Edit model card

SentenceTransformer based on BAAI/bge-m3

This is a sentence-transformers model finetuned from BAAI/bge-m3. 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

Model Description

  • Model Type: Sentence Transformer
  • Base model: BAAI/bge-m3
  • Maximum Sequence Length: 512 tokens
  • Output Dimensionality: 1024 tokens
  • Similarity Function: Cosine Similarity

Model Sources

Full Model Architecture

SentenceTransformer(
  (0): Transformer({'max_seq_length': 512, '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:

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("comet24082002/ft_bge_newLaw_MultipleNegativeRankingLoss_V1_5epochs")
# Run inference
sentences = [
    'Cơ quan có thẩm quyền giải quyết ly hôn theo quy định của pháp luật',
    '"Điều 39. Thẩm quyền của Tòa án theo lãnh thổ 1. Thẩm quyền giải quyết vụ án dân sự của Tòa án theo lãnh thổ được xác định như sau: a) Tòa án nơi bị đơn cư trú, làm việc, nếu bị đơn là cá nhân hoặc nơi bị đơn có trụ sở, nếu bị đơn là cơ quan, tổ chức có thẩm quyền giải quyết theo thủ tục sơ thẩm những tranh chấp về dân sự, hôn nhân và gia đình, kinh doanh, thương mại, lao động quy định tại các Điều 26, 28, 30 và 32 của Bộ luật này; b) Các đương sự có quyền tự thỏa thuận với nhau bằng văn bản yêu cầu Tòa án nơi cư trú, làm việc của nguyên đơn, nếu nguyên đơn là cá nhân hoặc nơi có trụ sở của nguyên đơn, nếu nguyên đơn là cơ quan, tổ chức giải quyết những tranh chấp về dân sự, hôn nhân và gia đình, kinh doanh, thương mại, lao động quy định tại các điều 26, 28, 30 và 32 của Bộ luật này; c) Đối tượng tranh chấp là bất động sản thì chỉ Tòa án nơi có bất động sản có thẩm quyền giải quyết. 2. Thẩm quyền giải quyết việc dân sự của Tòa án theo lãnh thổ được xác định như sau: a) Tòa án nơi người bị yêu cầu tuyên bố mất năng lực hành vi dân sự, bị hạn chế năng lực hành vi dân sự hoặc có khó khăn trong nhận thức, làm chủ hành vi cư trú, làm việc có thẩm quyền giải quyết yêu cầu tuyên bố một người mất năng lực hành vi dân sự, bị hạn chế năng lực hành vi dân sự hoặc có khó khăn trong nhận thức, làm chủ hành vi; b) Tòa án nơi người bị yêu cầu thông báo tìm kiếm vắng mặt tại nơi cư trú, bị yêu cầu tuyên bố mất tích hoặc là đã chết có nơi cư trú cuối cùng có thẩm quyền giải quyết yêu cầu thông báo tìm kiếm người vắng mặt tại nơi cư trú và quản lý tài sản của người đó, yêu cầu tuyên bố một người mất tích hoặc là đã chết; c) Tòa án nơi người yêu cầu hủy bỏ quyết định tuyên bố một người mất năng lực hành vi dân sự, bị hạn chế năng lực hành vi dân sự hoặc có khó khăn trong nhận thức, làm chủ hành vi cư trú, làm việc có thẩm quyền hủy bỏ quyết định tuyên bố một người mất năng lực hành vi dân sự, bị hạn chế năng lực hành vi dân sự hoặc có khó khăn trong nhận thức, làm chủ hành vi. Tòa án đã ra quyết định tuyên bố một người mất tích hoặc là đã chết có thẩm quyền giải quyết yêu cầu hủy bỏ quyết định tuyên bố một người mất tích hoặc là đã chết;"',
