--- language: - tr license: apache-2.0 tags: - sentence-transformers - sentence-similarity - feature-extraction - generated_from_trainer - dataset_size:215676 - loss:MatryoshkaLoss - loss:CachedMultipleNegativesRankingLoss base_model: BAAI/bge-m3 widget: - source_sentence: Ortak Havuz Tarifesi kapsamında her bir hat için aylık sabit ücret 25,5 TL olarak belirlenmiştir ve bu ücret KDV ile ÖİV dahil olarak hesaplanmıştır. sentences: - Vodafone'un Ortak Havuz Tarifesi, müşterilere ücretsiz olarak sunulmaktadır ve herhangi bir sabit ücret talep edilmemektedir. - Her bir hat için Ortak Havuz Tarifesi'nin aylık sabit ücreti, vergiler dahil 25,5 TL'dir. - Geleceğin Karakartalı, Vodafone ve Beşiktaş JK'nin ortak çalışmasıyla genç futbol yeteneklerini Türkiye çapında keşfetmeyi hedefleyen bir projedir. - source_sentence: Taşınma durumunda, teknik altyapı eksikliği nedeniyle Vodafone Evde Fiber İnternet hizmeti sağlanamazsa, cezai işlem uygulanmaz ve alternatif hizmetlere geçiş yapılabilir. sentences: - Vodafone faturasız tarifelerinde, yenileme gününde yeterli bakiye bulunmuyorsa içerikler yenilenmez, ancak daha önce yüklenen içerikler bakiye olmadan kullanılabilir. - Vodafone Evde Fiber İnternet hizmeti taşınma sırasında altyapı eksikliği nedeniyle sağlanamazsa, aboneye ceza uygulanır ve alternatif hizmet sunulmaz. - Vodafone Evde Fiber İnternet hizmeti taşınma sırasında altyapı eksikliği nedeniyle sağlanamazsa, aboneye cezai işlem uygulanmaz ve ADSL veya Fiber Hız hizmetine geçiş yapılabilir. - source_sentence: Tarife kapsamında sunulan dakika, SMS ve internet hakları, belirli bir limitin aşılması durumunda ek paketlerle ücretlendirilir. sentences: - Vodafone'un tarifelerinde aşım durumunda ek paketler yerine ücretsiz kullanım hakkı sunulmaktadır. - Vodafone'un geçmiş kampanyalarında, Samsung Note 3 Neo en pahalı cihazlardan biri olarak müşterilere sunulmuştur. - Uyumlu 5 Tarifesi'nde verilen dakika, SMS ve internet hakları bittiğinde, ek paketler devreye girerek avantajlı fiyatlarla ücretlendirme yapılır. - source_sentence: Mobil numara taşınabilirliği olan ülkelerdeki Vodafone operatörlerine yapılan aramalarda, diğer mobil operatörlerin prefikslerini içeren numaralar indirimli tarifeden yararlanamaz. sentences: - Vodafone operatörlerine yapılan aramalarda, mobil numara taşınabilirliği olan ülkelerdeki diğer operatörlerin prefikslerini içeren numaralar indirimli fiyatlara dahil edilmez. - Vodafone'un tarifelerinde ücretsiz pass paketi yer almazken, Her Şey Dahil Pasaport paketi ücretli olarak sunulmaktadır. - Dünya Küçük Kurumsal tarifesi, yurtdışı aramalar için tüm numaralara eşit fiyatlandırma sunar ve prefiks kısıtlaması içermez. - source_sentence: Vodafone hattınızın aktivasyonu sırasında eksik evraklarınızın tamamlanması gerektiği belirtilmiştir. Hattınızın iptal olmaması için 3 gün içinde Vodafone mağazasını ziyaret etmeniz önemlidir. sentences: - Vodafone, boşanmış annelerin çocuklarına gençlik tarifesi tanımlaması için kimlik doğrulama ve kullanıcı tanımlama süreçlerini Cep Merkezlerinde gerçekleştirmektedir. - Vodafone hattınızın aktivasyonu sırasında herhangi bir evrak eksikliği bulunmamaktadır. Hattınız otomatik olarak aktif hale gelecektir. - Vodafone hattınızın aktif hale gelebilmesi için eksik olan abonelik sözleşmesi ve kimlik belgelerinizi tamamlamanız gerekmektedir. Bu işlemi 3 gün içinde Vodafone mağazasında gerçekleştirebilirsiniz. datasets: - seroe/vodex-turkish-triplets-large pipeline_tag: sentence-similarity library_name: sentence-transformers