|
|
--- |
|
|
tags: |
|
|
- sentence-transformers |
|
|
- sentence-similarity |
|
|
- feature-extraction |
|
|
- generated_from_trainer |
|
|
- dataset_size:8194 |
|
|
- loss:MultipleNegativesRankingLoss |
|
|
base_model: intfloat/multilingual-e5-large |
|
|
widget: |
|
|
- source_sentence: 'query: Что необходимо знать о распоряжении, касающемся ограничений |
|
|
на денежные средства корпоративных клиентов?' |
|
|
sentences: |
|
|
- "passage: Проверить наличие ареста на счете, с которого необходимо произвести\ |
|
|
\ выдачу?\n\n\nНа счете НЕТ ареста\n\nПеред проведением операции сформировать\ |
|
|
\ выписку по счету банкрота за период, (историю операций по карточному счету)\ |
|
|
\ в котором должник может получить указанную в разрешении ФУ сумму, убедится,\ |
|
|
\ что сумма не получена. \nТак как ФУ и банкрот по карточным счетам обслуживаются\ |
|
|
\ под банкротом в случае наличия расходной операции по счету, связаться с ФУ для\ |
|
|
\ уточнения - кому была выдана сумма. \nЕсли по каким то причинам банкрот не получил\ |
|
|
\ положенную ему по разрешению ФУ сумму в прошлом периоде, ее можно выдать одновременно\ |
|
|
\ при обращении в текущем месяце. \n\nПри обращении клиента в отделение, отличное\ |
|
|
\ от места заведения заявки на разблокировку, проверить:\n - Снятие ареста со\ |
|
|
\ счета\n - Историю операций по карточному счёту (выписку по вкладному/текущему\ |
|
|
\ счету), на предмет отсутствия выдачи денежных средств, указанных в разрегении\ |
|
|
\ ФУ в других ДО.\nПри выполнении обоих условий осуществить расходную операцию\ |
|
|
\ по счёту." |
|
|
- "passage: Выберите тип счет, с которого необходимо перевести денежные средства\n\ |
|
|
\nВкладной счет\n\nПод ролью \"Финансовый управляющий\" проводит частичную выдачу\ |
|
|
\ с выбранного счета.\n\nОформляет перевод (по России)/ перевода в пределах ПАО\ |
|
|
\ Сбербанк (ПДВ). \nПри оформлении перевода обязательно указать данные отправителя,\ |
|
|
\ что он является Финансовым управляющим. В назначении платежа указать, что денежные\ |
|
|
\ средства являются прожиточным минимумом банкрота." |
|
|
- q2p |
|
|
- source_sentence: 'query: Что может делать доверенное лицо банка клиента, находящегося |
|
|
на стадии «Реализация имущества»?' |
|
|
sentences: |
|
|
- 'passage: ВНИМАНИЕ ! |
|
|
|
|
|
С 23 октября 2023г. в МП СБОЛ станет доступным заказ Детской СберКарты по свидетельству |
|
|
о рождении Украины со штампом о гражданстве РФ. |
|
|
|
|
|
Для получения Детской СберКарты в офисе банка необходимо будет предоставить нотариально |
|
|
заверенное удостоверение перевода на русский язык свидетельства о рождении Украины |
|
|
со штампом о гражданстве РФ. |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Типичные вопросы по Детской СберКарте и ответы на них |
|
|
|
|
|
|
|
|
12. Услуга СМС-информирование по Детской СберКарте |
|
|
|
|
|
|
|
|
Выберите интересующий вопрос' |
|
|
- "passage: Описание функционала во вложении ниже.\n\nТипичные вопросы по отображению\ |
|
|
\ молодёжных карт в МП СБОЛ родителя и ответы на них:\n\n07. Что законный представитель\ |
|
|
\ увидит и сможет сделать в карте ребенка 14-17 лет ? \n\nСуществуют следующие\ |
|
|
\ возможности:" |
|
|
- q2p |
|
|
