quockhangdev commited on
Commit
30e2479
·
verified ·
1 Parent(s): 86545ee

gemma300-trimmed-large-vi-legal-queries__crosslingual__culturay_250k-freq5___stage1

Browse files
Files changed (36) hide show
  1. .gitattributes +2 -0
  2. gemma300-trimmed-large-vi-legal-queries__crosslingual__culturay_250k-freq5___stage1/1_Pooling/config.json +5 -0
  3. gemma300-trimmed-large-vi-legal-queries__crosslingual__culturay_250k-freq5___stage1/2_Dense/config.json +8 -0
  4. gemma300-trimmed-large-vi-legal-queries__crosslingual__culturay_250k-freq5___stage1/2_Dense/model.safetensors +3 -0
  5. gemma300-trimmed-large-vi-legal-queries__crosslingual__culturay_250k-freq5___stage1/3_Dense/config.json +8 -0
  6. gemma300-trimmed-large-vi-legal-queries__crosslingual__culturay_250k-freq5___stage1/3_Dense/model.safetensors +3 -0
  7. gemma300-trimmed-large-vi-legal-queries__crosslingual__culturay_250k-freq5___stage1/README.md +514 -0
  8. gemma300-trimmed-large-vi-legal-queries__crosslingual__culturay_250k-freq5___stage1/checkpoint-123/1_Pooling/config.json +5 -0
  9. gemma300-trimmed-large-vi-legal-queries__crosslingual__culturay_250k-freq5___stage1/checkpoint-123/2_Dense/config.json +8 -0
  10. gemma300-trimmed-large-vi-legal-queries__crosslingual__culturay_250k-freq5___stage1/checkpoint-123/2_Dense/model.safetensors +3 -0
  11. gemma300-trimmed-large-vi-legal-queries__crosslingual__culturay_250k-freq5___stage1/checkpoint-123/3_Dense/config.json +8 -0
  12. gemma300-trimmed-large-vi-legal-queries__crosslingual__culturay_250k-freq5___stage1/checkpoint-123/3_Dense/model.safetensors +3 -0
  13. gemma300-trimmed-large-vi-legal-queries__crosslingual__culturay_250k-freq5___stage1/checkpoint-123/README.md +514 -0
  14. gemma300-trimmed-large-vi-legal-queries__crosslingual__culturay_250k-freq5___stage1/checkpoint-123/config.json +68 -0
  15. gemma300-trimmed-large-vi-legal-queries__crosslingual__culturay_250k-freq5___stage1/checkpoint-123/config_sentence_transformers.json +26 -0
  16. gemma300-trimmed-large-vi-legal-queries__crosslingual__culturay_250k-freq5___stage1/checkpoint-123/model.safetensors +3 -0
  17. gemma300-trimmed-large-vi-legal-queries__crosslingual__culturay_250k-freq5___stage1/checkpoint-123/modules.json +32 -0
  18. gemma300-trimmed-large-vi-legal-queries__crosslingual__culturay_250k-freq5___stage1/checkpoint-123/optimizer.pt +3 -0
  19. gemma300-trimmed-large-vi-legal-queries__crosslingual__culturay_250k-freq5___stage1/checkpoint-123/rng_state_0.pth +3 -0
  20. gemma300-trimmed-large-vi-legal-queries__crosslingual__culturay_250k-freq5___stage1/checkpoint-123/rng_state_1.pth +3 -0
  21. gemma300-trimmed-large-vi-legal-queries__crosslingual__culturay_250k-freq5___stage1/checkpoint-123/rng_state_2.pth +3 -0
  22. gemma300-trimmed-large-vi-legal-queries__crosslingual__culturay_250k-freq5___stage1/checkpoint-123/rng_state_3.pth +3 -0
  23. gemma300-trimmed-large-vi-legal-queries__crosslingual__culturay_250k-freq5___stage1/checkpoint-123/scheduler.pt +3 -0
  24. gemma300-trimmed-large-vi-legal-queries__crosslingual__culturay_250k-freq5___stage1/checkpoint-123/sentence_bert_config.json +10 -0
  25. gemma300-trimmed-large-vi-legal-queries__crosslingual__culturay_250k-freq5___stage1/checkpoint-123/tokenizer.json +3 -0
  26. gemma300-trimmed-large-vi-legal-queries__crosslingual__culturay_250k-freq5___stage1/checkpoint-123/tokenizer_config.json +24 -0
  27. gemma300-trimmed-large-vi-legal-queries__crosslingual__culturay_250k-freq5___stage1/checkpoint-123/trainer_state.json +118 -0
  28. gemma300-trimmed-large-vi-legal-queries__crosslingual__culturay_250k-freq5___stage1/checkpoint-123/training_args.bin +3 -0
  29. gemma300-trimmed-large-vi-legal-queries__crosslingual__culturay_250k-freq5___stage1/config.json +68 -0
  30. gemma300-trimmed-large-vi-legal-queries__crosslingual__culturay_250k-freq5___stage1/config_sentence_transformers.json +26 -0
  31. gemma300-trimmed-large-vi-legal-queries__crosslingual__culturay_250k-freq5___stage1/model.safetensors +3 -0
  32. gemma300-trimmed-large-vi-legal-queries__crosslingual__culturay_250k-freq5___stage1/modules.json +32 -0
  33. gemma300-trimmed-large-vi-legal-queries__crosslingual__culturay_250k-freq5___stage1/sentence_bert_config.json +10 -0
  34. gemma300-trimmed-large-vi-legal-queries__crosslingual__culturay_250k-freq5___stage1/tokenizer.json +3 -0
  35. gemma300-trimmed-large-vi-legal-queries__crosslingual__culturay_250k-freq5___stage1/tokenizer_config.json +24 -0
  36. gemma300-trimmed-large-vi-legal-queries__crosslingual__culturay_250k-freq5___stage1/training_args.bin +3 -0
.gitattributes CHANGED
@@ -42,3 +42,5 @@ jina-v5-nano-vilegal-r-stage2/tokenizer.json filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
42
  embeddinggemma-300m-vilegal-stage2/tokenizer.json filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
43
  jina-v5-small-vilegal-r-stage1/checkpoint-123/tokenizer.json filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
44
  jina-v5-small-vilegal-r-stage1/tokenizer.json filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
 
 
 
42
  embeddinggemma-300m-vilegal-stage2/tokenizer.json filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
43
  jina-v5-small-vilegal-r-stage1/checkpoint-123/tokenizer.json filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
44
  jina-v5-small-vilegal-r-stage1/tokenizer.json filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
45
+ gemma300-trimmed-large-vi-legal-queries__crosslingual__culturay_250k-freq5___stage1/checkpoint-123/tokenizer.json filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
46
+ gemma300-trimmed-large-vi-legal-queries__crosslingual__culturay_250k-freq5___stage1/tokenizer.json filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
gemma300-trimmed-large-vi-legal-queries__crosslingual__culturay_250k-freq5___stage1/1_Pooling/config.json ADDED
@@ -0,0 +1,5 @@
 
 
 
 
 
 
1
+ {
2
+ "embedding_dimension": 768,
3
+ "pooling_mode": "mean",
4
+ "include_prompt": true
5
+ }
gemma300-trimmed-large-vi-legal-queries__crosslingual__culturay_250k-freq5___stage1/2_Dense/config.json ADDED
@@ -0,0 +1,8 @@
 
 
 
 
 
 
 
 
 
1
+ {
2
+ "in_features": 768,
3
+ "out_features": 3072,
4
+ "bias": false,
5
+ "activation_function": "torch.nn.modules.linear.Identity",
6
+ "module_input_name": "sentence_embedding",
7
+ "module_output_name": "sentence_embedding"
8
+ }
gemma300-trimmed-large-vi-legal-queries__crosslingual__culturay_250k-freq5___stage1/2_Dense/model.safetensors ADDED
@@ -0,0 +1,3 @@
 
 
 
 
1
+ version https://git-lfs.github.com/spec/v1
2
+ oid sha256:6ce9863421a197649bc6de9402049fea490ef5b96f753b70f9e3eccd06ff83d6
3
+ size 4718680
gemma300-trimmed-large-vi-legal-queries__crosslingual__culturay_250k-freq5___stage1/3_Dense/config.json ADDED
@@ -0,0 +1,8 @@
 
 
 
 
 
 
 
 
 
1
+ {
2
+ "in_features": 3072,
3
+ "out_features": 768,
4
+ "bias": false,
5
+ "activation_function": "torch.nn.modules.linear.Identity",
6
+ "module_input_name": "sentence_embedding",
7
+ "module_output_name": "sentence_embedding"
8
+ }
gemma300-trimmed-large-vi-legal-queries__crosslingual__culturay_250k-freq5___stage1/3_Dense/model.safetensors ADDED
@@ -0,0 +1,3 @@
 
 
 
