README.md

metadata

tags:
  - sentence-transformers
  - sentence-similarity
  - feature-extraction
  - generated_from_trainer
  - dataset_size:3257
  - loss:MultipleNegativesRankingLoss
base_model: AITeamVN/Vietnamese_Embedding
widget:
  - source_sentence: Đặt_cọc bao_nhiêu khi tham_gia đấu_giá lô cổ_phần kèm nợ phải thu ?
    sentences:
      - >-
        negative: Điều 3 . Nguyên_tắc thực_hiện và thẩm_quyền quyết_định : 4 .
        Toàn_bộ số_lượng cổ_phần chào_bán ( toàn_bộ hoặc một phần vốn góp tại
        doanh_nghiệp ) và khoản nợ phải thu kèm theo được xác_định là một lô .
        Nhà đầu_tư tham_gia đấu_giá phải mua cả lô cổ_phần kèm nợ phải thu .
        Công_ty cổ_phần có vốn góp và nợ phải thu của doanh_nghiệp mua_bán nợ
        không được tham_gia đấu_giá_cả lô cổ_phần kèm nợ phải thu của chính
        doanh_nghiệp mình . Nhà đầu_tư tham_gia đấu_giá mua cả lô cổ_phần kèm nợ
        phải thu không phải thực_hiện thủ_tục chào mua công_khai .
      - >-
        positive: Điều 8 . Thực_hiện bán đấu_giá : 1 . Cuộc đấu_giá được tổ_chức
        tại trụ_sở của tổ_chức đấu_giá , doanh_nghiệp mua_bán nợ hoặc địa_điểm
        khác theo thỏa_thuận của doanh_nghiệp mua_bán nợ và tổ_chức đấu_giá .
      - >-
        positive: Điều 11 . Mở tài Khoản , trả lãi và thu phí : 3 . Việc thu phí
        thanh_toán đối_với các đối_tượng mở tài Khoản tại Kho_bạc Nhà_nước được
        thực_hiện như sau : 
         a ) Các đối_tượng phải trả phí thanh_toán , bao_gồm : Tiền_của các đơn_vị tổ_chức không có nguồn_gốc từ ngân_sách nhà_nước gửi tại Kho_bạc Nhà_nước . 
         Mức phí thanh_toán được thực_hiện theo mức phí mà ngân_hàng thu đối_với Kho_bạc Nhà_nước tại thời Điểm tính phí . 
         b ) Các đối_tượng không phải trả phí thanh_toán , bao_gồm : Các Khoản thanh_toán của ngân_sách nhà_nước ; quỹ dự_trữ tài_chính thuộc ngân_sách trung_ương và ngân_sách cấp tỉnh ; các quỹ tài_chính nhà_nước và tiền gửi của các đơn_vị , tổ_chức có nguồn_gốc từ ngân_sách nhà_nước tại Kho_bạc Nhà_nước .
  - source_sentence: >-
      Yêu_cầu về chất_lượng sản_phẩm , hàng_hóa_vật_liệu xây_dựng và cấu_kiện
      xây_dựng được quy_định như thế_nào ?
    sentences:
      - >-
        positive: Điều 5 . Đăng_tải Thông_cáo báo_chí : 1 . Bộ Tư_pháp đăng_tải
        Thông_cáo báo_chí trên Cổng thông_tin điện_tử Bộ Tư_pháp , Báo Pháp_luật
        Việt_Nam điện_tử ngay sau khi ký ban_hành .
      - >-
        negative: Điều 7 . Sử_dụng vật_liệu xây_dựng và cấu_kiện xây_dựng trong
        công_trình xây_dựng : 1 . Sản_phẩm , hàng_hóa_vật_liệu xây_dựng và
        cấu_kiện xây_dựng khi sử_dụng trong công_trình xây_dựng phải đảm_bảo
        chất_lượng , đáp_ứng tiêu_chuẩn , quy_chuẩn kỹ_thuật , tuân_thủ thiết_kế
        và chỉ_dẫn kỹ_thuật ( nếu có ) .
      - >-
        positive: Điều 10 . Yêu_cầu về chất_lượng sản_phẩm , hàng_hóa_vật_liệu
        xây_dựng và cấu_kiện xây_dựng : 1 . Chất_lượng sản_phẩm ,
        hàng_hóa_vật_liệu xây_dựng và cấu_kiện xây_dựng phải tuân_thủ và phù_hợp
        với các quy_định của pháp_luật về chất_lượng sản_phẩm , hàng_hóa ;