    '"Điều 14. Lấn, chiếm đất 1. Trường hợp lấn, chiếm đất chưa sử dụng tại khu vực nông thôn thì hình thức và mức xử phạt như sau: a) Phạt tiền từ 2.000.000 đồng đến 3.000.000 đồng đối với diện tích đất lấn, chiếm dưới 0,05 héc ta; b) Phạt tiền từ 3.000.000 đồng đến 5.000.000 đồng đối với diện tích đất lấn, chiếm từ 0,05 héc ta đến dưới 0,1 héc ta; c) Phạt tiền từ 5.000.000 đồng đến 15.000.000 đồng đối với diện tích đất lấn, chiếm từ 0,1 héc ta đến dưới 0,5 héc ta; d) Phạt tiền từ 15.000.000 đồng đến 30.000.000 đồng đối với diện tích đất lấn, chiếm từ 0,5 héc ta đến dưới 01 héc ta; đ) Phạt tiền từ 30.000.000 đồng đến 70.000.000 đồng đối với diện tích đất lấn, chiếm từ 01 héc ta trở lên. 2. Trường hợp lấn, chiếm đất nông nghiệp không phải là đất trồng lúa, đất rừng đặc dụng, đất rừng phòng hộ, đất rừng sản xuất tại khu vực nông thôn thì hình thức và mức xử phạt như sau: a) Phạt tiền từ 3.000.000 đồng đến 5.000.000 đồng đối với diện tích đất lấn, chiếm dưới 0,05 héc ta; b) Phạt tiền từ 5.000.000 đồng đến 10.000.000 đồng đối với diện tích đất lấn, chiếm từ 0,05 héc ta đến dưới 0,1 héc ta; c) Phạt tiền từ 10.000.000 đồng đến 30.000.000 đồng đối với diện tích đất lấn, chiếm từ 0,1 héc ta đến dưới 0,5 héc ta; d) Phạt tiền từ 30.000.000 đồng đến 50.000.000 đồng đối với diện tích đất lấn, chiếm từ 0,5 héc ta đến dưới 01 héc ta; đ) Phạt tiền từ 50.000.000 đồng đến 120.000.000 đồng đối với diện tích đất lấn, chiếm từ 01 héc ta trở lên. 3. Trường hợp lấn, chiếm đất nông nghiệp là đất trồng lúa, đất rừng đặc dụng, đất rừng phòng hộ, đất rừng sản xuất tại khu vực nông thôn, thì hình thức và mức xử phạt như sau: a) Phạt tiền từ 3.000.000 đồng đến 5.000.000 đồng đối với diện tích đất lấn, chiếm dưới 0,02 héc ta; b) Phạt tiền từ 5.000.000 đồng đến 7.000.000 đồng đối với diện tích đất lấn, chiếm từ 0,02 héc ta đến dưới 0,05 héc ta; c) Phạt tiền từ 7.000.000 đồng đến 15.000.000 đồng đối với diện tích đất lấn, chiếm từ 0,05 héc ta đến dưới 0,1 héc ta; d) Phạt tiền từ 15.000.000 đồng đến 40.000.000 đồng đối với diện tích đất lấn, chiếm từ 0,1 héc ta đến dưới 0,5 héc ta; đ) Phạt tiền từ 40.000.000 đồng đến 60.000.000 đồng đối với diện tích đất lấn, chiếm từ 0,5 héc ta đến dưới 01 héc ta; e) Phạt tiền từ 60.000.000 đồng đến 150.000.000 đồng đối với diện tích đất lấn, chiếm từ 01 héc ta trở lên. 4. Trường hợp lấn, chiếm đất phi nông nghiệp, trừ trường hợp quy định tại khoản 6 Điều này tại khu vực nông thôn thì hình thức và mức xử phạt như sau: a) Phạt tiền từ 10.000.000 đồng đến 20.000.000 