--- tags: - sentence-transformers - sentence-similarity - feature-extraction - generated_from_trainer - dataset_size:107510 - loss:MatryoshkaLoss - loss:MultipleNegativesRankingLoss base_model: bkai-foundation-models/vietnamese-bi-encoder widget: - source_sentence: '[''Hình thức xử phạt và thời hiệu xử phạt vi phạm hành chính\n...\n4. Thời hiệu xử phạt vi phạm hành chính đối với lĩnh vực kinh doanh xổ số:\na) Thời hiệu xử phạt vi phạm hành chính trong lĩnh vực kinh doanh xổ số là 01 năm.\nb) Đối với hành vi vi phạm hành chính trong lĩnh vực kinh doanh xổ số đang được thực hiện thì thời hiệu được tính từ ngày người có thẩm quyền thi hành công vụ phát hiện hành vi vi phạm. Đối với hành vi vi phạm hành chính đã kết thúc thì thời hiệu được tính từ ngày chấm dứt hành vi vi phạm. Thời điểm chấm dứt hành vi vi phạm để tính thời hiệu xử phạt đối với một số hành vi vi phạm tại Chương 3 Nghị định này được quy định như sau:\n- Đối với hành vi sửa chữa, tẩy xoá làm thay đổi nội dung Giấy chứng nhận đủ điều kiện kinh doanh, các tài liệu trong hồ sơ đã được làm đại lý xổ số quy định tại khoản 1 Điều 35 và khoản 1 Điều 41 Nghị định này nếu không xác định được ngày sửa chữa, tẩy xoá làm thay đổi nội dung Giấy chứng nhận đủ điều kiện kinh doanh, các tài liệu trong hồ sơ đã được làm đại lý xổ số thì thời điểm chấm dứt hành vi vi phạm là ngày phát hiện Giấy chứng nhận đủ điều kiện kinh doanh bị sửa chữa, tẩy xóa làm thay đổi nội dung;\n- Đối với hành vi không xây dựng và ban hành quy chế quy định chi tiết quy trình tổ chức thu hồi vé xổ số không tiêu thụ hết, không xây dựng và công bố công khai thể lệ quay số mở thưởng, không ban hành Quy chế quản lý, khai thác dữ liệu máy chủ kinh doanh xổ số điện toán quy định tại khoản 1 Điều 40, khoản 1 Điều 44 và khoản 1 Điều 49 Nghị định này, thời điểm chấm dứt hành vi vi phạm là ngày thực hiện ban hành quy chế quy định chi tiết quy trình tổ chức thu hồi vé xổ số không tiêu thụ hết, công bố công khai thể lệ quay số mở thưởng, ban hành Quy chế quản lý, khai thác dữ liệu máy chủ kinh doanh xổ số điện toán;\n- Đối với hành vi vi phạm quy định về chế độ báo cáo quy định tại Điều 51 Nghị định này, thời điểm chấm dứt hành vi vi phạm là ngày thực hiện báo cáo.'']' sentences: - Hình thức đấu giá bằng bỏ phiếu gián tiếp được pháp luật quy định như thế nào? - Thường trực Hội đồng tư vấn đặc xá là cơ quan nào? - Thời hiệu xử phạt cơ sở kinh doanh xổ số phát hành vé xổ số quá hạn mức là bao lâu? - source_sentence: "['Thanh lý hợp đồng thực hiện nhiệm vụ\\nCăn cứ Hồ sơ đề nghị\ \ nghiệm thu, thanh lý hợp đồng thực hiện nhiệm vụ của cơ quan chủ trì thực hiện,\ \ việc thanh lý hợp đồng đã ký kết trong thời hạn 10 ngày được thực hiện kể từ\ \ ngày cơ quan quản lý nhiệm vụ tiếp nhận đầy đủ sản phẩm đã được chỉnh sửa theo\ \ ý kiến của Hội đồng nghiệm thu nhiệm vụ cấp Bộ.\\nĐối với các nhiệm vụ thường\ \ xuyên hàng năm quy định tại điểm b, điểm h, điểm k khoản 1 Điều 3 Thông tư này\ \ được cơ quan quản lý nhiệm vụ xác nhận hoàn thành thì văn bản xác nhận hoàn\ \ thành nhiệm vụ là căn cứ nghiệm thu, thanh lý nhiệm vụ của cơ quan chủ trì thực\ \ hiện.\\nBiên bản nghiệm thu và thanh lý hợp đồng đối với các nhiệm vụ ký hợp\ \ đồng thực hiện theo mẫu B3a-HĐMT được quy định tại mẫu B6a-BBTLMT. Biên bản\ \ nghiệm thu và thanh lý hợp đồng đối với các nhiệm vụ ký hợp đồng thực hiện theo\ \ mẫu B3b-HĐBĐKH được quy định tại mẫu B6b-BBTLBĐKH.'