        pháp_luật về tiêu_chuẩn , quy_chuẩn kỹ_thuật .
  - source_sentence: >-
      Mức phạt khi không tuân_thủ các quy_định về thực_phẩm biến_đổi gen ,
      sinh_vật biến_đổi gen sử_dụng làm thực_phẩm được quy_định như thế_nào ?
    sentences:
      - >-
        positive: Điều 30 . Xử_phạt chủ phương_tiện vi_phạm_quy_định liên_quan
        đến giao_thông đường_bộ : 3 . Phạt tiền từ 400.000 đồng đến 600.000 đồng
        trên mỗi người vượt quá quy_định được phép chở của phương_tiện nhưng
        tổng_mức phạt tiền tối_đa không vượt quá 40.000.000 đồng đối_với chủ
        phương_tiện là cá_nhân , từ 800.000 đồng đến 1.200.000 đồng trên mỗi
        người vượt quá quy_định được phép chở của phương_tiện nhưng tổng_mức
        phạt tiền tối_đa không vượt quá 80.000.000 đồng đối_với chủ phương_tiện
        là tổ_chức giao phương_tiện hoặc để cho người làm_công , người đại_diện
        điều_khiển phương_tiện thực_hiện_hành_vi vi_phạm_quy_định tại khoản 2
        Điều 23 Nghị_định này hoặc trực_tiếp điều_khiển phương_tiện
        thực_hiện_hành_vi vi_phạm_quy_định tại khoản 2 Điều 23 Nghị_định này .
      - >-
        negative: Điều 23 . Vi_phạm_quy_định về điều_kiện bảo_đảm an_toàn
        thực_phẩm đối_với thực_phẩm chức_năng , thực_phẩm biến_đổi gen ,
        thực_phẩm chiếu_xạ : 2 . Phạt tiền từ 30.000.000 đồng đến 50.000.000
        đồng đối_với một trong các hành_vi sau đây : 
         a ) Sản_xuất , kinh_doanh thực_phẩm từ sinh_vật biến_đổi gen , sản_phẩm của sinh_vật biến_đổi gen có tên trong danh_mục sinh_vật biến_đổi gen được cấp giấy xác_nhận đủ điều_kiện sử_dụng làm thực_phẩm nhưng không có giấy xác_nhận sinh_vật biến_đổi gen đủ điều_kiện sử_dụng làm thực_phẩm theo quy_định ; 
         b ) Sản_xuất , kinh_doanh thực_phẩm từ sinh_vật biến_đổi gen , sản_phẩm của sinh_vật biến_đổi gen không có tên trong danh_mục sinh_vật biến_đổi gen được cấp giấy xác_nhận đủ điều_kiện sử_dụng làm thực_phẩm theo quy_định ; 
         c ) Sản_xuất , kinh_doanh thực_phẩm bảo_quản bằng phương_pháp chiếu_xạ không thuộc danh_mục nhóm thực_phẩm được phép chiếu_xạ ; 
         d ) Sản_xuất , kinh_doanh thực_phẩm bảo_quản bằng phương_pháp chiếu_xạ nhưng không tuân_thủ quy_định về liều chiếu_xạ .
      - >-
        positive: Điều 17 . Vi_phạm_quy_định về điều_kiện bảo_đảm an_toàn
        thực_phẩm đối_với thực_phẩm biến_đổi gen , thực_phẩm chiếu_xạ : 2 . Phạt
        tiền từ 30.000.000 đồng đến 50.000.000 đồng đối_với một trong các
        hành_vi sau đây : 
         a ) Sản_xuất , kinh_doanh thực_phẩm từ sinh_vật biến_đổi gen , sản_phẩm của sinh_vật biến_đổi gen không có tên trong Danh_mục sinh_vật biến_đổi gen được cấp giấy xác_nhận đủ điều_kiện sử_dụng làm thực_phẩm ; 
         b ) Sản_xuất , kinh_doanh thực_phẩm từ sinh_vật biến_đổi gen , sản_phẩm của sinh_vật biến_đổi gen có tên trong Danh_mục sinh_vật biến_đổi gen được cấp giấy xác_nhận đủ điều_kiện sử_dụng làm thực_phẩm nhưng không có giấy xác_nhận sinh_vật biến_đổi gen đủ điều_kiện sử_dụng làm thực_phẩm ; 
         c ) Sản_xuất , kinh_doanh thực_phẩm bảo_quản bằng phương_pháp chiếu_xạ không thuộc danh_mục nhóm thực_phẩm được phép chiếu_xạ ; 
