splade-NeoBERT-RetroMAE-pretrain trained on LightOn MS MARCO (triplets)

This is a SPLADE Sparse Encoder model finetuned from drexalt/NeoBERT-RetroMAE-pretrain on the ms-marco-en-bge-gemma dataset using the sentence-transformers library. It maps sentences & paragraphs to a 30522-dimensional sparse vector space and can be used for semantic search and sparse retrieval.

Model Details

Model Description

Model Type: SPLADE Sparse Encoder
Base model: drexalt/NeoBERT-RetroMAE-pretrain
Maximum Sequence Length: 256 tokens
Output Dimensionality: 30522 dimensions
Similarity Function: Dot Product
Training Dataset:
- ms-marco-en-bge-gemma
Language: en
License: apache-2.0

Model Sources

Documentation: Sentence Transformers Documentation
Documentation: Sparse Encoder Documentation
Repository: Sentence Transformers on GitHub
Hugging Face: Sparse Encoders on Hugging Face

Full Model Architecture

SparseEncoder(
  (0): MLMTransformer({'max_seq_length': 256, 'do_lower_case': False, 'architecture': 'NeoBERTLMHead'})
  (1): SpladePooling({'pooling_strategy': 'max', 'activation_function': 'relu', 'word_embedding_dimension': 30522})
)

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 SparseEncoder

# Download from the 🤗 Hub
model = SparseEncoder("drexalt/splade-NeoBERT-RetroMAE-pretrain-lighton-msmarco-triplets-20250919-064009")
# Run inference
sentences = [
    'The weather is lovely today.',
    "It's so sunny outside!",
    'He drove to the stadium.',
]
embeddings = model.encode(sentences)
print(embeddings.shape)
# [3, 30522]

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

Evaluation

Metrics

Sparse Information Retrieval

Datasets: NanoSciFact, NanoMSMARCO, NanoTouche2020, NanoSCIDOCS, NanoNFCorpus, NanoClimateFEVER, NanoDBPedia, NanoFEVER, NanoFiQA2018, NanoHotpotQA, NanoMSMARCO, NanoNFCorpus, NanoNQ, NanoQuoraRetrieval, NanoSCIDOCS, NanoArguAna, NanoSciFact and NanoTouche2020
Evaluated with SparseInformationRetrievalEvaluator

Metric	NanoSciFact	NanoMSMARCO	NanoTouche2020	NanoSCIDOCS	NanoNFCorpus	NanoClimateFEVER	NanoDBPedia	NanoFEVER	NanoFiQA2018	NanoHotpotQA	NanoNQ	NanoQuoraRetrieval	NanoArguAna
dot_accuracy@1	0.54	0.46	0.7143	0.36	0.44	0.26	0.78	0.78	0.42	0.86	0.48	0.88	0.12
dot_accuracy@3	0.68	0.64	0.9184	0.56	0.6	0.46	0.92	0.9	0.54	0.92	0.68	0.98	0.44
dot_accuracy@5	0.74	0.7	0.9592	0.66	0.64	0.52	0.94	0.94	0.58	0.94	0.74	0.98	0.54
dot_accuracy@10	0.8	0.76	0.9796	0.8	0.64	0.62	0.94	1.0	0.68	0.94	0.82	0.98	0.64
dot_precision@1	0.54	0.46	0.7143	0.36	0.44	0.26	0.78	0.78	0.42	0.86	0.48	0.88	0.12
dot_precision@3	0.2467	0.2133	0.619	0.26	0.4	0.16	0.6133	0.32	0.26	0.44	0.2267	0.38	0.1467
dot_precision@5	0.168	0.14	0.6163	0.216	0.34	0.116	0.588	0.2	0.176	0.296	0.156	0.244	0.108
dot_precision@10	0.09	0.076	0.4898	0.146	0.272	0.074	0.502	0.106	0.108	0.156	0.086	0.13	0.064
dot_recall@1	0.515	0.46	0.049	0.0757	0.0621	0.1433	0.1039	0.7167	0.2234	0.43	0.46	0.7873	0.12
dot_recall@3	0.655	0.64	0.1284	0.1617	0.0997	0.2283	0.1658	0.8633	0.3617	0.66	0.63	0.9187	0.44
dot_recall@5	0.73	0.7	0.202	0.2217	0.1159	0.26	0.2364	0.9033	0.3872	0.74	0.7	0.9453	0.54
dot_recall@10	0.79	0.76	0.3157	0.2997	0.1399	0.3007	0.338	0.9633	0.4999	0.78	0.78	0.966	0.64
dot_ndcg@10	0.656	0.603	0.5537	0.2955	0.3541	0.2727	0.6253	0.8531	0.4203	0.7586	0.6249	0.9174	0.3757
dot_mrr@10	0.6174	0.5534	0.8163	0.4941	0.52	0.3772	0.8407	0.8478	0.4946	0.8907	0.5917	0.9133	0.2914
dot_map@100	0.6162	0.5666	0.401	0.2172	0.1637	0.2221	0.4622	0.8092	0.3593	0.698	0.5718	0.8929	0.3018
query_active_dims	215.0	99.8	93.6939	152.1	91.0	233.42	101.42	147.24	104.18	138.0	97.18	98.04	462.06
query_sparsity_ratio	0.993	0.9967	0.9969	0.995	0.997	0.9924	0.9967	0.9952	0.9966	0.9955	0.9968	0.9968	0.9849
corpus_active_dims	529.1915	296.6851	370.4649	498.6517	497.9546	401.8574	330.4877	403.6111	358.2927	333.8576	359.4038	103.3716	448.9967
corpus_sparsity_ratio	0.9827	0.9903	0.9879	0.9837	0.9837	0.9868	0.9892	0.9868	0.9883	0.9891	0.9882	0.9966	0.9853

