roberta-amharic-reranker-base
This is a Cross Encoder model finetuned from rasyosef/roberta-base-amharic using the sentence-transformers library. It computes scores for pairs of texts, which can be used for text reranking and semantic search.
Model Details
Model Description
- Model Type: Cross Encoder
- Base model: rasyosef/roberta-base-amharic
- Maximum Sequence Length: 510 tokens
- Number of Output Labels: 1 label
- Language: am
- License: mit
Model Sources
- Documentation: Sentence Transformers Documentation
- Documentation: Cross Encoder Documentation
- Repository: Sentence Transformers on GitHub
- Hugging Face: Cross Encoders on Hugging Face
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 CrossEncoder
# Download from the ๐ค Hub
model = CrossEncoder("rasyosef/RoBERTa-Amharic-Reranker-Base")
# Get scores for pairs of texts
pairs = [
["แ แแแฐแ แจแฉแญแฌแ แฐแแ แ แแซแต แแชแแฝ แแฃแค", "แแญแแ แ แแญ แจแฐแแฉ แขแตแฎแตแซแแซแ แแฅแญ แจแ แแชแ แ แแฐแ แแแข แฅแ แซแแฉแ แจแแฌแแซแ แแ แญแ แแฃแแข แ แแ
แ แญ แจแแฐแซแแณแฝแ แแแ แแแ แจแขแตแฎ-แแญแแแ แแแแแตแ แจแ แแตแจแ แแแข แจ 10 แบแ
แ แแญ แขแตแฎแตแซแแซแ แฐแแชแแฝ แ แแญแแ แ แแญ แฐแแจแ แฐแแแฐแแแข แ แแซแ แ แแฎแณ แแฐ แ แแชแซแ แจแฐแปแแฉ แ แแข"],
["แ แแแฐแ แจแฉแญแฌแ แฐแแ แ แแซแต แแชแแฝ แแฃแค", "แ แแแคแ แฅแตแซแแ 23 แฐแแฝ แ แฎแแซ แแแณแธแแ แจแฐแแแฉแต แ แแต แจแคแ แฃแแแซ แ แฝแณแแ แแแจแแจแ แ แแต แจแแ แฐแแ แตแแ แแตแจแแ แฅแ แ แแแ แคแ แตแญแ
แต แจแ
แญแแ แตแแ แแฐแ แฑแ แ แฅแซแญแฐแแแกแก แจแฐแกแฅ แฑแณแ แ แแซแฃแฝ แ แฎแฆ แแจแณ แแแแแชแซ แแ แแจแฐแฑ แ แฐแแแจแ nแ แฝแณแ แฅแ แฐแแฝ แจแฐแ แแต แแแฑแ แ แฐแฃแ แแจแณ แแแแ แ แแแแแกแก"],
["แ แแแฐแ แจแฉแญแฌแ แฐแแ แ แแซแต แแชแแฝ แแฃแค", "แ แฐแ แฅแฅแจแต แแญแแซแต แแ
แแแ แ แตแแแแแ แ
แญแแ แแแตแ แต แฐแธแแจแแ แฒแ แจแฐแแแฉแต แจแแฆ แแตแแณแ แตแซ แ แตแชแซแ
