Qwen3-Embedding-0.6B Türkçe Triplet Matryoshka
This is a sentence-transformers model finetuned from Qwen/Qwen3-Embedding-0.6B on the 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: Qwen/Qwen3-Embedding-0.6B
- Maximum Sequence Length: 32768 tokens
- Output Dimensionality: 1024 dimensions
- Similarity Function: Cosine Similarity
- Training Dataset:
- Language: tr
- License: apache-2.0
Model Sources
Full Model Architecture
SentenceTransformer(
(0): Transformer({'max_seq_length': 32768, 'do_lower_case': False}) with Transformer model: Qwen3Model
(1): Pooling({'word_embedding_dimension': 1024, 'pooling_mode_cls_token': False, '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': True, '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
model = SentenceTransformer("seroe/Qwen3-Embedding-0.6B-turkish-triplet-matryoshka-v2")
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)
similarities = model.similarity(embeddings, embeddings)
print(similarities.shape)
Evaluation
Metrics
Triplet
- Datasets:
tr-triplet-dev-1024d
and all-nli-test-1024d
- Evaluated with
TripletEvaluator
with these parameters:{
"truncate_dim": 1024
}
Metric |
tr-triplet-dev-1024d |
all-nli-test-1024d |
cosine_accuracy |
0.9988 |
0.9987 |
Triplet
- Datasets:
tr-triplet-dev-768d
and all-nli-test-768d
- Evaluated with
TripletEvaluator
with these parameters:{
"truncate_dim": 768
}
Metric |
tr-triplet-dev-768d |
all-nli-test-768d |
cosine_accuracy |
0.9987 |
0.9987 |
Triplet
- Datasets:
tr-triplet-dev-512d
and all-nli-test-512d
- Evaluated with
TripletEvaluator
with these parameters:{
"truncate_dim": 512
}
Metric |
tr-triplet-dev-512d |
all-nli-test-512d |
cosine_accuracy |
0.9987 |
0.9987 |
Triplet
- Datasets:
tr-triplet-dev-256d
and all-nli-test-256d
- Evaluated with
TripletEvaluator
with these parameters:{
"truncate_dim": 256
}
Metric |
tr-triplet-dev-256d |
all-nli-test-256d |
cosine_accuracy |
0.9984 |
0.9983 |
Training Details
Training Dataset
vodex-turkish-triplets-large
- Dataset: vodex-turkish-triplets-large at 1fe9d63
- 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 |
- min: 19 tokens
- mean: 44.11 tokens
- max: 90 tokens
|
- min: 21 tokens
- mean: 45.45 tokens
- max: 95 tokens
|
- min: 17 tokens
- mean: 37.27 tokens
- max: 76 tokens
|
- 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
with these parameters:{
"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 at 1fe9d63
- 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 |
- min: 23 tokens
- mean: 44.51 tokens
- max: 97 tokens
|
- min: 20 tokens
- mean: 45.89 tokens
- max: 93 tokens
|
- min: 19 tokens
- mean: 37.23 tokens
- max: 89 tokens
|
- 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
with these parameters:{
"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 |
- |
- |
0.8870 |
0.8923 |
0.8932 |
0.8857 |
- |
- |
- |
- |
0.1132 |
12 |
3.4225 |
0.2848 |
0.9895 |
0.9901 |
0.9899 |
0.9893 |
- |
- |
- |
- |
0.2264 |
24 |
0.8769 |
0.1916 |
0.9935 |
0.9945 |
0.9943 |
0.9937 |
- |
- |
- |
- |
0.3396 |
36 |
0.6888 |
0.1444 |
0.9967 |
0.9972 |
0.9969 |
0.9969 |
- |
- |
- |
- |
0.4528 |
48 |
0.6153 |
0.1289 |
0.9975 |
0.9978 |
0.9977 |
0.9977 |
- |
- |
- |
- |
0.5660 |
60 |
0.5698 |
0.1169 |
0.9981 |
0.9982 |
0.9981 |
0.9977 |
- |
- |
- |
- |
0.6792 |
72 |
0.5513 |
- |
0.9976 |
- |
- |
- |
- |
- |
- |
- |
0.1132 |
12 |
0.4944 |
0.1167 |
0.9977 |
0.9977 |
0.9977 |
0.9974 |
- |
- |
- |
- |
0.2264 |
24 |
0.4464 |
0.1220 |
0.9983 |
0.9983 |
0.9982 |
0.9981 |
- |
- |
- |
- |
0.3396 |
36 |
0.371 |
0.1116 |
0.9982 |
0.9982 |
0.9980 |
0.9976 |
- |
- |
- |
- |
0.4528 |
48 |
0.3369 |
0.1068 |
0.9983 |
0.9983 |
0.9983 |
0.9979 |
- |
- |
- |
- |
0.5660 |
60 |
0.3243 |
0.1006 |
0.9986 |
0.9986 |
0.9984 |
0.9981 |
- |
- |
- |
- |
0.6792 |
72 |
0.3895 |
0.0945 |
0.9987 |
0.9986 |
0.9984 |
0.9984 |
- |
- |
- |
- |
0.7925 |
84 |
0.4668 |
0.0908 |
0.9987 |
0.9987 |
0.9985 |
0.9982 |
- |
- |
- |
- |
0.9057 |
96 |
0.4319 |
0.0863 |
0.9988 |
0.9987 |
0.9987 |
0.9984 |
- |
- |
- |
- |
-1 |
-1 |
- |
- |
- |
- |
- |
- |
0.9987 |
0.9987 |
0.9987 |
0.9983 |
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
@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
@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
@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}
}