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TARARARAK/HGU_rulebook-fine-tuned-Kure-v1-article_MultipleNegativesRankingLoss_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: 512 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': 512, '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 = [
    '입학 부정행위가 있으면 한동대에서는 어떤 조치를 하나요?',
    '제 16 조 (입학허가 및 특별과정)\n입학은 총장이 허가하되, 제출 서류의 허위기재, 서류의 위조, 변조, 대리시험 또는 시험부정행위 등 입학 부정행위가 입학허가 전에 그 사실이 판명된 때에는 불합격처리하고 입학허가 후에 사실이 판명된 때에도 입학을 취소한다.\n특별과정 운영에 관한 세부사항은 총장이 따로 정한다.',
    '제 19 조 (편입학)\n입학전형은 당해연도 교육부의 대학 편입학 전형 기본계획과 이 대학교 모집요강에 따라 선발한다.\n편입학은 편입학 하고자 하는 학년의 직전 학기까지의 과정을 수료한 자 또는 이와 동등이상의 학력이 있다고 인정된 자로서 모집단위 별 1학년 또는 2학년 학생 중 직전 학기 및 직전 학년도에 제적된 인원을 소정의 절차를 거쳐 모집할 수 있다.\n다만, 법령이 정하는 경우는 정원의 제한 없이 정원외 편입학을 허가할 수 있다.\n학사학위를 취득한 자는 3학년에 편입학할 수 있다.\n다만, 편입학할 수 있는 인원은 당해 학년 입학정원의 5퍼센트 이내이어야 하고, 당해 학년 모집단위별 입학정원의 10퍼센트를 초과할 수 없다.\n제출 서류의 허위기재, 서류의 위조, 변조, 대리시험 또는 시험부정행위 등 편입학 부정행위가 편입학허가 전에 그 사실이 판명된 때에는 불합격처리 하고 편입학 허가 후에 사실이 판명된 때에도 편입학을 취소하고 학적을 말소한다. \n편입학한 학생이 전적학교에서 취득한 학점은 졸업 학점의 2분의 1 범위내에서 이 대학교 학점으로 인정할 수 있다.',
]
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> and <code>sentence1</code>
  • —Approximate statistics based on the first 68 samples: | | sentence0 | sentence1 | |:--------|:-----------------------------------------------------------------------------------|:-------------------------------------------------------------------------------------| | type | 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: 112.38 tokens</li><li>max: 512 tokens</li></ul> |
  • —Samples: | sentence0 | sentence1 | |:---------------------------------------------------------------------|:------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------| | <code>한동대학교에서 어떤 경우에 제적 처리가 되나요? 특별한 사정이 있으면 예외가 인정되기도 하나요?</code> | <code>제 28 조 (제적)<br>학생으로서 다음 각호의 1에 해당하는 자는 제적한다.<br>휴학기간 경과후 복학하여야 하는 학기의 소정기간내에 복학하지 않은 자.<br>등록금 분납신청자중 소정의 기간내에 완납하지 못한 자.<br>학사경고를 연속 3회 또는 통산 4회 받은 자.<br>재학연한을 초과한 자.<br>제1항 제1호의 경우 제적 처리를 원칙으로 하되, 교무처장이 인정하는 경우, 해당학기에 휴학연장으로 처리할 수 있다.<br>제1항 제4호의 경우 제적 처리를 원칙으로 하되, 질병 또는 이에 준하는 특별한 사유가 있다고 총장이 인정한 경우에는 1회에 한하여 제적을 유보하고 권고휴학을 하도록 할 수 있다.</code> | | <code>한동대학교에서는 수강한 과목을 철회하거나 다시 들을 수 있나요? 재이수는 어떤 기준으로 가능한가요?</code> | <code>제 43 조 (수강과목 철회 및 재이수)<br>수강신청한 과목을 철회할 수 있으며, 이에 관한 세부사항은 학사운영규정으로 정한다.<br>이미 이수한 과목을 재이수하고자 할 때는 재이수 신청을 하여 이미 취득한 학점을 취소하고 재이수할 수 있다.<br>재이수는 성적이 "C+"이하인 과목에 한하여 허용한다. 다만, 총장이 특별히 필요하다고 인정하는 경우에는 그러하지 아니하다.</code> | | <code>한동대학교에서는 실험실습비나 기타 납입금을 별도로 징수하나요?</code> | <code>제 62 조 (실험실습비 및 기타 납입금)<br>실험실습비 및 기타 납입금에 관한 비용은 실비를 따로 징수할 수 있다.</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. -->