Modelpublic

quockhangdev/Jina-Embeddings-v5-Text-Small-Retrieval-Stage-1-model

sourceHugging Faceupdated 5mo agoView on Hugging Face

0likes91downloads

Model Card

SentenceTransformer based on jinaai/jina-embeddings-v5-text-small-retrieval

This is a sentence-transformers model finetuned from jinaai/jina-embeddings-v5-text-small-retrieval. It maps sentences & paragraphs to a 1024-dimensional dense vector space and can be used for retrieval.

Model Details

Model Description

—Model Type: Sentence Transformer
—Base model: jinaai/jina-embeddings-v5-text-small-retrieval
—Maximum Sequence Length: 32768 tokens
—Output Dimensionality: 1024 dimensions
—Similarity Function: Cosine Similarity
—Supported Modality: Text

Model Sources

—Documentation: Sentence Transformers Documentation
—Repository: Sentence Transformers on GitHub
—Hugging Face: Sentence Transformers on Hugging Face

Full Model Architecture

SentenceTransformer(
  (0): Transformer({'transformer_task': 'feature-extraction', 'modality_config': {'text': {'method': 'forward', 'method_output_name': 'last_hidden_state'}}, 'module_output_name': 'token_embeddings', 'architecture': 'Qwen3Model'})
  (1): Pooling({'embedding_dimension': 1024, 'pooling_mode': 'lasttoken', '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("quockhangdev/Jina-Embeddings-v5-Text-Small-Retrieval-Stage-1-model")
# Run inference
queries = [
    'Bộ Tài chính quy định công ty xổ số điện toán phải kiểm tra, bảo dưỡng hệ thống xổ số điện toán bao nhiêu lần trong một năm?',
]
documents = [
    'đ) Được công ty xổ số điện toán kiểm tra, bảo dưỡng định kỳ theo khuyến cáo của nhà sản xuất và quy định của công ty xổ số điện toán nhưng tối đa sáu (06) tháng một lần. 3. Hệ thống camera, màn hình để phục vụ cho việc giám sát quay số mở thưởng điện tử được bố trí ở những vị trí đảm bảo có thể giám sát quay số mở thưởng. Hình ảnh theo dõi qua camera được lưu giữ trong thời gian tối thiểu là sáu mươi (60) ngày, kể từ ngày quay số mở thưởng.',
    'Khoản 1. Cấp công trình quy định tại Thông tư này được xác định theo các tiêu chí sau: a) Mức độ quan trọng, quy mô công suất: Áp dụng cho từng công trình độc lập hoặc một tổ hợp các công trình hoặc một dây chuyền công nghệ gồm nhiều hạng mục thuộc dự án đầu tư xây dựng công trình theo các loại công trình quy định tại Phụ lục I Thông tư này; b) Quy mô kết cấu: Áp dụng cho từng công trình độc lập thuộc dự án đầu tư xây dựng công trình theo các loại kết cấu quy định tại Phụ lục II Thông tư này.',
    'Điều 10. Tổ chức kiểm tra việc phân hạng và công nhận hạng nhà chung cư 1. Cục Quản lý nhà và thị trường bất động sản tổ chức thực hiện kiểm tra hoặc chủ trì, phối hợp với các cơ quan, đơn vị chức năng thuộc Bộ Xây dựng và các Bộ, ngành có liên quan tổ chức kiểm tra định kỳ hoặc đột xuất việc phân hạng và công nhận hạng nhà chung cư trên phạm vi cả nước. 2. Sở Xây dựng các tỉnh, thành phố trực thuộc trung ương tổ chức thực hiện kiểm tra hoặc chủ trì, phối hợp với các cơ quan chức năng tại địa phương tổ chức kiểm tra định kỳ hoặc đột xuất việc phân hạng và công nhận hạng nhà chung cư trên địa bàn.',
]
query_embeddings = model.encode_query(queries)
document_embeddings = model.encode_document(documents)
print(query_embeddings.shape, document_embeddings.shape)
# [1, 1024] [3, 1024]

# Get the similarity scores for the embeddings
similarities = model.similarity(query_embeddings, document_embeddings)
print(similarities)
# tensor([[ 0.6737, -0.0703,  0.1157]])

