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

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 ๐Ÿค— Hub
model = CrossEncoder("rasyosef/RoBERTa-Amharic-Reranker-Base")
# Get scores for pairs of texts

pairs = [
    ["แ‰ แˆˆแŠ•แ‹ฐแŠ• แ‹จแ‹ฉแŠญแˆฌแŠ• แ‹ฐแŒ‹แŠ แŠ แŒˆแˆซแ‰ต แˆ˜แˆชแ‹Žแ‰ฝ แŒ‰แ‰ฃแŠค", "แŒ€แˆญแˆ˜แŠ• แŠ แŒˆแˆญ แ‹จแ‰ฐแˆ›แˆฉ แŠขแ‰ตแ‹ฎแŒตแ‹ซแ‹‰แ‹ซแŠ• แ‰แŒฅแˆญ แŠจแŠ แแˆชแ‰ƒ แŠ แŠ•แ‹ฐแŠ› แАแ‹‰แข แŠฅแА แŠซแˆœแˆฉแŠ• แŠจแАแŠฌแŠ•แ‹ซแŠ• แˆแˆ‰ แ‹ญแ‰ แˆแŒฃแˆแข แ‰ แˆ›แŠ…แ‰ แˆญ แ‹จแˆ˜แ‹ฐแˆซแŒ€แ‰ณแ‰ฝแŠ• แ‹‹แŠ“แ‹‰ แ‹“แˆ‹แˆ› แ‹จแŠขแ‰ตแ‹ฎ-แŒ€แˆญแˆ˜แŠ•แŠ• แŒแŠ•แŠ™แАแ‰ตแŠ• แŠจแ แˆ›แ‹ตแˆจแŒ แАแ‹‰แข แŠจ 10 แˆบแˆ… แ‰ แˆ‹แ‹ญ แŠขแ‰ตแ‹ฎแŒตแ‹ซแ‹‰แ‹ซแŠ• แ‰ฐแˆ›แˆชแ‹Žแ‰ฝ แ‰ แŒ€แˆญแˆ˜แŠ• แŠ แŒˆแˆญ แ‰ฐแˆแˆจแ‹‰ แ‰ฐแˆ˜แˆแˆฐแ‹‹แˆแข แŠ แˆแ‹ซแˆ แŠ แ‹‰แˆฎแŒณ แ‹ˆแ‹ฐ แŠ แˆœแˆชแŠซแˆ แ‹จแ‰ฐแˆปแŒˆแˆฉ แŠ แˆ‰แข"],
    ["แ‰ แˆˆแŠ•แ‹ฐแŠ• แ‹จแ‹ฉแŠญแˆฌแŠ• แ‹ฐแŒ‹แŠ แŠ แŒˆแˆซแ‰ต แˆ˜แˆชแ‹Žแ‰ฝ แŒ‰แ‰ฃแŠค", "แ‰ แŒ‹แˆแ‰คแˆ‹ แŠฅแˆตแŠซแˆแŠ• 23 แˆฐแ‹Žแ‰ฝ แ‰ แŠฎแˆŒแˆซ แˆ˜แˆžแ‰ณแ‰ธแ‹แŠ• แ‹จแ‰ฐแŠ“แŒˆแˆฉแ‰ต แŠ แŠ•แ‹ต แ‹จแŒคแŠ“ แ‰ฃแˆˆแˆ™แ‹ซ แ‰ แˆฝแ‰ณแ‹แŠ• แˆˆแˆ˜แŠจแˆ‹แŠจแˆ แŠ แŠ•แ‹ต แ‹จแŒแˆ แ‰ฐแ‰‹แˆ แ‹ตแŒ‹แ แˆ›แ‹ตแˆจแŒ‰แŠ• แŠฅแŠ“ แ‰ แ‹“แˆˆแˆ แŒคแŠ“ แ‹ตแˆญแŒ…แ‰ต แ‹จแˆ…แŠญแˆแŠ“ แ‹ตแŒ‹แ แˆ˜แˆฐแŒ แ‰ฑแŠ• แŠ แ‰ฅแˆซแˆญแ‰ฐแ‹‹แˆแกแก แŠจแ‹ฐแ‰กแ‰ฅ แˆฑแ‹ณแŠ• แŠ แŒŽแˆซแ‰ฃแ‰ฝ แŠ แŠฎแ‰ฆ แ‹ˆแˆจแ‹ณ แˆˆแˆ˜แŒ€แˆ˜แˆชแ‹ซ แŒŠแ‹œ แˆ˜แŠจแˆฐแ‰ฑ แ‰ แ‰ฐแАแŒˆแˆจแ‹ nแ‰ แˆฝแ‰ณแ‹ แ‰ฅแ‹™ แˆฐแ‹Žแ‰ฝ แ‹จแ‰ฐแŒ แ‰แ‰ต แ‹‹แŠ•แ‰ฑแ‹‹ แ‰ แ‰ฐแ‰ฃแˆˆ แ‹ˆแˆจแ‹ณ แˆ˜แˆ†แŠ‘แŠ• แŒ แ‰แˆ˜แ‹‹แˆแกแก"],
