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  1. 1_Pooling/config.json +10 -0
  2. README.md +62 -0
  3. checkpoint-24522/1_Pooling/config.json +10 -0
  4. checkpoint-24522/README.md +1440 -0
  5. checkpoint-24522/config.json +26 -0
  6. checkpoint-24522/config_sentence_transformers.json +10 -0
  7. checkpoint-24522/model.safetensors +3 -0
  8. checkpoint-24522/modules.json +20 -0
  9. checkpoint-24522/optimizer.pt +3 -0
  10. checkpoint-24522/rng_state.pth +3 -0
  11. checkpoint-24522/scheduler.pt +3 -0
  12. checkpoint-24522/sentence_bert_config.json +4 -0
  13. checkpoint-24522/special_tokens_map.json +37 -0
  14. checkpoint-24522/tokenizer.json +0 -0
  15. checkpoint-24522/tokenizer_config.json +65 -0
  16. checkpoint-24522/trainer_state.json +0 -0
  17. checkpoint-24522/training_args.bin +3 -0
  18. checkpoint-24522/vocab.txt +0 -0
  19. config.json +26 -0
  20. config_sentence_transformers.json +10 -0
  21. model.safetensors +3 -0
  22. modules.json +20 -0
  23. runs/Dec26_10-25-51_r-clairedhx-autotrain-advanced-phe-transcript-dpu1ifo-47f8f-5cy/events.out.tfevents.1735208755.r-clairedhx-autotrain-advanced-phe-transcript-dpu1ifo-47f8f-5cy.251.0 +2 -2
  24. runs/Dec26_10-25-51_r-clairedhx-autotrain-advanced-phe-transcript-dpu1ifo-47f8f-5cy/events.out.tfevents.1735269700.r-clairedhx-autotrain-advanced-phe-transcript-dpu1ifo-47f8f-5cy.251.1 +3 -0
  25. sentence_bert_config.json +4 -0
  26. special_tokens_map.json +37 -0
  27. tokenizer.json +0 -0
  28. tokenizer_config.json +65 -0
  29. training_args.bin +3 -0
  30. training_params.json +33 -0
  31. vocab.txt +0 -0
1_Pooling/config.json ADDED
@@ -0,0 +1,10 @@
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
1
+ {
2
+ "word_embedding_dimension": 384,
3
+ "pooling_mode_cls_token": false,
4
+ "pooling_mode_mean_tokens": true,
5
+ "pooling_mode_max_tokens": false,
6
+ "pooling_mode_mean_sqrt_len_tokens": false,
7
+ "pooling_mode_weightedmean_tokens": false,
8
+ "pooling_mode_lasttoken": false,
9
+ "include_prompt": true
10
+ }
README.md ADDED
@@ -0,0 +1,62 @@
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
1
+
2
+ ---
3
+ library_name: sentence-transformers
4
+ tags:
5
+ - sentence-transformers
6
+ - sentence-similarity
7
+ - feature-extraction
8
+ - autotrain
9
+ base_model: sentence-transformers/multi-qa-MiniLM-L6-cos-v1
10
+ widget:
11
+ - source_sentence: 'search_query: i love autotrain'
12
+ sentences:
13
+ - 'search_query: huggingface auto train'
14
+ - 'search_query: hugging face auto train'
15
+ - 'search_query: i love autotrain'
16
+ pipeline_tag: sentence-similarity
17
+ ---
18
+
19
+ # Model Trained Using AutoTrain
20
+
21
+ - Problem type: Sentence Transformers
22
+
23
+ ## Validation Metrics
24
+ loss: 0.12438971549272537
25
+
26
+ runtime: 1178.6866
27
+
28
+ samples_per_second: 13.869
29
+
30
+ steps_per_second: 0.867
31
+
32
+ : 3.0
33
+
34
+ ## Usage
35
+
36
+ ### Direct Usage (Sentence Transformers)
37
+
38
+ First install the Sentence Transformers library:
39
+
40
+ ```bash
41
+ pip install -U sentence-transformers
42
+ ```
43
+
44
+ Then you can load this model and run inference.
45
+ ```python
46
+ from sentence_transformers import SentenceTransformer
47
+
48
+ # Download from the Hugging Face Hub
49
+ model = SentenceTransformer("sentence_transformers_model_id")
50
+ # Run inference
51
+ sentences = [
52
+ 'search_query: autotrain',
53
+ 'search_query: auto train',
54
+ 'search_query: i love autotrain',
55
+ ]
56
+ embeddings = model.encode(sentences)
57
+ print(embeddings.shape)
58
+
59
+ # Get the similarity scores for the embeddings
60
+ similarities = model.similarity(embeddings, embeddings)
61
+ print(similarities.shape)
62
+ ```
checkpoint-24522/1_Pooling/config.json ADDED
@@ -0,0 +1,10 @@
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
1
+ {
2
+ "word_embedding_dimension": 384,
3
+ "pooling_mode_cls_token": false,
4
+ "pooling_mode_mean_tokens": true,
5
+ "pooling_mode_max_tokens": false,
6
+ "pooling_mode_mean_sqrt_len_tokens": false,
7
+ "pooling_mode_weightedmean_tokens": false,
8
+ "pooling_mode_lasttoken": false,
9
+ "include_prompt": true
10
+ }
checkpoint-24522/README.md ADDED
@@ -0,0 +1,1440 @@
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
1
+ ---
2
+ tags:
3
+ - sentence-transformers
4
+ - sentence-similarity
5
+ - feature-extraction
6
+ - generated_from_trainer
7
+ - dataset_size:65385
8
+ - loss:MultipleNegativesRankingLoss
9
+ base_model: sentence-transformers/multi-qa-MiniLM-L6-cos-v1
10
+ widget:
11
+ - source_sentence: Quelles sont les considérations qui must être prises en compte
12
+ avant de prescrire des traitements médicaux supplémentaires après l'échec des
13
+ traitements conventionnels et des agents modificateurs du traitement de la maladie
14
+ auto-immune (anti-TNF) ?
15
+ sentences:
16
+ - 'Résumé de l''intervention : Syndrome main-pied lié aux fluoropyrimidines orales
17
+ dans le traitement du cancer du côlon..Intervention : Pour la deuxième question
18
+ concernant le syndrome main-pied, c’est effectivement un effet indésirable bien
19
+ connu des fluoropyrimidines. Il faut tout de même bien dire qu’il concerne surtout
20
+ la forme orale des fluoropyrimidines. J’ai repris dans une étude pivotale sur
21
+ des protocoles très habituels dans le cancer du côlon, le FOLFOX et le XELOX,
22
+ une incidence des syndromes main-pied d’à peu près 10 % pour le 5-FU, mais seulement
23
+ de 1 % de grade III, alors qu’il est de 30 % pour la capécitabine, dont 6 % de
24
+ grade III. Il est beaucoup plus important pour la forme orale.'
25
+ - 'Résumé de l''intervention : Positionnement des traitements médicaux après les
26
+ traitements conventionnels et anti-TNF..Intervention : C’était la position qui
27
+ avait été prise initialement, à savoir de les positionner après les autres traitements.
28
+ Si on cite les traitements, j’oublie les traitements conventionnels qui sont,
29
+ disons, les traitements de première ligne. On a ensuite les anti-TNF. On a mis
30
+ « à au moins un anti-TNF », c’était déjà le cas.'
31
+ - 'Résumé de l''intervention : Poursuite d''un traitement médical face à un patient
32
+ en situation critique..Intervention : Je ne suis pas d’accord. Devant ton malade,
33
+ tu dois quand même prendre une décision de savoir si tu le traites d’emblée ou
34
+ pas. Non ?'
35
+ - source_sentence: Quels sont les arguments mis en avant pour justifier l'absence
36
+ de données robustes de morbimortalité dans le dossier sur la CMHo ?
37
+ sentences:
38
+ - 'Résumé de l''intervention : Immunité éventuelle dans le contexte de l''hémophilie..Intervention
39
+ : J’avais juste une dernière petite question sur l’éventuelle immunisation. Nous
40
+ n’avons aucune donnée d’un patient qui se serait immunisé, comme dans l’hémophilie.'
41
+ - 'Résumé de l''intervention : Analyse des données de morbimortalité pour le dossier
42
+ sur la CMHo..Intervention : Je serai plus rapide. Je veux d’abord vous féliciter
43
+ pour cette présentation claire et, pour moi, convaincante. Néanmoins, je voudrais
44
+ revenir sur une limite actuelle du dossier qui a été soulignée par le chef de
45
+ projet au départ, qui est l’absence de données robustes de morbimortalité. Certes,
46
+ la CMHo est une maladie invalidante, mais c’est aussi une maladie grave.'
47
+ - 'Résumé de l''intervention : Étude du dossier TEZSPIRE dans le droit commun et
48
+ pour l''accès précoce..Intervention : Bonjour, Madame Barnig. Merci de nous rejoindre
49
+ pour ce dossier. Nous allons étudier le dossier de TEZSPIRE, à la fois dans le
50
+ droit commun et pour l’accès précoce. Il va nous être présenté par notre chef
51
+ de projet. Ensuite, nous vous passerons la parole, puis à notre expert interne,
52
+ le Docteur Kouzan. Ensuite, nous aurons deux contributions d’associations de patients.'
53
+ - source_sentence: Quels sont les facteurs qui influent sur la nature d'un marqueur
54
+ de surrogate dans des conditions médicales différentes ?
55
+ sentences:
56
+ - 'Résumé de l''intervention : La différence entre la cholangite sclérosante et
57
+ l''audc (autoimmune uveitis and demyelinating disease of the central nervous system)
58
+ en tant que marqueur de surrogate..Intervention : Dans la cholangite sclérosante,
59
