File size: 59,378 Bytes
84ba3ad |
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126 127 128 129 130 131 132 133 134 135 136 137 138 139 140 141 142 143 144 145 146 147 148 149 150 151 152 153 154 155 156 157 158 159 160 161 162 163 164 165 166 167 168 169 170 171 172 173 174 175 176 177 178 179 180 181 182 183 184 185 186 187 188 189 190 191 192 193 194 195 196 197 198 199 200 201 202 203 204 205 206 207 208 209 210 211 212 213 214 215 216 217 218 219 220 221 222 223 224 225 226 227 228 229 230 231 232 233 234 235 236 237 238 239 240 241 242 243 244 245 246 247 248 249 250 251 252 253 254 255 256 257 258 259 260 261 262 263 264 265 266 267 268 269 270 271 272 273 274 275 276 277 278 279 280 281 282 283 284 285 286 287 288 289 290 291 292 293 294 295 296 297 298 299 300 301 302 303 304 305 306 307 308 309 310 311 312 313 314 315 316 317 318 319 320 321 322 323 324 325 326 327 328 329 330 331 332 333 334 335 336 337 338 339 340 341 342 343 344 345 346 347 348 349 350 351 352 353 354 355 356 357 358 359 360 361 362 363 364 365 366 367 368 369 370 371 372 373 374 375 376 377 378 379 380 381 382 383 384 385 386 387 388 389 390 391 392 393 394 395 396 397 398 399 400 401 402 403 404 405 406 407 408 409 410 411 412 413 414 415 416 417 418 419 420 421 422 423 424 425 426 427 428 429 430 431 432 433 434 435 436 437 438 439 440 441 442 443 444 445 446 447 448 449 450 451 452 453 454 455 456 457 458 459 460 461 462 463 464 465 466 467 468 469 470 471 472 473 474 475 476 477 478 479 480 481 482 483 484 485 486 487 488 489 490 491 492 493 494 495 496 497 498 499 500 501 502 503 504 505 506 507 508 509 510 511 512 513 514 515 516 517 518 519 520 521 522 523 524 525 526 527 528 529 530 531 532 533 534 535 536 537 538 539 540 541 542 543 544 545 546 547 548 549 550 551 552 553 554 555 556 557 558 559 560 561 562 563 564 565 566 567 568 569 570 571 572 573 574 575 576 577 578 579 580 581 582 583 584 585 586 587 588 589 590 591 592 593 594 595 596 597 598 599 600 601 602 603 604 605 606 607 608 609 610 611 612 613 614 615 616 617 618 619 620 621 622 623 624 625 626 627 628 629 630 631 632 633 634 635 636 637 638 639 640 641 642 643 644 645 646 647 648 649 650 651 652 653 654 655 656 657 658 659 660 661 662 663 664 665 666 667 668 669 670 671 672 673 674 675 676 677 678 679 680 681 682 683 684 685 686 687 688 689 690 691 692 693 694 695 696 697 698 699 700 701 702 703 704 705 706 707 708 709 710 711 712 713 714 715 716 717 718 719 720 721 722 723 724 725 726 727 728 729 730 731 732 733 734 735 736 737 738 739 740 741 742 743 744 745 746 747 748 749 750 751 752 753 754 755 756 757 758 759 760 761 762 763 764 765 766 767 768 769 770 771 772 773 774 775 776 777 778 779 780 781 782 783 784 785 786 787 788 789 790 791 792 793 794 795 796 797 798 799 800 801 802 803 804 805 806 807 808 809 810 811 812 813 814 815 816 817 818 819 820 821 822 823 824 825 826 827 828 829 830 831 832 833 834 835 836 837 838 839 840 841 842 843 844 845 846 847 848 849 850 851 852 853 854 855 856 857 858 859 860 861 862 863 864 865 866 867 868 869 870 871 872 873 874 875 876 877 878 879 880 881 882 883 884 885 886 887 888 889 890 891 892 893 894 895 896 897 898 899 900 901 902 903 904 905 906 907 908 909 910 911 912 913 914 915 916 917 918 919 920 921 922 923 924 925 926 927 928 929 930 931 932 933 934 935 936 937 938 939 940 941 942 943 944 945 946 947 948 949 |
---
tags:
- sentence-transformers
- sentence-similarity
- feature-extraction
- generated_from_trainer
- dataset_size:107510
- loss:MatryoshkaLoss
- loss:MultipleNegativesRankingLoss
base_model: Alibaba-NLP/gte-multilingual-base
widget:
- source_sentence: '[''Chỉ định thầu\n1. Chỉ định thầu được áp dụng trong các trường
hợp sau đây:\na) Gói thầu cấp bách cần triển khai nhằm mục tiêu bảo vệ chủ quyền,
an ninh quốc gia; gói thầu cần thực hiện để khắc phục ngay hoặc để xử lý kịp thời
hậu quả gây ra do thiên tai, hỏa hoạn, tai nạn bất ngờ, sự cố, thảm họa hoặc sự
kiện bất khả kháng khác;\nb) Gói thầu cung cấp dịch vụ tư vấn, phi tư vấn, hàng
hóa, xây lắp cần triển khai ngay để tránh gây nguy hại đến tính mạng và tài sản
của cộng đồng dân cư trên địa bàn hoặc để không ảnh hưởng nghiêm trọng đến công
trình liền kề;\nc) Gói thầu cung cấp dịch vụ tư vấn, phi tư vấn, thuốc, hóa chất,
vật tư xét nghiệm, thiết bị y tế, linh kiện, phụ kiện, phương tiện, xây lắp cần
triển khai ngay để phục vụ công tác phòng, chống dịch bệnh hoặc duy trì hoạt động
của cơ sở khám bệnh, chữa bệnh trong trường hợp cấp bách, tránh gây nguy hại đến
tính mạng, sức khỏe người dân; gói thầu mua thuốc, hóa chất, vật tư xét nghiệm,
thiết bị y tế, linh kiện, phụ kiện để cấp cứu người bệnh trong tình trạng cấp
cứu theo quy định của Luật Khám bệnh, chữa bệnh trong trường hợp cơ sở khám bệnh,
chữa bệnh không có đủ thuốc, hóa chất, vật tư xét nghiệm, thiết bị y tế, linh
kiện, phụ kiện; gói thầu mua thuốc, thiết bị y tế chỉ có duy nhất một hãng sản
xuất trên thị trường;\nd) Gói thầu cần thực hiện để bảo vệ bí mật nhà nước;\n...'']'
sentences:
- Trong trường hợp nào thì ngân sách trung ương được gia hạn khoản vay ngân quỹ
nhà nước?
