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TARARARAK/HGU_rulebook-fine-tuned-Kure-v1-article_MultipleNegativesRankingLossHR_fold0_7_5e-06

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Model Card

SentenceTransformer based on nlpai-lab/KURE-v1

This is a sentence-transformers model finetuned from nlpai-lab/KURE-v1. It maps sentences & paragraphs to a 1024-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: nlpai-lab/KURE-v1 <!-- at revision d14c8a9423946e268a0c9952fecf3a7aabd73bd9 -->
  • —Maximum Sequence Length: 256 tokens
  • —Output Dimensionality: 1024 dimensions
  • —Similarity Function: Cosine Similarity <!-- - Training Dataset: Unknown --> <!-- - Language: Unknown --> <!-- - License: Unknown -->

Model Sources

Full Model Architecture

SentenceTransformer(
  (0): Transformer({'max_seq_length': 256, 'do_lower_case': False}) with Transformer model: XLMRobertaModel 
  (1): Pooling({'word_embedding_dimension': 1024, '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()
)

Usage

Direct Usage (Sentence Transformers)

First install the Sentence Transformers library:

bash
pip install -U sentence-transformers

Then you can load this model and run inference.

python
from sentence_transformers import SentenceTransformer

# Download from the 🤗 Hub
model = SentenceTransformer("sentence_transformers_model_id")
# Run inference
sentences = [
    '한동대학교 교수회는 어떤 사항들을 심의하나요?',
    '제 71 조 (심의사항)\n교수회는 특별한 규정이 없는한 다음 사항을 심의한다.\n입학에 관한 사항.\n수업 및 연구에 관한 사항.\n교과과정에 관한 사항.\n학생의 지도 및 징계에 관한 사항.\n장학 및 후생에 관한 사항.\n졸업 및 수료에 관한 사항.\n기타 대학운영에 관한 중요한 사항.',
    '제 52 조 (총학생회)\n건전한 학풍을 조성하고 학생자치활동을 신장시키기 위하여 한동대학교 총학생회(이하 "총학생회"라 한다)를 둔다.\n총학생회의 조직과 운영에 관한 사항은 총장의 승인을 얻어 학생회칙으로 따로 정한다.\n전시·사변 또는 이에 준하는 국가 비상사태시에는 그 활동이 정지된다.',
]
embeddings = model.encode(sentences)
print(embeddings.shape)
# [3, 1024]

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

<!--

Direct Usage (Transformers)

<details><summary>Click to see the direct usage in Transformers</summary>

</details> -->

<!--

Downstream Usage (Sentence Transformers)

You can finetune this model on your own dataset.

<details><summary>Click to expand</summary>

</details> -->

<!--

Out-of-Scope Use

List how the model may foreseeably be misused and address what users ought not to do with the model. -->

<!--

Bias, Risks and Limitations

What are the known or foreseeable issues stemming from this model? You could also flag here known failure cases or weaknesses of the model. -->

<!--

Recommendations

What are recommendations with respect to the foreseeable issues? For example, filtering explicit content. -->