đồng nếu diện tích đất lấn, chiếm dưới 0,05 héc ta; b) Phạt tiền từ 20.000.000 đồng đến 40.000.000 đồng nếu diện tích đất lấn, chiếm từ 0,05 héc ta đến dưới 0,1 héc ta; c) Phạt tiền từ 40.000.000 đồng đến 100.000.000 đồng nếu diện tích đất lấn, chiếm từ 0,1 héc ta đến dưới 0,5 héc ta; d) Phạt tiền từ 100.000.000 đồng đến 200.000.000 đồng nếu diện tích đất lấn, chiếm từ 0,5 héc ta đến dưới 01 héc ta; đ) Phạt tiền từ 200.000.000 đồng đến 500.000.000 đồng nếu diện tích đất lấn, chiếm từ 01 héc ta trở lên. 5. Trường hợp lấn, chiếm đất chưa sử dụng, đất nông nghiệp, đất phi nông nghiệp (trừ trường hợp quy định tại khoản 6 Điều này) tại khu vực đô thị thì mức xử phạt bằng 02 lần mức xử phạt đối với loại đất tương ứng quy định tại các khoản 1, 2, 3 và 4 Điều này và mức phạt tối đa không quá 500.000.000 đồng đối với cá nhân, không quá 1.000.000.000 đồng đối với tổ chức. 6. Trường hợp lấn, chiếm đất thuộc hành lang bảo vệ an toàn công trình và đất công trình có hành lang bảo vệ, đất trụ sở làm việc và cơ sở hoạt động sự nghiệp của cơ quan, tổ chức theo quy định của pháp luật về quản lý, sử dụng tài sản nhà nước thì hình thức và mức xử phạt thực hiện theo quy định của pháp luật về xử phạt vi phạm hành chính trong lĩnh vực về hoạt động đầu tư xây dựng; khai thác, chế biến, kinh doanh khoáng sản làm vật liệu xây dựng, sản xuất, kinh doanh vật liệu xây dựng; quản lý công trình hạ tầng kỹ thuật; kinh doanh bất động sản, phát triển nhà ở, quản lý sử dụng nhà và công sở; trong lĩnh vực về giao thông đường bộ và đường sắt; trong lĩnh vực về văn hóa, thể thao, du lịch và quảng cáo; trong lĩnh vực về khai thác và bảo vệ công trình thủy lợi; đê điều; phòng, chống lụt, bão; trong lĩnh vực quản lý, sử dụng tài sản nhà nước và các lĩnh vực chuyên ngành khác. 7. Biện pháp khắc phục hậu quả: a) Buộc khôi phục lại tình trạng ban đầu của đất trước khi vi phạm đối với các hành vi vi phạm tại các khoản 1, 2, 3, 4 và khoản 5 của Điều này và buộc trả lại đất đã lấn, chiếm; trừ trường hợp trường hợp quy định tại điểm b và điểm c khoản này; b) Buộc đăng ký đất đai theo quy định đối với trường hợp có đủ điều kiện được công nhận quyền sử dụng đất và các trường hợp người đang sử dụng đất vi phạm được tạm thời sử dụng cho đến khi Nhà nước thu hồi đất theo quy định tại Điều 22 Nghị định số 43/2014/NĐ-CP; c) Buộc thực hiện tiếp thủ tục giao đất, thuê đất theo quy định đối với trường hợp sử dụng đất khi chưa thực hiện xong thủ tục giao đất, thuê đất; d) Buộc nộp lại số lợi bất hợp pháp có được do thực hiện hành vi vi phạm quy định tại các khoản 1, 2, 3, 4 và 5 Điều này; số lợi bất hợp pháp được xác định theo quy định tại khoản 2 Điều 7 của Nghị định này."',
]
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]

