bobox/DeBERTa3-s-CustomPoolin-toytest3-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(
    (alpha_dropout_layer): Dropout(p=0.01, inplace=False)
    (gate_dropout_layer): Dropout(p=0.05, inplace=False)
    (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-toytest3-step1")
# Run inference
sentences = [
    'can sweet potatoes cause itching?',
    'People with a true potato allergy may react immediately after touching, peeling, or eating potatoes. Symptoms may vary from person to person, but typical symptoms of a potato allergy include: rhinitis, including itchy or stinging eyes, a runny or stuffy nose, and sneezing.',
    'riding a bike does not cause pollution',
]
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	0.6944
spearman_cosine	0.7023
pearson_manhattan	0.7154
spearman_manhattan	0.7032
pearson_euclidean	0.7146
spearman_euclidean	0.7023
pearson_dot	0.6941
spearman_dot	0.7015
pearson_max	0.7154
spearman_max	0.7032

Binary Classification

• Dataset: allNLI-dev
• Evaluated with BinaryClassificationEvaluator

Metric	Value
cosine_accuracy	0.6992
cosine_accuracy_threshold	0.9012
cosine_f1	0.5744
cosine_f1_threshold	0.8065
cosine_precision	0.4507
cosine_recall	0.7919
cosine_ap	0.5351
dot_accuracy	0.6992
dot_accuracy_threshold	688.4707
dot_f1	0.5744
dot_f1_threshold	615.7993
dot_precision	0.4507
dot_recall	0.7919
dot_ap	0.5342
manhattan_accuracy	0.6992
manhattan_accuracy_threshold	241.1642
manhattan_f1	0.5726
manhattan_f1_threshold	379.6895
manhattan_precision	0.4503
manhattan_recall	0.7861
manhattan_ap	0.5359
euclidean_accuracy	0.6992
euclidean_accuracy_threshold	12.2828
euclidean_f1	0.5738
euclidean_f1_threshold	17.1632
euclidean_precision	0.4518
euclidean_recall	0.7861
euclidean_ap	0.5353
max_accuracy	0.6992
max_accuracy_threshold	688.4707
max_f1	0.5744
max_f1_threshold	615.7993
max_precision	0.4518
max_recall	0.7919
max_ap	0.5359

Binary Classification

• Dataset: Qnli-dev
• Evaluated with BinaryClassificationEvaluator

Metric	Value
cosine_accuracy	0.7012
cosine_accuracy_threshold	0.7688
cosine_f1	0.6977
cosine_f1_threshold	0.7475
cosine_precision	0.6429
cosine_recall	0.7627
cosine_ap	0.7092
dot_accuracy	0.7012
dot_accuracy_threshold	587.5672
dot_f1	0.6951
dot_f1_threshold	571.6355
dot_precision	0.6416
dot_recall	0.7585
dot_ap	0.7101
manhattan_accuracy	0.7031
manhattan_accuracy_threshold	424.0588
manhattan_f1	0.6948
manhattan_f1_threshold	435.2988
manhattan_precision	0.6351
manhattan_recall	0.7669
manhattan_ap	0.7129
euclidean_accuracy	0.6992
euclidean_accuracy_threshold	18.7686
euclidean_f1	0.6977
euclidean_f1_threshold	19.6296
euclidean_precision	0.6429
euclidean_recall	0.7627
euclidean_ap	0.7091
max_accuracy	0.7031
max_accuracy_threshold	587.5672
max_f1	0.6977
max_f1_threshold	571.6355
max_precision	0.6429
max_recall	0.7669
max_ap	0.7129

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: 29.6 tokens max: 369 tokens	min: 2 tokens mean: 58.01 tokens max: 437 tokens

