0.9633** |

#### Information Retrieval
* Dataset: `dim_256`
* Evaluated with [<code>InformationRetrievalEvaluator</code>](https://sbert.net/docs/package_reference/sentence_transformer/evaluation.html#sentence_transformers.evaluation.InformationRetrievalEvaluator)

| Metric              | Value      |
|:--------------------|:-----------|
| cosine_accuracy@1   | 0.937      |
| cosine_accuracy@3   | 0.98       |
| cosine_accuracy@5   | 0.985      |
| cosine_accuracy@10  | 0.989      |
| cosine_precision@1  | 0.937      |
| cosine_precision@3  | 0.3267     |
| cosine_precision@5  | 0.197      |
| cosine_precision@10 | 0.0989     |
| cosine_recall@1     | 0.937      |
| cosine_recall@3     | 0.98       |
| cosine_recall@5     | 0.985      |
| cosine_recall@10    | 0.989      |
| cosine_ndcg@10      | 0.9662     |
| cosine_mrr@10       | 0.9585     |
| **cosine_map@100**  | **0.9588** |

#### Information Retrieval
* Dataset: `dim_128`
* Evaluated with [<code>InformationRetrievalEvaluator</code>](https://sbert.net/docs/package_reference/sentence_transformer/evaluation.html#sentence_transformers.evaluation.InformationRetrievalEvaluator)

| Metric              | Value      |
|:--------------------|:-----------|
| cosine_accuracy@1   | 0.93       |
| cosine_accuracy@3   | 0.972      |
| cosine_accuracy@5   | 0.983      |
| cosine_accuracy@10  | 0.988      |
| cosine_precision@1  | 0.93       |
| cosine_precision@3  | 0.324      |
| cosine_precision@5  | 0.1966     |
| cosine_precision@10 | 0.0988     |
| cosine_recall@1     | 0.93       |
| cosine_recall@3     | 0.972      |
| cosine_recall@5     | 0.983      |
| cosine_recall@10    | 0.988      |
| cosine_ndcg@10      | 0.9619     |
| cosine_mrr@10       | 0.9533     |
| **cosine_map@100**  | **0.9537** |

#### Information Retrieval
* Dataset: `dim_64`
* Evaluated with [<code>InformationRetrievalEvaluator</code>](https://sbert.net/docs/package_reference/sentence_transformer/evaluation.html#sentence_transformers.evaluation.InformationRetrievalEvaluator)

| Metric              | Value      |
|:--------------------|:-----------|
| cosine_accuracy@1   | 0.901      |
| cosine_accuracy@3   | 0.966      |
| cosine_accuracy@5   | 0.977      |
| cosine_accuracy@10  | 0.989      |
| cosine_precision@1  | 0.901      |
| cosine_precision@3  | 0.322      |
| cosine_precision@5  | 0.1954     |
| cosine_precision@10 | 0.0989     |
| cosine_recall@1     | 0.901      |
| cosine_recall@3     | 0.966      |
| cosine_recall@5     | 0.977      |
| cosine_recall@10    | 0.989      |
| cosine_ndcg@10      | 0.9478     |
| cosine_mrr@10       | 0.9342     |
| **cosine_map@100**  | **0.9346** |