แขแแฉแ แจแฐแ แฅแฅแจแฑ แแชแแฝ แ แแแแแต แฅแแฒแฐแก แ แแตแปแแธแแ แญแแแข แจแแแตแซ แฐแ แฃแแญ แ แแแแแต แตแซ แ แตแชแซแ
แ แแ แแ แตแธแณแญ แ
แญแแ แฅแป แจแแแ แ20 แแแต แฅแป แจแแแญ แฐแ แแ แซแแ แญแแ"],
["แ แแแฐแ แจแฉแญแฌแ แฐแแ แ แแซแต แแชแแฝ แแฃแค", "แ แแชแซ แแแญ แจแแตแฐแ แแ แฅแญแณแณ แแแ แ แฐแแญ แ แ แแชแ แแแซแต แจแแฐแ แแญแณแ แตแแแค แแฅแฏแแข แแแแฐแ แแ แแฐ แจแฅแแฃแ แแแ แญ แจแแกแต แจแ แแชแซแ แแฌแแฐแแต แถแแแต แตแซแแ แจแแญ แฅแญแณแณ แแแ แ แแแต แฅแแฒแแ แแตแแแแข แตแซแแ แฅแญแณแณ แ แแชแแแซแแ แ แณแแแธแแ แแ แจแแแตแข"],
["แ แแแฐแ แจแฉแญแฌแ แฐแแ แ แแซแต แแชแแฝ แแฃแค", "แ แแแฐแ แจแฅแชแณแแซแ แ /แแ แฌแญแญ แตแณแญแแญ แ แตแฐแแแ
แแต แจแฐแซแแฐแ แแแแน แจแฉแญแฌแ แฐแแ แ แแฎแฝ แแชแแฝ แแฃแค แฉแญแฌแแ แ แแณแฐแซแแ แแญแแแต แจแ แแ แแแญแณแต แฐแตแแแถ แแฅแแฑ แฐแแแฟแแข แญแ
แจแ แแฎแ แ
แฅแจแต แแญ แจแซแแณแแ แจแแญแแญ แแชแแฝ แฅแแ แจแฑแญแญแ แจแแญ แแณแญ แแแตแตแญ แแฃแค แจแฐแ แซแ แจแแฌ แคแฐแแแแตแต แญแตแฐแตแ แฐแจแตแ แแแข"]
]
scores = model.predict(pairs)
print(scores.shape)
# (5,)
# Or rank different texts based on similarity to a single text
ranks = model.rank(
"แ แแแฐแ แจแฉแญแฌแ แฐแแ แ แแซแต แแชแแฝ แแฃแค",
[
"แแญแแ แ แแญ แจแฐแแฉ แขแตแฎแตแซแแซแ แแฅแญ แจแ แแชแ แ แแฐแ แแแข แฅแ แซแแฉแ แจแแฌแแซแ แแ แญแ แแฃแแข แ แแ
แ แญ แจแแฐแซแแณแฝแ แแแ แแแ แจแขแตแฎ-แแญแแแ แแแแแตแ แจแ แแตแจแ แแแข แจ 10 แบแ
แ แแญ แขแตแฎแตแซแแซแ แฐแแชแแฝ แ แแญแแ แ แแญ แฐแแจแ แฐแแแฐแแแข แ แแซแ แ แแฎแณ แแฐ แ แแชแซแ แจแฐแปแแฉ แ แแข",
"แ แแแคแ แฅแตแซแแ 23 แฐแแฝ แ แฎแแซ แแแณแธแแ แจแฐแแแฉแต แ แแต แจแคแ แฃแแแซ แ แฝแณแแ แแแจแแจแ แ แแต แจแแ แฐแแ แตแแ แแตแจแแ แฅแ แ แแแ แคแ แตแญแ
แต แจแ
แญแแ แตแแ แแฐแ แฑแ แ แฅแซแญแฐแแแกแก แจแฐแกแฅ แฑแณแ แ แแซแฃแฝ แ แฎแฆ แแจแณ แแแแแชแซ แแ แแจแฐแฑ แ แฐแแแจแ nแ แฝแณแ แฅแ แฐแแฝ แจแฐแ แแต แแแฑแ แ แฐแฃแ แแจแณ แแแแ แ แแแแแกแก",
"แ แฐแ แฅแฅแจแต แแญแแซแต แแ
