SentenceTransformer based on nomic-ai/nomic-embed-text-v1.5
This is a sentence-transformers model finetuned from nomic-ai/nomic-embed-text-v1.5 on the invoices_embedding_3 dataset. 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: nomic-ai/nomic-embed-text-v1.5
- Maximum Sequence Length: 8192 tokens
- Output Dimensionality: 768 dimensions
- Similarity Function: Cosine Similarity
- Training Dataset:
Model Sources
Full Model Architecture
SentenceTransformer(
(0): Transformer({'max_seq_length': 8192, 'do_lower_case': False}) with Transformer model: NomicBertModel
(1): Pooling({'word_embedding_dimension': 768, '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})
)
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
model = SentenceTransformer("Noureddinesa/Invoices_NomicV1.5_2")
sentences = [
'Une société de téléphonie mobile, réalisant que ses anciens modèles de téléphones ne se vendent plus, décide de provisionner 500 000 dirhams sur un total de 3 millions de dirhams pour ces modèles obsolètes.',
"Le compte de provisions pour dépréciation des immobilisations enregistre les pertes de valeur potentielles des biens durables de l'entreprise, qu'ils soient matériels (comme des machines) ou immatériels (comme des logiciels).\n\n1. Une entreprise constate que l'ordinateur utilisé depuis plusieurs années perd de sa valeur et crée une provision pour cette dépréciation. 2. Une société immobilière doit ajuster la valeur de ses bâtiments en raison d'une baisse du marché immobilier. 3. Un studio de design évalue la perte de valeur de ses équipements créatifs après plusieurs années d'utilisation. 4. Une entreprise de transport met une provision pour la dépréciation de ses camions vieillissants. 5. Un éditeur de logiciels ajuste la valeur de sa propriété intellectuelle en raison de l'émergence de nouvelles technologies. 6. Un constructeur automobile constate que certains modèles ne se vendent plus bien et prépare une provision pour leur dépréciation. 7. Un restaurant ajuste la valeur de son mobilier ancien qui a perdu de son attrait. 8. Une société de production audiovisuelle prend en compte la dépréciation de ses équipements de tournage. 9. Un cabinet médical observe que son matériel médical devient obsolète et crée une provision en conséquence. 10. Une entreprise de construction ajuste la valeur de ses machines après un certain temps d'utilisation. 11. Un musée doit établir une provision pour la dépréciation de ses œuvres d'art moins prisées. 12. Une société de télécommunications évalue la baisse de valeur de ses antennes anciennes. 13. Un club de sport met à jour la valeur de ses installations vieilles de plusieurs décennies. 14. Un opérateur de location de voitures doit créer une provision pour la dépréciation de son parc automobile. 15. Une entreprise de nettoyage évalue la perte de valeur de ses équipements de nettoyage avec le temps.",
"Le matériel de transport désigne tous les véhicules et équipements utilisés pour déplacer des personnes ou des marchandises, que ce soit par voie terrestre, aérienne ou maritime. Cela inclut les moyens de transport affectés au tourisme ou à l'usage du personnel d'une entreprise.\n\n1. Un bus utilisé pour transporter des employés au travail. 2. Un camion de livraison pour acheminer des marchandises. 3. Une voiture de société mise à disposition d'un salarié. 4. Un bateau de croisière pour le tourisme. 5. Un avion de ligne pour le transport de passagers. 6. Un train utilisé pour le transport de marchandises. 7. Un vélo de fonction pour les déplacements professionnels. 8. Un fourgon utilisé pour des services de dépannage. 9. Un hélicoptère pour des missions d'urgence ou de transport de personnes. 10. Un tramway utilisé pour les transports en commun. 11. Un ferry reliant deux rives pour le transport de véhicules. 12. Un autocar pour des excursions touristiques. 13. Un taxi pour le transport de personnes. 14. Un véhicule utilitaire léger (VUL) pour des travaux sur site. 15. Un scooter utilisé pour des livraisons rapides.",
]
embeddings = model.encode(sentences)
print(embeddings.shape)
similarities = model.similarity(embeddings, embeddings)
print(similarities.shape)
Evaluation
Metrics
Triplet
| Metric |
Value |
| cosine_accuracy |
1.0 |
Training Details
Training Dataset
invoices_embedding_3
Evaluation Dataset
invoices_embedding_3
Training Hyperparameters
Non-Default Hyperparameters
eval_strategy: steps
per_device_train_batch_size: 16
per_device_eval_batch_size: 16
warmup_ratio: 0.1
fp16: True
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: 16
per_device_eval_batch_size: 16
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: linear
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: 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: 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: no_duplicates
multi_dataset_batch_sampler: proportional
Training Logs
| Epoch |
Step |
Training Loss |
Validation Loss |
all-nli-test_cosine_accuracy |
| 1.375 |
100 |
0.5114 |
0.2881 |
- |
| 2.75 |
200 |
0.0156 |
0.2060 |
- |
| 2.9722 |
216 |
- |
- |
1.0 |
Framework Versions
- Python: 3.10.12
- Sentence Transformers: 3.3.1
- Transformers: 4.46.3
- PyTorch: 2.5.1+cu121
- Accelerate: 1.1.1
- Datasets: 3.2.0
- Tokenizers: 0.20.3
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",
}
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}
}