         d ) Thực_hiện chiếu_xạ thực_phẩm nhưng không tuân_thủ quy_định về liều_lượng chiếu_xạ hoặc chiếu_xạ thực_phẩm tại cơ_sở chưa đủ điều_kiện và được cơ_quan có thẩm_quyền cấp phép theo quy_định của pháp_luật .
  - source_sentence: >-
      Xây_dựng hệ_thống kết_nối dự_báo , cảnh_báo , thông_báo , báo_động
      thông_tin phòng_thủ dân_sự được quy_định như thế_nào ?
    sentences:
      - >-
        positive: Điều 10 . Xây_dựng hệ_thống kết_nối dự_báo , cảnh_báo ,
        thông_báo , báo_động thông_tin phòng_thủ dân_sự : Củng_cố , xây_dựng các
        trung_tâm , các đài dự_báo khí_tượng thủy_văn ; các trạm báo tin
        động_đất , cảnh_báo sóng_thần ; các trạm quan_trắc - cảnh_báo môi_trường
        độc xạ ; các đài , trạm quan_sát , báo_động phòng không nhân_dân của
        Trung_ương , khu_vực , địa_phương trên đất_liền và biển đảo , hệ_thống
        trang thiết_bị công_nghệ thông_tin , Cổng thông_tin điện_tử Chính_phủ ,
        các bộ , ngành từ trung_ương đến địa_phương tạo thành hệ_thống mạng
        thông_tin dự_báo , cảnh_báo , thông_báo , báo_động phòng_thủ dân_sự trên
        phạm_vi toàn_quốc .
      - >-
        negative: Điều 13 . Phòng_thủ dân_sự : 2 . Nhiệm_vụ phòng_thủ dân_sự
        bao_gồm : 
         a ) Xây_dựng cơ_chế hoạt_động , kế_hoạch phòng_thủ dân_sự ; 
         b ) Tuyên_truyền , giáo_dục , bồi_dưỡng , tập_huấn , huấn_luyện , diễn_tập ; 
         c ) Xây_dựng hệ_thống công_trình phòng_thủ dân_sự ; 
         d ) Xây_dựng hệ_thống tiếp_nhận , xử_lý thông_tin , nghiên_cứu dự_báo , cảnh_báo , thông_báo , báo_động ; 
         đ ) Thực_hiện các biện_pháp phòng_thủ dân_sự .
      - >-
        positive: Điều 12 . Xử_phạt các hành_vi vi_phạm_quy_định về sử_dụng ,
        khai_thác trong phạm_vi đất dành cho đường_bộ : 10 . Ngoài việc bị
        áp_dụng hình_thức xử_phạt , cá_nhân , tổ_chức thực_hiện_hành_vi vi_phạm
        còn bị áp_dụng các biện_pháp khắc_phục hậu_quả sau đây : 
         a ) Thực_hiện_hành_vi quy_định tại điểm b khoản 1 Điều này buộc phải thu_dọn thóc , lúa , rơm , rạ , nông , lâm , hải_sản , thiết_bị trên đường_bộ ; 
         b ) Thực_hiện_hành_vi quy_định tại điểm a , điểm b khoản 2 Điều này buộc phải di_dời cây_trồng không đúng quy_định và khôi_phục lại tình_trạng ban_đầu đã bị thay_đổi do vi_phạm hành_chính gây ra ; 
         c ) Thực_hiện_hành_vi quy_định tại điểm c , điểm d khoản 2 Điều này buộc phải thu_dọn vật_tư , vật_liệu , hàng_hóa và khôi_phục lại tình_trạng ban_đầu đã bị thay_đổi do vi_phạm hành_chính gây ra ; 
         d ) Thực_hiện_hành_vi quy_định tại khoản 3 ; khoản 4 ; điểm b , điểm c , điểm d khoản 5 ; điểm a , điểm b , điểm c , điểm d , điểm e , điểm g , điểm h , điểm i khoản 6 ; khoản 7 ; điểm a khoản 8 Điều này buộc phải thu_dọn rác , chất phế_thải , phương_tiện , vật_tư , vật_liệu , hàng_hóa , máy_móc , thiết_bị , biển_hiệu , biển quảng_cáo , các loại vật_dụng khác và khôi_phục lại tình_trạng ban_đầu đã bị thay_đổi do vi_phạm hành_chính gây ra ; 
