| --- |
| 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\ |
| \ : \n 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 .\ |
| \ \n 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 . \n 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 : \n 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 ; \n\ |
| \ 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 ; \n 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 ; \n 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 : \n 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 ; \n 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 ; \n 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 ; \n 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\ |
| \ : \n a ) Xây_dựng cơ_chế hoạt_động , kế_hoạch phòng_thủ dân_sự ; \n b ) Tuyên_truyền\ |
| \ , giáo_dục , bồi_dưỡng , tập_huấn , huấn_luyện , diễn_tập ; \n c ) Xây_dựng\ |
| \ hệ_thống công_trình phòng_thủ dân_sự ; \n d ) Xây_dựng hệ_thống tiếp_nhận ,\ |
| \ xử_lý thông_tin , nghiên_cứu dự_báo , cảnh_báo , thông_báo , báo_động ; \n 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 : \n 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 ; \n 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 ; \n 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 ; \n 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 ; \n 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 : \n a ) Phiếu báo thay_đổi hộ_khẩu , nhân_khẩu ; \n b ) Bản khai nhân_khẩu\ |
| \ ( đối_với trường_hợp phải khai bản khai nhân_khẩu ) ; \n 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 ) ; \n 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 . \n 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](https://www.SBERT.net) model finetuned from [AITeamVN/Vietnamese_Embedding](https://huggingface.co/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](https://huggingface.co/AITeamVN/Vietnamese_Embedding) <!-- at revision dea33aa1ab339f38d66ae0a40e6c40e0a9249568 --> |
| - **Maximum Sequence Length:** 256 tokens |
| - **Output Dimensionality:** 1024 dimensions |
| - **Similarity Function:** Cosine Similarity |
| - **Supported Modality:** Text |
| <!-- - **Training Dataset:** Unknown --> |
| <!-- - **Language:** Unknown --> |
| <!-- - **License:** Unknown --> |
| |
| ### Model Sources |
| |
| - **Documentation:** [Sentence Transformers Documentation](https://sbert.net) |
| - **Repository:** [Sentence Transformers on GitHub](https://github.com/huggingface/sentence-transformers) |
| - **Hugging Face:** [Sentence Transformers on Hugging Face](https://huggingface.co/models?library=sentence-transformers) |
| |
| ### 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: |
| |
| ```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("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]]) |
| ``` |
| <!-- |
| ### 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: 3,257 training samples |
| * Columns: <code>anchor</code>, <code>positive</code>, and <code>negative</code> |
| * Approximate statistics based on the first 100 samples: |
| | | anchor | positive | negative | |
| |:---------|:-----------------------------------------------------------------------------------|:------------------------------------------------------------------------------------|:-------------------------------------------------------------------------------------| |
| | type | string | string | string | |
| | modality | text | text | text | |
| | details | <ul><li>min: 16 tokens</li><li>mean: 39.72 tokens</li><li>max: 66 tokens</li></ul> | <ul><li>min: 37 tokens</li><li>mean: 163.3 tokens</li><li>max: 256 tokens</li></ul> | <ul><li>min: 36 tokens</li><li>mean: 163.17 tokens</li><li>max: 256 tokens</li></ul> | |
| * Samples: |
| | anchor | positive | negative | |
| |:----------------------------------------------------------------------------------------------------------|:------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|:------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------| |
| | <code>Công_an xã xử_phạt lỗi không mang bằng lái_xe có đúng không ?</code> | <code>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 .</code> | <code>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 .</code> | |
| | <code>Phải thực_hiện thao_tác nạp mẫu vào bình chứa và xử_lý mẫu sơ_bộ bằng hóa_chất như thế_nào ?</code> | <code>positive: Điều 11 . Tiến_hành lấy , bảo_quản mẫu : 2 . Thao_tác lấy mẫu <br> 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 ; <br> 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 ; <br> 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 ...</code> | <code>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 ) .</code> | |
| | <code>Trình_tự đánh_giá chất_lượng hàng năm đối_với Kiểm_soát viên được quy_định như thế_nào ?</code> | <code>positive: Điều 13 . Trình_tự , thủ_tục đánh_giá : 1 . Đối_với người quản_lý doanh_nghiệp nhà_nước : <br> 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 ; <br> 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 ; <br> c ) Lấy ý_kiến bằng văn_bản về đánh_giá , xếp loại chất_lượng người quản_lý doanh_nghiệp của cấp ủy cùng cấp ; <br> 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 .</code> | <code>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 .</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", |
| "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 |
| <details><summary>Click to expand</summary> |
| |
| - `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`: {} |
|
|
| </details> |
|
|
| ### 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 |
| ```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{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}, |
| } |
| ``` |
|
|
| <!-- |
| ## 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.* |
| --> |