- Hành vi trình diễn khiêu dâm trong cấu thành tội sử dụng người dưới 16 tuổi vào
mục đích khiêu dâm là gì?
- Cho phép chỉ định thầu để mua thuốc, thiết bị y tế trong trường hợp khẩn cấp?
- source_sentence: "['\"1. Cuối mỗi học kỳ chính, sinh viên được cảnh báo học tập\
\ dựa trên một số điều kiện như sau:\\na) Tổng số tín chỉ không đạt trong học\
\ kỳ vượt quá 50% khối lượng đã đăng kí học trong học kỳ, hoặc tổng số tín chỉ\
\ nợ đọng từ đầu khóa học vượt quá 24;\\nb) Điểm trung bình học kỳ đạt dưới 0,8\
\ đối với học kỳ đầu của khóa học, dưới 1,0 đối với các học kỳ tiếp theo;\\nc)\
\ Điểm trung bình tích lũy đạt dưới 1,2 đối với sinh viên trình độ năm thứ nhất,\
\ dưới 1,4 đối với sinh viên trình độ năm thứ hai, dưới 1,6 đối với sinh viên\
\ trình độ năm thứ ba dưới 1,8 đối với sinh viên các năm tiếp theo.\\n2. Sinh\
\ viên bị buộc thôi học trong các trường hợp sau:\\na) Số lần cảnh báo học tập\
\ hoặc mức cảnh báo học tập vượt quá giới hạn theo quy định của cơ sở đào tạo;\\\
nb) Thời gian học tập vượt quá giới hạn theo quy định tại khoản 5 Điều 2 của Quy\
\ chế này.\\n3. Quy chế của cơ sở đào tạo quy định cụ thể:\\na) Việc lựa chọn\
\ áp dụng một số điều kiện cảnh báo học tập, giới hạn số lần hoặc mức cảnh báo\
\ học tập nhưng không vượt quá 2 lần cảnh báo liên tiếp;\\nb) Quy trình, thủ tục\
\ cảnh báo học tập, buộc thôi học; việc thông báo hình thức áp dụng tới sinh viên;\\\
nc) Việc bảo lưu kết quả học tập đã tích luỹ trong trường hợp sinh viên bị buộc\
\ thôi học.\"'\n '\"1. Cuối mỗi năm học, sinh viên được đánh giá đạt tiến độ học\
\ tập bình thường và được học tiếp lên năm học sau nếu đạt cả hai điều kiện sau:\\\
na) Điểm trung bình năm học đạt từ 1,0 trở lên đối với năm học thứ nhất, từ 1,2\
\ trở lên đối với năm thứ hai và từ 1,4 đối với năm thứ ba trở đi;\\nb) Số tín\
\ chỉ nợ đọng từ đầu khóa không vượt quá 16.\\n2. Sinh viên bị buộc thôi học trong\
\ các trường hợp sau:\\na) Điểm trung bình năm học đạt dưới 0,8;\\nb) Điểm trung\
\ bình tích lũy đạt dưới 1,2 sau 2 năm học, dưới 1,4 sau 3 năm học và dưới 1,6\
\ từ sau 4 năm học trở đi;\\nc) Thời gian học tập vượt quá giới hạn theo quy định\
\ tại khoản 5 Điều 2 của Quy chế này.\\n3. Sinh viên không thuộc diện quy định\
\ tại khoản 1 và khoản 2 Điều này được xếp lớp học cùng khoá sau để cải thiện\
\ kết quả học tập.\\n4. Quy chế của cơ sở đào tạo quy định cụ thể:\\na) Việc lựa\
\ chọn áp dụng một số điều kiện cảnh báo học tập tương tự quy định đối với đào\
\ tạo theo tín chỉ tại khoản 1 Điều 11 của Quy chế này;\\nb) Quy trình, thủ tục\
\ cảnh báo học tập (nếu có), buộc thôi học; việc thông báo hình thức áp dụng tới\
\ sinh viên;\\nc) Việc bảo lưu kết quả học tập đã tích luỹ trong trường hợp sinh\
\ viên bị buộc thôi học.\"']"
sentences:
- Người lao động có thời gian tham gia bảo hiểm xã hội bắt buộc mà tự tử có được
hưởng trợ cấp mai táng không?
- Giấy chứng nhận sử dụng công cụ hỗ trợ bị mất thì trình tự, thủ tục đề nghị cấp
lại được thực hiện như thế nào?
- Xử lý kết quả học tập theo tín chỉ và niên chế được quy định như thế nào?
