mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1

This is a sentence-transformers model finetuned from mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1 on the json dataset. 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: mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1
• Maximum Sequence Length: 512 tokens
• Output Dimensionality: 1024 dimensions
• Similarity Function: Cosine Similarity
• Training Dataset:
  • json
• Language: en
• License: apache-2.0

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': 1024, '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("kenoc/mxbai-de-abat-matryoshka")
# Run inference
sentences = [
    "Kurs Netzwerktechnik gefunden'. 61 WHEN 4. 62 * Fehlerfall 63 WRITE: / 'keine Teilnehmer für den Kurs Netzwerktechnik gefunden'. 64 WHEN OTHERS. 65 * Kann nicht sein, anderer sy-subrc von der Anweisung nicht geliefert 66 ENDCASE. Listing 10.2 Report Z_TEILNEHMERLISTE10_case Anmerkungen zum Quellcode Zeile 32 bis 41 Alle Sätze der Teilnehmertabelle werden gelesen. Je nach Feldinhalt des Kurstitels werden die Zähler für die verschiedenen Kurse »Netz- werktechnik«, »PC-Grundlagen« und für sonstige Kurse hochgezählt. Zeile 43 bis 46 Nach der SELECT-Schleife werden die Gruppensummen ausgegeben. Dabei gilt wieder das Prinzip, in der Schleife die Summen hochzuzäh- len und nach der Schleife",
    'Wie werden die Teilnehmer für einen bestimmten Kurs gezählt und was wird ausgegeben, nachdem alle Sätze der Teilnehmertabelle gelesen wurden?',
    'Wie können Sie in SAP S/4HANA geeignete Anwendungsrollen identifizieren, die für spezifische Geschäftsprozesse wie den Verkauf von Kartenkontingenten oder die Lieferung von Produkten mit einer bestimmten Priorität erforderlich sind?',
]
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]

Evaluation

Metrics

Information Retrieval

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

Training Details

Training Dataset

json

• Dataset: json
• Size: 5,779 training samples
• Columns: positive and anchor
• Approximate statistics based on the first 1000 samples:

  	positive	anchor
  type	string	string
  details	min: 17 tokens mean: 181.9 tokens max: 460 tokens	min: 6 tokens mean: 33.97 tokens max: 112 tokens

• Samples:

  positive	anchor
  weiter aufgefächert und dienen zur Abbildung komplexerer Prozesse. Informationen zum Kunden, die sonst nur Vertriebsmitarbeitern mit direk­ ten Kundenkontakten zur Verfügung stehen, werden im System gespeichert. Diese Daten sind auch für Mitarbeiter aus den Bereichen Marketing oder Pro­ duktentwicklung relevant. So kann auf der Basis dieser Daten eine Marke­ tingaktion durchgeführt werden, oder die Produktentwicklung kann gezielt auf Kundenwünsche eingehen. Ohne ein IT-System gehen für das Unterneh­ In den letzten Jahren ist zu beobachten, dass CRM Anwendungen ver mehrt auf mobilen Endgeräten wie Tablet-Computern oder Smart­ phones (Blackberry, iPhone etc.) eingesetzt werden. Dieser Trend beschränkt sich natürlich nicht auf das	Was wird im System gespeichert und warum werden CRM-Anwendungen auf mobilen Endgeräten eingesetzt?
  16 17 18 19 In der Personalzeitwirtschaft, kurz Zeitwirtschaft, werden zum einen die Anwesenheitszeiten erfasst; dazu gehören die Dauer und Lage der Anwesen­ heits- und Pausenzeiten, Informationen zu Arbeitszeiten, die nicht am übli­ chen Arbeitsplatz stattfinden (wie Dienstreisen) sowie die Tätigkeit während der erfassten Zeit. Zum anderen werden aber auch Abweichungen zum ursprünglichen Arbeitsplan gepflegt, wie zum Beispiel Überstunden, Kurzar­ beit oder Wiedereingliederung. Des Weiteren werden Fehlzeiten wie Krank­ heitstage und Urlaubstage im System dokumentiert. Diese Informationen können nur dann ausgewertet werden, wenn die vorge­ sehenen Arbeitszeiten eines Mitarbeiters im sogenannten Arbeitszeitplan festgehalten werden. Hierbei wird zum einen die Anzahl	Welche Arten von Abweichungen vom ursprünglichen Arbeitsplan, wie Überstunden, Kurzarbeit oder Wiedereingliederung, werden in der Personalzeitwirtschaft genau dokumentiert?
  einer String-Operation beseitigt werden. Zeichenketten verschieben Eine Möglichkeit wäre, die Zeichenkette nach links zu verschieben, bis die führenden Nullen verschwunden sind. Dies erreichen Sie mit fol- gender Anweisung: SHIFT SHIFT telefon LEFT DELETING LEADING '0'. Durch die SHIFT-Anweisung wird der Feldinhalt, das heißt die Zei- chenkette 00887766, so lange nach links verschoben, bis alle führen- den Nullen gelöscht sind. Der Feldinhalt lautet nach der Operation 887766; das Feld wird demnach rechts mit zwei Leerzeichen aufge- füllt. Natürlich können Sie eine Zeichenkette in einem Feld auch in eine bestimmte Richtung um eine bestimmte Anzahl Positionen verschie- ben. Möchten Sie die Telefonnummer	Hey, ich habe eine Telefonnummer in einem String und führende Nullen, die ich entfernen muss. Kannst du mir bitte genau sagen, wie ich das machen kann? Die IT-Untstützung hat mich nur mit 'SHIFT LEFT DELETING LEADING' belädtet, aber ich verstehe nicht, was das bedeutet.

• Loss: MatryoshkaLoss with these parameters:

  {
      "loss": "MultipleNegativesRankingLoss",
      "matryoshka_dims": [
          768,
          512,
          256,
          128,
          64
      ],
      "matryoshka_weights": [
          1,
          1,
          1,
          1,
          1
      ],
      "n_dims_per_step": -1
  }
  

Training Hyperparameters

Non-Default Hyperparameters

• eval_strategy: epoch
• per_device_train_batch_size: 16
• per_device_eval_batch_size: 16
• gradient_accumulation_steps: 8
• learning_rate: 2e-05
• num_train_epochs: 4
• lr_scheduler_type: cosine
• warmup_ratio: 0.1
• bf16: True
• load_best_model_at_end: True
• optim: adamw_torch_fused
• gradient_checkpointing: True
• batch_sampler: no_duplicates

All Hyperparameters

Click to expand

• overwrite_output_dir: False
• do_predict: False
• eval_strategy: epoch
• prediction_loss_only: True
• per_device_train_batch_size: 16
• per_device_eval_batch_size: 16
• per_gpu_train_batch_size: None
• per_gpu_eval_batch_size: None
• gradient_accumulation_steps: 8
• eval_accumulation_steps: None
• torch_empty_cache_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: 4
• 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: True
• fp16: False
• 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: 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: None
• hub_always_push: False
• gradient_checkpointing: True
• 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: no_duplicates
• multi_dataset_batch_sampler: proportional

Training Logs

• The bold row denotes the saved checkpoint.

Framework Versions

• Python: 3.12.8
• Sentence Transformers: 3.3.1
• Transformers: 4.47.1
• PyTorch: 2.5.1+cu124
• Accelerate: 1.2.1
• Datasets: 2.19.2
• Tokenizers: 0.21.0

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",
    month = "11",
    year = "2019",
    publisher = "Association for Computational Linguistics",
    url = "https://arxiv.org/abs/1908.10084",
}

MatryoshkaLoss

@misc{kusupati2024matryoshka,
    title={Matryoshka Representation Learning},
    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},
    year={2024},
    eprint={2205.13147},
    archivePrefix={arXiv},
    primaryClass={cs.LG}
}

MultipleNegativesRankingLoss

@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}
}