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- sentence-transformers
- sentence-similarity
- feature-extraction
- generated_from_trainer
- dataset_size:24811
- loss:MultipleNegativesRankingLoss
base_model: Alibaba-NLP/gte-multilingual-mlm-base
widget:
- source_sentence: 전기철도차량이 전력이 공급되지 않는 구간에서 정차하면 어떻게 빠져나올 수 있습니까?
  sentences:
  - 유성체 흐름은 대체로 모혜성의 공전궤도를 중심으로 원통형으로 분포되어 있다. 유성체의 밀도는 모혜성의 공전 궤도로 갈수록 높아지며, 지구가
    이러한 유성체 흐름을 관통할 때, 중심에 다가갈수록 더 많은 유성체가 지구 대기 속으로 돌입하게 된다. 따라서 한 유성우가 나타날 때는 매일
    나타나는 유성의 개수가 증가하다가 감소하는 경향을 띤다. 관측적으로 지수함수적으로 증가하다가 지수함수적으로 감소하는 경향을 보인다. 한 유성우가
    나타나는 시기의 유성개수의 변화는, 어떤 시점 formula_1에서 formula_2 와 같이 나타낼 수 있다. 유성의 개수는 formula_3일
    때 최대가 되는데, 이것을 극대기라고 한다. 또한 formula_4의 시간 규모는 유성의 개수가 확연하게 변하는 시간 규모에 해당한다. 이른바
    지수함수적 시간척도(e-folding time scale)이라고 하는 것이다. 단순히 나타나는 유성의 개수를 세기만 해도 이러한 값들은 측정할
    수 있으며, 이로부터 지구 공전 궤도상에 놓여 있는 유성체 흐름의 분포를 자세히 연구할 수 있다.
  - 해당 구간에는 전력이 공급되지 않기에 전기철도차량들이 구간 내에 정차할 경우 자력으로 빠져나올 수 없기 때문에 구원기관차를 연결하여 빠져나와야
    하며, 그로 인해 운행지장이 초래되기 때문에 기관사에게 각별한 주의를 요한다.
  - 유럽으로 돌아온 르누아르는 연극, 정치, 상업에 대한 컬러 뮤지컬 영화 삼부작을 감독했다. 각각 안나 마냐니와 함께한 1953년의 황금 마차,
    장 가뱅과 마리아 펠릭스와 함께한 1954년의 프렌치 캉캉, 잉그리드 버그먼과 장 마레와 함께한 1956년의 엘레나와 남자들이다. 동시에 르누아르는
    클리포드 오데츠의 연극, 빅 나이프를 제작했다. 그는 또한 자신의 연극인 오르베를 써 파리에서 레슬리 카론과 함께 상연했다.
- source_sentence: 주체사상의 사회정치적 생명관이 어떻게 왜곡되었나요?
  sentences:
  - V838의 폭발은 매우 특이한 신성 폭발이라는 주장이다. 그러나 신성 폭발이 일어나기 위해서는 백색 왜성이 있어야 하고 항성계의 나이도 많아야
    하는데, 젊고 질량이 큰 B 분광형 주계열성이 있는 등 838 항성계가 오래 되지 않았음을 입증하는 자료들이 있기 때문에, 이 이론은 설득력을
    잃었다. 신성 폭발을 위해서는 백색 왜성 표면에 동반성에서 흘러나온 수소가 일정량 쌓여야 하며, 여기에는 충분한 시간이 필요하다.
  - 자신이 기초를 다진 주체사상이 북조선에서 김일성·김정일 숭배를 위한 봉건사상으로 변질됐다고 비판했다. "개인의 생명은 유한하지만 사회정치적
    생명은 무한할 수 있다"는 주체사상의 사회정치적 생명관을 김 부자가 ‘수령 절대주의’로 왜곡했다는 것이다. 그는 자신의 마지막 공개 강연이
    되고만, 지난달 30일 의 ‘황장엽의 민주주의 강좌’에서 "개인은 죽어도 집단은 영생합니다"라고 강조하는 등 개인주의보다는 집단주의 정치철학을
    중시했다.