- source_sentence: 'query: Что можно сделать с картой, если требуется ее перевыпуск |
|
|
или закрытие?' |
|
|
sentences: |
|
|
- q2p |
|
|
- "passage: Право распоряжения средствами на счете согласно требованиям ГК РФ (п.2\ |
|
|
\ ст. 26, п.1 ст.37)\n\n\n1. Суммы:\n- заработка, \n-стипендии, \n-пособия по\ |
|
|
\ безработице,\n-денежных средств в виде материальной поддержки (например, «Денежная\ |
|
|
\ компенсация питание, проезд»), \n-премий, присужденных за победу в олимпиадах,\ |
|
|
\ конкурсах и иных мероприятиях, в том числе спортивных, \n-сумм, перечисленных\ |
|
|
\ (за исключением перевода на счет банковской карты**) либо внесенных наличными\ |
|
|
\ самим несовершеннолетним,\n-причисленные проценты по вкладу,\n-сумм доходов\ |
|
|
\ от личной деятельности несовершеннолетнего в качестве «самозанятого», где источником\ |
|
|
\ дохода будет являться его творческий, физический труд, обучение (репетиторство),\ |
|
|
\ навыки, мастерство. (Порядок выдачи ДС со вклада/счета «самозанятого» НСШ от\ |
|
|
\ 14 до 18 лет во вложении).\n\n\nнесовершеннолетний распоряжается самостоятельно\ |
|
|
\ (не требуется разрешение органа опеки и попечительства и согласие законного\ |
|
|
\ представителя)" |
|
|
- 'passage: Выберите интересующий вопрос |
|
|
|
|
|
|
|
|
Как перевыпустить Детскую СберКарту ? |
|
|
|
|
|
|
|
|
Законному представителю в МП СБОЛ нужно выбрать Детскую СберКарту в списке карт |
|
|
→ Настройки → Перевыпустить. |
|
|
|
|
|
|
|
|
Карта будет перевыпущена в дизайне, который предусмотрен для Детских СберКарт |
|
|
в момент перевыпуска. |
|
|
|
|
|
Стоимость перевыпуска составляет 150 рублей (согласно Тарифам Банка).' |
|
|
- source_sentence: 'query: Какие требования нужно соаблюдать, чтоубы получить выплаты |
|
|
по наследству в случае долговой реструктуризации?' |
|
|
sentences: |
|
|
- 'passage: Выберите интересующий вопрос |
|
|
|
|
|
|
|
|
1. Зачем подключают СМС-информирование для Детской СберКарты ? |
|
|
|
|
|
|
|
|
Для того, чтобы Ребёнок получал переводы на карту на его номер телефона, коды |
|
|
для подтверждения покупок в Интернете и уведомления по каждой операции по карте. |
|
|
|
|
|
|
|
|
Если Законный представитель желает получать уведомления об операциях Ребёнка на |
|
|
свой номер телефона, тогда ему необходимо подключить услугу "Совместные уведомления" |
|
|
к Детской СберКарте.' |
|
|
- 'passage: ВНИМАНИЕ ! |
|
|
|
|
|
С 23 октября 2023г. в МП СБОЛ станет доступным заказ Детской СберКарты по свидетельству |
|
|
о рождении Украины со штампом о гражданстве РФ. |
|
|
|
|
|
Для получения Детской СберКарты в офисе банка необходимо будет предоставить нотариально |
|
|
заверенное удостоверение перевода на русский язык свидетельства о рождении Украины |
|
|
со штампом о гражданстве РФ. |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Типичные вопросы по Детской СберКарте и ответы на них |
|
|
|
|
|
|
|
|
10. Закрытие Детской СберКарты |
|
|
|
|
|
|
|
|
Выберите интересующий вопрос' |
|
|
- q2p |
|
|
- source_sentence: 'query: в общем-то Какие бумаги нужно показать для получения перевода |
|
|
клиенту-банкроту?' |
|
|
sentences: |
|
|
- "passage: ВНИМАНИЕ !\nС 23 октября 2023г. в МП СБОЛ станет доступным заказ Детской\ |
|
|
\ СберКарты по свидетельству о рождении Украины со штампом о гражданстве РФ.\n\ |