<!--

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: 507,152 training samples
—Columns: <code>query</code> and <code>document</code>
—Approximate statistics based on the first 1000 samples: | | query | document | |:--------|:-------------------------------------------------------------------------------------------------|:---------------------------------------------------------------------------------------------------| | type | string | string | | details | <ul><li>min: 43 characters</li><li>mean: 117.84 characters</li><li>max: 318 characters</li></ul> | <ul><li>min: 444 characters</li><li>mean: 790.51 characters</li><li>max: 1195 characters</li></ul> |
—Samples: | query | document | |:--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|:-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------| | <code>Bộ Giao thông vận tải quy định các đơn vị kinh doanh vận tải nào phải lắp đặt thiết bị giám sát hành trình trên xe ô tô?</code> | <code>Chương I. QUY ĐỊNH CHUNG Điều 1. Phạm vi điều chỉnh. Thông tư này quy định về cung cấp, quản lý và sử dụng dữ liệu từ thiết bị giám sát hành trình của xe ô tô sau (sau đây gọi chung là thiết bị giám sát hành trình). Điều 2. Đối tượng áp dụng. Thông tư này áp dụng đối với các đơn vị kinh doanh vận tải, bến xe khách, bến xe hàng, các đơn vị cung cấp dịch vụ giám sát hành trình và các cơ quan, tổ chức, cá nhân có liên quan đến việc cung cấp, quản lý và sử dụng dữ liệu từ thiết bị giám sát hành trình của xe ô tô trong phạm vi toàn quốc. Điều 3. Giải thích từ ngữ. Trong Thông tư này, các từ ngữ dưới đây được hiểu như sau: 1. Hệ thống thông tin: là tập hợp các thiết bị phần cứng, phần mềm và đường truyền dùng để thu nhận, quản lý, khai thác dữ liệu từ thiết bị giám sát hành trình. 2. Dữ liệu: là tập hợp các thông tin có cấu trúc được truyền từ thiết bị giám sát hành trình về máy chủ dịch vụ và từ máy chủ dịch vụ truyền về Tổng cục Đường bộ Việt Nam.</code> | | <code>Bộ Giao thông vận tải giải thích như thế nào về các từ ngữ như 'hệ thống thông tin' và 'dữ liệu' trong quy định về thiết bị giám sát hành trình?</code> | <code>Chương I. QUY ĐỊNH CHUNG Điều 1. Phạm vi điều chỉnh. Thông tư này quy định về cung cấp, quản lý và sử dụng dữ liệu từ thiết bị giám sát hành trình của xe ô tô sau (sau đây gọi chung là thiết bị giám sát hành trình). Điều 2. Đối tượng áp dụng. Thông tư này áp dụng đối với các đơn vị kinh doanh vận tải, bến xe khách, bến xe hàng, các đơn vị cung cấp dịch vụ giám sát hành trình và các cơ quan, tổ chức, cá nhân có liên quan đến việc cung cấp, quản lý và sử dụng dữ liệu từ thiết bị giám sát hành trình của xe ô tô trong phạm vi toàn quốc. Điều 3. Giải thích từ ngữ. Trong Thông tư này, các từ ngữ dưới đây được hiểu như sau: 1. Hệ thống thông tin: là tập hợp các thiết bị phần cứng, phần mềm và đường truyền dùng để thu nhận, quản lý, khai thác dữ liệu từ thiết bị giám sát hành trình. 2. Dữ liệu: là tập hợp các thông tin có cấu trúc được truyền từ thiết bị giám sát hành trình về máy chủ dịch vụ và từ máy chủ dịch vụ truyền về Tổng cục Đường bộ Việt Nam.</code> | | <code>Pháp luật quy định như thế nào về việc thu nhận, quản lý và khai thác dữ liệu từ thiết bị giám sát hành trình của xe ô tô?</code> | <code>Chương I. QUY ĐỊNH CHUNG Điều 1. Phạm vi điều chỉnh. Thông tư này quy định về cung cấp, quản lý và sử dụng dữ liệu từ thiết bị giám sát hành trình của xe ô tô sau (sau đây gọi chung là thiết bị giám sát hành trình). Điều 2. Đối tượng áp dụng. Thông tư này áp dụng đối với các đơn vị kinh doanh vận tải, bến xe khách, bến xe hàng, các đơn vị cung cấp dịch vụ giám sát hành trình và các cơ quan, tổ chức, cá nhân có liên quan đến việc cung cấp, quản lý và sử dụng dữ liệu từ thiết bị giám sát hành trình của xe ô tô trong phạm vi toàn quốc. Điều 3. Giải thích từ ngữ. Trong Thông tư này, các từ ngữ dưới đây được hiểu như sau: 1. Hệ thống thông tin: là tập hợp các thiết bị phần cứng, phần mềm và đường truyền dùng để thu nhận, quản lý, khai thác dữ liệu từ thiết bị giám sát hành trình. 2. Dữ liệu: là tập hợp các thông tin có cấu trúc được truyền từ thiết bị giám sát hành trình về máy chủ dịch vụ và từ máy chủ dịch vụ truyền về Tổng cục Đường bộ Việt Nam.</code> |
—Loss: <code>CachedMultipleNegativesRankingLoss</code> with these parameters:

json

  {
      "scale": 20.0,
      "similarity_fct": "cos_sim",
      "mini_batch_size": 64,
      "gather_across_devices": true,
      "directions": [
          "query_to_doc"
      ],
      "partition_mode": "joint",
      "hardness_mode": null,
      "hardness_strength": 0.0
  }