Training Details

Training Dataset

Unnamed Dataset

  • Size: 8,988 training samples
  • Columns: anchor and positive
  • Approximate statistics based on the first 1000 samples:
    anchor positive
    type string string
    details
    • min: 8 tokens
    • mean: 24.3 tokens
    • max: 45 tokens
    • min: 18 tokens
    • mean: 272.63 tokens
    • max: 512 tokens
  • Samples:
    anchor positive
    Thực hiện phản ứng trong phương pháp HI nhằm chẩn đoán bệnh viêm phế quản truyền nhiễm ở gà như thế nào? Cách tiến hành ... 5.2. Chẩn đoán trong phòng thí nghiệm ... 5.2.3.2. Phương pháp HI Dùng đĩa ngưng kết 96 giếng (xem 4.3) để làm phản ứng. a) Cách tiến hành (Xem B.3 phụ lục B) b) Đọc kết quả Phản ứng dương tính: có sự ức chế ngưng kết hồng cầu ở hiệu giá pha loãng ≥ 1/16. Phản ứng âm tính: không có sự ức chế ngưng kết hoặc có sự ức chế ngưng kết ở hiệu giá pha loãng < 1/16. CHÚ THÍCH: Phương pháp này không đòi hỏi nhiều thiết bị máy móc, thực hiện đơn giản. Tuy nhiên, phương pháp này không phân biệt được kháng thể IB do tiêm phòng vắc xin hay do nhiễm thực địa. ...
    Chứng từ kế toán lập theo bộ có nhiều liên thì phải lập chứng từ như thế nào để phù hợp với quy định? Lập chứng từ kế toán ... 3. Yêu cầu đối với việc lập chứng từ kế toán a) Trên chứng từ kế toán phải ghi đầy đủ, rõ ràng, chính xác các nội dung theo quy định; Chữ viết trên chứng từ phải cùng một nét chữ, ghi rõ ràng, thể hiện đầy đủ, đúng nội dung phản ánh, không được tẩy xoá; khi viết phải dùng cùng một màu mực, loại mực không phai; không viết bằng mực đỏ. b) Về ghi số tiền bằng số và bằng chữ trên chứng từ: Số tiền viết bằng chữ phải khớp đúng với số tiền viết bằng số; tổng số tiền phải khớp đúng với tổng các số tiền chi tiết; chữ cái đầu tiên phải viết bằng chữ in hoa, những chữ còn lại không được viết bằng chữ in hoa; phải viết sát đầu dòng, chữ viết và chữ số phải viết liên tục không để cách quãng, ghi hết dòng mới xuống dòng khác, không được viết tắt, không viết chèn dòng, không viết đè lên chữ in sẵn; chỗ trống phải gạch chéo để không thể sửa chữa, thêm số hoặc thêm chữ. Chứng từ bị tẩy xoá, sửa chữa đều không có giá trị thanh toán và ghi sổ kế toán. Khi viết sai vào mẫu chứng từ in sẵn thì phải hủy bỏ bằng cách gạch chéo chứng từ viết sai. c) Yếu tố ngày, tháng, năm của chứng từ phải viết bằng số. d) Chứng từ lập theo bộ có nhiều liên phải được lập một lần cho tất cả các liên theo cùng một nội dung bằng máy vi tính, máy chữ hoặc viết lồng bằng giấy than. Trường hợp đặc biệt phải lập nhiều liên nhưng không thể viết một lần tất cả các liên chứng từ thì có thể viết hai lần nhưng phải đảm bảo thống nhất mọi nội dung trên tất cả các liên chứng từ. đ) Đối với chứng từ chi, trường hợp đơn vị rút