 
1
+ version https://git-lfs.github.com/spec/v1
2
+ oid sha256:680a4f1e780db1dbf0e09c50fa202cd6f08af1df59faa814596a414c77c9b327
3
+ size 4718680
gemma300-trimmed-large-vi-legal-queries__crosslingual__culturay_250k-freq5___stage1/README.md ADDED
@@ -0,0 +1,514 @@
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
1
+ ---
2
+ tags:
3
+ - sentence-transformers
4
+ - sentence-similarity
5
+ - feature-extraction
6
+ - generated_from_trainer
7
+ - dataset_size:507152
8
+ - loss:CachedMultipleNegativesRankingLoss
9
+ widget:
10
+ - source_sentence: Nếu một người vi phạm các quy định về vệ sinh nơi công cộng, họ
11
+ sẽ bị xử lý như thế nào?
12
+ sentences:
13
+ - 'text: 2. Kiểm tra, xác nhận các nội dung liên quan đến công tác quay số mở thưởng
14
+ bao gồm: a) Đối với hình thức quay số mở thưởng bằng lồng cầu: - Kiểm tra, xác
15
+ nhận Hội đồng giám sát xổ số đã thực hiện nhiệm vụ kiểm tra việc khóa máy chủ
16
+ để đảm bảo toàn bộ hệ thống không phát hành được vé ngay sau thời điểm kết thúc
17
+ thời gian phát hành; - Kiểm tra, xác nhận việc tuân thủ quy trình quay số mở thưởng
18
+ được quy định tại Thể lệ quay số mở thưởng đã được công bố công khai và quy định
19
+ tại Thông tư này; - Kiểm tra, xác nhận công ty xổ số điện toán ký xác nhận bảng
20
+ tổng hợp doanh thu; - Kiểm tra, xác nhận việc sao lưu và niêm phong dữ liệu bộ
21
+ số dự thưởng của các kỳ quay số mở thưởng; - Kiểm tra, xác nhận việc xác nhận
22
+ kết quả quay số mở thưởng của Hội đồng giám sát trùng khớp với kết quả quay số
23
+ mở thưởng trên thực tế.'
24
+ - 'text: Chương 10. KHEN THƯỞNG VÀ XỬ LÝ CÁC VI PHẠM Điều 52. Khen thưởng.. Địa
25
+ phương, đơn vị, cá nhân có thành tích trong công tác bảo vệ sức khoẻ nhân dân
26
+ được Nhà nước khen thưởng vật chất và tinh thần. Thầy thuốc, lương y, dược sĩ
27
+ và nhân viên y tế khác có nhiều cống hiến trong sự nghiệp bảo vệ sức khoẻ nhân
28
+ dân, có trình độ nghiệp vụ, chuyên môn kỹ thuật giỏi, có đạo đức, được nhân dân
29
+ và đồng nghiệp tín nhiệm thì được xét tặng danh hiệu cao quý của Nhà nước. Điều
30
+ 53. Xử lý các vi phạm. Người nào có những hành vi sau đây thì tuỳ theo mức độ
31
+ nhẹ hoặc nặng sẽ bị xứ lý kỷ luật, bị xử lý hành chính hoặc bị truy cứu trách
32
+ nhiệm hình sự. 1- Vi phạm các quy định về giữ gìn vệ sinh nơi công cộng, phòng
33
+ và chống dịch, bệnh. 2- Vi phạm các quy định về khám bệnh, chữa bệnh, sản xuất
34
+ thuốc và bán thuốc. 3- Vi phạm các quy định về vệ sinh lương thực, thực phẩm,
35
+ vệ sinh lao động và các quy định khác của Luật bảo vệ sức khoẻ nhân dân.'
36
+ - 'text: Điều 4. Mẫu các văn bản ban hành kèm theo Thông tư liên tịch 1. Đơn xin
37
+ hoãn, miễn chấp hành án phạt tù (Mẫu số 01). 2. Quyết định hoãn chấp hành án phạt
38
+ tù (Mẫu số 02). 3. Quyết định hủy Quyết định hoãn chấp hành án phạt tù (Mẫu số
39
+ 03). 4. Quyết định hủy Quyết định hoãn chấp hành án phạt tù và áp dụng biện pháp
40
+ bắt buộc chữa bệnh (Mẫu số 04). 5. Quyết định mở phiên họp xem xét miễn chấp hành
41
+ án phạt tù (Mẫu số 05). 6. Quyết định về việc xét miễn chấp hành án phạt tù (Mẫu
42
+ số 06).'
43
+ - source_sentence: Trước khi tiến hành nhận dạng, thực nghiệm điều tra, nhận biết
44
+ giọng nói, Điều tra viên phải thông báo cho Kiểm sát viên biết trước bao nhiêu
45
+ giờ?
46
+ sentences:
47
+ - 'text: Khoản 1. Việc nhận dạng, thực nghiệm điều tra, nhận biết giọng nói được
48
+ thực hiện theo quy định tại các điều 190, 191, 204 và 421 của Bộ luật Tố tụng
49
+ hình sự. Chậm nhất 24 giờ trước khi tiến hành, Điều tra viên báo cho Kiểm sát
50
+ viên biết thời gian, địa điểm nhận dạng, thực nghiệm điều tra, nhận biết giọng
51
+ nói. Kiểm sát viên phải có mặt để kiểm sát. Điều tra viên và Kiểm sát viên phối
52
+ hợp kiểm tra, đánh giá kết quả nhận dạng, thực nghiệm điều tra, nhận biết giọng
53
+ nói để đề ra các yêu cầu điều tra tiếp theo. Trường hợp vì lý do khách quan không
54
+ có mặt để kiểm sát trực tiếp thì Kiểm sát viên báo cho Điều tra viên trước khi
55
+ tiến hành 02 giờ.'
56
+ - 'text: Khoản 2. Giám định viên, tổ chức được trưng cầu giám định có trách nhiệm
57
+ như sau: a) Giám định và ban hành kết luận giám định trong thời hạn 05 ngày kể
58
+ từ ngày nhận được quyết định trưng cầu giám định. Trường hợp không thể tiến hành
59
+ trong thời hạn thì kịp thời thông báo bằng văn bản để cơ quan trưng cầu giám định
60
+ biết, nêu rõ lý do, thời gian dự kiến ban hành kết luận giám định; b) Gửi kết
61
+ luận giám định cho cơ quan đã trưng cầu giám định trong thời hạn quy định tại
62
+ khoản 2 Điều 213 của Bộ luật Tố tụng hình sự; c) Kịp thời có mặt để thực hiện
63
+ kiểm tra dấu vết, thu mẫu giám định trong trường hợp quy định tại điểm a khoản
64
+ 1 Điều này; trường hợp không thể có mặt thì phải thông báo ngay và nêu rõ lý do
65
+ cho Điều tra viên biết; d) Khi tiến hành giám định, nếu thấy nội dung yêu cầu
66
+ giám định chưa rõ ràng thì yêu cầu cơ quan trưng cầu giám định giải thích và bổ
67
+ sung tài liệu. Khi cơ quan trưng cầu đề nghị, Giám định viên kịp thời giải thích
68
+ cụ thể các vấn đề trong kết luận giám định.'
69
+ - 'text: Điều 19. Hệ thống quay số mở thưởng điện tử 1. Hệ thống quay số mở thưởng
70
+ điện tử bao gồm: a) Thiết bị quay số mở thưởng tự động, bao gồm: Hệ thống phần
71
+ cứng và phần mềm quay số tự động; b) Hệ thống camera, màn hình phục vụ cho việc
72
+ giám sát được thiết bị quay số mở thưởng tự động. 2. Yêu cầu đối với thiết bị
73
+ quay số mở thưởng tự động: a) Có xuất xứ rõ ràng, đảm bảo các tiêu chuẩn và thông
74
+ số kỹ thuật theo đúng thiết kế của nhà sản xuất và được kiểm định bởi công ty
75
+ kiểm định độc lập; b) Vận hành an toàn, ổn định và đảm bảo hoàn toàn ngẫu nhiên,
76
+ không có bất kỳ sự can thiệp nào từ bên ngoài vào kết quả mở thưởng; c) Có ít
77
+ nhất một (01) thiết bị dự phòng; d) Được lắp đặt và vận hành tại khu vực riêng
78
+ biệt và được niêm phong trong suốt quá trình hoạt động để đảm bảo tất cả các đối
79
+ tượng không có nhiệm vụ không được can thiệp vào phần cứng, phần mềm của thiết
80
+ bị quay số mở thưởng tự động;'
81
+ - source_sentence: Bộ Tài chính quy định thế nào về thành phần và cấu trúc của Hội
82
+ đồng giám sát xổ số trong công ty xổ số điện toán?
83
+ sentences:
84
+ - 'text: Khoản 2. Thành phần Hội đồng giám sát xổ số bao gồm Chủ tịch, một số Phó
85
+ chủ tịch và các thành viên Hội đồng giám sát xổ số như sau: a) Chủ tịch Hội đồng
86
+ giám sát xổ số: là Chủ tịch hoặc Tổng giám đốc của công ty xổ số điện toán; b)
87
+ Phó chủ tịch Hội đồng giám sát xổ số: là Phó tổng giám đốc hoặc Kế toán trưởng
88
+ của công ty xổ số điện toán; c) Các thành viên Hội đồng giám sát xổ số: là lãnh
89
+ đạo một số phòng, ban nghiệp vụ của công ty xổ số điện toán; d) Công ty xổ số
90
+ điện toán có thể mời đại diện một số tổ chức chính trị - xã hội tham gia Hội đồng
91
+ giám sát xổ số với vai trò là thành viên Hội đồng giám sát xổ số.'
92
+ - 'text: Điều 9. Công nhận điều chỉnh hạng, công nhận lại hạng nhà chung cư 1. Việc
93
+ công nhận điều chỉnh hạng hoặc công nhận lại hạng nhà chung cư được thực hiện
94
+ theo đề nghị của tổ chức, cá nhân quy định tại Điều 4 của Thông tư này. 2. Trường
95
+ hợp quyết định công nhận hạng nhà chung cư chưa hết thời hạn theo quy định mà
96
+ tổ chức, cá nhân quy định tại Điều 4 của Thông tư có nhu cầu điều chỉnh hạng nhà
97
+ chung cư thì phải nộp 01 bộ hồ sơ quy định tại Khoản 3 Điều này tại Sở Xây dựng
98
+ để được xem xét, kiểm tra và công nhận điều chỉnh hạng nhà chung cư. Trình tự,
99
+ thủ tục công nhận điều chỉnh hạng nhà chung cư được thực hiện theo quy định tại
100
+ Khoản 2 Điều 8 của Thông tư này. Khi giao quyết định công nhận hạng nhà chung
101
+ cư (đã điều chỉnh), Sở Xây dựng phải thu hồi bản gốc quyết định công nhận hạng
102
+ đang còn thời hạn để lưu hồ sơ và đăng tải thông tin, văn bản quyết định trên
103
+ Cổng thông tin điện tử của Sở Xây dựng. 3. Hồ sơ đề nghị điều chỉnh hạng nhà chung
104
+ cư bao gồm: a) Đơn đề nghị điều chỉnh hạng nhà chung cư theo mẫu hướng dẫn tham
105
+ khảo quy định tại phụ lục số 03 ban hành kèm theo Thông tư này;'
106
+ - 'text: Điều 7. Hồ sơ đề nghị công nhận hạng nhà chung cư 1. Đơn đề nghị công nhận
107
+ hạng nhà chung cư theo mẫu hướng dẫn tham khảo quy định tại phụ lục số 03 ban
108
+ hành kèm theo Thông tư này. 2. Bản sao có chứng thực Giấy phép xây dựng nhà chung
109
+ cư (đối với nhà chung cư thuộc diện phải có Giấy phép xây dựng theo quy định của
110
+ pháp luật về xây dựng). 3. Bản sao có chứng thực quyết định phê duyệt quy hoạch
111
+ chi tiết tỷ lệ 1/500 hoặc văn bản chấp thuận tổng mặt bằng khu vực có nhà chung
112
+ cư (đối với trường hợp không phải lập quy hoạch chi tiết tỷ lệ 1/500) kèm theo
113
+ bản vẽ tổng mặt bằng nhà chung cư đã được cơ quan có thẩm quyền phê duyệt. 4.
114
+ Bản sao có chứng thực văn bản thẩm định của cơ quan có thẩm quyền kèm theo bản
115
+ vẽ thiết kế cơ sở nhà chung cư theo quy định của pháp luật về xây dựng. 5. Bản
116
+ sao có chứng thực văn bản thông báo kết quả kiểm tra công tác nghiệm thu hoàn
117
+ thành công trình nhà chung cư của cơ quan chuyên môn về xây dựng. 6. Bản tự kê
118
+ khai, đánh giá phân hạng nhà chung cư của tổ chức, cá nhân đề nghị công nhận hạng
119
+ nhà chung cư theo mẫu hướng dẫn tham khảo quy định tại phụ lục số 04 ban hành
120
+ kèm theo Thông tư này.'
121
+ - source_sentence: Nếu đại lý xổ số tự chọn số điện toán không vận hành thiết bị bán
122
+ vé đúng hướng dẫn, họ sẽ phải chịu trách nhiệm gì?
123
+ sentences:
124
+ - 'text: Khoản 1. Tổ chức vận hành hệ thống xổ số tự chọn số điện toán: a) Công
125
+ ty xổ số điện toán chịu trách nhiệm tổ chức quản lý và vận hành hệ thống xổ số
126
+ tự chọn số điện toán theo quy định của pháp luật. Các đại lý xổ số tự chọn số
127
+ điện toán vận hành các thiết bị bán vé xổ số tự chọn số điện toán theo hướng dẫn
128
+ của công ty xổ số điện toán và chịu trách nhiệm về các thiết bị được giao quản
129
+ lý theo hợp đồng ký kết giữa các bên. Các doanh nghiệp cung cấp dịch vụ mạng xã
130
+ hội trực tuyến, doanh nghiệp viễn thông tham gia vào hoạt động kinh doanh xổ số
131
+ tự chọn số điện toán chịu trách nhiệm đảm bảo an ninh mạng, an toàn thông tin
132
+ theo quy định của pháp luật; b) Hệ thống xổ số tự chọn số điện toán (máy chủ,
133
+ thiết bị đầu cuối và các thiết bị đồng bộ khác) phải được kiểm tra, bảo dưỡng,
134
