bobox/DeBERTa3-s-CustomPoolin-toytest-step1

SentenceTransformer based on microsoft/deberta-v3-small

This is a sentence-transformers model finetuned from microsoft/deberta-v3-small. 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: microsoft/deberta-v3-small
• Maximum Sequence Length: 512 tokens
• Output Dimensionality: 768 tokens
• Similarity Function: Cosine Similarity

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': 512, 'do_lower_case': False}) with Transformer model: DebertaV2Model 
  (1): AdvancedWeightedPooling(
    (linear_cls_pj): Linear(in_features=768, out_features=768, bias=True)
    (linear_cls_Qpj): Linear(in_features=768, out_features=768, bias=True)
    (linear_mean_pj): Linear(in_features=768, out_features=768, bias=True)
    (linear_attnOut): Linear(in_features=768, out_features=768, bias=True)
    (mha): MultiheadAttention(
      (out_proj): NonDynamicallyQuantizableLinear(in_features=768, out_features=768, bias=True)
    )
    (layernorm_output): LayerNorm((768,), eps=1e-05, elementwise_affine=True)
    (layernorm_weightedPooing): LayerNorm((768,), eps=1e-05, elementwise_affine=True)
    (layernorm_pjCls): LayerNorm((768,), eps=1e-05, elementwise_affine=True)
    (layernorm_pjMean): LayerNorm((768,), eps=1e-05, elementwise_affine=True)
    (layernorm_attnOut): LayerNorm((768,), eps=1e-05, elementwise_affine=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("bobox/DeBERTa3-s-CustomPoolin-toytest-step1")
# Run inference
sentences = [
    'who was the first person who made the violin',
    'Violin The first makers of violins probably borrowed from various developments of the Byzantine lira. These included the rebec;[13] the Arabic rebab; the vielle (also known as the fidel or viuola); and the lira da braccio[11][14] The violin in its present form emerged in early 16th-century northern Italy. The earliest pictures of violins, albeit with three strings, are seen in northern Italy around 1530, at around the same time as the words "violino" and "vyollon" are seen in Italian and French documents. One of the earliest explicit descriptions of the instrument, including its tuning, is from the Epitome musical by Jambe de Fer, published in Lyon in 1556.[15] By this time, the violin had already begun to spread throughout Europe.',
    "Alice in Chains Alice in Chains is an American rock band from Seattle, Washington, formed in 1987 by guitarist and vocalist Jerry Cantrell and drummer Sean Kinney,[1] who recruited bassist Mike Starr[1] and lead vocalist Layne Staley.[1][2][3] Starr was replaced by Mike Inez in 1993.[4] After Staley's death in 2002, William DuVall joined in 2006 as co-lead vocalist and rhythm guitarist. The band took its name from Staley's previous group, the glam metal band Alice N' Chains.[5][2]",
]
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]

Evaluation

Metrics

Semantic Similarity

• Dataset: sts-test
• Evaluated with EmbeddingSimilarityEvaluator

Metric	Value
pearson_cosine	0.67
spearman_cosine	0.674
pearson_manhattan	0.6847
spearman_manhattan	0.6765
pearson_euclidean	0.682
spearman_euclidean	0.6744
pearson_dot	0.6678
spearman_dot	0.6715
pearson_max	0.6847
spearman_max	0.6765

Binary Classification

• Dataset: allNLI-dev
• Evaluated with BinaryClassificationEvaluator

Metric	Value
cosine_accuracy	0.6973
cosine_accuracy_threshold	0.915
cosine_f1	0.5579
cosine_f1_threshold	0.8169
cosine_precision	0.4437
cosine_recall	0.7514
cosine_ap	0.5243
dot_accuracy	0.6953
dot_accuracy_threshold	700.5377
dot_f1	0.5546
dot_f1_threshold	623.9098
dot_precision	0.4456
dot_recall	0.7341
dot_ap	0.5242
manhattan_accuracy	0.6953
manhattan_accuracy_threshold	235.2859
manhattan_f1	0.5517
manhattan_f1_threshold	347.6478
manhattan_precision	0.458
manhattan_recall	0.6936
manhattan_ap	0.5239
euclidean_accuracy	0.6973
euclidean_accuracy_threshold	11.39
euclidean_f1	0.5567
euclidean_f1_threshold	16.6854
euclidean_precision	0.4422
euclidean_recall	0.7514
euclidean_ap	0.5247
max_accuracy	0.6973
max_accuracy_threshold	700.5377
max_f1	0.5579
max_f1_threshold	623.9098
max_precision	0.458
max_recall	0.7514
max_ap	0.5247