nhiều mục, không lập được trên một trang giấy thì đơn vị có thể viết vào trang sau (mặt sau) hoặc lập nhiều bộ chứng từ (lưu ý 1 chứng từ chỉ được lập tối đa trên 2 trang giấy). Trường hợp chứng từ được viết trên 2 trang giấy thì tại trang sau, đơn vị phải viết cách lề trên khoảng 1/4 trang giấy. Trường hợp chứng từ chi được lập trên dịch vụ công, không giới hạn số lượng trang trên một chứng từ chi. e) Cán bộ KBNN không được nhận các chứng từ do đơn vị giao dịch lập không đúng quy định, không hợp pháp, hợp lệ; đồng thời phải hướng dẫn đơn vị giao dịch lập lại bộ chứng từ khác theo đúng quy định; cán bộ KBNN không được ghi các yếu tố thuộc trách nhiệm ghi của đơn vị giao dịch trên chứng từ; đơn vị giao dịch không được ghi các yếu tố thuộc trách nhiệm ghi chép của KBNN trên chứng từ. Cán bộ KBNN và đơn vị giao dịch không được ghi các yếu tố không thuộc trách nhiệm ghi của mình trên chứng từ.
    Cơ sở giáo dục nghề nghiệp tư thục hoạt động không vì lợi nhuận có thể được hưởng những chính sách khuyến khích nào? Chính sách khuyến khích đối với cơ sở giáo dục nghề nghiệp tư thục, cơ sở giáo dục nghề nghiệp có vốn đầu tư nước ngoài hoạt động không vì lợi nhuận 1. Cơ sở giáo dục nghề nghiệp tư thục, cơ sở giáo dục nghề nghiệp có vốn đầu tư nước ngoài hoạt động không vì lợi nhuận được hưởng các chính sách theo quy định tại các điểm a, b, c, d và g khoản 1 Điều 26 của Luật giáo dục nghề nghiệp và các chính sách sau: a) Ưu tiên cho thuê đất, cơ sở vật chất; b) Ưu tiên tiếp nhận các dự án đầu tư, đặt hàng để thực hiện nhiệm vụ đào tạo nghề nghiệp, nghiên cứu khoa học và chuyển giao công nghệ; c) Được hỗ trợ kỹ thuật để tiếp nhận học sinh phổ thông dân tộc nội trú khi ra trường vào học nghề và phát triển đào tạo các ngành, nghề đáp ứng nhu cầu học tập của người lao động đi làm việc ở nước ngoài. 2. Trường hợp cơ sở giáo dục nghề nghiệp tư thục, cơ sở giáo dục nghề nghiệp có vốn đầu tư nước ngoài đã cam kết hoạt động không vì lợi nhuận nhưng không thực hiện hoặc thực hiện không đúng với những quy định tại khoản 1 Điều 37 Nghị định này thì bị xử lý như sau: a) Thu hồi quyết định thành lập, công nhận hoạt động không vì lợi nhuận; b) Tước quyền thụ hưởng các chính sách ưu tiên đối với cơ sở giáo dục nghề nghiệp tư thục và cơ sở giáo dục nghề nghiệp có vốn đầu tư nước ngoài hoạt động không vì lợi nhuận; c) Phải hoàn trả các khoản hỗ trợ tài chính của Nhà nước gồm các khoản ưu đãi về tín dụng, ưu đãi từ các chương trình hỗ trợ kỹ thuật, dự án trong và ngoài nước; d) Bị truy thu các khoản thuế và bị xử phạt vi phạm pháp luật về thuế theo quy định.
  • Loss: MultipleNegativesRankingLoss with these parameters:
    {
        "scale": 20.0,
        "similarity_fct": "cos_sim"
    }
    

