paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-hu-v3

This is a sentence-transformers model finetuned from sentence-transformers/paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2 on the json dataset. It maps sentences & paragraphs to a 384-dimensional dense vector space and can be used for semantic textual similarity, semantic search, paraphrase mining, text classification, clustering, and more.

Model Details

Model Description

• Model Type: Sentence Transformer
• Base model: sentence-transformers/paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2
• Maximum Sequence Length: 128 tokens
• Output Dimensionality: 384 dimensions
• Similarity Function: Cosine Similarity
• Training Dataset:
  • json
• Language: hu
• License: apache-2.0

Model Sources

• Documentation: Sentence Transformers Documentation
• Repository: Sentence Transformers on GitHub
• Hugging Face: Sentence Transformers on Hugging Face

Full Model Architecture

SentenceTransformer(
  (0): Transformer({'max_seq_length': 128, 'do_lower_case': False}) with Transformer model: BertModel 
  (1): Pooling({'word_embedding_dimension': 384, '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})
)

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 SentenceTransformer

# Download from the 🤗 Hub
model = SentenceTransformer("karsar/paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-hu-v3")
# Run inference
sentences = [
    'a sellő szindróma genetikai okai',
    'Rfcamat válasza. Bizalom szavazat: 459. Ha sellő-szindrómásod van, akkor vele születtél volna, és inkább hasadt volna a lábad, vagy mindkettőt amputálták volna. A sellőszindróma oka a test alsó részének (lábainak) oxigén- és tápanyaghiánya a keringési rendszer problémája miatt.További információ az alábbi linken.a sellő szindrómát nem kaphatja meg. Ez egy veleszületett állapot, ami azt jelenti, hogy vele kell születned ahhoz, hogy meglegyen. A betegségben szenvedő személy nem sellő, csak arról van szó, hogy a lábai összeforrtak. Számos belső szerv hiányzik vagy deformálódott.',
    '1 A sellő-szindróma annak a következménye is lehet, hogy az anya sugárzásnak és más környezeti hatásoknak van kitéve, amelyek a magzat normális fejlődésében részt vevő gének mutációit okozták. 2 Spontán mutációk vagy a magzatban természetesen előforduló mutációk is okozhatták a születési rendellenességet. Kutatásokra van szükség ahhoz, hogy kiderítsük a sellőszindróma genetikai, biológiai vagy környezeti okait. A sellő szindróma kezelése. Ha a két láb csak a bőrön keresztül olvadt össze, és a három fő csont teljesen és megfelelően kialakult, műtétet alkalmaznak a két láb szétválasztására.',
]
embeddings = model.encode(sentences)
print(embeddings.shape)
# [3, 384]

# Get the similarity scores for the embeddings
similarities = model.similarity(embeddings, embeddings)
print(similarities.shape)
# [3, 3]

Evaluation

Metrics

Triplet

• Datasets: all-triplet-dev and all-triplet-test
• Evaluated with TripletEvaluator

Metric	all-triplet-dev	all-triplet-test
cosine_accuracy	0.7851	0.7955

Training Details

Training Dataset

json

• Dataset: json
• Size: 1,207,229 training samples
• Columns: anchor, positive, and negative
• Approximate statistics based on the first 1000 samples:

  	anchor	positive	negative
  type	string	string	string
  details	min: 5 tokens mean: 17.64 tokens max: 95 tokens	min: 5 tokens mean: 58.58 tokens max: 128 tokens	min: 5 tokens mean: 57.82 tokens max: 128 tokens

• Samples:

  anchor	positive	negative
  Megfordult, és előhúzta a kardját.	A kard megrajzolták.	A férfi ott hagyta a kardját, ahol volt.
  Egy férfi, aki egy betonfalnak támaszkodik, karjait felül támasztja, az erkélyre néz.	Egy férfi a falnak támaszkodik.	Egy férfi egy fafalnak támaszkodik.
  A nő a szabadban van.	Nő egy ruhában sétál át a hídon.	Egy nő a levegőben lévő lábával harcművészeti mozdulatot hajt végre egy edzőteremben, miközben öt csapattársa vagy versenyzője néz rá.