• Samples:

  sentence1	sentence2
  The song ‘Fashion for His Love’ by Lady Gaga is a tribute to which late fashion designer?	Fashion Of His Love by Lady Gaga Songfacts Fashion Of His Love by Lady Gaga Songfacts Songfacts Gaga explained in a tweet that this track from her Born This Way Special Edition album is about the late Alexander McQueen. The fashion designer committed suicide by hanging on February 11, 2010 and Gaga was deeply affected by the tragic death of McQueen, who was a close personal friend. That same month, she performed at the 2010 Brit Awards wearing one of his couture creations and she also paid tribute to her late friend by setting the date on the prison security cameras in her Telephone video as the same day that McQueen's body was discovered in his London home.
  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
  Helen Lederer is an English comedian .	Helen Lederer ( born 24 September 1954 ) is an English : //www.scotsman.com/news/now-or-never-1-1396369 comedian , writer and actress who emerged as part of the alternative comedy boom at the beginning of the 1980s .

• 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: 29.01 tokens max: 367 tokens	min: 2 tokens mean: 56.14 tokens max: 389 tokens

• Samples:

  sentence1	sentence2
  What planet did the voyager 1 spacecraft visit in 1980?	The Voyager 1 spacecraft visited Saturn in 1980. Voyager 2 followed in 1981. These probes sent back detailed pictures of Saturn, its rings, and some of its moons ( Figure below ). From the Voyager data, we learned what Saturn’s rings are made of. They are particles of water and ice with a little bit of dust. There are several gaps in the rings. These gaps were cleared out by moons within the rings. Gravity attracts dust and gas to the moon from the ring. This leaves a gap in the rings. Other gaps in the rings are caused by the competing forces of Saturn and its moons outside the rings.
  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.
  Who had an 80s No 1 with Don't You Want Me?	The Human League - Don't You Want Me - YouTube The Human League - Don't You Want Me Want to watch this again later? Sign in to add this video to a playlist. Need to report the video? Sign in to report inappropriate content. Rating is available when the video has been rented. This feature is not available right now. Please try again later. Uploaded on Feb 27, 2009 Music video by The Human League performing Don't You Want Me (2003 Digital Remaster). Category

