--- tags: - sentence-transformers - sentence-similarity - feature-extraction - generated_from_trainer - dataset_size:41115 - loss:TripletLoss base_model: intfloat/multilingual-e5-large widget: - source_sentence: 'query: Какое заверение требуется для разрешения Финансового управляющего на снятие всех ограничений?' sentences: - 'passage: Выберите причину розыска? Интересует компенсация по вкладам 1991 года Сотрудник проверяет у клиента наличие оригинала сберкнижки или иного документа (копия книжки/дубликат книжки/договор вклада/квитанция ф. 31/банковский ордер или банковская справка, выписка/вкладчик получал компенсацию ранее по данному вкладу) (далее - Сберкнижка).' - "passage: При обращении клиента - банкрота для выполнения платежей по Плану реструктуризации\ \ долгов, он должен дополнительно предъявить: \n\n- Решение суда об утверждении\ \ Плана реструктуризации долгов;\n- Разрешение ФУ на снятие блокировок со счетов,\ \ отличных от Специального банковского счета (в случае необходимости)\n- Разрешение\ \ ФУ на снятие всех ограничений и возможность пользоваться всеми банковскими продуктами\ \ \n\n\n!!!!! Разрешение Финансового управляющего должно быть заверено личной\ \ подписью ФУ, копия удостоверена нотариусом (печать ФУ при наличии).\n\n\n\n\n\ Предоставлено разрешение ФУ на снятие всех ограничений \n\nДля снятия всех ограничений\ \ и для проведения платежей по \"Плану реструктуризации долгов\" необходимо\n\ Завести заявку через кнопку \"Решить вопрос клиента\" \n\nПо тематике: Банкротство\ \ ФЛ\n\nПрикрепить файлы сканов: \n - Решение АС о признании обоснованным заявления\ \ о признании гражданина банкротом и введения реструктуризации его долгов, \n\ \ + Решение АС об утверждении финансового управляющего (это может быть один документ),\ \ \n - Решение АС об утверждении Плана РД\n - Письменное разрешение/согласие финансового\ \ управляющего на снятие всех огранничений с продуктов должника с целью исполнения\ \ Плана РД. \n\n \nПосле снятия арестов, должник сам распоряжается счетами и\ \ выполняет операции согласно Плана реструктуризации долгов." - "passage: Для снятия всех ограничений необходимо предоставить Решение АС о завершении/прекращении\ \ банкротства.\n\n\n* В решении арбитражного суда могут быть указаны следующие\ \ определения:\n\n- Завершена реализация имущества;\n- Прекращено банкротство\ \ (в том числе заключение мирового соглашения);\n- Завершено конкурсное производство.\n\ \nКлиент обратился впервые\n\nСотрудник запрашивает у клиента Решение суда о завершении/\ \ прекращении процедуры банкротства (Копию). \n\nЕсли по клиенту закончилась процедура\ \ реструктуризация долгов и клиент пользовался банковской картой в качестве специального\ \ банковского счета с ежемесячным лимитом 50 000.00, необходимо проверить наличие\ \ установленного по карте лимита в АС ФС, и при его наличии, убрать выставленный\ \ лимит." - source_sentence: 'query: Каковы шаги для оформления заявки на разблокировку счета в АС ''Сбердруг''?' sentences: - "passage: Проверить наличие ареста на счет, с которого необходимо произвести выдачу\n\ \n\nЕСТЬ АРЕСТ на счете\n\nОформить заявку в АС \"Сбердруг\" на разблокировку\ \ счета\n1.\tОткрыть Каталог –> \nОбслуживание клиентов –> \nОперационный центр\ \ –> \nСопровождение операций Физических лиц –>\nФЛ. Работа с операциями Банкротов,\ \ откроется шаблон заявки.\n2.\tЗаполнить поля шаблона заявки в соответствии:\ \ \nНомер ТБ: Номер ТБ, ведения счета \nВыберите тематику запроса: Взаимодействие\ \ с ВСП/ОСБ\nТип запроса: Разблокировка счетов\nТема запроса: Разблокировка счетов\ \ для выдачи наличных\nДалее указать:\nФИО банкрота - ФИО банкрота \nНомер счета\ \ - Номер счета/вклада \nОбратился - (выбор Банкрот/ ФУ)\nВид получения\ \ (выбор нарочно / почта)\nВнутренний клиент (указать фамилию сотрудника,\ \ который сможет отследить исполнение заявки в случае отсутствия сотрудника, зарегистрировавшего\ \ заявку) \nСообщение в случае необходимости\n\n\nПрикрепить файлы сканов: ДУЛ\ \ клиента+ иные документы\nи нажать зеленую кнопку \"ОТПРАВИТЬ\".\nЗапрос направлен\ \ на исполнение.\n\nОригиналы всех предоставленных и оформленных в процессе подготовки\ \ заявки документов остаются у клиента." - 'passage: Кто обратился? Вкладчик/Представитель вкладчика (полномочия подтверждены) Выберите причину розыска?' - "passage: Сотрудник формирует заявку в \"Сбердруг\" по шаблону:\nКаталог→\nОбслуживание\ \ клиентов –> \nОперационный центр –> \nСопровождение операций Физических лиц\ \ –>\nФЛ. Работа с операциями Банкротов, откроется шаблон заявки\n\nЗаполнить\ \ поля шаблона заявки в соответствии: \nНомер ТБ: Номер ТБ, ведения счета (Для\ \ более быстрой обработки заявки верно указывайте ТБ клиента)\nВыберите тематику\ \ запроса: Взаимодействие с ВСП/ОСБ\n\nТип запроса: Разблокировка счетов\nТема\ \ запроса: Завершение процедуры банкротства\n\nДалее указать:\nФИО банкрота -\ \ ФИО банкрота \nНомер счета - Номер счета/вклада \nОбратился - (выбор\ \ Банкрот/ ФУ) \nВид получения - (выбор нарочно / почта)\nСообщение\ \ заполнить в случае необходимости указания особенностей\n\nК заявке приложить\ \ скан-копии:\n - Определение арбитражного суда о прекращении/завершении банкротства\n\ \ - ДУЛ Клиента\nнажать зеленую кнопку \"ОТПРАВИТЬ\".\nЗапрос направлен на исполнение.\n\ \n\nПредупредить клиента, что мероприятия по снятию ограничений с продуктов будут\ \ выполнены в течении 7 рабочих дней.