- source_sentence: '[''Chuyển ngành, chuyển nơi học, chuyển cơ sở đào tạo, chuyển
hình thức học\n1. Sinh viên được xem xét chuyển sang học một chương trình, một
ngành đào tạo khác, hoặc một phân hiệu khác của cơ sở đào tạo, hoặc từ phân hiệu
về trụ sở chính khi có đủ các điều kiện sau:\na) Không đang là sinh viên trình
độ năm thứ nhất hoặc năm cuối khóa, không thuộc diện bị xem xét buộc thôi học
và còn đủ thời gian học tập theo quy định tại khoản 5 Điều 2 của Quy chế này;\nb)
Sinh viên đạt điều kiện trúng tuyển của chương trình, ngành đào tạo, của trụ sở
chính (hoặc phân hiệu ) trong cùng khóa tuyển sinh;\nc) Cơ sở đào tạo, trụ sở
chính (hoặc phân hiệu) có đủ các điều kiện bảo đảm chất lượng, chưa vượt quá năng
lực đào tạo đối với chương trình, ngành đào tạo đó theo quy định hiện hành của
Bộ Giáo dục và Đào tạo;\nd) Được sự đồng ý của thủ trưởng các đơn vị chuyên môn
phụ trách chương trình, ngành đào tạo, người phụ trách phân hiệu (nơi chuyển đi
và chuyến đến) và của hiệu trưởng cơ sở đào tạo.\n2. Sinh viên được xem xét chuyển
cơ sở đào tạo khi có đủ các điều kiện sau:\na) Không đang là sinh viên trình độ
năm thứ nhất hoặc năm cuối khóa, không thuộc diện bị xem xét buộc thôi học và
còn đủ thời gian học tập theo quy định tại khoản 5 Điều 2 của Quy chế này;\nb)
Sinh viên đạt điều kiện trúng tuyển của chương trình, ngành đào tạo cùng khóa
tuyển sinh tại nơi chuyển đến;\nc) Nơi chuyển đến có đủ các điều kiện bảo đảm
chất lượng, chưa vượt quá năng lực đào tạo đối với chương trình, ngành đào tạo
đó theo quy định hiện hành của Bộ Giáo dục và Đào tạo;\nd) Được sự đồng ý của
hiệu trưởng cơ sở đào tạo xin chuyển đi và cơ sở đào tạo xin chuyển đến.\n3. Sinh
viên được xem xét chuyển từ đào tạo theo hình thức chính quy sang hình thức vừa
làm vừa học hoặc đào tạo từ xa của cơ sở đào tạo nếu còn đủ thời gian học tập
theo quy định đối với hình thức chuyển đến.\n4. Quy chế của cơ sở đào tạo quy
định chi tiết thẩm quyền, điều kiện, thủ tục chuyển chương trình, ngành đào tạo,
chuyển nơi học, chuyển cơ sở đào tạo hoặc chuyển hình thức học; việc công nhận
kết quả học tập hoặc chuyển đổi tín chỉ đã tích lũy đối cho sinh viên thuộc các
trường hợp này.'']'
sentences:
- Điều kiện để được chuyển ngành, chuyển nơi học, chuyển cơ sở đào tạo, chuyển hình
thức học đối với sinh viên?
- Chi hỗ trợ học nghề cho người sau cai nghiện ma túy được thực hiện như thế nào?
- Nhiệm vụ của Hiệp hội Nhiên liệu sinh học Việt Nam là gì?
- source_sentence: "['\"4. Thủ tục chứng thực chữ ký quy định tại Khoản 1, 2 và 3\
\ Điều này cũng được áp dụng đối với các trường hợp sau đây:\\na) Chứng thực chữ\
\ ký của nhiều người trong cùng một giấy tờ, văn bản;\\nb) Chứng thực chữ ký của\
\ người khai lý lịch cá nhân;\\nc) Chứng thực chữ ký trong giấy tờ, văn bản do\
\ cá nhân tự lập theo quy định của pháp luật;\\nd) Chứng thực chữ ký trong Giấy\
\ ủy quyền đối với trường hợp ủy quyền không có thù lao, không có nghĩa vụ bồi\
\ thường của bên được ủy quyền và không liên quan đến việc chuyển quyền sở hữu\
\ tài sản, quyền sử dụng bất động sản.\"'\n '\"Điều 24. Thủ tục chứng thực chữ\
\ ký\\n2. Người thực hiện chứng thực kiểm tra giấy tờ yêu cầu chứng thực, nếu\
\ thấy đủ giấy tờ theo quy định tại Khoản 1 Điều này, tại thời điểm chứng thực,\
\ người yêu cầu chứng thực minh mẫn, nhận thức và làm chủ được hành vi của mình\
\ và việc chứng thực không thuộc các trường hợp quy định tại Điều 25 của Nghị\
\ định này thì yêu cầu người yêu cầu chứng thực ký trước mặt và thực hiện chứng\
\ thực như sau:\\na) Ghi đầy đủ lời chứng chứng thực chữ ký theo mẫu quy định;\\\
nb) Ký, ghi rõ họ tên, đóng dấu của cơ quan, tổ chức thực hiện chứng thực và ghi\
\ vào sổ chứng thực.\\nĐối với giấy tờ, văn bản có từ (02) hai trang trở lên thì\
\ ghi lời chứng vào trang cuối, nếu giấy tờ, văn bản có từ 02 (hai) tờ trở lên\
\ thì phải đóng dấu giáp lai.\"']"
sentences:
- Bí thư Thường trực Trung ương Đoàn Thanh niên Cộng sản Hồ Chí Minh được nhận mức
phụ cấp phục vụ bao nhiêu?
- Định giá lại tài sản lần thứ hai trong vụ án hình sự được thực hiện khi nào?
- Chứng thực chữ ký cho giấy uỷ quyền sẽ được thực hiện như thế nào?
- source_sentence: '[''Mức giảm thời hạn chấp hành án phạt tù\n1. Phạm nhân bị phạt
tù chung thân, lần đầu được giảm xuống ba mươi năm.\n2. Phạm nhân bị phạt tù từ
ba mươi năm trở xuống, mỗi lần có thể được giảm từ một tháng đến ba năm. Trường
hợp được giảm ba năm phải là những phạm nhân chấp hành nghiêm chỉnh Nội quy trại
giam, trại tạm giam, nhà tạm giữ và lập công hoặc có thành tích đặc biệt xuất
sắc trong lao động, học tập cải tạo.\n3. Mỗi năm một phạm nhân chỉ được xét giảm
thời hạn chấp hành án phạt tù một lần, khoảng cách giữa hai lần xét giảm ít nhất
là một năm. Trường hợp đã được giảm mà thời hạn tù còn lại không đủ một năm thì
năm tiếp theo có thể đề nghị xét giảm sớm hơn trước một đợt, nhưng vẫn phải bảo
đảm mỗi năm chỉ được xét giảm một lần.\nTrường hợp sau khi đã được giảm thời hạn
mà có lý do đặc biệt đáng được khoan hồng như lập công hoặc mắc bệnh hiểm nghèo
thì có thể được xét giảm thêm nhưng không được quá hai lần trong một năm.\n4.
Mỗi phạm nhân có thể được giảm thời hạn chấp hành án phạt tù nhiều lần, nhưng
phải bảo đảm thời hạn thực tế chấp hành án phạt tù được một phần hai mức hình
phạt tù có thời hạn đã tuyên hoặc hai mươi năm đối với hình phạt tù chung thân.'']'
sentences:
- Mỗi năm thì phạm nhân được xét giảm thời hạn chấp hành án phạt tù bao nhiêu lần?
- Giám đốc Quỹ bảo tồn di sản Huế do ai bổ nhiệm?