Training Hyperparameters

Non-Default Hyperparameters

  • per_device_train_batch_size: 4
  • learning_rate: 2e-05
  • num_train_epochs: 5
  • warmup_ratio: 0.1

All Hyperparameters

Click to expand
  • overwrite_output_dir: False
  • do_predict: False
  • prediction_loss_only: True
  • per_device_train_batch_size: 4
  • per_device_eval_batch_size: 8
  • per_gpu_train_batch_size: None
  • per_gpu_eval_batch_size: None
  • gradient_accumulation_steps: 1
  • eval_accumulation_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: 5
  • 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
  • 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: 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}
  • 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
  • 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_sampler: batch_sampler
  • multi_dataset_batch_sampler: proportional

Training Logs

Click to expand
Epoch Step Training Loss
0.0223 50 0.0499
0.0445 100 0.0253
0.0668 150 0.0325
0.0890 200 0.0247
0.1113 250 0.0307
0.1335 300 0.0184
0.1558 350 0.0065
0.1780 400 0.0109
0.2003 450 0.0072
0.2225 500 0.0085
0.2448 550 0.0035
0.2670 600 0.0195
0.2893 650 0.0044
0.3115 700 0.0202
0.3338 750 0.0216
0.3560 800 0.0238
0.3783 850 0.0088
0.4005 900 0.0388
0.4228 950 0.0049
0.4450 1000 0.0026
0.4673 1050 0.0211
0.4895 1100 0.0413
0.5118 1150 0.0234
0.5340 1200 0.0539
0.5563 1250 0.0275
0.5785 1300 0.0236
0.6008 1350 0.0034
0.6231 1400 0.002
0.6453 1450 0.0236
0.6676 1500 0.007
0.6898 1550 0.0192
0.7121 1600 0.0421
0.7343 1650 0.0219
0.7566 1700 0.016
0.7788 1750 0.0118
0.8011 1800 0.0213
0.8233 1850 0.0593
0.8456 1900 0.0066
0.8678 1950 0.0021
0.8901 2000 0.0087
0.9123 2050 0.0301
0.9346 2100 0.0234
0.9568 2150 0.0255
0.9791 2200 0.0204
1.0013 2250 0.0159
1.0236 2300 0.0066
1.0458 2350 0.0134
1.0681 2400 0.0064
1.0903 2450 0.0072
1.1126 2500 0.0039
1.1348 2550 0.028
1.1571 2600 0.0037
1.1794 2650 0.0096
1.2016 2700 0.0054
1.2239 2750 0.0132
1.2461 2800 0.0131
1.2684 2850 0.0029
1.2906 2900 0.0076
1.3129 2950 0.0051
1.3351 3000 0.0193
1.3574 3050 0.0198
1.3796 3100 0.009
1.4019 3150 0.0026
1.4241 3200 0.0049
1.4464 3250 0.0022
1.4686 3300 0.0139
1.4909 3350 0.0342
1.5131 3400 0.0006
1.5354 3450 0.0035
1.5576 3500 0.0016
1.5799 3550 0.0177
1.6021 3600 0.0191
1.6244 3650 0.0016
1.6466 3700 0.0032
1.6689 3750 0.0314
1.6911 3800 0.0059
1.7134 3850 0.0291
1.7356 3900 0.0016
1.7579 3950 0.0022
1.7802 4000 0.0171
1.8024 4050 0.0349
1.8247 4100 0.0057
1.8469 4150 0.0226
1.8692 4200 0.0017
1.8914 4250 0.0174
1.9137 4300 0.0229
1.9359 4350 0.0084
1.9582 4400 0.0011
1.9804 4450 0.0073
2.0027 4500 0.012
2.0249 4550 0.0052
2.0472 4600 0.0054
2.0694 4650 0.0014
2.0917 4700 0.0009
2.1139 4750 0.0058
2.1362 4800 0.0016
2.1584 4850 0.0017
2.1807 4900 0.0009
2.2029 4950 0.0047
2.2252 5000 0.0104
2.2474 5050 0.0039
2.2697 5100 0.0011
2.2919 5150 0.0064
2.3142 5200 0.0017
2.3364 5250 0.0003
2.3587 5300 0.0019
2.3810 5350 0.005
2.4032 5400 0.0023
