nickprock/splade-bert-base-italian-xxl-uncased-cv

SPLADE Sparse Encoder

This is a SPLADE Sparse Encoder model finetuned from dbmdz/bert-base-italian-xxl-uncased on the cultura_viva-ita dataset using the sentence-transformers library. It maps sentences & paragraphs to a 32102-dimensional sparse vector space and can be used for semantic search and sparse retrieval.

Model Details

Model Description

• Model Type: SPLADE Sparse Encoder
• Base model: dbmdz/bert-base-italian-xxl-uncased
• Maximum Sequence Length: 512 tokens
• Output Dimensionality: 32102 dimensions
• Similarity Function: Dot Product
• Training Dataset:
  • cultura_viva-ita

Model Sources

• Documentation: Sentence Transformers Documentation
• Documentation: Sparse Encoder Documentation
• Repository: Sentence Transformers on GitHub
• Hugging Face: Sparse Encoders on Hugging Face

Full Model Architecture

SparseEncoder(
  (0): MLMTransformer({'max_seq_length': 512, 'do_lower_case': False, 'architecture': 'BertForMaskedLM'})
  (1): SpladePooling({'pooling_strategy': 'max', 'activation_function': 'relu', 'word_embedding_dimension': 32102})
)

Usage

Direct Usage (Sentence Transformers)

First install the Sentence Transformers library:

pip install -U sentence-transformers

Then you can load this model and run inference.

