Multilingual base
This is a sentence-transformers model finetuned from sentence-transformers/distiluse-base-multilingual-cased-v2 on the csv dataset. It maps sentences & paragraphs to a 512-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 Sources
Full Model Architecture
SentenceTransformer(
(0): Transformer({'max_seq_length': 128, 'do_lower_case': False}) with Transformer model: DistilBertModel
(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})
(2): Dense({'in_features': 768, 'out_features': 512, 'bias': True, 'activation_function': 'torch.nn.modules.activation.Tanh'})
)
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("sentence_transformers_model_id")
sentences = [
'โจทก์ซื้อที่ดินจาก น. โดยตกลงให้โจทก์มีทางเข้าออกสู่ทางสาธารณะผ่านที่ดินของ น. ซึ่งเป็นการได้ภาระจำยอมโดยนิติกรรม แต่โจทก์ยังไม่จดทะเบียนการได้มา การได้ภาระจำยอมโดยนิติกรรมยังไม่บริบูรณ์ตามมาตรา 1299 วรรคแรก หากโจทก์ใช้ทางภาระจำยอมอย่างสงบและเปิดเผยเป็นเวลา 10 ปี ก็จะมีสิทธิได้ภาระจำยอมตามมาตรา 1401 แม้โจทก์ยังไม่จดทะเบียนการได้ภาระจำยอม แต่การใช้ทางพิพาทอย่างสงบและเปิดเผยติดต่อกันเป็นเวลา 10 ปี ทำให้โจทก์มีสิทธิภาระจำยอมตามอายุความตามมาตรา 1401 และ 1382 โดยไม่ต้องจดทะเบียน ภาระจำยอม, อายุความ, การใช้ที่ดิน, การจดทะเบียนสิทธิ, การย้ายทางภาระจำยอม ป.พ.พ. ม. 1299, ม. 1392, ม. 1401',
'จำเลยทั้งสองชักชวนให้โจทก์ซื้อที่ดินจาก ป. โดยตกลงให้โจทก์ใช้ทางพิพาทเป็นทางเข้าออกสู่ถนนสาธารณะ ซึ่งเป็นทางภาระจำยอม แม้ข้อตกลงไม่ได้ทำเป็นหนังสือและไม่ได้จดทะเบียน แต่ระหว่างคู่กรณียังคงบังคับกันได้ การตกลงให้ใช้ทางภาระจำยอมโดยไม่จดทะเบียนไม่ทำให้ข้อตกลงนั้นเป็นโมฆะ แต่ไม่สามารถใช้เป็นข้อต่อสู้กับบุคคลภายนอกได้จนกว่าจะจดทะเบียน ศาลยืนยันว่าแม้การได้ภาระจำยอมไม่ได้จดทะเบียน แต่ยังคงบังคับกันได้ระหว่างคู่กรณีและจำเลยต้องเปิดทางภาระจำยอมให้โจทก์ นอกจากนี้ จำเลยที่ 1 ไม่มีสิทธิฎีกาเนื่องจากไม่ได้อุทธรณ์ในศาลอุทธรณ์ ภาระจำยอม, การจดทะเบียน, อุทธรณ์, การชักชวน, คดีอสังหาริมทรัพย์ ป.พ.พ. ม. 1299, ม. 1387\n ป.วิ.พ. ม. 67, ม. 198 ทวิ, ม. 229, ม. 225, ม. 249',
'ธนาคาร ก. ได้รับจำนองที่ดินพิพาทจากเจ้าของที่ดินเดิม และต่อมาได้ซื้อที่ดินพิพาทจากการขายทอดตลาด โดยเสียค่าตอบแทนและได้จดทะเบียนสิทธิ์ในที่ดินพิพาทโดยสุจริต. ผู้ร้องซึ่งอ้างสิทธิครอบครองปรปักษ์ไม่สามารถยกสิทธิของตนขึ้นใช้ยันธนาคาร ก. หรือผู้รับโอนคนต่อมาได้ การได้รับสิทธิในที่ดินจากการซื้อหรือจำนองจากเจ้าของที่ดินเดิมโดยสุจริตและได้จดทะเบียนสิทธิแล้วนั้น มีผลให้บุคคลภายนอกได้รับความคุ้มครองตาม ป.พ.พ. มาตรา 1299 วรรคสอง แม้จะมีการครอบครองปรปักษ์เกิดขึ้น ศาลพิพากษาว่า ธนาคาร ก. และผู้รับโอนจากธนาคารได้รับการคุ้มครองตาม ป.พ.พ. มาตรา 1299 วรรคสอง แม้ผู้ร้องจะครอบครองที่ดินพิพาทในฐานะครอบครองปรปักษ์ โดยถือว่าไม่มีสิทธิในการยกข้ออ้างดังกล่าวต่อผู้รับโอนของธนาคาร ก. เนื่องจากการครอบครองปรปักษ์ไม่ได้ครบกำหนด 10 ปี จำนอง, ขายทอดตลาด, บุคคลภายนอก, คุ้มครองสิทธิ, การครอบครองปรปักษ์. \n ป.พ.พ. ม. 6, ม. 1299 วรรคสอง, ม. 1382',