    ["แ‰ แˆˆแŠ•แ‹ฐแŠ• แ‹จแ‹ฉแŠญแˆฌแŠ• แ‹ฐแŒ‹แŠ แŠ แŒˆแˆซแ‰ต แˆ˜แˆชแ‹Žแ‰ฝ แŒ‰แ‰ฃแŠค", "แ‰ แ‹ฐแˆ แŠฅแŒฅแˆจแ‰ต แˆแŠญแŠ•แ‹ซแ‰ต แˆˆแˆ…แˆ™แˆ›แŠ• แŠ แˆตแˆแˆ‹แŒŠแ‹‰แŠ• แˆ…แŠญแˆแŠ“ แˆˆแˆ˜แˆตแŒ แ‰ต แ‰ฐแ‰ธแŒแˆจแŠ“แˆ แˆฒแˆ‰ แ‹จแ‰ฐแŠ“แŒˆแˆฉแ‰ต แ‹จแ‰†แ‰ฆ แˆ†แˆตแ’แ‰ณแˆ แˆตแˆซ แŠ แˆตแŠชแ‹ซแŒ… แ‰ขแŠ–แˆฉแˆ แ‹จแ‹ฐแˆ แŠฅแŒฅแˆจแ‰ฑ แˆ€แŠชแˆžแ‰ฝ แŠ แŒˆแˆแŒแˆŽแ‰ต แŠฅแŠ•แ‹ฒแˆฐแŒก แŠ แˆ‹แˆตแ‰ปแˆ‹แ‰ธแ‹‰แˆ แ‹ญแˆ‹แˆ‰แข แ‹จแ‹ˆแˆแ‹ตแ‹ซ แ‹ฐแˆ แ‰ฃแŠ•แŠญ แŠ แŒˆแˆแŒแˆŽแ‰ต แˆตแˆซ แŠ แˆตแŠชแ‹ซแŒ… แŠ แˆแŠ• แˆˆแŠ แˆตแ‰ธแŠณแ‹ญ แˆ…แŠญแˆแŠ“ แ‰ฅแ‰ป แ‹จแˆšแˆ†แŠ• แˆˆ20 แ‰€แŠ“แ‰ต แ‰ฅแ‰ป แ‹จแˆšแ‰†แ‹ญ แ‹ฐแˆ แАแ‹‰ แ‹ซแˆˆแŠ• แ‹ญแˆ‹แˆ‰"],
    ["แ‰ แˆˆแŠ•แ‹ฐแŠ• แ‹จแ‹ฉแŠญแˆฌแŠ• แ‹ฐแŒ‹แŠ แŠ แŒˆแˆซแ‰ต แˆ˜แˆชแ‹Žแ‰ฝ แŒ‰แ‰ฃแŠค", "แŠ แˆœแˆชแŠซ แˆˆแ‹แŒญ แ‹จแˆแ‰ตแˆฐแŒ แ‹แŠ• แŠฅแˆญแ‹ณแ‰ณ แˆ›แ‰†แˆŸ แ‰ แ‰ฐแˆˆแ‹ญ แ‰ แŠ แแˆชแ‰ƒ แˆƒแŒˆแˆซแ‰ต แŠจแแ‰ฐแŠ› แŒแˆญแ‰ณแŠ“ แ‹ตแŠ•แŒ‹แŒค แˆแŒฅแˆฏแˆแข แˆˆแˆแˆˆแ‰ฐแŠ› แŒŠแ‹œ แ‹ˆแ‹ฐ แ‹จแˆฅแˆแŒฃแŠ• แˆ˜แŠ•แ‰ แˆญ แ‹จแˆ˜แŒกแ‰ต แ‹จแŠ แˆœแˆชแŠซแ‹ แ•แˆฌแ‹แ‹ฐแŠ•แ‰ต แ‹ถแŠ“แˆแ‹ต แ‰ตแˆซแˆแ• แ‹จแ‹แŒญ แŠฅแˆญแ‹ณแ‰ณ แˆˆแ‹˜แŒ แŠ“ แ‰€แŠ“แ‰ต แŠฅแŠ•แ‹ฒแ‰†แˆ แ‹ˆแˆตแАแ‹‹แˆแข แ‰ตแˆซแˆแ• แŠฅแˆญแ‹ณแ‰ณ แŠ แแˆชแ‰ƒแ‹แ‹ซแŠ•แŠ• แŠ แˆณแŠ•แแ‰ธแ‹‹แˆ แАแ‹ แ‹จแˆšแˆ‰แ‰ตแข"],
    ["แ‰ แˆˆแŠ•แ‹ฐแŠ• แ‹จแ‹ฉแŠญแˆฌแŠ• แ‹ฐแŒ‹แŠ แŠ แŒˆแˆซแ‰ต แˆ˜แˆชแ‹Žแ‰ฝ แŒ‰แ‰ฃแŠค", "แ‰ แˆˆแŠ•แ‹ฐแŠ• แ‹จแ‰ฅแˆชแ‰ณแŠ’แ‹ซแ‹ แŒ /แˆšแŠ’ แŠฌแ‹ญแˆญ แˆตแ‰ณแˆญแˆ˜แˆญ แŠ แˆตแ‰ฐแŠ“แŒ‹แŒ…แАแ‰ต แ‹จแ‰ฐแŠซแˆ„แ‹ฐแ‹ แ‹‹แŠ“แ‹Žแ‰น แ‹จแ‹ฉแŠญแˆฌแŠ• แ‹ฐแŒ‹แŠ แŠ แŒˆแˆฎแ‰ฝ แˆ˜แˆชแ‹Žแ‰ฝ แŒ‰แ‰ฃแŠค แ‹ฉแŠญแˆฌแŠ•แŠ• แ‰ แ‹ˆแ‰ณแ‹ฐแˆซแ‹ŠแŠ“ แ‹แ‹ญแŠ“แŠ“แˆต แ‹จแ‰ แˆˆแŒ  แˆˆแˆ˜แˆญแ‹ณแ‰ต แ‰ฐแˆตแˆ›แˆแ‰ถ แˆ›แ‰ฅแ‰ƒแ‰ฑ แ‰ฐแŒˆแˆแŒฟแˆแข แ‹ญแˆ… แŠจแŠ แ‹แˆฎแ“ แˆ…แ‰ฅแˆจแ‰ต แ‹แŒญ แ‹จแŠซแŠ“แ‹ณแŠ•แŠ“ แ‹จแŠ–แˆญแ‹Œแ‹ญ แˆ˜แˆชแ‹Žแ‰ฝ แ‰ฅแˆŽแˆ แ‹จแ‰ฑแˆญแŠญแŠ• แ‹จแ‹แŒญ แŒ‰แ‹ณแ‹ญ แˆšแŠ’แˆตแ‰ตแˆญ แŒ‰แ‰ฃแŠค แ‹จแ‰ฐแŒ แˆซแ‹‰ แ‹จแАแŒฌ แ‰คแ‰ฐแˆ˜แŠ•แŒแˆตแ‰ต แŠญแˆตแ‰ฐแ‰ตแŠ• แ‰ฐแŠจแ‰ตแˆŽ แАแ‹‰แข"]
]
scores = model.predict(pairs)
print(scores.shape)
# (5,)

