Hugging Face's logo

anhtuansh
/
vietnamese-bi-encoder-Financial-Matryoshka

Sentence Similarity
sentence-transformers
Safetensors
roberta
feature-extraction
Generated from Trainer
dataset_size:10200
loss:MatryoshkaLoss
loss:MultipleNegativesRankingLoss
Eval Results
Inference Endpoints
Model card Files Community
vietnamese-bi-encoder-Financial-Matryoshka / README.md
anhtuansh's picture
anhtuansh
Add new SentenceTransformer model.
a72df25 verified
preview code
|
raw
history blame
138 kB
metadata
language: []
library_name: sentence-transformers
tags:
  - sentence-transformers
  - sentence-similarity
  - feature-extraction
  - generated_from_trainer
  - dataset_size:10200
  - loss:MatryoshkaLoss
  - loss:MultipleNegativesRankingLoss
base_model: bkai-foundation-models/vietnamese-bi-encoder
datasets: []
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
widget:
  - source_sentence: "\_1.500.000 (một triệu năm trăm nghìn) đồng/Giấy phép (theo quy định tại Khoản b Điều 4 Thông tư số 143/2016/TT-BTC ngày 26/9/2016 của Bộ Tài chính, có hiệu lực thi hành kể từ ngày 01/01/2017)."
    sentences:
      - >-
        Phí lệ phí của Thủ tục: Thủ tục Cấp lại Giấy phép thành lập Văn phòng
        đại diện của thương nhân nước ngoài tại Việt Nam là bao nhiêu ?
      - >-
        Trường hợp đã hết thời hiệu yêu cầu thi hành án, đề nghị khôi phục thời
        hiệu thi hành án cần những thủ tục gì?
      - >-
        Người điều khiển, người đi trên phương tiện, phương tiện xuất cảnh, nhập
        cảnh qua cửa khẩu biên giới đất liền phải thực hiện thủ tục biên phòng
        điện tử như thế nào?
  - source_sentence: >2-
       Bước 1: Tổ chức sử dụng đất chuẩn bị hồ sơ theo quy định của pháp luật;
       Bước 2: Tổ chức sử dụng đất nộp hồ sơ tại Bộ phận hành chính công về Tài nguyên và Môi trường của Ban Quản lý Khu kinh tế Quảng Ninh tại Trung tâm Phục vụ Hành chính công tỉnh;
      Bước 3: Cán bộ Bộ phận hành chính công về Tài nguyên và Môi trường kiểm
      tra hồ sơ và trao giấy tiếp nhận hồ sơ cho nhà đầu tư;

      Bước 4: Tổ chức sử dụng đất căn cứ thời gian ghi trên giấy tiếp nhận hồ sơ
      đến Trung tâm Phục vụ hành chính công nhận kết quả.
    sentences:
      - >-
        Khiếu nại quyết định kỷ luật cán bộ, công chức được thực hiện trong
        trường hợp nào?
      - >-
        Trình tự thực hiện của Thủ tục: Thủ tục miễn, giảm tiền thuê đất trong
        Khu kinh tế (trừ Khu kinh tế Vân Đồn) là gì ?
      - Khi nào người giải quyết tố cáo tạm đình chỉ việc giải quyết tố cáo?
  - source_sentence: >-
      Theo quy định tại Nghị định số 91/2017/NĐ-CP ngày 31/7/2017 của Chính phủ
      quy định chi tiết thi hành Luật sửa đổi, bổ sung một số điều của Luật thi
      đua, khen thưởng năm 2013:

      Trong thời hạn 20 ngày ngày làm việc (30 ngày làm việc đối với
      trường hợp phải lấy ý kiến hiệp y) kể từ ngày nhận đủ hồ sơ
      theo quy định, Trưởng ban Ban Thi đua - Khen thưởng Trung ương trình
      Thủ tướng Chính phủ xem xét, quyết định;

      Sau khi nhận được quyết định khen thưởng của Thủ tướng Chính phủ, trong
      thời hạn 10 ngày làm việc, Ban Thi đua - Khen thưởng Trung ương sao quyết
      định và thông báo kết quả khen thưởng cho bộ, ban, ngành, tỉnh, đoàn thể
      trung ương trình khen thưởng;

      Sau khi nhận được quyết định khen thưởng của cấp có thẩm quyền, trong thời
      hạn 10 ngày làm việc, cơ quan trình khen thưởng thông báo và gửi kết quả
      khen thưởng cho các trường hợp được khen thưởng;