+ le fait de normaliser ne change rien, mais ici avec l’AUDC, cela change. Comment
60
+ expliquer le fait que dans un cas c’est un surrogate marker et dans l’autre, pas
61
+ ?'
62
+ - 'Résumé de l''intervention : Adoption de processus pour améliorer la prise de
63
+ décision dans l''entreprise..Intervention : L’adoptons-nous sur table ?'
64
+ - 'Résumé de l''intervention : Transmission de souches vaccinales à partir des personnes
65
+ vaccinées par voie nasale..Intervention : Bonjour. Le fait que le nouveau vaccin
66
+ contient des virus vivants et qu’il est administré par voie nasale, faut-il prévoir
67
+ un risque de transmission d’une souche vaccinale à une personne de l’entourage
68
+ non vaccinée. Ce risque existe-t-il ?'
69
+ - source_sentence: Quels sont les éléments supplémentaires que le professionnel de
70
+ santé souhaite connaître pour prendre une décision éclairée après avoir pris connaissance
71
+ d'un cas ?
72
+ sentences:
73
+ - 'Résumé de l''intervention : Étude sur les limites de la compréhension d''une
74
+ maladie rare et étonnante..Intervention : Je crois qu’il y a deux limites restantes.
75
+ D’une part, le recul est encore relativement faible même si l’étude d’extension
76
+ nous donne des données à 2 ans. D’autre part, il y a l’absence de données de morbimortalité.
77
+ Ceci dit, c’est une maladie extrêmement curieuse et étonnante dans son histoire
78
+ naturelle parce que la complication la plus grave, la mort subite, survient chez
79
+ l’adolescent ou l’adulte jeune. Elle est rare au-delà.'
80
+ - 'Résumé de l''intervention : Appel à l''experte pour obtenir des informations
81
+ complémentaires après une commission..Intervention : Ou alors, je peux essayer
82
+ d’appeler l’experte et de lui poser uniquement cette question au téléphone. Elle
83
+ a déjà fait la DPI, donc je peux l’appeler et lui dire que suite à la commission,
84
+ nous avons besoin de cette information complémentaire. Ce serait peut-être moins
85
+ lourd et plus facile pour elle que de faire un rapport, vu que cela a été un peu
86
+ long de l’avoir. Cela pourrait être une façon de l’avoir éventuellement pour la
87
+ prochaine commission. Je lui demande si elle l’a déjà utilisé et ce qu’elle en
88
+ pense.'
89
+ - 'Résumé de l''intervention : La commission de transparence examine les impacts
90
+ sanitaires et environnementaux des installations nucléaires sur la population..Intervention
91
+ : Commission de Transparence MANTADIX – Radiation'
92
+ - source_sentence: Quels sont les mécanismes mis à jour par la Haute Autorité de Santé
93
+ pour enhancer l'examen et la communication au sein des équipes de vente ?
94
+ sentences:
95
+ - 'Résumé de l''intervention : Amélioration des processus d''analyse et de reporting
96
+ pour les équipes de vente..Intervention : Michel Clanet, une question.'
97
+ - 'Résumé de l''intervention : Suivi médian de trois ans et demi des patients..Intervention
98
+ : Effectivement, c’était un suivi médian de trois ans et demi. C’est ce qu’on
99
+ a demandé de faire au biostatisticien en fonction des commentaires qu’on a reçus.
100
+ Le suivi médian de trois ans et demi fait qu’il y avait des patients qui ont actuellement
101
+ un suivi de six ans.'
102
+ - 'Résumé de l''intervention : Importance d''un élément dans un document stratégique
103
+ (RCP)..Intervention : C’est un élément majeur que tu dis là, Étienne. Je suis
104
+ surpris que cela ne figure pas dans le RCP.'
105
+ pipeline_tag: sentence-similarity
106
+ library_name: sentence-transformers
107
+ ---
108
+
109
+ # SentenceTransformer based on sentence-transformers/multi-qa-MiniLM-L6-cos-v1
110
+
111
+ This is a [sentence-transformers](https://www.SBERT.net) model finetuned from [sentence-transformers/multi-qa-MiniLM-L6-cos-v1](https://huggingface.co/sentence-transformers/multi-qa-MiniLM-L6-cos-v1). It maps sentences & paragraphs to a 384-dimensional dense vector space and can be used for semantic textual similarity, semantic search, paraphrase mining, text classification, clustering, and more.
112
+
113
+ ## Model Details
114
+
115
+ ### Model Description
116
+ - **Model Type:** Sentence Transformer
117
+ - **Base model:** [sentence-transformers/multi-qa-MiniLM-L6-cos-v1](https://huggingface.co/sentence-transformers/multi-qa-MiniLM-L6-cos-v1) <!-- at revision b207367332321f8e44f96e224ef15bc607f4dbf0 -->
118
+ - **Maximum Sequence Length:** 512 tokens
119
+ - **Output Dimensionality:** 384 dimensions
120
+ - **Similarity Function:** Cosine Similarity
121
+ <!-- - **Training Dataset:** Unknown -->
122
+ <!-- - **Language:** Unknown -->
123
+ <!-- - **License:** Unknown -->
124
+
125
+ ### Model Sources
126
+
127
+ - **Documentation:** [Sentence Transformers Documentation](https://sbert.net)
128
+ - **Repository:** [Sentence Transformers on GitHub](https://github.com/UKPLab/sentence-transformers)
129
+ - **Hugging Face:** [Sentence Transformers on Hugging Face](https://huggingface.co/models?library=sentence-transformers)
130
+
131
+ ### Full Model Architecture
132
+
133
+ ```
134
+ SentenceTransformer(
135
+ (0): Transformer({'max_seq_length': 512, 'do_lower_case': False}) with Transformer model: BertModel
136
+ (1): Pooling({'word_embedding_dimension': 384, '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})
137
+ (2): Normalize()
138
+ )
139
+ ```
140
+
141
+ ## Usage
142
+
143
+ ### Direct Usage (Sentence Transformers)
144
+
145
+ First install the Sentence Transformers library:
146
+
147
+ ```bash
148
+ pip install -U sentence-transformers
149
+ ```
150
+
151
+ Then you can load this model and run inference.
152
+ ```python
153
+ from sentence_transformers import SentenceTransformer
154
+
155
+ # Download from the 🤗 Hub
156
+ model = SentenceTransformer("sentence_transformers_model_id")
157
+ # Run inference
158
+ sentences = [
159
+ "Quels sont les mécanismes mis à jour par la Haute Autorité de Santé pour enhancer l'examen et la communication au sein des équipes de vente ?",
160
+ "Résumé de l'intervention : Amélioration des processus d'analyse et de reporting pour les équipes de vente..Intervention : Michel Clanet, une question.",
161
+ "Résumé de l'intervention : Suivi médian de trois ans et demi des patients..Intervention : Effectivement, c’était un suivi médian de trois ans et demi. C’est ce qu’on a demandé de faire au biostatisticien en fonction des commentaires qu’on a reçus. Le suivi médian de trois ans et demi fait qu’il y avait des patients qui ont actuellement un suivi de six ans.",
162
+ ]
163
+ embeddings = model.encode(sentences)
164
+ print(embeddings.shape)
165
+ # [3, 384]
166
+
167
+ # Get the similarity scores for the embeddings
168
+ similarities = model.similarity(embeddings, embeddings)
169
+ print(similarities.shape)
170
+ # [3, 3]
171
+ ```
172
+
173
+ <!--
174
+ ### Direct Usage (Transformers)
175
+
176
+ <details><summary>Click to see the direct usage in Transformers</summary>
177
+
178
+ </details>
179
+ -->
180
+
181
+ <!--
182
+ ### Downstream Usage (Sentence Transformers)
183
+
184
+ You can finetune this model on your own dataset.
185
+
186
+ <details><summary>Click to expand</summary>
187
+
188
+ </details>
189
+ -->
190
+
191
+ <!--
192
+ ### Out-of-Scope Use
193
+
194
+ *List how the model may foreseeably be misused and address what users ought not to do with the model.*
195
+ -->
196
+
197
+ <!--
198
+ ## Bias, Risks and Limitations
199
+
200
+ *What are the known or foreseeable issues stemming from this model? You could also flag here known failure cases or weaknesses of the model.*
201
+ -->
202
+
203
+ <!--
204
+ ### Recommendations
205
+
206
+ *What are recommendations with respect to the foreseeable issues? For example, filtering explicit content.*
207
+ -->
208
+
209
+ ## Training Details
210
+
211
+ ### Training Dataset
212
+
213
+ #### Unnamed Dataset
214
+
215
+
216
+ * Size: 65,385 training samples
217
+ * Columns: <code>query</code> and <code>answer</code>
218
+ * Approximate statistics based on the first 1000 samples:
219
+ | | query | answer |
220
+ |:--------|:----------------------------------------------------------------------------------|:-------------------------------------------------------------------------------------|
221
+ | type | string | string |