metrics: - cosine_accuracy model-index: - name: BGE-M3 Türkçe Triplet Matryoshka results: - task: type: triplet name: Triplet dataset: name: tr triplet dev 1024d type: tr-triplet-dev-1024d metrics: - type: cosine_accuracy value: 0.9979135394096375 name: Cosine Accuracy - task: type: triplet name: Triplet dataset: name: tr triplet dev 768d type: tr-triplet-dev-768d metrics: - type: cosine_accuracy value: 0.9978300929069519 name: Cosine Accuracy - task: type: triplet name: Triplet dataset: name: tr triplet dev 512d type: tr-triplet-dev-512d metrics: - type: cosine_accuracy value: 0.9977466464042664 name: Cosine Accuracy - task: type: triplet name: Triplet dataset: name: tr triplet dev 256d type: tr-triplet-dev-256d metrics: - type: cosine_accuracy value: 0.9974962472915649 name: Cosine Accuracy - task: type: triplet name: Triplet dataset: name: all nli test 1024d type: all-nli-test-1024d metrics: - type: cosine_accuracy value: 0.9980804324150085 name: Cosine Accuracy - task: type: triplet name: Triplet dataset: name: all nli test 768d type: all-nli-test-768d metrics: - type: cosine_accuracy value: 0.9980804324150085 name: Cosine Accuracy - task: type: triplet name: Triplet dataset: name: all nli test 512d type: all-nli-test-512d metrics: - type: cosine_accuracy value: 0.9981639385223389 name: Cosine Accuracy - task: type: triplet name: Triplet dataset: name: all nli test 256d type: all-nli-test-256d metrics: - type: cosine_accuracy value: 0.997996985912323 name: Cosine Accuracy --- # BGE-M3 Türkçe Triplet Matryoshka This is a [sentence-transformers](https://www.SBERT.net) model finetuned from [BAAI/bge-m3](https://huggingface.co/BAAI/bge-m3) on the [vodex-turkish-triplets-large](https://huggingface.co/datasets/seroe/vodex-turkish-triplets-large) 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 ## ⚠️ Domain-Specific Warning This model was fine-tuned on Turkish data specifically sourced from the **telecommunications domain**. While it performs well on telecom-related tasks such as mobile services, billing, campaigns, and subscription details, it may not generalize well to other domains. Please assess its performance carefully before applying it outside of telecommunications use cases. ### Model Description - **Model Type:** Sentence Transformer - **Base model:** [BAAI/bge-m3](https://huggingface.co/BAAI/bge-m3) - **Maximum Sequence Length:** 8192 tokens - **Output Dimensionality:** 1024 dimensions - **Similarity Function:** Cosine Similarity - **Training Dataset:** - [vodex-turkish-triplets-large](https://huggingface.co/datasets/seroe/vodex-turkish-triplets-large) - **Language:** tr - **License:** apache-2.0 ### Model Sources - **Documentation:** [Sentence Transformers Documentation](https://sbert.net) - **Repository:** [Sentence Transformers on GitHub](https://github.com/UKPLab/sentence-transformers) - **Hugging Face:** [Sentence Transformers on Hugging Face](https://huggingface.co/models?library=sentence-transformers) ### Full Model Architecture ``` SentenceTransformer( (0): Transformer({'max_seq_length': 8192, 'do_lower_case': False}) with Transformer model: XLMRobertaModel (1): Pooling({'word_embedding_dimension': 1024, '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: ```bash pip install -U sentence-transformers ``` Then you can load this model and run inference. ```python from sentence_transformers import SentenceTransformer # Download from the 🤗 Hub model = SentenceTransformer("seroe/bge-m3-turkish-triplet-matryoshka-v2") # Run inference sentences = [ 'Vodafone hattınızın aktivasyonu sırasında eksik evraklarınızın tamamlanması gerektiği belirtilmiştir. Hattınızın iptal olmaması için 3 gün içinde Vodafone mağazasını ziyaret etmeniz önemlidir.', 'Vodafone hattınızın aktif hale gelebilmesi için eksik olan abonelik sözleşmesi ve kimlik belgelerinizi tamamlamanız gerekmektedir. Bu işlemi 3 gün içinde Vodafone mağazasında gerçekleştirebilirsiniz.', 'Vodafone hattınızın aktivasyonu sırasında herhangi bir evrak eksikliği bulunmamaktadır. Hattınız otomatik olarak aktif hale gelecektir.', ] 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 #### Triplet * Datasets: `tr-triplet-dev-1024d` and `all-nli-test-1024d` * Evaluated with [TripletEvaluator](https://sbert.net/docs/package_reference/sentence_transformer/evaluation.html#sentence_transformers.evaluation.TripletEvaluator) with these parameters: ```json { "truncate_dim": 1024 } ``` | Metric | tr-triplet-dev-1024d | all-nli-test-1024d | |:--------------------|:---------------------|:-------------------| | **cosine_accuracy** | **0.9979** | **0.9981** | #### Triplet * Datasets: `tr-triplet-dev-768d` and `all-nli-test-768d` * Evaluated with [TripletEvaluator](https://sbert.net/docs/package_reference/sentence_transformer/evaluation.html#sentence_transformers.evaluation.TripletEvaluator) with these parameters: ```json { "truncate_dim": 768 } ``` | Metric | tr-triplet-dev-768d | all-nli-test-768d | |:--------------------|:--------------------|:------------------| | **cosine_accuracy** | **0.9978** | **0.9981** | #### Triplet * Datasets: `tr-triplet-dev-512d` and `all-nli-test-512d` * Evaluated with [TripletEvaluator](https://sbert.net/docs/package_reference/sentence_transformer/evaluation.html#sentence_transformers.evaluation.TripletEvaluator) with these parameters: ```json { "truncate_dim": 512 } ``` | Metric | tr-triplet-dev-512d | all-nli-test-512d | |:--------------------|:--------------------|:------------------| | **cosine_accuracy** | **0.9977** | **0.9982** | #### Triplet * Datasets: `tr-triplet-dev-256d` and `all-nli-test-256d` * Evaluated with [TripletEvaluator](https://sbert.net/docs/package_reference/sentence_transformer/evaluation.html#sentence_transformers.evaluation.TripletEvaluator) with these parameters: ```json { "truncate_dim": 256 } ``` | Metric | tr-triplet-dev-256d | all-nli-test-256d | |:--------------------|:--------------------|:------------------| | **cosine_accuracy** | **0.9975** | **0.998** | ## Training Details ### Training Dataset #### vodex-turkish-triplets-large * Dataset: [vodex-turkish-triplets-large](https://huggingface.co/datasets/seroe/vodex-turkish-triplets-large) at [1fe9d63](https://huggingface.co/datasets/seroe/vodex-turkish-triplets-large/tree/1fe9d63490a69cb96da6b76f4bff1a43c48cbdee) * Size: 215,676 training samples * Columns: query, positive, and negative * Approximate statistics based on the first 1000 samples: | | query | positive | negative | |:--------|:-----------------------------------------------------------------------------------|:-----------------------------------------------------------------------------------|:-----------------------------------------------------------------------------------| | type | string | string | string | | details | | | | * Samples: | query | positive | negative | |:--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|:--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|:-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------| | Vodafone'un Mobil Form Servisi, 12 