• 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-toytest3-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-toytest3-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	10.4072	-	-	-	-
0.0020	2	11.0865	-	-	-	-
0.0030	3	9.5114	-	-	-	-
0.0039	4	9.9584	-	-	-	-
0.0049	5	10.068	-	-	-	-
0.0059	6	11.0224	-	-	-	-
0.0069	7	9.7703	-	-	-	-
0.0079	8	10.5005	-	-	-	-
0.0089	9	10.1987	-	-	-	-
0.0098	10	10.0277	-	-	-	-
0.0108	11	10.6965	-	-	-	-
0.0118	12	10.0609	-	-	-	-
0.0128	13	11.6214	-	-	-	-
0.0138	14	9.4053	-	-	-	-
0.0148	15	10.4014	-	-	-	-
0.0157	16	10.4119	-	-	-	-
0.0167	17	9.4658	-	-	-	-
0.0177	18	9.2169	-	-	-	-
0.0187	19	11.2337	-	-	-	-
0.0197	20	11.0572	-	-	-	-
0.0207	21	11.0452	-	-	-	-
0.0217	22	10.31	-	-	-	-
0.0226	23	9.1395	-	-	-	-
0.0236	24	8.4201	-	-	-	-
0.0246	25	8.6036	-	-	-	-
0.0256	26	11.7579	-	-	-	-
0.0266	27	10.1307	-	-	-	-
0.0276	28	9.2915	-	-	-	-
0.0285	29	9.0208	-	-	-	-
0.0295	30	8.6867	-	-	-	-
0.0305	31	8.0925	-	-	-	-
0.0315	32	8.6617	-	-	-	-
0.0325	33	8.3374	-	-	-	-
0.0335	34	7.8566	-	-	-	-
0.0344	35	9.0698	-	-	-	-
0.0354	36	7.7727	-	-	-	-
0.0364	37	7.6128	-	-	-	-
0.0374	38	7.8762	-	-	-	-
0.0384	39	7.5191	-	-	-	-
0.0394	40	7.5638	-	-	-	-
0.0404	41	7.1878	-	-	-	-
0.0413	42	6.8878	-	-	-	-
0.0423	43	7.5775	-	-	-	-
0.0433	44	7.1076	-	-	-	-
0.0443	45	6.5589	-	-	-	-
0.0453	46	7.4456	-	-	-	-
0.0463	47	6.8233	-	-	-	-
0.0472	48	6.7633	-	-	-	-
0.0482	49	6.6024	-	-	-	-
0.0492	50	6.2778	-	-	-	-
0.0502	51	6.1026	-	-	-	-
0.0512	52	6.632	-	-	-	-
0.0522	53	6.6962	-	-	-	-
0.0531	54	5.8514	-	-	-	-
0.0541	55	5.9951	-	-	-	-
0.0551	56	5.4554	-	-	-	-
0.0561	57	6.0147	-	-	-	-
0.0571	58	5.215	-	-	-	-
0.0581	59	6.4525	-	-	-	-
0.0591	60	5.4048	-	-	-	-
0.0600	61	5.0424	-	-	-	-
0.0610	62	6.2646	-	-	-	-
0.0620	63	5.0847	-	-	-	-
0.0630	64	5.4415	-	-	-	-
0.0640	65	5.2469	-	-	-	-
0.0650	66	5.1378	-	-	-	-
0.0659	67	5.1636	-	-	-	-
0.0669	68	5.5596	-	-	-	-
0.0679	69	4.9508	-	-	-	-
0.0689	70	5.2355	-	-	-	-
0.0699	71	4.7359	-	-	-	-
0.0709	72	4.8947	-	-	-	-
0.0719	73	4.6269	-	-	-	-
0.0728	74	4.6072	-	-	-	-
0.0738	75	4.9125	-	-	-	-
0.0748	76	4.5856	-	-	-	-
0.0758	77	4.7879	-	-	-	-
0.0768	78	4.5348	-	-	-	-
0.0778	79	4.3554	-	-	-	-
0.0787	80	4.2984	-	-	-	-
0.0797	81	4.5505	-	-	-	-
0.0807	82	4.5325	-	-	-	-
0.0817	83	4.2725	-	-	-	-
0.0827	84	4.3054	-	-	-	-
0.0837	85	4.5536	-	-	-	-
0.0846	86	4.0265	-	-	-	-
0.0856	87	4.7453	-	-	-	-
0.0866	88	4.071	-	-	-	-
0.0876	89	4.1582	-	-	-	-
0.0886	90	4.1131	-	-	-	-
0.0896	91	3.6582	-	-	-	-
0.0906	92	4.143	-	-	-	-
0.0915	93	4.2273	-	-	-	-
0.0925	94	3.9321	-	-	-	-
0.0935	95	4.2061	-	-	-	-
0.0945	96	4.1042	-	-	-	-
0.0955	97	3.9513	-	-	-	-
0.0965	98	3.8627	-	-	-	-
0.0974	99	4.3613	-	-	-	-
0.0984	100	3.8513	-	-	-	-
0.0994	101	3.5866	-	-	-	-
0.1004	102	3.5239	-	-	-	-
0.1014	103	3.5921	-	-	-	-
0.1024	104	3.5962	-	-	-	-
0.1033	105	4.0001	-	-	-	-
0.1043	106	4.1374	-	-	-	-
0.1053	107	3.9049	-	-	-	-
0.1063	108	3.2511	-	-	-	-
0.1073	109	3.2479	-	-	-	-
0.1083	110	3.6414	-	-	-	-
0.1093	111	3.6429	-	-	-	-
0.1102	112	3.423	-	-	-	-
0.1112	113	3.4967	-	-	-	-
0.1122	114	3.7649	-	-	-	-
0.1132	115	3.2845	-	-	-	-
0.1142	116	3.356	-	-	-	-
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0.1161	118	3.5561	-	-	-	-
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Framework Versions

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• 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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    year = "2019",
    publisher = "Association for Computational Linguistics",
    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},
    year={2024},
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    archivePrefix={arXiv},
    primaryClass={cs.LG}
}