\n 'Thanh lý hợp đồng nhiệm\ \ vụ bảo vệ môi trường\\nCăn cứ Biên bản nghiệm thu kết quả thực hiện nhiệm vụ\ \ bảo vệ môi trường, việc thanh lý hợp đồng đã ký kết với đơn vị chủ trì trong\ \ thời hạn 10 ngày được thực hiện kể từ ngày tiếp nhận đầy đủ sản phẩm đã được\ \ chỉnh sửa theo ý kiến của Hội đồng nghiệm thu nhiệm vụ bảo vệ môi trường. Biên\ \ bản thanh lý hợp đồng được quy định tại mẫu B6a-BBTLHĐ-BCT.']" sentences: - Tổn thương gân chày trước chủ yếu gặp trong các vết thương ở vùng nào? - Hội đồng Lý luận Trung ương họp mỗi quý mấy lần? - Thời hạn thanh lý hợp đồng nhiệm vụ bảo vệ môi trường ngành Công thương sử dụng nguồn kinh phí sự nghiệp môi trường là bao lâu? - source_sentence: '[''Đối tượng áp dụng\n1. Cán bộ, công chức của các đơn vị thuộc Ủy ban Dân tộc được Bộ trưởng, Chủ nhiệm Ủy ban Dân tộc (sau đây gọi tắt là Bộ trưởng, Chủ nhiệm) giao nhiệm vụ hoặc phân công làm nhiệm vụ tiếp công dân, xử lý đơn khiếu nại, tố cáo, kiến nghị, phản ánh tại trụ sở và các địa điểm tiếp công dân thuộc Ủy ban Dân tộc.\n2. Bộ trưởng, Chủ nhiệm, các Thứ trưởng, Phó Chủ nhiệm Ủy ban Dân tộc có trách nhiệm tiếp công dân định kỳ hoặc đột xuất; công chức trong các đơn vị thuộc Ủy ban Dân tộc được Bộ trưởng, Chủ nhiệm triệu tập làm nhiệm vụ tiếp công dân, xử lý đơn khiếu nại, tố cáo, kiến nghị, phản ánh tại trụ sở và các địa điểm tiếp công dân thuộc Ủy ban Dân tộc.\n3. Công chức, người tham gia tiếp công dân thuộc Ủy ban Dân tộc được Bộ trưởng, Chủ nhiệm giao nhiệm vụ hoặc phân công phối hợp tiếp công dân, giữ gìn an ninh, trật tự, bảo đảm y tế tại trụ sở và các địa điểm tiếp công dân của Ủy ban Dân tộc.\n4. Cán bộ, công chức của các tổ chức thuộc Ủy ban Dân tộc được Bộ trưởng, Chủ nhiệm giao nhiệm vụ chuyên trách xử lý đơn khiếu nại, tố cáo, kiến nghị, phản ánh.'']' sentences: - Công chức của đơn vị có được hưởng chế độ bồi dưỡng khi nhận nhiệm vụ tiếp công dân tại các địa điểm tiếp công dân thuộc Ủy ban Dân tộc hay không? - Người trúng xổ số Vietlott có được bảo mật thông tin trước đại chúng? - Việc công bố giá trị doanh nghiệp được cơ quan đại diện chủ sở hữu thực hiện trong thời hạn bao nhiêu ngày? Kể từ thời điểm nào? - source_sentence: '[''Hình thức tổ chức, nội dung và chương trình đào tạo nghiệp vụ thẩm định giá\n1. Khóa đào tạo nghiệp vụ thẩm định giá được tổ chức tập trung một kỳ liên tục hoặc nhiều kỳ nhưng không kéo dài quá 3 (ba) tháng cho một khóa học và phải đảm bảo dạy và học đủ thời lượng, nội dung và chương trình theo quy định tại khoản 2 Điều này.\n...'']' sentences: - Thời gian áp dụng biện pháp cách ly y tế được pháp luật quy định như thế nào? - Khi thực hiện khuyến mại cung ứng dịch vụ thông tin di động mẫu để khách hàng dùng thử không phải trả tiền, doanh nghiệp viễn thông có cần đăng ký khuyến mại không? - Một khóa đào tạo nghiệp vụ thẩm định giá kéo dài bao lâu? - source_sentence: '[''Tiêu chuẩn Chi cục trưởng, Phó Chi cục trưởng thuộc Cục Thuế\n1. Vị trí và nhiệm vụ\na) Chi cục trưởng Chi cục Thuế là người đứng đầu Chi cục Thuế, chịu trách nhiệm trước Cục trưởng Cục Thuế và trước pháp luật về toàn bộ hoạt động nhiệm vụ của đơn vị được cấp có thẩm quyền giao nhiệm vụ quản lý nhà nước trên địa bàn quận, huyện, thị xã, thành phố thuộc tỉnh.\nb) Phó Chi cục trưởng Chi cục Thuế là người giúp việc Chi cục trưởng, chịu trách nhiệm trước Chi cục trưởng và trước pháp luật về lĩnh vực công tác được phân công; thay mặt Chi cục trưởng điều hành, giải quyết các công việc của Chi cục khi được Chi cục trưởng ủy quyền, giao nhiệm vụ.'']' sentences: - Nhiệm vụ của Chi cục trưởng thuộc Cục Thuế như thế nào? - Việc đánh giá chất lượng dịch vụ sự nghiệp công về xây dựng cơ sở dữ liệu được thực hiện theo phương thức nào? - Khoản phụ cấp chuyên cần có tính vào lương để tính tiền lương tăng ca, lương làm thêm giờ 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 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: 0.26527708019420726 name: Cosine Accuracy@1 - type: cosine_accuracy@3 value: 0.4377197388247112 name: Cosine Accuracy@3 - type: cosine_accuracy@5 value: 0.5174116859199732 name: Cosine Accuracy@5 - type: cosine_accuracy@10 value: 0.6099112673698309 name: Cosine Accuracy@10 - type: cosine_precision@1 value: 0.26527708019420726 name: Cosine Precision@1 - type: cosine_precision@3 value: 0.14590657960823708 name: Cosine Precision@3 - type: cosine_precision@5 value: 0.10348233718399463 name: Cosine Precision@5 - type: cosine_precision@10 value: 0.060991126736983085 name: Cosine Precision@10 - type: cosine_recall@1 value: 0.26527708019420726 name: Cosine Recall@1 - type: cosine_recall@3 value: 0.4377197388247112 name: Cosine Recall@3 - type: cosine_recall@5 value: 0.5174116859199732 name: Cosine Recall@5 - type: cosine_recall@10 value: 0.6099112673698309 name: Cosine Recall@10 - type: cosine_ndcg@10 value: 0.4285225723707542 name: Cosine Ndcg@10 - type: cosine_mrr@10 value: 0.37149118785859175 name: Cosine Mrr@10 - type: cosine_map@100 value: 0.38082252053876386 name: Cosine Map@100 - task: type: information-retrieval name: Information Retrieval dataset: name: dim 512 type: dim_512 metrics: - type: cosine_accuracy@1 value: 0.26586305039343716 name: Cosine Accuracy@1 - type: cosine_accuracy@3 value: 0.43227858697471955 name: Cosine Accuracy@3 - type: cosine_accuracy@5 value: 0.5082872928176796 name: Cosine Accuracy@5 - type: cosine_accuracy@10 value: 0.6015402645236899 name: Cosine Accuracy@10 - type: cosine_precision@1 value: 0.26586305039343716 name: Cosine Precision@1 - type: cosine_precision@3 value: 0.1440928623249065 name: Cosine Precision@3 - type: cosine_precision@5 value: 0.1016574585635359 name: Cosine Precision@5 - type: cosine_precision@10 value: 0.06015402645236899 name: Cosine Precision@10 - type: cosine_recall@1 value: 0.26586305039343716 name: Cosine Recall@1 - type: cosine_recall@3 value: 0.43227858697471955 name: Cosine Recall@3 - type: cosine_recall@5 value: 0.5082872928176796 name: Cosine Recall@5 - type: cosine_recall@10 value: 0.6015402645236899 name: Cosine Recall@10 - type: cosine_ndcg@10 value: 0.4244877080296015 name: Cosine Ndcg@10 - type: cosine_mrr@10 value: 0.36887667785457956 name: Cosine Mrr@10 - type: cosine_map@100 value: 0.3780890557065138 name: Cosine Map@100 - task: type: information-retrieval name: Information Retrieval dataset: name: dim 256 type: dim_256 metrics: - type: cosine_accuracy@1 value: 0.2483676544450025 name: Cosine Accuracy@1 - type: cosine_accuracy@3 value: 0.4107651096601373 name: Cosine Accuracy@3 - type: cosine_accuracy@5 value: 0.4801607232546459 name: Cosine Accuracy@5 - type: cosine_accuracy@10 value: 0.5700652938222 name: Cosine Accuracy@10 - type: cosine_precision@1 value: 0.2483676544450025 name: Cosine Precision@1 - type: cosine_precision@3 value: 0.13692170322004574 name: Cosine Precision@3 - type: cosine_precision@5 value: 0.09603214465092917 name: Cosine Precision@5 - type: cosine_precision@10 value: 0.05700652938221999 name: Cosine Precision@10 - type: cosine_recall@1 value: 0.2483676544450025 name: Cosine Recall@1 - type: cosine_recall@3 value: 0.4107651096601373 name: Cosine Recall@3 - type: cosine_recall@5 value: 0.4801607232546459 name: Cosine Recall@5 - type: cosine_recall@10 value: 0.5700652938222 name: Cosine Recall@10 - type: cosine_ndcg@10 value: 0.40061709420771235 name: Cosine Ndcg@10 - type: cosine_mrr@10 value: 0.34734958105124125 name: Cosine Mrr@10 - type: cosine_map@100 value: 0.35675125361493826 name: Cosine Map@100 - task: type: information-retrieval name: Information Retrieval dataset: name: dim 128 type: dim_128 metrics: - type: cosine_accuracy@1 value: 0.22141302528042858 name: Cosine Accuracy@1 - type: cosine_accuracy@3 value: 0.3701657458563536 name: Cosine Accuracy@3 - type: cosine_accuracy@5 value: 0.4385568391093253 name: Cosine Accuracy@5 - type: cosine_accuracy@10 value: 0.5179976561192031 name: Cosine Accuracy@10 - type: cosine_precision@1 value: 0.22141302528042858 name: Cosine Precision@1 - type: cosine_precision@3 value: 0.12338858195211787 name: Cosine Precision@3 - type: cosine_precision@5 value: 0.08771136782186506 name: Cosine Precision@5 - type: cosine_precision@10 value: 0.051799765611920304 name: Cosine Precision@10 - type: cosine_recall@1 value: 0.22141302528042858 name: Cosine Recall@1 - type: cosine_recall@3 value: 0.3701657458563536 name: Cosine Recall@3 - type: cosine_recall@5 value: 0.4385568391093253 name: Cosine Recall@5 - type: cosine_recall@10 value: 0.5179976561192031 name: Cosine Recall@10 - type: cosine_ndcg@10 value: 0.3619435400628976 name: Cosine Ndcg@10 - type: cosine_mrr@10 value: 0.3128400221632284 name: Cosine Mrr@10 - type: cosine_map@100 value: 0.32179789892986727 name: Cosine Map@100 - task: type: information-retrieval name: Information Retrieval dataset: name: dim 64 type: dim_64 metrics: - type: cosine_accuracy@1 value: 0.1616440649589821 name: Cosine Accuracy@1 - type: cosine_accuracy@3 value: 0.27749874434957306 name: Cosine Accuracy@3 - type: cosine_accuracy@5 value: 0.33433785367487023 name: Cosine Accuracy@5 - type: cosine_accuracy@10 value: 0.4103465595178302 name: Cosine Accuracy@10 - type: cosine_precision@1 value: 0.1616440649589821 name: Cosine Precision@1 - type: cosine_precision@3 value: 0.09249958144985769 name: Cosine Precision@3 - type: cosine_precision@5 value: 0.06686757073497404 name: Cosine Precision@5 - type: cosine_precision@10 value: 0.04103465595178302 name: Cosine Precision@10 - type: cosine_recall@1 value: 0.1616440649589821 name: Cosine Recall@1 - type: cosine_recall@3 value: 0.27749874434957306 name: Cosine Recall@3 - type: cosine_recall@5 value: 0.33433785367487023 name: Cosine Recall@5 - type: cosine_recall@10 value: 0.4103465595178302 name: Cosine Recall@10 - type: cosine_ndcg@10 value: 0.27713659801328827 name: Cosine Ndcg@10 - type: cosine_mrr@10 value: 0.23557945277558567 name: Cosine Mrr@10 - type: cosine_map@100 value: 0.24398402076434567 name: Cosine Map@100 --- # SentenceTransformer based on bkai-foundation-models/vietnamese-bi-encoder This is a [sentence-transformers](https://www.SBERT.net) model finetuned from [bkai-foundation-models/vietnamese-bi-encoder](https://huggingface.co/bkai-foundation-models/vietnamese-bi-encoder) 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:** [bkai-foundation-models/vietnamese-bi-encoder](https://huggingface.co/bkai-foundation-models/vietnamese-bi-encoder) - **Maximum Sequence Length:** 256 tokens - **Output Dimensionality:** 768 tokens - **Similarity Function:** Cosine Similarity - **Training Dataset:** - json ### 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': 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: ```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/bge-base-financial-matryoshka") # Run inference sentences = [ "['Tiêu chuẩn Chi cục trưởng, Phó Chi cục trưởng thuộc Cục Thuế\\n1. Vị trí và nhiệm vụ\\na) Chi cục trưởng Chi cục Thuế là người đứng đầu Chi cục Thuế, chịu trách nhiệm trước Cục trưởng Cục Thuế và trước pháp luật về toàn bộ hoạt động nhiệm vụ của đơn vị được cấp có thẩm quyền giao nhiệm vụ quản lý nhà nước trên địa bàn quận, huyện, thị xã, thành phố thuộc tỉnh.