222
+ | details | <ul><li>min: 6 tokens</li><li>mean: 39.67 tokens</li><li>max: 85 tokens</li></ul> | <ul><li>min: 15 tokens</li><li>mean: 125.37 tokens</li><li>max: 512 tokens</li></ul> |
223
+ * Samples:
224
+ | query | answer |
225
+ |:----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|:-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|
226
+ | <code>Quel est le rôle des patients dans les soins médicaux, selon la Commission de Transparence de la Haute Autorité de Santé ?</code> | <code>Résumé de l'intervention : Importance des patients dans les soins médicaux..Intervention : Ils sont importants quand même, sous réserve de l’effectif de patients, bien sûr.</code> |
227
+ | <code>Quel est le rôle que les médecins généralistes jouent dans le système de santé, selon l'avis des experts ?</code> | <code>Résumé de l'intervention : Rôle des médecins généralistes dans le système de santé..Intervention : Et les médecins généralistes. </code> |
228
+ | <code>Quelle élection a-t-elle été approuvée par un résultat de 17 votes ?</code> | <code>Résumé de l'intervention : Résultats d'un vote..Intervention : Résultats du vote : 17</code> |
229
+ * Loss: [<code>MultipleNegativesRankingLoss</code>](https://sbert.net/docs/package_reference/sentence_transformer/losses.html#multiplenegativesrankingloss) with these parameters:
230
+ ```json
231
+ {
232
+ "scale": 20.0,
233
+ "similarity_fct": "cos_sim"
234
+ }
235
+ ```
236
+
237
+ ### Evaluation Dataset
238
+
239
+ #### Unnamed Dataset
240
+
241
+
242
+ * Size: 16,347 evaluation samples
243
+ * Columns: <code>query</code> and <code>answer</code>
244
+ * Approximate statistics based on the first 1000 samples:
245
+ | | query | answer |
246
+ |:--------|:-----------------------------------------------------------------------------------|:------------------------------------------------------------------------------------|
247
+ | type | string | string |
248
+ | details | <ul><li>min: 11 tokens</li><li>mean: 40.91 tokens</li><li>max: 90 tokens</li></ul> | <ul><li>min: 22 tokens</li><li>mean: 128.9 tokens</li><li>max: 456 tokens</li></ul> |
249
+ * Samples:
250
+ | query | answer |
251
+ |:------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|:---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|
252
+ | <code>Quels sont les arguments avancés en faveur de l'utilisation de la médiane de rémission durable (MRD) comme critère intermédiaire pour les autorisations de traitement médicamenteuse précoce ?</code> | <code>Résumé de l'intervention : Utilisation de la médiane de rémission durable (MRD) comme critère intermédiaire pour les autorisations de traitement médicamenteuse précoce..Intervention : Cette évaluation de la possibilité d’utiliser la MRD comme surrogate est également faite au niveau réglementaire pour les AMM. Cela permettrait, si nous pouvons obtenir plus rapidement ces données sur la MRD, de donner des AMM plus précoces. Maintenant, jusqu’à présent, le guideline qui est en train d’être développé par l’EMA va plus dans le sens de l’utiliser comme un critère intermédiaire et non pas un surrogate et de confirmer les AMM précoces par les données de survie globale. L’obtention des données de survie globale reste la règle, mais nous pouvons avoir des AMM plus précoces sur la base de la MRD. C’est en réflexion à l’EMA et il n’y a aucune étude correctement menée d’un point de vue méthodologique pour valider le fait que la MRD soit un surrogate, pour l’OS ou la PFS. Il y a énormément de publi...</code> |
253
+ | <code>Quels sont les éléments-clés de la stratégie thérapeutique améliorée pour les patients atteints d'un cancer pulmonaire avec des mutations spécifiques dans les exons 19 et 21 ?</code> | <code>Résumé de l'intervention : Amélioration de la stratégie thérapeutique pour les patients atteints d'un cancer pulmonaire avec des mutations spécifiques dans les exons 19 et 21..Intervention : En accord avec vos discussions, nous rajouterons dans la stratégie thérapeutique que les données sont uniquement dans la mutation activatrice exon 19 et exon 21. Par ailleurs, nous préciserons que tout ce qui concerne les mutations 790M, il faut se référer à l’avis spécifique de TAGRISSO pour que ce soit très clair. Nous vous soumettrons le libellé le 18 pour relecture.</code> |
254
+ | <code>Quels sont les résultats attendus du programme TSOLUDOSE ?</code> | <code>Résumé de l'intervention : Présentation du projet TSOLUDOSE et plan de réunion..Intervention : On démarre avec TSOLUDOSE. Bonjour Madame Stoupa. Merci de nous avoir rejoints. Nous allons voir le dossier TSOLUDOSE qui va nous être présenté par la chef de projet. Ensuite, on vous passera la parole, puis il y aura un temps d’échange.</code> |
255
+ * Loss: [<code>MultipleNegativesRankingLoss</code>](https://sbert.net/docs/package_reference/sentence_transformer/losses.html#multiplenegativesrankingloss) with these parameters:
256
+ ```json
257
+ {
258
+ "scale": 20.0,
259
+ "similarity_fct": "cos_sim"
260
+ }
261
+ ```
262
+
263
+ ### Training Hyperparameters
264
+ #### Non-Default Hyperparameters
265
+
266
+ - `eval_strategy`: epoch
267
+ - `per_device_eval_batch_size`: 16
268
+ - `learning_rate`: 3e-05
269
+ - `warmup_ratio`: 0.1
270
+ - `fp16`: True
271
+ - `load_best_model_at_end`: True
272
+ - `ddp_find_unused_parameters`: False
273
+
274
+ #### All Hyperparameters
275
+ <details><summary>Click to expand</summary>
276
+
277
+ - `overwrite_output_dir`: False
278
+ - `do_predict`: False
279
+ - `eval_strategy`: epoch
280
+ - `prediction_loss_only`: True
281
+ - `per_device_train_batch_size`: 8
282
+ - `per_device_eval_batch_size`: 16
283
+ - `per_gpu_train_batch_size`: None
284
+ - `per_gpu_eval_batch_size`: None
285
+ - `gradient_accumulation_steps`: 1
286
+ - `eval_accumulation_steps`: None
287
+ - `torch_empty_cache_steps`: None
288
+ - `learning_rate`: 3e-05
289
+ - `weight_decay`: 0.0
290
+ - `adam_beta1`: 0.9
291
+ - `adam_beta2`: 0.999
292
+ - `adam_epsilon`: 1e-08
293
+ - `max_grad_norm`: 1.0
294
+ - `num_train_epochs`: 3
295
+ - `max_steps`: -1
296
+ - `lr_scheduler_type`: linear
297
+ - `lr_scheduler_kwargs`: {}
298
+ - `warmup_ratio`: 0.1
299
+ - `warmup_steps`: 0
300
+ - `log_level`: passive
301
+ - `log_level_replica`: warning
302
+ - `log_on_each_node`: True
303
+ - `logging_nan_inf_filter`: True
304
+ - `save_safetensors`: True
305
+ - `save_on_each_node`: False
306
+ - `save_only_model`: False
307
+ - `restore_callback_states_from_checkpoint`: False
308
+ - `no_cuda`: False
309
+ - `use_cpu`: False
310
+ - `use_mps_device`: False
311
+ - `seed`: 42
312
+ - `data_seed`: None
313
+ - `jit_mode_eval`: False
314
+ - `use_ipex`: False
315
+ - `bf16`: False
316
+ - `fp16`: True
317
+ - `fp16_opt_level`: O1
318
+ - `half_precision_backend`: auto
319
+ - `bf16_full_eval`: False
320
+ - `fp16_full_eval`: False
321
+ - `tf32`: None
322
+ - `local_rank`: 0
323
+ - `ddp_backend`: None
324
+ - `tpu_num_cores`: None
325
+ - `tpu_metrics_debug`: False
326
+ - `debug`: []
327
+ - `dataloader_drop_last`: False
328
+ - `dataloader_num_workers`: 0
329
+ - `dataloader_prefetch_factor`: None
330
+ - `past_index`: -1
331
+ - `disable_tqdm`: False
332
+ - `remove_unused_columns`: True
333
+ - `label_names`: None
334
+ - `load_best_model_at_end`: True
335
+ - `ignore_data_skip`: False
336
+ - `fsdp`: []
337
+ - `fsdp_min_num_params`: 0
338
+ - `fsdp_config`: {'min_num_params': 0, 'xla': False, 'xla_fsdp_v2': False, 'xla_fsdp_grad_ckpt': False}
339
+ - `fsdp_transformer_layer_cls_to_wrap`: None
340
+ - `accelerator_config`: {'split_batches': False, 'dispatch_batches': None, 'even_batches': True, 'use_seedable_sampler': True, 'non_blocking': False, 'gradient_accumulation_kwargs': None}
341
+ - `deepspeed`: None
342
+ - `label_smoothing_factor`: 0.0
343
+ - `optim`: adamw_torch
344
+ - `optim_args`: None
345
+ - `adafactor`: False
346
+ - `group_by_length`: False
347
+ - `length_column_name`: length
348
+ - `ddp_find_unused_parameters`: False
349
+ - `ddp_bucket_cap_mb`: None
350
+ - `ddp_broadcast_buffers`: False
351
+ - `dataloader_pin_memory`: True
352
+ - `dataloader_persistent_workers`: False
353
+ - `skip_memory_metrics`: True
354
+ - `use_legacy_prediction_loop`: False
355
+ - `push_to_hub`: False