  - 1970년 9월, 유카와 히데키는 월러에게 사카타가 노벨상에 추천된 시점에서 병상에 있었던 사실을 편지로 진심을 담아 전했다. 그 후 사카타의
    병세는 갈수록 악화돼 3주 후에 사망했다. 유카와는 사카타에게 노벨상이 주어졌다면 많은 영예와 격려가 이어졌을 것이라고 월러에게 전했다. 유카와는
    그 후 노벨상 위원회에 위로를 주기 위해 일본의 주요 입자물리학자의 이름으로, 위원회가 사카타의 뛰어난 점에 대해 어떻게 생각하고 있었는지를
    알고 싶다고 물었다.
- source_sentence: 데케므브리아나 사건이 일어난 날짜는 언제인가요?
  sentences:
  - 1심 재판부가 판결문에 인용한 검찰의 공소요지에 따르면, SNS기동대의 "주요 목표"는 "문재인 후보를 당선되게 할 목적으로 인터넷에 문재인
    후보의 정책, 유리한 글, 불리한 내용에 대응하는 글 및 박근혜 후보에게 불리한 글을 적극 전파하는 방법으로 문재인 후보를 위한 선거운동을
    하는 것"이었다. SNS기동대는 전략기획팀, 메시지팀, 실무지원팀 등 3개팀으로 구성됐다. 전략기획팀은 인터넷에 전파시킬 주요 글의 내용을
    기획하고, 메시지팀은 전략기획팀에서 기획한 글을 인터넷에 전파시켰다. 실무지원팀은 연락과 진행사항을 점검하고, 전파시킨 글의 반응을 모니터링했다.
    이들은 '오프라인-온라인 회의 체계' 등을 갖추고 치밀하게 움직였다. 오전 9시 국회 본청 민주통합당 원내기획실에서 27명의 기동대원이 모두
    참석하는 오프라인 회의를 열고, 오전 10시부터 11시까지 각자의 사무실(의원실)에서 문 후보의 정책, 유리한 글, 불리한 내용에 대응하는
    글, 박근혜 후보에게 불리한 글을 인터넷에 전파시켰다. 이렇게 '오전 임무'가 끝났다. 오후 업무'는 오후 1시부터 시작됐다. 이들은 오후
    1시 페이스북 메신저를 이용해 온라인 회의를 연 뒤 오후 1시 30분부터 오후 3시까지 오전에 전파시킨 글들을 다시 인터넷에 집중 전파시켰다.
    이후에는 인터넷에 전파시킨 글의 반응을 모니터링했다. 하루에 오전과 오후 두 차례 SNS(Social Network Service)여론전을
    벌인 것이다.
  - 데케므브리아나(, 12월 사건)은 제2차 세계 대전 기간 도중인 1944년 12월 3일부터 1945년 1월 11일까지 그리스의 아테네에서 그리스
    좌익 레지스탕스 병사(EAM-ELAS, KKE)과 그리스 망명 정부, 그리스 시경, 요르요스 그리바스의 극우 X 조직의 지원을 받은 대영 제국군이
    서로 충돌한 사건이다.
  - 본래 Marco는 2007년 1월을 목표로 솔로 앨범을 준비 중이라고 발표하였으나, 회사 내외의 사정으로 앨범은 점차 지연되었다. 그동안 Marco는
    Deepflow의 앨범 및 Mild Beats의 앨범에 참여하였는데, 약간의 멜로디를 섞은 그의 특유의 플로우에 리스너들은 좋은 평을 보냈고,
    앨범에 대한 기대치는 높아졌다. 그의 앨범은 2007년 가을에 발표되었는데, 하드코어로 대표되는 빅딜 스타일에 비해 조금 더 대중적인 느낌이
    섞여있었다. 이에 대해 일부 팬들은 실망의 목소리를 보내기도 했다. 그러나 대외적으로는 문화관광부에서 "1월의 우수 신인음반"으로 선정되는
    쾌거를 낳기도 하였다. 이에 따라 1월 한달 간 M.net을 통한 온라인 및 오프라인의 홍보 혜택을 받을 수 있었고, 후속곡 〈남자니까〉를
    디지털 싱글로 다시 발표하기도 하였다.