Sparse Nano BEIR

Dataset: NanoBEIR_mean

Evaluated with SparseNanoBEIREvaluator with these parameters:

{
    "dataset_names": [
        "scifact",
        "msmarco",
        "touche2020",
        "scidocs",
        "nfcorpus"
    ]
}

Metric	Value
dot_accuracy@1	0.5029
dot_accuracy@3	0.6757
dot_accuracy@5	0.7398
dot_accuracy@10	0.7918
dot_precision@1	0.5029
dot_precision@3	0.3465
dot_precision@5	0.2977
dot_precision@10	0.2143
dot_recall@1	0.2324
dot_recall@3	0.3329
dot_recall@5	0.3947
dot_recall@10	0.4602
dot_ndcg@10	0.4922
dot_mrr@10	0.5998
dot_map@100	0.3929
query_active_dims	129.8795
query_sparsity_ratio	0.9957
corpus_active_dims	407.1837
corpus_sparsity_ratio	0.9867

Sparse Nano BEIR

Dataset: NanoBEIR_mean

Evaluated with SparseNanoBEIREvaluator with these parameters:

{
    "dataset_names": [
        "climatefever",
        "dbpedia",
        "fever",
        "fiqa2018",
        "hotpotqa",
        "msmarco",
        "nfcorpus",
        "nq",
        "quoraretrieval",
        "scidocs",
        "arguana",
        "scifact",
        "touche2020"
    ]
}

Metric	Value
dot_accuracy@1	0.5457
dot_accuracy@3	0.7106
dot_accuracy@5	0.7599
dot_accuracy@10	0.8154
dot_precision@1	0.5457
dot_precision@3	0.3297
dot_precision@5	0.2588
dot_precision@10	0.1769
dot_recall@1	0.319
dot_recall@3	0.4579
dot_recall@5	0.514
dot_recall@10	0.5826
dot_ndcg@10	0.5623
dot_mrr@10	0.6345
dot_map@100	0.4832
query_active_dims	156.4915
query_sparsity_ratio	0.9949
corpus_active_dims	359.4253
corpus_sparsity_ratio	0.9882

Training Details

Training Dataset

ms-marco-en-bge-gemma

Dataset: ms-marco-en-bge-gemma at 1a1ffe7
Size: 390,000 training samples
Columns: query_id, document_ids, and scores