|
|
Для получения Детской СберКарты в офисе банка необходимо будет предоставить нотариально\ |
|
|
\ заверенное удостоверение перевода на русский язык свидетельства о рождении Украины\ |
|
|
\ со штампом о гражданстве РФ.\n\n\n\n\n\nТипичные вопросы по Детской СберКарте\ |
|
|
\ и ответы на них\n\n02. Выдача Детской СберКарты\n\nПри выдаче Детской СберКарты\ |
|
|
\ всегда проверяйте правильность оформления документов, сверяйте данные, указанные\ |
|
|
\ в Заявлении на получение карты, с данными документа, удостоверяющего личность.\ |
|
|
\ \nВажно! Обращайте внимание на возраст ребёнка – он должен быть от 6 до 13 лет\ |
|
|
\ (включительно) на момент получения Детской СберКарты в офисе Банка.\n\nВыберите\ |
|
|
\ интересующий вопрос" |
|
|
- q2p |
|
|
- 'passage: С какой потребностью обратился клиент? |
|
|
|
|
|
|
|
|
Открыть счет по заранее заполненному заявлению |
|
|
|
|
|
|
|
|
Выберите кто предоставил заполненное заявление о присоединении' |
|
|
pipeline_tag: sentence-similarity |
|
|
library_name: sentence-transformers |
|
|
--- |
|
|
|
|
|
# SentenceTransformer based on intfloat/multilingual-e5-large |
|
|
|
|
|
This is a [sentence-transformers](https://www.SBERT.net) model finetuned from [intfloat/multilingual-e5-large](https://huggingface.co/intfloat/multilingual-e5-large). It maps sentences & paragraphs to a 1024-dimensional dense vector space and can be used for semantic textual similarity, semantic search, paraphrase mining, text classification, clustering, and more. |
|
|
|
|
|
## Model Details |
|
|
|
|
|
### Model Description |
|
|
- **Model Type:** Sentence Transformer |
|
|
- **Base model:** [intfloat/multilingual-e5-large](https://huggingface.co/intfloat/multilingual-e5-large) <!-- at revision 0dc5580a448e4284468b8909bae50fa925907bc5 --> |
|
|
- **Maximum Sequence Length:** 512 tokens |
|
|
- **Output Dimensionality:** 1024 dimensions |
|
|
- **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: XLMRobertaModel |
|
|
(1): Pooling({'word_embedding_dimension': 1024, '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}) |
|
|
(2): Normalize() |
|
|
) |
|
|
``` |
|
|
|
|
|
## Usage |
|
|
|
|
|
### Direct Usage (Sentence Transformers) |
|
|
|
|
|
First install the Sentence Transformers library: |
|
|
|
|
|
```bash |
|
|
pip install -U sentence-transformers |
|
|
``` |
|
|
|
|
|
Then you can load this model and run inference. |
|
|
```python |
|
|
from sentence_transformers import SentenceTransformer |
|
|
|
|
|
# Download from the 🤗 Hub |
|
|
model = SentenceTransformer("George2002/sledopyt_embedder") |
|
|
# Run inference |
|
|
sentences = [ |
|
|
'query: в общем-то Какие бумаги нужно показать для получения перевода клиенту-банкроту?', |
|
|
'passage: ВНИМАНИЕ !\nС 23 октября 2023г. в МП СБОЛ станет доступным заказ Детской СберКарты по свидетельству о рождении Украины со штампом о гражданстве РФ.\nДля получения Детской СберКарты в офисе банка необходимо будет предоставить нотариально заверенное удостоверение перевода на русский язык свидетельства о рождении Украины со штампом о гражданстве РФ.\n\n\n\n\n\nТипичные вопросы по Детской СберКарте и ответы на них\n\n02. Выдача Детской СберКарты\n\nПри выдаче Детской СберКарты всегда проверяйте правильность оформления документов, сверяйте данные, указанные в Заявлении на получение карты, с данными документа, удостоверяющего личность. \nВажно! Обращайте внимание на возраст ребёнка – он должен быть от 6 до 13 лет (включительно) на момент получения Детской СберКарты в офисе Банка.\n\nВыберите интересующий вопрос', |