Training Details

Training Dataset

Unnamed Dataset
  • —Size: 68 training samples
  • —Columns: <code>sentence0</code>, <code>sentence1</code>, <code>sentence2</code>, <code>sentence3</code>, and <code>sentence_4</code>
  • —Approximate statistics based on the first 68 samples: | | sentence0 | sentence1 | sentence2 | sentence3 | sentence_4 | |:--------|:-----------------------------------------------------------------------------------|:------------------------------------------------------------------------------------|:-----------------------------------------------------------------------------------|:------------------------------------------------------------------------------------|:------------------------------------------------------------------------------------| | type | string | string | string | string | string | | details | <ul><li>min: 12 tokens</li><li>mean: 25.01 tokens</li><li>max: 43 tokens</li></ul> | <ul><li>min: 18 tokens</li><li>mean: 102.0 tokens</li><li>max: 256 tokens</li></ul> | <ul><li>min: 25 tokens</li><li>mean: 78.9 tokens</li><li>max: 256 tokens</li></ul> | <ul><li>min: 34 tokens</li><li>mean: 69.72 tokens</li><li>max: 256 tokens</li></ul> | <ul><li>min: 25 tokens</li><li>mean: 83.62 tokens</li><li>max: 256 tokens</li></ul> |
  • —Samples: | sentence0 | sentence1 | sentence2 | sentence3 | sentence_4 | |:------------------------------------------------------------------------|:----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|:----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|:--------------------------------------------------------------------------------------|:----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------| | <code>한동대학교에서 학생 간행물 발간과 관련된 규정은 어떻게 되나요?</code> | <code>제 58 조 (간행물)<br>학생의 간행물 발간, 배포 및 게시에 관한 사항은 총장이 따로 정한다.</code> | <code>제 52 조 (총학생회)<br>건전한 학풍을 조성하고 학생자치활동을 신장시키기 위하여 한동대학교 총학생회(이하 "총학생회"라 한다)를 둔다.<br>총학생회의 조직과 운영에 관한 사항은 총장의 승인을 얻어 학생회칙으로 따로 정한다.<br>전시·사변 또는 이에 준하는 국가 비상사태시에는 그 활동이 정지된다.</code> | <code>제목: 한동대학교 학칙<br>소관부서: 교무팀 1073, 1074<br>학교웹페이지: https://rule.handong.edu</code> | <code>제 58 조 (간행물)<br>학생의 간행물 발간, 배포 및 게시에 관한 사항은 총장이 따로 정한다.</code> | | <code>한동대학교에서는 복수전공이나 전공심화, 학생설계 전공도 가능한가요? 각각 몇 학점 이상 이수해야 하나요?</code> | <code>제 38 조 (전공 등)<br>학생은 복수(연계)전공으로 1전공 33학점 이상, 2전공 33학점 이상 이수함을 원칙으로 한다.<br>다만, 전공심화 교육을 위하여 복수 전공(심화형)(45학점+33학점), 주전공 부전공( 45학점+21학점), 단수 심화 전공 (60학점 이상)을 허용할 수 있다.<br>복수(연계)전공, 복수 전공(심화형), 주전공 부전공, 단수 심화 전공 허용 및 전공운영 기준은 총장이 따로 정한다.<br>학생설계융합전공과 글로벌융합전공은 학제적 교과과정을 학생 스스로 구성하여 승인 받은 전공을 이수하는 것으로, 취득학점은 당해 학과(부)의 전공 이수학점 이상이어야 하며, 기타 시행에 필요한 사항은 총장이 따로 정한다.<br>모듈형설계전공은 복수의 모듈 교육과정을 선택하여 이수하는 전공 교육과정으로 기타 시행에 필요한 사항은 총장이 따로 정한다.<br>총장은 학생이 이수한 모듈 교육과정과 전공과목 및 융복합 영역의 특정분야에 특화 되어 있다고 인정할 경우 학적부, 졸업증명서, 성적증명서에이수모듈명과 특화분야를 표기할 수 있으며 또한 별도의 증명서를 발급할 수 있다.<br>전공 및 융복합 영역의 특화분야의 운영에 관한 세부사항은 총장이 따로 정한다.</code> | <code>제 38 조 (전공 등)<br>학생은 복수(연계)전공으로 1전공 33학점 이상, 2전공 33학점 이상 이수함을 원칙으로 한다.<br>다만, 전공심화 교육을 위하여 복수 전공(심화형)(45학점+33학점), 주전공 부전공( 45학점+21학점), 단수 심화 전공 (60학점 이상)을 허용할 수 있다.<br>복수(연계)전공, 복수 전공(심화형), 주전공 부전공, 단수 심화 전공 허용 및 전공운영 기준은 총장이 따로 정한다.<br>학생설계융합전공과 글로벌융합전공은 학제적 교과과정을 학생 스스로 구성하여 승인 받은 전공을 이수하는 것으로, 취득학점은 당해 학과(부)의 전공 이수학점 이상이어야 하며, 기타 시행에 필요한 사항은 총장이 따로 정한다.<br>모듈형설계전공은 복수의 모듈 교육과정을 선택하여 이수하는 전공 교육과정으로 기타 시행에 필요한 사항은 총장이 따로 정한다.<br>총장은 학생이 이수한 모듈 교육과정과 전공과목 및 융복합 영역의 특정분야에 특화 되어 있다고 인정할 경우 학적부, 졸업증명서, 성적증명서에이수모듈명과 특화분야를 표기할 수 있으며 또한 별도의 증명서를 발급할 수 있다.<br>전공 및 융복합 영역의 특화분야의 운영에 관한 세부사항은 총장이 따로 정한다.</code> | <code>제목: 한동대학교 학칙<br>소관부서: 교무팀 1073, 1074<br>학교웹페이지: https://rule.handong.edu</code> | <code>제 52 조 (총학생회)<br>건전한 학풍을 조성하고 학생자치활동을 신장시키기 위하여 한동대학교 총학생회(이하 "총학생회"라 한다)를 둔다.<br>총학생회의 조직과 운영에 관한 사항은 총장의 승인을 얻어 학생회칙으로 따로 정한다.<br>전시·사변 또는 이에 준하는 국가 비상사태시에는 그 활동이 정지된다.</code> | | <code>한동대학교에서 총학생회 외의 학생단체를 만들려면 어떤 절차를 거쳐야 하나요?</code> | <code>제 57 조 (학생단체의 승인)<br>총학생회 이외의 학생단체를 조직하고자 할 때에는 학생지도위원회의 승인을 받아야 한다.</code> | <code>제 52 조 (총학생회)<br>건전한 학풍을 조성하고 학생자치활동을 신장시키기 위하여 한동대학교 총학생회(이하 "총학생회"라 한다)를 둔다.<br>총학생회의 조직과 운영에 관한 사항은 총장의 승인을 얻어 학생회칙으로 따로 정한다.<br>전시·사변 또는 이에 준하는 국가 비상사태시에는 그 활동이 정지된다.</code> | <code>제 57 조 (학생단체의 승인)<br>총학생회 이외의 학생단체를 조직하고자 할 때에는 학생지도위원회의 승인을 받아야 한다.</code> | <code>제목: 한동대학교 학칙<br>소관부서: 교무팀 1073, 1074<br>학교웹페이지: https://rule.handong.edu</code> |
  • —Loss: <code>MultipleNegativesRankingLoss</code> with these parameters:
json
  {
      "scale": 20.0,
      "similarity_fct": "cos_sim"
  }