# Or rank different texts based on similarity to a single text
ranks = model.rank(
    "แ‰ แˆˆแŠ•แ‹ฐแŠ• แ‹จแ‹ฉแŠญแˆฌแŠ• แ‹ฐแŒ‹แŠ แŠ แŒˆแˆซแ‰ต แˆ˜แˆชแ‹Žแ‰ฝ แŒ‰แ‰ฃแŠค",
    [
        "แŒ€แˆญแˆ˜แŠ• แŠ แŒˆแˆญ แ‹จแ‰ฐแˆ›แˆฉ แŠขแ‰ตแ‹ฎแŒตแ‹ซแ‹‰แ‹ซแŠ• แ‰แŒฅแˆญ แŠจแŠ แแˆชแ‰ƒ แŠ แŠ•แ‹ฐแŠ› แАแ‹‰แข แŠฅแА แŠซแˆœแˆฉแŠ• แŠจแАแŠฌแŠ•แ‹ซแŠ• แˆแˆ‰ แ‹ญแ‰ แˆแŒฃแˆแข แ‰ แˆ›แŠ…แ‰ แˆญ แ‹จแˆ˜แ‹ฐแˆซแŒ€แ‰ณแ‰ฝแŠ• แ‹‹แŠ“แ‹‰ แ‹“แˆ‹แˆ› แ‹จแŠขแ‰ตแ‹ฎ-แŒ€แˆญแˆ˜แŠ•แŠ• แŒแŠ•แŠ™แАแ‰ตแŠ• แŠจแ แˆ›แ‹ตแˆจแŒ แАแ‹‰แข แŠจ 10 แˆบแˆ… แ‰ แˆ‹แ‹ญ แŠขแ‰ตแ‹ฎแŒตแ‹ซแ‹‰แ‹ซแŠ• แ‰ฐแˆ›แˆชแ‹Žแ‰ฝ แ‰ แŒ€แˆญแˆ˜แŠ• แŠ แŒˆแˆญ แ‰ฐแˆแˆจแ‹‰ แ‰ฐแˆ˜แˆแˆฐแ‹‹แˆแข แŠ แˆแ‹ซแˆ แŠ แ‹‰แˆฎแŒณ แ‹ˆแ‹ฐ แŠ แˆœแˆชแŠซแˆ แ‹จแ‰ฐแˆปแŒˆแˆฉ แŠ แˆ‰แข",
        "แ‰ แŒ‹แˆแ‰คแˆ‹ แŠฅแˆตแŠซแˆแŠ• 23 แˆฐแ‹Žแ‰ฝ แ‰ แŠฎแˆŒแˆซ แˆ˜แˆžแ‰ณแ‰ธแ‹แŠ• แ‹จแ‰ฐแŠ“แŒˆแˆฉแ‰ต แŠ แŠ•แ‹ต แ‹จแŒคแŠ“ แ‰ฃแˆˆแˆ™แ‹ซ แ‰ แˆฝแ‰ณแ‹แŠ• แˆˆแˆ˜แŠจแˆ‹แŠจแˆ แŠ แŠ•แ‹ต แ‹จแŒแˆ แ‰ฐแ‰‹แˆ แ‹ตแŒ‹แ แˆ›แ‹ตแˆจแŒ‰แŠ• แŠฅแŠ“ แ‰ แ‹“แˆˆแˆ แŒคแŠ“ แ‹ตแˆญแŒ…แ‰ต แ‹จแˆ…แŠญแˆแŠ“ แ‹ตแŒ‹แ แˆ˜แˆฐแŒ แ‰ฑแŠ• แŠ แ‰ฅแˆซแˆญแ‰ฐแ‹‹แˆแกแก แŠจแ‹ฐแ‰กแ‰ฅ แˆฑแ‹ณแŠ• แŠ แŒŽแˆซแ‰ฃแ‰ฝ แŠ แŠฎแ‰ฆ แ‹ˆแˆจแ‹ณ แˆˆแˆ˜แŒ€แˆ˜แˆชแ‹ซ แŒŠแ‹œ แˆ˜แŠจแˆฐแ‰ฑ แ‰ แ‰ฐแАแŒˆแˆจแ‹ nแ‰ แˆฝแ‰ณแ‹ แ‰ฅแ‹™ แˆฐแ‹Žแ‰ฝ แ‹จแ‰ฐแŒ แ‰แ‰ต แ‹‹แŠ•แ‰ฑแ‹‹ แ‰ แ‰ฐแ‰ฃแˆˆ แ‹ˆแˆจแ‹ณ แˆ˜แˆ†แŠ‘แŠ• แŒ แ‰แˆ˜แ‹‹แˆแกแก",
        "แ‰ แ‹ฐแˆ แŠฅแŒฅแˆจแ‰ต แˆแŠญแŠ•แ‹ซแ‰ต แˆˆแˆ…แˆ™แˆ›แŠ• แŠ แˆตแˆแˆ‹แŒŠแ‹‰แŠ• แˆ…แŠญแˆแŠ“ แˆˆแˆ˜แˆตแŒ แ‰ต แ‰ฐแ‰ธแŒแˆจแŠ“แˆ แˆฒแˆ‰ แ‹จแ‰ฐแŠ“แŒˆแˆฉแ‰ต แ‹จแ‰†แ‰ฆ แˆ†แˆตแ’แ‰ณแˆ แˆตแˆซ แŠ แˆตแŠชแ‹ซแŒ… แ‰ขแŠ–แˆฉแˆ แ‹จแ‹ฐแˆ แŠฅแŒฅแˆจแ‰ฑ แˆ€แŠชแˆžแ‰ฝ แŠ แŒˆแˆแŒแˆŽแ‰ต แŠฅแŠ•แ‹ฒแˆฐแŒก แŠ แˆ‹แˆตแ‰ปแˆ‹แ‰ธแ‹‰แˆ แ‹ญแˆ‹แˆ‰แข แ‹จแ‹ˆแˆแ‹ตแ‹ซ แ‹ฐแˆ แ‰ฃแŠ•แŠญ แŠ แŒˆแˆแŒแˆŽแ‰ต แˆตแˆซ แŠ แˆตแŠชแ‹ซแŒ… แŠ แˆแŠ• แˆˆแŠ แˆตแ‰ธแŠณแ‹ญ แˆ…แŠญแˆแŠ“ แ‰ฅแ‰ป แ‹จแˆšแˆ†แŠ• แˆˆ20 แ‰€แŠ“แ‰ต แ‰ฅแ‰ป แ‹จแˆšแ‰†แ‹ญ แ‹ฐแˆ แАแ‹‰ แ‹ซแˆˆแŠ• แ‹ญแˆ‹แˆ‰",
        "แŠ แˆœแˆชแŠซ แˆˆแ‹แŒญ แ‹จแˆแ‰ตแˆฐแŒ แ‹แŠ• แŠฅแˆญแ‹ณแ‰ณ แˆ›แ‰†แˆŸ แ‰ แ‰ฐแˆˆแ‹ญ แ‰ แŠ แแˆชแ‰ƒ แˆƒแŒˆแˆซแ‰ต แŠจแแ‰ฐแŠ› แŒแˆญแ‰ณแŠ“ แ‹ตแŠ•แŒ‹แŒค แˆแŒฅแˆฏแˆแข แˆˆแˆแˆˆแ‰ฐแŠ› แŒŠแ‹œ แ‹ˆแ‹ฐ แ‹จแˆฅแˆแŒฃแŠ• แˆ˜แŠ•แ‰ แˆญ แ‹จแˆ˜แŒกแ‰ต แ‹จแŠ แˆœแˆชแŠซแ‹ แ•แˆฌแ‹แ‹ฐแŠ•แ‰ต แ‹ถแŠ“แˆแ‹ต แ‰ตแˆซแˆแ• แ‹จแ‹แŒญ แŠฅแˆญแ‹ณแ‰ณ แˆˆแ‹˜แŒ แŠ“ แ‰€แŠ“แ‰ต แŠฅแŠ•แ‹ฒแ‰†แˆ แ‹ˆแˆตแАแ‹‹แˆแข แ‰ตแˆซแˆแ• แŠฅแˆญแ‹ณแ‰ณ แŠ แแˆชแ‰ƒแ‹แ‹ซแŠ•แŠ• แŠ แˆณแŠ•แแ‰ธแ‹‹แˆ แАแ‹ แ‹จแˆšแˆ‰แ‰ตแข",
        "แ‰ แˆˆแŠ•แ‹ฐแŠ• แ‹จแ‰ฅแˆชแ‰ณแŠ’แ‹ซแ‹ แŒ /แˆšแŠ’ แŠฌแ‹ญแˆญ แˆตแ‰ณแˆญแˆ˜แˆญ แŠ แˆตแ‰ฐแŠ“แŒ‹แŒ…แАแ‰ต แ‹จแ‰ฐแŠซแˆ„แ‹ฐแ‹ แ‹‹แŠ“แ‹Žแ‰น แ‹จแ‹ฉแŠญแˆฌแŠ• แ‹ฐแŒ‹แŠ แŠ แŒˆแˆฎแ‰ฝ แˆ˜แˆชแ‹Žแ‰ฝ แŒ‰แ‰ฃแŠค แ‹ฉแŠญแˆฌแŠ•แŠ• แ‰ แ‹ˆแ‰ณแ‹ฐแˆซแ‹ŠแŠ“ แ‹แ‹ญแŠ“แŠ“แˆต แ‹จแ‰ แˆˆแŒ  แˆˆแˆ˜แˆญแ‹ณแ‰ต แ‰ฐแˆตแˆ›แˆแ‰ถ แˆ›แ‰ฅแ‰ƒแ‰ฑ แ‰ฐแŒˆแˆแŒฟแˆแข แ‹ญแˆ… แŠจแŠ แ‹แˆฎแ“ แˆ…แ‰ฅแˆจแ‰ต แ‹แŒญ แ‹จแŠซแŠ“แ‹ณแŠ•แŠ“ แ‹จแŠ–แˆญแ‹Œแ‹ญ แˆ˜แˆชแ‹Žแ‰ฝ แ‰ฅแˆŽแˆ แ‹จแ‰ฑแˆญแŠญแŠ• แ‹จแ‹แŒญ แŒ‰แ‹ณแ‹ญ แˆšแŠ’แˆตแ‰ตแˆญ แŒ‰แ‰ฃแŠค แ‹จแ‰ฐแŒ แˆซแ‹‰ แ‹จแАแŒฌ แ‰คแ‰ฐแˆ˜แŠ•แŒแˆตแ‰ต แŠญแˆตแ‰ฐแ‰ตแŠ• แ‰ฐแŠจแ‰ตแˆŽ แАแ‹‰แข",
    ]
)
# [{'corpus_id': ..., 'score': ...}, {'corpus_id': ..., 'score': ...}, ...]