\nОригиналы предоставленных документов остаются\ \ у клиента.\n\n!!!!!ОБЯЗАТЕЛЬНО ВЫБРАТЬ ВЕРНУЮ ТЕМУ ЗАПРОСА!!!!! Тема запроса:\ \ Завершение процедуры банкротства\nЕсли выбрать тему запроса: разблокировка счета,\ \ счет может заблокировать повторно \n\n\nВ случае если блокирован СБОЛ клиента\ \ дополнительно\nСотрудник регистрирует обращение в СРМ Розничный\nВыбирает\n\ Тематика: Банкротство физического лица\nПодтематика: Проведение операций\ \ по счету банкрота (в том числа открытие/закрытие)\nВыбирает причину обращения:\ \ РАЗБЛОКИРОВКА личного кабинета СБОЛ банкрота/ Блокировка Мобильного банка. \n\ В обращении обязательно указывает Фамилию Имя Отчество банкрота, День рождения.\ \ \nВкладывает в обращение:\n - Определение арбитражного суда о прекращении/завершении\ \ банкротства\n - ДУЛ Клиента \nОтправляет в работу." - source_sentence: 'query: Кто может выступать в качестве инициатора изменения контракта согласно документу с memo_id 63368?' sentences: - 'query: Кто имеет право запросить изменение контракта согласно документу с memo_id 63368?' - 'query: Когда можно изменить контракт согласно memo_id 63368?' - 'query: Что необходимо отправить в ПЦП Центр комплаенс при подозрении на отмывание денег?' - source_sentence: 'query: Что нужно сделать, если клиент найден?' sentences: - 'query: Что делать, если произошел сбой в системе Сбол.про?' - 'query: Какие шаги необходимо предпринять, если клиент обнаружен?' - 'query: Что делать после того, как клиент найден?' - source_sentence: 'query: Кто отвечает за подтверждение замены владельца номинального счета?' sentences: - 'query: Кто должен дать согласие на смену владельца номинального счета?' - 'query: Где можно установить индивидуальные лимиты по Детской СберКарте для законного представителя?' - 'query: Какой документ требуется для подтверждения личности клиента при смене владельца номинального счета?' 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) on the q2q_data and q2p_data datasets. 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) - **Maximum Sequence Length:** 512 tokens - **Output Dimensionality:** 1024 dimensions - **Similarity Function:** Cosine Similarity - **Training Datasets:** - q2q_data - q2p_data ### 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: Кто отвечает за подтверждение замены владельца номинального счета?', 'query: Кто должен дать согласие на смену владельца номинального счета?', 'query: Какой документ требуется для подтверждения личности клиента при смене владельца номинального счета?', ] 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] ``` ## Training Details ### Training Datasets #### q2q_data * Dataset: q2q_data * Size: 33,406 training samples * Columns: query_1, query_2, and negative * Approximate statistics based on the first 1000 samples: | | query_1 | query_2 | negative | |:--------|:-----------------------------------------------------------------------------------|:-----------------------------------------------------------------------------------|:-----------------------------------------------------------------------------------| | type | string | string | string | | details | | | | * Samples: | query_1 | query_2 | negative | |:-----------------------------------------------------------------------------------------|:----------------------------------------------------------------------------------------------------|:-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------| | query: Какой телефон для отключения дневного расходного лимита для ребенка? | query: На какой номер нужно позвонить, чтобы снять лимит расходов на день для ребенка? | query: Как отключить лимиты по детской карте через мобильное приложение, если родитель хочет это сделать? | | query: При каком условии можно выбрать возраст ребенка представительством? | query: При каких обстоятельствах можно определить возраст ребенка в представительстве? | query: Какой статус должен быть у представителя для определения возраста ребенка? | | query: Какие бумаги нужны при обращении, если счет не удается найти? | query: Что требуется приложить к запросу, если счет отсутствует? | query: Что нужно предоставить для регистрации обращения, если счёт не обнаружен? | * Loss: [TripletLoss](https://sbert.net/docs/package_reference/sentence_transformer/losses.html#tripletloss) with these parameters: ```json { "distance_metric": "TripletDistanceMetric.EUCLIDEAN", "triplet_margin": 5 } ``` #### q2p_data * Dataset: q2p_data * Size: 7,709 training samples * Columns: query, chunk, and negative * Approximate statistics based on the first 1000 samples: | | query | chunk | negative | |:--------|:-----------------------------------------------------------------------------------|:-------------------------------------------------------------------------------------|:-------------------------------------------------------------------------------------| | type | string | string | string | | details | | | | * Samples: | query | chunk | negative | |:-----------------------------------------------------------------------------------------------------------|:-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|:----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------| | query: Что такое ДУЛ законного представителя и зачем он нужен? | passage: Документы, необходимые для прикрепления законного представителя к подопечному (несовершеннолетнему от 14 до 18 лет):