Binary Classification

• Dataset: Qnli-dev
• Evaluated with BinaryClassificationEvaluator

Metric	Value
cosine_accuracy	0.668
cosine_accuracy_threshold	0.8046
cosine_f1	0.6843
cosine_f1_threshold	0.7131
cosine_precision	0.561
cosine_recall	0.8771
cosine_ap	0.6982
dot_accuracy	0.6699
dot_accuracy_threshold	609.7378
dot_f1	0.6846
dot_f1_threshold	546.0852
dot_precision	0.5667
dot_recall	0.8644
dot_ap	0.6969
manhattan_accuracy	0.6758
manhattan_accuracy_threshold	363.4094
manhattan_f1	0.6874
manhattan_f1_threshold	430.9032
manhattan_precision	0.5802
manhattan_recall	0.8432
manhattan_ap	0.7022
euclidean_accuracy	0.666
euclidean_accuracy_threshold	17.237
euclidean_f1	0.6845
euclidean_f1_threshold	20.8608
euclidean_precision	0.5647
euclidean_recall	0.8686
euclidean_ap	0.6983
max_accuracy	0.6758
max_accuracy_threshold	609.7378
max_f1	0.6874
max_f1_threshold	546.0852
max_precision	0.5802
max_recall	0.8771
max_ap	0.7022

Training Details

Training Dataset

Unnamed Dataset

• Size: 32,500 training samples
• Columns: sentence1 and sentence2
• Approximate statistics based on the first 1000 samples:

  	sentence1	sentence2
  type	string	string
  details	min: 4 tokens mean: 29.3 tokens max: 343 tokens	min: 2 tokens mean: 57.53 tokens max: 512 tokens

• Samples:

  sentence1	sentence2
  A Slippery Dick is what type of creature?	The Slippery Dick (Juvenile) - Whats That Fish! Description Also known as Sand-reef Wrasses and Slippery Dick Wrasse. Found singly or in pairs or in groups constantly circling around reefs, sea grass beds and sandy areas. Colours highly variable especially between juvenile to adult. They feed on hard shell invertebrates. Length - 18cm Depth - 2-12m Widespread Western Atlantic & Caribbean Most reef fish seen by divers during the day are grazers, that cruise around just above the surface of the coral or snoop into crevices looking for algae, worms and small crustaceans. Wrasses have small protruding teeth and graze the bottom taking in a variety of snails, worms, crabs, shrimps and eggs. Any hard coats or thick shells are then ground down by their pharyngeal jaws and the delicacies inside digested. From juvenile to adult wrasses dramatically alter their colour and body shapes. Wrasses are always on the go during the day, but are the first to go to bed and the last to rise. Small wrasses dive below the sand to sleep and larger wrasses wedge themselves in crevasses. Related creatures Heads up! Many creatures change during their life. Juvenile fish become adults and some change shape or their colour. Some species change sex and others just get older. The following creature(s) are known relatives of the Slippery Dick (Juvenile). Click the image(s) to explore further or hover over to get a better view! Slippery Dick
  e. in solids the atoms are closely locked in position and can only vibrate, in liquids the atoms and molecules are more loosely connected and can collide with and move past one another, while in gases the atoms or molecules are free to move independently, colliding frequently.	Within a substance, atoms that collide frequently and move independently of one another are most likely in a gas
  In December 2015 , the film was ranked # 192 on IMDb .	As of December 2015 , it is the # 192 highest rated film on IMDb.

• Loss: GISTEmbedLoss with these parameters:

  {'guide': SentenceTransformer(
    (0): Transformer({'max_seq_length': 512, 'do_lower_case': False}) with Transformer model: BertModel 
    (1): Pooling({'word_embedding_dimension': 768, 'pooling_mode_cls_token': True, 'pooling_mode_mean_tokens': False, '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()
  ), 'temperature': 0.025}
  

Evaluation Dataset

Unnamed Dataset

• Size: 1,664 evaluation samples
• Columns: sentence1 and sentence2
• Approximate statistics based on the first 1000 samples:

  	sentence1	sentence2
  type	string	string
  details	min: 4 tokens mean: 28.74 tokens max: 330 tokens	min: 2 tokens mean: 56.55 tokens max: 512 tokens