- Chấp hành viên có bắt buộc ký tên vào văn bản thỏa thuận thi hành án dân sự của
đương sự hay không?
pipeline_tag: sentence-similarity
library_name: sentence-transformers
metrics:
- cosine_accuracy@1
- cosine_accuracy@3
- cosine_accuracy@5
- cosine_accuracy@10
- cosine_precision@1
- cosine_precision@3
- cosine_precision@5
- cosine_precision@10
- cosine_recall@1
- cosine_recall@3
- cosine_recall@5
- cosine_recall@10
- cosine_ndcg@10
- cosine_mrr@10
- cosine_map@100
model-index:
- name: SentenceTransformer based on Alibaba-NLP/gte-multilingual-base
results:
- task:
type: information-retrieval
name: Information Retrieval
dataset:
name: dim 768
type: dim_768
metrics:
- type: cosine_accuracy@1
value: 0.2955801104972376
name: Cosine Accuracy@1
- type: cosine_accuracy@3
value: 0.48920140632847814
name: Cosine Accuracy@3
- type: cosine_accuracy@5
value: 0.5747530554160388
name: Cosine Accuracy@5
- type: cosine_accuracy@10
value: 0.6760421898543445
name: Cosine Accuracy@10
- type: cosine_precision@1
value: 0.2955801104972376
name: Cosine Precision@1
- type: cosine_precision@3
value: 0.16306713544282603
name: Cosine Precision@3
- type: cosine_precision@5
value: 0.11495061108320775
name: Cosine Precision@5
- type: cosine_precision@10
value: 0.06760421898543445
name: Cosine Precision@10
- type: cosine_recall@1
value: 0.2955801104972376
name: Cosine Recall@1
- type: cosine_recall@3
value: 0.48920140632847814
name: Cosine Recall@3
- type: cosine_recall@5
value: 0.5747530554160388
name: Cosine Recall@5
- type: cosine_recall@10
value: 0.6760421898543445
name: Cosine Recall@10
- type: cosine_ndcg@10
value: 0.477230404285928
name: Cosine Ndcg@10
- type: cosine_mrr@10
value: 0.41460005872989236
name: Cosine Mrr@10
- type: cosine_map@100
value: 0.42407099092866546
name: Cosine Map@100
- task:
type: information-retrieval
name: Information Retrieval
dataset:
name: dim 512
type: dim_512
metrics:
- type: cosine_accuracy@1
value: 0.29449188012723926
name: Cosine Accuracy@1
- type: cosine_accuracy@3
value: 0.4896199564707852
name: Cosine Accuracy@3
- type: cosine_accuracy@5
value: 0.5724928846475807
name: Cosine Accuracy@5
- type: cosine_accuracy@10
value: 0.6713544282605056
name: Cosine Accuracy@10
- type: cosine_precision@1
value: 0.29449188012723926
name: Cosine Precision@1
- type: cosine_precision@3
value: 0.1632066521569284
name: Cosine Precision@3
- type: cosine_precision@5
value: 0.11449857692951614
name: Cosine Precision@5
- type: cosine_precision@10
value: 0.06713544282605056
name: Cosine Precision@10
- type: cosine_recall@1
value: 0.29449188012723926
name: Cosine Recall@1
- type: cosine_recall@3
value: 0.4896199564707852
name: Cosine Recall@3
- type: cosine_recall@5
value: 0.5724928846475807
name: Cosine Recall@5
- type: cosine_recall@10
value: 0.6713544282605056
name: Cosine Recall@10
- type: cosine_ndcg@10
value: 0.4743515215291094
name: Cosine Ndcg@10
- type: cosine_mrr@10
value: 0.41222767666137783
name: Cosine Mrr@10
- type: cosine_map@100
value: 0.4218120045923118
name: Cosine Map@100
- task:
type: information-retrieval
name: Information Retrieval
dataset:
name: dim 256
type: dim_256
metrics:
- type: cosine_accuracy@1
value: 0.28511635693956133
name: Cosine Accuracy@1
- type: cosine_accuracy@3
value: 0.4783191026284949
name: Cosine Accuracy@3
- type: cosine_accuracy@5
value: 0.5605223505775992
name: Cosine Accuracy@5
- type: cosine_accuracy@10
value: 0.6628997153859032
name: Cosine Accuracy@10
- type: cosine_precision@1
value: 0.28511635693956133
name: Cosine Precision@1
- type: cosine_precision@3
value: 0.15943970087616496
name: Cosine Precision@3
- type: cosine_precision@5
value: 0.11210447011551983
name: Cosine Precision@5
- type: cosine_precision@10
value: 0.06628997153859031
name: Cosine Precision@10
- type: cosine_recall@1
value: 0.28511635693956133
name: Cosine Recall@1
- type: cosine_recall@3
value: 0.4783191026284949
name: Cosine Recall@3
- type: cosine_recall@5
value: 0.5605223505775992
name: Cosine Recall@5
- type: cosine_recall@10
value: 0.6628997153859032
name: Cosine Recall@10
- type: cosine_ndcg@10
value: 0.4650207581954583
name: Cosine Ndcg@10
- type: cosine_mrr@10
value: 0.40272748532417074
name: Cosine Mrr@10
- type: cosine_map@100
value: 0.4121698601916915
name: Cosine Map@100
- task:
type: information-retrieval
name: Information Retrieval
dataset:
name: dim 128
type: dim_128
metrics:
- type: cosine_accuracy@1
value: 0.2735643730118868
name: Cosine Accuracy@1
- type: cosine_accuracy@3
value: 0.4610748367654445
name: Cosine Accuracy@3
- type: cosine_accuracy@5
value: 0.543529214799933
name: Cosine Accuracy@5
- type: cosine_accuracy@10
value: 0.6400468776159384
name: Cosine Accuracy@10
- type: cosine_precision@1
value: 0.2735643730118868
name: Cosine Precision@1
- type: cosine_precision@3