356
+ - `resume_from_checkpoint`: None
357
+ - `hub_model_id`: None
358
+ - `hub_strategy`: every_save
359
+ - `hub_private_repo`: None
360
+ - `hub_always_push`: False
361
+ - `gradient_checkpointing`: False
362
+ - `gradient_checkpointing_kwargs`: None
363
+ - `include_inputs_for_metrics`: False
364
+ - `include_for_metrics`: []
365
+ - `eval_do_concat_batches`: True
366
+ - `fp16_backend`: auto
367
+ - `push_to_hub_model_id`: None
368
+ - `push_to_hub_organization`: None
369
+ - `mp_parameters`:
370
+ - `auto_find_batch_size`: False
371
+ - `full_determinism`: False
372
+ - `torchdynamo`: None
373
+ - `ray_scope`: last
374
+ - `ddp_timeout`: 1800
375
+ - `torch_compile`: False
376
+ - `torch_compile_backend`: None
377
+ - `torch_compile_mode`: None
378
+ - `dispatch_batches`: None
379
+ - `split_batches`: None
380
+ - `include_tokens_per_second`: False
381
+ - `include_num_input_tokens_seen`: False
382
+ - `neftune_noise_alpha`: None
383
+ - `optim_target_modules`: None
384
+ - `batch_eval_metrics`: False
385
+ - `eval_on_start`: False
386
+ - `use_liger_kernel`: False
387
+ - `eval_use_gather_object`: False
388
+ - `average_tokens_across_devices`: False
389
+ - `prompts`: None
390
+ - `batch_sampler`: batch_sampler
391
+ - `multi_dataset_batch_sampler`: proportional
392
+
393
+ </details>
394
+
395
+ ### Training Logs
396
+ <details><summary>Click to expand</summary>
397
+
398
+ | Epoch | Step | Training Loss | Validation Loss |
399
+ |:------:|:-----:|:-------------:|:---------------:|
400
+ | 0.0031 | 25 | 0.4634 | - |
401
+ | 0.0061 | 50 | 0.6623 | - |
402
+ | 0.0092 | 75 | 0.5179 | - |
403
+ | 0.0122 | 100 | 0.5123 | - |
404
+ | 0.0153 | 125 | 0.5838 | - |
405
+ | 0.0184 | 150 | 0.3665 | - |
406
+ | 0.0214 | 175 | 0.4906 | - |
407
+ | 0.0245 | 200 | 0.3837 | - |
408
+ | 0.0275 | 225 | 0.4081 | - |
409
+ | 0.0306 | 250 | 0.4475 | - |
410
+ | 0.0336 | 275 | 0.2888 | - |
411
+ | 0.0367 | 300 | 0.3451 | - |
412
+ | 0.0398 | 325 | 0.3237 | - |
413
+ | 0.0428 | 350 | 0.3226 | - |
414
+ | 0.0459 | 375 | 0.2329 | - |
415
+ | 0.0489 | 400 | 0.3523 | - |
416
+ | 0.0520 | 425 | 0.2611 | - |
417
+ | 0.0551 | 450 | 0.3416 | - |
418
+ | 0.0581 | 475 | 0.3139 | - |
419
+ | 0.0612 | 500 | 0.3361 | - |
420
+ | 0.0642 | 525 | 0.2595 | - |
421
+ | 0.0673 | 550 | 0.3333 | - |
422
+ | 0.0703 | 575 | 0.2823 | - |
423
+ | 0.0734 | 600 | 0.2506 | - |
424
+ | 0.0765 | 625 | 0.2207 | - |
425
+ | 0.0795 | 650 | 0.2047 | - |
426
+ | 0.0826 | 675 | 0.3488 | - |
427
+ | 0.0856 | 700 | 0.1989 | - |
428
+ | 0.0887 | 725 | 0.3214 | - |
429
+ | 0.0918 | 750 | 0.2545 | - |
430
+ | 0.0948 | 775 | 0.2292 | - |
431
+ | 0.0979 | 800 | 0.262 | - |
432
+ | 0.1009 | 825 | 0.2708 | - |
433
+ | 0.1040 | 850 | 0.1642 | - |
434
+ | 0.1070 | 875 | 0.217 | - |
435
+ | 0.1101 | 900 | 0.3412 | - |
436
+ | 0.1132 | 925 | 0.1924 | - |
437
+ | 0.1162 | 950 | 0.2345 | - |
438
+ | 0.1193 | 975 | 0.2333 | - |
439
+ | 0.1223 | 1000 | 0.2043 | - |
440
+ | 0.1254 | 1025 | 0.3976 | - |
441
+ | 0.1285 | 1050 | 0.153 | - |
442
+ | 0.1315 | 1075 | 0.2229 | - |
443
+ | 0.1346 | 1100 | 0.2586 | - |
444
+ | 0.1376 | 1125 | 0.1891 | - |
445
+ | 0.1407 | 1150 | 0.2397 | - |
446
+ | 0.1437 | 1175 | 0.1781 | - |
447
+ | 0.1468 | 1200 | 0.1496 | - |
448
+ | 0.1499 | 1225 | 0.1242 | - |
449
+ | 0.1529 | 1250 | 0.2476 | - |
450
+ | 0.1560 | 1275 | 0.3055 | - |
451
+ | 0.1590 | 1300 | 0.2766 | - |
452
+ | 0.1621 | 1325 | 0.2105 | - |
453
+ | 0.1652 | 1350 | 0.1651 | - |
454
+ | 0.1682 | 1375 | 0.1884 | - |
455
+ | 0.1713 | 1400 | 0.1208 | - |
456
+ | 0.1743 | 1425 | 0.2336 | - |
457
+ | 0.1774 | 1450 | 0.2143 | - |
458
+ | 0.1805 | 1475 | 0.2266 | - |
459
+ | 0.1835 | 1500 | 0.2439 | - |
460
+ | 0.1866 | 1525 | 0.2025 | - |
461
+ | 0.1896 | 1550 | 0.1633 | - |
462
+ | 0.1927 | 1575 | 0.2456 | - |
463
+ | 0.1957 | 1600 | 0.2107 | - |
464
+ | 0.1988 | 1625 | 0.1787 | - |
465
+ | 0.2019 | 1650 | 0.2183 | - |
466
+ | 0.2049 | 1675 | 0.1278 | - |
467
+ | 0.2080 | 1700 | 0.2737 | - |
468
+ | 0.2110 | 1725 | 0.1527 | - |
469
+ | 0.2141 | 1750 | 0.1925 | - |
470
+ | 0.2172 | 1775 | 0.209 | - |
471
+ | 0.2202 | 1800 | 0.1842 | - |
472
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473
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615
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617
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620
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623
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625
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629
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630
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631
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633
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634
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653
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654
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655
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663
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665
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666
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667
+ | 0.8197 | 6700 | 0.1207 | - |
668
+ | 0.8227 | 6725 | 0.1363 | - |
669
+ | 0.8258 | 6750 | 0.0958 | - |
670
+ | 0.8288 | 6775 | 0.1127 | - |
671
+ | 0.8319 | 6800 | 0.1096 | - |
672
+ | 0.8350 | 6825 | 0.1482 | - |
673
+ | 0.8380 | 6850 | 0.113 | - |
674
+ | 0.8411 | 6875 | 0.0796 | - |
675
+ | 0.8441 | 6900 | 0.1477 | - |
676
+ | 0.8472 | 6925 | 0.1802 | - |
677
+ | 0.8503 | 6950 | 0.1102 | - |
678
+ | 0.8533 | 6975 | 0.1849 | - |
679
+ | 0.8564 | 7000 | 0.2046 | - |
680
+ | 0.8594 | 7025 | 0.1423 | - |
681
+ | 0.8625 | 7050 | 0.1597 | - |
682
+ | 0.8655 | 7075 | 0.0725 | - |
683
+ | 0.8686 | 7100 | 0.1276 | - |
684
+ | 0.8717 | 7125 | 0.1398 | - |
685
+ | 0.8747 | 7150 | 0.1849 | - |
686
+ | 0.8778 | 7175 | 0.1851 | - |
687
+ | 0.8808 | 7200 | 0.1774 | - |
688
+ | 0.8839 | 7225 | 0.1711 | - |
689
+ | 0.8870 | 7250 | 0.2344 | - |
690
+ | 0.8900 | 7275 | 0.0976 | - |
691
+ | 0.8931 | 7300 | 0.087 | - |
692
+ | 0.8961 | 7325 | 0.1068 | - |
693
+ | 0.8992 | 7350 | 0.1098 | - |
694
+ | 0.9023 | 7375 | 0.2501 | - |
695
+ | 0.9053 | 7400 | 0.088 | - |
696
+ | 0.9084 | 7425 | 0.1312 | - |
697
+ | 0.9114 | 7450 | 0.161 | - |
698
+ | 0.9145 | 7475 | 0.1018 | - |
699
+ | 0.9175 | 7500 | 0.162 | - |
700
+ | 0.9206 | 7525 | 0.07 | - |
701
+ | 0.9237 | 7550 | 0.1093 | - |
702
+ | 0.9267 | 7575 | 0.0929 | - |
703
+ | 0.9298 | 7600 | 0.0705 | - |
704
+ | 0.9328 | 7625 | 0.0587 | - |
705
+ | 0.9359 | 7650 | 0.0791 | - |
706
+ | 0.9390 | 7675 | 0.129 | - |
707
+ | 0.9420 | 7700 | 0.0551 | - |
708
+ | 0.9451 | 7725 | 0.0804 | - |
709
+ | 0.9481 | 7750 | 0.1837 | - |
710
+ | 0.9512 | 7775 | 0.0925 | - |
711
+ | 0.9542 | 7800 | 0.1046 | - |
712
+ | 0.9573 | 7825 | 0.0974 | - |
713
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714
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715
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716
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717
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718
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720
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721
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792
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793
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799
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800
+ | 1.2234 | 10000 | 0.1201 | - |
801
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802
+ | 1.2295 | 10050 | 0.0765 | - |
803
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804
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834
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839
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840
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842
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843
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844
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855
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856
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858
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859
