Instructions to use seongil-dn/gte-base-250k-answerableHN with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.

Libraries

How to use seongil-dn/gte-base-250k-answerableHN with sentence-transformers:

from sentence_transformers import SentenceTransformer

model = SentenceTransformer("seongil-dn/gte-base-250k-answerableHN", trust_remote_code=True)

sentences = [
    "김택용이 스타크래프트2에서 첫 승리를 거둔 시기는 언제인가?",
    "2008년 11월 22일, 김택용은 클럽데이 온라인 MSL 결승전에서 허영무에게 선승을 내준 후 내리 3연승, 3:1 쾌승을 거두며 자신의 세 번째 MSL 우승을 달성하였다. 이를 통해 김택용은 프로토스 최초 개인리그 3회 우승자 및 역대 네 번째 금배지(MSL 3회 우승의 상징) 획득자가 되었다.",
    "김택용은 새로 개막한 SK플래닛 프로리그 시즌2에서 스타크래프트: 브루드 워, 스타크래프트 Ⅱ를 병행해서 출전했다. 스타크래프트 브루드워 실력은 여전히 건재하지만, 스타Ⅱ에서는 스타크래프트 브루드워에서의 실력을 내지 못했다. 2012년 8월까지 택뱅리쌍 일원 중에서 김택용만 유일하게 스타Ⅱ에서의 승리를 하지 못했다. (0승 6패) 더군다나 2012년 봄까지만 해도 스타Ⅱ를 완전히 이해하지 못한듯한 플레이를 보이고 있었지만, 김택용은 2012년 여름이 되어서 스타Ⅱ를 서서히 실력을 쌓고 있었다. 기존의 스타크래프트 브루드워 스타리그가 스타크래프트 Ⅱ로 종목 전환한 뒤에 열린 첫 예선에 참가했으나, 스타Ⅱ의 부족한 실력을 여실히 들어내면서 1:2로 신예선수에게 지며 예선탈락하였다. 또한 GSL 선수들과 맞붙은 WCS 예선에서 프나틱의 장재호를 만나 무기력하게 0:2로 패배하여 탈락하였고, WCG 2012 예선에서도 백동준에게 0:2로 패배해 스타Ⅱ 종목으로 열린 경기에서 모두 패배하였다. 김택용은 스타2리그 뿐만아니라 스타1리그에서도 2010년 여름부터 3년째 스타리그에 이름을 올리지 못했다. 2012년 8월 12일 마침내 염보성을 상대로 어렵게 프로리그 스타2 종목에서 처음으로 승리를 거두었다(1승 6패). 결국 부진을 극복하지 못한 채 2012년 8월 케스파 랭킹 22위로까지 떨어지고 말았다. 하지만 그 후 2012년 8월 18일 김정우 마저 김택용의 스타2 승리 제물이 되었다. 엘리전까지 가는 혈전 끝에 스타Ⅱ에서 두각을 돋보이는 김정우를 격파하였고, 2012년 9월 2일 SK플래닛 스타 프로리그 시즌2 준플레이오프 2차전에서 다시 한번 염보성을 스타Ⅱ로 격파하면서 조금씩 기세를 올렸다.",
    "이소룡의 아버지는 유명한 광둥 경극 배우였으며, 아버지의 뒤를 이어 아주 어린 나이부터 영화를 접하게 되었고, 생후 3개월에 《금문녀》라는 영화로 데뷔하였다. 그가 18세가 되었을 때 이미 그는 스무 편의 영화에 출연한 상태였다."
]
embeddings = model.encode(sentences)

similarities = model.similarity(embeddings, embeddings)
print(similarities.shape)
# [4, 4]

Notebooks
Google Colab
Kaggle

How to use from the

Use from the

sentence-transformers library

from sentence_transformers import SentenceTransformer

model = SentenceTransformer("seongil-dn/gte-base-250k-answerableHN", trust_remote_code=True)