แแแ แ แตแแแแแ แ
แญแแ แแแตแ แต แฐแธแแจแแ แฒแ แจแฐแแแฉแต แจแแฆ แแตแแณแ แตแซ แ แตแชแซแ
แขแแฉแ แจแฐแ แฅแฅแจแฑ แแชแแฝ แ แแแแแต แฅแแฒแฐแก แ แแตแปแแธแแ แญแแแข แจแแแตแซ แฐแ แฃแแญ แ แแแแแต แตแซ แ แตแชแซแ
แ แแ แแ แตแธแณแญ แ
แญแแ แฅแป แจแแแ แ20 แแแต แฅแป แจแแแญ แฐแ แแ แซแแ แญแแ",
"แ แแชแซ แแแญ แจแแตแฐแ แแ แฅแญแณแณ แแแ แ แฐแแญ แ แ แแชแ แแแซแต แจแแฐแ แแญแณแ แตแแแค แแฅแฏแแข แแแแฐแ แแ แแฐ แจแฅแแฃแ แแแ แญ แจแแกแต แจแ แแชแซแ แแฌแแฐแแต แถแแแต แตแซแแ แจแแญ แฅแญแณแณ แแแ แ แแแต แฅแแฒแแ แแตแแแแข แตแซแแ แฅแญแณแณ แ แแชแแแซแแ แ แณแแแธแแ แแ แจแแแตแข",
"แ แแแฐแ แจแฅแชแณแแซแ แ /แแ แฌแญแญ แตแณแญแแญ แ แตแฐแแแ
แแต แจแฐแซแแฐแ แแแแน แจแฉแญแฌแ แฐแแ แ แแฎแฝ แแชแแฝ แแฃแค แฉแญแฌแแ แ แแณแฐแซแแ แแญแแแต แจแ แแ แแแญแณแต แฐแตแแแถ แแฅแแฑ แฐแแแฟแแข แญแ
แจแ แแฎแ แ
แฅแจแต แแญ แจแซแแณแแ แจแแญแแญ แแชแแฝ แฅแแ แจแฑแญแญแ แจแแญ แแณแญ แแแตแตแญ แแฃแค แจแฐแ แซแ แจแแฌ แคแฐแแแแตแต แญแตแฐแตแ แฐแจแตแ แแแข",
]
)
# [{'corpus_id': ..., 'score': ...}, {'corpus_id': ..., 'score': ...}, ...]
Evaluation
Metrics
Cross Encoder Reranking
- Dataset:
amh-passage-retrieval-dev
- Evaluated with
CrossEncoderRerankingEvaluator
with these parameters:{ "at_k": 10 }
Metric | Value |
---|---|
map | 0.8535 |
mrr@10 | 0.8529 |
ndcg@10 | 0.8815 |
Cross Encoder Reranking
- Dataset:
amh-passage-retrieval-dev
- Evaluated with
CrossEncoderRerankingEvaluator
with these parameters:{ "at_k": 10 }
Metric | Value |
---|---|
map | 0.8531 |
mrr@10 | 0.8513 |
ndcg@10 | 0.8802 |
Training Details
Training Dataset
Unnamed Dataset
- Size: 491,752 training samples
- Columns:
query
,passage
, andlabel
- Approximate statistics based on the first 1000 samples:
query passage label type string string int details - min: 3 characters
- mean: 49.55 characters
- max: 146 characters