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861
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862
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863
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866
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867
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868
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869
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870
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871
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872
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873
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874
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875
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876
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877
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878
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879
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880
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881
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882
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883
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884
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885
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886
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887
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888
+ | 1.4925 | 12200 | 0.1109 | - |
889
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890
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891
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892
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893
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894
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895
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896
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897
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898
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899
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900
+ | 1.5292 | 12500 | 0.0739 | - |
901
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902
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903
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904
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905
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906
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907
+ | 1.5506 | 12675 | 0.0782 | - |
908
+ | 1.5537 | 12700 | 0.0665 | - |
909
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910
+ | 1.5598 | 12750 | 0.0605 | - |
911
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912
+ | 1.5659 | 12800 | 0.1538 | - |
913
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914
+ | 1.5721 | 12850 | 0.0665 | - |
915
+ | 1.5751 | 12875 | 0.1038 | - |
916
+ | 1.5782 | 12900 | 0.0716 | - |
917
+ | 1.5812 | 12925 | 0.0334 | - |
918
+ | 1.5843 | 12950 | 0.0756 | - |
919
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920
+ | 1.5904 | 13000 | 0.122 | - |
921
+ | 1.5935 | 13025 | 0.0695 | - |
922
+ | 1.5965 | 13050 | 0.0456 | - |
923
+ | 1.5996 | 13075 | 0.0527 | - |
924
+ | 1.6026 | 13100 | 0.0155 | - |
925
+ | 1.6057 | 13125 | 0.054 | - |
926
+ | 1.6088 | 13150 | 0.0196 | - |
927
+ | 1.6118 | 13175 | 0.0474 | - |
928
+ | 1.6149 | 13200 | 0.0435 | - |
929
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930
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931
+ | 1.6241 | 13275 | 0.111 | - |
932
+ | 1.6271 | 13300 | 0.0736 | - |
933
+ | 1.6302 | 13325 | 0.069 | - |
934
+ | 1.6332 | 13350 | 0.1208 | - |
935
+ | 1.6363 | 13375 | 0.031 | - |
936
+ | 1.6393 | 13400 | 0.0523 | - |
937
+ | 1.6424 | 13425 | 0.0703 | - |
938
+ | 1.6455 | 13450 | 0.0809 | - |
939
+ | 1.6485 | 13475 | 0.0757 | - |
940
+ | 1.6516 | 13500 | 0.0814 | - |
941
+ | 1.6546 | 13525 | 0.0835 | - |
942
+ | 1.6577 | 13550 | 0.0381 | - |
943
+ | 1.6608 | 13575 | 0.0652 | - |
944
+ | 1.6638 | 13600 | 0.0209 | - |
945
+ | 1.6669 | 13625 | 0.058 | - |
946
+ | 1.6699 | 13650 | 0.103 | - |
947
+ | 1.6730 | 13675 | 0.0967 | - |
948
+ | 1.6760 | 13700 | 0.0886 | - |
949
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950
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952
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+ | 2.1379 | 17475 | 0.0264 | - |
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1121
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1122
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1136
+ | 2.2480 | 18375 | 0.0256 | - |
1137
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1138
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1139
+ | 2.2572 | 18450 | 0.0391 | - |
1140
+ | 2.2602 | 18475 | 0.027 | - |
1141
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1142
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1143
+ | 2.2694 | 18550 | 0.0314 | - |
1144
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1145
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1146
+ | 2.2786 | 18625 | 0.0693 | - |
1147
+ | 2.2816 | 18650 | 0.0477 | - |
1148
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1149
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1150
+ | 2.2908 | 18725 | 0.061 | - |
1151
+ | 2.2939 | 18750 | 0.0209 | - |
1152
+ | 2.2969 | 18775 | 0.0242 | - |
1153
+ | 2.3000 | 18800 | 0.0546 | - |
1154
+ | 2.3030 | 18825 | 0.0227 | - |
1155
+ | 2.3061 | 18850 | 0.0685 | - |
1156
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1157
+ | 2.3122 | 18900 | 0.0796 | - |
1158
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1159
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1160
+ | 2.3214 | 18975 | 0.0457 | - |
1161
+ | 2.3244 | 19000 | 0.0261 | - |
1162
+ | 2.3275 | 19025 | 0.0345 | - |
1163
+ | 2.3306 | 19050 | 0.0605 | - |
1164
+ | 2.3336 | 19075 | 0.0364 | - |
1165
+ | 2.3367 | 19100 | 0.0133 | - |
1166
+ | 2.3397 | 19125 | 0.045 | - |
1167
+ | 2.3428 | 19150 | 0.0432 | - |
1168
+ | 2.3459 | 19175 | 0.0633 | - |
1169
+ | 2.3489 | 19200 | 0.0258 | - |
1170
+ | 2.3520 | 19225 | 0.0179 | - |
1171
+ | 2.3550 | 19250 | 0.0261 | - |
1172
+ | 2.3581 | 19275 | 0.0538 | - |
1173
+ | 2.3611 | 19300 | 0.0891 | - |
1174
+ | 2.3642 | 19325 | 0.0171 | - |
1175
+ | 2.3673 | 19350 | 0.0429 | - |
1176
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1177
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+
1427
+ *Clearly define terms in order to be accessible across audiences.*
1428
+ -->
1429
+
1430
+ <!--
1431
+ ## Model Card Authors
1432
+
1433
+ *Lists the people who create the model card, providing recognition and accountability for the detailed work that goes into its construction.*
1434
+ -->
1435
+
1436
+ <!--
1437
+ ## Model Card Contact
1438
+
1439
+ *Provides a way for people who have updates to the Model Card, suggestions, or questions, to contact the Model Card authors.*
1440
+ -->
checkpoint-24522/config.json ADDED
@@ -0,0 +1,26 @@
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
1
+ {
2
+ "_name_or_path": "sentence-transformers/multi-qa-MiniLM-L6-cos-v1",
3
+ "architectures": [
4
+ "BertModel"
5
+ ],
6
+ "attention_probs_dropout_prob": 0.1,
7
+ "classifier_dropout": null,
8
+ "gradient_checkpointing": false,
9
+ "hidden_act": "gelu",
10
+ "hidden_dropout_prob": 0.1,
11
+ "hidden_size": 384,
12
+ "initializer_range": 0.02,
13
+ "intermediate_size": 1536,
14
+ "layer_norm_eps": 1e-12,
15
+ "max_position_embeddings": 512,
16
+ "model_type": "bert",
17
+ "num_attention_heads": 12,
18
+ "num_hidden_layers": 6,
19
+ "pad_token_id": 0,
20
+ "position_embedding_type": "absolute",
21
+ "torch_dtype": "float32",
22
+ "transformers_version": "4.47.1",
23
+ "type_vocab_size": 2,
24
+ "use_cache": true,
25
+ "vocab_size": 30522
26
+ }
checkpoint-24522/config_sentence_transformers.json ADDED
@@ -0,0 +1,10 @@
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
1
+ {
2
+ "__version__": {
3
+ "sentence_transformers": "3.3.1",
4
+ "transformers": "4.47.1",
5
+ "pytorch": "2.3.0"
6
+ },
7
+ "prompts": {},
8
+ "default_prompt_name": null,
9
+ "similarity_fn_name": "cosine"
10
+ }
checkpoint-24522/model.safetensors ADDED
@@ -0,0 +1,3 @@
 