      Đối với các trường hợp không đủ điều kiện, tiêu chuẩn, hồ sơ theo quy
      định, trong thời hạn 10ngày làm việc kể từ ngày nhận đủ hồ sơ theo quy
      định, Ban Thi đua - Khen thưởng Trung ương thông báo bằng văn bản cho bộ,
      ban, ngành, tỉnh, đoàn thể trung ương trình khen thưởng.
    sentences:
      - >-
        Yêu cầu về xác nhận quá trình thực hành trong cấp chứng chỉ hành nghề
        khám chữa bệnh là gì?
      - >-
        Đề nghị cho biết thời hạn thực hiện thủ tục tặng thưởng "Cờ thi đua của
        Chính phủ" về thành tích thi đua theo đợt hoặc chuyên đề
      - "\_Vợ chồng tôi năm nay được 38 tuổi, nghề nghiệp là nông dân. Vợ chồng tôi muốn tham gia BHXH tự nguyện để khi về già có lương hưu. Vậy vợ chồng tôi có được đóng BHXH không?\_"
  - source_sentence: >-
      Theo quy định tại điểm c Khoản 1 Điều 211 Luật Doanh nghiệp, trường hợp
      doanh nghiệp ngừng hoạt động kinh doanh 01 năm mà không thông báo với cơ
      quan đăng ký kinh doanh và cơ quan thuế thì doanh nghiệp thuộc trường hợp
      bị thu hồi Giấy chứng nhận đăng ký doanh nghiệp.- Trình tự, thủ tục thu
      hồi Giấy chứng nhận đăng ký doanh nghiệp thực hiện theo quy định tại Khoản
      3 Điều 63 Nghị định số 78/2015/NĐ-CP được sửa đổi, bổ sung tại Khoản 20
      Điều 1 Nghị định số 108/2018/NĐ-CP sửa đổi, bổ sung một số điều của Nghị
      định số 78/2015/NĐ-CP. Theo đó, Phòng Đăng ký kinh doanh thông báo bằng
      văn bản về hành vi vi phạm và yêu cầu người đại diện theo pháp luật của
      doanh nghiệp đến trụ sở của Phòng để giải trình. Sau 10 ngày làm việc, kể
      từ ngày kết thúc thời hạn hẹn trong thông báo mà người được yêu cầu không
      đến hoặc nội dung giải trình không được chấp thuận thì Phòng Đăng ký kinh
      doanh ra quyết định thu hồi Giấy chứng nhận đăng ký doanh nghiệp.- Như
      vậy, theo quy định nêu trên việc công ty ngừng hoạt động kinh doanh 01 năm
      mà không thông báo với cơ quan đăng ký kinh doanh và cơ quan thuế là vi
      phạm quy định pháp luật và thuộc một trong các trường hợp bị thu hồi Giấy
      chứng nhận đăng ký doanh nghiệp.
    sentences:
      - Thủ tục và hồ sơ xin phép chuyển đổi mục đích sử dụng, di dời, tháo dỡ?
      - >-
        Thời gian đăng ký hoạt động của Chi nhánh của Tổ chức trọng tài nước
        ngoài tại Việt Nam được quy định như thế nào?
      - >-
        Công ty TNHH XYZ ngừng hoạt động kinh doanh 01 năm mà không thông báo
        với cơ quan đăng ký kinh doanh và cơ quan thuế? Trong trường hợp này,
        Công ty bị thu hồi Giấy chứng nhận đăng ký doanh nghiệp thì có đúng quy
        định pháp luật hiện hành không?
  - source_sentence: >-
      thời hạn giải quyết việc gia hạn thời gian học tập cho lưu học sinh để
      hoàn thành khóa học như sau:Tối đa 20 ngày làm việc kể từ ngày nhận đủ hồ
      sơ hợp lệ.
    sentences:
      - >-
        Tôi muốn hỏi về gia hạn thời gian học tập cho lưu học sinh để hoàn thành
        khóa học, có thời hạn giải quyết như thế nào?
      - >-
        Thành phần hồ sơ giải quyết chế độ hỗ trợ đối với người Việt Nam có công
        với cách mạng quy định tại Nghị định số 102/2018/NĐ- CP ngày 20/7/2018
        của Chính phủ về chế độ hỗ trợ và một số chế độ đãi ngộ khác đối với
        người Việt Nam có công với cách mạng, người tham gia kháng chiến, chiến
        tranh bảo vệ Tổ quốc và làm nhiệm vụ quốc tế đang định cư ở nước ngoài
        (Nghị định số 102/2018/NĐ-CP), bao gồm những giấy tờ gì?
      - >-
        Trường hợp nào không thuộc trường hợp điều chỉnh giấy phép khai thác
        nước mặt, nước biển?
pipeline_tag: sentence-similarity
model-index:
  - name: SentenceTransformer based on bkai-foundation-models/vietnamese-bi-encoder
    results:
      - task:
          type: information-retrieval
          name: Information Retrieval
        dataset:
          name: dim 768
          type: dim_768
        metrics:
          - type: cosine_accuracy@1
            value: 0.5238095238095238
            name: Cosine Accuracy@1
          - type: cosine_accuracy@3
            value: 0.6834215167548501
            name: Cosine Accuracy@3
          - type: cosine_accuracy@5
            value: 0.746031746031746
            name: Cosine Accuracy@5
          - type: cosine_accuracy@10
            value: 0.798941798941799
            name: Cosine Accuracy@10
          - type: cosine_precision@1
            value: 0.5238095238095238
            name: Cosine Precision@1
          - type: cosine_precision@3
            value: 0.22780717225161667
            name: Cosine Precision@3
          - type: cosine_precision@5
            value: 0.1492063492063492
            name: Cosine Precision@5
          - type: cosine_precision@10
            value: 0.07989417989417988
            name: Cosine Precision@10
          - type: cosine_recall@1
            value: 0.5238095238095238
            name: Cosine Recall@1
          - type: cosine_recall@3
            value: 0.6834215167548501
            name: Cosine Recall@3
          - type: cosine_recall@5
            value: 0.746031746031746
            name: Cosine Recall@5
          - type: cosine_recall@10
            value: 0.798941798941799
            name: Cosine Recall@10
          - type: cosine_ndcg@10
            value: 0.6615546646300381
            name: Cosine Ndcg@10
          - type: cosine_mrr@10
            value: 0.6173889308809946
            name: Cosine Mrr@10
          - type: cosine_map@100
            value: 0.623396480440854
            name: Cosine Map@100
      - task:
          type: information-retrieval
          name: Information Retrieval
        dataset:
          name: dim 512
          type: dim_512
        metrics:
          - type: cosine_accuracy@1
            value: 0.5246913580246914
            name: Cosine Accuracy@1
          - type: cosine_accuracy@3
            value: 0.6781305114638448
            name: Cosine Accuracy@3
          - type: cosine_accuracy@5
            value: 0.7451499118165785
            name: Cosine Accuracy@5
          - type: cosine_accuracy@10
            value: 0.7918871252204586
            name: Cosine Accuracy@10
          - type: cosine_precision@1
            value: 0.5246913580246914
            name: Cosine Precision@1
          - type: cosine_precision@3
            value: 0.22604350382128158
            name: Cosine Precision@3