sentences = [
    "김택용이 스타크래프트2에서 첫 승리를 거둔 시기는 언제인가?",
    "2008년 11월 22일, 김택용은 클럽데이 온라인 MSL 결승전에서 허영무에게 선승을 내준 후 내리 3연승, 3:1 쾌승을 거두며 자신의 세 번째 MSL 우승을 달성하였다. 이를 통해 김택용은 프로토스 최초 개인리그 3회 우승자 및 역대 네 번째 금배지(MSL 3회 우승의 상징) 획득자가 되었다.",
    "김택용은 새로 개막한 SK플래닛 프로리그 시즌2에서 스타크래프트: 브루드 워, 스타크래프트 Ⅱ를 병행해서 출전했다. 스타크래프트 브루드워 실력은 여전히 건재하지만, 스타Ⅱ에서는 스타크래프트 브루드워에서의 실력을 내지 못했다. 2012년 8월까지 택뱅리쌍 일원 중에서 김택용만 유일하게 스타Ⅱ에서의 승리를 하지 못했다. (0승 6패) 더군다나 2012년 봄까지만 해도 스타Ⅱ를 완전히 이해하지 못한듯한 플레이를 보이고 있었지만, 김택용은 2012년 여름이 되어서 스타Ⅱ를 서서히 실력을 쌓고 있었다. 기존의 스타크래프트 브루드워 스타리그가 스타크래프트 Ⅱ로 종목 전환한 뒤에 열린 첫 예선에 참가했으나, 스타Ⅱ의 부족한 실력을 여실히 들어내면서 1:2로 신예선수에게 지며 예선탈락하였다. 또한 GSL 선수들과 맞붙은 WCS 예선에서 프나틱의 장재호를 만나 무기력하게 0:2로 패배하여 탈락하였고, WCG 2012 예선에서도 백동준에게 0:2로 패배해 스타Ⅱ 종목으로 열린 경기에서 모두 패배하였다. 김택용은 스타2리그 뿐만아니라 스타1리그에서도 2010년 여름부터 3년째 스타리그에 이름을 올리지 못했다. 2012년 8월 12일 마침내 염보성을 상대로 어렵게 프로리그 스타2 종목에서 처음으로 승리를 거두었다(1승 6패). 결국 부진을 극복하지 못한 채 2012년 8월 케스파 랭킹 22위로까지 떨어지고 말았다. 하지만 그 후 2012년 8월 18일 김정우 마저 김택용의 스타2 승리 제물이 되었다. 엘리전까지 가는 혈전 끝에 스타Ⅱ에서 두각을 돋보이는 김정우를 격파하였고, 2012년 9월 2일 SK플래닛 스타 프로리그 시즌2 준플레이오프 2차전에서 다시 한번 염보성을 스타Ⅱ로 격파하면서 조금씩 기세를 올렸다.",
    "이소룡의 아버지는 유명한 광둥 경극 배우였으며, 아버지의 뒤를 이어 아주 어린 나이부터 영화를 접하게 되었고, 생후 3개월에 《금문녀》라는 영화로 데뷔하였다. 그가 18세가 되었을 때 이미 그는 스무 편의 영화에 출연한 상태였다."
]
embeddings = model.encode(sentences)

similarities = model.similarity(embeddings, embeddings)
print(similarities.shape)
# [4, 4]

SentenceTransformer based on Alibaba-NLP/gte-multilingual-base

This is a sentence-transformers model finetuned from Alibaba-NLP/gte-multilingual-base. 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: Alibaba-NLP/gte-multilingual-base
Maximum Sequence Length: 1024 tokens
Output Dimensionality: 768 tokens
Similarity Function: Cosine Similarity

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': 1024, 'do_lower_case': False}) with Transformer model: NewModel 
  (1): Pooling({'word_embedding_dimension': 768, '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:

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("seongil-dn/gte-base-250k-answerableHN")
# Run inference
sentences = [
    '파올로 말디니는 어떤 선수인가요?',
    '파올로 체사레 말디니 (, 1968년 6월 26일, 이탈리아 밀라노 ~ )는 이탈리아의 은퇴한 축구 선수로, 포지션은 왼쪽 풀백과 센터백이었다. 그는 밀란의 전설적인 수비수 였을 뿐 아니라 역대 최고 수비수로도 불릴 만큼 대단한 선수였다. 현재 밀란의 스포츠 전략 & 개발 디렉터로 활동하고 있다.',
    '체사레 말디니는 1954년부터 1966년까지 AC 밀란에서 뛰었고, 아들 파올로 말디니는 1985년부터 2009년까지 AC 밀란에서 뛰었으며, 손자 크리스티안 말디니가 2005년 10월 18일 AC 밀란 유스팀에 입단해 3부자가 모두 AC 밀란에서 활약하게 되었다.',
]
embeddings = model.encode(sentences)
print(embeddings.shape)
# [3, 768]

# Get the similarity scores for the embeddings
similarities = model.similarity(embeddings, embeddings)
print(similarities.shape)
# [3, 3]

Training Details

Training Dataset

Unnamed Dataset

Size: 816,532 training samples
Columns: anchor, positive, and negative

Approximate statistics based on the first 1000 samples:

	anchor	positive	negative
type	string	string	string
details	min: 9 tokens mean: 17.22 tokens max: 32 tokens	min: 46 tokens mean: 144.47 tokens max: 621 tokens	min: 46 tokens mean: 169.92 tokens max: 1024 tokens