- source_sentence: 노무현 후보의 "악법은 법이 아니다" 발언에 대한 논란은 무엇인가요?
  sentences:
  - 대한민국 제16대 대통령 선거 과정에서 노무현 후보가 1988년 12월 26일에 파업중인 현대중공업 노조의 초청으로 현대중공업 안 운동장에서
    "법은 정당하지 않을 때는 지키지 않아야 한다."며 "악법은 법이 아니다"는 내용의 연설을 한 것이 논란이 되었으며 이후에도 "악법도 법이다"를
    강조하는 사법당국에 맞선 노동계, 시민사회계 등에서 악법 철폐 투쟁을 전개할 때 인용되었으나 박근혜 전 대통령에 대해 법원의 1심 판결이 있은
    직후에 신동욱 공화당 총재가 "정치 재판에서 유죄를 받았지만 공정하게 따지면 이런 재판은 무죄다"라고 하면서 "악법은 법이 아니다."라고 말했다.
  - 에타별처럼 태양 질량의 100배가 넘는 천체들은, 태양보다 약 백만 배 정도 밝게 빛난다. 이들은 우리 은하 내에서 매우 희귀한 존재들로,
    통틀어 수십 개 정도 있을 것으로 추정한다. 이들은 항성 질량의 마지노선인 에딩턴 한계에 근접하거나, 또는 더 무거울 수도 있다. 에딩턴 한계는
    항성의 복사압과 중력이 겨우 평형을 이룰 수 있는 한계점을 말한다. 이 한계점인 태양질량 120배를 넘는 항성은 형태를 겨우 유지할 수 있으며,
    머지 않은 미래에 초신성 또는 극초신성으로 최후를 맞게 될 것이다.
  - 제 58대 고코 천황의 자손. 제 1황자 고레다타 친황(是忠親王)의 증손 미나모토노 고쇼(源康尚)는 불상 제작 장인의 시조로, 그 계통에서
    불상 제작공의 각 유파가 배출되었다.
- source_sentence: 미국 독립 전쟁 중 종교와 정치의 분리에 대한 논의는 어떻게 이루어졌나요?
  sentences:
  - 미국 독립 전쟁의 과정에서 독립선언서를 채택한 미국인들은 대부분 청교도와 같은 개신교 신자였으며, 미국 독립 선언서에서 말하는 천부인권은 개개인이
    신에게서 받은 것이란 믿음을 기반으로 하고 있었다. 그러나, 존 로크와 같은 영국 계몽주의 사상가들의 영향을 받았던 이들은 종교와 정치가 엄격히
    분리되어야 한다고 생각하였고, 이것은 미국 헌법 제1조에 “의회는 특정 종교를 국교로 삼을 수 없다”고 명문화 되었다. 그러나, 종교와 정치는
    쉽게 분리되지 않았고, 미국 독립 이후 흔히 WASP라 불리는 백인·엥글로섹슨계·개신교도는 미국의 핵심 세력이 되었다.
  - 현피토스란 별명은 2007년 12월 22일, 곰TV MSL 시즌 4 조지명식에서 유래됐다. 당시 염보성이 신상호를 지목하면서 "신상호 선수의
    눈빛을 보면 우승을 한 번 하신 분 같다. 나쁜 뜻으로 한 말이고 발차기 하는 모습을 보고 태권도 선수 같았다" 라고 말하자 신상호는 "우승자
    같은 눈빛이라고 해주셔서 기분은 괜찮은데 내가 좋아하는 발차기를 하는 모습을 보고 운동 선수 같다고 하면 곤란하다" 라며 "한 대 맞아보실래요?"라며
    응수하자 염보성이 "악의는 없었고 이렇게 진지하게 받아들일 줄 몰랐다" 라며 사과했다.
  - '도나리구미는 다섯 가구부터 열 가구에 이르는 인원을 하나의 조직으로 편성하여 상호 협력 및 감시의 목적 하에 형성된 소단위 조직이다.

    이는 중국의 행정제도로부터 유래되었으며, 특히 진나라 상앙이 주창한 ''십오제''의 영향을 가장 크게 받았다. 도나리구미는 주민의 초소 책임
    단위였으며, 조직의 수장이 소단위 자체의 모든 일을 지휘한다. 수장은 소속 주민이 나쁜 짓을 하지 못하도록 책임지며, 의심스런 행동이 있으면
    보고하고, 낯선 사람이 나타나면 관헌에게 고발했다.'