          - type: cosine_precision@5
            value: 0.1490299823633157
            name: Cosine Precision@5
          - type: cosine_precision@10
            value: 0.07918871252204585
            name: Cosine Precision@10
          - type: cosine_recall@1
            value: 0.5246913580246914
            name: Cosine Recall@1
          - type: cosine_recall@3
            value: 0.6781305114638448
            name: Cosine Recall@3
          - type: cosine_recall@5
            value: 0.7451499118165785
            name: Cosine Recall@5
          - type: cosine_recall@10
            value: 0.7918871252204586
            name: Cosine Recall@10
          - type: cosine_ndcg@10
            value: 0.657037167164812
            name: Cosine Ndcg@10
          - type: cosine_mrr@10
            value: 0.6137468155986678
            name: Cosine Mrr@10
          - type: cosine_map@100
            value: 0.6201350917863858
            name: Cosine Map@100
      - task:
          type: information-retrieval
          name: Information Retrieval
        dataset:
          name: dim 256
          type: dim_256
        metrics:
          - type: cosine_accuracy@1
            value: 0.5264550264550265
            name: Cosine Accuracy@1
          - type: cosine_accuracy@3
            value: 0.6657848324514991
            name: Cosine Accuracy@3
          - type: cosine_accuracy@5
            value: 0.7345679012345679
            name: Cosine Accuracy@5
          - type: cosine_accuracy@10
            value: 0.7857142857142857
            name: Cosine Accuracy@10
          - type: cosine_precision@1
            value: 0.5264550264550265
            name: Cosine Precision@1
          - type: cosine_precision@3
            value: 0.22192827748383304
            name: Cosine Precision@3
          - type: cosine_precision@5
            value: 0.1469135802469136
            name: Cosine Precision@5
          - type: cosine_precision@10
            value: 0.07857142857142857
            name: Cosine Precision@10
          - type: cosine_recall@1
            value: 0.5264550264550265
            name: Cosine Recall@1
          - type: cosine_recall@3
            value: 0.6657848324514991
            name: Cosine Recall@3
          - type: cosine_recall@5
            value: 0.7345679012345679
            name: Cosine Recall@5
          - type: cosine_recall@10
            value: 0.7857142857142857
            name: Cosine Recall@10
          - type: cosine_ndcg@10
            value: 0.6532010943983831
            name: Cosine Ndcg@10
          - type: cosine_mrr@10
            value: 0.6109077993337254
            name: Cosine Mrr@10
          - type: cosine_map@100
            value: 0.6170649752059452
            name: Cosine Map@100
      - task:
          type: information-retrieval
          name: Information Retrieval
        dataset:
          name: dim 128
          type: dim_128
        metrics:
          - type: cosine_accuracy@1
            value: 0.5052910052910053
            name: Cosine Accuracy@1
          - type: cosine_accuracy@3
            value: 0.6481481481481481
            name: Cosine Accuracy@3
          - type: cosine_accuracy@5
            value: 0.716931216931217
            name: Cosine Accuracy@5
          - type: cosine_accuracy@10
            value: 0.7795414462081128
            name: Cosine Accuracy@10
          - type: cosine_precision@1
            value: 0.5052910052910053
            name: Cosine Precision@1
          - type: cosine_precision@3
            value: 0.21604938271604937
            name: Cosine Precision@3
          - type: cosine_precision@5
            value: 0.14338624338624337
            name: Cosine Precision@5
          - type: cosine_precision@10
            value: 0.07795414462081128
            name: Cosine Precision@10
          - type: cosine_recall@1
            value: 0.5052910052910053
            name: Cosine Recall@1
          - type: cosine_recall@3
            value: 0.6481481481481481
            name: Cosine Recall@3
          - type: cosine_recall@5
            value: 0.716931216931217
            name: Cosine Recall@5
          - type: cosine_recall@10
            value: 0.7795414462081128
            name: Cosine Recall@10
          - type: cosine_ndcg@10
            value: 0.6385870412148211
            name: Cosine Ndcg@10
          - type: cosine_mrr@10
            value: 0.5938485064807817
            name: Cosine Mrr@10
          - type: cosine_map@100
            value: 0.5999045663762226
            name: Cosine Map@100
      - task:
          type: information-retrieval
          name: Information Retrieval
        dataset:
          name: dim 64
          type: dim_64
        metrics:
          - type: cosine_accuracy@1
            value: 0.47795414462081126
            name: Cosine Accuracy@1
          - type: cosine_accuracy@3
            value: 0.6287477954144621
            name: Cosine Accuracy@3
          - type: cosine_accuracy@5
            value: 0.6984126984126984
            name: Cosine Accuracy@5
          - type: cosine_accuracy@10
            value: 0.7627865961199295
            name: Cosine Accuracy@10
          - type: cosine_precision@1
            value: 0.47795414462081126
            name: Cosine Precision@1
          - type: cosine_precision@3
            value: 0.20958259847148733
            name: Cosine Precision@3
          - type: cosine_precision@5
            value: 0.13968253968253966
            name: Cosine Precision@5
          - type: cosine_precision@10
            value: 0.07627865961199294
            name: Cosine Precision@10
          - type: cosine_recall@1
            value: 0.47795414462081126
            name: Cosine Recall@1
          - type: cosine_recall@3
            value: 0.6287477954144621
            name: Cosine Recall@3
          - type: cosine_recall@5
            value: 0.6984126984126984
            name: Cosine Recall@5
          - type: cosine_recall@10
            value: 0.7627865961199295
            name: Cosine Recall@10
          - type: cosine_ndcg@10
            value: 0.616607053816669
            name: Cosine Ndcg@10
          - type: cosine_mrr@10
            value: 0.5701320651717475
            name: Cosine Mrr@10
          - type: cosine_map@100
            value: 0.5766001101533499
            name: Cosine Map@100