Приемный родитель

ДУЛ законного представителя

Документ из органа опеки и попечительства о передаче ребенка в приемную семью | passage: Документы, необходимые для прикрепления законного представителя к подопечному (несовершеннолетнему от 14 до 18 лет):

Попечитель (физ. лицо)

ДУЛ законного представителя

Решение органа опеки и попечительства о назначении попечителя | | query: Что требуется для получения выписки по счету вкладчика с ограниченной дееспособностью? | passage: Выписка по счету (вкладу) может быть выдана:

- Ограниченно дееспособный в силу пристрастия

-Доверенное лицо ограниченно дееспособного | passage: Кто обратился?

Вкладчик/Представитель вкладчика (полномочия подтверждены)

Выберите причину розыска? | | query: Какие учредительные документы необходимы для государственного социального учреждения? | passage: Документ (распоряжение/приказ/акт/путевка) органа опеки и попечительства о помещении (передаче под надзор) несовершеннолетнего в государственную социальную организацию

Учредительные документы государственного социального учреждения (далее –учреждение)

Свидетельство о постановке на учет в налоговом органе учреждения

Выписка из Единого государственного реестра юридических лиц

Свидетельство о государственной регистрации учреждения

Документ (как правило, приказ) о назначении (избрании) единоличного исполнительного органа (директора) социального учреждения | passage: Документ (распоряжение/приказ/акт/путевка) органа опеки и попечительства о помещении (передаче под надзор) ограниченно дееспособного гражданина в государственную социальную организацию
Учредительные документы государственного социального учреждения (далее –учреждение)