         đ ) Thực_hiện_hành_vi quy_định tại điểm a khoản 5 , điểm đ khoản 6 , điểm b khoản 8 , khoản 9 Điều này buộc phải tháo_dỡ công_trình xây_dựng trái_phép ( không có giấy_phép hoặc không đúng với giấy_phép ) và khôi_phục lại tình_trạng ban_đầu đã bị thay_đổi do vi_phạm hành_chính gây ra .
  - source_sentence: Giấy khám sức_khỏe đi du_học có giá_trị bao_nhiêu tháng ?
    sentences:
      - >-
        negative: Điều 3 . Giấy khám sức_khỏe : 4 . Giấy khám sức_khỏe chỉ có
        giá_trị khi : Ghi theo đúng mẫu quy_định ; viết bằng bút mực hoặc bút_bi
        màu xanh hoặc đen ; chữ_viết rõ_ràng , không tẩy xóa , không viết tắt ;
        ghi đầy_đủ các nội_dung trong Giấy khám sức_khỏe ; kết_luận của Hội_đồng
        khám sức_khỏe tuyển_chọn công_dân phục_vụ có thời_hạn trong CAND có
        giá_trị trong 06 ( sáu ) tháng kể từ ngày khám , nếu không có những
        diễn_biến đặc_biệt về sức_khỏe .
      - >-
        positive: Điều 6 . Hồ_sơ đăng_ký thường_trú : 1 . Hồ_sơ đăng_ký
        thường_trú , bao_gồm : 
         a ) Phiếu báo thay_đổi hộ_khẩu , nhân_khẩu ; 
         b ) Bản khai nhân_khẩu ( đối_với trường_hợp phải khai bản khai nhân_khẩu ) ; 
         c ) Giấy chuyển hộ_khẩu ( đối_với các trường_hợp phải cấp giấy chuyển hộ_khẩu quy_định tại khoản 2 Điều 28 Luật Cư_trú ) ; 
         d ) Giấy_tờ , tài_liệu chứng_minh chỗ ở hợp_pháp quy_định tại Điều 6 Nghị_định số 31_2014 _NĐ - CP ngày 18 tháng 4 năm 2014 của Chính_phủ quy_định chi_tiết một_số điều và biện_pháp thi_hành Luật Cư_trú ( sau đây viết gọn là Nghị_định số 31_2014 _NĐ - CP ) . Trường_hợp chỗ ở hợp_pháp do thuê , mượn , ở nhờ thì phải được người cho thuê , cho mượn , cho ở nhờ đồng_ý cho đăng_ký thường_trú vào chỗ ở của mình và ghi vào phiếu báo thay_đổi hộ_khẩu , nhân_khẩu , ký , ghi rõ họ , tên ; trường_hợp người cho thuê , cho mượn , cho ở nhờ đã có ý_kiến bằng văn_bản đồng_ý cho đăng_ký thường_trú vào chỗ ở của mình thì không phải ghi vào phiếu báo thay_đổi hộ_khẩu , nhân_khẩu . Đối_với chỗ ở hợp_pháp do thuê , mượn , ở nhờ tại thành_phố trực_thuộc Trung_ương phải có xác_nhận của Ủy_ban nhân_dân cấp xã về điều_kiện diện_tích bình_quân bảo_đảm theo quy_định của Hội_đồng nhân_dân thành_phố trực_thuộc Trung_ương . 
         Trường_hợp có quan_hệ gia_đình là ông , bà nội , ngoại , cha , mẹ , vợ , chồng , con và anh , chị , em ruột , cô , dì , chú , bác , cậu ruột , cháu ruột chuyển đến ở với nhau ; người chưa thành_niên không còn cha , mẹ hoặc còn cha , mẹ nhưng cha , mẹ không có khả_năng nuôi_dưỡng , người khuyết_tật mất khả_năng lao_động , người bị bệnh tâm_thần hoặc bệnh khác làm mất khả_năng nhận_thức , khả_năng điều_khiển hành_vi về ở với người giám_hộ thì không phải xuất_trình giấy_tờ , tài_liệu chứng_minh chỗ ở hợp_pháp nhưng phải xuất_trình giấy_tờ chứng_minh hoặc xác_nhận của Ủy_ban nhân_dân xã , phường , thị_trấn ( sau đây viết gọn là Ủy_ban nhân_dân cấp xã ) về mối quan_hệ nêu trên .
      - >-
        positive: Điều 8 . Cấp Giấy khám sức_khỏe : 4 . Trường_hợp người được
        KSK có xét_nghiệm HIV dương_tính thì việc thông_báo kết_quả xét_nghiệm
        này phải theo quy_định của pháp_luật về phòng , chống HIV / AIDS.
pipeline_tag: sentence-similarity
library_name: sentence-transformers