+ bảo trì theo khuyến cáo của nhà sản xuất và quy định của công ty xổ số điện toán
135
+ để đảm bảo yêu cầu vận hành an toàn, chính xác;'
136
+ - 'text: 2. Kiểm tra, xác nhận các nội dung liên quan đến công tác quay số mở thưởng
137
+ bao gồm: a) Đối với hình thức quay số mở thưởng bằng lồng cầu: - Kiểm tra, xác
138
+ nhận Hội đồng giám sát xổ số đã thực hiện nhiệm vụ kiểm tra việc khóa máy chủ
139
+ để đảm bảo toàn bộ hệ thống không phát hành được vé ngay sau thời điểm kết thúc
140
+ thời gian phát hành; - Kiểm tra, xác nhận việc tuân thủ quy trình quay số mở thưởng
141
+ được quy định tại Thể lệ quay số mở thưởng đã được công bố công khai và quy định
142
+ tại Thông tư này; - Kiểm tra, xác nhận công ty xổ số điện toán ký xác nhận bảng
143
+ tổng hợp doanh thu; - Kiểm tra, xác nhận việc sao lưu và niêm phong dữ liệu bộ
144
+ số dự thưởng của các kỳ quay số mở thưởng; - Kiểm tra, xác nhận việc xác nhận
145
+ kết quả quay số mở thưởng của Hội đồng giám sát trùng khớp với kết quả quay số
146
+ mở thưởng trên thực tế.'
147
+ - 'text: Khoản 3. Cấp công trình của một tổ hợp các công trình hoặc một dây chuyền
148
+ công nghệ gồm nhiều hạng mục được xác định như sau: a) Trường hợp tổ hợp các công
149
+ trình hoặc dây chuyền công nghệ gồm nhiều hạng mục có quy định trong Phụ lục I
150
+ Thông tư này thì cấp công trình được xác định theo Phụ lục I Thông tư này; b)
151
+ Trường hợp tổ hợp các công trình hoặc dây chuyền công nghệ gồm nhiều hạng mục
152
+ không quy định trong Phụ lục I Thông tư này thì cấp công trình được xác định theo
153
+ cấp của công trình chính (thuộc tổ hợp các công trình hoặc dây chuyền công nghệ)
154
+ có cấp cao nhất. Cấp của công trình chính xác định theo quy định tại khoản 2 Điều
155
+ này.'
156
+ - source_sentence: Bộ Tài chính quy định công ty xổ số điện toán phải kiểm tra, bảo
157
+ dưỡng hệ thống xổ số điện toán bao nhiêu lần trong một năm?
158
+ sentences:
159
+ - 'text: Điều 10. Tổ chức kiểm tra việc phân hạng và công nhận hạng nhà chung cư
160
+ 1. Cục Quản lý nhà và thị trường bất động sản tổ chức thực hiện kiểm tra hoặc
161
+ chủ trì, phối hợp với các cơ quan, đơn vị chức năng thuộc Bộ Xây dựng và các Bộ,
162
+ ngành có liên quan tổ chức kiểm tra định kỳ hoặc đột xuất việc phân hạng và công
163
+ nhận hạng nhà chung cư trên phạm vi cả nước. 2. Sở Xây dựng các tỉnh, thành phố
164
+ trực thuộc trung ương tổ chức thực hiện kiểm tra hoặc chủ trì, phối hợp với các
165
+ cơ quan chức năng tại địa phương tổ chức kiểm tra định kỳ hoặc đột xuất việc phân
166
+ hạng và công nhận hạng nhà chung cư trên địa bàn.'
167
+ - 'text: đ) Được công ty xổ số điện toán kiểm tra, bảo dưỡng định kỳ theo khuyến
168
+ cáo của nhà sản xuất và quy định của công ty xổ số điện toán nhưng tối đa sáu
169
+ (06) tháng một lần. 3. Hệ thống camera, màn hình để phục vụ cho việc giám sát
170
+ quay số mở thưởng điện tử được bố trí ở những vị trí đảm bảo có thể giám sát quay
171
+ số mở thưởng. Hình ảnh theo dõi qua camera được lưu giữ trong thời gian tối thiểu
172
+ là sáu mươi (60) ngày, kể từ ngày quay số mở thưởng.'
173
+ - 'text: Khoản 1. Cấp công trình quy định tại Thông tư này được xác định theo các
174
+ tiêu chí sau: a) Mức độ quan trọng, quy mô công suất: Áp dụng cho từng công trình
175
+ độc lập hoặc một tổ hợp các công trình hoặc một dây chuyền công nghệ gồm nhiều
176
+ hạng mục thuộc dự án đầu tư xây dựng công trình theo các loại công trình quy định
177
+ tại Phụ lục I Thông tư này; b) Quy mô kết cấu: Áp dụng cho từng công trình độc
178
+ lập thuộc dự án đầu tư xây dựng công trình theo các loại kết cấu quy định tại
179
+ Phụ lục II Thông tư này.'
180
+ pipeline_tag: sentence-similarity
181
+ library_name: sentence-transformers
182
+ ---
183
+
184
+ # SentenceTransformer
185
+
186
+ This is a [sentence-transformers](https://www.SBERT.net) model trained. It maps sentences & paragraphs to a 768-dimensional dense vector space and can be used for retrieval.
187
+
188
+ ## Model Details
189
+
190
+ ### Model Description
191
+ - **Model Type:** Sentence Transformer
192
+ <!-- - **Base model:** [Unknown](https://huggingface.co/unknown) -->
193
+ - **Maximum Sequence Length:** 2048 tokens
194
+ - **Output Dimensionality:** 768 dimensions
195
+ - **Similarity Function:** Cosine Similarity
196
+ - **Supported Modality:** Text
197
+ <!-- - **Training Dataset:** Unknown -->
198
+ <!-- - **Language:** Unknown -->
199
+ <!-- - **License:** Unknown -->
200
+
201
+ ### Model Sources
202
+
203
+ - **Documentation:** [Sentence Transformers Documentation](https://sbert.net)
204
+ - **Repository:** [Sentence Transformers on GitHub](https://github.com/huggingface/sentence-transformers)
205
+ - **Hugging Face:** [Sentence Transformers on Hugging Face](https://huggingface.co/models?library=sentence-transformers)
206
+
207
+ ### Full Model Architecture
208
+
209
+ ```
210
+ SentenceTransformer(
211
+ (0): Transformer({'transformer_task': 'feature-extraction', 'modality_config': {'text': {'method': 'forward', 'method_output_name': 'last_hidden_state'}}, 'module_output_name': 'token_embeddings', 'architecture': 'Gemma3TextModel'})
212
+ (1): Pooling({'embedding_dimension': 768, 'pooling_mode': 'mean', 'include_prompt': True})
213
+ (2): Dense({'in_features': 768, 'out_features': 3072, 'bias': False, 'activation_function': 'torch.nn.modules.linear.Identity', 'module_input_name': 'sentence_embedding', 'module_output_name': 'sentence_embedding'})
214
+ (3): Dense({'in_features': 3072, 'out_features': 768, 'bias': False, 'activation_function': 'torch.nn.modules.linear.Identity', 'module_input_name': 'sentence_embedding', 'module_output_name': 'sentence_embedding'})
215
+ (4): Normalize({})
216
+ )
217
+ ```
218
+
219
+ ## Usage
220
+
221
+ ### Direct Usage (Sentence Transformers)
222
+
223
+ First install the Sentence Transformers library:
224
+
225
+ ```bash
226
+ pip install -U sentence-transformers
227
+ ```
228
+ Then you can load this model and run inference.
229
+ ```python
230
+ from sentence_transformers import SentenceTransformer
231
+
232
+ # Download from the 🤗 Hub
233
+ model = SentenceTransformer("sentence_transformers_model_id")
234
+ # Run inference
235
+ queries = [
236
+ 'Bộ Tài chính quy định công ty xổ số điện toán phải kiểm tra, bảo dưỡng hệ thống xổ số điện toán bao nhiêu lần trong một năm?',
237
+ ]
238
+ documents = [
239
+ 'text: đ) Được công ty xổ số điện toán kiểm tra, bảo dưỡng định kỳ theo khuyến cáo của nhà sản xuất và quy định của công ty xổ số điện toán nhưng tối đa sáu (06) tháng một lần. 3. Hệ thống camera, màn hình để phục vụ cho việc giám sát quay số mở thưởng điện tử được bố trí ở những vị trí đảm bảo có thể giám sát quay số mở thưởng. Hình ảnh theo dõi qua camera được lưu giữ trong thời gian tối thiểu là sáu mươi (60) ngày, kể từ ngày quay số mở thưởng.',
240
+ 'text: Khoản 1. Cấp công trình quy định tại Thông tư này được xác định theo các tiêu chí sau: a) Mức độ quan trọng, quy mô công suất: Áp dụng cho từng công trình độc lập hoặc một tổ hợp các công trình hoặc một dây chuyền công nghệ gồm nhiều hạng mục thuộc dự án đầu tư xây dựng công trình theo các loại công trình quy định tại Phụ lục I Thông tư này; b) Quy mô kết cấu: Áp dụng cho từng công trình độc lập thuộc dự án đầu tư xây dựng công trình theo các loại kết cấu quy định tại Phụ lục II Thông tư này.',
241
+ 'text: Điều 10. Tổ chức kiểm tra việc phân hạng và công nhận hạng nhà chung cư 1. Cục Quản lý nhà và thị trường bất động sản tổ chức thực hiện kiểm tra hoặc chủ trì, phối hợp với các cơ quan, đơn vị chức năng thuộc Bộ Xây dựng và các Bộ, ngành có liên quan tổ chức kiểm tra định kỳ hoặc đột xuất việc phân hạng và công nhận hạng nhà chung cư trên phạm vi cả nước. 2. Sở Xây dựng các tỉnh, thành phố trực thuộc trung ương tổ chức thực hiện kiểm tra hoặc chủ trì, phối hợp với các cơ quan chức năng tại địa phương tổ chức kiểm tra định kỳ hoặc đột xuất việc phân hạng và công nhận hạng nhà chung cư trên địa bàn.',
242
+ ]
243
+ query_embeddings = model.encode_query(queries)
244
+ document_embeddings = model.encode_document(documents)
245
+ print(query_embeddings.shape, document_embeddings.shape)
246
+ # [1, 768] [3, 768]
247
+
248
+ # Get the similarity scores for the embeddings
249
+ similarities = model.similarity(query_embeddings, document_embeddings)
250
+ print(similarities)
251
+ # tensor([[ 0.5879, -0.0824, 0.0595]])
252
+ ```
253
+ <!--
254
+ ### Direct Usage (Transformers)
255
+
256
+ <details><summary>Click to see the direct usage in Transformers</summary>
257
+
258
+ </details>
259
+ -->
260
+
261
+ <!--
262
+ ### Downstream Usage (Sentence Transformers)
263
+
264
+ You can finetune this model on your own dataset.
265
+
266
+ <details><summary>Click to expand</summary>
267
+
268
+ </details>
269
+ -->
270
+
271
+ <!--
272
+ ### Out-of-Scope Use
273
+
274
+ *List how the model may foreseeably be misused and address what users ought not to do with the model.*
275
+ -->
276
+
277
+ <!--
278
+ ## Bias, Risks and Limitations
279
+
280
+ *What are the known or foreseeable issues stemming from this model? You could also flag here known failure cases or weaknesses of the model.*
281
+ -->
282
+
283
+ <!--
284
+ ### Recommendations
285
+
286
+ *What are recommendations with respect to the foreseeable issues? For example, filtering explicit content.*
287
+ -->
288
+
289
+ ## Training Details
290
+
291
+ ### Training Dataset
292
+
293
+ #### Unnamed Dataset
294
+
295
+ * Size: 507,152 training samples
296
+ * Columns: <code>anchor</code> and <code>positive</code>
297
+ * Approximate statistics based on the first 1000 samples:
298
+ | | anchor | positive |
299
+ |:--------|:-------------------------------------------------------------------------------------------------|:---------------------------------------------------------------------------------------------------|
300
+ | type | string | string |
301
+ | details | <ul><li>min: 43 characters</li><li>mean: 117.84 characters</li><li>max: 318 characters</li></ul> | <ul><li>min: 450 characters</li><li>mean: 796.51 characters</li><li>max: 1201 characters</li></ul> |
302
+ * Samples:
303
+ | anchor | positive |
304
+ |:--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|:-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|
305