value: 0.15369161225514816
name: Cosine Precision@3
- type: cosine_precision@5
value: 0.1087058429599866
name: Cosine Precision@5
- type: cosine_precision@10
value: 0.06400468776159383
name: Cosine Precision@10
- type: cosine_recall@1
value: 0.2735643730118868
name: Cosine Recall@1
- type: cosine_recall@3
value: 0.4610748367654445
name: Cosine Recall@3
- type: cosine_recall@5
value: 0.543529214799933
name: Cosine Recall@5
- type: cosine_recall@10
value: 0.6400468776159384
name: Cosine Recall@10
- type: cosine_ndcg@10
value: 0.4483492533628726
name: Cosine Ndcg@10
- type: cosine_mrr@10
value: 0.387943762805642
name: Cosine Mrr@10
- type: cosine_map@100
value: 0.3975600153943611
name: Cosine Map@100
- task:
type: information-retrieval
name: Information Retrieval
dataset:
name: dim 64
type: dim_64
metrics:
- type: cosine_accuracy@1
value: 0.2466097438473129
name: Cosine Accuracy@1
- type: cosine_accuracy@3
value: 0.42005692281935375
name: Cosine Accuracy@3
- type: cosine_accuracy@5
value: 0.49891176963000167
name: Cosine Accuracy@5
- type: cosine_accuracy@10
value: 0.5950108823037
name: Cosine Accuracy@10
- type: cosine_precision@1
value: 0.2466097438473129
name: Cosine Precision@1
- type: cosine_precision@3
value: 0.1400189742731179
name: Cosine Precision@3
- type: cosine_precision@5
value: 0.09978235392600034
name: Cosine Precision@5
- type: cosine_precision@10
value: 0.059501088230369995
name: Cosine Precision@10
- type: cosine_recall@1
value: 0.2466097438473129
name: Cosine Recall@1
- type: cosine_recall@3
value: 0.42005692281935375
name: Cosine Recall@3
- type: cosine_recall@5
value: 0.49891176963000167
name: Cosine Recall@5
- type: cosine_recall@10
value: 0.5950108823037
name: Cosine Recall@10
- type: cosine_ndcg@10
value: 0.4117058390410184
name: Cosine Ndcg@10
- type: cosine_mrr@10
value: 0.35411208905684183
name: Cosine Mrr@10
- type: cosine_map@100
value: 0.36371800437559065
name: Cosine Map@100
---
# SentenceTransformer based on Alibaba-NLP/gte-multilingual-base
This is a [sentence-transformers](https://www.SBERT.net) model finetuned from [Alibaba-NLP/gte-multilingual-base](https://huggingface.co/Alibaba-NLP/gte-multilingual-base) on the json dataset. It maps sentences & paragraphs to a 768-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:** [Alibaba-NLP/gte-multilingual-base](https://huggingface.co/Alibaba-NLP/gte-multilingual-base) <!-- at revision 7fc06782350c1a83f88b15dd4b38ef853d3b8503 -->
- **Maximum Sequence Length:** 1024 tokens
- **Output Dimensionality:** 768 tokens
- **Similarity Function:** Cosine Similarity
- **Training Dataset:**
- json
<!-- - **Language:** Unknown -->
<!-- - **License:** Unknown -->
### 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': 1024, 'do_lower_case': False}) with Transformer model: NewModel
(1): Pooling({'word_embedding_dimension': 768, '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("minhdang/gte-base-law-matryoshka")
# Run inference
sentences = [
"['Mức giảm thời hạn chấp hành án phạt tù\\n1. Phạm nhân bị phạt tù chung thân, lần đầu được giảm xuống ba mươi năm.\\n2. Phạm nhân bị phạt tù từ ba mươi năm trở xuống, mỗi lần có thể được giảm từ một tháng đến ba năm. Trường hợp được giảm ba năm phải là những phạm nhân chấp hành nghiêm chỉnh Nội quy trại giam, trại tạm giam, nhà tạm giữ và lập công hoặc có thành tích đặc biệt xuất sắc trong lao động, học tập cải tạo.\\n3. Mỗi năm một phạm nhân chỉ được xét giảm thời hạn chấp hành án phạt tù một lần, khoảng cách giữa hai lần xét giảm ít nhất là một năm. Trường hợp đã được giảm mà thời hạn tù còn lại không đủ một năm thì năm tiếp theo có thể đề nghị xét giảm sớm hơn trước một đợt, nhưng vẫn phải bảo đảm mỗi năm chỉ được xét giảm một lần.\\nTrường hợp sau khi đã được giảm thời hạn mà có lý do đặc biệt đáng được khoan hồng như lập công hoặc mắc bệnh hiểm nghèo thì có thể được xét giảm thêm nhưng không được quá hai lần trong một năm.\\n4. Mỗi phạm nhân có thể được giảm thời hạn chấp hành án phạt tù nhiều lần, nhưng phải bảo đảm thời hạn thực tế chấp hành án phạt tù được một phần hai mức hình phạt tù có thời hạn đã tuyên hoặc hai mươi năm đối với hình phạt tù chung thân.']",
'Mỗi năm thì phạm nhân được xét giảm thời hạn chấp hành án phạt tù bao nhiêu lần?',
'Chấp hành viên có bắt buộc ký tên vào văn bản thỏa thuận thi hành án dân sự của đương sự hay không?',
]
embeddings = model.encode(sentences)
print(embeddings.shape)
# [3, 768]
# Get the similarity scores for the embeddings
similarities = model.similarity(embeddings, embeddings)
print(similarities.shape)
# [3, 3]
```
<!--
### Direct Usage (Transformers)
<details><summary>Click to see the direct usage in Transformers</summary>
</details>
-->
<!--
### Downstream Usage (Sentence Transformers)
You can finetune this model on your own dataset.