SentenceTransformer based on bkai-foundation-models/vietnamese-bi-encoder

This is a sentence-transformers model finetuned from bkai-foundation-models/vietnamese-bi-encoder. 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 Sources

Full Model Architecture 

SentenceTransformer(
  (0): Transformer({'max_seq_length': 256, 'do_lower_case': False}) with Transformer model: RobertaModel 
  (1): Pooling({'word_embedding_dimension': 768, 'pooling_mode_cls_token': False, 'pooling_mode_mean_tokens': True, '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:

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("anhtuansh/vietnamese-bi-encoder-Financial-Matryoshka")
# Run inference
sentences = [
    'thời hạn giải quyết việc gia hạn thời gian học tập cho lưu học sinh để hoàn thành khóa học như sau:Tối đa 20 ngày làm việc kể từ ngày nhận đủ hồ sơ hợp lệ.',
    'Tôi muốn hỏi về gia hạn thời gian học tập cho lưu học sinh để hoàn thành khóa học, có thời hạn giải quyết như thế nào?',
    'Thành phần hồ sơ giải quyết chế độ hỗ trợ đối với người Việt Nam có công với cách mạng quy định tại Nghị định số 102/2018/NĐ- CP ngày 20/7/2018 của Chính phủ về chế độ hỗ trợ và một số chế độ đãi ngộ khác đối với người Việt Nam có công với cách mạng, người tham gia kháng chiến, chiến tranh bảo vệ Tổ quốc và làm nhiệm vụ quốc tế đang định cư ở nước ngoài (Nghị định số 102/2018/NĐ-CP), bao gồm những giấy tờ gì?',
]
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]

Evaluation

Metrics

Information Retrieval

Metric Value
cosine_accuracy@1 0.5238
cosine_accuracy@3 0.6834
cosine_accuracy@5 0.746
cosine_accuracy@10 0.7989
cosine_precision@1 0.5238
cosine_precision@3 0.2278
cosine_precision@5 0.1492
cosine_precision@10 0.0799
cosine_recall@1 0.5238
cosine_recall@3 0.6834
cosine_recall@5 0.746
cosine_recall@10 0.7989
cosine_ndcg@10 0.6616
cosine_mrr@10 0.6174
cosine_map@100 0.6234

Information Retrieval

Metric Value
cosine_accuracy@1 0.5247
cosine_accuracy@3 0.6781
cosine_accuracy@5 0.7451
cosine_accuracy@10 0.7919
cosine_precision@1 0.5247
cosine_precision@3 0.226
cosine_precision@5 0.149
cosine_precision@10 0.0792
cosine_recall@1 0.5247
cosine_recall@3 0.6781
cosine_recall@5 0.7451
cosine_recall@10 0.7919
cosine_ndcg@10 0.657
cosine_mrr@10 0.6137
cosine_map@100 0.6201

Information Retrieval

Metric Value
cosine_accuracy@1 0.5265
cosine_accuracy@3 0.6658
cosine_accuracy@5 0.7346
cosine_accuracy@10 0.7857
cosine_precision@1 0.5265
cosine_precision@3 0.2219
cosine_precision@5 0.1469
cosine_precision@10 0.0786
cosine_recall@1 0.5265
cosine_recall@3 0.6658
cosine_recall@5 0.7346
cosine_recall@10 0.7857
cosine_ndcg@10 0.6532
cosine_mrr@10 0.6109
cosine_map@100 0.6171

Information Retrieval

Metric Value
cosine_accuracy@1 0.5053
cosine_accuracy@3 0.6481
cosine_accuracy@5 0.7169
cosine_accuracy@10 0.7795
cosine_precision@1 0.5053
cosine_precision@3 0.216
cosine_precision@5 0.1434
cosine_precision@10 0.078
cosine_recall@1 0.5053
cosine_recall@3 0.6481
cosine_recall@5 0.7169
cosine_recall@10 0.7795
cosine_ndcg@10 0.6386
cosine_mrr@10 0.5938
cosine_map@100 0.5999

Information Retrieval

Metric Value
cosine_accuracy@1 0.478
cosine_accuracy@3 0.6287
cosine_accuracy@5 0.6984
cosine_accuracy@10 0.7628
cosine_precision@1 0.478
cosine_precision@3 0.2096
cosine_precision@5 0.1397
cosine_precision@10 0.0763
cosine_recall@1 0.478
cosine_recall@3 0.6287
cosine_recall@5 0.6984
cosine_recall@10 0.7628
cosine_ndcg@10 0.6166
cosine_mrr@10 0.5701
cosine_map@100 0.5766