|
|
'q2p', |
|
|
] |
|
|
embeddings = model.encode(sentences) |
|
|
print(embeddings.shape) |
|
|
# [3, 1024] |
|
|
|
|
|
# Get the similarity scores for the embeddings |
|
|
similarities = model.similarity(embeddings, embeddings) |
|
|
print(similarities.shape) |
|
|
# [3, 3] |
|
|
``` |
|
|
|
|
|
<!-- |
|
|
### 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 Dataset |
|
|
|
|
|
#### Unnamed Dataset |
|
|
|
|
|
* Size: 8,194 training samples |
|
|
* Columns: <code>anchor</code>, <code>positive</code>, and <code>task_type</code> |
|
|
* Approximate statistics based on the first 1000 samples: |
|
|
| | anchor | positive | task_type | |
|
|
|:--------|:-----------------------------------------------------------------------------------|:-------------------------------------------------------------------------------------|:-------------------------------------------------------------------------------| |
|
|
| type | string | string | string | |
|
|
| details | <ul><li>min: 11 tokens</li><li>mean: 22.23 tokens</li><li>max: 42 tokens</li></ul> | <ul><li>min: 12 tokens</li><li>mean: 163.34 tokens</li><li>max: 512 tokens</li></ul> | <ul><li>min: 5 tokens</li><li>mean: 5.0 tokens</li><li>max: 5 tokens</li></ul> | |
|
|
* Samples: |
|
|
| anchor | positive | task_type | |
|
|
|:-------------------------------------------------------------------------------------------------------------|:-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|:-----------------| |
|
|
| <code>query: Как долго рассматривается решение по операции ПЦП в Центре комплаенса Московского Банка?</code> | <code>passage: ВНИМАНИЕ !<br>С 23 октября 2023г. в МП СБОЛ станет доступным заказ Детской СберКарты по свидетельству о рождении Украины со штампом о гражданстве РФ.<br>Для получения Детской СберКарты в офисе банка необходимо будет предоставить нотариально заверенное удостоверение перевода на русский язык свидетельства о рождении Украины со штампом о гражданстве РФ.<br><br><br><br><br><br>Типичные вопросы по Детской СберКарте и ответы на них<br><br>16. Переводы по Детской СберКарте<br><br>Выберите интересующий вопрос</code> | <code>q2p</code> | |
|
|
| <code>query: Гдеп осмотреть варианты офромления Дтеской СберКарты?</code> | <code>passage: Узнайте у клиента, кем является его подопечный<br><br>Недееспособным<br><br>Попросите предоставить клиента соответсвующие документы. После того, как документы были предъявлены, проверьте их, прожмите галочку "Документы предъявлены" и нажмите продолжить.</code> | <code>q2p</code> | |
|
|
| <code>query: Какие сведения необходимо заполнить при добавлении подопечного?</code> | <code>passage: Обслуживание клиента Банка с определенной степенью дееспособности<br>(несовершеннолетний, недееспособный, ограниченный в дееспособности)</code> | <code>q2p</code> | |
|
|