\\nb) Phó Chi cục trưởng Chi cục Thuế là người giúp việc Chi cục trưởng, chịu trách nhiệm trước Chi cục trưởng và trước pháp luật về lĩnh vực công tác được phân công; thay mặt Chi cục trưởng điều hành, giải quyết các công việc của Chi cục khi được Chi cục trưởng ủy quyền, giao nhiệm vụ.']", 'Nhiệm vụ của Chi cục trưởng thuộc Cục Thuế như thế nào?', 'Khoản phụ cấp chuyên cần có tính vào lương để tính tiền lương tăng ca, lương làm thêm giờ 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] ``` ## Evaluation ### Metrics #### Information Retrieval * Dataset: `dim_768` * Evaluated with [InformationRetrievalEvaluator](https://sbert.net/docs/package_reference/sentence_transformer/evaluation.html#sentence_transformers.evaluation.InformationRetrievalEvaluator) | Metric | Value | |:--------------------|:-----------| | cosine_accuracy@1 | 0.2653 | | cosine_accuracy@3 | 0.4377 | | cosine_accuracy@5 | 0.5174 | | cosine_accuracy@10 | 0.6099 | | cosine_precision@1 | 0.2653 | | cosine_precision@3 | 0.1459 | | cosine_precision@5 | 0.1035 | | cosine_precision@10 | 0.061 | | cosine_recall@1 | 0.2653 | | cosine_recall@3 | 0.4377 | | cosine_recall@5 | 0.5174 | | cosine_recall@10 | 0.6099 | | cosine_ndcg@10 | 0.4285 | | cosine_mrr@10 | 0.3715 | | **cosine_map@100** | **0.3808** | #### Information Retrieval * Dataset: `dim_512` * Evaluated with [InformationRetrievalEvaluator](https://sbert.net/docs/package_reference/sentence_transformer/evaluation.html#sentence_transformers.evaluation.InformationRetrievalEvaluator) | Metric | Value | |:--------------------|:-----------| | cosine_accuracy@1 | 0.2659 | | cosine_accuracy@3 | 0.4323 | | cosine_accuracy@5 | 0.5083 | | cosine_accuracy@10 | 0.6015 | | cosine_precision@1 | 0.2659 | | cosine_precision@3 | 0.1441 | | cosine_precision@5 | 0.1017 | | cosine_precision@10 | 0.0602 | | cosine_recall@1 | 0.2659 | | cosine_recall@3 | 0.4323 | | cosine_recall@5 | 0.5083 | | cosine_recall@10 | 0.6015 | | cosine_ndcg@10 | 0.4245 | | cosine_mrr@10 | 0.3689 | | **cosine_map@100** | **0.3781** | #### Information Retrieval * Dataset: `dim_256` * Evaluated with [InformationRetrievalEvaluator](https://sbert.net/docs/package_reference/sentence_transformer/evaluation.html#sentence_transformers.evaluation.InformationRetrievalEvaluator) | Metric | Value | |:--------------------|:-----------| | cosine_accuracy@1 | 0.2484 | | cosine_accuracy@3 | 0.4108 | | cosine_accuracy@5 | 0.4802 | | cosine_accuracy@10 | 0.5701 | | cosine_precision@1 | 0.2484 | | cosine_precision@3 | 0.1369 | | cosine_precision@5 | 0.096 | | cosine_precision@10 | 0.057 | | cosine_recall@1 | 0.2484 | | cosine_recall@3 | 0.4108 | | cosine_recall@5 | 0.4802 | | cosine_recall@10 | 0.5701 | | cosine_ndcg@10 | 0.4006 | | cosine_mrr@10 | 0.3473 | | **cosine_map@100** | **0.3568** | #### Information Retrieval * Dataset: `dim_128` * Evaluated with [InformationRetrievalEvaluator](https://sbert.net/docs/package_reference/sentence_transformer/evaluation.html#sentence_transformers.evaluation.InformationRetrievalEvaluator) | Metric | Value | |:--------------------|:-----------| | cosine_accuracy@1 | 0.2214 | | cosine_accuracy@3 | 0.3702 | | cosine_accuracy@5 | 0.4386 | | cosine_accuracy@10 | 0.518 | | cosine_precision@1 | 0.2214 | | cosine_precision@3 | 0.1234 | | cosine_precision@5 | 0.0877 | | cosine_precision@10 | 0.0518 | | cosine_recall@1 | 0.2214 | | cosine_recall@3 | 0.3702 | | cosine_recall@5 | 0.4386 | | cosine_recall@10 | 0.518 | | cosine_ndcg@10 | 0.3619 | | cosine_mrr@10 | 0.3128 | | **cosine_map@100** | **0.3218** | #### Information Retrieval * Dataset: `dim_64` * Evaluated with [InformationRetrievalEvaluator](https://sbert.net/docs/package_reference/sentence_transformer/evaluation.html#sentence_transformers.evaluation.InformationRetrievalEvaluator) | Metric | Value | |:--------------------|:----------| | cosine_accuracy@1 | 0.1616 | | cosine_accuracy@3 | 0.2775 | | cosine_accuracy@5 | 0.3343 | | cosine_accuracy@10 | 0.4103 | | cosine_precision@1 | 0.1616 | | cosine_precision@3 | 0.0925 | | cosine_precision@5 | 0.0669 | | cosine_precision@10 | 0.041 | | cosine_recall@1 | 0.1616 | | cosine_recall@3 | 0.2775 | | cosine_recall@5 | 0.3343 | | cosine_recall@10 | 0.4103 | | cosine_ndcg@10 | 0.2771 | | cosine_mrr@10 | 0.2356 | | **cosine_map@100** | **0.244** | ## Training Details ### Training Dataset #### json * Dataset: json * Size: 107,510 training samples * Columns: positive and anchor * Approximate statistics based on the first 1000 samples: | | positive | anchor | |:--------|:-------------------------------------------------------------------------------------|:----------------------------------------------------------------------------------| | type | string | string | | details | | | * Samples: | positive | anchor | |:-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|:---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------| | ['Điều kiện thực hiện các quyền chuyển đổi, chuyển nhượng, cho thuê, cho thuê lại, thừa kế, tặng cho, thế chấp quyền sử dụng đất; góp vốn bằng quyền sử dụng đất\n1. Người sử dụng đất được thực hiện các quyền chuyển đổi, chuyển nhượng, cho thuê, cho thuê lại, thừa kế, tặng cho, thế chấp quyền sử dụng đất; góp vốn bằng quyền sử dụng đất khi có các điều kiện sau đây:\na) Có Giấy chứng nhận, trừ trường hợp quy định tại khoản 3 Điều 186 và trường hợp nhận thừa kế quy định tại khoản 1 Điều 168 của Luật này;\nb) Đất không có tranh chấp;\nc) Quyền sử dụng đất không bị kê biên để bảo đảm thi hành án;\nd) Trong thời hạn sử dụng đất.\n...'] | Để tặng cho quyền sử dụng đất thì người sử dụng đất phải đảm bảo được những điều kiện nào? | | ['Vốn hoạt động của hợp tác xã\n1. Vốn hoạt động của hợp tác xã, liên hiệp hợp tác xã gồm vốn góp của thành viên, hợp tác xã thành viên, vốn huy động, vốn tích lũy, các quỹ của hợp tác xã, liên hiệp hợp tác xã; các khoản trợ cấp, hỗ trợ của Nhà nước, của các tổ chức, cá nhân trong nước và nước ngoài; các khoản được tặng, cho và các nguồn thu hợp pháp khác.\n2. Điều lệ, quy chế quản lý tài chính của hợp tác xã, liên hiệp hợp tác xã quy định cụ thể việc quản lý, sử dụng vốn hoạt động của hợp tác xã, liên hiệp hợp tác xã phù hợp với quy định của Luật Hợp tác xã và quy định của pháp luật có liên quan.'] | Vốn hoạt động của hợp tác xã bao gồm những nguồn nào? | | ['Về kỹ năng\n- Sử dụng được công nghệ thông tin cơ bản theo quy định;\n- Xác định được yêu cầu của hệ thống cơ sở dữ liệu;\n- Cài đặt thành thạo phần mềm quản trị cơ sở dữ liệu;\n- Khai thác hiệu suất cao hệ thống cơ sở dữ liệu;\n- Quản lý an toàn hệ thống cơ sở dữ liệu;\n- Bảo trì được hệ thống;\n- Bảo mật được hệ thống cơ sở dữ liệu;\n- Nâng cấp được hệ thống cơ sở dữ liệu;\n- Xây dựng được ứng dụng;\n- Tích hợp được các hệ thống cơ sở dữ liệu;\n- Bảo trì, sửa chữa, nâng cấp được phần mềm và phần cứng của hệ thống mạng;\n- Xây dựng được các ứng dụng đơn giản trên hệ thống mạng;\n- Ghi được nhật ký cũng như báo cáo công việc, tiến độ công việc;\n- Thực hiện được các biện pháp vệ sinh công nghiệp, an toàn lao động;\n- Giao tiếp hiệu quả thông qua viết, thuyết trình, thảo luận, đàm phán, làm chủ tình huống;\n- Giám sát hệ thống công nghệ thông tin vừa và nhỏ;\n- Sử dụng được công nghệ thông tin cơ bản theo quy định; ứng dụng công nghệ thông tin trong một số công việc chuyên môn của ngành, nghề;\n- Sử dụng được ngoại ngữ cơ bản, đạt bậc 1/6 trong Khung năng lực ngoại ngữ của Việt Nam; ứng dụng được ngoại ngữ vào một số công việc chuyên môn của ngành, nghề.'] | Người học ngành quản trị cơ sở dữ liệu trình độ trung cấp sau khi tốt nghiệp phải có kỹ năng ngoại ngữ như thế nào? | * Loss: [MatryoshkaLoss](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: positive and