Training Details

Training Dataset

Unnamed Dataset

  • Size: 10,200 training samples
  • Columns: positive and anchor
  • Approximate statistics based on the first 1000 samples:
    positive anchor
    type string string
    details
    • min: 4 tokens
    • mean: 153.67 tokens
    • max: 256 tokens
    • min: 6 tokens
    • mean: 37.69 tokens
    • max: 256 tokens
  • Samples:
    positive anchor
    1. Thẩm quyền cấp giấy phép tổ chức triển lãm, hội chợ xuất bản phẩm được quy định cụ thể như sau: - Bộ Thông tin và Truyền thông cấp giấy phép cho cơ quan, tổ chức ở trung ương; cơ quan, tổ chức, cá nhân nước ngoài;- Ủy ban nhân dân cấp tỉnh cấp giấy phép cho cơ quan, tổ chức, cá nhân có trụ sở hoặc cư trú tại địa phương; chi nhánh, văn phòng đại diện, đơn vị trực thuộc cơ quan, tổ chức ở trung ương đặt tại địa phương.2. Hồ sơ bao gồm: - Đơn đề nghị cấp giấy phép trong đó ghi rõ mục đích, thời gian, địa điểm và tên các đơn vị tham gia triển lãm, hội chợ;- Danh mục xuất bản phẩm để triển lãm, hội chợ theo mẫu quy định.(Quy định tại Khoản 2, 3 Điều 44 Luật Xuất bản) Hồ sơ và thẩm quyền cấp giấy phép tổ chức triển lãm, hội chợ xuất bản phẩm được quy định cụ thể như thế nào?
    - Trường hợp mất Danh mục và Phiếu theo dõi trừ lùi thì người khai hải quan có hồ sơ đề nghị cơ quan hải quan nơi cấp Danh mục lần đầu đề nghị cấp lại, bao gồm:
    + Công văn đề nghị cấp lại Danh mục, Phiếu theo dõi trừ lùi trong đó nêu rõ: lý do mất Danh mục, Phiếu theo dõi trừ lùi và cam kết của người khai hải quan về tính chính xác của nội dung khai báo;
    + Bảng kê toàn bộ tờ khai hải quan (điện tử hoặc giấy) của số lượng hàng hóa đã nhập khẩu theo danh mục;
    + Bản Danh mục và Phiếu theo dõi trừ lùi của cơ quan hải quan nơi làm thủ tục nhập khẩu lô hàng cuối cùng trước khi thất lạc (01 bản chụp có xác nhận của cơ quan hải quan nơi nhập khẩu).
    - Khi làm thủ tục hải quan, người khai hải quan nộp, xuất trình cho cơ quan hải quan nơi đăng ký tờ khai hải quan các hồ sơ sau:
    + Hồ sơ hải quan theo quy định hiện hành;
    + Danh mục hàng hóa và Phiếu theo dõi trừ lùi đã đăng ký với cơ quan hải quan (bản giao người khai hải quan) để cơ quan hải quan làm thủ tục thực hiện trừ lùi hàng hóa nhập khẩu.    		 Trường hợp tôi làm mất Danh mục và Phiếu theo dõi trừ lùi hàng hóa nhập khẩu dung môi N-Hexan dùng trong sản xuất khô dầu đậu tương và dầu thực vật, cám gạo trích ly và dầu cám thì cần làm những thủ tục gì?
    Thẩm quyền cấp Giấy chứng nhận cơ sở đủ điều kiện đăng kiểm tàu cá là: Tổng cục Thủy sản. Thẩm quyền cấp Giấy chứng nhận cơ sở đủ điều kiện đăng kiểm tàu cá ?
  • Loss: MatryoshkaLoss with these parameters:
    {
    "loss": "MultipleNegativesRankingLoss",
    "matryoshka_dims": [
        768,
        512,
        256,
        128,
        64
    ],
    "matryoshka_weights": [
        1,
        1,
        1,
        1,
        1
    ],
    "n_dims_per_step": -1
}

Evaluation Dataset

Unnamed Dataset

  • Size: 1,134 evaluation samples
  • Columns: positive and anchor
  • Approximate statistics based on the first 1000 samples:
    positive anchor
    type string string
    details
    • min: 4 tokens
    • mean: 155.4 tokens
    • max: 256 tokens
    • min: 6 tokens
    • mean: 37.17 tokens
    • max: 256 tokens
  • Samples:
    positive anchor
    Việc thực hiện thủ tục tặng thưởng Bằng khen cấp Bộ, ban, ngành, đoàn thể Trung ương, tỉnh, thành phố trực thuộc Trung ương về thành tích đột xuất được tiến hành như sau:
    Bước 1. Vụ, phòng, Ban Thi đua – Khen thưởng các Bộ, ngành, đoàn thể Trung ương, tỉnh, thành phố trực thuộc Trung ương tiếp nhận đề nghị khen thưởng của các đơn vị thực thuộc.
    Bước 2. Thẩm định hồ sơ, xin ý kiến các cơ quan liên quan, báo cáo Hội đồng thi đua khen thưởng cùng cấp, tổng hợp trình Bộ trưởng, thủ trưởng đơn vị, Chủ tịch UBND tỉnh, thành phố quyết định khen thưởng.
    Bước 3. Khi có Quyết định của Bộ trưởng, thủ trưởng đơn vị, Chủ tịch UBND tỉnh, thành phố trực thuộc Trung ương; Vụ, phòng, Ban Thi đua – khen thưởng các Bộ, ngành, đoàn thể Trung ương, tỉnh, thành phố trực thuộc Trung ương thông báo Quyết định, viết bằng, đóng dấu và cấp phát cho đơn vị trình khen.
    Bước 4. Các trường hợp không được khen thưởng (không đúng đối tượng, không đủ tiêu chuẩn, không đủ hồ sơ hoặc vi phạm pháp luật), Vụ, phòng, Ban Thi đua – khen thưởng các Bộ, ngành, đoàn thể Trung ương, tỉnh, thành phố trực thuộc Trung ương thông báo đến các đơn vị trình khen biết.    		 Đề nghị cho biết trình tự thực hiện thủ tục tặng thưởng Bằng khen cấp Bộ, ban, ngành, đoàn thể Trung ương, tỉnh, thành phố trực thuộc Trung ương về thành tích đột xuất
    Bông thủy tinh chống cháy là vật liệu chống cháy, thuộc danh mục phương tiện PCCC quy định Phụ lục V Nghị định số 79/2014/NĐ-CP ngày 31/7/2014 quy định chi tiết thi hành một số điều của Luật phòng cháy và chữa cháy và Luật sửa đổi, bổ sung một số điều của luật phòng cháy và chữa cháy. Do đó, nếu đưa vào sử dụng trong hạng mục PCCC của công trình thì phải kiểm định về PCCC. Tuy nhiên, đối với vật liệu bông thủy tinh cách nhiệt chống cháy được các cơ quan, tổ chức, cá nhân cần xem xét tùy vào yêu cầu cụ thể của công trình để đăng ký kiểm định “tính nguy hiểm cháy” đối với vật liệu đó hoặc “giới hạn chịu lửa” của kết cấu sử dụng vật liệu đó. Thành phần hồ sơ đề nghị kiểm định được quy định tại Điểm a Khoản 4 Điều 18 Thông tư 66/2014/TT-BCA ngày 16/12/2014 Quy định chi tiết thi hành một số điều của Nghị định số 79/2014/NĐ-CP ngày 31/7/2014 quy định chi tiết thi hành một số điều của Luật phòng cháy và chữa cháy và Luật sửa đổi, bổ sung một số điều của luật phòng cháy và chữa cháy, cụ thể bao gồm:- Đơn đề nghị kiểm định phương tiện (mẫu số PC17 ban hành kèm theo Thông tư số 66/2014/TT-BCA ngày 16/12/2014 của Bộ Công an);- Chứng nhận xuất xưởng.- Chứng nhận chất lượng.- Các tài liệu kỹ thuật của bông thủy tinh cách nhiệt chống cháy đề nghị kiểm định; Bông thủy tinh cách nhiệt chống cháy có phải kiểm định không? Thành phần hồ sơ đề nghị kiểm định như thế nào?
    Thẻ thường trú không có thời hạn nhưng định kỳ 10 năm một lần, người nước ngoài thường trú phải đến nộp hồ sơ tại Phòng Quản lý xuất, nhập cảnh Công an tỉnh, thành phố trực thuộc Trung ương để đề nghị cấp đổi thẻ thường trú. Thẻ thường trú có thời hạn không?
  • Loss: MatryoshkaLoss with these parameters:
    {
    "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: 2
  • per_device_eval_batch_size: 2
  • gradient_accumulation_steps: 2
  • learning_rate: 2e-05
  • num_train_epochs: 2
  • lr_scheduler_type: cosine
  • warmup_ratio: 0.1
  • fp16: True
  • tf32: False
  • load_best_model_at_end: True
  • optim: adamw_torch_fused
  • batch_sampler: no_duplicates