<details><summary>Click to expand</summary>
</details>
-->
<!--
### Out-of-Scope Use
*List how the model may foreseeably be misused and address what users ought not to do with the model.*
-->
## Evaluation
### Metrics
#### Information Retrieval
* Dataset: `dim_768`
* Evaluated with [<code>InformationRetrievalEvaluator</code>](https://sbert.net/docs/package_reference/sentence_transformer/evaluation.html#sentence_transformers.evaluation.InformationRetrievalEvaluator)
| Metric | Value |
|:--------------------|:-----------|
| cosine_accuracy@1 | 0.2956 |
| cosine_accuracy@3 | 0.4892 |
| cosine_accuracy@5 | 0.5748 |
| cosine_accuracy@10 | 0.676 |
| cosine_precision@1 | 0.2956 |
| cosine_precision@3 | 0.1631 |
| cosine_precision@5 | 0.115 |
| cosine_precision@10 | 0.0676 |
| cosine_recall@1 | 0.2956 |
| cosine_recall@3 | 0.4892 |
| cosine_recall@5 | 0.5748 |
| cosine_recall@10 | 0.676 |
| cosine_ndcg@10 | 0.4772 |
| cosine_mrr@10 | 0.4146 |
| **cosine_map@100** | **0.4241** |
#### Information Retrieval
* Dataset: `dim_512`
* Evaluated with [<code>InformationRetrievalEvaluator</code>](https://sbert.net/docs/package_reference/sentence_transformer/evaluation.html#sentence_transformers.evaluation.InformationRetrievalEvaluator)
| Metric | Value |
|:--------------------|:-----------|
| cosine_accuracy@1 | 0.2945 |
| cosine_accuracy@3 | 0.4896 |
| cosine_accuracy@5 | 0.5725 |
| cosine_accuracy@10 | 0.6714 |
| cosine_precision@1 | 0.2945 |
| cosine_precision@3 | 0.1632 |
| cosine_precision@5 | 0.1145 |
| cosine_precision@10 | 0.0671 |
| cosine_recall@1 | 0.2945 |
| cosine_recall@3 | 0.4896 |
| cosine_recall@5 | 0.5725 |
| cosine_recall@10 | 0.6714 |
| cosine_ndcg@10 | 0.4744 |
| cosine_mrr@10 | 0.4122 |
| **cosine_map@100** | **0.4218** |
#### Information Retrieval
* Dataset: `dim_256`
* Evaluated with [<code>InformationRetrievalEvaluator</code>](https://sbert.net/docs/package_reference/sentence_transformer/evaluation.html#sentence_transformers.evaluation.InformationRetrievalEvaluator)
| Metric | Value |
|:--------------------|:-----------|
| cosine_accuracy@1 | 0.2851 |
| cosine_accuracy@3 | 0.4783 |
| cosine_accuracy@5 | 0.5605 |
| cosine_accuracy@10 | 0.6629 |
| cosine_precision@1 | 0.2851 |
| cosine_precision@3 | 0.1594 |
| cosine_precision@5 | 0.1121 |
| cosine_precision@10 | 0.0663 |
| cosine_recall@1 | 0.2851 |
| cosine_recall@3 | 0.4783 |
| cosine_recall@5 | 0.5605 |
| cosine_recall@10 | 0.6629 |
| cosine_ndcg@10 | 0.465 |
| cosine_mrr@10 | 0.4027 |
| **cosine_map@100** | **0.4122** |
#### Information Retrieval
* Dataset: `dim_128`
* Evaluated with [<code>InformationRetrievalEvaluator</code>](https://sbert.net/docs/package_reference/sentence_transformer/evaluation.html#sentence_transformers.evaluation.InformationRetrievalEvaluator)
| Metric | Value |
|:--------------------|:-----------|
| cosine_accuracy@1 | 0.2736 |
| cosine_accuracy@3 | 0.4611 |
| cosine_accuracy@5 | 0.5435 |
| cosine_accuracy@10 | 0.64 |
| cosine_precision@1 | 0.2736 |
| cosine_precision@3 | 0.1537 |
| cosine_precision@5 | 0.1087 |
| cosine_precision@10 | 0.064 |
| cosine_recall@1 | 0.2736 |
| cosine_recall@3 | 0.4611 |
| cosine_recall@5 | 0.5435 |
| cosine_recall@10 | 0.64 |
| cosine_ndcg@10 | 0.4483 |
| cosine_mrr@10 | 0.3879 |
| **cosine_map@100** | **0.3976** |
#### Information Retrieval
* Dataset: `dim_64`
* Evaluated with [<code>InformationRetrievalEvaluator</code>](https://sbert.net/docs/package_reference/sentence_transformer/evaluation.html#sentence_transformers.evaluation.InformationRetrievalEvaluator)
| Metric | Value |
|:--------------------|:-----------|
| cosine_accuracy@1 | 0.2466 |
| cosine_accuracy@3 | 0.4201 |
| cosine_accuracy@5 | 0.4989 |
| cosine_accuracy@10 | 0.595 |
| cosine_precision@1 | 0.2466 |
| cosine_precision@3 | 0.14 |
| cosine_precision@5 | 0.0998 |
| cosine_precision@10 | 0.0595 |
| cosine_recall@1 | 0.2466 |
| cosine_recall@3 | 0.4201 |
| cosine_recall@5 | 0.4989 |
| cosine_recall@10 | 0.595 |
| cosine_ndcg@10 | 0.4117 |
| cosine_mrr@10 | 0.3541 |
| **cosine_map@100** | **0.3637** |
<!--
## Bias, Risks and Limitations
*What are the known or foreseeable issues stemming from this model? You could also flag here known failure cases or weaknesses of the model.*
-->
<!--
### Recommendations
*What are recommendations with respect to the foreseeable issues? For example, filtering explicit content.*
-->
## Training Details
### Training Dataset
#### json
* Dataset: json
* Size: 107,510 training samples
* Columns: <code>positive</code> and <code>anchor</code>
* Approximate statistics based on the first 1000 samples:
| | positive | anchor |
|:--------|:--------------------------------------------------------------------------------------|:----------------------------------------------------------------------------------|
| type | string | string |
| details | <ul><li>min: 25 tokens</li><li>mean: 282.01 tokens</li><li>max: 1024 tokens</li></ul> | <ul><li>min: 8 tokens</li><li>mean: 23.95 tokens</li><li>max: 49 tokens</li></ul> |
* Samples:
| positive | anchor |
|:----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|:--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|