from sentence_transformers import SparseEncoder

# Download from the 🤗 Hub
model = SparseEncoder("nickprock/splade-bert-base-italian-xxl-uncased-cv")
# Run inference
queries = [
    "Descrivi dettagliatamente il processo chimico e fisico che avviene durante la preparazione di un impasto per crostata, a partire dagli ingredienti secchi fino alla formatura e cottura, evidenziando l\u0027importanza delle temperature e dei tempi di riposo.",
]
documents = [
    '## La Magia Chimica e Fisica nell\'Impasto della Crostata: Un Viaggio Dagli Ingredienti Secchi al Trionfo del Forno\n\nLa preparazione di una crostata, apparentemente un gesto semplice e familiare, cela in realtà un affascinante balletto di reazioni chimiche e trasformazioni fisiche. Ogni ingrediente, con le sue peculiarità, contribuisce a creare un impasto che, attraverso la manipolazione e la cottura, si trasforma in una base friabile e deliziosa.\n\n**1. L\'Incontro degli Ingredienti Secchi: La Fondamenta dell\'Impasto**\n\nIl viaggio inizia con gli ingredienti secchi, tipicamente **farina, zucchero e un pizzico di sale**. La **farina**, regina indiscussa, fornisce la struttura grazie al suo contenuto di **glutine**, un complesso proteico che si sviluppa in presenza di acqua e con l\'azione meccanica. In questa fase iniziale, l\'obiettivo è mescolare gli ingredienti secchi in modo omogeneo.\n\n*   **La Farina:** La scelta della farina è cruciale. Solitamente si preferisce una farina debole, a basso contenuto di glutine (come la farina tipo "00" o anche una farina per dolci), per evitare che l\'impasto diventi troppo elastico e gommoso, pregiudicando la friabilità finale.\n*   **Lo Zucchero:** Lo zucchero, oltre a conferire dolcezza, contribuisce alla tenerezza dell\'impasto. Compete con la farina per l\'assorbimento dell\'acqua, rallentando lo sviluppo del glutine. Inoltre, durante la cottura, si caramella in superficie, donando colore e sapore caratteristici.\n*   **Il Sale:** Il sale non è solo un esaltatore di sapidità, ma svolge anche un ruolo fondamentale nel controllo dello sviluppo del glutine, rafforzandolo e stabilizzandolo. Agisce inoltre sull\'attività degli enzimi presenti nella farina.\n\n**2. L\'Emulsione Fredda: Il Segreto della Friabilità**\n\nL\'aggiunta del **burro freddo**, tagliato a cubetti, è il punto chiave per ottenere una crostata friabile. Il burro, in questa fase, deve rimanere **solido**. L\'obiettivo è quello di inglobare il burro nella farina senza che si sciolga e si amalgami completamente. Si utilizzano le mani, un impastatrice o un food processor per "sabbiarare" gli ingredienti, ovvero per ottenere un composto che assomiglia a sabbia umida, con granelli di burro avvolti dalla farina.\n\n*   **Perché il Burro Freddo?** Il burro freddo, distribuendosi in piccoli frammenti all\'interno dell\'impasto, impedisce la formazione di una rete glutinica continua. Durante la cottura, il burro fonde, creando sacche di vapore che separano gli strati di farina, rendendo la pasta friabile e stratificata. Se il burro fosse fuso o troppo caldo, si amalgamerebbe completamente con la farina, favorendo lo sviluppo del glutine e ottenendo un risultato duro e gommoso.\n\n**3. L\'Idratazione Controllata: La Coesione Perfetta**\n\nA questo punto, si aggiunge un **liquido freddo**, solitamente acqua ghiacciata o una miscela di acqua e aceto (l\'aceto contribuisce ad inibire lo sviluppo del glutine). L\'acqua serve ad idratare la farina, permettendo lo sviluppo parziale del glutine e la coesione degli ingredienti. L\'aggiunta deve essere **graduale e dosata con precisione**. Si impasta il minimo indispensabile, giusto il tempo necessario per formare una palla di impasto. Un\'impastatura eccessiva svilupperebbe troppo il glutine, rendendo la crostata dura.\n\n*   **L\'Importanza della Temperatura:** L\'acqua fredda aiuta a mantenere la temperatura bassa, preservando la solidità del burro e rallentando lo sviluppo del glutine.\n\n**4. Il Riposo in Frigorifero: Il Relax del Glutine**\n\nUna volta formato l\'impasto, è **fondamentale farlo riposare in frigorifero per almeno 30 minuti, idealmente anche un\'ora o più.