pipeline_tag: sentence-similarity
library_name: sentence-transformers
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# SentenceTransformer based on Alibaba-NLP/gte-multilingual-mlm-base

This is a [sentence-transformers](https://www.SBERT.net) model finetuned from [Alibaba-NLP/gte-multilingual-mlm-base](https://huggingface.co/Alibaba-NLP/gte-multilingual-mlm-base). 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-mlm-base](https://huggingface.co/Alibaba-NLP/gte-multilingual-mlm-base) <!-- at revision b747c5e8eb09e48c24eb3d4e48f80a79a18889ff -->
- **Maximum Sequence Length:** 512 tokens
- **Output Dimensionality:** 768 tokens
- **Similarity Function:** Cosine Similarity
<!-- - **Training Dataset:** Unknown -->
<!-- - **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': 512, '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})
)
```

## 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("seongil-dn/gte-filtered-neg10")
# Run inference
sentences = [
    '미국 독립 전쟁 중 종교와 정치의 분리에 대한 논의는 어떻게 이루어졌나요?',
    '미국 독립 전쟁의 과정에서 독립선언서를 채택한 미국인들은 대부분 청교도와 같은 개신교 신자였으며, 미국 독립 선언서에서 말하는 천부인권은 개개인이 신에게서 받은 것이란 믿음을 기반으로 하고 있었다. 그러나, 존 로크와 같은 영국 계몽주의 사상가들의 영향을 받았던 이들은 종교와 정치가 엄격히 분리되어야 한다고 생각하였고, 이것은 미국 헌법 제1조에 “의회는 특정 종교를 국교로 삼을 수 없다”고 명문화 되었다. 그러나, 종교와 정치는 쉽게 분리되지 않았고, 미국 독립 이후 흔히 WASP라 불리는 백인·엥글로섹슨계·개신교도는 미국의 핵심 세력이 되었다.',
    "도나리구미는 다섯 가구부터 열 가구에 이르는 인원을 하나의 조직으로 편성하여 상호 협력 및 감시의 목적 하에 형성된 소단위 조직이다.\n이는 중국의 행정제도로부터 유래되었으며, 특히 진나라 상앙이 주창한 '십오제'의 영향을 가장 크게 받았다. 도나리구미는 주민의 초소 책임 단위였으며, 조직의 수장이 소단위 자체의 모든 일을 지휘한다. 수장은 소속 주민이 나쁜 짓을 하지 못하도록 책임지며, 의심스런 행동이 있으면 보고하고, 낯선 사람이 나타나면 관헌에게 고발했다.",
]
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.*
-->

<!--
## 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 Hyperparameters
#### Non-Default Hyperparameters

- `per_device_train_batch_size`: 64
- `learning_rate`: 0.0004
- `adam_epsilon`: 1e-07
- `num_train_epochs`: 10
- `warmup_ratio`: 0.05
- `bf16`: True

#### All Hyperparameters
<details><summary>Click to expand</summary>

- `overwrite_output_dir`: False
- `do_predict`: False
- `eval_strategy`: no
- `prediction_loss_only`: True
- `per_device_train_batch_size`: 64
- `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
- `torch_empty_cache_steps`: None
- `learning_rate`: 0.0004
- `weight_decay`: 0.0
- `adam_beta1`: 0.9
- `adam_beta2`: 0.999
- `adam_epsilon`: 1e-07
- `max_grad_norm`: 1.0
- `num_train_epochs`: 10
- `max_steps`: -1
- `lr_scheduler_type`: linear
- `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`: 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`: 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`: 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
- `eval_use_gather_object`: False
- `batch_sampler`: batch_sampler
- `multi_dataset_batch_sampler`: proportional

</details>

### Training Logs
<details><summary>Click to expand</summary>

| Epoch  | Step | Training Loss |
|:------:|:----:|:-------------:|
| 0.0026 | 1    | 5.8249        |
| 0.0052 | 2    | 5.585         |
| 0.0078 | 3    | 5.8144        |
| 0.0103 | 4    | 5.4229        |
| 0.0129 | 5    | 5.435         |
| 0.0155 | 6    | 5.6552        |
| 0.0181 | 7    | 5.2299        |
| 0.0207 | 8    | 5.401         |
| 0.0233 | 9    | 5.147         |
| 0.0258 | 10   | 5.6966        |
| 0.0284 | 11   | 5.0416        |
| 0.0310 | 12   | 4.921         |
| 0.0336 | 13   | 4.7375        |
| 0.0362 | 14   | 4.7504        |
| 0.0388 | 15   | 4.6348        |
| 0.0413 | 16   | 4.4431        |
| 0.0439 | 17   | 4.7319        |
| 0.0465 | 18   | 4.7149        |
| 0.0491 | 19   | 4.5444        |
| 0.0517 | 20   | 4.3751        |
| 0.0543 | 21   | 4.5449        |
| 0.0568 | 22   | 4.172         |