SentenceTransformer based on AITeamVN/Vietnamese_Embedding

This is a sentence-transformers model finetuned from AITeamVN/Vietnamese_Embedding. It maps sentences & paragraphs to a 1024-dimensional dense vector space and can be used for retrieval.

Model Details

Model Description

• Model Type: Sentence Transformer
• Base model: AITeamVN/Vietnamese_Embedding
• Maximum Sequence Length: 256 tokens
• Output Dimensionality: 1024 dimensions
• Similarity Function: Cosine Similarity
• Supported Modality: Text

Model Sources

• Documentation: Sentence Transformers Documentation
• Repository: Sentence Transformers on GitHub
• Hugging Face: Sentence Transformers on Hugging Face

Full Model Architecture

SentenceTransformer(
  (0): Transformer({'transformer_task': 'feature-extraction', 'modality_config': {'text': {'method': 'forward', 'method_output_name': 'last_hidden_state'}}, 'module_output_name': 'token_embeddings', 'architecture': 'XLMRobertaModel'})
  (1): Pooling({'embedding_dimension': 1024, 'pooling_mode': 'cls', 'include_prompt': True})
  (2): Normalize({})
)

Usage

Direct Usage (Sentence Transformers)

First install the Sentence Transformers library:

pip install -U sentence-transformers

Then you can load this model and run inference.

from sentence_transformers import SentenceTransformer

# Download from the 🤗 Hub
model = SentenceTransformer("sentence_transformers_model_id")
# Run inference
sentences = [
    'Giấy khám sức_khỏe đi du_học có giá_trị bao_nhiêu tháng ?',
    'positive: Điều 8 . Cấp Giấy khám sức_khỏe : 4 . Trường_hợp người được KSK có xét_nghiệm HIV dương_tính thì việc thông_báo kết_quả xét_nghiệm này phải theo quy_định của pháp_luật về phòng , chống HIV / AIDS.',
    'negative: Điều 3 . Giấy khám sức_khỏe : 4 . Giấy khám sức_khỏe chỉ có giá_trị khi : Ghi theo đúng mẫu quy_định ; viết bằng bút mực hoặc bút_bi màu xanh hoặc đen ; chữ_viết rõ_ràng , không tẩy xóa , không viết tắt ; ghi đầy_đủ các nội_dung trong Giấy khám sức_khỏe ; kết_luận của Hội_đồng khám sức_khỏe tuyển_chọn công_dân phục_vụ có thời_hạn trong CAND có giá_trị trong 06 ( sáu ) tháng kể từ ngày khám , nếu không có những diễn_biến đặc_biệt về sức_khỏe .',
]
embeddings = model.encode(sentences)
print(embeddings.shape)
# [3, 1024]