• Loss: MultipleNegativesRankingLoss with these parameters:

  {
      "scale": 20.0,
      "similarity_fct": "cos_sim"
  }
  

Evaluation Dataset

json

• Dataset: json
• Size: 1,207,229 evaluation samples
• Columns: anchor, positive, and negative
• Approximate statistics based on the first 1000 samples:

  	anchor	positive	negative
  type	string	string	string
  details	min: 4 tokens mean: 17.92 tokens max: 93 tokens	min: 4 tokens mean: 59.36 tokens max: 128 tokens	min: 5 tokens mean: 57.86 tokens max: 128 tokens

• Samples:

  anchor	positive	negative
  Az emberek nézik, amint egy zenész gitározik.	egy gitáros játszik az embereknek	Az emberek egy autóroncsot néznek.
  hány csepp van egy ml-ben	Egy szabványos szemcseppentő 0,05 ml-t adagol cseppenként, ami azt jelenti, hogy 1 milliliter gyógyszerben 20 csepp van. Számoljuk ki: egy 5 ml-es üvegben 100, a 10 ml-es üvegben 200 adag van. (A legtöbb szemcsepp receptet 5 vagy 10 ml-es üvegekben adják ki.) A párolgás nem jelent nagy problémát, ha a kupakot minden alkalmazás után vissza kell cserélni. 30 napos hónapra számítva a napi egyszeri cseppek és a napi kétszeri cseppek egy 5 ml-es üvegben könnyen kitartanak egy hónapig. Egy 10 ml-es palack általában nagyobb adagok befogadására alkalmas. Íme, egy utolsó tipp.	Körülbelül 15-20 csepp van egy ml-ben. A folyadék viszkozitása megváltoztatja ezt a választ. Gondolhatja, hogy egy 5 ml-es üvegben 80-100 csepp van.
  a szövetségi tartalékot milyen jogszabály hozta létre	Az „1913. évi Federal Reserve Act” MEGHATÁROZÁSA. Az 1913-as amerikai törvényhozás, amely létrehozta a jelenlegi Federal Reserve System-et. A Federal Reserve Act a gazdasági stabilitás egy formáját kívánta megteremteni a monetáris politikáért felelős Központi Bank bevezetésével az Egyesült Államokba. Az 1913-as amerikai törvényhozás, amely létrehozta a jelenlegi Federal Reserve System-et. A Federal Reserve Act a gazdasági stabilitás egy formáját kívánta megteremteni a monetáris politikáért felelős Központi Bank bevezetésével az Egyesült Államokba.	Az 1913-as amerikai törvényhozás, amely létrehozta a jelenlegi Federal Reserve System-et. A Federal Reserve Act a gazdasági stabilitás egy formáját kívánta megteremteni a monetáris politikáért felelős Központi Bank bevezetésével az Egyesült Államokba.

• Loss: MultipleNegativesRankingLoss with these parameters:

  {
      "scale": 20.0,
      "similarity_fct": "cos_sim"
  }
  

Training Hyperparameters

Non-Default Hyperparameters

• eval_strategy: steps
• warmup_ratio: 0.1
• bf16: 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: 8
• per_device_eval_batch_size: 8
• per_gpu_train_batch_size: None
• per_gpu_eval_batch_size: None
• gradient_accumulation_steps: 1
• eval_accumulation_steps: None
• torch_empty_cache_steps: None
• learning_rate: 5e-05
• weight_decay: 0.0
• adam_beta1: 0.9
• adam_beta2: 0.999
• adam_epsilon: 1e-08
• max_grad_norm: 1.0
• num_train_epochs: 3
• 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: True
• fp16: False
• fp16_opt_level: O1
• half_precision_backend: auto
• bf16_full_eval: False
• fp16_full_eval: False
• tf32: None
• local_rank: 0
• ddp_backend: None
• tpu_num_cores: None
• tpu_metrics_debug: False
• debug: []
• dataloader_drop_last: False
• dataloader_num_workers: 0
• dataloader_prefetch_factor: None
• past_index: -1
• disable_tqdm: False
• remove_unused_columns: True
• label_names: None
• load_best_model_at_end: False
• ignore_data_skip: False
• fsdp: []
• fsdp_min_num_params: 0
• fsdp_config: {'min_num_params': 0, 'xla': False, 'xla_fsdp_v2': False, 'xla_fsdp_grad_ckpt': False}
• fsdp_transformer_layer_cls_to_wrap: None
• accelerator_config: {'split_batches': False, 'dispatch_batches': None, 'even_batches': True, 'use_seedable_sampler': True, 'non_blocking': False, 'gradient_accumulation_kwargs': None}
• deepspeed: None
• label_smoothing_factor: 0.0
• optim: adamw_torch
• optim_args: None
• adafactor: False
• group_by_length: False
• length_column_name: length
• ddp_find_unused_parameters: None
• ddp_bucket_cap_mb: None
• ddp_broadcast_buffers: False
• dataloader_pin_memory: True
• dataloader_persistent_workers: False
• skip_memory_metrics: True
• use_legacy_prediction_loop: False
• push_to_hub: False
• resume_from_checkpoint: None
• hub_model_id: None
• hub_strategy: every_save
• hub_private_repo: None
• hub_always_push: False
• gradient_checkpointing: False
• gradient_checkpointing_kwargs: None
• include_inputs_for_metrics: False
• include_for_metrics: []
• eval_do_concat_batches: True
• fp16_backend: auto
• push_to_hub_model_id: None
• push_to_hub_organization: None
• mp_parameters:
• auto_find_batch_size: False
• full_determinism: False
• torchdynamo: None
• ray_scope: last
• ddp_timeout: 1800
• torch_compile: False
• torch_compile_backend: None
• torch_compile_mode: None
• dispatch_batches: None
• split_batches: None
• include_tokens_per_second: False
• include_num_input_tokens_seen: False
• neftune_noise_alpha: None
• optim_target_modules: None
• batch_eval_metrics: False
• eval_on_start: False
• use_liger_kernel: False
• eval_use_gather_object: False
• average_tokens_across_devices: False
• prompts: None
• batch_sampler: no_duplicates
• multi_dataset_batch_sampler: proportional