Şubat 2021 itibarıyla yeni müşteri alımına kapatılmıştır. | 12 Şubat 2021 tarihinden itibaren Vodafone'un Mobil Form Servisi yeni kullanıcılar için erişime kapatılmıştır. | Mobil Form Servisi, 2022 yılında yeni müşterilere açılmıştır ve aktif olarak kullanılmaktadır. | | Paket, VOIP ve P2P gibi hizmetleri desteklemez ve cihazın 4.5G/3G ayarlarının yapılmış olması gereklidir. | Vodafone'un paketi, VOIP ve P2P hizmetlerini içermez ve cihazın 4.5G/3G bağlantı ayarlarının aktif olması gerekir. | Paket, VOIP ve P2P hizmetlerini tamamen destekler ve cihaz ayarlarına gerek olmadan kullanılabilir. | | Vodafone'un bireysel esnaf tarifeleri, farklı meslek gruplarına özel paket seçenekleriyle geniş bir yelpaze sunar. | Bireysel esnaf tarifeleri, Vodafone tarafından çeşitli meslek gruplarına uygun paketlerle desteklenmektedir. | Vodafone'un bireysel esnaf tarifeleri, yalnızca belirli bir meslek grubuna hitap eder ve diğer meslekler için uygun değildir. | * Loss: [MatryoshkaLoss](https://sbert.net/docs/package_reference/sentence_transformer/losses.html#matryoshkaloss) with these parameters: ```json { "loss": "CachedMultipleNegativesRankingLoss", "matryoshka_dims": [ 1024, 768, 512, 256 ], "matryoshka_weights": [ 1, 1, 1, 1 ], "n_dims_per_step": -1 } ``` ### Evaluation Dataset #### vodex-turkish-triplets-large * Dataset: [vodex-turkish-triplets-large](https://huggingface.co/datasets/seroe/vodex-turkish-triplets-large) at [1fe9d63](https://huggingface.co/datasets/seroe/vodex-turkish-triplets-large/tree/1fe9d63490a69cb96da6b76f4bff1a43c48cbdee) * Size: 11,982 evaluation samples * Columns: query, positive, and negative * Approximate statistics based on the first 1000 samples: | | query | positive | negative | |:--------|:-----------------------------------------------------------------------------------|:-----------------------------------------------------------------------------------|:-----------------------------------------------------------------------------------| | type | string | string | string | | details | | | | * Samples: | query | positive | negative | |:-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|:----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|:----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------| | Vodafone'un 'Yarına Hazır Cihaz Kampanyaları' kapsamında farklı marka ve modellerde cihazlar, çeşitli depolama seçenekleri ve renk alternatifleriyle sunulmaktadır. | Vodafone'un cihaz kampanyaları, geniş ürün yelpazesiyle farklı depolama kapasiteleri ve renk seçenekleri sunarak kullanıcıların ihtiyaçlarına hitap etmektedir. | Vodafone'un cihaz kampanyaları yalnızca belirli bir marka ve modelle sınırlıdır, diğer seçenekler sunulmamaktadır. | | Devreden ve duran tarifeler, kullanıcıların kullanılmayan internet haklarını bir sonraki döneme taşımasına olanak tanır ve ek paketlerle bu haklar genişletilebilir. | Kullanıcılar, devreden ve duran tarifeler sayesinde kullanılmayan internet haklarını bir sonraki aya aktarabilir ve ek paketlerle bu haklarını artırabilir. | Devreden ve duran tarifeler, kullanıcıların internet haklarını bir sonraki döneme taşımasına izin vermez, yalnızca mevcut dönemde kullanım sağlar. | | Cebinize Uyan İnternet kampanyası, numara taşıma, yeni hat tesisi veya tarifeler arası geçiş yapan abonelere otomatik olarak tanımlanır. Bu haklar, diğer promosyonlardan sonra kullanılabilir. | Vodafone'un kampanyası, numara taşıma, yeni hat açma veya tarifeler arası geçiş yapan abonelere otomatik olarak tanımlanır ve kullanım