# Get the similarity scores for the embeddings
similarities = model.similarity(embeddings, embeddings)
print(similarities)
# tensor([[1.0000, 0.5422, 0.0081],
#         [0.5422, 1.0000, 0.1163],
#         [0.0081, 0.1163, 1.0000]])

Training Details

Training Dataset

Unnamed Dataset

• Size: 3,257 training samples
• Columns: anchor, positive, and negative
• Approximate statistics based on the first 100 samples:

  	anchor	positive	negative
  type	string	string	string
  modality	text	text	text
  details	min: 16 tokens mean: 39.72 tokens max: 66 tokens	min: 37 tokens mean: 163.3 tokens max: 256 tokens	min: 36 tokens mean: 163.17 tokens max: 256 tokens

• Samples:

  anchor	positive	negative
  Công_an xã xử_phạt lỗi không mang bằng lái_xe có đúng không ?	positive: Điều 7 . Nhiệm_vụ của lực_lượng Cảnh_sát khác và Công_an xã : 1 . Bố_trí_lực_lượng tham_gia tuần_tra , kiểm_soát trật_tự , an_toàn giao_thông theo kế_hoạch .	negative: Điều 4 . Quản_lý , sử_dụng biểu_mẫu sử_dụng trong xử_phạt vi_phạm hành_chính lĩnh_vực giao_thông đường_bộ , đường_sắt : 4 . Trường_hợp người vi_phạm hành_chính có giấy_phép lái_xe tích_hợp của giấy_phép lái_xe có thời_hạn và giấy_phép lái_xe không thời_hạn , bị áp_dụng hình_thức xử_phạt tước quyền sử_dụng giấy_phép lái_xe theo quy_định tại Nghị_định của Chính_phủ quy_định xử_phạt vi_phạm hành_chính trong lĩnh_vực giao_thông đường_bộ và đường_sắt , người có thẩm_quyền quyết_định xử_phạt phải ghi rõ trong quyết_định , xử_phạt vi_phạm hành_chính các hạng xe được phép điều_khiển theo giấy_phép lái_xe và áp_dụng hình_thức xử_phạt tước quyền sử_dụng giấy_phép lái_xe có thời_hạn hoặc giấy_phép lái_xe không thời_hạn đối_với loại xe đã sử_dụng khi thực_hiện_hành_vi vi_phạm ( xe ô_tô hoặc máy_kéo hoặc xe mô_tô ) . Người vi_phạm hành_chính được quyền điều_khiển những loại xe còn lại được ghi trong giấy_phép lái_xe .
  Phải thực_hiện thao_tác nạp mẫu vào bình chứa và xử_lý mẫu sơ_bộ bằng hóa_chất như thế_nào ?	positive: Điều 11 . Tiến_hành lấy , bảo_quản mẫu : 2 . Thao_tác lấy mẫu a ) Việc lấy mẫu phải có_mặt chủ nguồn thải hoặc người đại_diện của cơ_sở có nguồn thải . Trường_hợp chủ nguồn thải hoặc người đại_diện vắng_mặt hoặc không hợp_tác thì trưởng_đoàn công_tác có trách_nhiệm lập biên_bản về sự vắng_mặt hoặc không hợp_tác và phải có người chứng_kiến việc lấy mẫu ; b ) Trước khi lấy mẫu phải cho chủ nguồn thải hoặc người đại_diện của cơ_sở có nguồn thải hoặc người chứng_kiến thấy dụng_cụ lấy và chứa mẫu đảm_bảo sạch , các dụng_cụ và hóa_chất đáp_ứng các tiêu_chuẩn quốc_gia về lấy mẫu . Chụp ảnh hoặc quay_phim về điểm thu mẫu và hoạt_động thu mẫu ; c ) Sử_dụng dụng_cụ lấy mẫu để múc nước_thải vào dụng_cụ chứa trung_gian ( xô bằng nhựa sạch có dung_tích từ 10 đến 15 lít ) . Nếu chiều sâu dòng nước_thải nhỏ hơn 01 mét , độ sâu lấy mẫu nước_thải nằm ở 1 / 3 chiều sâu dòng nước_thải tính từ bề_mặt_nước . Nếu chiều sâu dòng nước_thải lớn hơn 01 mét thì lấy ở độ sâu từ 20cm đến 50cm tính ...	