+ | <code>Bộ Giao thông vận tải quy định các đơn vị kinh doanh vận tải nào phải lắp đặt thiết bị giám sát hành trình trên xe ô tô?</code> | <code>text: Chương I. QUY ĐỊNH CHUNG Điều 1. Phạm vi điều chỉnh. Thông tư này quy định về cung cấp, quản lý và sử dụng dữ liệu từ thiết bị giám sát hành trình của xe ô tô sau (sau đây gọi chung là thiết bị giám sát hành trình). Điều 2. Đối tượng áp dụng. Thông tư này áp dụng đối với các đơn vị kinh doanh vận tải, bến xe khách, bến xe hàng, các đơn vị cung cấp dịch vụ giám sát hành trình và các cơ quan, tổ chức, cá nhân có liên quan đến việc cung cấp, quản lý và sử dụng dữ liệu từ thiết bị giám sát hành trình của xe ô tô trong phạm vi toàn quốc. Điều 3. Giải thích từ ngữ. Trong Thông tư này, các từ ngữ dưới đây được hiểu như sau: 1. Hệ thống thông tin: là tập hợp các thiết bị phần cứng, phần mềm và đường truyền dùng để thu nhận, quản lý, khai thác dữ liệu từ thiết bị giám sát hành trình. 2. Dữ liệu: là tập hợp các thông tin có cấu trúc được truyền từ thiết bị giám sát hành trình về máy chủ dịch vụ và từ máy chủ dịch vụ truyền về Tổng cục Đường bộ Việt Nam.</code> |
306
+ | <code>Bộ Giao thông vận tải giải thích như thế nào về các từ ngữ như 'hệ thống thông tin' và 'dữ liệu' trong quy định về thiết bị giám sát hành trình?</code> | <code>text: Chương I. QUY ĐỊNH CHUNG Điều 1. Phạm vi điều chỉnh. Thông tư này quy định về cung cấp, quản lý và sử dụng dữ liệu từ thiết bị giám sát hành trình của xe ô tô sau (sau đây gọi chung là thiết bị giám sát hành trình). Điều 2. Đối tượng áp dụng. Thông tư này áp dụng đối với các đơn vị kinh doanh vận tải, bến xe khách, bến xe hàng, các đơn vị cung cấp dịch vụ giám sát hành trình và các cơ quan, tổ chức, cá nhân có liên quan đến việc cung cấp, quản lý và sử dụng dữ liệu từ thiết bị giám sát hành trình của xe ô tô trong phạm vi toàn quốc. Điều 3. Giải thích từ ngữ. Trong Thông tư này, các từ ngữ dưới đây được hiểu như sau: 1. Hệ thống thông tin: là tập hợp các thiết bị phần cứng, phần mềm và đường truyền dùng để thu nhận, quản lý, khai thác dữ liệu từ thiết bị giám sát hành trình. 2. Dữ liệu: là tập hợp các thông tin có cấu trúc được truyền từ thiết bị giám sát hành trình về máy chủ dịch vụ và từ máy chủ dịch vụ truyền về Tổng cục Đường bộ Việt Nam.</code> |
307
+ | <code>Pháp luật quy định như thế nào về việc thu nhận, quản lý và khai thác dữ liệu từ thiết bị giám sát hành trình của xe ô tô?</code> | <code>text: Chương I. QUY ĐỊNH CHUNG Điều 1. Phạm vi điều chỉnh. Thông tư này quy định về cung cấp, quản lý và sử dụng dữ liệu từ thiết bị giám sát hành trình của xe ô tô sau (sau đây gọi chung là thiết bị giám sát hành trình). Điều 2. Đối tượng áp dụng. Thông tư này áp dụng đối với các đơn vị kinh doanh vận tải, bến xe khách, bến xe hàng, các đơn vị cung cấp dịch vụ giám sát hành trình và các cơ quan, tổ chức, cá nhân có liên quan đến việc cung cấp, quản lý và sử dụng dữ liệu từ thiết bị giám sát hành trình của xe ô tô trong phạm vi toàn quốc. Điều 3. Giải thích từ ngữ. Trong Thông tư này, các từ ngữ dưới đây đ��ợc hiểu như sau: 1. Hệ thống thông tin: là tập hợp các thiết bị phần cứng, phần mềm và đường truyền dùng để thu nhận, quản lý, khai thác dữ liệu từ thiết bị giám sát hành trình. 2. Dữ liệu: là tập hợp các thông tin có cấu trúc được truyền từ thiết bị giám sát hành trình về máy chủ dịch vụ và từ máy chủ dịch vụ truyền về Tổng cục Đường bộ Việt Nam.</code> |
308
+ * Loss: [<code>CachedMultipleNegativesRankingLoss</code>](https://sbert.net/docs/package_reference/sentence_transformer/losses.html#cachedmultiplenegativesrankingloss) with these parameters:
309
+ ```json
310
+ {
311
+ "scale": 20.0,
312
+ "similarity_fct": "cos_sim",
313
+ "mini_batch_size": 16,
314
+ "gather_across_devices": false,
315
+ "directions": [
316
+ "query_to_doc"
317
+ ],
318
+ "partition_mode": "joint",
319
+ "hardness_mode": null,
320
+ "hardness_strength": 0.0
321
+ }
322
+ ```
323
+
324
+ ### Training Hyperparameters
325
+ #### Non-Default Hyperparameters
326
+
327
+ - `per_device_train_batch_size`: 1024
328
+ - `num_train_epochs`: 1
329
+ - `learning_rate`: 2e-05
330
+ - `warmup_steps`: 0.1
331
+ - `bf16`: True
332
+ - `dataloader_num_workers`: 8
333
+ - `dataloader_persistent_workers`: True
334
+ - `remove_unused_columns`: False
335
+ - `ddp_find_unused_parameters`: False
336
+ - `prompts`: task: search result | query:
337
+
338
+ #### All Hyperparameters
339
+ <details><summary>Click to expand</summary>
340
+
341
+ - `per_device_train_batch_size`: 1024
342
+ - `num_train_epochs`: 1
343
+ - `max_steps`: -1
344
+ - `learning_rate`: 2e-05
345
+ - `lr_scheduler_type`: linear
346
+ - `lr_scheduler_kwargs`: None
347
+ - `warmup_steps`: 0.1
348
+ - `optim`: adamw_torch_fused
349
+ - `optim_args`: None
350
+ - `weight_decay`: 0.0
351
+ - `adam_beta1`: 0.9
352
+ - `adam_beta2`: 0.999
353
+ - `adam_epsilon`: 1e-08
354
+ - `optim_target_modules`: None
355
+ - `gradient_accumulation_steps`: 1
356
+ - `average_tokens_across_devices`: True
357
+ - `max_grad_norm`: 1.0
358
+ - `label_smoothing_factor`: 0.0
359
+ - `bf16`: True
360
+ - `fp16`: False
361
+ - `bf16_full_eval`: False
362
+ - `fp16_full_eval`: False
363
+ - `tf32`: None
364
+ - `gradient_checkpointing`: False
365
+ - `gradient_checkpointing_kwargs`: None
366
+ - `torch_compile`: False
367
+ - `torch_compile_backend`: None
368
+ - `torch_compile_mode`: None
369
+ - `use_liger_kernel`: False
370
+ - `liger_kernel_config`: None
371
+ - `use_cache`: False
372
+ - `neftune_noise_alpha`: None
373
+ - `torch_empty_cache_steps`: None
374
+ - `auto_find_batch_size`: False
375
+ - `log_on_each_node`: True
376
+ - `logging_nan_inf_filter`: True
377
+ - `include_num_input_tokens_seen`: no
378
+ - `log_level`: passive
379
+ - `log_level_replica`: warning
380
+ - `disable_tqdm`: False
381
+ - `project`: huggingface
382
+ - `trackio_space_id`: trackio
383
+ - `per_device_eval_batch_size`: 8
384
+ - `prediction_loss_only`: True
385
+ - `eval_on_start`: False
386
+ - `eval_do_concat_batches`: True
387
+ - `eval_use_gather_object`: False
388
+ - `eval_accumulation_steps`: None
389
+ - `include_for_metrics`: []
390
+ - `batch_eval_metrics`: False
391
+ - `save_only_model`: False
392
+ - `save_on_each_node`: False
393
+ - `enable_jit_checkpoint`: False
394
+ - `push_to_hub`: False
395
+ - `hub_private_repo`: None
396
+ - `hub_model_id`: None
397
+ - `hub_strategy`: every_save
398
+ - `hub_always_push`: False
399
+ - `hub_revision`: None
400
+ - `load_best_model_at_end`: False
401
+ - `ignore_data_skip`: False
402
+ - `restore_callback_states_from_checkpoint`: False
403
+ - `full_determinism`: False
404
+ - `seed`: 42
405
+ - `data_seed`: None
406
+ - `use_cpu`: False
407
+ - `accelerator_config`: {'split_batches': False, 'dispatch_batches': None, 'even_batches': True, 'use_seedable_sampler': True, 'non_blocking': False, 'gradient_accumulation_kwargs': None}
408
+ - `parallelism_config`: None
409
+ - `dataloader_drop_last`: True
410
+ - `dataloader_num_workers`: 8
411
+ - `dataloader_pin_memory`: True
412
+ - `dataloader_persistent_workers`: True
413
+ - `dataloader_prefetch_factor`: None
414
+ - `remove_unused_columns`: False
415
+ - `label_names`: None
416
+ - `train_sampling_strategy`: random
417
+ - `length_column_name`: length
418
+ - `ddp_find_unused_parameters`: False
419
+ - `ddp_bucket_cap_mb`: None
420
+ - `ddp_broadcast_buffers`: False
421
+ - `ddp_backend`: None
422
+ - `ddp_timeout`: 1800
423
+ - `fsdp`: []
424
+ - `fsdp_config`: {'min_num_params': 0, 'xla': False, 'xla_fsdp_v2': False, 'xla_fsdp_grad_ckpt': False}
425
+ - `deepspeed`: None
426
+ - `debug`: []
427
+ - `skip_memory_metrics`: True
428
+ - `do_predict`: False
429
+ - `resume_from_checkpoint`: None
430
+ - `warmup_ratio`: None
431
+ - `local_rank`: -1
432
+ - `prompts`: task: search result | query:
433
+ - `batch_sampler`: batch_sampler
434
+ - `multi_dataset_batch_sampler`: proportional
435
+ - `router_mapping`: {}
436
+ - `learning_rate_mapping`: {}
437
+
438
+ </details>
439
+
440
+ ### Training Logs
441
+ | Epoch | Step | Training Loss |
442
+ |:------:|:----:|:-------------:|
443
+ | 0.0813 | 10 | 0.6777 |
444
+ | 0.1626 | 20 | 0.1783 |
445
+ | 0.2439 | 30 | 0.1297 |
446
+ | 0.3252 | 40 | 0.1138 |
447
+ | 0.4065 | 50 | 0.1074 |
448
+ | 0.4878 | 60 | 0.1063 |
449
+ | 0.5691 | 70 | 0.0952 |
450
+ | 0.6504 | 80 | 0.0953 |
451
+ | 0.7317 | 90 | 0.0922 |
452
+ | 0.8130 | 100 | 0.0926 |
453
+ | 0.8943 | 110 | 0.0935 |
454
+ | 0.9756 | 120 | 0.0908 |
455
+
456
+
457
+ ### Training Time
458
+ - **Training**: 30.3 minutes
459
+
460
+ ### Framework Versions
461
+ - Python: 3.10.20
462
+ - Sentence Transformers: 5.4.1
463
+ - Transformers: 5.5.4
464
+ - PyTorch: 2.9.1+cu130
465
+ - Accelerate: 1.13.0
466
+ - Datasets: 4.8.4
467
+ - Tokenizers: 0.22.2
468
+
469
+ ## Citation
470
+
471
+ ### BibTeX
472
+
473
+ #### Sentence Transformers
474
+ ```bibtex
475
+ @inproceedings{reimers-2019-sentence-bert,
476
+ title = "Sentence-BERT: Sentence Embeddings using Siamese BERT-Networks",
477
+ author = "Reimers, Nils and Gurevych, Iryna",
478
+ booktitle = "Proceedings of the 2019 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing",
479
+ month = "11",
480
+ year = "2019",
481
+ publisher = "Association for Computational Linguistics",
482
+ url = "https://arxiv.org/abs/1908.10084",
483
+ }
484
+ ```
485
+
486
+ #### CachedMultipleNegativesRankingLoss
487
+ ```bibtex
488
+ @misc{gao2021scaling,
489
+ title={Scaling Deep Contrastive Learning Batch Size under Memory Limited Setup},
490
+ author={Luyu Gao and Yunyi Zhang and Jiawei Han and Jamie Callan},
491
+ year={2021},
492
+ eprint={2101.06983},
493
+ archivePrefix={arXiv},
494
+ primaryClass={cs.LG}
495
+ }
496
+ ```
497
+
498
+ <!--
499
+ ## Glossary
500
+
501
+ *Clearly define terms in order to be accessible across audiences.*
502
+ -->
503
+
504
+ <!--
505
+ ## Model Card Authors
506
+
507
+ *Lists the people who create the model card, providing recognition and accountability for the detailed work that goes into its construction.*
508
+ -->
509
+
510
+ <!--
511
+ ## Model Card Contact
512
+
513
+ *Provides a way for people who have updates to the Model Card, suggestions, or questions, to contact the Model Card authors.*
514
+ -->
gemma300-trimmed-large-vi-legal-queries__crosslingual__culturay_250k-freq5___stage1/checkpoint-123/1_Pooling/config.json ADDED
@@ -0,0 +1,5 @@
 