Evaluation

Metrics

Cross Encoder Reranking

Metric Value
map 0.8535
mrr@10 0.8529
ndcg@10 0.8815

Cross Encoder Reranking

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, and label
  • 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
    โ€นโ€นแ‹จแŠ แŒˆแˆญ แˆ˜แŠจแˆ‹แŠจแ‹ซ แˆ แˆซแ‹Šแ‰ต แ‰ฐแ‹‹แŒฝแŠฆ แŠฅแŠ•แ‹ฐ แ‰ฐแ‹ˆแŠซแ‹ฎแ‰ฝ แˆแŠญแˆญ แ‰คแ‰ต แˆ˜แ‰€แˆ˜แŒซ แ‹จแˆšแŠจแ‹แˆแˆ แŠ แ‹ญแ‹ฐแˆˆแˆโ€บโ€บ แŒ„แŠ”แˆซแˆ แˆณแˆžแˆซ แ‹จแŠ‘แˆต แ‹จแŠ แŒˆแˆญ แˆ˜แŠจแˆ‹แŠจแ‹ซ แˆ แˆซแ‹Šแ‰ต แ‰ฅแˆ”แˆซแ‹Š แ‰ฐแ‹‹แŒฝแŠฆ แ‹จแŒ แ‰ แ‰€แŠ“ แ‹จแ‰ฐแˆ˜แŒฃแŒ แА แˆ˜แˆ†แŠ• แ‹ซแˆˆแ‰ แ‰ต แ‰ขแˆ†แŠ•แˆ แŠฅแŠ•แ‹ฐ แ‹จแ‰ฐแ‹ˆแŠซแ‹ฎแ‰ฝ แˆแŠญแˆญ แ‰คแ‰ต แˆ˜แ‰€แˆ˜แŒซ แ‹จแˆšแŠจแ‹แˆแˆ แŠฅแŠ•แ‹ณแˆแˆ†แАแฃ แ‹จแŒฆแˆญ แŠƒแ‹ญแˆŽแ‰ฝ แŒ แ‰…แˆ‹แˆ‹ แŠคแ‰ณ แˆ›แ‹ฆแˆญ แˆนแˆ แŒ„แŠ”แˆซแˆ แˆณแˆžแˆซ แ‹จแŠ‘แˆต แ‰ฐแŠ“แŒˆแˆฉแกแกแ‰ แŠ แˆ›แˆซ แ‰ฅแˆ”แˆซแ‹Š แŠญแˆแˆ‹แ‹Š แˆ˜แŠ•แŒแˆฅแ‰ต แ‹‹แŠ“ แŠจแ‰ฐแˆ› แ‰ แˆ†แАแ‰ฝแ‹ แ‰ แ‰ฃแˆ…แˆญ แ‹ณแˆญ แŠจแ‰ฐแˆ› แ‹จแ‰ฐแŠจแ‰ แˆจแ‹แŠ• แˆฆแˆตแ‰ฐแŠ›แ‹แŠ• แ‹จแˆ แˆซแ‹Šแ‰ต แ‰€แŠ• แˆแŠญแŠ•แ‹ซแ‰ต แ‰ แˆ›แ‹ตแˆจแŒ แ‰ แ‰ฐแ‹˜แŒ‹แŒ€แ‹ แ‹จแ‹แ‹ญแ‹ญแ‰ต แˆ˜แ‹ตแˆจแŠญ (แˆฒแˆแ–แ‹แ‹จแˆ)แฃ โ€นโ€นแ‹จแŠขแŒแ‹ฒแˆช แˆ˜แŠจแˆ‹แŠจแ‹ซ แˆ แˆซแ‹Šแ‰ต แŠจแ‹จแ‰ต แ‹ˆแ‹ดแ‰ต?โ€บโ€บ แ‰ แˆšแˆ แˆญแ‹•แˆต แŒฅแŠ“แ‰ณแ‹Š แŒฝแˆ‘แ แ‹ซแ‰€แˆจแ‰กแ‰ต แŒ„แŠ”แˆซแˆ แˆณแˆžแˆซ แ‹จแˆ˜แŠจแˆ‹แŠจแ‹ซ แˆ แˆซแ‹Šแ‰ต แŠ แˆ˜แŒฃแŒฅแฃ แ‹•แ‹ตแŒˆแ‰ตแŠ“ แŠ แˆแŠ• แ‹จแˆšแŒˆแŠแ‰ แ‰ตแŠ• แ‹ฐแˆจแŒƒ แ‰ฐแŠ•แ‰ตแАแ‹‹แˆแกแกแ‰€แ‹ฐแˆ แˆฒแˆ แ‹ฐแˆญแŒแŠ• แ‹ซแˆธแАแˆแ‹ แ‹จแŠขแˆ•แŠ แ‹ดแŒ แˆ แˆซแ‹Šแ‰ต แ‹จแŠ แˆแŠ‘ แˆ˜แŠจแˆ‹แŠจแ‹ซ แˆ แˆซแ‹Šแ‰ต แˆ˜แˆ แˆจแ‰ต แŠฅแŠ•แ‹ฐแˆ†แА แŠ แˆตแ‰ณแ‹แˆฐแ‹แฃ แˆˆแˆ›แˆ˜แŒฃแŒ แŠ• แˆฒแ‰ฃแˆ แŠจ30 แˆบแˆ• แ‰ แˆ‹แ‹ญ แАแ‰ฃแˆญ แ‰ณแŒ‹แ‹ฎแ‰ฝ แŠฅแŠ•แ‹ฒแ‰€แАแˆฑ แ‹จแ‰ฐแ‹ฐแˆจแŒˆแ‰ แ‰ต แˆแŠญแŠ•แ‹ซแ‰ต แ‰ฅแˆ”แˆซแ‹Š แŠ แˆตแ‰ฐแ‹‹แŒฝแŠฆแŠ• แˆˆแˆ›แŒ แŠ“แŠจแˆญ แŠฅแŠ•แ‹ฐแˆ†แА แŒˆแˆแŒธแ‹‹แˆแกแก โ€นโ€นแˆˆแ‰ณแŒ‹แ‹ฎแ‰ฝแˆ แˆ†แА แˆˆแŠ แˆ˜แˆซแˆฎแ‰ฝ แˆแ‰ณแŠแŠ“ แŠจแ‰ฃแ‹ต แ‹แˆณแŠ” แ‹จแАแ‰ แˆจ แ‰ขแˆ†แŠ•แˆ แˆˆแˆ•แ‹แ‰ฅ แŒฅแ‰…แˆ แˆฒแ‰ฃแˆ แ‹ˆแˆตแАแŠ“แˆแคโ€บโ€บ แ‰ แˆ›แˆˆแ‰ต แ‹จแŒˆแˆˆแŒนแ‰ต แŒ„แŠ”แˆซแˆ แˆณแˆžแˆซแฃ แ‰ แˆ˜แŠจแˆ‹แŠจแ‹ซ แˆ แˆซแ‹Šแ‰ต แŠ แАแˆตแ‰ฐแŠ› แ‰ฐแˆณแ‰ตแŽ แŠจแАแ‰ แˆซแ‰ธแ‹ แ‰ฅแˆ”แˆญ แ‰ฅแˆ”แˆจแˆฐแ‰ฆแ‰ฝ แŠ แ‹ฒแˆต แŠ แ‰ฃแˆ‹แ‰ต แ‰ แˆ˜แˆ˜แˆแˆ˜แˆแฃ แŠจแ‹ˆแŠ•แŒ€แˆ แАแƒ แ‹จแˆ†แŠ‘ แ‰ฐแˆแˆ‹แŒŠ แ‰ฝแˆŽแ‰ณแŠ“ แˆ™แ‹ซ แ‹จแАแ‰ แˆซแ‰ธแ‹ แ‹จแ‹ฐแˆญแŒ แˆ แˆซแ‹Šแ‰ต แŠ แ‰ฃแˆ‹แ‰ตแˆ แ‰ณแŠญแˆˆแ‹แ‰ แ‰ต แˆ แˆซแ‹Šแ‰ฑ แŠฅแŠ•แ‹ฐ แŠ แ‹ฒแˆต แˆ˜แ‹ฐแˆซแŒ€แ‰ฑแŠ• แŠ แ‰ฅแˆซแˆญแ‰ฐแ‹‹แˆแกแก แ‰ แ‹ˆแ‰…แ‰ฑ แŠซแˆแ‰ฐแ‰€แАแˆฑแ‰ต แ‹จแˆ•แ‹ˆแˆ“แ‰ต แ‰ณแŒ‹แ‹ฎแ‰ฝ แˆ‹แ‹ญ แˆแˆˆแ‰ต แˆ›แ‹•แˆจแŒ แŠฅแŠ•แ‹ฐแ‰ฐแ‰€แАแˆฐแฃ แ‰ แŠ แŠ•แƒแˆฉ แ‹ฐแŒแˆž แˆˆแˆŒแˆŽแ‰ฝ แ‰ฅแˆ”แˆญ แ‰ฐแ‹ˆแˆ‹แŒ†แ‰ฝ แˆ‹แ‹ญ แˆแˆˆแ‰ต แˆ›แ‹•แˆจแŒ แŠฅแŠ•แ‹ฒแŒจแˆ˜แˆญ แˆ˜แ‹ฐแˆจแŒ‰แŠ• แŠ แˆตแ‰ณแ‹แˆฐแ‹‹แˆแกแก แŠขแˆ•แŠ แ‹ดแŒ แ‹แˆตแŒฅ แŠจแ‰ฐแˆแŒ แˆจแ‹ แˆ˜แŠจแ‹แˆแˆ แ‰ แŠ‹แˆ‹ แ‰ แ‰ฐแ‹ฐแˆจแŒˆแ‹ แ‹จแ‰ฐแˆƒแ‹ตแˆถ แŠฅแŠ•แ‰…แˆตแ‰ƒแˆด แˆ˜แˆ แˆจแ‰ต แ‹จแˆ แˆซแ‹Šแ‰ฑ แˆ›แАแ‰† แ‹จแАแ‰ แˆฉ แ‰ฝแŒแˆฎแ‰ฝแŠ“ แŠ แˆตแ‰ฐแˆณแˆฐแ‰ฆแ‰ฝ แˆ˜แ‹ˆแŒˆแ‹ณแ‰ธแ‹แŠ•แˆ แŠ แ‹แˆตแ‰ฐแ‹‹แˆแกแก แŠ แ‹ฒแˆฑ แ‹จแˆ แˆซแ‹Šแ‰ต แŒแŠ•แ‰ฃแ‰ณ แˆ•แŒˆ แˆ˜แŠ•แŒแˆฅแ‰ณแ‹Š แ‰ฐแˆแ‹•แŠฎแ‹Žแ‰ฝแŠ• แ‹จแˆšแ‹ซแˆณแŠซแฃ แ‹จแˆ˜แŠจแˆ‹แŠจแˆ แ‰แˆ˜แŠ“แ‹ แ‹จแˆ›แ‹ญแ‹ฐแˆแˆญ แˆ†แŠ– ... 1
    โ€นโ€นแ‹จแŠ แŒˆแˆญ แˆ˜แŠจแˆ‹แŠจแ‹ซ แˆ แˆซแ‹Šแ‰ต แ‰ฐแ‹‹แŒฝแŠฆ แŠฅแŠ•แ‹ฐ แ‰ฐแ‹ˆแŠซแ‹ฎแ‰ฝ แˆแŠญแˆญ แ‰คแ‰ต แˆ˜แ‰€แˆ˜แŒซ แ‹จแˆšแŠจแ‹แˆแˆ แŠ แ‹ญแ‹ฐแˆˆแˆโ€บโ€บ แŒ„แŠ”แˆซแˆ แˆณแˆžแˆซ แ‹จแŠ‘แˆต แŒ แ‰…แˆ‹แ‹ญ แˆšแŠ’แˆตแ‰ตแˆญ แ‹“แ‰ฅแ‹ญ แŠ แˆ…แˆ˜แ‹ต (แ‹ถ/แˆญ) แˆˆแˆฆแˆตแ‰ต แ‹จแˆ˜แŠจแˆ‹แŠจแ‹ซแŠ“ แ‹จแ‹ฐแŠ…แŠ•แАแ‰ต แŠจแแ‰ฐแŠ› แŠƒแˆ‹แŠแ‹Žแ‰ฝ แ‹“แˆญแ‰ฅ แˆฐแŠ” 21 แ‰€แŠ• 2011 แ‹“.แˆ. แˆนแˆ˜แ‰ต แˆฐแŒกแกแกแ‹จแ‰ฅแˆ”แˆซแ‹Š แˆ˜แˆจแŒƒแŠ“ แ‹ฐแŠ…แŠ•แАแ‰ต แŠ แŒˆแˆแŒแˆŽแ‰ต แ‹‹แŠ“ แ‹ณแ‹ญแˆฌแŠญแ‰ฐแˆญ แ‹จแАแ‰ แˆฉแ‰ต แŒ„แŠ”แˆซแˆ แŠ แ‹ฐแˆ แˆ˜แˆแˆ˜แ‹ต แ‹จแŒฆแˆญ แŠƒแ‹ญแˆŽแ‰ฝ แŒ แ‰…แˆ‹แ‹ญ แŠคแ‰ณ แˆ›แ‹ฆแˆญ แˆนแˆแฃ แˆŒแ‰ฐแŠ“ แŒ„แŠ”แˆซแˆ แˆžแˆ‹ แŠƒแ‹ญแˆˆ แˆ›แˆญแ‹ซแˆ แ‹จแˆแ‹ตแˆญ แŠƒแ‹ญแˆ แ‹‹แŠ“ แŠ แ‹›แ‹ฅแฃ แŠฅแŠ•แ‹ฒแˆแˆ แŠ แ‰ถ แ‹ฐแˆ˜แˆ‹แˆฝ แŒˆแ‰ฅแˆจ แˆšแŠซแŠคแˆ แ‹จแ‰ฅแˆ”แˆซแ‹Š แˆ˜แˆจแŒƒแŠ“ แ‹ฐแŠ…แŠ•แАแ‰ต แŠ แŒˆแˆแŒแˆŽแ‰ต แ‹‹แŠ“ แ‹ณแ‹ญแˆฌแŠญแ‰ฐแˆญ แˆ†แАแ‹ แ‰ฐแˆนแˆ˜แ‹‹แˆแกแกแŒ„แŠ”แˆซแˆ แŠ แ‹ฐแˆ แˆฐแŠ” 15 แ‰€แŠ• 2011 แ‹“.