- min: 124 characters
- mean: 1404.41 characters
- max: 7660 characters
- 0: ~87.50%
- 1: ~12.50%
- Samples:
query passage label โนโนแจแ แแญ แแจแแจแซ แ แซแแต แฐแแฝแฆ แฅแแฐ แฐแแซแฎแฝ แแญแญ แคแต แแแแซ แจแแจแแแ แ แญแฐแแโบโบ แแแซแ แณแแซ แจแแต
แจแ แแญ แแจแแจแซ แ แซแแต แฅแแซแ แฐแแฝแฆ แจแ แ แแ แจแฐแแฃแ แ แแแ แซแแ แต แขแแแ แฅแแฐ แจแฐแแซแฎแฝ แแญแญ แคแต แแแแซ แจแแจแแแ แฅแแณแแแแฃ แจแฆแญ แแญแแฝ แ แ แแ แคแณ แแฆแญ แนแ แแแซแ แณแแซ แจแแต แฐแแแฉแกแกแ แ แแซ แฅแแซแ แญแแแ แแแแฅแต แแ แจแฐแ แ แแแฝแ แ แฃแ แญ แณแญ แจแฐแ แจแฐแจแ แจแแ แฆแตแฐแแแ แจแ แซแแต แแ แแญแแซแต แ แแตแจแ แ แฐแแแแ แจแแญแญแต แแตแจแญ (แฒแแแแจแ)แฃ โนโนแจแขแแฒแช แแจแแจแซ แ แซแแต แจแจแต แแดแต?โบโบ แ แแ แญแแต แฅแแณแ แฝแแ แซแแจแกแต แแแซแ แณแแซ แจแแจแแจแซ แ แซแแต แ แแฃแฅแฃ แแตแแตแ แ แแ แจแแแแ แตแ แฐแจแ แฐแแตแแแแกแกแแฐแ แฒแ แฐแญแแ แซแธแแแ แจแขแแ แดแ แ แซแแต แจแ แแ แแจแแจแซ แ แซแแต แแ แจแต แฅแแฐแแ แ แตแณแแฐแแฃ แแแแฃแ แ แฒแฃแ แจ30 แบแ แ แแญ แแฃแญ แณแแฎแฝ แฅแแฒแแแฑ แจแฐแฐแจแแ แต แแญแแซแต แฅแแซแ แ แตแฐแแฝแฆแ แแแ แแจแญ แฅแแฐแแ แแแธแแแกแก โนโนแแณแแฎแฝแ แแ แแ แแซแฎแฝ แแณแแ แจแฃแต แแณแ แจแแ แจ แขแแแ แแแแฅ แฅแ แ แฒแฃแ แแตแแแแคโบโบ แ แแแต แจแแแนแต แแแซแ แณแแซแฃ แ แแจแแจแซ แ แซแแต แ แแตแฐแ แฐแณแตแ แจแแ แซแธแ แฅแแญ แฅแแจแฐแฆแฝ แ แฒแต แ แฃแแต แ แแแแแแฃ แจแแแแ แแ แจแแ แฐแแแ แฝแแณแ แแซ แจแแ แซแธแ แจแฐแญแ แ แซแแต แ แฃแแตแ แณแญแแแ แต แ แซแแฑ แฅแแฐ แ แฒแต แแฐแซแแฑแ แ แฅแซแญแฐแแแกแก แ แแ แฑ แซแแฐแแแฑแต แจแแแแต แณแแฎแฝ แแญ แแแต แแแจแ แฅแแฐแฐแแแฐแฃ แ แ แแแฉ แฐแแ แแแแฝ แฅแแญ แฐแแแแฝ แแญ แแแต แแแจแ แฅแแฒแจแแญ แแฐแจแแ แ แตแณแแฐแแแกแก แขแแ แดแ แแตแฅ แจแฐแแ แจแ แแจแแแ แ แแ แ แฐแฐแจแแ แจแฐแแตแถ แฅแแ แตแแด แแ แจแต แจแ แซแแฑ แแแ แจแแ แฉ แฝแแฎแฝแ แ แตแฐแณแฐแฆแฝ แแแแณแธแแแ แ แแตแฐแแแกแก แ แฒแฑ แจแ แซแแต แแแฃแณ แแ แแแแฅแณแ แฐแแแฎแแฝแ แจแแซแณแซแฃ แจแแจแแจแ แแแแ แจแแญแฐแแญ แแ ...