** Questo periodo di riposo permette al glutine di rilassarsi, rendendo l\'impasto più facile da stendere e meno propenso a ritirarsi durante la cottura. Inoltre, il freddo aiuta a solidificare il burro, stabilizzando l\'impasto.\n\n**5. La Formatura: L\'Arte di Dare Forma al Gusto**\n\nDopo il riposo, l\'impasto viene steso e adagiato nello stampo per crostata. È importante lavorare velocemente e mantenere l\'impasto freddo. Si punzecchia il fondo con una forchetta per evitare che si gonfi durante la cottura.\n\n**6. La Cottura: La Trasformazione Finale**\n\nLa cottura in forno è l\'ultima, cruciale tappa. Durante la cottura, si verificano diverse trasformazioni:\n\n*   **Fusione del Burro:** Il burro, ormai solido, fonde rilasciando vapore che separa gli strati di farina, creando la caratteristica friabilità.\n*   **Gelatinizzazione dell\'Amido:** L\'amido contenuto nella farina assorbe acqua e si gelatinizza, contribuendo alla struttura dell\'impasto.\n*   **Coagulazione delle Proteine:** Le proteine del glutine coagulano, fissando la struttura dell\'impasto.\n*   **Reazione di Maillard:** Gli zuccheri e gli aminoacidi reagiscono tra loro (Reazione di Maillard), generando composti aromatici e conferendo alla crostata il suo colore dorato e il suo profumo irresistibile.\n\n**L\'importanza della Temperatura e dei Tempi di Cottura:**\n\n*   **Temperatura:** Una temperatura di cottura adeguata (solitamente tra i 180°C e i 200°C) è essenziale per garantire una cottura uniforme e una doratura perfetta.\n*   **Tempi di Cottura:** I tempi di cottura variano a seconda dello spessore dell\'impasto e del ripieno. È importante monitorare attentamente la cottura per evitare che la crostata si bruci o rimanga cruda.\n\nIn conclusione, la preparazione di una crostata è un affascinante processo chimico-fisico in cui ogni ingrediente e ogni passaggio svolgono un ruolo cruciale nel determinare il risultato finale. La comprensione di questi meccanismi permette di padroneggiare l\'arte della crostata, ottenendo un dolce dalla friabilità perfetta e dal gusto indimenticabile. Un\'armonia di scienza e arte culinaria che si traduce in un piacere per il palato.\n',
    '## L\'Arte Effimera: Creare un Dolce Paesaggio Invernale\n\nImmergiamoci nel cuore pulsante della pasticceria festiva, dove l\'arte culinaria si fonde con la creatività artistica per dar vita a un\'opera effimera: un dolce a tema invernale. Non si tratta semplicemente di un dessert, ma di un vero e proprio viaggio sensoriale che evoca la magia delle feste, la quiete della neve e la rustica bellezza della natura.\n\nIl processo creativo inizia con la **scelta della base**, che funge da tela bianca per il nostro paesaggio. Possiamo optare per una torta soffice al pan di zenzero, i cui profumi speziati richiamano immediatamente l\'atmosfera natalizia, oppure per una torta al cioccolato, più intensa e ricca, che contrasta splendidamente con la luminosità del "neve".\n\nUna volta definita la base, passiamo alla **realizzazione del paesaggio**. Qui entrano in gioco tecniche di decorazione raffinate e materiali specifici, capaci di trasformare un semplice dolce in un\'opera d\'arte.\n\n**1. L\'Illusione del Legno:**\n\n*   **Tronchi di Cioccolato:** Per creare l\'illusione del legno, possiamo utilizzare la **pasta di cioccolato plastico**. Questa pasta, modellabile come la plastilina, può essere colorata con coloranti alimentari in tonalità marroni e sfumature naturali. Con un coltello o una spatola, incidiamo sulla superficie linee irregolari che imitano le venature del legno. L\'effetto realistico può essere accentuato spolverando leggermente la superficie con cacao in polvere.\n*   **Effetto Corteccia:** Per una corteccia più autentica, possiamo utilizzare la tecnica dello "scraping". Dopo aver steso uno strato sottile di cioccolato fuso temperato su un foglio di acetato, attendiamo che inizi a solidificarsi. Quindi, con una spatola rigida, "grattiamo" la superficie creando texture irregolari e ruvide che ricordano la corteccia di un albero. Una volta solidificato, il cioccolato può essere delicatamente staccato e posizionato sulla torta per creare tronchi e rami.