Approximate statistics based on the first 1000 samples:

	query_id	document_ids	scores
type	int	list	list
details	644: ~0.10% 1719: ~0.10% 2157: ~0.10% 3632: ~0.10% 5575: ~0.10% 7530: ~0.10% 7733: ~0.10% 10000: ~0.10% 11452: ~0.10% 12446: ~0.10% 13664: ~0.10% 17448: ~0.10% 17795: ~0.10% 18824: ~0.10% 21727: ~0.10% 23989: ~0.10% 24770: ~0.10% 26754: ~0.10% 27175: ~0.10% 27721: ~0.10% 27723: ~0.10% 28334: ~0.10% 28342: ~0.10% 29607: ~0.10% 29730: ~0.10% 31835: ~0.10% 33090: ~0.10% 34151: ~0.10% 35889: ~0.10% 36200: ~0.10% 38182: ~0.10% 38342: ~0.10% 42832: ~0.10% 42841: ~0.10% 42856: ~0.10% 43820: ~0.10% 45258: ~0.10% 45839: ~0.10% 47540: ~0.10% 47755: ~0.10% 47781: ~0.10% 48207: ~0.10% 49155: ~0.10% 49452: ~0.10% 50139: ~0.10% 50735: ~0.10% 51337: ~0.10% 51828: ~0.10% 52912: ~0.10% 53327: ~0.10% 53951: ~0.10% 53988: ~0.10% 54767: ~0.10% 55368: ~0.10% 56356: ~0.10% 57618: ~0.10% 58452: ~0.10% 59968: ~0.10% 60785: ~0.10% 61904: ~0.10% 62733: ~0.10% 63831: ~0.10% 65464: ~0.10% 71841: ~0.10% 73265: ~0.10% 75949: ~0.10% 76816: ~0.10% 77344: ~0.10% 77979: ~0.10% 78972: ~0.10% 81043: ~0.10% 81981: ~0.10% 82056: ~0.10% 82966: ~0.10% 84035: ~0.10% 84824: ~0.10% 86719: ~0.10% 86799: ~0.10% 87177: ~0.10% 88256: ~0.10% 89175: ~0.10% 92808: ~0.10% 93380: ~0.10% 95115: ~0.10% 96613: ~0.10% 98048: ~0.10% 100245: ~0.10% 101251: ~0.10% 101686: ~0.10% 103182: ~0.10% 107769: ~0.10% 108253: ~0.10% 108572: ~0.10% 110324: ~0.10% 111089: ~0.10% 112000: ~0.10% 112740: ~0.10% 113398: ~0.10% 113532: ~0.10% 113934: ~0.10% 116924: ~0.10% 117136: ~0.10% 117157: ~0.10% 123410: ~0.10% 125448: ~0.10% 127034: ~0.10% 128380: ~0.10% 130264: ~0.10% 130599: ~0.10% 132013: ~0.10% 132898: ~0.10% 133690: ~0.10% 135002: ~0.10% 135924: ~0.10% 138374: ~0.10% 139243: ~0.10% 139534: ~0.10% 141523: ~0.10% 142182: ~0.10% 143312: ~0.10% 144987: ~0.10% 149159: ~0.10% 149716: ~0.10% 150908: ~0.10% 151331: ~0.10% 153047: ~0.10% 153146: ~0.10% 154800: ~0.10% 156039: ~0.10% 158479: ~0.10% 161069: ~0.10% 161718: ~0.10% 162861: ~0.10% 162876: ~0.10% 165888: ~0.10% 169295: ~0.10% 170256: ~0.10% 170715: ~0.10% 171176: ~0.10% 171657: ~0.10% 172597: ~0.10% 173226: ~0.10% 174418: ~0.10% 175692: ~0.10% 177168: ~0.10% 178407: ~0.10% 179051: ~0.10% 180942: ~0.10% 181620: ~0.10% 182143: ~0.10% 183694: ~0.10% 184277: ~0.10% 184572: ~0.10% 184724: ~0.10% 186481: ~0.10% 186610: ~0.10% 192925: ~0.10% 193352: ~0.10% 194019: ~0.10% 194460: ~0.10% 195439: ~0.10% 196547: ~0.10% 197040: ~0.10% 197418: ~0.10% 198433: ~0.10% 199210: ~0.10% 199338: ~0.10% 199791: ~0.10% 200397: ~0.10% 202382: ~0.10% 203988: ~0.10% 205385: ~0.10% 205705: ~0.10% 206888: ~0.10% 208271: ~0.10% 209498: ~0.10% 212726: ~0.10% 213144: ~0.10% 213495: ~0.10% 213695: ~0.10% 214523: ~0.10% 216442: ~0.10% 216727: ~0.10% 217493: ~0.10% 218565: ~0.10% 222067: ~0.10% 223055: ~0.10% 223792: ~0.10% 225372: ~0.10% 226832: ~0.10% 227203: ~0.10% 227337: ~0.10% 229143: ~0.10% 232535: ~0.10% 237977: ~0.10% 239043: ~0.10% 239437: ~0.10% 240022: ~0.10% 241528: ~0.10% 241619: ~0.10% 244978: ~0.10% 245704: ~0.10% 247459: ~0.10% 247720: ~0.10% 247734: ~0.10% 248077: 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Samples:

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`720668`	`[6444886, 5294662, 1672294, 7735669, 1950104, ...]`	`[28.9375, 14.84375, 13.3671875, 14.890625, 22.828125, ...]`
`636966`	`[2250068, 3211646, 4360683, 4515171, 2960232, ...]`	`[27.0625, 11.0234375, 11.4453125, 15.640625, 10.8359375, ...]`

Loss: SpladeLoss with these parameters:

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Evaluation Dataset

ms-marco-en-bge-gemma

Dataset: ms-marco-en-bge-gemma at 1a1ffe7
Size: 10,000 evaluation samples
Columns: query_id, document_ids, and scores

Approximate statistics based on the first 1000 samples:

	query_id	document_ids	scores
type	int	list	list
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1075294: ~0.10% 1075480: ~0.10% 1075527: ~0.10% 1076956: ~0.10% 1079965: ~0.10% 1081007: ~0.10% 1137534: ~0.10% 1137849: ~0.10% 1138309: ~0.10% 1138962: ~0.10% 1139808: ~0.10% 1140272: ~0.10% 1140810: ~0.10% 1142529: ~0.10% 1143266: ~0.10% 1143779: ~0.10% 1146317: ~0.10% 1146640: ~0.10% 1147448: ~0.10% 1148341: ~0.10% 1150575: ~0.10% 1150954: ~0.10% 1151475: ~0.10% 1153618: ~0.10% 1156747: ~0.10% 1157725: ~0.10% 1159416: ~0.10% 1159692: ~0.10% 1160067: ~0.10% 1160330: ~0.10% 1160471: ~0.10% 1161575: ~0.10% 1161589: ~0.10% 1162437: ~0.10% 1163150: ~0.10% 1163408: ~0.10% 1164689: ~0.10% 1165833: ~0.10% 1166599: ~0.10% 1167894: ~0.10% 1168800: ~0.10% 1169741: ~0.10% 1170056: ~0.10% 1171358: ~0.10% 1171992: ~0.10% 1172073: ~0.10% 1172300: ~0.10% 1173128: ~0.10% 1173637: ~0.10% 1173997: ~0.10% 1174102: ~0.10% 1174970: ~0.10% 1174991: ~0.10% 1175871: ~0.10% 1175902: ~0.10% 1176864: ~0.10% 1178242: ~0.10% 1178552: ~0.10% 1180306: ~0.10% 1180795: ~0.10% 1180962: ~0.10% 1181927: ~0.10% 1183939: ~0.10% 1185338: ~0.10% 1185754: ~0.10%	size: 32 elements	size: 32 elements

Samples:

query_id	document_ids	scores
`1031437`	`[4421662, 6691457, 763928, 2409406, 3950402, ...]`	`[21.078125, 14.6328125, 15.1640625, 12.84375, 12.1328125, ...]`
`578179`	`[5025500, 3408725, 456079, 7559462, 290820, ...]`	`[23.09375, 20.328125, 22.71875, 22.296875, 17.921875, ...]`
`307799`	`[3998942, 3614389, 1644576, 6415293, 6655775, ...]`	`[24.171875, 13.8984375, 18.609375, 18.1875, 17.96875, ...]`