 
 
 
1
+ version https://git-lfs.github.com/spec/v1
2
+ oid sha256:93d0d4ed1f12c6f13fbda20a5ec622675df2235303cc463bebe5e53025562617
3
+ size 90864192
checkpoint-24522/modules.json ADDED
@@ -0,0 +1,20 @@
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
1
+ [
2
+ {
3
+ "idx": 0,
4
+ "name": "0",
5
+ "path": "",
6
+ "type": "sentence_transformers.models.Transformer"
7
+ },
8
+ {
9
+ "idx": 1,
10
+ "name": "1",
11
+ "path": "1_Pooling",
12
+ "type": "sentence_transformers.models.Pooling"
13
+ },
14
+ {
15
+ "idx": 2,
16
+ "name": "2",
17
+ "path": "2_Normalize",
18
+ "type": "sentence_transformers.models.Normalize"
19
+ }
20
+ ]
checkpoint-24522/optimizer.pt ADDED
@@ -0,0 +1,3 @@
 
 
 
 
1
+ version https://git-lfs.github.com/spec/v1
2
+ oid sha256:cb741042095a88a7bf28f27ac2062f95e8b7b5768eca21774bcb19681c0b4173
3
+ size 180604922
checkpoint-24522/rng_state.pth ADDED
@@ -0,0 +1,3 @@
 