Свидетельство о постановке на учет в налоговом органе учреждения

Выписка из Единого государственного реестра юридических лиц

Свидетельство о государственной регистрации учреждения

Документы об избрании (назначении) единоличного исполнительного органа | * Loss: [TripletLoss](https://sbert.net/docs/package_reference/sentence_transformer/losses.html#tripletloss) with these parameters: ```json { "distance_metric": "TripletDistanceMetric.EUCLIDEAN", "triplet_margin": 5 } ``` ### Evaluation Datasets #### q2q_data * Dataset: q2q_data * Size: 1,759 evaluation samples * Columns: query_1, query_2, and negative * Approximate statistics based on the first 1000 samples: | | query_1 | query_2 | negative | |:--------|:-----------------------------------------------------------------------------------|:-----------------------------------------------------------------------------------|:-----------------------------------------------------------------------------------| | type | string | string | string | | details | | | | * Samples: | query_1 | query_2 | negative | |:---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|:----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|:----------------------------------------------------------------------------------------------------------| | query: Что необходимо сделать при получении отрицательного заключения? | query: Какие действия нужно предпринять после получения отрицательного ответа? | query: Какие шаги следует предпринять при получении негативного ответа после открытия счета? | | query: Нужно ли согласовывать операцию с комплаенсом при переводе в СБОЛ.Про? | query: Обязательно ли получить согласие комплаенса для операции перевода в СБОЛ.Про? | query: Необходимо ли согласовывать перевод с комплаенсом в СБОЛ.Про? | | query: Что появляется на экране после нажатия кнопки «Ребенок до 14 лет» или «Ребенок от 14 до 18 лет»? | query: Какой экран показывается после нажатия на кнопки «Ребенок до 14 лет» и «Ребенок от 14 до 18 лет»? | query: Каким лицам доступна выписка по счету несовершеннолетнего в возрасте от 14 до 18 лет? | * Loss: [TripletLoss](https://sbert.net/docs/package_reference/sentence_transformer/losses.html#tripletloss) with these parameters: ```json { "distance_metric": "TripletDistanceMetric.EUCLIDEAN", "triplet_margin": 5 } ``` #### q2p_data * Dataset: q2p_data * Size: 406 evaluation samples * Columns: query, chunk, and negative * Approximate statistics based on the first 406 samples: | | query | chunk | negative | |:--------|:-----------------------------------------------------------------------------------|:-------------------------------------------------------------------------------------|:-------------------------------------------------------------------------------------| | type | string | string | string | | details | | | | * Samples: | query | chunk | negative | |:----------------------------------------------------------------------------------------------------------|:--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|:------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------| | query: Куда следует направить информацию, полученную для розыска? | passage: Выберите причину розыска?

Информация нужна для предоставления в Суд/в органы опеки/ др. гос органы

Зарегистрируй обращение в СРМ «Розничный». Приложи (при наличии) документы, подтверждающие ..... | passage: Заполните информацию о подопечном | | query: Кто может обратиться за открытием карты МИР без согласия Финансового управляющего? | passage: С каким вопросом обратился банкрот?

06. Открытие счета/вклада (отличного от Специального счета банкрота)

Банкрот в любой стадии банкротства может открыть самостоятельно в стандартном режиме без согласия Финансового управляющего следующие виды счетов:

- Номинальный счет для получения пособий на подопечного/ алиментов на ребенка без согласия своего финансового управляющего.

Любой другой счет может открыть только банкрот в стадии реструктуризация долгов, предоставив разрешение Финансового управляющего

!!!!!! при обращении МОБИЛИЗОВАННОГО (участник СВО) банкрота (в стадии РИ) для открытия и получения карты МИР для зачисления военного довольствия, открываем и выдаем карту МИР БЕЗ РАЗРЕШЕНИЯ ФУ | passage: Банкрот в любой стадии банкротства может открыть самостоятельно в стандартном режиме без согласия Финансового управляющего следующие виды счетов:

- Номинальный счет для получения пособий на подопечного/ алиментов на ребенка без согласия своего финансового управляющего.

Любой другой счет может открыть только банкрот в стадии реструктуризация долгов, предоставив разрешение Финансового управляющего

!!!!!! при обращении МОБИЛИЗОВАННОГО (участник СВО) банкрота (в стадии РИ) для открытия и получения карты МИР для зачисления военного довольствия, открываем и выдаем карту МИР БЕЗ РАЗРЕШЕНИЯ ФУ

Процедура банкротства Реструктуризация долгов

Клиент, признанный банкротом в стадии реструктуризация долгов имеет право без согласия Финансового управляющего открыть счета:
- Специальный счет банкрота с ежемесячным лимитом в 50 000.00
- Счет ГЖС (Счет ГЖС открывается в стандартном режиме, арест/ блокировка на счет ГЖС не накладывается).
При открытии любого другого счёта банкрот должен п... | | query: Что должно быть на свидетельстве о рождении Украины для оформления Детской СберКарты? | 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

18. Сколько изготавливается Детская СберКарта ?