Loss: SpladeLoss with these parameters:

{
    "loss": "SparseMultipleNegativesRankingLoss(scale=1.0, similarity_fct='dot_score', gather_across_devices=False)",
    "document_regularizer_weight": 0.005,
    "query_regularizer_weight": 0.001
}

Training Hyperparameters

Non-Default Hyperparameters

eval_strategy: steps
per_device_train_batch_size: 4
per_device_eval_batch_size: 4
gradient_accumulation_steps: 16
num_train_epochs: 2
bf16: True
dataloader_drop_last: True
dataloader_num_workers: 4
dataloader_prefetch_factor: 2
load_best_model_at_end: True
batch_sampler: no_duplicates

All Hyperparameters

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overwrite_output_dir: False
do_predict: False
eval_strategy: steps
prediction_loss_only: True
per_device_train_batch_size: 4
per_device_eval_batch_size: 4
per_gpu_train_batch_size: None
per_gpu_eval_batch_size: None
gradient_accumulation_steps: 16
eval_accumulation_steps: None
torch_empty_cache_steps: None
learning_rate: 5e-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: 2
max_steps: -1
lr_scheduler_type: linear
lr_scheduler_kwargs: {}
warmup_ratio: 0.0
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: 4
dataloader_prefetch_factor: 2
past_index: -1
disable_tqdm: False
remove_unused_columns: True
label_names: None
load_best_model_at_end: True
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}
parallelism_config: None
deepspeed: None
label_smoothing_factor: 0.0
optim: adamw_torch_fused
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
hub_revision: None
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
liger_kernel_config: None
eval_use_gather_object: False
average_tokens_across_devices: False
prompts: None
batch_sampler: no_duplicates
multi_dataset_batch_sampler: proportional
router_mapping: {}
learning_rate_mapping: {}

Training Logs

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Epoch	Step	Training Loss	Validation Loss	NanoSciFact_dot_ndcg@10	NanoMSMARCO_dot_ndcg@10	NanoTouche2020_dot_ndcg@10	NanoSCIDOCS_dot_ndcg@10	NanoNFCorpus_dot_ndcg@10	NanoBEIR_mean_dot_ndcg@10	NanoClimateFEVER_dot_ndcg@10	NanoDBPedia_dot_ndcg@10	NanoFEVER_dot_ndcg@10	NanoFiQA2018_dot_ndcg@10	NanoHotpotQA_dot_ndcg@10	NanoNQ_dot_ndcg@10	NanoQuoraRetrieval_dot_ndcg@10	NanoArguAna_dot_ndcg@10
0.0016	10	2853.6816	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
0.0033	20	2493.5213	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
0.0049	30	1641.9127	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
0.0066	40	971.1249	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
0.0082	50	420.6338	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
0.0098	60	140.6441	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
0.0115	70	67.6825	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
0.0131	80	44.5013	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
0.0148	90	31.3716	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
0.0164	100	23.1858	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
0.0181	110	15.7173	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
0.0197	120	11.2013	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
0.0213	130	8.5635	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
0.0230	140	5.5386	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
0.0246	150	3.8336	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
0.0263	160	2.4716	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
0.0279	170	1.7919	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
0.0295	180	1.3739	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
0.0312	190	1.083	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
0.0328	200	1.0547	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
0.0345	210	0.8795	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
0.0361	220	0.8701	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
0.0377	230	0.7644	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
0.0394	240	0.686	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
0.0410	250	0.7439	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
0.0427	260	0.7358	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
0.0443	270	0.7601	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
0.0459	280	0.7429	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
0.0476	290	0.7352	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
0.0492	300	0.7733	0.7228	0.6942	0.614	0.573	0.3277	0.3417	0.5101	-	-	-	-	-	-	-	-
0.0509	310	0.7582	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
0.0525	320	0.6953	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
0.0542	330	0.6387	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
0.0558	340	0.8385	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
0.0574	350	0.7787	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
0.0591	360	0.7481	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
0.0607	370	0.7543	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
0.0624	380	0.754	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
0.064	390	0.7307	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
0.0656	400	0.7557	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
0.0673	410	0.7138	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
0.0689	420	0.674	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
0.0706	430	0.7508	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
0.0722	440	0.6836	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
0.0738	450	0.7694	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
0.0755	460	0.7718	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
0.0771	470	0.6637	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
0.0788	480	0.6161	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
0.0804	490	0.5941	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
0.0821	500	0.7386	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
0.0837	510	0.6886	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
0.0853	520	0.6997	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
0.0870	530	0.7108	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
0.0886	540	0.6146	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
0.0903	550	0.7419	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
0.0919	560	0.7504	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
0.0935	570	0.6723	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
0.0952	580	0.8057	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
0.0968	590	0.6978	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
0.0985	600	0.693	0.7214	0.5666	0.6162	0.5465	0.2758	0.3312	0.4673	-	-	-	-	-	-	-	-
0.1001	610	0.7026	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
0.1017	620	0.5971	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
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1.8592	11330	0.394	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
1.8609	11340	0.361	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
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1.8757	11430	0.4976	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
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The bold row denotes the saved checkpoint.