 
 
 
1
+ version https://git-lfs.github.com/spec/v1
2
+ oid sha256:ce180fbf290eda3dd7fbb6e7d8fada6a19aae45174fa522943af99104566ca5f
3
+ size 13990
checkpoint-24522/scheduler.pt ADDED
@@ -0,0 +1,3 @@
 
 
 
 
1
+ version https://git-lfs.github.com/spec/v1
2
+ oid sha256:5c2aad5ff0b0241dafec8bf96d3c9262d82b3b9568c93ec00590a92541c352a1
3
+ size 1064
checkpoint-24522/sentence_bert_config.json ADDED
@@ -0,0 +1,4 @@
 
 
 
 
 
1
+ {
2
+ "max_seq_length": 512,
3
+ "do_lower_case": false
4
+ }
checkpoint-24522/special_tokens_map.json ADDED
@@ -0,0 +1,37 @@
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
1
+ {
2
+ "cls_token": {
3
+ "content": "[CLS]",
4
+ "lstrip": false,
5
+ "normalized": false,
6
+ "rstrip": false,
7
+ "single_word": false
8
+ },
9
+ "mask_token": {
10
+ "content": "[MASK]",
11
+ "lstrip": false,
12
+ "normalized": false,
13
+ "rstrip": false,
14
+ "single_word": false
15
+ },
16
+ "pad_token": {
17
+ "content": "[PAD]",
18
+ "lstrip": false,
19
+ "normalized": false,
20
+ "rstrip": false,
21
+ "single_word": false
22
+ },
23
+ "sep_token": {
24
+ "content": "[SEP]",
25
+ "lstrip": false,
26
+ "normalized": false,
27
+ "rstrip": false,
28
+ "single_word": false
29
+ },
30
+ "unk_token": {
31
+ "content": "[UNK]",
32
+ "lstrip": false,
33
+ "normalized": false,
34
+ "rstrip": false,
35
+ "single_word": false
36
+ }
37
+ }
checkpoint-24522/tokenizer.json ADDED
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checkpoint-24522/tokenizer_config.json ADDED
@@ -0,0 +1,65 @@
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
1
+ {
2
+ "added_tokens_decoder": {
3
+ "0": {
4
+ "content": "[PAD]",
5
+ "lstrip": false,
6
+ "normalized": false,
7
+ "rstrip": false,
8
+ "single_word": false,
9
+ "special": true
10
+ },
11
+ "100": {
12
+ "content": "[UNK]",
13
+ "lstrip": false,
14
+ "normalized": false,
15
+ "rstrip": false,
16
+ "single_word": false,
17
+ "special": true
18
+ },
19
+ "101": {
20
+ "content": "[CLS]",
21
+ "lstrip": false,
22
+ "normalized": false,
23
+ "rstrip": false,
24
+ "single_word": false,
25
+ "special": true
26
+ },
27
+ "102": {
28
+ "content": "[SEP]",
29
+ "lstrip": false,
30
+ "normalized": false,
31
+ "rstrip": false,
32
+ "single_word": false,
33
+ "special": true
34
+ },
35
+ "103": {
36
+ "content": "[MASK]",
37
+ "lstrip": false,
38
+ "normalized": false,
39
+ "rstrip": false,
40
+ "single_word": false,
41
+ "special": true
42
+ }
43
+ },
44
+ "clean_up_tokenization_spaces": false,
45
+ "cls_token": "[CLS]",
46
+ "do_basic_tokenize": true,
47
+ "do_lower_case": true,
48
+ "extra_special_tokens": {},
49
+ "mask_token": "[MASK]",
50
+ "max_length": 250,
51
+ "model_max_length": 512,
52
+ "never_split": null,
53
+ "pad_to_multiple_of": null,
54
+ "pad_token": "[PAD]",
55
+ "pad_token_type_id": 0,
56
+ "padding_side": "right",
57
+ "sep_token": "[SEP]",
58
+ "stride": 0,
59
+ "strip_accents": null,
60
+ "tokenize_chinese_chars": true,
61
+ "tokenizer_class": "BertTokenizer",
62
+ "truncation_side": "right",
63
+ "truncation_strategy": "longest_first",
64
+ "unk_token": "[UNK]"
65
+ }
checkpoint-24522/trainer_state.json ADDED
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checkpoint-24522/training_args.bin ADDED
@@ -0,0 +1,3 @@
 
 
 
 
1
+ version https://git-lfs.github.com/spec/v1
2
+ oid sha256:286361f7b6a7f6523641ed4f4e1fc273fed6aac87919e8decf87c2000151588c
3
+ size 5624
checkpoint-24522/vocab.txt ADDED
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config.json ADDED
@@ -0,0 +1,26 @@
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
1
+ {
2
+ "_name_or_path": "sentence-transformers/multi-qa-MiniLM-L6-cos-v1",
3
+ "architectures": [
4
+ "BertModel"
5
+ ],
6
+ "attention_probs_dropout_prob": 0.1,
7
+ "classifier_dropout": null,
8
+ "gradient_checkpointing": false,
9
+ "hidden_act": "gelu",
10
+ "hidden_dropout_prob": 0.1,
11
+ "hidden_size": 384,
12
+ "initializer_range": 0.02,
13
+ "intermediate_size": 1536,
14
+ "layer_norm_eps": 1e-12,
15
+ "max_position_embeddings": 512,
16
+ "model_type": "bert",
17
+ "num_attention_heads": 12,
18
+ "num_hidden_layers": 6,
19
+ "pad_token_id": 0,
20
+ "position_embedding_type": "absolute",
21
+ "torch_dtype": "float32",
22
+ "transformers_version": "4.47.1",
23
+ "type_vocab_size": 2,
24
+ "use_cache": true,
25
+ "vocab_size": 30522
26
+ }
config_sentence_transformers.json ADDED
@@ -0,0 +1,10 @@
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
1
+ {
2
+ "__version__": {
3
+ "sentence_transformers": "3.3.1",
4
+ "transformers": "4.47.1",
5
+ "pytorch": "2.3.0"
6
+ },
7
+ "prompts": {},
8
+ "default_prompt_name": null,
9
+ "similarity_fn_name": "cosine"
10
+ }
model.safetensors ADDED
@@ -0,0 +1,3 @@
 