| 0.0594 | 23   | 4.0201        |
| 0.0620 | 24   | 3.6426        |
| 0.0646 | 25   | 3.7774        |
| 0.0672 | 26   | 3.368         |
| 0.0698 | 27   | 3.1315        |
| 0.0724 | 28   | 2.9511        |
| 0.0749 | 29   | 2.6599        |
| 0.0775 | 30   | 2.7492        |
| 0.0801 | 31   | 2.6774        |
| 0.0827 | 32   | 2.6311        |
| 0.0853 | 33   | 2.0842        |
| 0.0879 | 34   | 2.1349        |
| 0.0904 | 35   | 2.0054        |
| 0.0930 | 36   | 1.7973        |
| 0.0956 | 37   | 1.8862        |
| 0.0982 | 38   | 1.907         |
| 0.1008 | 39   | 1.6662        |
| 0.1034 | 40   | 1.6426        |
| 0.1059 | 41   | 1.5815        |
| 0.1085 | 42   | 1.6269        |
| 0.1111 | 43   | 1.0375        |
| 0.1137 | 44   | 1.1844        |
| 0.1163 | 45   | 1.045         |
| 0.1189 | 46   | 1.0995        |
| 0.1214 | 47   | 0.9014        |
| 0.1240 | 48   | 1.1364        |
| 0.1266 | 49   | 0.618         |
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| 1.4341 | 555  | 0.1574        |
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| 2.7416 | 1061 | 0.0996        |
| 2.7442 | 1062 | 0.1054        |
| 2.7468 | 1063 | 0.0337        |
| 2.7494 | 1064 | 0.1288        |
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| 3.0    | 1161 | 0.0622        |
| 3.0026 | 1162 | 0.0497        |
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| 3.2817 | 1270 | 0.1141        |
| 3.2842 | 1271 | 0.0829        |
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| 3.2894 | 1273 | 0.0424        |
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| 3.2997 | 1277 | 0.0887        |
| 3.3023 | 1278 | 0.0464        |
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| 3.3075 | 1280 | 0.0525        |
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| 3.3230 | 1286 | 0.031         |
| 3.3256 | 1287 | 0.0331        |
| 3.3282 | 1288 | 0.0248        |
| 3.3307 | 1289 | 0.0142        |
| 3.3333 | 1290 | 0.0568        |
| 3.3359 | 1291 | 0.0443        |
| 3.3385 | 1292 | 0.0152        |
| 3.3411 | 1293 | 0.0259        |
| 3.3437 | 1294 | 0.0392        |
| 3.3463 | 1295 | 0.0226        |
| 3.3488 | 1296 | 0.0125        |
| 3.3514 | 1297 | 0.0349        |
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| 3.3592 | 1300 | 0.0486        |
| 3.3618 | 1301 | 0.0562        |
| 3.3643 | 1302 | 0.0968        |
| 3.3669 | 1303 | 0.0603        |
| 3.3695 | 1304 | 0.0919        |
| 3.3721 | 1305 | 0.0761        |
| 3.3747 | 1306 | 0.0278        |
| 3.3773 | 1307 | 0.0502        |
| 3.3798 | 1308 | 0.0244        |
| 3.3824 | 1309 | 0.0443        |
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| 3.3902 | 1312 | 0.0611        |
| 3.3928 | 1313 | 0.0362        |
| 3.3953 | 1314 | 0.0349        |
| 3.3979 | 1315 | 0.0614        |
| 3.4005 | 1316 | 0.0646        |
| 3.4031 | 1317 | 0.0172        |
| 3.4057 | 1318 | 0.0536        |
| 3.4083 | 1319 | 0.0692        |
| 3.4109 | 1320 | 0.1646        |
| 3.4134 | 1321 | 0.1501        |
| 3.4160 | 1322 | 0.0316        |
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| 3.9535 | 1530 | 0.0329        |
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| 3.9587 | 1532 | 0.0345        |
| 3.9612 | 1533 | 0.0106        |
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| 3.9664 | 1535 | 0.076         |
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| 3.9767 | 1539 | 0.0086        |
| 3.9793 | 1540 | 0.0376        |
| 3.9819 | 1541 | 0.0403        |
| 3.9845 | 1542 | 0.057         |
| 3.9871 | 1543 | 0.0174        |
| 3.9897 | 1544 | 0.0273        |
| 3.9922 | 1545 | 0.0188        |
| 3.9948 | 1546 | 0.0796        |
| 3.9974 | 1547 | 0.0293        |