negative: Điều 12 . Nhãn mẫu : 2 . Dán nhãn lên bình_chứa mẫu : nhãn phải bám chắc vào bình chứa , không để bị thấm nước , phải dùng băng_dính trong suốt rộng bản ( bề rộng ≥ 4cm ) dán đè kín lên_mặt nhãn và bao tròn hơn một vòng_quanh bình chứa để cố_định chặt và kín toàn_bộ tem nhãn vào thành bình ( nhãn mẫu có_thể được ghi và dán lên bình chứa trước khi lấy mẫu ) .
  Trình_tự đánh_giá chất_lượng hàng năm đối_với Kiểm_soát viên được quy_định như thế_nào ?	positive: Điều 13 . Trình_tự , thủ_tục đánh_giá : 1 . Đối_với người quản_lý doanh_nghiệp nhà_nước : a ) Người quản_lý doanh_nghiệp nhà_nước viết bản tự nhận_xét , đánh_giá theo nội_dung , tiêu_chí đánh_giá và tự nhận mức_độ xếp loại chất_lượng ; b ) Hội_đồng thành_viên họp nhận_xét , đánh_giá đối_với người quản_lý doanh_nghiệp . Cuộc họp đánh_giá , xếp loại chất_lượng được ghi thành biên_bản , trong đó nêu rõ thành_phần tham_dự , các ý_kiến tham_gia ; c ) Lấy ý_kiến bằng văn_bản về đánh_giá , xếp loại chất_lượng người quản_lý doanh_nghiệp của cấp ủy cùng cấp ; d ) Trên_cơ_sở ý_kiến của cấp ủy cùng cấp , Hội_đồng thành_viên hoặc Chủ_tịch công_ty xem_xét , quyết_định đánh_giá , xếp loại chất_lượng đối_với người quản_lý doanh_nghiệp theo thẩm_quyền hoặc báo_cáo kết_quả đánh_giá , xếp loại chất_lượng Chủ_tịch Hội_đồng thành_viên , thành_viên Hội_đồng thành_viên , Chủ_tịch công_ty gửi cơ_quan đại_diện chủ sở_hữu xem_xét , quyết_định .	negative: Điều 8 . Xếp loại chất_lượng : Người quản_lý doanh_nghiệp nhà_nước , Kiểm_soát viên , người đại_diện phần vốn nhà_nước được đánh_giá , xếp loại chất_lượng hàng năm theo 4 mức_độ : Hoàn_thành xuất_sắc nhiệm_vụ , hoàn_thành tốt nhiệm_vụ , hoàn_thành nhiệm_vụ , không hoàn_thành nhiệm_vụ .

• Loss: MultipleNegativesRankingLoss with these parameters:

  {
      "scale": 20.0,
      "similarity_fct": "cos_sim",
      "gather_across_devices": false,
      "directions": [
          "query_to_doc"
      ],
      "partition_mode": "joint",
      "hardness_mode": null,
      "hardness_strength": 0.0
  }
  

Training Hyperparameters

Non-Default Hyperparameters

• per_device_train_batch_size: 32
• warmup_steps: 100
• gradient_accumulation_steps: 2
• bf16: True
• gradient_checkpointing: True
• gradient_checkpointing_kwargs: {'use_reentrant': False}