• Samples:

  sentence1	sentence2
  What component of an organism, made up of many cells, in turn makes up an organ?
  Diffusion Diffusion is a process where atoms or molecules move from areas of high concentration to areas of low concentration.	Diffusion is the process in which a substance naturally moves from an area of higher to lower concentration.
  In the 1966 movie The Good, The Bad And The Ugly, Clint Eastwood played the Good" and Lee van Cleef played "the Bad", but who played "the Ugly"?	View All Photos (10) Movie Info In the last and the best installment of his so-called "Dollars" trilogy of Sergio Leone-directed "spaghetti westerns," Clint Eastwood reprised the role of a taciturn, enigmatic loner. Here he searches for a cache of stolen gold against rivals the Bad (Lee Van Cleef), a ruthless bounty hunter, and the Ugly (Eli Wallach), a Mexican bandit. Though dubbed "the Good," Eastwood's character is not much better than his opponents -- he is just smarter and shoots faster. The film's title reveals its ironic attitude toward the canonized heroes of the classical western. "The real West was the world of violence, fear, and brutal instincts," claimed Leone. "In pursuit of profit there is no such thing as good and evil, generosity or deviousness; everything depends on chance, and not the best wins but the luckiest." Immensely entertaining and beautifully shot in Techniscope by Tonino Delli Colli, the movie is a virtually definitive "spaghetti western," rivaled only by Leone's own Once Upon a Time in the West (1968). The main musical theme by Ennio Morricone hit #1 on the British pop charts. Originally released in Italy at 177 minutes, the movie was later cut for its international release. ~ Yuri German, Rovi Rating:

• Loss: GISTEmbedLoss with these parameters:

  {'guide': SentenceTransformer(
    (0): Transformer({'max_seq_length': 512, 'do_lower_case': False}) with Transformer model: BertModel 
    (1): Pooling({'word_embedding_dimension': 768, 'pooling_mode_cls_token': True, 'pooling_mode_mean_tokens': False, '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()
  ), 'temperature': 0.025}
  

Training Hyperparameters

Non-Default Hyperparameters

• eval_strategy: steps
• per_device_train_batch_size: 32
• per_device_eval_batch_size: 256
• lr_scheduler_type: cosine_with_min_lr
• lr_scheduler_kwargs: {'num_cycles': 0.5, 'min_lr': 3.3333333333333337e-06}
• warmup_ratio: 0.33
• save_safetensors: False
• fp16: True
• push_to_hub: True
• hub_model_id: bobox/DeBERTa3-s-CustomPoolin-toytest-step1-checkpoints-tmp
• hub_strategy: all_checkpoints
• batch_sampler: no_duplicates

All Hyperparameters

Click to expand

• overwrite_output_dir: False
• do_predict: False
• eval_strategy: steps
• prediction_loss_only: True
• per_device_train_batch_size: 32
• per_device_eval_batch_size: 256
• 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: cosine_with_min_lr
• lr_scheduler_kwargs: {'num_cycles': 0.5, 'min_lr': 3.3333333333333337e-06}
• warmup_ratio: 0.33
• warmup_steps: 0
• log_level: passive
• log_level_replica: warning
• log_on_each_node: True
• logging_nan_inf_filter: True
• save_safetensors: False
• 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}
• 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: True
• resume_from_checkpoint: None
• hub_model_id: bobox/DeBERTa3-s-CustomPoolin-toytest-step1-checkpoints-tmp
• hub_strategy: all_checkpoints
• 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
• eval_on_start: False
• eval_use_gather_object: False
• batch_sampler: no_duplicates
• multi_dataset_batch_sampler: proportional