Training Logs

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Epoch	Step	Training Loss	Validation Loss	all-triplet-dev_cosine_accuracy	all-triplet-test_cosine_accuracy
0	0	-	-	0.6579	-
0.0007	100	1.0	-	-	-
0.0014	200	0.9771	-	-	-
0.0020	300	1.053	-	-	-
0.0027	400	0.887	-	-	-
0.0034	500	0.9726	-	-	-
0.0041	600	0.9072	-	-	-
0.0047	700	1.0523	-	-	-
0.0054	800	0.9033	-	-	-
0.0061	900	0.9774	-	-	-
0.0068	1000	0.8418	-	-	-
0.0074	1100	0.9079	-	-	-
0.0081	1200	0.7952	-	-	-
0.0088	1300	0.9232	-	-	-
0.0095	1400	0.8148	-	-	-
0.0101	1500	0.9004	-	-	-
0.0108	1600	0.8553	-	-	-
0.0115	1700	0.8049	-	-	-
0.0122	1800	0.7216	-	-	-
0.0128	1900	0.7598	-	-	-
0.0135	2000	0.802	-	-	-
0.0142	2100	0.879	-	-	-
0.0149	2200	0.8042	-	-	-
0.0156	2300	0.7186	-	-	-
0.0162	2400	0.7569	-	-	-
0.0169	2500	0.7585	-	-	-
0.0176	2600	0.7419	-	-	-
0.0183	2700	0.6902	-	-	-
0.0189	2800	0.7811	-	-	-
0.0196	2900	0.6972	-	-	-
0.0203	3000	0.6638	-	-	-
0.0210	3100	0.6797	-	-	-
0.0216	3200	0.6809	-	-	-
0.0223	3300	0.7417	-	-	-
0.0230	3400	0.7048	-	-	-
0.0237	3500	0.6981	-	-	-
0.0243	3600	0.6724	-	-	-
0.0250	3700	0.635	-	-	-
0.0257	3800	0.6869	-	-	-
0.0264	3900	0.6868	-	-	-
0.0270	4000	0.658	-	-	-
0.0277	4100	0.6692	-	-	-
0.0284	4200	0.6254	-	-	-
0.0291	4300	0.7114	-	-	-
0.0297	4400	0.6143	-	-	-
0.0304	4500	0.6775	-	-	-
0.0311	4600	0.6419	-	-	-
0.0318	4700	0.6887	-	-	-
0.0325	4800	0.6529	-	-	-
0.0331	4900	0.6365	-	-	-
0.0338	5000	0.6158	0.6443	0.7006	-
0.0345	5100	0.6508	-	-	-
0.0352	5200	0.6424	-	-	-
0.0358	5300	0.6766	-	-	-
0.0365	5400	0.6487	-	-	-
0.0372	5500	0.6886	-	-	-
0.0379	5600	0.6211	-	-	-
0.0385	5700	0.6523	-	-	-
0.0392	5800	0.6377	-	-	-
0.0399	5900	0.6524	-	-	-
0.0406	6000	0.6028	-	-	-
0.0412	6100	0.6466	-	-	-
0.0419	6200	0.6373	-	-	-
0.0426	6300	0.6434	-	-	-
0.0433	6400	0.6131	-	-	-
0.0439	6500	0.6133	-	-	-
0.0446	6600	0.6323	-	-	-
0.0453	6700	0.6384	-	-	-
0.0460	6800	0.6757	-	-	-
0.0467	6900	0.6366	-	-	-
0.0473	7000	0.6154	-	-	-
0.0480	7100	0.6554	-	-	-
0.0487	7200	0.6584	-	-	-
0.0494	7300	0.6527	-	-	-
0.0500	7400	0.5794	-	-	-
0.0507	7500	0.629	-	-	-
0.0514	7600	0.6272	-	-	-
0.0521	7700	0.6614	-	-	-
0.0527	7800	0.6511	-	-	-
0.0534	7900	0.5902	-	-	-
0.0541	8000	0.6243	-	-	-
0.0548	8100	0.5976	-	-	-
0.0554	8200	0.6198	-	-	-
0.0561	8300	0.6478	-	-	-
0.0568	8400	0.6167	-	-	-
0.0575	8500	0.6635	-	-	-
0.0581	8600	0.6189	-	-	-
0.0588	8700	0.5938	-	-	-
0.0595	8800	0.6059	-	-	-
0.0602	8900	0.6043	-	-	-
0.0609	9000	0.5994	-	-	-