* Loss: [<code>MultipleNegativesRankingLoss</code>](https://sbert.net/docs/package_reference/sentence_transformer/losses.html#multiplenegativesrankingloss) with these parameters: |
|
|
```json |
|
|
{ |
|
|
"scale": 20.0, |
|
|
"similarity_fct": "cos_sim" |
|
|
} |
|
|
``` |
|
|
|
|
|
### Evaluation Dataset |
|
|
|
|
|
#### Unnamed Dataset |
|
|
|
|
|
* Size: 432 evaluation samples |
|
|
* Columns: <code>anchor</code>, <code>positive</code>, and <code>task_type</code> |
|
|
* Approximate statistics based on the first 432 samples: |
|
|
| | anchor | positive | task_type | |
|
|
|:--------|:-----------------------------------------------------------------------------------|:-------------------------------------------------------------------------------------|:-------------------------------------------------------------------------------| |
|
|
| type | string | string | string | |
|
|
| details | <ul><li>min: 11 tokens</li><li>mean: 22.46 tokens</li><li>max: 38 tokens</li></ul> | <ul><li>min: 12 tokens</li><li>mean: 148.38 tokens</li><li>max: 512 tokens</li></ul> | <ul><li>min: 5 tokens</li><li>mean: 5.0 tokens</li><li>max: 5 tokens</li></ul> | |
|
|
* Samples: |
|
|
| anchor | positive | task_type | |
|
|
|:------------------------------------------------------------------------------------------------------------|:------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|:-----------------| |
|
|
| <code>query: Кто имеет право подтвердить операцию при использовании второго указания?</code> | <code>passage: Клиент желает выполнить расход <br><br>Если в разрешении ФУ указана сумма в размере 50 000 рублей денежные средства можно выдавать по КОПИИ разрешения ФУ/ по разрешению ФУ, подписанному электронной подписью, так как эти средства положены должнику по закону. <br>В случаях, когда в разрешении ФУ указана сумма, ПРЕВЫШАЮЩАЯ 50 000 рублей:<br> - выдачу копии разрешения ФУ <br> - разрешение ФУ, подписанного электронной подписью <br>необходимо проверить у ФУ по телефону (при наличии телефона ФУ в разрешении)/ требовать оригинал разрешения ФУ, предложить порядок предоставления оригинала разрешения на получение ДС в любое отделение банка с указанием отделения получения ДС банкротом (порядок описан в последнем абзаце шага).<br><br>Клиент желает выполнить расход <br><br>Если в разрешении ФУ указана сумма в размере 50 000 рублей денежные средства можно выдавать по КОПИИ разрешения ФУ/ по разрешению ФУ, подписанному электронной подписью, так как эти средства положены должнику по закону. <br>В случаях, когда в разрешении Ф...</code> | <code>q2p</code> | |
|
|
| <code>query: Куда подаются заявления от вкладчиков по Федеральному закону от 23.12.2003 N 177-ФЗ?</code> | <code>passage: У клиента ЕСТЬ/НЕТ документа подтверждающего наследственное право (далее - ДПНП) - свидетельства о праве на наследство/завещание в банке в его пользу до 01.03.2002 <br><br>Есть ДПНП <br><br>Клиент хочет получить выплату наследства на основании ДПНП?</code> | <code>q2p</code> | |
|
|
| <code>query: В каких можно выпустить или перевыпустить карту без согласования с ПЦП Центр комплаенс?</code> | <code>passage: Выберите интересующий вопрос<br><br>2. Как закрыть Детскую СберКарту в МП СБОЛ ?<br><br>Детскую СберКарту можно закрыть в МП СБОЛ, если на ней нет средств.<br>Для этого Законному представителю нужно выбрать карту Ребёнка в списке карт, затем перейти в пункт «Настройки» → «Закрыть» → подтвердить операцию. Карта немедленно заблокируется, а счет закроется автоматический через 30 дней.</code> | <code>q2p</code> | |