| <code>['Đối tượng liên kết giáo dục\nCơ sở giáo dục mầm non tư thục, cơ sở giáo dục phổ thông tư thục của Việt Nam và cơ sở giáo dục hoạt động hợp pháp ở nước ngoài, được cơ quan, tổ chức kiểm định chất lượng giáo dục hoặc cơ quan có thẩm quyền của nước ngoài công nhận về chất lượng giáo dục.']</code> | <code>Cơ sở giáo dục phổ thông tư thục của Việt Nam có phải là đối tượng liên kết giáo dục với nước ngoài không?</code> |
| <code>['Quyết định chủ trương đầu tư dự án PPP\n1. Nội dung quyết định chủ trương đầu tư dự án PPP thực hiện theo quy định tại Điều 17 của Luật PPP và Mẫu số 03 Phụ lục II kèm theo Nghị định này.'<br> 'Nội dung quyết định chủ trương đầu tư dự án PPP\n1. Quyết định chủ trương đầu tư bao gồm các nội dung chủ yếu sau đây:\na) Tên dự án;\nb) Tên cơ quan có thẩm quyền;\nc) Mục tiêu; dự kiến quy mô, địa điểm, thời gian thực hiện dự án, nhu cầu sử dụng đất và tài nguyên khác;\nd) Dự kiến loại hợp đồng dự án PPP;\nđ) Sơ bộ tổng mức đầu tư; sơ bộ phương án tài chính: cơ cấu nguồn vốn trong dự án, dự kiến khung giá, phí sản phẩm, dịch vụ công đối với dự án áp dụng cơ chế thu phí trực tiếp từ người sử dụng;\ne) Cơ chế bảo đảm đầu tư, cơ chế chia sẻ phần giảm doanh thu.\n2. Đối với dự án ứng dụng công nghệ cao, ứng dụng công nghệ mới ngoài quy định tại khoản 1 Điều này, nội dung quyết định chủ trương đầu tư còn bao gồm tên bên mời thầu, hình thức lựa chọn nhà đầu tư, thời gian tổ chức lựa chọn nhà đầu tư.']</code> | <code>Quyết định chủ trương đầu tư dự án PPP có những nội dung gì?</code> |
| <code>['Họa sĩ hạng III - Mã số: V.10.08.27\n...\n4. Yêu cầu đối với viên chức dự thi hoặc xét thăng hạng chức danh nghề nghiệp họa sĩ hạng III:\nCó thời gian giữ chức danh nghề nghiệp họa sĩ hạng IV hoặc tương đương từ đủ 02 năm trở lên (không kể thời gian tập sự, thử việc) đối với trình độ cao đẳng hoặc từ đủ 03 năm trở lên (không kể thời gian tập sự, thử việc) đối với trình độ trung cấp. Trường hợp có thời gian tương đương thì phải có ít nhất 01 năm (đủ 12 tháng) đang giữ chức danh họa sĩ hạng IV tính đến ngày hết thời hạn nộp hồ sơ đăng ký dự thi hoặc xét thăng hạng.']</code> | <code>Viên chức xét thăng hạng chức danh nghề nghiệp họa sĩ hạng 3 cần có thời gian giữ chức danh nghề nghiệp họa sĩ hạng 4 trong bao lâu?</code> |
* Loss: [<code>MatryoshkaLoss</code>](https://sbert.net/docs/package_reference/sentence_transformer/losses.html#matryoshkaloss) with these parameters:
```json
{
"loss": "MultipleNegativesRankingLoss",
"matryoshka_dims": [
768,
512,
256,
128,
64
],
"matryoshka_weights": [
1,
1,
1,
1,
1
],
"n_dims_per_step": -1
}
```
### Evaluation Dataset
#### json
* Dataset: json
* Size: 11,946 evaluation samples
* Columns: <code>positive</code> and <code>anchor</code>
* Approximate statistics based on the first 1000 samples:
| | positive | anchor |
|:--------|:--------------------------------------------------------------------------------------|:----------------------------------------------------------------------------------|
| type | string | string |
| details | <ul><li>min: 25 tokens</li><li>mean: 291.08 tokens</li><li>max: 1024 tokens</li></ul> | <ul><li>min: 7 tokens</li><li>mean: 24.16 tokens</li><li>max: 49 tokens</li></ul> |
* Samples:
| positive | anchor |
|:----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|:---------------------------------------------------------------------------------------------|
| <code>['“Điều 9. Sử dụng đất trồng lúa vào mục đích khác không được cơ quan nhà nước có thẩm quyền cho phép theo quy định tại các điểm a và d khoản 1 Điều 57 của Luật đất đai\n1. Chuyển đất trồng lúa sang đất trồng cây lâu năm, đất trồng rừng (trừ trường hợp quy định tại khoản 7 Điều 14 của Nghị định số 43/2014/NĐ-CP được sửa đổi, bổ sung tại khoản 11 Điều 2 của Nghị định số 01/2017/NĐ-CP) thì hình thức và mức xử phạt như sau:\na) Phạt tiền từ 2.000.000 đồng đến 5.000.000 đồng nếu diện tích đất chuyển mục đích trái phép dưới 0,5 héc ta;\nb) Phạt tiền từ 5.000.000 đồng đến 10.000.000 đồng nếu diện tích đất chuyển mục đích trái phép từ 0,5 héc ta đến dưới 01 héc ta;\nc) Phạt tiền từ 10.000.000 đồng đến 20.000.000 đồng nếu diện tích đất chuyển mục đích trái phép từ 01 héc ta đến dưới 03 héc ta;\nd) Phạt tiền từ 20.000.000 đồng đến 50.000.000 đồng nếu diện tích đất chuyển mục đích trái phép từ 03 héc ta trở lên.”']</code> | <code>Tự ý trồng cây lâu năm trên đất lúa bị xử phạt như thế nào?</code> |
| <code>['"3. Người làm chứng có quyền:\na) Được thông báo, giải thích quyền và nghĩa vụ quy định tại Điều này;\nb) Yêu cầu cơ quan triệu tập bảo vệ tính mạng, sức khoẻ, danh dự, nhân phẩm, tài sản và quyền, lợi ích hợp pháp khác của mình, người thân thích của mình khi bị đe dọa;\nc) Khiếu nại quyết định, hành vi tố tụng của cơ quan, người có thẩm quyền tiến hành tố tụng liên quan đến việc mình tham gia làm chứng;\nd) Được cơ quan triệu tập thanh toán chi phí đi lại và những chi phí khác theo quy định của pháp luật."']</code> | <code>Quyền và nghĩa vụ của người làm chứng?</code> |
