CrossEncoder based on yoriis/ce-tydi
This is a Cross Encoder model finetuned from yoriis/ce-tydi using the sentence-transformers library. It computes scores for pairs of texts, which can be used for text reranking and semantic search.
Model Details
Model Description
- Model Type: Cross Encoder
- Base model: yoriis/ce-tydi
- Maximum Sequence Length: 512 tokens
- Number of Output Labels: 1 label
Model Sources
- Documentation: Sentence Transformers Documentation
- Documentation: Cross Encoder Documentation
- Repository: Sentence Transformers on GitHub
- Hugging Face: Cross Encoders on Hugging Face
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 CrossEncoder
# Download from the ๐ค Hub
model = CrossEncoder("yoriis/ce-tydi-quqa-haqa")
# Get scores for pairs of texts
pairs = [
['ู
ุง ุงูุฏุนุงุก ุงููุงุฑุฏ ุนูุฏ ุงูุฏุฎูู ูุงูุฎุฑูุฌ ู
ู ุงูู
ุณุฌุฏุ', 'ุญุฏูุซ ุนููู ุนูู
ูุฑู ุจููู ุงูุฎูุทููุงุจู ุฑุถู ุงููู ุนููุ ููุงูู: ููุงูู ุฑูุณูููู ุงููู ๏ทบ: ยซู
ูุง ู
ูููููู
ู ู
ููู ุฃูุญูุฏู ููุชูููุถููุฃู ููููุจูููุบู - ุฃููู ููููุณูุจูุบู - ุงูููุถููุกู ุซูู
ูู ููููููู: ุฃูุดูููุฏู ุฃููู ููุง ุฅููููู ุฅููููุง ุงููู ููุฃูููู ู
ูุญูู
ููุฏูุง ุนูุจูุฏู ุงููู ููุฑูุณูููููู ุฅููููุง ููุชูุญูุชู ูููู ุฃูุจูููุงุจู ุงูุฌููููุฉู ุงูุซููู
ูุงููููุฉู ููุฏูุฎููู ู
ููู ุฃููููููุง ุดูุงุกูยป. ุฑูุงู ู
ุณูู
(234).'],
['ู
ุง ุญูู
ู
ู ูู
ููุฑุฃ ุจูุงุชุญุฉ ุงููุชุงุจ ุ', 'ุญุฏูุซ ุฃุจู ุฃู
ุงู
ุฉ ุฑุถู ุงููู ุนูู ูุงู: ูุงู ุฑุณูู ุงููู ๏ทบ : (ุฅู ุงููู ูู
ูุงุฆูุชู ูุตููู ุนูู ุงูุตู ุงูุฃูู) ูุงููุง: ูุง ุฑุณูู ุงููู ูุนูู ุงูุซุงููุ ูุงู: (ุฅู ุงููู ูู
ูุงุฆูุชู ูุตููู ุนูู ุงูุตู ุงูุฃูู). ูุงููุง: ูุง ุฑุณูู ุงููู ูุนูู ุงูุซุงููุ ูุงู: (ูุนูู ุงูุซุงูู). ุฃุฎุฑุฌู ุฃุญู
ุฏ'],
['ู
ุง ูู ุงูุนูุงู
ุฉ ุงูุชู ุฅุฐุง ุธูุฑุช ุฃุบูู ุจุงุจ ุงูุชูุจุฉ ุ', 'ุญุฏูุซ ุงุจููู ุนูุจููุงุณู ุฑุถู ุงููู ุนูู ููุงูู: ยซุฃูููุฒููู ุนูููู ุฑูุณูููู ุงููู ๏ทบ ูููููู ุงุจููู ุฃูุฑูุจูุนููููุ ููู
ูููุซู ุจูู
ููููุฉู ุซููุงูุซู ุนูุดูุฑูุฉู ุณูููุฉูุ ุซูู
ูู ุฃูู
ูุฑู ุจูุงูููุฌูุฑูุฉู ููููุงุฌูุฑู ุฅูููู ุงูู
ูุฏููููุฉูุ ููู
ูููุซู ุจูููุง ุนูุดูุฑู ุณููููููุ ุซูู
ูู ุชูููููููู ๏ทบ ยป. ุฑูุงู ุงูุจุฎุงุฑู (3851)ุ ูู
ุณูู
(2351).'],