|
|
* Loss: [<code>MultipleNegativesRankingLoss</code>](https://sbert.net/docs/package_reference/sentence_transformer/losses.html#multiplenegativesrankingloss) with these parameters: |
|
|
```json |
|
|
{ |
|
|
"scale": 20.0, |
|
|
"similarity_fct": "cos_sim" |
|
|
} |
|
|
``` |
|
|
|
|
|
### Training Hyperparameters |
|
|
#### Non-Default Hyperparameters |
|
|
|
|
|
- `eval_strategy`: steps |
|
|
- `per_device_train_batch_size`: 64 |
|
|
- `learning_rate`: 1e-05 |
|
|
- `weight_decay`: 0.01 |
|
|
- `num_train_epochs`: 10 |
|
|
- `warmup_ratio`: 0.1 |
|
|
- `load_best_model_at_end`: True |
|
|
- `push_to_hub`: True |
|
|
- `hub_model_id`: George2002/sledopyt_embedder |
|
|
- `hub_strategy`: end |
|
|
|
|
|
#### All Hyperparameters |
|
|
<details><summary>Click to expand</summary> |
|
|
|
|
|
- `overwrite_output_dir`: False |
|
|
- `do_predict`: False |
|
|
- `eval_strategy`: steps |
|
|
- `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`: 1e-05 |
|
|
- `weight_decay`: 0.01 |
|
|
- `adam_beta1`: 0.9 |
|
|
- `adam_beta2`: 0.999 |
|
|
- `adam_epsilon`: 1e-08 |
|
|
- `max_grad_norm`: 1.0 |
|
|
- `num_train_epochs`: 10 |
|
|
- `max_steps`: -1 |
|
|
- `lr_scheduler_type`: linear |
|
|
- `lr_scheduler_kwargs`: {} |
|
|
- `warmup_ratio`: 0.1 |
|
|
- `warmup_steps`: 0 |
|
|
- `log_level`: passive |
|
|
- `log_level_replica`: warning |
|
|
- `log_on_each_node`: True |
|
|
- `logging_nan_inf_filter`: True |
|
|
- `save_safetensors`: True |
|
|
- `save_on_each_node`: False |
|
|
- `save_only_model`: False |
|
|
- `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`: 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`: 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} |
|
|
- `tp_size`: 0 |
|
|
- `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`: True |
|
|
- `resume_from_checkpoint`: None |
|
|
- `hub_model_id`: George2002/sledopyt_embedder |
|
|
- `hub_strategy`: end |
|
|
- `hub_private_repo`: None |
|
|
- `hub_always_push`: False |
|
|
- `gradient_checkpointing`: False |
|
|
- `gradient_checkpointing_kwargs`: None |
|
|
- `include_inputs_for_metrics`: False |
|
|
- `include_for_metrics`: [] |
|
|
- `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 |
|
|
- `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 |
|
|
- `average_tokens_across_devices`: False |
|
|
- `prompts`: None |
|
|
- `batch_sampler`: batch_sampler |
|
|
- `multi_dataset_batch_sampler`: proportional |
|
|
|
|
|
</details> |
|
|
|
|
|
### Training Logs |
|
|
| Epoch | Step | Training Loss | Validation Loss | |
|
|
|:------:|:----:|:-------------:|:---------------:| |
|
|
| 0.1562 | 10 | 4.4544 | - | |
|
|
| 0.3125 | 20 | 4.2972 | - | |
|
|
| 0.3906 | 25 | - | 2.1215 | |
|
|
| 0.4688 | 30 | 4.2058 | - | |
|
|
| 0.625 | 40 | 4.1676 | - | |
|
|
| 0.7812 | 50 | 4.1589 | 2.0754 | |
|
|
| 0.9375 | 60 | 4.1537 | - | |
|
|
| 1.0938 | 70 | 4.1414 | - | |
|
|
| 1.1719 | 75 | - | 2.0523 | |
|
|
| 1.25 | 80 | 4.1134 | - | |
|
|
| 1.4062 | 90 | 4.0985 | - | |
|
|