 
 
 
 
 
1
+ {
2
+ "embedding_dimension": 768,
3
+ "pooling_mode": "mean",
4
+ "include_prompt": true
5
+ }
gemma300-trimmed-large-vi-legal-queries__crosslingual__culturay_250k-freq5___stage1/checkpoint-123/2_Dense/config.json ADDED
@@ -0,0 +1,8 @@
 
 
 
 
 
 
 
 
 
1
+ {
2
+ "in_features": 768,
3
+ "out_features": 3072,
4
+ "bias": false,
5
+ "activation_function": "torch.nn.modules.linear.Identity",
6
+ "module_input_name": "sentence_embedding",
7
+ "module_output_name": "sentence_embedding"
8
+ }
gemma300-trimmed-large-vi-legal-queries__crosslingual__culturay_250k-freq5___stage1/checkpoint-123/2_Dense/model.safetensors ADDED
@@ -0,0 +1,3 @@
 
 
 
 
1
+ version https://git-lfs.github.com/spec/v1
2
+ oid sha256:6ce9863421a197649bc6de9402049fea490ef5b96f753b70f9e3eccd06ff83d6
3
+ size 4718680
gemma300-trimmed-large-vi-legal-queries__crosslingual__culturay_250k-freq5___stage1/checkpoint-123/3_Dense/config.json ADDED
@@ -0,0 +1,8 @@
 
 
 
 
 
 
 
 
 
1
+ {
2
+ "in_features": 3072,
3
+ "out_features": 768,
4
+ "bias": false,
5
+ "activation_function": "torch.nn.modules.linear.Identity",
6
+ "module_input_name": "sentence_embedding",
7
+ "module_output_name": "sentence_embedding"
8
+ }
gemma300-trimmed-large-vi-legal-queries__crosslingual__culturay_250k-freq5___stage1/checkpoint-123/3_Dense/model.safetensors ADDED
@@ -0,0 +1,3 @@
 
 
 