| 4.0    | 1548 | 0.0248        |
| 4.0026 | 1549 | 0.0115        |
| 4.0052 | 1550 | 0.0094        |
| 4.0078 | 1551 | 0.0085        |
| 4.0103 | 1552 | 0.0235        |
| 4.0129 | 1553 | 0.0267        |
| 4.0155 | 1554 | 0.0156        |
| 4.0181 | 1555 | 0.0256        |
| 4.0207 | 1556 | 0.029         |
| 4.0233 | 1557 | 0.0239        |
| 4.0258 | 1558 | 0.0151        |
| 4.0284 | 1559 | 0.0115        |
| 4.0310 | 1560 | 0.0055        |
| 4.0336 | 1561 | 0.029         |
| 4.0362 | 1562 | 0.0057        |
| 4.0388 | 1563 | 0.0163        |
| 4.0413 | 1564 | 0.0404        |
| 4.0439 | 1565 | 0.0213        |
| 4.0465 | 1566 | 0.0163        |
| 4.0491 | 1567 | 0.0051        |
| 4.0517 | 1568 | 0.023         |
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| 4.0568 | 1570 | 0.0121        |
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| 4.7003 | 1819 | 0.0076        |
| 4.7028 | 1820 | 0.0064        |
| 4.7054 | 1821 | 0.0125        |
| 4.7080 | 1822 | 0.0061        |
| 4.7106 | 1823 | 0.0183        |
| 4.7132 | 1824 | 0.0052        |
| 4.7158 | 1825 | 0.0541        |
| 4.7183 | 1826 | 0.0145        |
| 4.7209 | 1827 | 0.006         |
| 4.7235 | 1828 | 0.01          |
| 4.7261 | 1829 | 0.0059        |
| 4.7287 | 1830 | 0.0349        |
| 4.7313 | 1831 | 0.0151        |
| 4.7339 | 1832 | 0.0168        |
| 4.7364 | 1833 | 0.0092        |
| 4.7390 | 1834 | 0.0054        |
| 4.7416 | 1835 | 0.0064        |
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| 4.7468 | 1837 | 0.0194        |
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| 4.9070 | 1899 | 0.0124        |
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| 4.9509 | 1916 | 0.01          |
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| 4.9612 | 1920 | 0.019         |
| 4.9638 | 1921 | 0.0111        |
| 4.9664 | 1922 | 0.014         |
| 4.9690 | 1923 | 0.014         |
| 4.9716 | 1924 | 0.0072        |
| 4.9742 | 1925 | 0.0282        |
| 4.9767 | 1926 | 0.0121        |
| 4.9793 | 1927 | 0.0172        |
| 4.9819 | 1928 | 0.0116        |
| 4.9845 | 1929 | 0.0061        |
| 4.9871 | 1930 | 0.0251        |
| 4.9897 | 1931 | 0.012         |
| 4.9922 | 1932 | 0.0079        |
| 4.9948 | 1933 | 0.0058        |
| 4.9974 | 1934 | 0.0074        |
| 5.0    | 1935 | 0.004         |
| 5.0026 | 1936 | 0.0029        |
| 5.0052 | 1937 | 0.0051        |
| 5.0078 | 1938 | 0.005         |
| 5.0103 | 1939 | 0.0058        |
| 5.0129 | 1940 | 0.0043        |
| 5.0155 | 1941 | 0.0031        |
| 5.0181 | 1942 | 0.005         |
| 5.0207 | 1943 | 0.0037        |
| 5.0233 | 1944 | 0.0056        |
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| 5.0801 | 1966 | 0.0042        |
| 5.0827 | 1967 | 0.0043        |
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| 5.0879 | 1969 | 0.011         |
| 5.0904 | 1970 | 0.0052        |
| 5.0930 | 1971 | 0.0028        |
| 5.0956 | 1972 | 0.0042        |
| 5.0982 | 1973 | 0.006         |
| 5.1008 | 1974 | 0.007         |
| 5.1034 | 1975 | 0.006         |
| 5.1059 | 1976 | 0.0033        |
| 5.1085 | 1977 | 0.0028        |
| 5.1111 | 1978 | 0.003         |
| 5.1137 | 1979 | 0.0067        |
| 5.1163 | 1980 | 0.0071        |
| 5.1189 | 1981 | 0.0042        |
| 5.1214 | 1982 | 0.0058        |
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| 5.1266 | 1984 | 0.0021        |
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| 5.1318 | 1986 | 0.0075        |
| 5.1344 | 1987 | 0.0038        |
| 5.1370 | 1988 | 0.0073        |
| 5.1395 | 1989 | 0.0017        |
| 5.1421 | 1990 | 0.0108        |
| 5.1447 | 1991 | 0.0021        |
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| 5.1499 | 1993 | 0.0018        |