Актуальные сроки выпуска карты размещены на сайте Банка: Детская СберКарт -> Тарифы -> Документы и ссылки | 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

05. Бонусы Спасибо по Детской СберКарте

Выберите интересующий вопрос | * Loss: [TripletLoss](https://sbert.net/docs/package_reference/sentence_transformer/losses.html#tripletloss) with these parameters: ```json { "distance_metric": "TripletDistanceMetric.EUCLIDEAN", "triplet_margin": 5 } ``` ### Training Hyperparameters #### Non-Default Hyperparameters - `eval_strategy`: steps - `per_device_train_batch_size`: 36 - `learning_rate`: 1e-05 - `weight_decay`: 0.01 - `num_train_epochs`: 2 - `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
Click to expand - `overwrite_output_dir`: False - `do_predict`: False - `eval_strategy`: steps - `prediction_loss_only`: True - `per_device_train_batch_size`: 36 - `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`: 2 - `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
### Training Logs
Click to expand | Epoch | Step | Training Loss | q2q data loss | q2p data loss | |:------:|:----:|:-------------:|:-------------:|:-------------:| | 0.0175 | 10 | 4.957 | - | - | | 0.0351 | 20 | 4.9467 | - | - | | 0.0526 | 30 | 4.9452 | - | - | | 0.0702 | 40 | 4.9325 | - | - | | 0.0877 | 50 | 4.9056 | 4.8804 | 4.9222 | | 0.1053 | 60 | 4.9041 | - | - | | 0.1228 | 70 | 4.8866 | - | - | | 0.1404 | 80 | 4.844 | - | - | | 0.1579 | 90 | 4.8064 | - | - | | 0.1754 | 100 | 4.8182 | 4.7243 | 4.8660 | | 0.1930 | 110 | 4.7791 | - | - | | 0.2105 | 120 | 4.7659 | - | - | | 0.2281 | 130 | 4.7572 | - | - | | 0.2456 | 140 | 4.7234 | - | - | | 0.2632 | 150 | 4.726 | 4.6268 | 4.8712 | | 0.2807 | 160 | 4.6932 | - | - | | 0.2982 | 170 | 4.6654 | - | - | | 0.3158 | 180 | 4.6776 | - | - | | 0.3333 | 190 | 4.6617 | - | - | | 0.3509 | 200 | 4.6928 | 4.5581 | 4.8814 | | 0.3684 | 210 | 4.6497 | - | - | | 0.3860 | 220 | 4.677 | - | - | | 0.4035 | 230 | 4.6344 | - | - | | 0.4211 | 240 | 4.6612 | - | - | | 0.4386 | 250 | 4.6274 | 4.5154 | 4.8396 | | 0.4561 | 260 | 4.6556 | - | - | | 0.4737 | 270 | 4.6382 | - | - | | 0.4912 | 280 | 4.6053 | - | - | | 0.5088 | 290 | 4.6131 | - | - | | 0.5263 | 300 | 4.6453 | 4.4957 | 4.8314 | | 0.5439 | 310 | 4.5819 | - | - | | 0.5614 | 320 | 4.5948 | - | - | | 0.5789 | 330 | 4.5288 | - | - | | 0.5965 | 340 | 4.6152 | - | - | | 0.6140 | 350 | 4.5831 | 4.4657 | 4.7953 | | 0.6316 | 360 | 4.5507 | - | - | | 0.6491 | 370 | 4.5718 | - | - | | 0.6667 | 380 | 4.6269 | - | - | | 0.6842 | 390 | 4.6017 | - | - | | 0.7018 | 400 | 4.5155 | 4.4396 | 4.7694 | | 0.7193 | 410 | 4.5055 | - | - | | 0.7368 | 420 | 4.534 | - | - | | 0.7544 | 430 | 4.5358 | - | - | | 0.7719 | 440 | 4.5443 | - | - | | 0.7895 | 450 | 4.5309 | 4.4183 | 4.7751 | | 0.8070 | 460 | 4.5952 | - | - | | 0.8246 | 470 | 4.5561 | - | - | | 0.8421 | 480 | 4.5191 | - | - | | 0.8596 | 490 | 4.5066 | - | - | | 0.8772 | 500 | 4.4875 | 4.4138 | 4.8195 | | 0.8947 | 510 | 4.5051 | - | - | | 0.9123 | 520 | 4.4872 | - | - | | 0.9298 | 530 | 4.4918 | - | - | | 0.9474 | 540 | 4.5357 | - | - | | 0.9649 | 550 | 4.4898 | 4.3754 | 4.7799 | | 0.9825 | 560 | 4.5742 | - | - | | 1.0 | 570 | 4.5461 | - | - | | 1.0175 | 580 | 4.5505 | - | - | | 1.0351 | 590 | 4.5027 | - | - | | 1.0526 | 600 | 4.5747 | 4.4060 | 4.7915 | | 1.0702 | 610 | 4.5296 | - | - | | 1.0877 | 620 | 4.4262 | - | - | | 1.1053 | 630 | 4.5415 | - | - | | 1.1228 | 640 | 4.5386 | - | - | | 1.1404 | 650 | 4.4552 | 4.3632 | 4.8105 | | 1.1579 | 660 | 4.4473 | - | - | | 1.1754 | 670 | 4.5069 | - | - | | 1.1930 | 680 | 4.5129 | - | - | | 1.2105 | 690 | 4.4611 | - | - | | 1.2281 | 700 | 4.5104 | 4.3530 | 4.7875 | | 1.2456 | 710 | 4.4742 | - | - | | 1.2632 | 720 | 4.4887 | - | - | | 1.2807 | 730 | 4.406 | - | - | | 1.2982 | 740 | 4.4049 | - | - | | 1.3158 | 750 | 4.4165 | 4.3484 | 4.7866 | | 1.3333 | 760 | 4.4274 | - | - | | 1.3509 | 770 | 4.4855 | - | - | | 1.3684 | 780 | 4.4571 | - | - | | 1.3860 | 790 | 4.4307 | - | - | | 1.4035 | 800 | 4.4387 | 4.3450 | 4.7628 | | 1.4211 | 810 | 4.4592 | - | - | | 1.4386 | 820 | 4.4368 | - | - | | 1.4561 | 830 | 4.4863 | - | - | | 1.4737 | 840 | 4.463 | - | - | | 1.4912 | 850 | 4.4113 | 4.3252 | 4.7610 | | 1.5088 | 860 | 4.4368 | - | - | | 1.5263 | 870 | 4.4738 | - | - | | 1.5439 | 880 | 4.4195 | - | - | | 1.5614 | 890 | 4.4478 | - | - | | 1.5789 | 900 | 4.3849 | 4.3140 | 4.7519 | | 1.5965 | 910 | 4.4896 | - | - | | 1.6140 | 920 | 4.4301 | - | - | | 1.6316 | 930 | 4.4142 | - | - | | 1.6491 | 940 | 4.4582 | - | - | | 1.6667 | 950 | 4.5075 | 4.3189 | 4.7259 | | 1.6842 | 960 | 4.4454 | - | - | | 1.7018 | 970 | 4.3547 | - | - | | 1.7193 | 980 | 4.4016 | - | - | | 1.7368 | 990 | 4.4064 | - | - | | 1.7544 | 1000 | 4.4356 | 4.3151 | 4.7276 | | 1.7719 | 1010 | 4.4105 | - | - | | 1.7895 | 1020 | 4.4067 | - | - | | 1.8070 | 1030 | 4.4296 | - | - | | 1.8246 | 1040 | 4.4147 | - | - | | 1.8421 | 1050 | 4.3743 | 4.3136 | 4.7182 | | 1.8596 | 1060 | 4.4065 | - | - | | 1.8772 | 1070 | 4.4025 | - | - | | 1.8947 | 1080 | 4.3912 | - | - | | 1.9123 | 1090 | 4.3731 | - | - | | 1.9298 | 1100 | 4.3817 | 4.3120 | 4.7357 | | 1.9474 | 1110 | 4.4305 | - | - | | 1.9649 | 1120 | 4.3914 | - | - | | 1.9825 | 1130 | 4.4753 | - | - | | 2.0 | 1140 | 4.4536 | - | - |
### 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", } ``` #### TripletLoss ```bibtex @misc{hermans2017defense, title={In Defense of the Triplet Loss for Person Re-Identification}, author={Alexander Hermans and Lucas Beyer and Bastian Leibe}, year={2017}, eprint={1703.07737}, archivePrefix={arXiv}, primaryClass={cs.CV} } ```