 
1
+ version https://git-lfs.github.com/spec/v1
2
+ oid sha256:680a4f1e780db1dbf0e09c50fa202cd6f08af1df59faa814596a414c77c9b327
3
+ size 4718680
gemma300-trimmed-large-vi-legal-queries__crosslingual__culturay_250k-freq5___stage1/checkpoint-123/README.md ADDED
@@ -0,0 +1,514 @@
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
1
+ ---
2
+ tags:
3
+ - sentence-transformers
4
+ - sentence-similarity
5
+ - feature-extraction
6
+ - generated_from_trainer
7
+ - dataset_size:507152
8
+ - loss:CachedMultipleNegativesRankingLoss
9
+ widget:
10
+ - source_sentence: Nếu một người vi phạm các quy định về vệ sinh nơi công cộng, họ
11
+ sẽ bị xử lý như thế nào?
12
+ sentences:
13
+ - 'text: 2. Kiểm tra, xác nhận các nội dung liên quan đến công tác quay số mở thưởng
14
+ bao gồm: a) Đối với hình thức quay số mở thưởng bằng lồng cầu: - Kiểm tra, xác
15
+ nhận Hội đồng giám sát xổ số đã thực hiện nhiệm vụ kiểm tra việc khóa máy chủ
16
+ để đảm bảo toàn bộ hệ thống không phát hành được vé ngay sau thời điểm kết thúc
17
+ thời gian phát hành; - Kiểm tra, xác nhận việc tuân thủ quy trình quay số mở thưởng
18
+ được quy định tại Thể lệ quay số mở thưởng đã được công bố công khai và quy định
19
+ tại Thông tư này; - Kiểm tra, xác nhận công ty xổ số điện toán ký xác nhận bảng
20
+ tổng hợp doanh thu; - Kiểm tra, xác nhận việc sao lưu và niêm phong dữ liệu bộ
21
+ số dự thưởng của các kỳ quay số mở thưởng; - Kiểm tra, xác nhận việc xác nhận
22
+ kết quả quay số mở thưởng của Hội đồng giám sát trùng khớp với kết quả quay số
23
+ mở thưởng trên thực tế.'
24
+ - 'text: Chương 10. KHEN THƯỞNG VÀ XỬ LÝ CÁC VI PHẠM Điều 52. Khen thưởng.. Địa
25
+ phương, đơn vị, cá nhân có thành tích trong công tác bảo vệ sức khoẻ nhân dân
26
+ được Nhà nước khen thưởng vật chất và tinh thần. Thầy thuốc, lương y, dược sĩ
27
+ và nhân viên y tế khác có nhiều cống hiến trong sự nghiệp bảo vệ sức khoẻ nhân
28
+ dân, có trình độ nghiệp vụ, chuyên môn kỹ thuật giỏi, có đạo đức, được nhân dân
29
+ và đồng nghiệp tín nhiệm thì được xét tặng danh hiệu cao quý của Nhà nước. Điều
30
+ 53. Xử lý các vi phạm. Người nào có những hành vi sau đây thì tuỳ theo mức độ
31
+ nhẹ hoặc nặng sẽ bị xứ lý kỷ luật, bị xử lý hành chính hoặc bị truy cứu trách
32
+ nhiệm hình sự. 1- Vi phạm các quy định về giữ gìn vệ sinh nơi công cộng, phòng
33
+ và chống dịch, bệnh. 2- Vi phạm các quy định về khám bệnh, chữa bệnh, sản xuất
34
+ thuốc và bán thuốc. 3- Vi phạm các quy định về vệ sinh lương thực, thực phẩm,
35
+ vệ sinh lao động và các quy định khác của Luật bảo vệ sức khoẻ nhân dân.'
36
+ - 'text: Điều 4. Mẫu các văn bản ban hành kèm theo Thông tư liên tịch 1. Đơn xin
37
+ hoãn, miễn chấp hành án phạt tù (Mẫu số 01). 2. Quyết định hoãn chấp hành án phạt
38
+ tù (Mẫu số 02). 3. Quyết định hủy Quyết định hoãn chấp hành án phạt tù (Mẫu số
39
+ 03). 4. Quyết định hủy Quyết định hoãn chấp hành án phạt tù và áp dụng biện pháp
40
+ bắt buộc chữa bệnh (Mẫu số 04). 5. Quyết định mở phiên họp xem xét miễn chấp hành
41
+ án phạt tù (Mẫu số 05). 6. Quyết định về việc xét miễn chấp hành án phạt tù (Mẫu
42
+ số 06).'
43
+ - source_sentence: Trước khi tiến hành nhận dạng, thực nghiệm điều tra, nhận biết
44
+ giọng nói, Điều tra viên phải thông báo cho Kiểm sát viên biết trước bao nhiêu
45
+ giờ?
46
+ sentences:
47
+ - 'text: Khoản 1. Việc nhận dạng, thực nghiệm điều tra, nhận biết giọng nói được
48
+ thực hiện theo quy định tại các điều 190, 191, 204 và 421 của Bộ luật Tố tụng
49
+ hình sự. Chậm nhất 24 giờ trước khi tiến hành, Điều tra viên báo cho Kiểm sát
50
+ viên biết thời gian, địa điểm nhận dạng, thực nghiệm điều tra, nhận biết giọng
51
+ nói. Kiểm sát viên phải có mặt để kiểm sát. Điều tra viên và Kiểm sát viên phối
52
+ hợp kiểm tra, đánh giá kết quả nhận dạng, thực nghiệm điều tra, nhận biết giọng
53
+ nói để đề ra các yêu cầu điều tra tiếp theo. Trường hợp vì lý do khách quan không
54
+ có mặt để kiểm sát trực tiếp thì Kiểm sát viên báo cho Điều tra viên trước khi
55
+ tiến hành 02 giờ.'
56
+ - 'text: Khoản 2. Giám định viên, tổ chức được trưng cầu giám định có trách nhiệm
57
+ như sau: a) Giám định và ban hành kết luận giám định trong thời hạn 05 ngày kể
58
+ từ ngày nhận được quyết định trưng cầu giám định. Trường hợp không thể tiến hành
59
+ trong thời hạn thì kịp thời thông báo bằng văn bản để cơ quan trưng cầu giám định
60
+ biết, nêu rõ lý do, thời gian dự kiến ban hành kết luận giám định; b) Gửi kết
61
+ luận giám định cho cơ quan đã trưng cầu giám định trong thời hạn quy định tại
62
+ khoản 2 Điều 213 của Bộ luật Tố tụng hình sự; c) Kịp thời có mặt để thực hiện
63
+ kiểm tra dấu vết, thu mẫu giám định trong trường hợp quy định tại điểm a khoản
64
+ 1 Điều này; trường hợp không thể có mặt thì phải thông báo ngay và nêu rõ lý do
65
+ cho Điều tra viên biết; d) Khi tiến hành giám định, nếu thấy nội dung yêu cầu
66
+ giám định chưa rõ ràng thì yêu cầu cơ quan trưng cầu giám định giải thích và bổ
67
+ sung tài liệu. Khi cơ quan trưng cầu đề nghị, Giám định viên kịp thời giải thích
68
+ cụ thể các vấn đề trong kết luận giám định.'
69
+ - 'text: Điều 19. Hệ thống quay số mở thưởng điện tử 1. Hệ thống quay số mở thưởng
70
+ điện tử bao gồm: a) Thiết bị quay số mở thưởng tự động, bao gồm: Hệ thống phần
71
+ cứng và phần mềm quay số tự động; b) Hệ thống camera, màn hình phục vụ cho việc
72
+ giám sát được thiết bị quay số mở thưởng tự động. 2. Yêu cầu đối với thiết bị
73
+ quay số mở thưởng tự động: a) Có xuất xứ rõ ràng, đảm bảo các tiêu chuẩn và thông
74
+ số kỹ thuật theo đúng thiết kế của nhà sản xuất và được kiểm định bởi công ty
75
+ kiểm định độc lập; b) Vận hành an toàn, ổn định và đảm bảo hoàn toàn ngẫu nhiên,
76
+ không có bất kỳ sự can thiệp nào từ bên ngoài vào kết quả mở thưởng; c) Có ít
77
+ nhất một (01) thiết bị dự phòng; d) Được lắp đặt và vận hành tại khu vực riêng
78
+ biệt và được niêm phong trong suốt quá trình hoạt động để đảm bảo tất cả các đối
79
+ tượng không có nhiệm vụ không được can thiệp vào phần cứng, phần mềm của thiết
80
+ bị quay số mở thưởng tự động;'
81
+ - source_sentence: Bộ Tài chính quy định thế nào về thành phần và cấu trúc của Hội
82
+ đồng giám sát xổ số trong công ty xổ số điện toán?
83
+ sentences:
84
+ - 'text: Khoản 2. Thành phần Hội đồng giám sát xổ số bao gồm Chủ tịch, một số Phó
85
+ chủ tịch và các thành viên Hội đồng giám sát xổ số như sau: a) Chủ tịch Hội đồng
86
+ giám sát xổ số: là Chủ tịch hoặc Tổng giám đốc của công ty xổ số điện toán; b)
87
+ Phó chủ tịch Hội đồng giám sát xổ số: là Phó tổng giám đốc hoặc Kế toán trưởng
88
+ của công ty xổ số điện toán; c) Các thành viên Hội đồng giám sát xổ số: là lãnh
89
+ đạo một số phòng, ban nghiệp vụ của công ty xổ số điện toán; d) Công ty xổ số
90
+ điện toán có thể mời đại diện một số tổ chức chính trị - xã hội tham gia Hội đồng
91
+ giám sát xổ số với vai trò là thành viên Hội đồng giám sát xổ số.'
92
+ - 'text: Điều 9. Công nhận điều chỉnh hạng, công nhận lại hạng nhà chung cư 1. Việc
93
+ công nhận điều chỉnh hạng hoặc công nhận lại hạng nhà chung cư được thực hiện
94
+ theo đề nghị của tổ chức, cá nhân quy định tại Điều 4 của Thông tư này. 2. Trường
95
+ hợp quyết định công nhận hạng nhà chung cư chưa hết thời hạn theo quy định mà
96
+ tổ chức, cá nhân quy định tại Điều 4 của Thông tư có nhu cầu điều chỉnh hạng nhà
97
+ chung cư thì phải nộp 01 bộ hồ sơ quy định tại Khoản 3 Điều này tại Sở Xây dựng
98
+ để được xem xét, kiểm tra và công nhận điều chỉnh hạng nhà chung cư. Trình tự,
99
+ thủ tục công nhận điều chỉnh hạng nhà chung cư được thực hiện theo quy định tại
100
+ Khoản 2 Điều 8 của Thông tư này. Khi giao quyết định công nhận hạng nhà chung
101
+ cư (đã điều chỉnh), Sở Xây dựng phải thu hồi bản gốc quyết định công nhận hạng
102
+ đang còn thời hạn để lưu hồ sơ và đăng tải thông tin, văn bản quyết định trên
103
+ Cổng thông tin điện tử của Sở Xây dựng. 3. Hồ sơ đề nghị điều chỉnh hạng nhà chung
104
+ cư bao gồm: a) Đơn đề nghị điều chỉnh hạng nhà chung cư theo mẫu hướng dẫn tham
105
+ khảo quy định tại phụ lục số 03 ban hành kèm theo Thông tư này;'
106
+ - 'text: Điều 7. Hồ sơ đề nghị công nhận hạng nhà chung cư 1. Đơn đề nghị công nhận