Training Hyperparameters

Non-Default Hyperparameters
  • —eval_strategy: steps
  • —per_device_train_batch_size: 1
  • —per_device_eval_batch_size: 1
  • —num_train_epochs: 7
  • —fp16: True
  • —multi_dataset_batch_sampler: round_robin
All Hyperparameters

<details><summary>Click to expand</summary>

  • —overwrite_output_dir: False
  • —do_predict: False
  • —eval_strategy: steps
  • —prediction_loss_only: True
  • —per_device_train_batch_size: 1
  • —per_device_eval_batch_size: 1
  • —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
  • —num_train_epochs: 7
  • —max_steps: -1
  • —lr_scheduler_type: linear
  • —lr_scheduler_kwargs: {}
  • —warmup_ratio: 0.0
  • —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: 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: {'minnumparams': 0, 'xla': False, 'xlafsdpv2': False, 'xlafsdpgrad_ckpt': False}
  • —fsdp_transformer_layer_cls_to_wrap: None
  • —accelerator_config: {'splitbatches': False, 'dispatchbatches': None, 'evenbatches': True, 'useseedablesampler': True, 'nonblocking': False, 'gradientaccumulationkwargs': 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: False
  • —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: batch_sampler
  • —multi_dataset_batch_sampler: round_robin

</details>

Training Logs

EpochStep
0.588220

Framework Versions

  • —Python: 3.10.13
  • —Sentence Transformers: 3.3.1
  • —Transformers: 4.46.2
  • —PyTorch: 2.0.1+cu118
  • —Accelerate: 0.34.2
  • —Datasets: 3.0.0
  • —Tokenizers: 0.20.1

Citation

BibTeX

Sentence Transformers
bibtex
@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",
}
MultipleNegativesRankingLoss
bibtex
@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},
    year={2017},
    eprint={1705.00652},
    archivePrefix={arXiv},
    primaryClass={cs.CL}
}

<!--

Glossary

Clearly define terms in order to be accessible across audiences. -->

<!--

Model Card Authors

Lists the people who create the model card, providing recognition and accountability for the detailed work that goes into its construction. -->

<!--

Model Card Contact

Provides a way for people who have updates to the Model Card, suggestions, or questions, to contact the Model Card authors. -->