 
 
 
1
+ version https://git-lfs.github.com/spec/v1
2
+ oid sha256:93d0d4ed1f12c6f13fbda20a5ec622675df2235303cc463bebe5e53025562617
3
+ size 90864192
modules.json ADDED
@@ -0,0 +1,20 @@
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
1
+ [
2
+ {
3
+ "idx": 0,
4
+ "name": "0",
5
+ "path": "",
6
+ "type": "sentence_transformers.models.Transformer"
7
+ },
8
+ {
9
+ "idx": 1,
10
+ "name": "1",
11
+ "path": "1_Pooling",
12
+ "type": "sentence_transformers.models.Pooling"
13
+ },
14
+ {
15
+ "idx": 2,
16
+ "name": "2",
17
+ "path": "2_Normalize",
18
+ "type": "sentence_transformers.models.Normalize"
19
+ }
20
+ ]
runs/Dec26_10-25-51_r-clairedhx-autotrain-advanced-phe-transcript-dpu1ifo-47f8f-5cy/events.out.tfevents.1735208755.r-clairedhx-autotrain-advanced-phe-transcript-dpu1ifo-47f8f-5cy.251.0 CHANGED
@@ -1,3 +1,3 @@
1
  version https://git-lfs.github.com/spec/v1
2
- oid sha256:b7445922c568e971687b6b7413c73485350d6ed95f05770f4c7255686057676c
3
- size 212623
 
1
  version https://git-lfs.github.com/spec/v1
2
+ oid sha256:0fd09f1bbfbe7cd5a11fc4aeae0c72227a1f07b95305d390ff895750896840e2
3
+ size 213689
runs/Dec26_10-25-51_r-clairedhx-autotrain-advanced-phe-transcript-dpu1ifo-47f8f-5cy/events.out.tfevents.1735269700.r-clairedhx-autotrain-advanced-phe-transcript-dpu1ifo-47f8f-5cy.251.1 ADDED
@@ -0,0 +1,3 @@
 
 
 
 
1
+ version https://git-lfs.github.com/spec/v1
2
+ oid sha256:46727abd8e0f65bae47d0b0fd6ebf54c86ead382cf13bb02625ed43331828f6a
3
+ size 364
sentence_bert_config.json ADDED
@@ -0,0 +1,4 @@
 
 
 
 
 
1
+ {
2
+ "max_seq_length": 512,
3
+ "do_lower_case": false
4
+ }
special_tokens_map.json ADDED
@@ -0,0 +1,37 @@
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
1
+ {
2
+ "cls_token": {
3
+ "content": "[CLS]",
4
+ "lstrip": false,
5
+ "normalized": false,
6
+ "rstrip": false,
7
+ "single_word": false
8
+ },
9
+ "mask_token": {
10
+ "content": "[MASK]",
11
+ "lstrip": false,
12
+ "normalized": false,
13
+ "rstrip": false,
14
+ "single_word": false
15
+ },
16
+ "pad_token": {
17
+ "content": "[PAD]",
18
+ "lstrip": false,
19
+ "normalized": false,
20
+ "rstrip": false,
21
+ "single_word": false
22
+ },
23
+ "sep_token": {
24
+ "content": "[SEP]",
25
+ "lstrip": false,
26
+ "normalized": false,
27
+ "rstrip": false,
28
+ "single_word": false
29
+ },
30
+ "unk_token": {
31
+ "content": "[UNK]",
32
+ "lstrip": false,
33
+ "normalized": false,
34
+ "rstrip": false,
35
+ "single_word": false
36
+ }
37
+ }
tokenizer.json ADDED
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tokenizer_config.json ADDED
@@ -0,0 +1,65 @@
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
1
+ {
2
+ "added_tokens_decoder": {
3
+ "0": {
4
+ "content": "[PAD]",
5
+ "lstrip": false,
6
+ "normalized": false,
7
+ "rstrip": false,
8
+ "single_word": false,
9
+ "special": true
10
+ },
11
+ "100": {
12
+ "content": "[UNK]",
13
+ "lstrip": false,
14
+ "normalized": false,
15
+ "rstrip": false,
16
+ "single_word": false,
17
+ "special": true
18
+ },
19
+ "101": {
20
+ "content": "[CLS]",
21
+ "lstrip": false,
22
+ "normalized": false,
23
+ "rstrip": false,
24
+ "single_word": false,
25
+ "special": true
26
+ },
27
+ "102": {
28
+ "content": "[SEP]",
29
+ "lstrip": false,
30
+ "normalized": false,
31
+ "rstrip": false,
32
+ "single_word": false,
33
+ "special": true
34
+ },
35
+ "103": {
36
+ "content": "[MASK]",
37
+ "lstrip": false,
38
+ "normalized": false,
39
+ "rstrip": false,
40
+ "single_word": false,
41
+ "special": true
42
+ }
43
+ },
44
+ "clean_up_tokenization_spaces": false,
45
+ "cls_token": "[CLS]",
46
+ "do_basic_tokenize": true,
47
+ "do_lower_case": true,
48
+ "extra_special_tokens": {},
49
+ "mask_token": "[MASK]",
50
+ "max_length": 250,
51
+ "model_max_length": 512,
52
+ "never_split": null,
53
+ "pad_to_multiple_of": null,
54
+ "pad_token": "[PAD]",
55
+ "pad_token_type_id": 0,
56
+ "padding_side": "right",
57
+ "sep_token": "[SEP]",
58
+ "stride": 0,
59
+ "strip_accents": null,
60
+ "tokenize_chinese_chars": true,
61
+ "tokenizer_class": "BertTokenizer",
62
+ "truncation_side": "right",
63
+ "truncation_strategy": "longest_first",
64
+ "unk_token": "[UNK]"
65
+ }
training_args.bin ADDED
@@ -0,0 +1,3 @@
 
 
 
 
1
+ version https://git-lfs.github.com/spec/v1
2
+ oid sha256:286361f7b6a7f6523641ed4f4e1fc273fed6aac87919e8decf87c2000151588c
3
+ size 5624
training_params.json ADDED
@@ -0,0 +1,33 @@
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
1
+ {
2
+ "data_path": "autotrain-transcriptions/autotrain-data",
3
+ "model": "sentence-transformers/multi-qa-MiniLM-L6-cos-v1",
4
+ "lr": 3e-05,
5
+ "epochs": 3,
6
+ "max_seq_length": 128,
7
+ "batch_size": 8,
8
+ "warmup_ratio": 0.1,
9
+ "gradient_accumulation": 1,
10
+ "optimizer": "adamw_torch",
11
+ "scheduler": "linear",
12
+ "weight_decay": 0.0,
13
+ "max_grad_norm": 1.0,
14
+ "seed": 42,
15
+ "train_split": "train",
16
+ "valid_split": "validation",
17
+ "logging_steps": -1,
18
+ "project_name": "autotrain-transcriptions",
19
+ "auto_find_batch_size": false,
20
+ "mixed_precision": "fp16",
21
+ "save_total_limit": 1,
22
+ "push_to_hub": true,
23
+ "eval_strategy": "epoch",
24
+ "username": "clairedhx",
25
+ "log": "tensorboard",
26
+ "early_stopping_patience": 5,
27
+ "early_stopping_threshold": 0.01,
28
+ "trainer": "qa",
29
+ "sentence1_column": "autotrain_sentence1",
30
+ "sentence2_column": "autotrain_sentence2",
31
+ "sentence3_column": "autotrain_sentence3",
32
+ "target_column": "autotrain_target"
33
+ }
vocab.txt ADDED
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