All Hyperparameters

Click to expand
  • overwrite_output_dir: False
  • do_predict: False
  • eval_strategy: epoch
  • prediction_loss_only: True
  • per_device_train_batch_size: 2
  • per_device_eval_batch_size: 2
  • per_gpu_train_batch_size: None
  • per_gpu_eval_batch_size: None
  • gradient_accumulation_steps: 2
  • 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: 2
  • 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: False
  • fp16: True
  • fp16_opt_level: O1
  • half_precision_backend: auto
  • bf16_full_eval: False
  • fp16_full_eval: False
  • tf32: False
  • 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
  • batch_sampler: no_duplicates
  • multi_dataset_batch_sampler: proportional

Training Logs

Click to expand
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
0.0039 10 0.3396 - - - - - -
0.0078 20 0.6882 - - - - - -
0.0118 30 0.6307 - - - - - -
0.0157 40 0.8952 - - - - - -
0.0196 50 0.2037 - - - - - -
0.0235 60 0.5459 - - - - - -
0.0275 70 0.3136 - - - - - -
0.0314 80 0.7546 - - - - - -
0.0353 90 0.0148 - - - - - -
0.0392 100 0.6756 - - - - - -
0.0431 110 0.8943 - - - - - -
0.0471 120 0.7474 - - - - - -
0.0510 130 0.1574 - - - - - -
0.0549 140 0.5511 - - - - - -
0.0588 150 0.0372 - - - - - -
0.0627 160 0.6336 - - - - - -
0.0667 170 1.132 - - - - - -
0.0706 180 0.6303 - - - - - -
0.0745 190 0.1245 - - - - - -
0.0784 200 0.6711 - - - - - -
0.0824 210 0.2811 - - - - - -
0.0863 220 0.522 - - - - - -
0.0902 230 0.0312 - - - - - -
0.0941 240 0.5557 - - - - - -
0.0980 250 0.084 - - - - - -
0.1020 260 0.3716 - - - - - -
0.1059 270 0.1187 - - - - - -
0.1098 280 1.2872 - - - - - -
0.1137 290 0.0362 - - - - - -
0.1176 300 0.4163 - - - - - -
0.1216 310 0.0101 - - - - - -
0.1255 320 0.5686 - - - - - -
0.1294 330 0.2448 - - - - - -
0.1333 340 0.2329 - - - - - -
0.1373 350 0.3119 - - - - - -
0.1412 360 0.0167 - - - - - -
0.1451 370 0.2482 - - - - - -
0.1490 380 0.0887 - - - - - -
0.1529 390 0.6644 - - - - - -
0.1569 400 0.0572 - - - - - -
0.1608 410 0.6239 - - - - - -
0.1647 420 0.8892 - - - - - -
0.1686 430 0.0182 - - - - - -
0.1725 440 0.072 - - - - - -
0.1765 450 0.023 - - - - - -
0.1804 460 0.4117 - - - - - -
0.1843 470 0.0689 - - - - - -
0.1882 480 0.1337 - - - - - -
0.1922 490 0.2742 - - - - - -
0.1961 500 0.0038 - - - - - -
0.2 510 0.4994 - - - - - -
0.2039 520 0.0226 - - - - - -
0.2078 530 0.0865 - - - - - -
0.2118 540 0.0386 - - - - - -
0.2157 550 0.0836 - - - - - -
0.2196 560 0.4394 - - - - - -
0.2235 570 0.2745 - - - - - -
0.2275 580 0.0046 - - - - - -
0.2314 590 0.0433 - - - - - -
0.2353 600 0.2767 - - - - - -
0.2392 610 0.8611 - - - - - -
0.2431 620 0.0029 - - - - - -
0.2471 630 0.1992 - - - - - -
0.2510 640 0.116 - - - - - -
0.2549 650 0.4985 - - - - - -
0.2588 660 0.3053 - - - - - -
0.2627 670 0.0084 - - - - - -
0.2667 680 0.0156 - - - - - -
0.2706 690 0.7467 - - - - - -
0.2745 700 0.006 - - - - - -
0.2784 710 0.0607 - - - - - -
0.2824 720 0.0031 - - - - - -
0.2863 730 0.2955 - - - - - -
0.2902 740 0.2597 - - - - - -
0.2941 750 0.0021 - - - - - -
0.2980 760 0.0116 - - - - - -
0.3020 770 0.3005 - - - - - -
0.3059 780 0.3142 - - - - - -
0.3098 790 0.0363 - - - - - -
0.3137 800 0.0263 - - - - - -
0.3176 810 0.0832 - - - - - -
0.3216 820 0.0004 - - - - - -
0.3255 830 0.0391 - - - - - -
0.3294 840 0.4722 - - - - - -
0.3333 850 0.0054 - - - - - -
0.3373 860 0.1622 - - - - - -
0.3412 870 0.0904 - - - - - -
0.3451 880 0.1727 - - - - - -
0.3490 890 0.0352 - - - - - -
0.3529 900 0.0074 - - - - - -
0.3569 910 0.054 - - - - - -
0.3608 920 0.0922 - - - - - -
0.3647 930 0.1067 - - - - - -
0.3686 940 0.0683 - - - - - -
0.3725 950 0.4656 - - - - - -
0.3765 960 0.038 - - - - - -
0.3804 970 0.1312 - - - - - -
0.3843 980 0.2714 - - - - - -
0.3882 990 0.0197 - - - - - -
0.3922 1000 0.21 - - - - - -
0.3961 1010 0.0871 - - - - - -
0.4 1020 0.3741 - - - - - -
0.4039 1030 0.0181 - - - - - -
0.4078 1040 0.0191 - - - - - -
0.4118 1050 0.7567 - - - - - -
0.4157 1060 0.159 - - - - - -
0.4196 1070 0.1752 - - - - - -
0.4235 1080 0.0191 - - - - - -
0.4275 1090 0.0328 - - - - - -
0.4314 1100 0.2144 - - - - - -
0.4353 1110 0.0268 - - - - - -
0.4392 1120 0.3813 - - - - - -
0.4431 1130 0.4766 - - - - - -
0.4471 1140 0.0663 - - - - - -
0.4510 1150 0.0144 - - - - - -
0.4549 1160 0.0759 - - - - - -
0.4588 1170 0.2779 - - - - - -
0.4627 1180 0.2943 - - - - - -
0.4667 1190 0.0017 - - - - - -
0.4706 1200 0.0184 - - - - - -
0.4745 1210 0.4471 - - - - - -
0.4784 1220 0.0798 - - - - - -
0.4824 1230 0.2868 - - - - - -
0.4863 1240 0.01 - - - - - -
0.4902 1250 0.0346 - - - - - -
0.4941 1260 0.2673 - - - - - -
0.4980 1270 0.3065 - - - - - -
0.5020 1280 0.0683 - - - - - -
0.5059 1290 0.2923 - - - - - -
0.5098 1300 0.3592 - - - - - -
0.5137 1310 0.2563 - - - - - -
0.5176 1320 0.0315 - - - - - -
0.5216 1330 0.0049 - - - - - -
0.5255 1340 0.0766 - - - - - -
0.5294 1350 0.0143 - - - - - -
0.5333 1360 0.013 - - - - - -
0.5373 1370 0.0037 - - - - - -
0.5412 1380 0.0224 - - - - - -
0.5451 1390 0.2682 - - - - - -
0.5490 1400 0.0013 - - - - - -
0.5529 1410 0.0859 - - - - - -
0.5569 1420 0.0382 - - - - - -
0.5608 1430 0.0425 - - - - - -
0.5647 1440 0.0257 - - - - - -
0.5686 1450 0.0545 - - - - - -
0.5725 1460 0.0167 - - - - - -
0.5765 1470 0.0283 - - - - - -
0.5804 1480 0.0588 - - - - - -
0.5843 1490 0.0161 - - - - - -
0.5882 1500 0.0633 - - - - - -
0.5922 1510 0.4425 - - - - - -
0.5961 1520 0.0391 - - - - - -
0.6 1530 0.0007 - - - - - -
0.6039 1540 0.6641 - - - - - -
0.6078 1550 0.2285 - - - - - -
0.6118 1560 0.0185 - - - - - -
0.6157 1570 0.0144 - - - - - -
0.6196 1580 0.0626 - - - - - -
0.6235 1590 0.0358 - - - - - -
0.6275 1600 0.0019 - - - - - -
0.6314 1610 0.0129 - - - - - -
0.6353 1620 0.0386 - - - - - -
0.6392 1630 0.3626 - - - - - -
0.6431 1640 0.1427 - - - - - -
0.6471 1650 0.1781 - - - - - -
0.6510 1660 0.048 - - - - - -
0.6549 1670 0.0172 - - - - - -