| 5.1525 | 1994 | 0.0037        |
| 5.1550 | 1995 | 0.0031        |
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| 5.1628 | 1998 | 0.005         |
| 5.1654 | 1999 | 0.0033        |
| 5.1680 | 2000 | 0.0335        |
| 5.1705 | 2001 | 0.0025        |
| 5.1731 | 2002 | 0.0053        |
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| 5.1783 | 2004 | 0.0043        |
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| 5.1835 | 2006 | 0.0024        |
| 5.1860 | 2007 | 0.008         |
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| 5.1912 | 2009 | 0.0016        |
| 5.1938 | 2010 | 0.0047        |
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| 5.2041 | 2014 | 0.0141        |
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| 5.2300 | 2024 | 0.0155        |
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| 5.2351 | 2026 | 0.0027        |
| 5.2377 | 2027 | 0.0066        |
| 5.2403 | 2028 | 0.0041        |
| 5.2429 | 2029 | 0.0076        |
| 5.2455 | 2030 | 0.0105        |
| 5.2481 | 2031 | 0.0048        |
| 5.2506 | 2032 | 0.0033        |
| 5.2532 | 2033 | 0.0093        |
| 5.2558 | 2034 | 0.0021        |
| 5.2584 | 2035 | 0.0021        |
| 5.2610 | 2036 | 0.0078        |
| 5.2636 | 2037 | 0.0043        |
| 5.2661 | 2038 | 0.0054        |
| 5.2687 | 2039 | 0.0031        |
| 5.2713 | 2040 | 0.0061        |
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| 5.2817 | 2044 | 0.0103        |
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| 5.3566 | 2073 | 0.0205        |
| 5.3592 | 2074 | 0.0046        |
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| 6.0103 | 2326 | 0.0023        |
| 6.0129 | 2327 | 0.003         |
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| 6.6667 | 2580 | 0.0038        |
| 6.6693 | 2581 | 0.0177        |
| 6.6718 | 2582 | 0.001         |
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| 7.1111 | 2752 | 0.0034        |
| 7.1137 | 2753 | 0.0062        |
| 7.1163 | 2754 | 0.003         |
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| 7.2972 | 2824 | 0.0021        |
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| 7.9742 | 3086 | 0.002         |
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| 8.5995 | 3328 | 0.0122        |
| 8.6021 | 3329 | 0.0026        |
| 8.6047 | 3330 | 0.0026        |
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| 8.6253 | 3338 | 0.0013        |
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| 9.2455 | 3578 | 0.0016        |
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| 9.2532 | 3581 | 0.0021        |
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| 9.2584 | 3583 | 0.0013        |
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</details>

### Framework Versions
- Python: 3.10.13
- Sentence Transformers: 3.2.1
- Transformers: 4.44.2
- PyTorch: 2.4.0+cu121
- Accelerate: 1.1.1
- Datasets: 2.21.0
- Tokenizers: 0.19.1

## 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",
}
```

#### 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}
}
```

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## Glossary

*Clearly define terms in order to be accessible across audiences.*
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<!--
## Model Card Authors

*Lists the people who create the model card, providing recognition and accountability for the detailed work that goes into its construction.*
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## Model Card Contact

*Provides a way for people who have updates to the Model Card, suggestions, or questions, to contact the Model Card authors.*
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