แˆ. แˆแˆฝแ‰ต แ‰ แˆ˜แŠ–แˆชแ‹ซแ‰ธแ‹ แ‰คแ‰ณแ‰ธแ‹ แ‰ แ‰ฐแŒˆแ‹ฐแˆ‰แ‰ต แ‰ แŒ„แˆซแˆ แˆฐแ‹“แˆจ แˆ˜แŠฎแŠ•แŠ• แˆแ‰ตแŠญ แАแ‹ แ‹จแ‰ฐแˆพแˆ™แ‰ตแกแก แ‹จแ‰ฅแˆ”แˆซแ‹Š แˆ˜แˆจแŒƒแŠ“ แ‹ฐแŠ…แŠ•แАแ‰ต แŠ แŒˆแˆแŒแˆŽแ‰ต แ‰ แˆ˜แˆ†แŠ• แŠจแ‰ฐแˆพแˆ™ แŠ แŠ•แ‹ต แ‹“แˆ˜แ‰ต แ‹ซแˆˆแ‹แ‰ธแ‹ แŒ„แŠ”แˆซแˆ แŠ แ‹ฐแˆแฃ แ‰€แ‹ฐแˆ แˆฒแˆ แ‹จแŠขแ‰ตแ‹ฎแŒตแ‹ซ แŠ แ‹จแˆญ แŠƒแ‹ญแˆ แ‹‹แŠ“ แŠ แ‹›แ‹ฅ แ‰ แˆ˜แˆ†แŠ• แŠ แŒˆแˆแŒแˆˆแ‹‹แˆแกแกแˆŒแ‰ฐแŠ“ แŒ„แŠ”แˆซแˆ แˆžแˆ‹ แŠจแ‹šแˆ… แ‰ แŠแ‰ต แ‹จแŠขแ‰ตแ‹ฎแŒตแ‹ซ แŠ แ‹จแˆญ แŠƒแ‹ญแˆ แ‹‹แŠ“ แŠ แ‹›แ‹ฅ แ‰ แˆ˜แˆ†แŠ• แˆ›แŒˆแˆแŒˆแˆ‹แ‰ธแ‹ แˆฒแ‰ณแ‹ˆแˆตแฃ แ‰ แŠ แ‹ฒแˆฑ แˆนแˆ˜แ‰ณแ‰ธแ‹ แ‹จแˆแ‹ตแˆญ แŠƒแ‹ญแˆแŠ• แ‰ แ‹‹แŠ“ แŠ แ‹›แ‹ฅแАแ‰ต แ‹ญแˆ˜แˆซแˆ‰แกแกแŠ แ‰ถ แ‹ฐแˆ˜แˆ‹แˆฝ แŠจแ‹“แˆ˜แ‰ต แ‰ แŠแ‰ต แ‹จแ‰ฅแˆ”แˆซแ‹Š แˆ˜แˆจแŒƒแŠ“ แ‹ฐแŠ…แŠ•แАแ‰ต แˆแŠญแ‰ตแˆ แ‹‹แŠ“ แ‹ณแ‹ญแˆฌแŠญแ‰ฐแˆญ แ‰ แˆ˜แˆ†แŠ• แŠฅแ‹ซแŒˆแˆˆแŒˆแˆ‰ แ‹จแАแ‰ แˆฉ แˆฒแˆ†แŠ•แฃ แ‰€แ‹ฐแˆ แˆฒแˆ แ‹จแŠฆแˆฎแˆšแ‹ซ แŠญแˆแˆ แˆแŠญแ‰ตแˆ แŠฎแˆšแˆฝแАแˆญแฃ แŠฅแŠ•แ‹ฒแˆแˆ แ‹จแŒแ‹ดแˆซแˆ แ–แˆŠแˆต แ€แˆจ แˆฝแ‰ฅแˆญ แŒแ‰ฅแˆจ แŠƒแ‹ญแˆ แ‹ณแ‹ญแˆฌแŠญแ‰ฐแˆญ แ‰ แˆ˜แˆ†แŠ• แˆ แˆญแ‰ฐแ‹‹แˆแกแก 0
    โ€นโ€นแ‹จแŠ แŒˆแˆญ แˆ˜แŠจแˆ‹แŠจแ‹ซ แˆ แˆซแ‹Šแ‰ต แ‰ฐแ‹‹แŒฝแŠฆ แŠฅแŠ•แ‹ฐ แ‰ฐแ‹ˆแŠซแ‹ฎแ‰ฝ แˆแŠญแˆญ แ‰คแ‰ต แˆ˜แ‰€แˆ˜แŒซ แ‹จแˆšแŠจแ‹แˆแˆ แŠ แ‹ญแ‹ฐแˆˆแˆโ€บโ€บ แŒ„แŠ”แˆซแˆ แˆณแˆžแˆซ แ‹จแŠ‘แˆต แˆˆแˆ•แ‹แ‰ฅ แ‰ฐแ‹ˆแŠซแ‹ฎแ‰ฝ แˆแŠญแˆญ แ‰คแ‰ต แ‰‹แˆš แŠฎแˆšแ‰ดแ‹Žแ‰ฝ แ‹จแ‰ฐแŒ“แ‹ฐแˆ‰ แˆŠแ‰€แˆ˜แŠ•แ‰ แˆฎแ‰ฝแŠ• แˆˆแˆ˜แ‰ฐแŠซแ‰ต แ‹•แŒฉแ‹Žแ‰ฝแŠ• แ‹ซแ‰€แˆจแ‰กแ‰ต แŠ แˆ แŒ‰แ‰ฃแ‹” แŠ แ‰ฃแ‹ฑแˆ‹ แŒˆแˆ˜แ‹ณ แ‹•แŒฉแ‹Žแ‰นแŠ• แ‹จแˆ˜แˆˆแˆ˜แˆ‰แ‰ แ‰ต แˆ˜แˆฅแˆแˆญแ‰ต แ‹•แ‹แ‰€แ‰ตแŠ• แˆ˜แˆ แˆจแ‰ต แ‹ซแ‹ฐแˆจแŒˆ แŠ แˆˆแˆ˜แˆ†แŠ‘แŠ• แŠ แˆตแˆ˜แˆแŠญแ‰ถ แˆˆแ‰ฐแАแˆณแ‰ฃแ‰ธแ‹ แŒฅแ‹ซแ‰„แฃ แ‹•แ‹แ‰€แ‰ต แˆแˆแŒŠแ‹œ แˆ˜แˆฅแˆแˆญแ‰ต แˆŠแˆ†แŠ• แŠฅแŠ•แ‹ฐแˆ›แ‹ญแ‰ฝแˆ แ‹ญแˆแ‰แŠ•แˆ แ‹จแ–แˆˆแ‰ฒแŠซ แ‹ตแˆญแŒ…แ‰ถแ‰ฝ แ‰ แˆšแˆฐแŒกแ‰ต แ‹แˆณแŠ” แ‹จแŠ แˆ˜แˆซแˆญแАแ‰ต แˆแ‹ฐแ‰ฃ แŠฅแŠ•แ‹ฐแˆšแŠซแˆ„แ‹ต แŒˆแˆˆแŒนแกแกแŠ แˆ แŒ‰แ‰ฃแ‹”แ‹ แ‰ แˆแŠญแˆญ แ‰คแ‰ฑ แ‹จแŠ แ‰ฃแˆแАแ‰ต แˆฅแА แˆแŒแ‰ฃแˆญแŠ“ แˆฅแА แˆฅแˆญแ‹“แ‰ต แ‹ฐแŠ•แ‰ฅ แ‰ แˆšแˆฐแŒฃแ‰ธแ‹ แŠƒแˆ‹แŠแАแ‰ต แˆ˜แˆ แˆจแ‰ต แ‰ 2008 แ‹“.