['ุฃูู ุชุตูู ุงููุฑุงุฆุถ ุ', 'ุญุฏูุซ ุฃูุจูู ููุฑูููุฑูุฉู ุฑุถู ุงููู ุนููุ ุฃูููู ุงููููุจูููู ๏ทบ ููุงูู: ยซุฎูููุฑู ููููู
ู ุทูููุนูุชู ุนููููููู ุงูุดููู
ูุณู ููููู
ู ุงูุฌูู
ูุนูุฉูุ ููููู ุฎููููู ุขุฏูู
ูุ ููููููู ุฃูุฏูุฎููู ุงูุฌููููุฉูุ ููููููู ุฃูุฎูุฑูุฌู ู
ูููููุงยป. ุฑูุงู ู
ุณูู
(854).'],
['ุงุฐูุฑ ููููุฉ ุงูุชูู
ู
ุ', 'ุนู ุงููุจู ๏ทบ ูุงู: (ุฅู ุฃูู ู
ุง ูุญุงุณุจ ุนููู ุงูุนุจุฏ ููู
ุงูููุงู
ุฉ ู
ู ุนู
ูู ุตูุงุชูุ ูุฅู ุตูุญุช ููุฏ ุฃููุญ ููุฌุญุ ูุฅู ูุณุฏุช ููุฏ ุฎุงุจ ูุฎุณุฑุ ูุฅู ุงูุชูุต ู
ู ูุฑูุถุชู ุดูุก ูุงู ุงูุฑุจู ุนุฒ ูุฌู: ุงูุธุฑูุง ูู ูุนุจุฏู ู
ู ุชุทูุน ูููู
ู ุจูุง ู
ุง ุงูุชูุต ู
ู ุงููุฑูุถุฉุ ุซู
ูููู ุณุงุฆุฑ ุนู
ูู ุนูู ุฐูู). ุณูู ุงุจู ู
ุงุฌู ูุงูุชุฑู
ุฐู'],
]
scores = model.predict(pairs)
print(scores.shape)
# (5,)
# Or rank different texts based on similarity to a single text
ranks = model.rank(
'ู
ุง ุงูุฏุนุงุก ุงููุงุฑุฏ ุนูุฏ ุงูุฏุฎูู ูุงูุฎุฑูุฌ ู
ู ุงูู
ุณุฌุฏุ',
[
'ุญุฏูุซ ุนููู ุนูู
ูุฑู ุจููู ุงูุฎูุทููุงุจู ุฑุถู ุงููู ุนููุ ููุงูู: ููุงูู ุฑูุณูููู ุงููู ๏ทบ: ยซู
ูุง ู
ูููููู
ู ู
ููู ุฃูุญูุฏู ููุชูููุถููุฃู ููููุจูููุบู - ุฃููู ููููุณูุจูุบู - ุงูููุถููุกู ุซูู
ูู ููููููู: ุฃูุดูููุฏู ุฃููู ููุง ุฅููููู ุฅููููุง ุงููู ููุฃูููู ู
ูุญูู
ููุฏูุง ุนูุจูุฏู ุงููู ููุฑูุณูููููู ุฅููููุง ููุชูุญูุชู ูููู ุฃูุจูููุงุจู ุงูุฌููููุฉู ุงูุซููู
ูุงููููุฉู ููุฏูุฎููู ู
ููู ุฃููููููุง ุดูุงุกูยป. ุฑูุงู ู
ุณูู
(234).',
'ุญุฏูุซ ุฃุจู ุฃู
ุงู
ุฉ ุฑุถู ุงููู ุนูู ูุงู: ูุงู ุฑุณูู ุงููู ๏ทบ : (ุฅู ุงููู ูู
ูุงุฆูุชู ูุตููู ุนูู ุงูุตู ุงูุฃูู) ูุงููุง: ูุง ุฑุณูู ุงููู ูุนูู ุงูุซุงููุ ูุงู: (ุฅู ุงููู ูู
ูุงุฆูุชู ูุตููู ุนูู ุงูุตู ุงูุฃูู). ูุงููุง: ูุง ุฑุณูู ุงููู ูุนูู ุงูุซุงููุ ูุงู: (ูุนูู ุงูุซุงูู). ุฃุฎุฑุฌู ุฃุญู
ุฏ',
'ุญุฏูุซ ุงุจููู ุนูุจููุงุณู ุฑุถู ุงููู ุนูู ููุงูู: ยซุฃูููุฒููู ุนูููู ุฑูุณูููู ุงููู ๏ทบ ูููููู ุงุจููู ุฃูุฑูุจูุนููููุ ููู
ูููุซู ุจูู
ููููุฉู ุซููุงูุซู ุนูุดูุฑูุฉู ุณูููุฉูุ ุซูู
ูู ุฃูู
ูุฑู ุจูุงูููุฌูุฑูุฉู ููููุงุฌูุฑู ุฅูููู ุงูู
ูุฏููููุฉูุ ููู
ูููุซู ุจูููุง ุนูุดูุฑู ุณููููููุ ุซูู
ูู ุชูููููููู ๏ทบ ยป. ุฑูุงู ุงูุจุฎุงุฑู (3851)ุ ูู
ุณูู
(2351).',
'ุญุฏูุซ ุฃูุจูู ููุฑูููุฑูุฉู ุฑุถู ุงููู ุนููุ ุฃูููู ุงููููุจูููู ๏ทบ ููุงูู: ยซุฎูููุฑู ููููู
ู ุทูููุนูุชู ุนููููููู ุงูุดููู