1
โนโนแจแ แแญ แแจแแจแซ แ แซแแต แฐแแฝแฆ แฅแแฐ แฐแแซแฎแฝ แแญแญ แคแต แแแแซ แจแแจแแแ แ แญแฐแแโบโบ แแแซแ แณแแซ แจแแต
แ แ แแญ แแแตแตแญ แแฅแญ แ แ แแต (แถ/แญ) แแฆแตแต แจแแจแแจแซแ แจแฐแ แแแต แจแแฐแ แแแแแฝ แแญแฅ แฐแ 21 แแ 2011 แ.แ. แนแแต แฐแกแกแกแจแฅแแซแ แแจแแ แฐแ แแแต แ แแแแแต แแ แณแญแฌแญแฐแญ แจแแ แฉแต แแแซแ แ แฐแ แแแแต แจแฆแญ แแญแแฝ แ แ แแญ แคแณ แแฆแญ แนแแฃ แแฐแ แแแซแ แแ แแญแ แแญแซแ แจแแตแญ แแญแ แแ แ แแฅแฃ แฅแแฒแแ แ แถ แฐแแแฝ แแฅแจ แแซแคแ แจแฅแแซแ แแจแแ แฐแ แแแต แ แแแแแต แแ แณแญแฌแญแฐแญ แแแ แฐแนแแแแกแกแแแซแ แ แฐแ แฐแ 15 แแ 2011 แ.แ. แแฝแต แ แแแชแซแธแ แคแณแธแ แ แฐแแฐแแต แ แแซแ แฐแแจ แแฎแแ แแตแญ แแ แจแฐแพแแตแกแก แจแฅแแซแ แแจแแ แฐแ แแแต แ แแแแแต แ แแแ แจแฐแพแ แ แแต แแแต แซแแแธแ แแแซแ แ แฐแแฃ แแฐแ แฒแ แจแขแตแฎแตแซ แ แจแญ แแญแ แแ แ แแฅ แ แแแ แ แแแแแแแกแกแแฐแ แแแซแ แแ แจแแ แ แแต แจแขแตแฎแตแซ แ แจแญ แแญแ แแ แ แแฅ แ แแแ แแแแแแธแ แฒแณแแตแฃ แ แ แฒแฑ แนแแณแธแ แจแแตแญ แแญแแ แ แแ แ แแฅแแต แญแแซแแกแกแ แถ แฐแแแฝ แจแแแต แ แแต แจแฅแแซแ แแจแแ แฐแ แแแต แแญแตแ แแ แณแญแฌแญแฐแญ แ แแแ แฅแซแแแแ แจแแ แฉ แฒแแแฃ แแฐแ แฒแ แจแฆแฎแแซ แญแแ แแญแตแ แฎแแฝแแญแฃ แฅแแฒแแ แจแแดแซแ แแแต แแจ แฝแฅแญ แแฅแจ แแญแ แณแญแฌแญแฐแญ แ แแแ แ แญแฐแแแกแก
0
โนโนแจแ แแญ แแจแแจแซ แ แซแแต แฐแแฝแฆ แฅแแฐ แฐแแซแฎแฝ แแญแญ แคแต แแแแซ แจแแจแแแ แ แญแฐแแโบโบ แแแซแ แณแแซ แจแแต
แแแแฅ แฐแแซแฎแฝ แแญแญ แคแต แแ แฎแแดแแฝ แจแฐแแฐแ แแแแแ แฎแฝแ แแแฐแซแต แแฉแแฝแ แซแแจแกแต แ แ แแฃแ แ แฃแฑแ แแแณ แแฉแแนแ แจแแแแแ แต แแฅแแญแต แแแแตแ แแ แจแต แซแฐแจแ แ แแแแแ แ แตแแแญแถ แแฐแแณแฃแธแ แฅแซแแฃ แแแแต แแแแ แแฅแแญแต แแแ แฅแแฐแแญแฝแ แญแแแแ แจแแแฒแซ แตแญแ แถแฝ แ แแฐแกแต แแณแ แจแ แแซแญแแต แแฐแฃ แฅแแฐแแซแแต แแแนแกแกแ แ แแฃแแ แ แแญแญ แคแฑ แจแ แฃแแแต แฅแ แแแฃแญแ แฅแ แฅแญแแต แฐแแฅ แ แแฐแฃแธแ แแแแแต แแ แจแต แ 2008 แ.แ. แแแแชแซ แแญ แแแญแญ แคแฑ 18 แแ แฎแแดแแฝ แจแแฐแงแธแ แแ แแญแตแ แแแแแฅแญแต แแซแจแแฃ แจแฐแแฐแแต แ แฐแแซแฉ แแญแแซแถแฝ แ แแแฐแแธแ แ แแตแญแแต แซแฏแธแแ แแแญแญ แคแฑ แ แฃแแต แแแฐแฃ แแแต แณแ แณแต 13 แแ 2009 แ.แ. แ แ แญแ แแแกแกแจแแ แฎแแดแ แแแแแฅแญแต แจแฐแแฐแแฃแธแ แแญแแซแถแฝ แ แแฑ แ แฅแซ แ แตแแปแแ แแแแฅแต แแแ แญ แแตแฅ แ แแแฐแฃแธแ แแแ แฐแแแฟแแกแก แญแแ แฅแแ แ แ แแฃแแ แซแแจแกแต แ แฒแต แแฐแฃ แ แฐแแฐแ แ แแซแฎแฝ แแตแญ แฅแป แณแญแแแฃ แแฃแฎแฝแแ แแฐ แแ แแ แฎแแดแแฝ แจแแซแธแแฝแ แแแกแกแญแ แแ แซแตแฐแแแต แจแแญแญ แคแฑ แ แแต แ แฃแ แ แ แแฃแแ แฃแแจแกแต แ แฒแต แแฐแฃ แแญ แ แญแจแต แซแ แฅแซแแแฝแ แ แ แญแ แแแกแกแฅแซแแแนแ แซแแฑแต แจแแญแญ แคแต แ แฃแ แ แถ แฐแญแ แฐแฐแ แจแฐแขแแดแ แฐแแซแญ แฒแแแฃ แ แ แฒแฑ แแฐแฃ แแฐแ แฒแ แจแแ แฉแ แต แแ แฎแแด แแญแตแ แแแแแ แญแแต แแฐ แแ แแ แฎแแด แแญแตแ แแแแแ แญแแต แฅแแฒแแแแฉแฃ แ แ แ แแฃแแ แจแแณแ แแณแฅ แแญแแญ แแตแฅ แตแแธแ แฐแซแทแแกแกแ แถ แฐแญแ แฃแแฑแต แฅแซแ แแแฐแฃ แจแแจแกแต แแฉแแฝ แจแตแแ แญแต แแแ แจแแแฐแกแ แต แแ แฎแแด แจแแ แญแแ แแแแต แแญ แจแแฃแฃแ แ แแแแแแฃ แจแแฉ แฐแแณแขแแฝ แญแแแณแ แ แ แแฃแแ แแแ แฅแแณแแ แจแ แ แแแณแต แแแแตแ แแ แจ...