แˆ. แˆ˜แŒ€แˆ˜แˆชแ‹ซ แˆ‹แ‹ญ แˆˆแˆแŠญแˆญ แ‰คแ‰ฑ 18 แ‰‹แˆš แŠฎแˆšแ‰ดแ‹Žแ‰ฝ แŠจแˆ˜แ‹ฐแ‰งแ‰ธแ‹ แ‹‹แŠ“ แˆแŠญแ‰ตแˆ แˆŠแ‰€แˆ˜แŠ“แ‰ฅแˆญแ‰ต แˆ˜แŠซแŠจแˆแฃ แ‹จแ‰ฐแ‹ˆแˆฐแŠ‘แ‰ต แ‰ แ‰ฐแˆˆแ‹ซแ‹ฉ แˆแŠญแŠ•แ‹ซแ‰ถแ‰ฝ แ‰ แˆ˜แŒ“แ‹ฐแˆ‹แ‰ธแ‹ แ‰ แˆแ‰ตแŠญแАแ‰ต แ‹ซแŒฏแ‰ธแ‹แŠ• แˆˆแˆแŠญแˆญ แ‰คแ‰ฑ แŠ แ‰ฃแˆ‹แ‰ต แˆˆแˆแ‹ฐแ‰ฃ แˆแˆ™แˆต แ‰ณแŠ…แˆณแˆต 13 แ‰€แŠ• 2009 แ‹“.แˆ. แŠ แ‰…แˆญแ‰ แ‹‹แˆแกแกแ‹จแ‰‹แˆš แŠฎแˆšแ‰ดแ‹ แˆŠแ‰€แˆ˜แŠ“แ‰ฅแˆญแ‰ต แŠจแ‰ฐแŒ“แ‹ฐแˆ‰แ‰ฃแ‰ธแ‹ แˆแŠญแŠ•แ‹ซแ‰ถแ‰ฝ แŠ แŠ•แ‹ฑ แ‰ แˆฅแˆซ แŠ แˆตแˆแŒปแˆšแ‹ แˆ˜แŠ•แŒแˆฅแ‰ต แˆ˜แ‹‹แ‰…แˆญ แ‹แˆตแŒฅ แ‰ แˆ˜แˆ˜แ‹ฐแ‰ฃแ‰ธแ‹ แˆ˜แˆ†แŠ‘ แ‰ฐแŒˆแˆแŒฟแˆแกแก แ‹ญแˆแŠ• แŠฅแŠ•แŒ‚ แŠ แˆ แŒ‰แ‰ฃแ‹”แ‹ แ‹ซแ‰€แˆจแ‰กแ‰ต แŠ แ‹ฒแˆต แˆแ‹ฐแ‰ฃ แ‰ แ‰ฐแŒ“แ‹ฐแˆ‰ แŠ แˆ˜แˆซแˆฎแ‰ฝ แˆแ‰ตแŠญ แ‰ฅแ‰ป แˆณแ‹ญแˆ†แŠ•แฃ แАแ‰ฃแˆฎแ‰ฝแŠ•แˆ แ‹ˆแ‹ฐ แˆŒแˆ‹ แ‰‹แˆš แŠฎแˆšแ‰ดแ‹Žแ‰ฝ แ‹จแˆšแ‹ซแˆธแŒ‹แˆฝแŒ แАแ‹แกแกแ‹ญแˆ…แŠ•แŠ• แ‹ซแˆตแ‰ฐแ‹‹แˆ‰แ‰ต แ‹จแˆแŠญแˆญ แ‰คแ‰ฑ แŠ แŠ•แ‹ต แŠ แ‰ฃแˆ แŠ แˆ แŒ‰แ‰ฃแ‹”แ‹ แ‰ฃแ‰€แˆจแ‰กแ‰ต แŠ แ‹ฒแˆต แˆแ‹ฐแ‰ฃ แˆ‹แ‹ญ แ‰ แˆญแŠจแ‰ต แ‹ซแˆ‰ แŒฅแ‹ซแ‰„แ‹Žแ‰ฝแŠ• แŠ แ‰…แˆญแ‰ แ‹‹แˆแกแกแŒฅแ‹ซแ‰„แ‹Žแ‰นแŠ• แ‹ซแАแˆฑแ‰ต แ‹จแˆแŠญแˆญ แ‰คแ‰ต แŠ แ‰ฃแˆ แŠ แ‰ถ แ‰ฐแŠญแˆŒ แ‰ฐแˆฐแˆ› แ‹จแ‹ฐแŠขแˆ•แ‹ดแŠ• แ‰ฐแ‹ˆแŠซแ‹ญ แˆฒแˆ†แŠ‘แฃ แ‰ แŠ แ‹ฒแˆฑ แˆแ‹ฐแ‰ฃ แ‰€แ‹ฐแˆ แˆฒแˆ แŠจแАแ‰ แˆฉแ‰ แ‰ต แ‰‹แˆš แŠฎแˆšแ‰ด แˆแŠญแ‰ตแˆ แˆŠแ‰€แˆ˜แŠ•แ‰ แˆญแАแ‰ต แ‹ˆแ‹ฐ แˆŒแˆ‹ แ‰‹แˆš แŠฎแˆšแ‰ด แˆแŠญแ‰ตแˆ แˆŠแ‰€แˆ˜แŠ•แ‰ แˆญแАแ‰ต แŠฅแŠ•แ‹ฒแ‹˜แ‹‹แ‹ˆแˆฉแฃ แ‰ แŠ แˆ แŒ‰แ‰ฃแ‹”แ‹ แ‹จแ‹แˆณแŠ” แˆแˆณแ‰ฅ แ‹แˆญแ‹แˆญ แ‹แˆตแŒฅ แˆตแˆ›แ‰ธแ‹ แ‰ฐแŠซแ‰ทแˆแกแกแŠ แ‰ถ แ‰ฐแŠญแˆŒ แ‰ฃแАแˆฑแ‰ต แŒฅแ‹ซแ‰„ แˆˆแˆแ‹ฐแ‰ฃ แ‹จแ‰€แˆจแ‰กแ‰ต แ‹•แŒฉแ‹Žแ‰ฝ แ‹จแ‰ตแˆแˆ…แˆญแ‰ต แˆแ‹˜แŠ“ แ‹จแˆšแˆ˜แ‹ฐแ‰กแ‰ แ‰ต แ‰‹แˆš แŠฎแˆšแ‰ด แŠจแˆšแŒ แ‹ญแ‰€แ‹ แ‹•แ‹แ‰€แ‰ต แŒ‹แˆญ แ‹จแˆšแŒฃแŒฃแˆ แŠ แˆˆแˆ˜แˆ†แŠ‘แŠ•แฃ แ‹จแ‹•แŒฉ แ‰ฐแˆ˜แ‹ณแ‰ขแ‹Žแ‰ฝ แ‹ญแˆแŠ•แ‰ณแŠ• แŠ แˆ แŒ‰แ‰ฃแ‹”แ‹ แˆˆแˆแŠ• แŠฅแŠ•แ‹ณแˆแŒ แ‹จแ‰ แ‰ แˆ›แŠ•แˆณแ‰ต แ‹•แ‹แ‰€แ‰ตแŠ• แˆ˜แˆ แˆจ... 0
  • Loss: BinaryCrossEntropyLoss with these parameters:
    {
        "activation_fn": "torch.nn.modules.linear.Identity",
        "pos_weight": 7
    }
    