\n\n**2. La Magia della Neve:**\n\n*   **Ghiaccio Reale (Royal Icing):** Il ghiaccio reale è un elemento fondamentale per simulare la neve. La sua consistenza, che può essere modulata variando la quantità di acqua, permette di creare diverse texture. Una consistenza più liquida è ideale per ricoprire la base della torta, creando un effetto "nevicata uniforme". Una consistenza più densa, invece, è perfetta per creare stalattiti che pendono dai bordi o per decorare piccoli biscotti a forma di fiocchi di neve.\n*   **Zucchero a Velo e Glitter Alimentare:** Per un effetto scintillante e realistico, possiamo spolverare la superficie della torta con abbondante zucchero a velo, simulando la neve fresca. L\'aggiunta di una piccola quantità di glitter alimentare argentato o bianco iridescente conferirà un tocco di magia e luminosità al paesaggio.\n*   **Marshmallow Fluff:** Questa crema di marshmallow, morbida e leggera, può essere utilizzata per creare montagne innevate o soffici cumuli di neve. La sua consistenza ariosa la rende particolarmente adatta a simulare la neve fresca e soffice.\n\n**3. Elementi Naturali Aggiuntivi:**\n\n*   **Pigne di Cioccolato:** Possiamo creare piccole pigne utilizzando corn flakes ricoperti di cioccolato fuso. Disponiamoli a cerchio su una base di cioccolato a forma di cono e lasciamo solidificare.\n*   **Alberi di Rosmarino:** Dei rametti di rosmarino, spolverati con zucchero a velo, possono trasformarsi in alberi innevati, aggiungendo un tocco di verde e di profumo al paesaggio.\n*   **Bacche Rosse:** Utilizzare ribes o more fresche per aggiungere un tocco di colore vivace e contrastante, simulando bacche selvatiche che spuntano dalla neve.\n\n**L\'Importanza della Consistenza e dell\'Estetica:**\n\nLa **consistenza** è fondamentale per il successo del dolce. Un equilibrio tra la morbidezza della torta, la croccantezza degli elementi decorativi (come i tronchi di cioccolato) e la cremosità della "neve" crea un\'esperienza sensoriale completa e appagante.\n\nL\'**estetica** è altrettanto importante. La cura dei dettagli, la scelta dei colori e l\'armonia nella composizione sono elementi che trasformano un semplice dolce in un\'opera d\'arte. L\'obiettivo è creare un paesaggio invernale che evochi emozioni positive, ricordi felici e la magia delle feste.\n\nIn definitiva, la creazione di un dolce a tema festivo è un\'arte che richiede pazienza, precisione e una buona dose di creatività. Il risultato finale, però, è una ricompensa inestimabile: un\'opera effimera che porta gioia e bellezza sulle nostre tavole, celebrando l\'arte culinaria in tutta la sua magnificenza.\n',
    'Le piattaforme di comunicazione digitale, con la loro ubiquità crescente, si configurano come un\'arma a doppio taglio nel panorama sociale contemporaneo. Pur promettendo una democratizzazione dell\'informazione e un ampliamento delle possibilità di connessione, esse possono, paradossalmente, esacerbare le disuguaglianze preesistenti e generarne di nuove, delineando un accesso differenziato alle opportunità online che merita un\'analisi approfondita.\n\n**La Frammentazione Sociale Attraverso la Diversità delle Piattaforme:**\n\nLa proliferazione di piattaforme con funzionalità e modelli di abbonamento diversi contribuisce a una frammentazione dell\'esperienza online. Non tutte le piattaforme sono ugualmente accessibili a tutti. Fattori come il costo dell\'abbonamento (si pensi a piattaforme di contenuti premium o strumenti avanzati per professionisti), la competenza digitale richiesta per navigare efficacemente interfacce complesse, o la disponibilità di una connessione internet stabile e ad alta velocità, creano barriere di accesso significative.\n\nQuesto accesso differenziato si traduce in un\'esclusione parziale o totale da determinati ambiti di interazione sociale, professionale e culturale. Ad esempio:\n\n*   **Esclusione dal mercato del lavoro:** Piattaforme come LinkedIn, pur essendo strumenti preziosi per la ricerca di lavoro, richiedono competenze specifiche per la creazione di un profilo efficace e la partecipazione attiva alle discussioni. Individui con un basso livello di alfabetizzazione digitale o con risorse limitate per investire in corsi di formazione possono trovarsi svantaggiati nella competizione per le opportunità professionali.