0.0615	9100	0.6122	-	-	-
0.0622	9200	0.6553	-	-	-
0.0629	9300	0.5798	-	-	-
0.0636	9400	0.6315	-	-	-
0.0642	9500	0.7163	-	-	-
0.0649	9600	0.618	-	-	-
0.0656	9700	0.6174	-	-	-
0.0663	9800	0.6291	-	-	-
0.0669	9900	0.6296	-	-	-
0.0676	10000	0.6421	0.6147	0.7206	-
0.0683	10100	0.6046	-	-	-
0.0690	10200	0.5878	-	-	-
0.0696	10300	0.6091	-	-	-
0.0703	10400	0.6736	-	-	-
0.0710	10500	0.6205	-	-	-
0.0717	10600	0.5922	-	-	-
0.0723	10700	0.5989	-	-	-
0.0730	10800	0.614	-	-	-
0.0737	10900	0.6304	-	-	-
0.0744	11000	0.6241	-	-	-
0.0751	11100	0.5657	-	-	-
0.0757	11200	0.6008	-	-	-
0.0764	11300	0.6249	-	-	-
0.0771	11400	0.5991	-	-	-
0.0778	11500	0.5798	-	-	-
0.0784	11600	0.6286	-	-	-
0.0791	11700	0.6672	-	-	-
0.0798	11800	0.5947	-	-	-
0.0805	11900	0.5958	-	-	-
0.0811	12000	0.6229	-	-	-
0.0818	12100	0.6162	-	-	-
0.0825	12200	0.573	-	-	-
0.0832	12300	0.5661	-	-	-
0.0838	12400	0.594	-	-	-
0.0845	12500	0.5654	-	-	-
0.0852	12600	0.5925	-	-	-
0.0859	12700	0.6019	-	-	-
0.0865	12800	0.6	-	-	-
0.0872	12900	0.5931	-	-	-
0.0879	13000	0.6517	-	-	-
0.0886	13100	0.573	-	-	-
0.0892	13200	0.6486	-	-	-
0.0899	13300	0.6032	-	-	-
0.0906	13400	0.5799	-	-	-
0.0913	13500	0.585	-	-	-
0.0920	13600	0.6025	-	-	-
0.0926	13700	0.5873	-	-	-
0.0933	13800	0.6339	-	-	-
0.0940	13900	0.5779	-	-	-
0.0947	14000	0.5974	-	-	-
0.0953	14100	0.5706	-	-	-
0.0960	14200	0.5906	-	-	-
0.0967	14300	0.562	-	-	-
0.0974	14400	0.6264	-	-	-
0.0980	14500	0.6248	-	-	-
0.0987	14600	0.6212	-	-	-
0.0994	14700	0.5845	-	-	-
0.1001	14800	0.6237	-	-	-
0.1007	14900	0.5905	-	-	-
0.1014	15000	0.6176	0.5981	0.7167	-
0.1021	15100	0.6059	-	-	-
0.1028	15200	0.5882	-	-	-
0.1034	15300	0.5692	-	-	-
0.1041	15400	0.6028	-	-	-
0.1048	15500	0.5876	-	-	-
0.1055	15600	0.6507	-	-	-
0.1062	15700	0.5612	-	-	-
0.1068	15800	0.5882	-	-	-
0.1075	15900	0.5646	-	-	-
0.1082	16000	0.6212	-	-	-
0.1089	16100	0.6108	-	-	-
0.1095	16200	0.619	-	-	-
0.1102	16300	0.5962	-	-	-
0.1109	16400	0.6056	-	-	-
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Framework Versions

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• PyTorch: 2.5.1+cu124
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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",
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@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},
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    eprint={1705.00652},
    archivePrefix={arXiv},
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