Framework Versions

Python: 3.11.9
Sentence Transformers: 5.1.0
Transformers: 4.56.1
PyTorch: 2.8.0+cu128
Accelerate: 1.6.0
Datasets: 3.2.0
Tokenizers: 0.22.0

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",
}

SpladeLoss

@misc{formal2022distillationhardnegativesampling,
      title={From Distillation to Hard Negative Sampling: Making Sparse Neural IR Models More Effective},
      author={Thibault Formal and Carlos Lassance and Benjamin Piwowarski and Stéphane Clinchant},
      year={2022},
      eprint={2205.04733},
      archivePrefix={arXiv},
      primaryClass={cs.IR},
      url={https://arxiv.org/abs/2205.04733},
}

SparseMultipleNegativesRankingLoss

@misc{henderson2017efficient,
    title={Efficient Natural Language Response Suggestion for Smart Reply},
    author={Matthew Henderson and Rami Al-Rfou and Brian Strope and Yun-hsuan Sung and Laszlo Lukacs and Ruiqi Guo and Sanjiv Kumar and Balint Miklos and Ray Kurzweil},
    year={2017},
    eprint={1705.00652},
    archivePrefix={arXiv},
    primaryClass={cs.CL}
}

FlopsLoss

@article{paria2020minimizing,
    title={Minimizing flops to learn efficient sparse representations},
    author={Paria, Biswajit and Yeh, Chih-Kuan and Yen, Ian EH and Xu, Ning and Ravikumar, Pradeep and P{'o}czos, Barnab{'a}s},
    journal={arXiv preprint arXiv:2004.05665},
    year={2020}
}

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Safetensors

Model size

0.2B params

Tensor type

F32

Model tree for drexalt/splade-NeoBERT-RetroMAE-pretrain-lighton-msmarco-triplets-20250919-064009

Base model

chandar-lab/NeoBERT

Finetuned

drexalt/NeoBERT-RetroMAE-pretrain

Finetuned

(2)

this model

Dataset used to train drexalt/splade-NeoBERT-RetroMAE-pretrain-lighton-msmarco-triplets-20250919-064009

Evaluation results

Dot Accuracy@1 on NanoSciFact
self-reported

0.540
Dot Accuracy@3 on NanoSciFact
self-reported

0.660
Dot Accuracy@5 on NanoSciFact
self-reported

0.740
Dot Accuracy@10 on NanoSciFact
self-reported

0.800
Dot Precision@1 on NanoSciFact
self-reported

0.540
Dot Precision@3 on NanoSciFact
self-reported

0.240
Dot Precision@5 on NanoSciFact
self-reported

0.168
Dot Precision@10 on NanoSciFact
self-reported

0.090
Dot Recall@1 on NanoSciFact
self-reported

0.515
Dot Recall@3 on NanoSciFact
self-reported

0.635

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