\n*   **Disparità nell\'accesso all\'informazione:** Algoritmi personalizzati, che governano la visualizzazione dei contenuti sui social media, possono creare "bolle di filtro" che limitano l\'esposizione a prospettive diverse e rafforzano le opinioni preesistenti. Questa polarizzazione, alimentata dalla selezione algoritmica, può erodere il tessuto sociale e ostacolare il dibattito costruttivo.\n*   **Amplificazione delle disuguaglianze economiche:** Le piattaforme di e-commerce offrono opportunità di guadagno per molti, ma la capacità di sfruttarle appieno dipende dall\'accesso a risorse finanziarie per la pubblicità, la creazione di contenuti di qualità e la gestione della logistica. Gli individui provenienti da contesti svantaggiati possono trovarsi esclusi da questo circolo virtuoso, vedendo amplificate le proprie difficoltà economiche.\n\n**Strategie per Mitigare gli Effetti Negativi:**\n\nPer contrastare la potenziale esacerbazione delle disuguaglianze, è imperativo adottare un approccio multidimensionale che coinvolga governi, aziende tecnologiche, organizzazioni non profit e la società civile nel suo complesso. Alcune strategie chiave includono:\n\n1.  **Promozione dell\'alfabetizzazione digitale:** Programmi di formazione mirati, rivolti a tutte le fasce d\'età e gruppi sociali, sono essenziali per colmare il divario digitale e garantire che tutti possano utilizzare le piattaforme online in modo efficace e sicuro. Questi programmi dovrebbero focalizzarsi non solo sull\'uso tecnico degli strumenti, ma anche sullo sviluppo di un pensiero critico rispetto all\'informazione online e alla protezione della privacy.\n2.  **Regolamentazione degli algoritmi:** È necessario promuovere una maggiore trasparenza negli algoritmi utilizzati dalle piattaforme, rendendo comprensibili i criteri di selezione e classificazione dei contenuti. Inoltre, si dovrebbero implementare meccanismi per contrastare la formazione di "bolle di filtro" e promuovere l\'esposizione a una varietà di prospettive.\n3.  **Sostegno all\'accesso universale a internet:** L\'accesso a internet dovrebbe essere considerato un diritto fondamentale, e i governi dovrebbero investire in infrastrutture e politiche per garantire una connettività a banda larga accessibile a tutti, anche nelle aree rurali e marginalizzate.\n4.  **Modelli di abbonamento inclusivi:** Le piattaforme dovrebbero esplorare modelli di abbonamento differenziati, che tengano conto delle diverse capacità economiche degli utenti, offrendo opzioni a basso costo o gratuite per chi non può permettersi le versioni premium.\n5.  **Sostegno alle iniziative di inclusione digitale:** Le organizzazioni non profit e le iniziative di volontariato che si occupano di inclusione digitale dovrebbero essere supportate e promosse, in quanto svolgono un ruolo cruciale nel fornire assistenza e supporto a chi si trova in difficoltà nell\'uso delle piattaforme online.\n6.  **Promozione di una cultura della responsabilità digitale:** È fondamentale educare i cittadini a un uso responsabile delle piattaforme online, promuovendo il rispetto degli altri, la verifica delle informazioni e la protezione della propria privacy.\n\nIn conclusione, le piattaforme di comunicazione digitale rappresentano un\'opportunità straordinaria per promuovere la connessione, l\'informazione e l\'inclusione sociale. Tuttavia, è essenziale essere consapevoli dei rischi di disuguaglianza che esse possono generare e adottare strategie mirate per mitigarne gli effetti. Solo attraverso un impegno collettivo e una visione inclusiva possiamo garantire che il mondo digitale sia uno spazio equo e accessibile a tutti.\n',
]
query_embeddings = model.encode_query(queries)
document_embeddings = model.encode_document(documents)
print(query_embeddings.shape, document_embeddings.shape)
# [1, 32102] [3, 32102]