| 1.5625 | 100 | 4.0703 | 2.0018 | |
|
|
| 1.7188 | 110 | 4.0612 | - | |
|
|
| 1.875 | 120 | 4.0258 | - | |
|
|
| 1.9531 | 125 | - | 1.9405 | |
|
|
| 2.0312 | 130 | 3.9457 | - | |
|
|
| 2.1875 | 140 | 3.8651 | - | |
|
|
| 2.3438 | 150 | 3.7917 | 1.8741 | |
|
|
| 2.5 | 160 | 3.6884 | - | |
|
|
| 2.6562 | 170 | 3.6679 | - | |
|
|
| 2.7344 | 175 | - | 1.7795 | |
|
|
| 2.8125 | 180 | 3.6507 | - | |
|
|
| 2.9688 | 190 | 3.5815 | - | |
|
|
| 3.125 | 200 | 3.3862 | 1.6903 | |
|
|
| 3.2812 | 210 | 3.3398 | - | |
|
|
| 3.4375 | 220 | 3.23 | - | |
|
|
| 3.5156 | 225 | - | 1.6646 | |
|
|
| 3.5938 | 230 | 3.2616 | - | |
|
|
| 3.75 | 240 | 3.1892 | - | |
|
|
| 3.9062 | 250 | 3.1402 | 1.5480 | |
|
|
| 4.0625 | 260 | 3.0188 | - | |
|
|
| 4.2188 | 270 | 2.8433 | - | |
|
|
| 4.2969 | 275 | - | 1.4929 | |
|
|
| 4.375 | 280 | 2.8547 | - | |
|
|
| 4.5312 | 290 | 2.8257 | - | |
|
|
| 4.6875 | 300 | 2.7926 | 1.4208 | |
|
|
| 4.8438 | 310 | 2.8348 | - | |
|
|
| 5.0 | 320 | 2.7752 | - | |
|
|
| 5.0781 | 325 | - | 1.3631 | |
|
|
| 5.1562 | 330 | 2.5492 | - | |
|
|
| 5.3125 | 340 | 2.5594 | - | |
|
|
| 5.4688 | 350 | 2.5388 | 1.3001 | |
|
|
| 5.625 | 360 | 2.4945 | - | |
|
|
| 5.7812 | 370 | 2.4622 | - | |
|
|
| 5.8594 | 375 | - | 1.2738 | |
|
|
| 5.9375 | 380 | 2.4739 | - | |
|
|
| 6.0938 | 390 | 2.3813 | - | |
|
|
| 6.25 | 400 | 2.25 | 1.2204 | |
|
|
| 6.4062 | 410 | 2.3371 | - | |
|
|
| 6.5625 | 420 | 2.2495 | - | |
|
|
| 6.6406 | 425 | - | 1.1891 | |
|
|
| 6.7188 | 430 | 2.2528 | - | |
|
|
| 6.875 | 440 | 2.2632 | - | |
|
|
| 7.0312 | 450 | 2.1912 | 1.1430 | |
|
|
| 7.1875 | 460 | 2.0829 | - | |
|
|
| 7.3438 | 470 | 2.0772 | - | |
|
|
| 7.4219 | 475 | - | 1.1309 | |
|
|
| 7.5 | 480 | 2.0683 | - | |
|
|
| 7.6562 | 490 | 2.1433 | - | |
|
|
| 7.8125 | 500 | 2.1272 | 1.1044 | |
|
|
| 7.9688 | 510 | 2.0564 | - | |
|
|
| 8.125 | 520 | 1.9743 | - | |
|
|
| 8.2031 | 525 | - | 1.0847 | |
|
|
| 8.2812 | 530 | 1.9884 | - | |
|
|
| 8.4375 | 540 | 1.9915 | - | |
|
|
| 8.5938 | 550 | 2.007 | 1.0686 | |
|
|
| 8.75 | 560 | 1.9727 | - | |
|
|
| 8.9062 | 570 | 1.9395 | - | |
|
|
| 8.9844 | 575 | - | 1.0611 | |
|
|
| 9.0625 | 580 | 1.9538 | - | |
|
|
| 9.2188 | 590 | 1.9069 | - | |
|
|
| 9.375 | 600 | 1.8768 | 1.0467 | |
|
|
| 9.5312 | 610 | 1.8875 | - | |
|
|
| 9.6875 | 620 | 1.8867 | - | |
|
|
| 9.7656 | 625 | - | 1.0414 | |
|
|
| 9.8438 | 630 | 1.846 | - | |
|
|
| 10.0 | 640 | 1.9162 | - | |
|
|
|
|
|
|
|
|
### Framework Versions |
|
|
- Python: 3.10.12 |
|
|
- Sentence Transformers: 4.1.0 |
|
|
- Transformers: 4.51.3 |
|
|
- PyTorch: 2.6.0+cu124 |
|
|
- Accelerate: 1.6.0 |
|
|
- Datasets: 3.5.0 |
|
|
- Tokenizers: 0.21.1 |
|
|
|
|
|
## 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} |
|
|
} |
|
|
``` |
|
|
|
|
|
<!-- |
|
|
## Glossary |
|
|
|
|
|
*Clearly define terms in order to be accessible across audiences.* |
|
|
--> |
|
|
|
|
|
<!-- |
|
|
## Model Card Authors |
|
|
|
|
|
*Lists the people who create the model card, providing recognition and accountability for the detailed work that goes into its construction.* |
|
|
--> |
|
|
|
|
|
<!-- |
|
|
## Model Card Contact |
|
|
|
|
|
*Provides a way for people who have updates to the Model Card, suggestions, or questions, to contact the Model Card authors.* |
|
|
--> |