ูุณู ููููู
ู ุงูุฌูู
ูุนูุฉูุ ููููู ุฎููููู ุขุฏูู
ูุ ููููููู ุฃูุฏูุฎููู ุงูุฌููููุฉูุ ููููููู ุฃูุฎูุฑูุฌู ู
ูููููุงยป. ุฑูุงู ู
ุณูู
(854).',
'ุนู ุงููุจู ๏ทบ ูุงู: (ุฅู ุฃูู ู
ุง ูุญุงุณุจ ุนููู ุงูุนุจุฏ ููู
ุงูููุงู
ุฉ ู
ู ุนู
ูู ุตูุงุชูุ ูุฅู ุตูุญุช ููุฏ ุฃููุญ ููุฌุญุ ูุฅู ูุณุฏุช ููุฏ ุฎุงุจ ูุฎุณุฑุ ูุฅู ุงูุชูุต ู
ู ูุฑูุถุชู ุดูุก ูุงู ุงูุฑุจู ุนุฒ ูุฌู: ุงูุธุฑูุง ูู ูุนุจุฏู ู
ู ุชุทูุน ูููู
ู ุจูุง ู
ุง ุงูุชูุต ู
ู ุงููุฑูุถุฉุ ุซู
ูููู ุณุงุฆุฑ ุนู
ูู ุนูู ุฐูู). ุณูู ุงุจู ู
ุงุฌู ูุงูุชุฑู
ุฐู',
]
)
# [{'corpus_id': ..., 'score': ...}, {'corpus_id': ..., 'score': ...}, ...]
Evaluation
Metrics
Cross Encoder Classification
- Dataset:
eval
- Evaluated with
CrossEncoderClassificationEvaluator
Metric | Value |
---|---|
accuracy | 0.9347 |
accuracy_threshold | 0.6417 |
f1 | 0.8669 |
f1_threshold | 0.3031 |
precision | 0.8643 |
recall | 0.8694 |
average_precision | 0.9278 |
Cross Encoder Classification
- Dataset:
eval
- Evaluated with
CrossEncoderClassificationEvaluator
Metric | Value |
---|---|
accuracy | 0.8697 |
accuracy_threshold | 0.4259 |
f1 | 0.4238 |
f1_threshold | 0.2148 |
precision | 0.4507 |
recall | 0.4 |
average_precision | 0.5014 |
Training Details
Training Dataset
Unnamed Dataset
- Size: 8,623 training samples
- Columns:
sentence_0
,sentence_1
, andlabel
- Approximate statistics based on the first 1000 samples:
sentence_0 sentence_1 label type string string float details - min: 9 characters
- mean: 34.89 characters
- max: 113 characters
- min: 39 characters
- mean: 276.97 characters
- max: 12335 characters
- min: 0.0
- mean: 0.16
- max: 1.0
- Samples:
sentence_0 sentence_1 label ู ุง ุงูุฏุนุงุก ุงููุงุฑุฏ ุนูุฏ ุงูุฏุฎูู ูุงูุฎุฑูุฌ ู ู ุงูู ุณุฌุฏุ
ุญุฏูุซ ุนููู ุนูู ูุฑู ุจููู ุงูุฎูุทููุงุจู ุฑุถู ุงููู ุนููุ ููุงูู: ููุงูู ุฑูุณูููู ุงููู ๏ทบ: ยซู ูุง ู ูููููู ู ู ููู ุฃูุญูุฏู ููุชูููุถููุฃู ููููุจูููุบู - ุฃููู ููููุณูุจูุบู - ุงูููุถููุกู ุซูู ูู ููููููู: ุฃูุดูููุฏู ุฃููู ููุง ุฅููููู ุฅููููุง ุงููู ููุฃูููู ู ูุญูู ููุฏูุง ุนูุจูุฏู ุงููู ููุฑูุณูููููู ุฅููููุง ููุชูุญูุชู ูููู ุฃูุจูููุงุจู ุงูุฌููููุฉู ุงูุซููู ูุงููููุฉู ููุฏูุฎููู ู ููู ุฃููููููุง ุดูุงุกูยป. ุฑูุงู ู ุณูู (234).
