anhtuansh/halong_embedding-Financial-Matryoshka-5e

SentenceTransformer based on hiieu/halong_embedding

This is a sentence-transformers model finetuned from hiieu/halong_embedding on the json dataset. 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: hiieu/halong_embedding
• Maximum Sequence Length: 512 tokens
• Output Dimensionality: 768 dimensions
• Similarity Function: Cosine Similarity
• Training Dataset:
  • json

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: XLMRobertaModel 
  (1): Pooling({'word_embedding_dimension': 768, '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})
  (2): Normalize()
)

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("anhtuansh/halong_embedding-Financial-Matryoshka-5e")
# Run inference
sentences = [
    'thời_hạn giải_quyết việc gia_hạn thời_gian học_tập cho lưu học_sinh để hoàn_thành khóa học như sau : tối_đa 20 ngày làm_việc kể từ ngày nhận đủ hồ_sơ hợp_lệ .',
    'tôi muốn hỏi về gia_hạn thời_gian học_tập cho lưu học_sinh để hoàn_thành khóa học , có thời_hạn giải_quyết như thế_nào ?',
    'thành_phần hồ_sơ giải_quyết chế_độ hỗ_trợ đối_với người việt_nam có công với cách_mạng quy_định tại nghị_định số 102 / 2018 / nđ - cp ngày 20 / 7 / 2018 của chính_phủ về chế_độ hỗ_trợ và một_số chế_độ đãi_ngộ khác đối_với người việt_nam có công với cách_mạng , người tham_gia kháng_chiến , chiến_tranh bảo_vệ tổ_quốc và làm nhiệm_vụ quốc_tế đang định_cư ở nước_ngoài ( nghị_định số 102 / 2018 / nđ - cp ) , bao_gồm những giấy_tờ gì ?',
]
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

Information Retrieval

• Datasets: dim_768, dim_512, dim_256, dim_128 and dim_64
• Evaluated with InformationRetrievalEvaluator

Metric	dim_768	dim_512	dim_256	dim_128	dim_64
cosine_accuracy@1	0.522	0.5247	0.5185	0.5079	0.4753
cosine_accuracy@3	0.6993	0.6975	0.6852	0.6781	0.6473
cosine_accuracy@5	0.7557	0.7557	0.7425	0.7363	0.709
cosine_accuracy@10	0.8122	0.8078	0.8078	0.7919	0.7663
cosine_precision@1	0.522	0.5247	0.5185	0.5079	0.4753
cosine_precision@3	0.2331	0.2325	0.2284	0.226	0.2158
cosine_precision@5	0.1511	0.1511	0.1485	0.1473	0.1418
cosine_precision@10	0.0812	0.0808	0.0808	0.0792	0.0766
cosine_recall@1	0.522	0.5247	0.5185	0.5079	0.4753
cosine_recall@3	0.6993	0.6975	0.6852	0.6781	0.6473
cosine_recall@5	0.7557	0.7557	0.7425	0.7363	0.709
cosine_recall@10	0.8122	0.8078	0.8078	0.7919	0.7663
cosine_ndcg@10	0.6694	0.6691	0.6635	0.6512	0.6202
cosine_mrr@10	0.6235	0.6243	0.6173	0.606	0.5735
cosine_map@100	0.6291	0.6302	0.6232	0.6123	0.5799

Training Details

Training Dataset

json

• Dataset: json
• Size: 10,200 training samples
• Columns: positive and anchor
• Approximate statistics based on the first 1000 samples:

  	positive	anchor
  type	string	string
  details	min: 4 tokens mean: 270.11 tokens max: 512 tokens	min: 10 tokens mean: 59.35 tokens max: 421 tokens

• Samples:

  positive	anchor
  1 . thẩm_quyền cấp giấy_phép tổ_chức triển_lãm , hội_chợ xuất_bản_phẩm được quy_định cụ_thể như sau : - bộ thông_tin và truyền_thông cấp giấy_phép cho cơ_quan , tổ_chức ở trung_ương ; cơ_quan , tổ_chức , cá_nhân nước_ngoài ; - ủy_ban nhân_dân cấp tỉnh cấp giấy_phép cho cơ_quan , tổ_chức , cá_nhân có trụ_sở hoặc cư_trú tại địa_phương ; chi_nhánh , văn_phòng đại_diện , đơn_vị trực_thuộc cơ_quan , tổ_chức ở trung_ương đặt tại địa_phương . 2 . hồ_sơ bao_gồm : - đơn đề_nghị cấp giấy_phép trong đó ghi rõ mục_đích , thời_gian , địa_điểm và tên các đơn_vị tham_gia triển_lãm , hội_chợ ; - danh_mục xuất_bản_phẩm để triển_lãm , hội_chợ theo mẫu quy_định . ( quy_định tại khoản 2 , 3 điều 44 luật xuất_bản )	hồ_sơ và thẩm_quyền cấp giấy_phép tổ_chức triển_lãm , hội_chợ xuất_bản_phẩm được quy_định cụ_thể như thế_nào ?
  - trường_hợp mất danh_mục và phiếu theo_dõi trừ lùi thì người khai hải_quan có hồ_sơ đề_nghị cơ_quan hải_quan nơi cấp danh_mục lần đầu_đề_nghị cấp lại , bao_gồm : + công_văn đề_nghị cấp lại danh_mục , phiếu theo_dõi trừ lùi trong đó nêu rõ : lý_do mất danh_mục , phiếu theo_dõi trừ lùi và cam_kết của người khai hải_quan về tính chính_xác của nội_dung khai_báo ; + bảng kê toàn_bộ tờ khai hải_quan ( điện_tử hoặc giấy ) của số_lượng hàng_hóa đã nhập_khẩu theo danh_mục ; + bản danh_mục và phiếu theo_dõi trừ lùi của cơ_quan hải_quan nơi làm thủ_tục nhập_khẩu lô hàng cuối_cùng trước khi thất_lạc ( 01 bản chụp có xác_nhận của cơ_quan hải_quan nơi nhập_khẩu ) . - khi làm thủ_tục hải_quan , người khai hải_quan nộp , xuất_trình cho cơ_quan hải_quan nơi đăng_ký tờ khai hải_quan các hồ_sơ sau : + hồ_sơ hải_quan theo quy_định hiện_hành ; + danh_mục hàng_hóa và phiếu theo_dõi trừ lùi đã đăng_ký với cơ_quan hải_quan ( bản giao người khai hải_quan ) để cơ_quan hải_quan làm thủ_tục thực_hiện...	trường_hợp tôi làm mất danh_mục và phiếu theo_dõi trừ lùi hàng_hóa_nhập_khẩu dung_môi n - hexan dùng trong sản_xuất khô_dầu đậu_tương và dầu thực_vật , cám gạo trích ly và dầu cám thì cần làm những thủ_tục gì ?
  thẩm_quyền cấp giấy chứng_nhận cơ_sở đủ điều_kiện đăng_kiểm tàu cá là : tổng_cục thủy_sản .	thẩm_quyền cấp giấy chứng_nhận cơ_sở đủ điều_kiện đăng_kiểm tàu cá ?

• Loss: MatryoshkaLoss with these parameters:

  {
      "loss": "MultipleNegativesRankingLoss",
      "matryoshka_dims": [
          768,
          512
      ],
      "matryoshka_weights": [
          1,
          1
      ],
      "n_dims_per_step": -1
  }
  

Evaluation Dataset

json

• Dataset: json
• Size: 1,134 evaluation samples
• Columns: positive and anchor
• Approximate statistics based on the first 1000 samples:

  	positive	anchor
  type	string	string
  details	min: 4 tokens mean: 274.14 tokens max: 512 tokens	min: 7 tokens mean: 58.82 tokens max: 512 tokens

• Samples:

  positive	anchor
  việc thực_hiện thủ_tục tặng_thưởng bằng khen cấp bộ , ban , ngành , đoàn_thể trung_ương , tỉnh , thành_phố trực_thuộc trung_ương về thành_tích đột_xuất được tiến_hành như sau : bước 1 . vụ , phòng , ban thi_đua – khen_thưởng các bộ , ngành , đoàn_thể trung_ương , tỉnh , thành_phố trực_thuộc trung_ương tiếp_nhận đề_nghị khen_thưởng của các đơn_vị thực thuộc . bước 2 . thẩm_định hồ_sơ , xin ý_kiến các cơ_quan liên_quan , báo_cáo hội_đồng thi_đua khen_thưởng cùng cấp , tổng_hợp trình bộ_trưởng , thủ_trưởng đơn_vị , chủ_tịch ubnd tỉnh , thành_phố quyết_định khen_thưởng . bước 3 . khi có quyết_định của bộ_trưởng , thủ_trưởng đơn_vị , chủ_tịch ubnd tỉnh , thành_phố trực_thuộc trung_ương ; vụ , phòng , ban thi_đua – khen_thưởng các bộ , ngành , đoàn_thể trung_ương , tỉnh , thành_phố trực_thuộc trung_ương thông_báo quyết_định , viết bằng , đóng_dấu và cấp_phát cho đơn_vị trình khen . bước 4 . các trường_hợp không được khen_thưởng ( không đúng đối_tượng , không đủ tiêu_chuẩn , không đủ ...	đề_nghị cho biết trình_tự thực_hiện thủ_tục tặng_thưởng bằng khen cấp bộ , ban , ngành , đoàn_thể trung_ương , tỉnh , thành_phố trực_thuộc trung_ương về thành_tích đột_xuất
  bông_thủy_tinh chống cháy là vật_liệu chống cháy , thuộc danh_mục phương_tiện pccc quy_định phụ_lục v nghị_định số 79 / 2014 / nđ - cp ngày 31 / 7 / 2014 quy_định chi_tiết thi_hành một_số điều của luật phòng cháy và chữa_cháy và luật sửa_đổi , bổ_sung một_số điều của luật phòng cháy và chữa_cháy . do đó , nếu đưa vào sử_dụng trong hạng_mục pccc của công_trình thì phải kiểm_định về pccc. tuy_nhiên , đối_với vật_liệu bông thủy_tinh cách_nhiệt chống cháy được các cơ_quan , tổ_chức , cá_nhân cần xem_xét tùy vào yêu_cầu cụ_thể của công_trình để đăng_ký kiểm_định “ tính nguy_hiểm cháy ” đối_với vật_liệu đó hoặc “ giới_hạn chịu_lửa ” của kết_cấu sử_dụng vật_liệu đó . thành_phần hồ_sơ đề_nghị kiểm_định được quy_định tại điểm a khoản 4 điều 18 thông_tư 66 / 2014 / tt - bca ngày 16 / 12 / 2014 quy_định chi_tiết thi_hành một_số điều của nghị_định số 79 / 2014 / nđ - cp ngày 31 / 7 / 2014 quy_định chi_tiết thi_hành một_số điều của luật phòng cháy và chữa_cháy và luật sửa_đổi , bổ_sung một_số điều ...	bông_thủy_tinh cách_nhiệt chống cháy có phải kiểm_định không ? thành_phần hồ_sơ đề_nghị kiểm_định như thế_nào ?
  thẻ thường_trú không có thời_hạn nhưng định_kỳ 10 năm một lần , người nước_ngoài thường_trú phải đến nộp hồ_sơ tại phòng quản_lý xuất , nhập_cảnh công_an tỉnh , thành_phố trực_thuộc trung_ương để đề_nghị cấp đổi thẻ thường_trú .	thẻ thường_trú có thời_hạn không ?

• Loss: MatryoshkaLoss with these parameters:

  {
      "loss": "MultipleNegativesRankingLoss",
      "matryoshka_dims": [
          768,
          512
      ],
      "matryoshka_weights": [
          1,
          1
      ],
      "n_dims_per_step": -1
  }
  

Training Hyperparameters

Non-Default Hyperparameters

• eval_strategy: epoch
• per_device_train_batch_size: 2
• per_device_eval_batch_size: 2
• gradient_accumulation_steps: 2
• learning_rate: 2e-05
• num_train_epochs: 5
• lr_scheduler_type: cosine
• warmup_ratio: 0.1
• fp16: True
• tf32: False
• load_best_model_at_end: True
• optim: adamw_torch_fused
• batch_sampler: no_duplicates

All Hyperparameters

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• overwrite_output_dir: False
• do_predict: False
• eval_strategy: epoch
• prediction_loss_only: True
• per_device_train_batch_size: 2
• per_device_eval_batch_size: 2
• per_gpu_train_batch_size: None
• per_gpu_eval_batch_size: None
• gradient_accumulation_steps: 2
• eval_accumulation_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: 5
• max_steps: -1
• lr_scheduler_type: cosine
• 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: False
• 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: 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_fused
• 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: 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
• prompts: None
• batch_sampler: no_duplicates
• multi_dataset_batch_sampler: proportional