]
embeddings = model.encode(sentences)
print(embeddings.shape)
similarities = model.similarity(embeddings, embeddings)
print(similarities.shape)
Evaluation
Metrics
Semantic Similarity
| Metric |
Value |
| pearson_cosine |
0.5978 |
| spearman_cosine |
0.4715 |
Training Details
Training Dataset
csv
Evaluation Dataset
csv
Training Hyperparameters
Non-Default Hyperparameters
eval_strategy: steps
per_device_train_batch_size: 1
per_device_eval_batch_size: 1
learning_rate: 2e-05
num_train_epochs: 10
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: 1
per_device_eval_batch_size: 1
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: 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: 10
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: None
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 |
sts-dev_spearman_cosine |
| -1 |
-1 |
- |
- |
0.5957 |
| 0.5208 |
5000 |
- |
0.0333 |
0.6062 |
| 1.0 |
9600 |
0.0241 |
- |
- |
| 1.0417 |
10000 |
- |
0.0401 |
0.5893 |
| 1.5625 |
15000 |
- |
0.0407 |
0.5867 |
| 2.0 |
19200 |
0.0202 |
- |
- |
| 2.0833 |
20000 |
- |
0.0435 |
0.5013 |
| 2.6042 |
25000 |
- |
0.0383 |
0.5603 |
| 3.0 |
28800 |
0.0124 |
- |
- |
| 3.125 |
30000 |
- |
0.0442 |
0.5516 |
| 3.6458 |
35000 |
- |
0.0515 |
0.4697 |
| 4.0 |
38400 |
0.0082 |
- |
- |
| 4.1667 |
40000 |
- |
0.0486 |
0.4371 |
| 4.6875 |
45000 |
- |
0.0474 |
0.4801 |
| 5.0 |
48000 |
0.0053 |
- |
- |
| 5.2083 |
50000 |
- |
0.0471 |
0.4854 |
| 5.7292 |
55000 |
- |
0.0489 |
0.4798 |
| 6.0 |
57600 |
0.0034 |
- |
- |
| 6.25 |
60000 |
- |
0.0467 |
0.4987 |
| 6.7708 |
65000 |
- |
0.0472 |
0.4985 |
| 7.0 |
67200 |
0.0022 |
- |
- |
| 7.2917 |
70000 |
- |
0.0485 |
0.4805 |
| 7.8125 |
75000 |
- |
0.0490 |
0.5014 |
| 8.0 |
76800 |
0.0014 |
- |
- |
| 8.3333 |
80000 |
- |
0.0511 |
0.4717 |
| 8.8542 |
85000 |
- |
0.0510 |
0.4830 |
| 9.0 |
86400 |
0.0009 |
- |
- |
| 9.375 |
90000 |
- |
0.0502 |
0.4771 |
| 9.8958 |
95000 |
- |
0.0500 |
0.4715 |
| 10.0 |
96000 |
0.0006 |
- |
- |
Framework Versions
- Python: 3.11.11
- Sentence Transformers: 3.4.1
- Transformers: 4.48.3
- PyTorch: 2.5.1+cu124
- Accelerate: 1.4.0
- Datasets: 3.3.1
- 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",
}