# Get the similarity scores for the embeddings
similarities = model.similarity(query_embeddings, document_embeddings)
print(similarities)
# tensor([[61.3101, 28.7569, 20.9812]])

Evaluation

Metrics

Semantic Similarity

• Dataset: sts-dev
• Evaluated with SparseEmbeddingSimilarityEvaluator

Metric	Value
pearson_cosine	0.5116
spearman_cosine	0.5134
active_dims	73.8662
sparsity_ratio	0.9977

Training Details

Training Dataset

cultura_viva-ita

• Dataset: cultura_viva-ita at 264a2b0
• Size: 55,466 training samples
• Columns: query and answer
• Approximate statistics based on the first 1000 samples:

  	query	answer
  type	string	string
  details	min: 29 tokens mean: 65.46 tokens max: 150 tokens	min: 512 tokens mean: 512.0 tokens max: 512 tokens

• Samples:

  query	answer
  In che modo l'evoluzione dei sistemi operativi (Windows, macOS, Linux) ha influenzato le procedure di modifica del nome di un dispositivo, e quali sono le differenze principali in termini di accessibilità, sicurezza e controllo dell'utente?	L'evoluzione dei sistemi operativi, da Windows a macOS fino a Linux, ha tracciato un percorso affascinante nell'approccio alla gestione del nome del dispositivo, influenzando profondamente le procedure di modifica e modulando l'equilibrio tra accessibilità, sicurezza e controllo da parte dell'utente. Windows: un'evoluzione guidata dall'accessibilità, con un occhio alla sicurezza Nelle prime incarnazioni di Windows, la modifica del nome del computer era spesso un'operazione confinata a menu nascosti o a strumenti di configurazione avanzati, richiedendo una certa familiarità con l'architettura del sistema. Con il progresso delle versioni, Microsoft ha gradualmente semplificato la procedura, rendendola più accessibile attraverso interfacce grafiche intuitive. Oggi, in Windows 10 e 11, la modifica del nome del PC è un'operazione facilmente eseguibile tramite le impostazioni di sistema o il pannello di controllo. Tuttavia, l'approccio di Windows pone una certa enfasi sulla sicurezz...
  Analizza in dettaglio la funzione psicologica dei sogni, esplorando le diverse teorie che ne spiegano l'origine, il significato e il ruolo nell'elaborazione delle emozioni e delle esperienze vissute.	## La Funzione Onirica: Un Viaggio nell'Anima Attraverso il Velo del Sonno Il sogno, questo sfuggente affresco notturno dipinto dalla nostra mente, ha da sempre affascinato e interrogato l'umanità. Fin dai tempi antichi, le culture hanno attribuito ai sogni significati divinatori, premonitori o addirittura considerandoli portali verso altri mondi. Tuttavia, con l'avvento della psicologia scientifica, l'analisi del sogno si è spostata da un ambito mistico a uno più rigoroso, cercando di decifrarne la funzione psicologica e il ruolo cruciale nel nostro benessere mentale ed emotivo. Analizzare la funzione psicologica dei sogni implica addentrarsi in un territorio vasto e multiforme, dove diverse teorie si contendono il primato nell'offerta di una spiegazione esaustiva. Non esiste, infatti, un'unica verità, ma piuttosto un mosaico di prospettive complementari che ci permettono di comprendere la complessità del fenomeno onirico. **1. La Teoria Psicoanalitica di Sigmund Freud: La Via Regi...
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• Loss: SpladeLoss with these parameters:

  {
      "loss": "SparseMultipleNegativesRankingLoss(scale=1.0, similarity_fct='dot_score')",
      "document_regularizer_weight": 3e-05,
      "query_regularizer_weight": 5e-05
  }
  

Evaluation Dataset

cultura_viva-ita

• Dataset: cultura_viva-ita at 264a2b0
• Size: 2,000 evaluation samples
• Columns: query and answer
• Approximate statistics based on the first 1000 samples:

  	query	answer
  type	string	string
  details	min: 28 tokens mean: 64.71 tokens max: 175 tokens	min: 33 tokens mean: 511.52 tokens max: 512 tokens