Training Logs

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Epoch	Step	Training Loss	Validation Loss	dim_768_cosine_ndcg@10	dim_512_cosine_ndcg@10	dim_256_cosine_ndcg@10	dim_128_cosine_ndcg@10	dim_64_cosine_ndcg@10
0	0	-	-	0.4722	0.4553	0.4184	0.3613	0.2929
0.0039	10	0.2025	-	-	-	-	-	-
0.0078	20	0.4061	-	-	-	-	-	-
0.0118	30	0.2119	-	-	-	-	-	-
0.0157	40	0.2383	-	-	-	-	-	-
0.0196	50	0.2445	-	-	-	-	-	-
0.0235	60	0.3297	-	-	-	-	-	-
0.0275	70	0.1968	-	-	-	-	-	-
0.0314	80	0.3068	-	-	-	-	-	-
0.0353	90	0.1502	-	-	-	-	-	-
0.0392	100	0.2747	-	-	-	-	-	-
0.0431	110	0.078	-	-	-	-	-	-
0.0471	120	0.1146	-	-	-	-	-	-
0.0510	130	0.0286	-	-	-	-	-	-
0.0549	140	0.4102	-	-	-	-	-	-
0.0588	150	0.0437	-	-	-	-	-	-
0.0627	160	0.3079	-	-	-	-	-	-
0.0667	170	0.1597	-	-	-	-	-	-
0.0706	180	0.0676	-	-	-	-	-	-
0.0745	190	0.0399	-	-	-	-	-	-
0.0784	200	0.1717	-	-	-	-	-	-
0.0824	210	0.2644	-	-	-	-	-	-
0.0863	220	0.2292	-	-	-	-	-	-
0.0902	230	0.0382	-	-	-	-	-	-
0.0941	240	0.1296	-	-	-	-	-	-
0.0980	250	0.0587	-	-	-	-	-	-
0.1020	260	0.1843	-	-	-	-	-	-
0.1059	270	0.0882	-	-	-	-	-	-
0.1098	280	0.2833	-	-	-	-	-	-
0.1137	290	0.0289	-	-	-	-	-	-
0.1176	300	0.466	-	-	-	-	-	-
0.1216	310	0.0205	-	-	-	-	-	-
0.1255	320	0.1663	-	-	-	-	-	-
0.1294	330	0.1157	-	-	-	-	-	-
0.1333	340	0.3217	-	-	-	-	-	-
0.1373	350	0.0771	-	-	-	-	-	-
0.1412	360	0.004	-	-	-	-	-	-
0.1451	370	0.0497	-	-	-	-	-	-
0.1490	380	0.0288	-	-	-	-	-	-
0.1529	390	0.267	-	-	-	-	-	-
0.1569	400	0.0723	-	-	-	-	-	-
0.1608	410	0.3882	-	-	-	-	-	-
0.1647	420	0.0126	-	-	-	-	-	-
0.1686	430	0.0099	-	-	-	-	-	-
0.1725	440	0.068	-	-	-	-	-	-
0.1765	450	0.0565	-	-	-	-	-	-
0.1804	460	0.0968	-	-	-	-	-	-
0.1843	470	0.0229	-	-	-	-	-	-
0.1882	480	0.0971	-	-	-	-	-	-
0.1922	490	0.0653	-	-	-	-	-	-
0.1961	500	0.0005	-	-	-	-	-	-
0.2	510	0.1656	-	-	-	-	-	-
0.2039	520	0.0702	-	-	-	-	-	-
0.2078	530	0.0059	-	-	-	-	-	-
0.2118	540	0.0208	-	-	-	-	-	-
0.2157	550	0.0478	-	-	-	-	-	-
0.2196	560	0.0197	-	-	-	-	-	-
0.2235	570	0.2156	-	-	-	-	-	-
0.2275	580	0.001	-	-	-	-	-	-
0.2314	590	0.0349	-	-	-	-	-	-
0.2353	600	0.1013	-	-	-	-	-	-
0.2392	610	0.03	-	-	-	-	-	-
0.2431	620	0.0207	-	-	-	-	-	-
0.2471	630	0.176	-	-	-	-	-	-
0.2510	640	0.0841	-	-	-	-	-	-
0.2549	650	0.3448	-	-	-	-	-	-
0.2588	660	0.1819	-	-	-	-	-	-
0.2627	670	0.0169	-	-	-	-	-	-
0.2667	680	0.0263	-	-	-	-	-	-
0.2706	690	0.1355	-	-	-	-	-	-
0.2745	700	0.0007	-	-	-	-	-	-
0.2784	710	0.0862	-	-	-	-	-	-
0.2824	720	0.1283	-	-	-	-	-	-
0.2863	730	0.0033	-	-	-	-	-	-
0.2902	740	0.0782	-	-	-	-	-	-
0.2941	750	0.0075	-	-	-	-	-	-
0.2980	760	0.1451	-	-	-	-	-	-
0.3020	770	0.1888	-	-	-	-	-	-
0.3059	780	0.0166	-	-	-	-	-	-
0.3098	790	0.02	-	-	-	-	-	-
0.3137	800	0.0673	-	-	-	-	-	-
0.3176	810	0.1498	-	-	-	-	-	-
0.3216	820	0.0102	-	-	-	-	-	-
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0.3294	840	0.0651	-	-	-	-	-	-
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Citation

BibTeX

Sentence Transformers

@inproceedings{reimers-2019-sentence-bert,
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    author = "Reimers, Nils and Gurevych, Iryna",
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MatryoshkaLoss

@misc{kusupati2024matryoshka,
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    author={Aditya Kusupati and Gantavya Bhatt and Aniket Rege and Matthew Wallingford and Aditya Sinha and Vivek Ramanujan and William Howard-Snyder and Kaifeng Chen and Sham Kakade and Prateek Jain and Ali Farhadi},
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MultipleNegativesRankingLoss

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    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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