anchor * Approximate statistics based on the first 1000 samples: | | positive | anchor | |:--------|:-------------------------------------------------------------------------------------|:----------------------------------------------------------------------------------| | type | string | string | | details | | | * Samples: | positive | anchor | |:---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|:----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------| | ['Miễn nhiệm, cách chức Trưởng ban kiểm soát, Kiểm soát viên\n1. Trưởng ban kiểm soát, Kiểm soát viên bị miễn nhiệm trong các trường hợp sau đây:\na) Không còn đủ tiêu chuẩn và điều kiện theo quy định tại Điều 23 của Điều lệ này;\nb) Có đơn xin từ chức và được cơ quan đại diện chủ sở hữu chấp thuận;\nc) Được cơ quan đại diện chủ sở hữu hoặc cơ quan có thẩm quyền khác điều động, phân công thực hiện nhiệm vụ khác;\nd) Trường hợp khác theo quy định của pháp luật.\n...'] | Việc miễn nhiệm Trưởng Ban kiểm soát Tổng công ty Giấy Việt Nam được thực hiện khi nào? | | ['Cấp giấy phép hoạt động tư vấn chuyên ngành điện thuộc thẩm quyền cấp của địa phương\n...\nc) Thành phần hồ sơ:\n- Văn bản đề nghị cấp giấy phép hoạt động điện lực theo Mẫu 01 quy định tại Phụ lục ban hành kèm theo Thông tư số 21/2020/TT-BCT .\n- Bản sao Giấy chứng nhận đăng ký doanh nghiệp hoặc Quyết định thành lập, Giấy chứng nhận thành lập (đối với các tổ chức không có Giấy chứng nhận đăng ký doanh nghiệp) của tổ chức đề nghị cấp giấy phép.\n- Danh sách trích ngang chuyên gia tư vấn đảm nhiệm chức danh chủ nhiệm, chức danh giám sát trưởng và các chuyên gia tư vấn khác theo Mẫu 3a quy định tại Phụ lục ban hành kèm theo Thông tư số 21/2020/TT-BCT ; bản sao bằng tốt nghiệp đại học trở lên, chứng chỉ hành nghề hoạt động xây dựng, hợp đồng lao động xác định thời hạn hoặc không xác định thời hạn của các chuyên gia tư vấn.\n- Tài liệu chứng minh kinh nghiệm của các chuyên gia tư vấn (Quyết định phân công nhiệm vụ, giấy xác nhận của các đơn vị có dự án mà chuyên gia đã thực hiện hoặc các tài liệu có giá trị tương đương).\n...'] | Cần chuẩn bị những giấy tờ gì để thực hiện thủ tục cấp giấy phép hoạt động tư vấn thiết kế công trình đường dây và trạm biến áp có cấp điện áp đến 35kV? | | ['Điều 41. Tạm hoãn gọi nhập ngũ và miễn gọi nhập ngũ\n1. Tạm hoãn gọi nhập ngũ đối với những công dân sau đây:\na) Chưa đủ sức khỏe phục vụ tại ngũ theo kết luận của Hội đồng khám sức khỏe;\nb) Là lao động duy nhất phải trực tiếp nuôi dưỡng thân nhân không còn khả năng lao động hoặc chưa đến tuổi lao động; trong gia đình bị thiệt hại nặng về người và tài sản do tai nạn, thiên tai, dịch bệnh nguy hiểm gây ra được Ủy ban nhân dân cấp xã xác nhận;\nc) Một con của bệnh binh, người nhiễm chất độc da cam suy giảm khả năng lao động từ 61% đến 80%;\nd) Có anh, chị hoặc em ruột là hạ sĩ quan, binh sĩ đang phục vụ tại ngũ; hạ sĩ quan, chiến sĩ thực hiện nghĩa vụ tham gia Công an nhân dân;\nđ) Người thuộc diện di dân, giãn dân trong 03 năm đầu đến các xã đặc biệt khó khăn theo dự án phát triển kinh tế - xã hội của Nhà nước do Ủy ban nhân dân cấp tỉnh trở lên quyết định;\ne) Cán bộ, công chức, viên chức, thanh niên xung phong được điều động đến công tác, làm việc ở vùng có điều kiện kinh tế - xã hội đặc biệt khó khăn theo quy định của pháp luật;\ng) Đang học tại cơ sở giáo dục phổ thông; đang được đào tạo trình độ đại học hệ chính quy thuộc cơ sở giáo dục đại học, trình độ cao đẳng hệ chính quy thuộc cơ sở giáo dục nghề nghiệp trong thời gian một khóa đào tạo của một trình độ đào tạo.\nh) Dân quân thường trực.