107
+ hạng nhà chung cư theo mẫu hướng dẫn tham khảo quy định tại phụ lục số 03 ban
108
+ hành kèm theo Thông tư này. 2. Bản sao có chứng thực Giấy phép xây dựng nhà chung
109
+ cư (đối với nhà chung cư thuộc diện phải có Giấy phép xây dựng theo quy định của
110
+ pháp luật về xây dựng). 3. Bản sao có chứng thực quyết định phê duyệt quy hoạch
111
+ chi tiết tỷ lệ 1/500 hoặc văn bản chấp thuận tổng mặt bằng khu vực có nhà chung
112
+ cư (đối với trường hợp không phải lập quy hoạch chi tiết tỷ lệ 1/500) kèm theo
113
+ bản vẽ tổng mặt bằng nhà chung cư đã được cơ quan có thẩm quyền phê duyệt. 4.
114
+ Bản sao có chứng thực văn bản thẩm định của cơ quan có thẩm quyền kèm theo bản
115
+ vẽ thiết kế cơ sở nhà chung cư theo quy định của pháp luật về xây dựng. 5. Bản
116
+ sao có chứng thực văn bản thông báo kết quả kiểm tra công tác nghiệm thu hoàn
117
+ thành công trình nhà chung cư của cơ quan chuyên môn về xây dựng. 6. Bản tự kê
118
+ khai, đánh giá phân hạng nhà chung cư của tổ chức, cá nhân đề nghị công nhận hạng
119
+ nhà chung cư theo mẫu hướng dẫn tham khảo quy định tại phụ lục số 04 ban hành
120
+ kèm theo Thông tư này.'
121
+ - source_sentence: Nếu đại lý xổ số tự chọn số điện toán không vận hành thiết bị bán
122
+ vé đúng hướng dẫn, họ sẽ phải chịu trách nhiệm gì?
123
+ sentences:
124
+ - 'text: Khoản 1. Tổ chức vận hành hệ thống xổ số tự chọn số điện toán: a) Công
125
+ ty xổ số điện toán chịu trách nhiệm tổ chức quản lý và vận hành hệ thống xổ số
126
+ tự chọn số điện toán theo quy định của pháp luật. Các đại lý xổ số tự chọn số
127
+ điện toán vận hành các thiết bị bán vé xổ số tự chọn số điện toán theo hướng dẫn
128
+ của công ty xổ số điện toán và chịu trách nhiệm về các thiết bị được giao quản
129
+ lý theo hợp đồng ký kết giữa các bên. Các doanh nghiệp cung cấp dịch vụ mạng xã
130
+ hội trực tuyến, doanh nghiệp viễn thông tham gia vào hoạt động kinh doanh xổ số
131
+ tự chọn số điện toán chịu trách nhiệm đảm bảo an ninh mạng, an toàn thông tin
132
+ theo quy định của pháp luật; b) Hệ thống xổ số tự chọn số điện toán (máy chủ,
133
+ thiết bị đầu cuối và các thiết bị đồng bộ khác) phải được kiểm tra, bảo dưỡng,
134
+ bảo trì theo khuyến cáo của nhà sản xuất và quy định của công ty xổ số điện toán
135
+ để đảm bảo yêu cầu vận hành an toàn, chính xác;'
136
+ - 'text: 2. Kiểm tra, xác nhận các nội dung liên quan đến công tác quay số mở thưởng
137
+ bao gồm: a) Đối với hình thức quay số mở thưởng bằng lồng cầu: - Kiểm tra, xác
138
+ nhận Hội đồng giám sát xổ số đã thực hiện nhiệm vụ kiểm tra việc khóa máy chủ
139
+ để đảm bảo toàn bộ hệ thống không phát hành được vé ngay sau thời điểm kết thúc
140
+ thời gian phát hành; - Kiểm tra, xác nhận việc tuân thủ quy trình quay số mở thưởng
141
+ được quy định tại Thể lệ quay số mở thưởng đã được công bố công khai và quy định
142
+ tại Thông tư này; - Kiểm tra, xác nhận công ty xổ số điện toán ký xác nhận bảng
143
+ tổng hợp doanh thu; - Kiểm tra, xác nhận việc sao lưu và niêm phong dữ liệu bộ
144
+ số dự thưởng của các kỳ quay số mở thưởng; - Kiểm tra, xác nhận việc xác nhận
145
+ kết quả quay số mở thưởng của Hội đồng giám sát trùng khớp với kết quả quay số
146
+ mở thưởng trên thực tế.'
147
+ - 'text: Khoản 3. Cấp công trình của một tổ hợp các công trình hoặc một dây chuyền
148
+ công nghệ gồm nhiều hạng mục được xác định như sau: a) Trường hợp tổ hợp các công
149
+ trình hoặc dây chuyền công nghệ gồm nhiều hạng mục có quy định trong Phụ lục I
150
+ Thông tư này thì cấp công trình được xác định theo Phụ lục I Thông tư này; b)
151
+ Trường hợp tổ hợp các công trình hoặc dây chuyền công nghệ gồm nhiều hạng mục
152
+ không quy định trong Phụ lục I Thông tư này thì cấp công trình được xác định theo
153
+ cấp của công trình chính (thuộc tổ hợp các công trình hoặc dây chuyền công nghệ)
154
+ có cấp cao nhất. Cấp của công trình chính xác định theo quy định tại khoản 2 Điều
155
+ này.'
156
+ - source_sentence: Bộ Tài chính quy định công ty xổ số điện toán phải kiểm tra, bảo
157
+ dưỡng hệ thống xổ số điện toán bao nhiêu lần trong một năm?
158
+ sentences:
159
+ - 'text: Điều 10. Tổ chức kiểm tra việc phân hạng và công nhận hạng nhà chung cư
160
+ 1. Cục Quản lý nhà và thị trường bất động sản tổ chức thực hiện kiểm tra hoặc
161
+ chủ trì, phối hợp với các cơ quan, đơn vị chức năng thuộc Bộ Xây dựng và các Bộ,
162
+ ngành có liên quan tổ chức kiểm tra định kỳ hoặc đột xuất việc phân hạng và công
163
+ nhận hạng nhà chung cư trên phạm vi cả nước. 2. Sở Xây dựng các tỉnh, thành phố
164
+ trực thuộc trung ương tổ chức thực hiện kiểm tra hoặc chủ trì, phối hợp với các
165
+ cơ quan chức năng tại địa phương tổ chức kiểm tra định kỳ hoặc đột xuất việc phân
166
+ hạng và công nhận hạng nhà chung cư trên địa bàn.'
167
+ - 'text: đ) Được công ty xổ số điện toán kiểm tra, bảo dưỡng định kỳ theo khuyến
168
+ cáo của nhà sản xuất và quy định của công ty xổ số điện toán nhưng tối đa sáu
169
+ (06) tháng một lần. 3. Hệ thống camera, màn hình để phục vụ cho việc giám sát
170
+ quay số mở thưởng điện tử được bố trí ở những vị trí đảm bảo có thể giám sát quay
171
+ số mở thưởng. Hình ảnh theo dõi qua camera được lưu giữ trong thời gian tối thiểu
172
+ là sáu mươi (60) ngày, kể từ ngày quay số mở thưởng.'
173
+ - 'text: Khoản 1. Cấp công trình quy định tại Thông tư này được xác định theo các
174
+ tiêu chí sau: a) Mức độ quan trọng, quy mô công suất: Áp dụng cho từng công trình
175
+ độc lập hoặc một tổ hợp các công trình hoặc một dây chuyền công nghệ gồm nhiều
176
+ hạng mục thuộc dự án đầu tư xây dựng công trình theo các loại công trình quy định
177
+ tại Phụ lục I Thông tư này; b) Quy mô kết cấu: Áp dụng cho từng công trình độc
178
+ lập thuộc dự án đầu tư xây dựng công trình theo các loại kết cấu quy định tại
179
+ Phụ lục II Thông tư này.'
180
+ pipeline_tag: sentence-similarity
181
+ library_name: sentence-transformers
182
+ ---
183
+
184
+ # SentenceTransformer
185
+
186
+ This is a [sentence-transformers](https://www.SBERT.net) model trained. It maps sentences & paragraphs to a 768-dimensional dense vector space and can be used for retrieval.
187
+
188
+ ## Model Details
189
+
190
+ ### Model Description
191
+ - **Model Type:** Sentence Transformer
192
+ <!-- - **Base model:** [Unknown](https://huggingface.co/unknown) -->
193
+ - **Maximum Sequence Length:** 2048 tokens
194
+ - **Output Dimensionality:** 768 dimensions
195
+ - **Similarity Function:** Cosine Similarity
196
+ - **Supported Modality:** Text
197
+ <!-- - **Training Dataset:** Unknown -->
198
+ <!-- - **Language:** Unknown -->
199
+ <!-- - **License:** Unknown -->
200
+
201
+ ### Model Sources
202
+
203
+ - **Documentation:** [Sentence Transformers Documentation](https://sbert.net)
204
+ - **Repository:** [Sentence Transformers on GitHub](https://github.com/huggingface/sentence-transformers)
205
+ - **Hugging Face:** [Sentence Transformers on Hugging Face](https://huggingface.co/models?library=sentence-transformers)
206
+
207
+ ### Full Model Architecture
208
+
209
+ ```
210
+ SentenceTransformer(
211
+ (0): Transformer({'transformer_task': 'feature-extraction', 'modality_config': {'text': {'method': 'forward', 'method_output_name': 'last_hidden_state'}}, 'module_output_name': 'token_embeddings', 'architecture': 'Gemma3TextModel'})
212
+ (1): Pooling({'embedding_dimension': 768, 'pooling_mode': 'mean', 'include_prompt': True})
213
+ (2): Dense({'in_features': 768, 'out_features': 3072, 'bias': False, 'activation_function': 'torch.nn.modules.linear.Identity', 'module_input_name': 'sentence_embedding', 'module_output_name': 'sentence_embedding'})
214
+ (3): Dense({'in_features': 3072, 'out_features': 768, 'bias': False, 'activation_function': 'torch.nn.modules.linear.Identity', 'module_input_name': 'sentence_embedding', 'module_output_name': 'sentence_embedding'})
215
+ (4): Normalize({})
216
+ )
217
+ ```
218
+
219
+ ## Usage
220
+
221
+ ### Direct Usage (Sentence Transformers)
222
+
223
+ First install the Sentence Transformers library:
224
+
225
+ ```bash
226
+ pip install -U sentence-transformers
227
+ ```
228
+ Then you can load this model and run inference.
229
+ ```python
230