<!--
## 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

#### json

* Dataset: json
* Size: 9,000 training samples
* Columns: <code>positive</code> and <code>anchor</code>
* Approximate statistics based on the first 1000 samples:
  |         | positive                                                                             | anchor                                                                              |
  |:--------|:-------------------------------------------------------------------------------------|:------------------------------------------------------------------------------------|
  | type    | string                                                                               | string                                                                              |
  | details | <ul><li>min: 11 tokens</li><li>mean: 141.81 tokens</li><li>max: 512 tokens</li></ul> | <ul><li>min: 11 tokens</li><li>mean: 57.29 tokens</li><li>max: 262 tokens</li></ul> |
* Samples:
  | positive                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                   | anchor                                                                                                                                                                                                                                                               |
  |:-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|:---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|
  | <code>Sauf dispositions contraires des conventions internationales, l'émission de titres comportant la mention visée à l'article 51 entraîne l'obligation pour l'organisme émetteur d'opérer, sur les produits de ces titres et pendant toute la durée de ceux-ci, la retenue à la source édictée par le 1 de l'article 119 bis du code général des impôts. Le montant de cette retenue doit être versé au comptable désigné par l'administration, dans les conditions et suivant les modalités fixées par le 1 de l'article 1672 et l'article 1673 dudit code.</code>                                                                     | <code>Quelle est l'obligation de l'organisme émetteur concernant les produits de titres émis avec la mention visée à l'article 51, et comment doit-il opérer la retenue à la source pendant la durée de ces titres ?</code>                                          |
  | <code>Lorsque l'allocation est attribuée en application du troisième alinéa de l'article L. 232-12 et du cinquième alinéa de l'article L. 232-14 , le montant forfaitaire attribué est, respectivement, égal, à domicile, à 50 % du montant du plafond mentionné à l'article L. 232-3-1 correspondant au degré de perte d'autonomie le plus important, et, en établissement, à 50 % du tarif afférent à la dépendance de l'établissement considéré applicable aux résidents classés dans les groupes iso-ressources 1 et 2. Cette avance s'impute sur les montants de l'allocation personnalisée d'autonomie versée ultérieurement.</code> | <code>Quel est le montant forfaitaire attribué lorsqu'une allocation est octroyée en application du troisième alinéa de l'article L. 232-12 et du cinquième alinéa de l'article L. 232-14, selon que l'allocation est perçue à domicile ou en établissement ?</code> |
  | <code>La taxe devient exigible au moment où le poids lourd : 1° Entre sur le réseau, si la condition mentionnée au 1° de l'article L. 421-202 est remplie ; 2° Franchit un point de la section de tarification déterminé par l'autorité compétente, si cette même condition n'est pas remplie.</code>                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                      | <code>Quel est le moment où la taxe devient exigible pour un poids lourd en fonction de son entrée dans le réseau ou de son franchissement d'un point de tarification déterminé ?</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`: epoch
- `per_device_train_batch_size`: 32
- `per_device_eval_batch_size`: 16
- `gradient_accumulation_steps`: 16
- `learning_rate`: 2e-05
- `num_train_epochs`: 4
- `lr_scheduler_type`: cosine
- `warmup_ratio`: 0.1
- `bf16`: True
- `tf32`: True
- `load_best_model_at_end`: True
- `optim`: adamw_torch_fused
- `batch_sampler`: no_duplicates

#### All Hyperparameters
<details><summary>Click to expand</summary>

- `overwrite_output_dir`: False
- `do_predict`: False
- `eval_strategy`: epoch
- `prediction_loss_only`: True
- `per_device_train_batch_size`: 32
- `per_device_eval_batch_size`: 16
- `per_gpu_train_batch_size`: None
- `per_gpu_eval_batch_size`: None
- `gradient_accumulation_steps`: 16
- `eval_accumulation_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`: 4
- `max_steps`: -1
- `lr_scheduler_type`: cosine
- `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`: True
- `fp16`: False
- `fp16_opt_level`: O1
- `half_precision_backend`: auto
- `bf16_full_eval`: False
- `fp16_full_eval`: False
- `tf32`: True
- `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_fused
- `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
- `batch_sampler`: no_duplicates
- `multi_dataset_batch_sampler`: proportional

</details>

### Training Logs
| Epoch      | Step   | Training Loss | dim_128_cosine_map@100 | dim_256_cosine_map@100 | dim_512_cosine_map@100 | dim_64_cosine_map@100 | dim_768_cosine_map@100 |
|:----------:|:------:|:-------------:|:----------------------:|:----------------------:|:----------------------:|:---------------------:|:----------------------:|
| 0          | 0      | -             | 0.8447                 | 0.9084                 | 0.9190                 | 0.6362                | 0.9236                 |
| 0.5674     | 10     | 5.322         | -                      | -                      | -                      | -                     | -                      |
| 0.9645     | 17     | -             | 0.9353                 | 0.9413                 | 0.9488                 | 0.9197                | 0.9453                 |
| 1.1348     | 20     | 0.3395        | -                      | -                      | -                      | -                     | -                      |
| 1.7021     | 30     | 0.0929        | -                      | -                      | -                      | -                     | -                      |
| 1.9858     | 35     | -             | 0.9517                 | 0.9571                 | 0.9631                 | 0.9357                | 0.9625                 |
| 2.2695     | 40     | 0.0408        | -                      | -                      | -                      | -                     | -                      |
| 2.8369     | 50     | 0.0264        | -                      | -                      | -                      | -                     | -                      |
| 2.9504     | 52     | -             | 0.9513                 | 0.9579                 | 0.9634                 | 0.9357                | 0.9620                 |
| 3.4043     | 60     | 0.0209        | -                      | -                      | -                      | -                     | -                      |
| **3.8582** | **68** | **-**         | **0.9537**             | **0.9588**             | **0.9633**             | **0.9346**            | **0.9617**             |

* The bold row denotes the saved checkpoint.

### Framework Versions
- Python: 3.10.12
- Sentence Transformers: 3.1.1
- Transformers: 4.41.2
- PyTorch: 2.1.2+cu121
- Accelerate: 0.34.2
- Datasets: 2.19.1
- 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",
}
```

#### 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.*
-->