Training Hyperparameters

Non-Default Hyperparameters

  • eval_strategy: epoch
  • per_device_train_batch_size: 64
  • per_device_eval_batch_size: 64
  • learning_rate: 4e-05
  • weight_decay: 0.1
  • num_train_epochs: 4
  • lr_scheduler_type: cosine
  • warmup_ratio: 0.05
  • fp16: True
  • dataloader_num_workers: 2
  • load_best_model_at_end: True

All Hyperparameters

Click to expand
  • overwrite_output_dir: False
  • do_predict: False
  • eval_strategy: epoch
  • prediction_loss_only: True
  • per_device_train_batch_size: 64
  • per_device_eval_batch_size: 64
  • 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: 4e-05
  • weight_decay: 0.1
  • 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: 0.05
  • 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: 2
  • dataloader_prefetch_factor: None
  • past_index: -1
  • disable_tqdm: False
  • remove_unused_columns: True
  • label_names: None
  • load_best_model_at_end: True
  • ignore_data_skip: False
  • fsdp: []
  • fsdp_min_num_params: 0
  • fsdp_config: {'min_num_params': 0, 'xla': False, 'xla_fsdp_v2': False, 'xla_fsdp_grad_ckpt': False}
  • fsdp_transformer_layer_cls_to_wrap: None
  • accelerator_config: {'split_batches': False, 'dispatch_batches': None, 'even_batches': True, 'use_seedable_sampler': True, 'non_blocking': False, 'gradient_accumulation_kwargs': None}
  • deepspeed: None
  • label_smoothing_factor: 0.0
  • optim: adamw_torch
  • optim_args: None
  • adafactor: False
  • group_by_length: False
  • length_column_name: length
  • ddp_find_unused_parameters: None
  • ddp_bucket_cap_mb: None
  • ddp_broadcast_buffers: False
  • dataloader_pin_memory: True
  • dataloader_persistent_workers: False
  • skip_memory_metrics: True
  • use_legacy_prediction_loop: False
  • push_to_hub: False
  • resume_from_checkpoint: None
  • hub_model_id: None
  • hub_strategy: every_save
  • hub_private_repo: 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: batch_sampler
  • multi_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
Safetensors
Model size
111M params
Tensor type
F32
ยท
Inference Providers NEW
This model isn't deployed by any Inference Provider. ๐Ÿ™‹ Ask for provider support

Model tree for rasyosef/RoBERTa-Amharic-Reranker-Base

Finetuned
(6)
this model

Evaluation results