Training Hyperparameters

Non-Default Hyperparameters

—per_device_train_batch_size: 1024
—num_train_epochs: 1
—learning_rate: 2e-05
—warmup_steps: 0.1
—bf16: True
—use_liger_kernel: True
—dataloader_num_workers: 8
—dataloader_persistent_workers: True
—remove_unused_columns: False
—train_sampling_strategy: groupbylength
—ddp_find_unused_parameters: False
—prompts: {'query': 'Query: ', 'document': 'Document: '}
—batch_sampler: no_duplicates

All Hyperparameters

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

—per_device_train_batch_size: 1024
—num_train_epochs: 1
—max_steps: -1
—learning_rate: 2e-05
—lr_scheduler_type: linear
—lr_scheduler_kwargs: None
—warmup_steps: 0.1
—optim: adamwtorchfused
—optim_args: None
—weight_decay: 0.0
—adam_beta1: 0.9
—adam_beta2: 0.999
—adam_epsilon: 1e-08
—optim_target_modules: None
—gradient_accumulation_steps: 1
—average_tokens_across_devices: True
—max_grad_norm: 1.0
—label_smoothing_factor: 0.0
—bf16: True
—fp16: False
—bf16_full_eval: False
—fp16_full_eval: False
—tf32: None
—gradient_checkpointing: False
—gradient_checkpointing_kwargs: None
—torch_compile: False
—torch_compile_backend: None
—torch_compile_mode: None
—use_liger_kernel: True
—liger_kernel_config: None
—use_cache: False
—neftune_noise_alpha: None
—torch_empty_cache_steps: None
—auto_find_batch_size: False
—log_on_each_node: True
—logging_nan_inf_filter: True
—include_num_input_tokens_seen: no
—log_level: passive
—log_level_replica: warning
—disable_tqdm: False
—project: huggingface
—trackio_space_id: None
—trackio_bucket_id: None
—trackio_static_space_id: None
—per_device_eval_batch_size: 8
—prediction_loss_only: True
—eval_on_start: False
—eval_do_concat_batches: True
—eval_use_gather_object: False
—eval_accumulation_steps: None
—include_for_metrics: []
—batch_eval_metrics: False
—save_only_model: False
—save_on_each_node: False
—enable_jit_checkpoint: False
—push_to_hub: False
—hub_private_repo: None
—hub_model_id: None
—hub_strategy: every_save
—hub_always_push: False
—hub_revision: None
—load_best_model_at_end: False
—ignore_data_skip: False
—restore_callback_states_from_checkpoint: False
—full_determinism: False
—seed: 42
—data_seed: None
—use_cpu: False
—accelerator_config: {'splitbatches': False, 'dispatchbatches': None, 'evenbatches': True, 'useseedablesampler': True, 'nonblocking': False, 'gradientaccumulationkwargs': None}
—parallelism_config: None
—dataloader_drop_last: True
—dataloader_num_workers: 8
—dataloader_pin_memory: True
—dataloader_persistent_workers: True
—dataloader_prefetch_factor: None
—remove_unused_columns: False
—label_names: None
—train_sampling_strategy: groupbylength
—length_column_name: length
—ddp_find_unused_parameters: False
—ddp_bucket_cap_mb: None
—ddp_broadcast_buffers: False
—ddp_static_graph: None
—ddp_backend: None
—ddp_timeout: 1800
—fsdp: []
—fsdp_config: {'minnumparams': 0, 'xla': False, 'xlafsdpv2': False, 'xlafsdpgrad_ckpt': False}
—deepspeed: None
—debug: []
—skip_memory_metrics: True
—do_predict: False
—resume_from_checkpoint: None
—warmup_ratio: None
—local_rank: -1
—prompts: {'query': 'Query: ', 'document': 'Document: '}
—batch_sampler: no_duplicates
—multi_dataset_batch_sampler: proportional
—router_mapping: {}
—learning_rate_mapping: {}

</details>

Training Logs

Epoch	Step	Training Loss
0.0813	10	0.9237
0.1626	20	0.5573
0.2439	30	0.4310
0.3252	40	0.3840
0.4065	50	0.3756
0.4878	60	0.3692
0.5691	70	0.3603
0.6504	80	0.3549
0.7317	90	0.3549
0.8130	100	0.3490
0.8943	110	0.3521
0.9756	120	0.3506

Training Time

—Training: 17.1 minutes

Framework Versions

—Python: 3.12.13
—Sentence Transformers: 5.4.1
—Transformers: 5.6.2
—PyTorch: 2.11.0+cu130
—Accelerate: 1.13.0
—Datasets: 2.19.1
—Tokenizers: 0.22.2

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",
}

CachedMultipleNegativesRankingLoss

bibtex

@misc{gao2021scaling,
    title={Scaling Deep Contrastive Learning Batch Size under Memory Limited Setup},
    author={Luyu Gao and Yunyi Zhang and Jiawei Han and Jamie Callan},
    year={2021},
    eprint={2101.06983},
    archivePrefix={arXiv},
    primaryClass={cs.LG}
}

<!--

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. -->