• Samples:

  query	answer
  Analizza in modo approfondito le dinamiche psicologiche e sociali che influenzano le aspettative e i comportamenti durante i primi appuntamenti romantici. Esplora come queste dinamiche si manifestano in una serie di "errori" comunemente percepiti, e come questi "errori" possono essere interpretati in contesti culturali e individuali diversi.	## Il Labirinto del Primo Incontro: Psicologia, Società e i Presunti "Errori" dell'Amore Nascente Il primo appuntamento romantico è un palcoscenico intricato, dove le luci della speranza si fondono con le ombre dell'ansia, e dove le nostre più intime aspirazioni si scontrano con le rigide norme sociali. Più che un semplice incontro, è un rito di passaggio verso un potenziale futuro relazionale, intriso di aspettative, proiezioni e, inevitabilmente, giudizi. Per comprendere appieno le dinamiche che plasmano questo evento, è necessario scandagliare le profondità della psicologia individuale e le complesse trame del contesto socioculturale in cui si svolge. L'Influenza Psico-Sociale sulle Aspettative e i Comportamenti: Diversi fattori convergono nel definire le aspettative e i comportamenti che manifestiamo durante un primo appuntamento: * La Teoria dell'Attaccamento: Le nostre esperienze infantili di attaccamento influenzano profondamente il modo in cui ci relazioniamo ...
  In che modo le tradizioni culinarie e le usanze sociali che circondano le festività natalizie influenzano le dinamiche di coppia e l'espressione della sessualità, e quali sono i potenziali rischi e benefici associati all'uso di determinati alimenti come afrodisiaci in questo contesto culturale specifico?	## L'Influenza Multifacetica delle Festività Natalizie sulla Coppia e la Sessualità Le festività natalizie, con il loro carico di tradizioni culinarie e usanze sociali, esercitano un'influenza complessa e stratificata sulle dinamiche di coppia e sull'espressione della sessualità. Lungi dall'essere un semplice periodo di riposo e celebrazione, il Natale si rivela un crogiolo di emozioni, aspettative, e talvolta, persino di tensioni, che possono plasmare l'intimità e la passione all'interno di una relazione. Tradizioni Culinarie come Metafore dell'Unione: Le tradizioni culinarie natalizie, intrise di simbolismo e significato, si pongono come vere e proprie metafore dell'unione e della condivisione. La preparazione congiunta dei cibi, la scelta degli ingredienti, la cura nella presentazione: tutti questi elementi possono rafforzare il senso di appartenenza e di collaborazione all'interno della coppia. Il profumo inebriante del panettone appena sfornato, il rituale della preparazion...
  Descrivi in dettaglio le implicazioni sociali, psicologiche e pratiche dell'utilizzo di piattaforme di comunicazione digitale per la creazione e la gestione di gruppi, considerando sia ambienti personali che professionali. Esamina come la struttura e le funzionalità di queste piattaforme influenzano la dinamica di gruppo, la comunicazione e la coesione sociale.	## L'Intricata Tela Digitale: Gruppi, Piattaforme e la Mutazione del Tessuto Sociale L'avvento e la pervasiva diffusione delle piattaforme di comunicazione digitale hanno innescato una trasformazione profonda e multiforme nel modo in cui creiamo, manteniamo e gestiamo i gruppi, sia nel regno personale che in quello professionale. Queste piattaforme, da un lato, amplificano le nostre capacità di connessione, permettendoci di superare barriere geografiche e temporali; dall'altro, introducono nuove dinamiche, sfide e implicazioni che necessitano di un'analisi attenta e ponderata. Implicazioni Sociali: La Rimodellazione del Legame Sociale Sul piano sociale, le piattaforme digitali hanno democratizzato l'accesso alla creazione di comunità. Individui con interessi, passioni o necessità comuni possono unirsi con facilità, formando gruppi online che spesso trascendono i confini fisici. Questa facilità di aggregazione può portare alla nascita di movimenti sociali, alla condivisione di co...