0.0
ู ุง ุญูู ู ู ูู ููุฑุฃ ุจูุงุชุญุฉ ุงููุชุงุจ ุ
ุญุฏูุซ ุฃุจู ุฃู ุงู ุฉ ุฑุถู ุงููู ุนูู ูุงู: ูุงู ุฑุณูู ุงููู ๏ทบ : (ุฅู ุงููู ูู ูุงุฆูุชู ูุตููู ุนูู ุงูุตู ุงูุฃูู) ูุงููุง: ูุง ุฑุณูู ุงููู ูุนูู ุงูุซุงููุ ูุงู: (ุฅู ุงููู ูู ูุงุฆูุชู ูุตููู ุนูู ุงูุตู ุงูุฃูู). ูุงููุง: ูุง ุฑุณูู ุงููู ูุนูู ุงูุซุงููุ ูุงู: (ูุนูู ุงูุซุงูู). ุฃุฎุฑุฌู ุฃุญู ุฏ
0.0
ู ุง ูู ุงูุนูุงู ุฉ ุงูุชู ุฅุฐุง ุธูุฑุช ุฃุบูู ุจุงุจ ุงูุชูุจุฉ ุ
ุญุฏูุซ ุงุจููู ุนูุจููุงุณู ุฑุถู ุงููู ุนูู ููุงูู: ยซุฃูููุฒููู ุนูููู ุฑูุณูููู ุงููู ๏ทบ ูููููู ุงุจููู ุฃูุฑูุจูุนููููุ ููู ูููุซู ุจูู ููููุฉู ุซููุงูุซู ุนูุดูุฑูุฉู ุณูููุฉูุ ุซูู ูู ุฃูู ูุฑู ุจูุงูููุฌูุฑูุฉู ููููุงุฌูุฑู ุฅูููู ุงูู ูุฏููููุฉูุ ููู ูููุซู ุจูููุง ุนูุดูุฑู ุณููููููุ ุซูู ูู ุชูููููููู ๏ทบ ยป. ุฑูุงู ุงูุจุฎุงุฑู (3851)ุ ูู ุณูู (2351).
0.0
- Loss:
BinaryCrossEntropyLoss
with these parameters:{ "activation_fn": "torch.nn.modules.linear.Identity", "pos_weight": null }
Training Hyperparameters
Non-Default Hyperparameters
eval_strategy
: stepsper_device_train_batch_size
: 16per_device_eval_batch_size
: 16num_train_epochs
: 4fp16
: True
All Hyperparameters
Click to expand
overwrite_output_dir
: Falsedo_predict
: Falseeval_strategy
: stepsprediction_loss_only
: Trueper_device_train_batch_size
: 16per_device_eval_batch_size
: 16per_gpu_train_batch_size
: Noneper_gpu_eval_batch_size
: Nonegradient_accumulation_steps
: 1eval_accumulation_steps
: Nonetorch_empty_cache_steps
: Nonelearning_rate
: 5e-05weight_decay
: 0.0adam_beta1
: 0.9adam_beta2
: 0.999adam_epsilon
: 1e-08max_grad_norm
: 1num_train_epochs
: 4max_steps
: -1lr_scheduler_type
: linearlr_scheduler_kwargs
: {}warmup_ratio
: 0.0warmup_steps
: 0log_level
: passivelog_level_replica
: warninglog_on_each_node
: Truelogging_nan_inf_filter
: Truesave_safetensors
: Truesave_on_each_node
: Falsesave_only_model
: Falserestore_callback_states_from_checkpoint
: Falseno_cuda
: Falseuse_cpu
: Falseuse_mps_device
: Falseseed
: 42data_seed
: Nonejit_mode_eval
: Falseuse_ipex
: Falsebf16
: Falsefp16
: Truefp16_opt_level
: O1half_precision_backend
: autobf16_full_eval
: Falsefp16_full_eval
: Falsetf32
: Nonelocal_rank
: 0ddp_backend
: Nonetpu_num_cores
: Nonetpu_metrics_debug
: Falsedebug
: []dataloader_drop_last
: Falsedataloader_num_workers
: 0dataloader_prefetch_factor
: Nonepast_index
: -1disable_tqdm
: Falseremove_unused_columns
: Truelabel_names
: Noneload_best_model_at_end
: Falseignore_data_skip
: Falsefsdp
: []fsdp_min_num_params
: 0fsdp_config
: {'min_num_params': 0, 'xla': False, 'xla_fsdp_v2': False, 'xla_fsdp_grad_ckpt': False}fsdp_transformer_layer_cls_to_wrap
: Noneaccelerator_config
: {'split_batches': False, 'dispatch_batches': None, 'even_batches': True, 'use_seedable_sampler': True, 'non_blocking': False, 'gradient_accumulation_kwargs': None}deepspeed