Training Logs

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Epoch	Step	Training Loss	Validation Loss	sts-test_spearman_cosine	allNLI-dev_max_ap	Qnli-dev_max_ap
0.0010	1	4.9603	-	-	-	-
0.0020	2	28.2529	-	-	-	-
0.0030	3	27.6365	-	-	-	-
0.0039	4	6.1387	-	-	-	-
0.0049	5	5.5753	-	-	-	-
0.0059	6	5.6951	-	-	-	-
0.0069	7	6.3533	-	-	-	-
0.0079	8	27.3848	-	-	-	-
0.0089	9	3.8501	-	-	-	-
0.0098	10	27.911	-	-	-	-
0.0108	11	4.9042	-	-	-	-
0.0118	12	6.8003	-	-	-	-
0.0128	13	5.7317	-	-	-	-
0.0138	14	20.261	-	-	-	-
0.0148	15	27.9051	-	-	-	-
0.0157	16	5.5959	-	-	-	-
0.0167	17	5.8052	-	-	-	-
0.0177	18	4.5088	-	-	-	-
0.0187	19	7.3472	-	-	-	-
0.0197	20	5.8668	-	-	-	-
0.0207	21	6.4083	-	-	-	-
0.0217	22	6.011	-	-	-	-
0.0226	23	5.2394	-	-	-	-
0.0236	24	4.2966	-	-	-	-
0.0246	25	26.605	-	-	-	-
0.0256	26	6.2067	-	-	-	-
0.0266	27	6.0346	-	-	-	-
0.0276	28	5.4676	-	-	-	-
0.0285	29	6.4292	-	-	-	-
0.0295	30	26.6452	-	-	-	-
0.0305	31	18.8401	-	-	-	-
0.0315	32	7.4531	-	-	-	-
0.0325	33	4.8286	-	-	-	-
0.0335	34	5.0078	-	-	-	-
0.0344	35	5.4115	-	-	-	-
0.0354	36	5.4196	-	-	-	-
0.0364	37	4.5023	-	-	-	-
0.0374	38	5.376	-	-	-	-
0.0384	39	5.2303	-	-	-	-
0.0394	40	5.6694	-	-	-	-
0.0404	41	4.7825	-	-	-	-
0.0413	42	4.6507	-	-	-	-
0.0423	43	24.2072	-	-	-	-
0.0433	44	4.9285	-	-	-	-
0.0443	45	6.326	-	-	-	-
0.0453	46	4.5724	-	-	-	-
0.0463	47	4.754	-	-	-	-
0.0472	48	5.5443	-	-	-	-
0.0482	49	4.5764	-	-	-	-
0.0492	50	5.1434	-	-	-	-
0.0502	51	22.6991	-	-	-	-
0.0512	52	5.4277	-	-	-	-
0.0522	53	5.0178	-	-	-	-
0.0531	54	4.8779	-	-	-	-
0.0541	55	4.2884	-	-	-	-
0.0551	56	16.0994	-	-	-	-
0.0561	57	21.31	-	-	-	-
0.0571	58	4.9721	-	-	-	-
0.0581	59	5.143	-	-	-	-
0.0591	60	3.5933	-	-	-	-
0.0600	61	5.2559	-	-	-	-
0.0610	62	4.0757	-	-	-	-
0.0620	63	3.6612	-	-	-	-
0.0630	64	4.7505	-	-	-	-
0.0640	65	4.1979	-	-	-	-
0.0650	66	3.9982	-	-	-	-
0.0659	67	4.7065	-	-	-	-
0.0669	68	5.3413	-	-	-	-
0.0679	69	3.6964	-	-	-	-
0.0689	70	17.8774	-	-	-	-
0.0699	71	4.8154	-	-	-	-
0.0709	72	4.8356	-	-	-	-
0.0719	73	4.568	-	-	-	-
0.0728	74	4.0898	-	-	-	-
0.0738	75	3.4502	-	-	-	-
0.0748	76	3.7733	-	-	-	-
0.0758	77	4.5204	-	-	-	-
0.0768	78	4.2526	-	-	-	-
0.0778	79	4.4398	-	-	-	-
0.0787	80	4.0988	-	-	-	-
0.0797	81	3.9704	-	-	-	-
0.0807	82	4.3343	-	-	-	-
0.0817	83	4.2587	-	-	-	-
0.0827	84	15.0149	-	-	-	-
0.0837	85	14.6599	-	-	-	-
0.0846	86	4.0623	-	-	-	-
0.0856	87	3.7597	-	-	-	-
0.0866	88	4.3433	-	-	-	-
0.0876	89	4.0287	-	-	-	-
0.0886	90	4.6257	-	-	-	-
0.0896	91	13.4689	-	-	-	-
0.0906	92	4.6583	-	-	-	-
0.0915	93	4.2682	-	-	-	-
0.0925	94	4.468	-	-	-	-
0.0935	95	3.4333	-	-	-	-
0.0945	96	12.7654	-	-	-	-
0.0955	97	3.5577	-	-	-	-
0.0965	98	12.5875	-	-	-	-
0.0974	99	4.2206	-	-	-	-
0.0984	100	3.5981	-	-	-	-
0.0994	101	3.5575	-	-	-	-
0.1004	102	4.0271	-	-	-	-
0.1014	103	4.0803	-	-	-	-
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0.1033	105	4.176	-	-	-	-
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Framework Versions

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• Sentence Transformers: 3.2.1
• Transformers: 4.44.2
• PyTorch: 2.5.0+cu121
• Accelerate: 0.34.2
• Datasets: 3.0.2
• Tokenizers: 0.19.1

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",
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    url = "https://arxiv.org/abs/1908.10084",
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GISTEmbedLoss

@misc{solatorio2024gistembed,
    title={GISTEmbed: Guided In-sample Selection of Training Negatives for Text Embedding Fine-tuning},
    author={Aivin V. Solatorio},
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    archivePrefix={arXiv},
    primaryClass={cs.LG}
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