• Loss: SpladeLoss with these parameters:

  {
      "loss": "SparseMultipleNegativesRankingLoss(scale=1.0, similarity_fct='dot_score')",
      "document_regularizer_weight": 3e-05,
      "query_regularizer_weight": 5e-05
  }
  

Training Hyperparameters

Non-Default Hyperparameters

• eval_strategy: steps
• per_device_train_batch_size: 16
• per_device_eval_batch_size: 16
• learning_rate: 2e-05
• num_train_epochs: 1
• warmup_ratio: 0.1
• fp16: True
• batch_sampler: no_duplicates

All Hyperparameters

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• 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: 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: 1
• 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}
• tp_size: 0
• 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
• 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
• router_mapping: {}
• learning_rate_mapping: {}

Training Logs

Epoch	Step	Training Loss	Validation Loss	sts-dev_spearman_cosine
-1	-1	-	-	0.2797
0.0288	100	708.4567	47.4848	0.5555
0.0577	200	8.706	7.0753	0.6724
0.0865	300	3.217	1.0944	0.6543
0.1154	400	0.1694	0.4781	0.6818
0.1442	500	0.0638	0.3055	0.6669
0.1731	600	0.0765	0.2059	0.6310
0.2019	700	0.1504	0.0680	0.5767
0.2307	800	0.0524	0.0993	0.5857
0.2596	900	0.0151	0.0491	0.5671
0.2884	1000	0.0202	0.0278	0.5504
0.3173	1100	0.0139	0.0222	0.5206
0.3461	1200	0.0297	0.0128	0.5271
0.3750	1300	0.0128	0.0190	0.4801
0.4038	1400	0.0169	0.0140	0.5237
0.4327	1500	0.0116	0.0225	0.5452
0.4615	1600	0.008	0.0226	0.5347
0.4903	1700	0.0047	0.0199	0.5475
0.5192	1800	0.0121	0.0151	0.5123
0.5480	1900	0.0058	0.0124	0.4872
0.5769	2000	0.0077	0.0084	0.4547
0.6057	2100	0.0131	0.3719	0.5122
0.6346	2200	0.0233	0.0136	0.5268
0.6634	2300	0.0039	0.0118	0.4923
0.6922	2400	0.0085	0.0071	0.5221
0.7211	2500	0.0056	0.0078	0.4900
0.7499	2600	0.0067	0.0147	0.4936
0.7788	2700	0.0028	0.0181	0.5031
0.8076	2800	0.0118	0.0118	0.4514
0.8365	2900	0.0087	0.0152	0.5362
0.8653	3000	0.0056	0.0191	0.5166
0.8941	3100	0.0056	0.0204	0.5526
0.9230	3200	0.0078	0.0181	0.5242
0.9518	3300	0.0029	0.0192	0.5162
0.9807	3400	0.0025	0.0169	0.5089
-1	-1	-	-	0.5134

Framework Versions

• Python: 3.11.11
• Sentence Transformers: 5.1.0.dev0
• Transformers: 4.51.3
• PyTorch: 2.6.0+cu124
• Accelerate: 1.5.2
• Datasets: 3.6.0
• Tokenizers: 0.21.1

Citation

BibTeX

Sentence Transformers

@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",
}

SpladeLoss

@misc{formal2022distillationhardnegativesampling,
      title={From Distillation to Hard Negative Sampling: Making Sparse Neural IR Models More Effective},
      author={Thibault Formal and Carlos Lassance and Benjamin Piwowarski and Stéphane Clinchant},
      year={2022},
      eprint={2205.04733},
      archivePrefix={arXiv},
      primaryClass={cs.IR},
      url={https://arxiv.org/abs/2205.04733},
}

SparseMultipleNegativesRankingLoss

@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}
}

FlopsLoss

@article{paria2020minimizing,
    title={Minimizing flops to learn efficient sparse representations},
    author={Paria, Biswajit and Yeh, Chih-Kuan and Yen, Ian EH and Xu, Ning and Ravikumar, Pradeep and P{'o}czos, Barnab{'a}s},
    journal={arXiv preprint arXiv:2004.05665},
    year={2020}
}