: Nonelabel_smoothing_factor
: 0.0optim
: adamw_torchoptim_args
: Noneadafactor
: Falsegroup_by_length
: Falselength_column_name
: lengthddp_find_unused_parameters
: Noneddp_bucket_cap_mb
: Noneddp_broadcast_buffers
: Falsedataloader_pin_memory
: Truedataloader_persistent_workers
: Falseskip_memory_metrics
: Trueuse_legacy_prediction_loop
: Falsepush_to_hub
: Falseresume_from_checkpoint
: Nonehub_model_id
: Nonehub_strategy
: every_savehub_private_repo
: Nonehub_always_push
: Falsehub_revision
: Nonegradient_checkpointing
: Falsegradient_checkpointing_kwargs
: Noneinclude_inputs_for_metrics
: Falseinclude_for_metrics
: []eval_do_concat_batches
: Truefp16_backend
: autopush_to_hub_model_id
: Nonepush_to_hub_organization
: Nonemp_parameters
:auto_find_batch_size
: Falsefull_determinism
: Falsetorchdynamo
: Noneray_scope
: lastddp_timeout
: 1800torch_compile
: Falsetorch_compile_backend
: Nonetorch_compile_mode
: Noneinclude_tokens_per_second
: Falseinclude_num_input_tokens_seen
: Falseneftune_noise_alpha
: Noneoptim_target_modules
: Nonebatch_eval_metrics
: Falseeval_on_start
: Falseuse_liger_kernel
: Falseliger_kernel_config
: Noneeval_use_gather_object
: Falseaverage_tokens_across_devices
: Falseprompts
: Nonebatch_sampler
: batch_samplermulti_dataset_batch_sampler
: proportional
Training Logs
Epoch | Step | Training Loss | eval_average_precision |
---|---|---|---|
0.6596 | 500 | 0.3554 | 0.8973 |
1.0 | 758 | - | 0.9116 |
1.3193 | 1000 | 0.2635 | 0.9163 |
1.9789 | 1500 | 0.2561 | 0.9224 |
2.0 | 1516 | - | 0.9227 |
2.6385 | 2000 | 0.2284 | 0.9248 |
3.0 | 2274 | - | 0.9270 |
3.2982 | 2500 | 0.2316 | 0.9275 |
3.9578 | 3000 | 0.2068 | 0.9278 |
4.0 | 3032 | - | 0.9278 |
0.9276 | 500 | 0.4336 | 0.4935 |
1.0 | 539 | - | 0.4931 |
1.8553 | 1000 | 0.361 | 0.5021 |
2.0 | 1078 | - | 0.5014 |
2.7829 | 1500 | 0.3574 | 0.5006 |
3.0 | 1617 | - | 0.5019 |
3.7106 | 2000 | 0.352 | 0.5016 |
4.0 | 2156 | - | 0.5014 |
Framework Versions
- Python: 3.11.13
- Sentence Transformers: 4.1.0
- Transformers: 4.54.0
- PyTorch: 2.6.0+cu124
- Accelerate: 1.9.0
- Datasets: 4.0.0
- Tokenizers: 0.21.2
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",
}
- Downloads last month
- 14
Inference Providers
NEW
This model isn't deployed by any Inference Provider.
๐
Ask for provider support
Model tree for yoriis/ce-tydi-quqa-haqa
Evaluation results
- Accuracy on evalself-reported0.935
- Accuracy Threshold on evalself-reported0.642
- F1 on evalself-reported0.867
- F1 Threshold on evalself-reported0.303
- Precision on evalself-reported0.864
- Recall on evalself-reported0.869
- Average Precision on evalself-reported0.928
- Accuracy on evalself-reported0.870
- Accuracy Threshold on evalself-reported0.426
- F1 on evalself-reported0.424