0
- Loss:
BinaryCrossEntropyLoss
with these parameters:{ "activation_fn": "torch.nn.modules.linear.Identity", "pos_weight": 7 }
Training Hyperparameters
Non-Default Hyperparameters
eval_strategy
: epochper_device_train_batch_size
: 64per_device_eval_batch_size
: 64learning_rate
: 4e-05weight_decay
: 0.1num_train_epochs
: 4lr_scheduler_type
: cosinewarmup_ratio
: 0.05fp16
: Truedataloader_num_workers
: 2load_best_model_at_end
: True
All Hyperparameters
Click to expand
overwrite_output_dir
: Falsedo_predict
: Falseeval_strategy
: epochprediction_loss_only
: Trueper_device_train_batch_size
: 64per_device_eval_batch_size
: 64per_gpu_train_batch_size
: Noneper_gpu_eval_batch_size
: Nonegradient_accumulation_steps
: 1eval_accumulation_steps
: Nonetorch_empty_cache_steps
: Nonelearning_rate
: 4e-05weight_decay
: 0.1adam_beta1
: 0.9adam_beta2
: 0.999adam_epsilon
: 1e-08max_grad_norm
: 1.0num_train_epochs
: 4max_steps
: -1lr_scheduler_type
: cosinelr_scheduler_kwargs
: {}warmup_ratio
: 0.05warmup_steps
: 0log_level
: passivelog_level_replica
: warninglog_on_each_node
: Truelogging_nan_inf_filter
: Truesave_safetensors
: Truesave_on_each_node
: Falsesave_only_model
: Falserestore_callback_states_from_checkpoint
: Falseno_cuda
: Falseuse_cpu
: Falseuse_mps_device
: Falseseed
: 42data_seed
: Nonejit_mode_eval
: Falseuse_ipex
: Falsebf16
: Falsefp16
: Truefp16_opt_level
: O1half_precision_backend
: autobf16_full_eval
: Falsefp16_full_eval
: Falsetf32
: Nonelocal_rank
: 0ddp_backend
: Nonetpu_num_cores
: Nonetpu_metrics_debug
: Falsedebug
: []dataloader_drop_last
: Falsedataloader_num_workers
: 2dataloader_prefetch_factor
: Nonepast_index
: -1disable_tqdm
: Falseremove_unused_columns
: Truelabel_names
: Noneload_best_model_at_end
: Trueignore_data_skip
: Falsefsdp
: []fsdp_min_num_params
: 0fsdp_config
: {'min_num_params': 0, 'xla': False, 'xla_fsdp_v2': False, 'xla_fsdp_grad_ckpt': False}fsdp_transformer_layer_cls_to_wrap
: Noneaccelerator_config
: {'split_batches': False, 'dispatch_batches': None, 'even_batches': True, 'use_seedable_sampler': True, 'non_blocking': False, 'gradient_accumulation_kwargs': None}deepspeed