2.4255 5450 0.0034
2.4477 5500 0.0051
2.4700 5550 0.0022
2.4922 5600 0.0137
2.5145 5650 0.0017
2.5367 5700 0.0048
2.5590 5750 0.001
2.5812 5800 0.0164
2.6035 5850 0.0051
2.6257 5900 0.0125
2.6480 5950 0.001
2.6702 6000 0.0006
2.6925 6050 0.0006
2.7147 6100 0.0007
2.7370 6150 0.001
2.7592 6200 0.0004
2.7815 6250 0.0018
2.8037 6300 0.0002
2.8260 6350 0.0012
2.8482 6400 0.0014
2.8705 6450 0.0076
2.8927 6500 0.0187
2.9150 6550 0.0111
2.9372 6600 0.0024
2.9595 6650 0.0071
2.9818 6700 0.0022
3.0040 6750 0.0013
3.0263 6800 0.0008
3.0485 6850 0.0008
3.0708 6900 0.0007
3.0930 6950 0.0039
3.1153 7000 0.0424
3.1375 7050 0.0047
3.1598 7100 0.0005
3.1820 7150 0.0051
3.2043 7200 0.0005
3.2265 7250 0.0007
3.2488 7300 0.001
3.2710 7350 0.0003
3.2933 7400 0.0087
3.3155 7450 0.0035
3.3378 7500 0.0004
3.3600 7550 0.0005
3.3823 7600 0.0041
3.4045 7650 0.0039
3.4268 7700 0.0042
3.4490 7750 0.0065
3.4713 7800 0.0046
3.4935 7850 0.0009
3.5158 7900 0.0131
3.5381 7950 0.001
3.5603 8000 0.0005
3.5826 8050 0.0105
3.6048 8100 0.0337
3.6271 8150 0.0071
3.6493 8200 0.0065
3.6716 8250 0.0024
3.6938 8300 0.0042
3.7161 8350 0.0024
3.7383 8400 0.0025
3.7606 8450 0.0021
3.7828 8500 0.003
3.8051 8550 0.014
3.8273 8600 0.0014
3.8496 8650 0.0028
3.8718 8700 0.0073
3.8941 8750 0.0094
3.9163 8800 0.0083
3.9386 8850 0.0015
3.9608 8900 0.0005
3.9831 8950 0.0043
4.0053 9000 0.0014
4.0276 9050 0.0004
4.0498 9100 0.0001
4.0721 9150 0.0003
4.0943 9200 0.0004
4.1166 9250 0.0001
4.1389 9300 0.0022
4.1611 9350 0.0008
4.1834 9400 0.0008
4.2056 9450 0.0009
4.2279 9500 0.0028
4.2501 9550 0.0041
4.2724 9600 0.0136
4.2946 9650 0.0008
4.3169 9700 0.0003
4.3391 9750 0.0005
4.3614 9800 0.0058
4.3836 9850 0.0009
4.4059 9900 0.0001
4.4281 9950 0.0002
4.4504 10000 0.0041
4.4726 10050 0.0142
4.4949 10100 0.0002
4.5171 10150 0.0004
4.5394 10200 0.0037
4.5616 10250 0.0007
4.5839 10300 0.0033
4.6061 10350 0.0139
4.6284 10400 0.0002
4.6506 10450 0.0145
4.6729 10500 0.0003
4.6951 10550 0.0003
4.7174 10600 0.0021
4.7397 10650 0.0009
4.7619 10700 0.0003
4.7842 10750 0.0058
4.8064 10800 0.0006
4.8287 10850 0.0017
4.8509 10900 0.0014
4.8732 10950 0.0005
4.8954 11000 0.0095
4.9177 11050 0.006
4.9399 11100 0.0022
4.9622 11150 0.0126
4.9844 11200 0.001

Framework Versions

  • Python: 3.10.13
  • Sentence Transformers: 3.0.1
  • Transformers: 4.39.3
  • PyTorch: 2.1.2
  • Accelerate: 0.29.3
  • Datasets: 2.18.0
  • Tokenizers: 0.15.2

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",
}

MultipleNegativesRankingLoss

@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}
}
Downloads last month
5
Safetensors
Model size
568M params
Tensor type
F32
·
Inference Examples
This model does not have enough activity to be deployed to Inference API (serverless) yet. Increase its social visibility and check back later, or deploy to Inference Endpoints (dedicated) instead.

Model tree for comet24082002/ft_bge_newLaw_MultipleNegativeRankingLoss_V1_5epochs

Base model

BAAI/bge-m3
Finetuned
(130)
this model