Samples:

anchor	positive	negative
`별의 나이는 어떻게 측정하는가?`	`별의 나이는 토륨과 다른 성분들에 의해 만들어진 스펙트럼선들의 상대적인 힘을 측정하기 위해 초거대망원경의 자외선 분광기를 사용하여 추측한다. 선의 힘은 여러 가지 다양한 동위원소를 만들어내는데, 그것들로부터 핵우주 연대학을 사용하여 별의 나이를 짐작하는 것이다.`	아들이 아버지보다 나이가 많을 수 없는 것처럼, 우주 안의 천체는 당연히 우주보다는 젊어야 하기 때문에, 여러 종류의 천체를 관측하여 그 나이를 추정하는 것으로 우주의 나이의 하한선을 얻을 수 있다. 가장 많이 쓰이는 방법 중 하나는 가장 온도가 낮은 백색왜성의 나이를 측정하는 것이다. 백색왜성은 태양과 비슷한 질량을 가진 별들이 죽으면서 만들어지는데, 백색왜성은 당시 가지고 있던 열 이외에 다른 에너지원이 없기 때문에 나이가 들면서 점점 식고, 어두워지게 된다. 따라서 가장 어둡고, 가장 온도가 낮은 백색왜성을 찾아서 그 냉각 나이를 측정하면 우주의 나이의 하한선을 얻을 수 있다.
`별의 나이는 어떻게 측정하는가?`	`별의 나이는 토륨과 다른 성분들에 의해 만들어진 스펙트럼선들의 상대적인 힘을 측정하기 위해 초거대망원경의 자외선 분광기를 사용하여 추측한다. 선의 힘은 여러 가지 다양한 동위원소를 만들어내는데, 그것들로부터 핵우주 연대학을 사용하여 별의 나이를 짐작하는 것이다.`	`이 별의 물리적 수치는 태양과 비슷한데 분광형이 태양과 똑같은 G2V 여서 유사 태양으로 분류할 수 있다. 질량은 태양보다 9 퍼센트 무겁고 반지름은 태양보다 1 퍼센트 작다. 나이는 상대적으로 젊어 약 8천만 ~ 2억 년으로 보인다. 젊은 별인만큼 자전 속도는 3.5일에 한 번 돌 정도로 빠르며 자전축은 시선방향에 대해 21도(오차범위 +8, -9도) 기울어져 있다.`
`별의 나이는 어떻게 측정하는가?`	`별의 나이는 토륨과 다른 성분들에 의해 만들어진 스펙트럼선들의 상대적인 힘을 측정하기 위해 초거대망원경의 자외선 분광기를 사용하여 추측한다. 선의 힘은 여러 가지 다양한 동위원소를 만들어내는데, 그것들로부터 핵우주 연대학을 사용하여 별의 나이를 짐작하는 것이다.`	`여기서 "v"는 적도에서의 각속도이며 "t"는 별의 나이이다. 이 관계식은 1972년 앤드류 P. 스쿠마니치가 발견했으며 그의 이름을 따서 '스쿠마니치의 법칙'으로 불린다. 자이로연대학(Gyrochronology)은 태양의 속도를 기준점으로 한 항성의 자전 속도에 기초하여, 그 별의 나이를 결정하는 것이다.`

Loss: MultipleNegativesRankingLoss with these parameters:

{
    "scale": 20.0,
    "similarity_fct": "cos_sim"
}

Training Hyperparameters

Non-Default Hyperparameters

per_device_train_batch_size: 40
gradient_accumulation_steps: 4
learning_rate: 0.0001
adam_epsilon: 1e-07
num_train_epochs: 1
warmup_ratio: 0.1
bf16: True
batch_sampler: no_duplicates

All Hyperparameters

Click to expand

overwrite_output_dir: False
do_predict: False
eval_strategy: no
prediction_loss_only: True
per_device_train_batch_size: 40
per_device_eval_batch_size: 8
per_gpu_train_batch_size: None
per_gpu_eval_batch_size: None
gradient_accumulation_steps: 4
eval_accumulation_steps: None
torch_empty_cache_steps: None
learning_rate: 0.0001
weight_decay: 0.0
adam_beta1: 0.9
adam_beta2: 0.999
adam_epsilon: 1e-07
max_grad_norm: 1.0
num_train_epochs: 1
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: 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: True
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
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
eval_use_gather_object: False
batch_sampler: no_duplicates
multi_dataset_batch_sampler: proportional