: Nonelabel_smoothing_factor
: 0.0optim
: adamw_torchoptim_args
: Noneadafactor
: Falsegroup_by_length
: Falselength_column_name
: lengthddp_find_unused_parameters
: Noneddp_bucket_cap_mb
: Noneddp_broadcast_buffers
: Falsedataloader_pin_memory
: Truedataloader_persistent_workers
: Falseskip_memory_metrics
: Trueuse_legacy_prediction_loop
: Falsepush_to_hub
: Falseresume_from_checkpoint
: Nonehub_model_id
: Nonehub_strategy
: every_savehub_private_repo
: Nonehub_always_push
: Falsegradient_checkpointing
: Falsegradient_checkpointing_kwargs
: Noneinclude_inputs_for_metrics
: Falseinclude_for_metrics
: []eval_do_concat_batches
: Truefp16_backend
: autopush_to_hub_model_id
: Nonepush_to_hub_organization
: Nonemp_parameters
:auto_find_batch_size
: Falsefull_determinism
: Falsetorchdynamo
: Noneray_scope
: lastddp_timeout
: 1800torch_compile
: Falsetorch_compile_backend
: Nonetorch_compile_mode
: Noneinclude_tokens_per_second
: Falseinclude_num_input_tokens_seen
: Falseneftune_noise_alpha
: Noneoptim_target_modules
: Nonebatch_eval_metrics
: Falseeval_on_start
: Falseuse_liger_kernel
: Falseeval_use_gather_object
: Falseaverage_tokens_across_devices
: Falseprompts
: Nonebatch_sampler
: batch_samplermulti_dataset_batch_sampler
: proportional
Training Logs
Epoch | Step | Training Loss | amh-passage-retrieval-dev_ndcg@10 |
---|---|---|---|
1.0 | 7684 | 0.3481 | 0.8475 |
2.0 | 15368 | 0.2105 | 0.8713 |
3.0 | 23052 | 0.1221 | 0.8839 |
4.0 | 30736 | 0.0555 | 0.8815 |
-1 | -1 | - | 0.8802 |
- The bold row denotes the saved checkpoint.
Framework Versions
- Python: 3.11.13
- Sentence Transformers: 4.1.0
- Transformers: 4.52.4
- PyTorch: 2.6.0+cu124
- Accelerate: 1.7.0
- 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",
}
- Downloads last month
- 5
Inference Providers
NEW
This model isn't deployed by any Inference Provider.
๐
Ask for provider support
Model tree for rasyosef/RoBERTa-Amharic-Reranker-Base
Base model
rasyosef/roberta-base-amharicEvaluation results
- Map on amh passage retrieval devself-reported0.853
- Mrr@10 on amh passage retrieval devself-reported0.853
- Ndcg@10 on amh passage retrieval devself-reported0.882
- Map on amh passage retrieval devself-reported0.853
- Mrr@10 on amh passage retrieval devself-reported0.851
- Ndcg@10 on amh passage retrieval devself-reported0.880