All Hyperparameters

Click to expand

• per_device_train_batch_size: 32
• num_train_epochs: 3
• max_steps: -1
• learning_rate: 5e-05
• lr_scheduler_type: linear
• lr_scheduler_kwargs: None
• warmup_steps: 100
• optim: adamw_torch_fused
• optim_args: None
• weight_decay: 0.0
• adam_beta1: 0.9
• adam_beta2: 0.999
• adam_epsilon: 1e-08
• optim_target_modules: None
• gradient_accumulation_steps: 2
• average_tokens_across_devices: True
• max_grad_norm: 1.0
• label_smoothing_factor: 0.0
• bf16: True
• fp16: False
• bf16_full_eval: False
• fp16_full_eval: False
• tf32: None
• gradient_checkpointing: True
• gradient_checkpointing_kwargs: {'use_reentrant': False}
• torch_compile: False
• torch_compile_backend: None
• torch_compile_mode: None
• use_liger_kernel: False
• liger_kernel_config: None
• use_cache: False
• neftune_noise_alpha: None
• torch_empty_cache_steps: None
• auto_find_batch_size: False
• log_on_each_node: True
• logging_nan_inf_filter: True
• include_num_input_tokens_seen: no
• log_level: passive
• log_level_replica: warning
• disable_tqdm: False
• project: huggingface
• trackio_space_id: None
• trackio_bucket_id: None
• trackio_static_space_id: None
• per_device_eval_batch_size: 8
• prediction_loss_only: True
• eval_on_start: False
• eval_do_concat_batches: True
• eval_use_gather_object: False
• eval_accumulation_steps: None
• include_for_metrics: []
• batch_eval_metrics: False
• save_only_model: False
• save_on_each_node: False
• enable_jit_checkpoint: False
• push_to_hub: False
• hub_private_repo: None
• hub_model_id: None
• hub_strategy: every_save
• hub_always_push: False
• hub_revision: None
• load_best_model_at_end: False
• ignore_data_skip: False
• restore_callback_states_from_checkpoint: False
• full_determinism: False
• seed: 42
• data_seed: None
• use_cpu: False
• accelerator_config: {'split_batches': False, 'dispatch_batches': None, 'even_batches': True, 'use_seedable_sampler': True, 'non_blocking': False, 'gradient_accumulation_kwargs': None}
• parallelism_config: None
• dataloader_drop_last: False
• dataloader_num_workers: 0
• dataloader_pin_memory: True
• dataloader_persistent_workers: False
• dataloader_prefetch_factor: None
• remove_unused_columns: True
• label_names: None
• train_sampling_strategy: random
• length_column_name: length
• ddp_find_unused_parameters: None
• ddp_bucket_cap_mb: None
• ddp_broadcast_buffers: False
• ddp_static_graph: None
• ddp_backend: None
• ddp_timeout: 1800
• fsdp: None
• fsdp_config: None
• deepspeed: None
• debug: []
• skip_memory_metrics: True
• do_predict: False
• resume_from_checkpoint: None
• warmup_ratio: None
• local_rank: -1
• prompts: None
• batch_sampler: batch_sampler
• multi_dataset_batch_sampler: proportional
• router_mapping: {}
• learning_rate_mapping: {}

Training Logs

Epoch	Step	Training Loss
0.9804	50	0.7859
1.9608	100	0.2034
2.9412	150	0.1142

Training Time

• Training: 4.1 minutes

Framework Versions

• Python: 3.12.13
• Sentence Transformers: 5.6.0
• Transformers: 5.12.1
• PyTorch: 2.12.0+cu130
• Accelerate: 1.14.0
• Datasets: 5.0.0
• Tokenizers: 0.22.2

Citation

BibTeX

Sentence Transformers

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

MultipleNegativesRankingLoss

@misc{oord2019representationlearningcontrastivepredictive,
      title={Representation Learning with Contrastive Predictive Coding},
      author={Aaron van den Oord and Yazhe Li and Oriol Vinyals},
      year={2019},
      eprint={1807.03748},
      archivePrefix={arXiv},
      primaryClass={cs.LG},
      url={https://arxiv.org/abs/1807.03748},
}