| <code>['Quy trình điều chuyển tài sản\n1. Hồ sơ đề nghị điều chuyển tài sản:\na) Văn bản đề nghị điều chuyển tài sản của đơn vị được giao quản lý, sử dụng tài sản: 01 bản chính;\nb) Văn bản đề nghị được tiếp nhận tài sản của cơ quan, tổ chức, đơn vị: 01 bản chính;\nc) Tờ trình về việc điều chuyển, tiếp nhận tài sản của Vụ Tài chính - Kế toán (trường hợp việc quyết định điều chuyển tài sản thuộc thẩm quyền của Phó Thống đốc phụ trách tài chính - kế toán): 01 bản chính;\nd) Danh mục tài sản đề nghị điều chuyển (chủng loại, mã tài sản, số lượng, tình trạng; năm đưa vào sử dụng, nguyên giá, giá trị còn lại theo sổ kế toán; mục đích sử dụng hiện tại và mục đích sử dụng dự kiến sau khi điều chuyển trong trường hợp việc điều chuyển gắn với việc chuyển đổi công năng sử dụng tài sản; lý do điều chuyển): 01 bản chính;\nđ) Các hồ sơ khác có liên quan đến đề nghị điều chuyển tài sản (nếu có): 01 bản sao.\n2. Khi điều chuyển, đơn vị giao và đơn vị nhận tài sản phải thành lập Hội đồng giao nhận tài sản, gồm đại diện của hai bên, chủ tịch hội đồng là đại diện lãnh đạo bên giao. Hội đồng có nhiệm vụ xác định số lượng, giá trị (nguyên giá, giá trị đã khấu hao, giá trị còn lại), hiện trạng của tài sản bàn giao, các hồ sơ, chứng từ có liên quan và lập "Biên bản bàn giao, tiếp nhận tài sản" theo Mẫu số 01/TSC-BBGN ban hành kèm theo Nghị định số 151/2017/NĐ-CP ngày 26/12/2017 quy định chi tiết một số điều của Luật Quản lý, sử dụng tài sản công. "Biên bản bàn giao, tiếp nhận tài sản" được lập thành 3 bản, mỗi bên lưu một bản và gửi một bản về Ngân hàng Nhà nước (Vụ Tài chính - Kế toán).\n...']</code> | <code>Hồ sơ đề nghị điều chuyển tài sản của Ngân hàng Nhà nước gồm những nội dung gì?</code> |
* Loss: [<code>MatryoshkaLoss</code>](https://sbert.net/docs/package_reference/sentence_transformer/losses.html#matryoshkaloss) with these parameters:
```json
{
"loss": "MultipleNegativesRankingLoss",
"matryoshka_dims": [
768,
512,
256,
128,
64
],
"matryoshka_weights": [
1,
1,
1,
1,
1
],
"n_dims_per_step": -1
}
```
### Training Hyperparameters
#### Non-Default Hyperparameters
- `eval_strategy`: epoch
- `per_device_train_batch_size`: 128
- `per_device_eval_batch_size`: 128
- `gradient_accumulation_steps`: 32
- `learning_rate`: 2e-05
- `num_train_epochs`: 4
- `lr_scheduler_type`: cosine
- `warmup_ratio`: 0.1
- `bf16`: True
- `load_best_model_at_end`: True
- `optim`: adamw_torch_fused
- `batch_sampler`: no_duplicates
#### All Hyperparameters
<details><summary>Click to expand</summary>
- `overwrite_output_dir`: False
- `do_predict`: False
- `eval_strategy`: epoch
- `prediction_loss_only`: True
- `per_device_train_batch_size`: 128
- `per_device_eval_batch_size`: 128
- `per_gpu_train_batch_size`: None
- `per_gpu_eval_batch_size`: None
- `gradient_accumulation_steps`: 32
- `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`: 4
- `max_steps`: -1
- `lr_scheduler_type`: cosine
- `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`: 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`: 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}
- `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`: False
- `hub_always_push`: False
- `gradient_checkpointing`: False
- `gradient_checkpointing_kwargs`: None
- `include_inputs_for_metrics`: False
- `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
- `batch_sampler`: no_duplicates
- `multi_dataset_batch_sampler`: proportional
</details>
### Training Logs
| Epoch | Step | Training Loss | loss | dim_128_cosine_map@100 | dim_256_cosine_map@100 | dim_512_cosine_map@100 | dim_64_cosine_map@100 | dim_768_cosine_map@100 |
|:----------:|:------:|:-------------:|:----------:|:----------------------:|:----------------------:|:----------------------:|:---------------------:|:----------------------:|
| 0.3810 | 10 | 4.0758 | - | - | - | - | - | - |
| 0.7619 | 20 | 2.6578 | - | - | - | - | - | - |
| **0.9905** | **26** | **-** | **1.6008** | **0.3976** | **0.4122** | **0.4218** | **0.3637** | **0.4241** |
| 1.1429 | 30 | 1.643 | - | - | - | - | - | - |
| 1.5238 | 40 | 1.2561 | - | - | - | - | - | - |
| 1.9048 | 50 | 1.1152 | - | - | - | - | - | - |
| 1.9810 | 52 | - | 1.0635 | 0.3976 | 0.4122 | 0.4218 | 0.3637 | 0.4241 |
| 2.2857 | 60 | 0.9883 | - | - | - | - | - | - |
| 2.6667 | 70 | 0.991 | - | - | - | - | - | - |
| 2.9714 | 78 | - | 0.9924 | 0.3976 | 0.4122 | 0.4218 | 0.3637 | 0.4241 |
| 3.0476 | 80 | 0.9552 | - | - | - | - | - | - |
| 3.4286 | 90 | 0.934 | - | - | - | - | - | - |
| 3.8095 | 100 | 0.9597 | - | - | - | - | - | - |
| 3.9619 | 104 | - | 0.9883 | 0.3976 | 0.4122 | 0.4218 | 0.3637 | 0.4241 |
* The bold row denotes the saved checkpoint.
### Framework Versions
- Python: 3.10.12
- Sentence Transformers: 3.1.1
- Transformers: 4.45.2
- PyTorch: 2.3.1+cu121
- Accelerate: 1.0.1
- Datasets: 2.19.1
- Tokenizers: 0.20.1
## 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}
}
```
#### MultipleNegativesRankingLoss
```bibtex
@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}
}
```
<!--
## Glossary
*Clearly define terms in order to be accessible across audiences.*
-->
<!--
## Model Card Authors
*Lists the people who create the model card, providing recognition and accountability for the detailed work that goes into its construction.*
-->
<!--
## Model Card Contact
*Provides a way for people who have updates to the Model Card, suggestions, or questions, to contact the Model Card authors.*
--> |