0.6588 1680 0.0079 - - - - - -
0.6627 1690 0.0002 - - - - - -
0.6667 1700 0.3644 - - - - - -
0.6706 1710 0.627 - - - - - -
0.6745 1720 0.0439 - - - - - -
0.6784 1730 0.0116 - - - - - -
0.6824 1740 0.3933 - - - - - -
0.6863 1750 0.7118 - - - - - -
0.6902 1760 0.1746 - - - - - -
0.6941 1770 0.1272 - - - - - -
0.6980 1780 0.3281 - - - - - -
0.7020 1790 0.1582 - - - - - -
0.7059 1800 0.2731 - - - - - -
0.7098 1810 0.3034 - - - - - -
0.7137 1820 0.0662 - - - - - -
0.7176 1830 0.0078 - - - - - -
0.7216 1840 0.0035 - - - - - -
0.7255 1850 1.0808 - - - - - -
0.7294 1860 0.0029 - - - - - -
0.7333 1870 0.0049 - - - - - -
0.7373 1880 0.0572 - - - - - -
0.7412 1890 0.1218 - - - - - -
0.7451 1900 0.0001 - - - - - -
0.7490 1910 0.0529 - - - - - -
0.7529 1920 0.009 - - - - - -
0.7569 1930 0.3819 - - - - - -
0.7608 1940 0.0084 - - - - - -
0.7647 1950 0.0242 - - - - - -
0.7686 1960 0.0056 - - - - - -
0.7725 1970 0.0162 - - - - - -
0.7765 1980 0.0431 - - - - - -
0.7804 1990 0.0188 - - - - - -
0.7843 2000 0.0058 - - - - - -
0.7882 2010 0.425 - - - - - -
0.7922 2020 0.009 - - - - - -
0.7961 2030 0.619 - - - - - -
0.8 2040 0.7128 - - - - - -
0.8039 2050 0.0022 - - - - - -
0.8078 2060 0.0095 - - - - - -
0.8118 2070 0.0123 - - - - - -
0.8157 2080 0.0013 - - - - - -
0.8196 2090 0.1557 - - - - - -
0.8235 2100 0.0629 - - - - - -
0.8275 2110 0.0033 - - - - - -
0.8314 2120 0.037 - - - - - -
0.8353 2130 0.011 - - - - - -
0.8392 2140 0.6761 - - - - - -
0.8431 2150 0.0051 - - - - - -
0.8471 2160 0.0201 - - - - - -
0.8510 2170 0.1053 - - - - - -
0.8549 2180 0.0054 - - - - - -
0.8588 2190 0.1033 - - - - - -
0.8627 2200 0.0436 - - - - - -
0.8667 2210 0.0386 - - - - - -
0.8706 2220 0.1732 - - - - - -
0.8745 2230 0.2371 - - - - - -
0.8784 2240 0.026 - - - - - -
0.8824 2250 0.0084 - - - - - -
0.8863 2260 0.2233 - - - - - -
0.8902 2270 0.0068 - - - - - -
0.8941 2280 0.266 - - - - - -
0.8980 2290 0.0061 - - - - - -
0.9020 2300 0.092 - - - - - -
0.9059 2310 0.4521 - - - - - -
0.9098 2320 0.1647 - - - - - -
0.9137 2330 0.1101 - - - - - -
0.9176 2340 0.0259 - - - - - -
0.9216 2350 0.2363 - - - - - -
0.9255 2360 0.358 - - - - - -
0.9294 2370 0.0037 - - - - - -
0.9333 2380 0.2897 - - - - - -
0.9373 2390 0.2985 - - - - - -
0.9412 2400 0.0141 - - - - - -
0.9451 2410 0.0233 - - - - - -
0.9490 2420 0.0672 - - - - - -
0.9529 2430 0.0003 - - - - - -
0.9569 2440 0.0011 - - - - - -
0.9608 2450 0.0609 - - - - - -
0.9647 2460 0.0468 - - - - - -
0.9686 2470 0.0005 - - - - - -
0.9725 2480 0.0069 - - - - - -
0.9765 2490 0.0561 - - - - - -
0.9804 2500 0.2674 - - - - - -
0.9843 2510 0.2024 - - - - - -
0.9882 2520 0.0221 - - - - - -
0.9922 2530 0.0171 - - - - - -
0.9961 2540 0.1319 - - - - - -
1.0 2550 0.0078 0.0739 0.5708 0.5941 0.6055 0.5373 0.6064
1.0039 2560 0.0125 - - - - - -
1.0078 2570 0.2353 - - - - - -
1.0118 2580 0.0398 - - - - - -
1.0157 2590 0.0303 - - - - - -
1.0196 2600 0.0168 - - - - - -
1.0235 2610 0.0006 - - - - - -
1.0275 2620 0.0004 - - - - - -
1.0314 2630 0.4641 - - - - - -
1.0353 2640 0.0001 - - - - - -
1.0392 2650 0.132 - - - - - -
1.0431 2660 0.001 - - - - - -
1.0471 2670 0.6171 - - - - - -
1.0510 2680 0.0305 - - - - - -
1.0549 2690 0.1392 - - - - - -
1.0588 2700 0.0348 - - - - - -
1.0627 2710 0.0339 - - - - - -
1.0667 2720 0.0065 - - - - - -
1.0706 2730 0.2032 - - - - - -
1.0745 2740 0.0001 - - - - - -
1.0784 2750 0.3332 - - - - - -
1.0824 2760 0.0308 - - - - - -
1.0863 2770 0.3364 - - - - - -
1.0902 2780 0.0002 - - - - - -
1.0941 2790 0.0006 - - - - - -
1.0980 2800 0.0001 - - - - - -
1.1020 2810 0.0006 - - - - - -
1.1059 2820 0.01 - - - - - -
1.1098 2830 0.5723 - - - - - -
1.1137 2840 0.0029 - - - - - -
1.1176 2850 0.0087 - - - - - -
1.1216 2860 0.0003 - - - - - -
1.1255 2870 0.043 - - - - - -
1.1294 2880 0.0006 - - - - - -
1.1333 2890 0.0155 - - - - - -
1.1373 2900 0.0081 - - - - - -
1.1412 2910 0.0001 - - - - - -
1.1451 2920 0.0303 - - - - - -
1.1490 2930 0.0045 - - - - - -
1.1529 2940 0.0006 - - - - - -
1.1569 2950 0.0006 - - - - - -
1.1608 2960 0.0434 - - - - - -
1.1647 2970 0.029 - - - - - -
1.1686 2980 0.0004 - - - - - -
1.1725 2990 0.0039 - - - - - -
1.1765 3000 0.0003 - - - - - -
1.1804 3010 0.2161 - - - - - -
1.1843 3020 0.0001 - - - - - -
1.1882 3030 0.0022 - - - - - -
1.1922 3040 0.0005 - - - - - -
1.1961 3050 0.0008 - - - - - -
1.2 3060 0.0928 - - - - - -
1.2039 3070 0.0003 - - - - - -
1.2078 3080 0.0007 - - - - - -
1.2118 3090 0.0013 - - - - - -
1.2157 3100 0.0009 - - - - - -
1.2196 3110 0.0758 - - - - - -
1.2235 3120 0.0002 - - - - - -
1.2275 3130 0.0002 - - - - - -
1.2314 3140 0.0002 - - - - - -
1.2353 3150 0.0165 - - - - - -
1.2392 3160 0.0053 - - - - - -
1.2431 3170 0.0084 - - - - - -
1.2471 3180 0.0006 - - - - - -
1.2510 3190 0.0513 - - - - - -
1.2549 3200 0.0011 - - - - - -
1.2588 3210 0.0043 - - - - - -
1.2627 3220 0.0 - - - - - -
1.2667 3230 0.0006 - - - - - -
1.2706 3240 0.0012 - - - - - -
1.2745 3250 0.0025 - - - - - -
1.2784 3260 0.0003 - - - - - -
1.2824 3270 0.0003 - - - - - -
1.2863 3280 0.0033 - - - - - -
1.2902 3290 0.002 - - - - - -
1.2941 3300 0.0 - - - - - -
1.2980 3310 0.004 - - - - - -
1.3020 3320 0.0002 - - - - - -
1.3059 3330 0.0071 - - - - - -
1.3098 3340 0.0001 - - - - - -
1.3137 3350 0.0006 - - - - - -
1.3176 3360 0.0012 - - - - - -
1.3216 3370 0.0 - - - - - -
1.3255 3380 0.0055 - - - - - -
1.3294 3390 0.0005 - - - - - -
1.3333 3400 0.0 - - - - - -
1.3373 3410 0.0001 - - - - - -
1.3412 3420 0.001 - - - - - -
1.3451 3430 0.0033 - - - - - -
1.3490 3440 0.001 - - - - - -
1.3529 3450 0.0 - - - - - -
1.3569 3460 0.0007 - - - - - -
1.3608 3470 0.0 - - - - - -
1.3647 3480 0.0024 - - - - - -
1.3686 3490 0.0001 - - - - - -
1.3725 3500 0.025 - - - - - -
1.3765 3510 0.0028 - - - - - -
1.3804 3520 0.004 - - - - - -
1.3843 3530 0.0 - - - - - -
1.3882 3540 0.2503 - - - - - -
1.3922 3550 0.0004 - - - - - -
1.3961 3560 0.0001 - - - - - -