\n2. Miễn gọi nhập ngũ đối với những công dân sau đây:\na) Con của liệt sĩ, con của thương binh hạng một;\nb) Một anh hoặc một em trai của liệt sĩ;\nc) Một con của thương binh hạng hai; một con của bệnh binh suy giảm khả năng lao động từ 81% trở lên; một con của người nhiễm chất độc da cam suy giảm khả năng lao động từ 81 % trở lên;\nd) Người làm công tác cơ yếu không phải là quân nhân, Công an nhân dân;\nđ) Cán bộ, công chức, viên chức, thanh niên xung phong được điều động đến công tác, làm việc ở vùng có điều kiện kinh tế - xã hội đặc biệt khó khăn theo quy định của pháp luật từ 24 tháng trở lên.\n3. Công dân thuộc diện tạm hoãn gọi nhập ngũ quy định tại khoản 1 Điều này, nếu không còn lý do tạm hoãn thì được gọi nhập ngũ.\nCông dân thuộc diện được tạm hoãn gọi nhập ngũ hoặc được miễn gọi nhập ngũ quy định tại khoản 1 và khoản 2 Điều này, nếu tình nguyện thì được xem xét tuyển chọn và gọi nhập ngũ.\n4. Danh sách công dân thuộc diện được tạm hoãn gọi nhập ngũ, được miễn gọi nhập ngũ phải được niêm yết công khai tại trụ sở Ủy ban nhân dân cấp xã, cơ quan, tổ chức trong thời hạn 20 ngày.'] | Liên quan đến tạm hoãn nghĩa vụ quân sự được pháp luật quy định như thế nào? | * Loss: [MatryoshkaLoss](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`: 64 - `per_device_eval_batch_size`: 64 - `gradient_accumulation_steps`: 16 - `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
Click to expand - `overwrite_output_dir`: False - `do_predict`: False - `eval_strategy`: epoch - `prediction_loss_only`: True - `per_device_train_batch_size`: 64 - `per_device_eval_batch_size`: 64 - `per_gpu_train_batch_size`: None - `per_gpu_eval_batch_size`: None - `gradient_accumulation_steps`: 16 - `eval_accumulation_steps`: None - `torch_empty_cache_steps`: None - `learning_rate`: 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
### 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 | |:------:|:----:|:-------------:|:------:|:----------------------:|:----------------------:|:----------------------:|:---------------------:|:----------------------:| | 0.0952 | 10 | 2.1759 | - | - | - | - | - | - | | 0.1905 | 20 | 1.4526 | - | - | - | - | - | - | | 0.2857 | 30 | 1.4855 | - | - | - | - | - | - | | 0.3810 | 40 | 1.5256 | - | - | - | - | - | - | | 0.4762 | 50 | 1.6203 | - | - | - | - | - | - | | 0.5714 | 60 | 1.6302 | - | - | - | - | - | - | | 0.6667 | 70 | 1.8354 | - | - | - | - | - | - | | 0.7619 | 80 | 1.4928 | - | - | - | - | - | - | | 0.8571 | 90 | 1.6114 | - | - | - | - | - | - | | 0.9524 | 100 | 1.5655 | - | - | - | - | - | - | | 1.0 | 105 | - | 1.4307 | 0.3218 | 0.3568 | 0.3781 | 0.2440 | 0.3808 | | 1.0476 | 110 | 1.4171 | - | - | - | - | - | - | | 1.1429 | 120 | 1.572 | - | - | - | - | - | - | | 1.2381 | 130 | 1.3337 | - | - | - | - | - | - | | 1.3333 | 140 | 1.2587 | - | - | - | - | - | - | | 1.4286 | 150 | 1.3038 | - | - | - | - | - | - | | 1.5238 | 160 | 1.5032 | - | - | - | - | - | - | | 1.6190 | 170 | 1.1601 | - | - | - | - | - | - | | 1.7143 | 180 | 1.2226 | - | - | - | - | - | - | | 1.8095 | 190 | 1.1545 | - | - | - | - | - | - | | 1.9048 | 200 | 1.2034 | - | - | - | - | - | - | | 2.0 | 210 | 1.0695 | 1.1034 | 0.3218 | 0.3568 | 0.3781 | 0.2440 | 0.3808 | | 2.0952 | 220 | 1.0259 | - | - | - | - | - | - | | 2.1905 | 230 | 0.8647 | - | - | - | - | - | - | | 2.2857 | 240 | 0.901 | - | - | - | - | - | - | | 2.3810 | 250 | 0.9261 | - | - | - | - | - | - | | 2.4762 | 260 | 0.8719 | - | - | - | - | - | - | | 2.5714 | 270 | 0.8008 | - | - | - | - | - | - | | 2.6667 | 280 | 0.7091 | - | - | - | - | - | - | | 2.7619 | 290 | 0.6592 | - | - | - | - | - | - | | 2.8571 | 300 | 0.69 | - | - | - | - | - | - | | 2.9524 | 310 | 0.739 | - | - | - | - | - | - | | 3.0 | 315 | - | 0.8128 | 0.3218 | 0.3568 | 0.3781 | 0.2440 | 0.3808 | ### 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} } ```