Training Logs

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Epoch	Step	Training Loss
0.0008	1	0.4813
0.0016	2	0.5643
0.0024	3	0.4872
0.0031	4	0.3838
0.0039	5	0.4269
0.0047	6	0.434
0.0055	7	0.5153
0.0063	8	0.4429
0.0071	9	0.4464
0.0078	10	0.4187
0.0086	11	0.468
0.0094	12	0.402
0.0102	13	0.3745
0.0110	14	0.3623
0.0118	15	0.3358
0.0125	16	0.3927
0.0133	17	0.4539
0.0141	18	0.3177
0.0149	19	0.2902
0.0157	20	0.3559
0.0165	21	0.2641
0.0172	22	0.2968
0.0180	23	0.2008
0.0188	24	0.2742
0.0196	25	0.3565
0.0204	26	0.2706
0.0212	27	0.2544
0.0219	28	0.2721
0.0227	29	0.2795
0.0235	30	0.2647
0.0243	31	0.164
0.0251	32	0.2574
0.0259	33	0.1962
0.0267	34	0.2739
0.0274	35	0.2286
0.0282	36	0.2376
0.0290	37	0.3125
0.0298	38	0.2401
0.0306	39	0.1922
0.0314	40	0.2479
0.0321	41	0.1851
0.0329	42	0.1813
0.0337	43	0.2471
0.0345	44	0.2561
0.0353	45	0.2568
0.0361	46	0.3049
0.0368	47	0.2404
0.0376	48	0.231
0.0384	49	0.261
0.0392	50	0.2581
0.0400	51	0.2184
0.0408	52	0.2002
0.0415	53	0.2586
0.0423	54	0.1532
0.0431	55	0.2023
0.0439	56	0.2272
0.0447	57	0.2207
0.0455	58	0.2364
0.0462	59	0.2044
0.0470	60	0.2387
0.0478	61	0.2289
0.0486	62	0.1616
0.0494	63	0.1753
0.0502	64	0.1803
0.0510	65	0.2033
0.0517	66	0.2061
0.0525	67	0.2128
0.0533	68	0.2046
0.0541	69	0.1685
0.0549	70	0.1985
0.0557	71	0.1713
0.0564	72	0.21
0.0572	73	0.2085
0.0580	74	0.2144
0.0588	75	0.2099
0.0596	76	0.223
0.0604	77	0.2342
0.0611	78	0.2327
0.0619	79	0.1812
0.0627	80	0.2068
0.0635	81	0.1826
0.0643	82	0.1792
0.0651	83	0.2363
0.0658	84	0.1842
0.0666	85	0.1673
0.0674	86	0.2068
0.0682	87	0.2386
0.0690	88	0.1905
0.0698	89	0.22
0.0705	90	0.2351
0.0713	91	0.2444
0.0721	92	0.1984
0.0729	93	0.1823
0.0737	94	0.201
0.0745	95	0.1548
0.0752	96	0.1824
0.0760	97	0.2315
0.0768	98	0.2042
0.0776	99	0.1579
0.0784	100	0.1906
0.0792	101	0.2058
0.0800	102	0.2094
0.0807	103	0.2149
0.0815	104	0.2138
0.0823	105	0.1932
0.0831	106	0.1874
0.0839	107	0.1945
0.0847	108	0.1705
0.0854	109	0.1832
0.0862	110	0.2075
0.0870	111	0.1586
0.0878	112	0.139
0.0886	113	0.1496
0.0894	114	0.1843
0.0901	115	0.2377
0.0909	116	0.1998
0.0917	117	0.1491
0.0925	118	0.1763
0.0933	119	0.128
0.0941	120	0.1595
0.0948	121	0.1816
0.0956	122	0.2252
0.0964	123	0.1829
0.0972	124	0.1505
0.0980	125	0.1726
0.0988	126	0.2009
0.0995	127	0.2219
0.1003	128	0.1384
0.1011	129	0.1243
0.1019	130	0.2139
0.1027	131	0.1677
0.1035	132	0.1957
0.1043	133	0.1683
0.1050	134	0.168
0.1058	135	0.2021
0.1066	136	0.2112
0.1074	137	0.2093
0.1082	138	0.2279
0.1090	139	0.2001
0.1097	140	0.179
0.1105	141	0.1954
0.1113	142	0.172
0.1121	143	0.1969
0.1129	144	0.1561
0.1137	145	0.1802
0.1144	146	0.1885
0.1152	147	0.1438
0.1160	148	0.1791
0.1168	149	0.1905
0.1176	150	0.2506
0.1184	151	0.2024
0.1191	152	0.2059
0.1199	153	0.2393
0.1207	154	0.1531
0.1215	155	0.1888
0.1223	156	0.1831
0.1231	157	0.1378
0.1238	158	0.1553
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