1.4 3570 0.0002 - - - - - -
1.4039 3580 0.0003 - - - - - -
1.4078 3590 0.0008 - - - - - -
1.4118 3600 0.0016 - - - - - -
1.4157 3610 0.0007 - - - - - -
1.4196 3620 0.0009 - - - - - -
1.4235 3630 0.0 - - - - - -
1.4275 3640 0.0 - - - - - -
1.4314 3650 0.0001 - - - - - -
1.4353 3660 0.0002 - - - - - -
1.4392 3670 0.0005 - - - - - -
1.4431 3680 0.0003 - - - - - -
1.4471 3690 0.0003 - - - - - -
1.4510 3700 0.0011 - - - - - -
1.4549 3710 0.001 - - - - - -
1.4588 3720 0.0005 - - - - - -
1.4627 3730 0.0022 - - - - - -
1.4667 3740 0.0 - - - - - -
1.4706 3750 0.0007 - - - - - -
1.4745 3760 0.0016 - - - - - -
1.4784 3770 0.0086 - - - - - -
1.4824 3780 0.0824 - - - - - -
1.4863 3790 0.0001 - - - - - -
1.4902 3800 0.0084 - - - - - -
1.4941 3810 0.0001 - - - - - -
1.4980 3820 0.0037 - - - - - -
1.5020 3830 0.0 - - - - - -
1.5059 3840 0.0 - - - - - -
1.5098 3850 0.1319 - - - - - -
1.5137 3860 0.0013 - - - - - -
1.5176 3870 0.0004 - - - - - -
1.5216 3880 0.0001 - - - - - -
1.5255 3890 0.0071 - - - - - -
1.5294 3900 0.0013 - - - - - -
1.5333 3910 0.0001 - - - - - -
1.5373 3920 0.0002 - - - - - -
1.5412 3930 0.0 - - - - - -
1.5451 3940 0.0038 - - - - - -
1.5490 3950 0.0 - - - - - -
1.5529 3960 0.0023 - - - - - -
1.5569 3970 0.0005 - - - - - -
1.5608 3980 0.0037 - - - - - -
1.5647 3990 0.0001 - - - - - -
1.5686 4000 0.0004 - - - - - -
1.5725 4010 0.0009 - - - - - -
1.5765 4020 0.0468 - - - - - -
1.5804 4030 0.013 - - - - - -
1.5843 4040 0.0015 - - - - - -
1.5882 4050 0.0 - - - - - -
1.5922 4060 0.0012 - - - - - -
1.5961 4070 0.0 - - - - - -
1.6 4080 0.0 - - - - - -
1.6039 4090 0.0012 - - - - - -
1.6078 4100 0.1019 - - - - - -
1.6118 4110 0.0004 - - - - - -
1.6157 4120 0.0006 - - - - - -
1.6196 4130 0.0 - - - - - -
1.6235 4140 0.0008 - - - - - -
1.6275 4150 0.0 - - - - - -
1.6314 4160 0.0 - - - - - -
1.6353 4170 0.0004 - - - - - -
1.6392 4180 0.0028 - - - - - -
1.6431 4190 0.0007 - - - - - -
1.6471 4200 0.0001 - - - - - -
1.6510 4210 0.0007 - - - - - -
1.6549 4220 0.0 - - - - - -
1.6588 4230 0.0001 - - - - - -
1.6627 4240 0.0002 - - - - - -
1.6667 4250 0.0123 - - - - - -
1.6706 4260 0.0077 - - - - - -
1.6745 4270 0.0001 - - - - - -
1.6784 4280 0.0004 - - - - - -
1.6824 4290 0.0169 - - - - - -
1.6863 4300 0.0001 - - - - - -
1.6902 4310 0.0014 - - - - - -
1.6941 4320 0.0001 - - - - - -
1.6980 4330 0.001 - - - - - -
1.7020 4340 0.0017 - - - - - -
1.7059 4350 0.001 - - - - - -
1.7098 4360 0.0003 - - - - - -
1.7137 4370 0.0001 - - - - - -
1.7176 4380 0.0017 - - - - - -
1.7216 4390 0.0001 - - - - - -
1.7255 4400 0.0008 - - - - - -
1.7294 4410 0.0003 - - - - - -
1.7333 4420 0.0003 - - - - - -
1.7373 4430 0.0 - - - - - -
1.7412 4440 0.0005 - - - - - -
1.7451 4450 0.0 - - - - - -
1.7490 4460 0.0057 - - - - - -
1.7529 4470 0.0001 - - - - - -
1.7569 4480 0.0003 - - - - - -
1.7608 4490 0.0 - - - - - -
1.7647 4500 0.0021 - - - - - -
1.7686 4510 0.0002 - - - - - -
1.7725 4520 0.0016 - - - - - -
1.7765 4530 0.0003 - - - - - -
1.7804 4540 0.0001 - - - - - -
1.7843 4550 0.0002 - - - - - -
1.7882 4560 0.0007 - - - - - -
1.7922 4570 0.0001 - - - - - -
1.7961 4580 0.0736 - - - - - -
1.8 4590 0.0341 - - - - - -
1.8039 4600 0.0 - - - - - -
1.8078 4610 0.0002 - - - - - -
1.8118 4620 0.0001 - - - - - -
1.8157 4630 0.0001 - - - - - -
1.8196 4640 0.001 - - - - - -
1.8235 4650 0.0018 - - - - - -
1.8275 4660 0.0 - - - - - -
1.8314 4670 0.0003 - - - - - -
1.8353 4680 0.0004 - - - - - -
1.8392 4690 0.0002 - - - - - -
1.8431 4700 0.0001 - - - - - -
1.8471 4710 0.0 - - - - - -
1.8510 4720 0.0 - - - - - -
1.8549 4730 0.0001 - - - - - -
1.8588 4740 0.0034 - - - - - -
1.8627 4750 0.0 - - - - - -
1.8667 4760 0.0001 - - - - - -
1.8706 4770 0.0042 - - - - - -
1.8745 4780 0.0019 - - - - - -
1.8784 4790 0.0008 - - - - - -
1.8824 4800 0.0003 - - - - - -
1.8863 4810 0.0002 - - - - - -
1.8902 4820 0.0 - - - - - -
1.8941 4830 0.0914 - - - - - -
1.8980 4840 0.0 - - - - - -
1.9020 4850 0.0035 - - - - - -
1.9059 4860 0.0018 - - - - - -
1.9098 4870 0.0001 - - - - - -
1.9137 4880 0.0003 - - - - - -
1.9176 4890 0.0005 - - - - - -
1.9216 4900 0.018 - - - - - -
1.9255 4910 0.0524 - - - - - -
1.9294 4920 0.0001 - - - - - -
1.9333 4930 0.0107 - - - - - -
1.9373 4940 0.0895 - - - - - -
1.9412 4950 0.0002 - - - - - -
1.9451 4960 0.0 - - - - - -
1.9490 4970 0.0002 - - - - - -
1.9529 4980 0.0001 - - - - - -
1.9569 4990 0.0 - - - - - -
1.9608 5000 0.0001 - - - - - -
1.9647 5010 0.0101 - - - - - -
1.9686 5020 0.0 - - - - - -
1.9725 5030 0.0001 - - - - - -
1.9765 5040 0.0001 - - - - - -
1.9804 5050 0.3165 - - - - - -
1.9843 5060 0.0068 - - - - - -
1.9882 5070 0.0003 - - - - - -
1.9922 5080 0.0001 - - - - - -
1.9961 5090 0.0022 - - - - - -
2.0 5100 0.0 0.0734 0.5999 0.6171 0.6201 0.5766 0.6234
  • The bold row denotes the saved checkpoint.

Framework Versions

  • Python: 3.10.13
  • Sentence Transformers: 3.0.1
  • Transformers: 4.41.2
  • PyTorch: 2.1.2
  • Accelerate: 0.29.3
  • Datasets: 2.19.1
  • Tokenizers: 0.19.1

Citation

BibTeX

Sentence Transformers 

@inproceedings{reimers-2019-sentence-bert,
    title = "Sentence-BERT: Sentence Embeddings using Siamese BERT-Networks",
    author = "Reimers, Nils and Gurevych, Iryna",
    booktitle = "Proceedings of the 2019 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing",
    month = "11",
    year = "2019",
    publisher = "Association for Computational Linguistics",
    url = "https://arxiv.org/abs/1908.10084",
}

MatryoshkaLoss 

@misc{kusupati2024matryoshka,
    title={Matryoshka Representation Learning}, 
    author={Aditya Kusupati and Gantavya Bhatt and Aniket Rege and Matthew Wallingford and Aditya Sinha and Vivek Ramanujan and William Howard-Snyder and Kaifeng Chen and Sham Kakade and Prateek Jain and Ali Farhadi},
    year={2024},
    eprint={2205.13147},
    archivePrefix={arXiv},
    primaryClass={cs.LG}
}

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}
}