sırası diğer promosyonlardan sonra gelir. | Evcil hayvan sahiplenme kampanyasında, yeni bir evcil hayvan edinen kişilere ücretsiz mama ve bakım hizmeti sunulur. | * Loss: [MatryoshkaLoss](https://sbert.net/docs/package_reference/sentence_transformer/losses.html#matryoshkaloss) with these parameters: ```json { "loss": "CachedMultipleNegativesRankingLoss", "matryoshka_dims": [ 1024, 768, 512, 256 ], "matryoshka_weights": [ 1, 1, 1, 1 ], "n_dims_per_step": -1 } ``` ### Training Hyperparameters #### Non-Default Hyperparameters - `eval_strategy`: steps - `per_device_train_batch_size`: 2048 - `per_device_eval_batch_size`: 256 - `weight_decay`: 0.01 - `num_train_epochs`: 1 - `lr_scheduler_type`: cosine - `warmup_ratio`: 0.05 - `save_only_model`: True - `bf16`: 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`: 2048 - `per_device_eval_batch_size`: 256 - `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`: 0.01 - `adam_beta1`: 0.9 - `adam_beta2`: 0.999 - `adam_epsilon`: 1e-08 - `max_grad_norm`: 1.0 - `num_train_epochs`: 1 - `max_steps`: -1 - `lr_scheduler_type`: cosine - `lr_scheduler_kwargs`: {} - `warmup_ratio`: 0.05 - `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`: True - `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`: 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 - `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 | tr-triplet-dev-1024d_cosine_accuracy | tr-triplet-dev-768d_cosine_accuracy | tr-triplet-dev-512d_cosine_accuracy | tr-triplet-dev-256d_cosine_accuracy | all-nli-test-1024d_cosine_accuracy | all-nli-test-768d_cosine_accuracy | all-nli-test-512d_cosine_accuracy | all-nli-test-256d_cosine_accuracy | |:------:|:----:|:-------------:|:---------------:|:------------------------------------:|:-----------------------------------:|:-----------------------------------:|:-----------------------------------:|:----------------------------------:|:---------------------------------:|:---------------------------------:|:---------------------------------:| | -1 | -1 | - | - | 0.9642 | 0.9639 | 0.9632 | 0.9601 | - | - | - | - | | 0.1132 | 12 | 3.8771 | 0.2379 | 0.9933 | 0.9932 | 0.9930 | 0.9915 | - | - | - | - | | 0.2264 | 24 | 1.0195 | 0.1654 | 0.9960 | 0.9957 | 0.9958 | 0.9952 | - | - | - | - | | 0.3396 | 36 | 0.8059 | 0.1331 | 0.9972 | 0.9972 | 0.9971 | 0.9971 | - | - | - | - | | 0.4528 | 48 | 0.7153 | 0.1198 | 0.9978 | 0.9977 | 0.9977 | 0.9973 | - | - | - | - | | 0.5660 | 60 | 0.6498 | 0.1131 | 0.9980 | 0.9977 | 0.9977 | 0.9975 | - | - | - | - | | 0.6792 | 72 | 0.6456 | 0.1091 | 0.9977 | 0.9976 | 0.9977 | 0.9975 | - | - | - | - | | 0.7925 | 84 | 0.6407 | 0.1077 | 0.9977 | 0.9977 | 0.9977 | 0.9974 | - | - | - | - | | 0.9057 | 96 | 0.6055 | 0.1056 | 0.9979 | 0.9978 | 0.9977 | 0.9975 | - | - | - | - | | -1 | -1 | - | - | - | - | - | - | 0.9981 | 0.9981 | 0.9982 | 0.9980 | ### Framework Versions - Python: 3.10.12 - Sentence Transformers: 4.2.0.dev0 - Transformers: 4.52.3 - PyTorch: 2.7.0+cu126 - Accelerate: 1.7.0 - Datasets: 3.6.0 - Tokenizers: 0.21.1 ## Citation ### BibTeX #### Sentence Transformers ```bibtex @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 ```bibtex @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} } ``` #### CachedMultipleNegativesRankingLoss ```bibtex @misc{gao2021scaling, title={Scaling Deep Contrastive Learning Batch Size under Memory Limited Setup}, author={Luyu Gao and Yunyi Zhang and Jiawei Han and Jamie Callan}, year={2021}, eprint={2101.06983}, archivePrefix={arXiv}, primaryClass={cs.LG} } ```