+ from sentence_transformers import SentenceTransformer
231
+
232
+ # Download from the 🤗 Hub
233
+ model = SentenceTransformer("sentence_transformers_model_id")
234
+ # Run inference
235
+ queries = [
236
+ 'Bộ Tài chính quy định công ty xổ số điện toán phải kiểm tra, bảo dưỡng hệ thống xổ số điện toán bao nhiêu lần trong một năm?',
237
+ ]
238
+ documents = [
239
+ 'text: đ) Được công ty xổ số điện toán kiểm tra, bảo dưỡng định kỳ theo khuyến cáo của nhà sản xuất và quy định của công ty xổ số điện toán nhưng tối đa sáu (06) tháng một lần. 3. Hệ thống camera, màn hình để phục vụ cho việc giám sát quay số mở thưởng điện tử được bố trí ở những vị trí đảm bảo có thể giám sát quay số mở thưởng. Hình ảnh theo dõi qua camera được lưu giữ trong thời gian tối thiểu là sáu mươi (60) ngày, kể từ ngày quay số mở thưởng.',
240
+ 'text: Khoản 1. Cấp công trình quy định tại Thông tư này được xác định theo các tiêu chí sau: a) Mức độ quan trọng, quy mô công suất: Áp dụng cho từng công trình độc lập hoặc một tổ hợp các công trình hoặc một dây chuyền công nghệ gồm nhiều hạng mục thuộc dự án đầu tư xây dựng công trình theo các loại công trình quy định tại Phụ lục I Thông tư này; b) Quy mô kết cấu: Áp dụng cho từng công trình độc lập thuộc dự án đầu tư xây dựng công trình theo các loại kết cấu quy định tại Phụ lục II Thông tư này.',
241
+ 'text: Điều 10. Tổ chức kiểm tra việc phân hạng và công nhận hạng nhà chung cư 1. Cục Quản lý nhà và thị trường bất động sản tổ chức thực hiện kiểm tra hoặc chủ trì, phối hợp với các cơ quan, đơn vị chức năng thuộc Bộ Xây dựng và các Bộ, ngành có liên quan tổ chức kiểm tra định kỳ hoặc đột xuất việc phân hạng và công nhận hạng nhà chung cư trên phạm vi cả nước. 2. Sở Xây dựng các tỉnh, thành phố trực thuộc trung ương tổ chức thực hiện kiểm tra hoặc chủ trì, phối hợp với các cơ quan chức năng tại địa phương tổ chức kiểm tra định kỳ hoặc đột xuất việc phân hạng và công nhận hạng nhà chung cư trên địa bàn.',
242
+ ]
243
+ query_embeddings = model.encode_query(queries)
244
+ document_embeddings = model.encode_document(documents)
245
+ print(query_embeddings.shape, document_embeddings.shape)
246
+ # [1, 768] [3, 768]
247
+
248
+ # Get the similarity scores for the embeddings
249
+ similarities = model.similarity(query_embeddings, document_embeddings)
250
+ print(similarities)
251
+ # tensor([[ 0.5885, -0.0821, 0.0592]])
252
+ ```
253
+ <!--
254
+ ### Direct Usage (Transformers)
255
+
256
+ <details><summary>Click to see the direct usage in Transformers</summary>
257
+
258
+ </details>
259
+ -->
260
+
261
+ <!--
262
+ ### Downstream Usage (Sentence Transformers)
263
+
264
+ You can finetune this model on your own dataset.
265
+
266
+ <details><summary>Click to expand</summary>
267
+
268
+ </details>
269
+ -->
270
+
271
+ <!--
272
+ ### Out-of-Scope Use
273
+
274
+ *List how the model may foreseeably be misused and address what users ought not to do with the model.*
275
+ -->
276
+
277
+ <!--
278
+ ## Bias, Risks and Limitations
279
+
280
+ *What are the known or foreseeable issues stemming from this model? You could also flag here known failure cases or weaknesses of the model.*
281
+ -->
282
+
283
+ <!--
284
+ ### Recommendations
285
+
286
+ *What are recommendations with respect to the foreseeable issues? For example, filtering explicit content.*
287
+ -->
288
+
289
+ ## Training Details
290
+
291
+ ### Training Dataset
292
+
293
+ #### Unnamed Dataset
294
+
295
+ * Size: 507,152 training samples
296
+ * Columns: <code>anchor</code> and <code>positive</code>
297
+ * Approximate statistics based on the first 1000 samples:
298
+ | | anchor | positive |
299
+ |:--------|:-------------------------------------------------------------------------------------------------|:---------------------------------------------------------------------------------------------------|
300
+ | type | string | string |
301
+ | details | <ul><li>min: 43 characters</li><li>mean: 117.84 characters</li><li>max: 318 characters</li></ul> | <ul><li>min: 450 characters</li><li>mean: 796.51 characters</li><li>max: 1201 characters</li></ul> |
302
+ * Samples:
303
+ | anchor | positive |
304
+ |:--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|:-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|
305
+ | <code>Bộ Giao thông vận tải quy định các đơn vị kinh doanh vận tải nào phải lắp đặt thiết bị giám sát hành trình trên xe ô tô?</code> | <code>text: Chương I. QUY ĐỊNH CHUNG Điều 1. Phạm vi điều chỉnh. Thông tư này quy định về cung cấp, quản lý và sử dụng dữ liệu từ thiết bị giám sát hành trình của xe ô tô sau (sau đây gọi chung là thiết bị giám sát hành trình). Điều 2. Đối tượng áp dụng. Thông tư này áp dụng đối với các đơn vị kinh doanh vận tải, bến xe khách, bến xe hàng, các đơn vị cung cấp dịch vụ giám sát hành trình và các cơ quan, tổ chức, cá nhân có liên quan đến việc cung cấp, quản lý và sử dụng dữ liệu từ thiết bị giám sát hành trình của xe ô tô trong phạm vi toàn quốc. Điều 3. Giải thích từ ngữ. Trong Thông tư này, các từ ngữ dưới đây được hiểu như sau: 1. Hệ thống thông tin: là tập hợp các thiết bị phần cứng, phần mềm và đường truyền dùng để thu nhận, quản lý, khai thác dữ liệu từ thiết bị giám sát hành trình. 2. Dữ liệu: là tập hợp các thông tin có cấu trúc được truyền từ thiết bị giám sát hành trình về máy chủ dịch vụ và từ máy chủ dịch vụ truyền về Tổng cục Đường bộ Việt Nam.</code> |
306
+ | <code>Bộ Giao thông vận tải giải thích như thế nào về các từ ngữ như 'hệ thống thông tin' và 'dữ liệu' trong quy định về thiết bị giám sát hành trình?</code> | <code>text: Chương I. QUY ĐỊNH CHUNG Điều 1. Phạm vi điều chỉnh. Thông tư này quy định về cung cấp, quản lý và sử dụng dữ liệu từ thiết bị giám sát hành trình của xe ô tô sau (sau đây gọi chung là thiết bị giám sát hành trình). Điều 2. Đối tượng áp dụng. Thông tư này áp dụng đối với các đơn vị kinh doanh vận tải, bến xe khách, bến xe hàng, các đơn vị cung cấp dịch vụ giám sát hành trình và các cơ quan, tổ chức, cá nhân có liên quan đến việc cung cấp, quản lý và sử dụng dữ liệu từ thiết bị giám sát hành trình của xe ô tô trong phạm vi toàn quốc. Điều 3. Giải thích từ ngữ. Trong Thông tư này, các từ ngữ dưới đây được hiểu như sau: 1. Hệ thống thông tin: là tập hợp các thiết bị phần cứng, phần mềm và đường truyền dùng để thu nhận, quản lý, khai thác dữ liệu từ thiết bị giám sát hành trình. 2. Dữ liệu: là tập hợp các thông tin có cấu trúc được truyền từ thiết bị giám sát hành trình về máy chủ dịch vụ và từ máy chủ dịch vụ truyền về Tổng cục Đường bộ Việt Nam.</code> |
307
+ | <code>Pháp luật quy định như thế nào về việc thu nhận, quản lý và khai thác dữ liệu từ thiết bị giám sát hành trình của xe ô tô?</code> | <code>text: Chương I. QUY ĐỊNH CHUNG Điều 1. Phạm vi điều chỉnh. Thông tư này quy định về cung cấp, quản lý và sử dụng dữ liệu từ thiết bị giám sát hành trình của xe ô tô sau (sau đây gọi chung là thiết bị giám sát hành trình). Điều 2. Đối tượng áp dụng. Thông tư này áp dụng đối với các đơn vị kinh doanh vận tải, bến xe khách, bến xe hàng, các đơn vị cung cấp dịch vụ giám sát hành trình và các cơ quan, tổ chức, cá nhân có liên quan đến việc cung cấp, quản lý và sử dụng dữ liệu từ thiết bị giám sát hành trình của xe ô tô trong phạm vi toàn quốc. Điều 3. Giải thích từ ngữ. Trong Thông tư này, các từ ngữ dưới đây đ��ợc hiểu như sau: 1. Hệ thống thông tin: là tập hợp các thiết bị phần cứng, phần mềm và đường truyền dùng để thu nhận, quản lý, khai thác dữ liệu từ thiết bị giám sát hành trình. 2. Dữ liệu: là tập hợp các thông tin có cấu trúc được truyền từ thiết bị giám sát hành trình về máy chủ dịch vụ và từ máy chủ dịch vụ truyền về Tổng cục Đường bộ Việt Nam.</code> |
308
+ * Loss: [<code>CachedMultipleNegativesRankingLoss</code>](https://sbert.net/docs/package_reference/sentence_transformer/losses.html#cachedmultiplenegativesrankingloss) with these parameters:
309
+ ```json
310
+ {
311
+ "scale": 20.0,
312
+ "similarity_fct": "cos_sim",
313
+ "mini_batch_size": 16,
314
+ "gather_across_devices": false,
315
+ "directions": [
316
+ "query_to_doc"
317
+ ],
318
+ "partition_mode": "joint",
319
+ "hardness_mode": null,
320
+ "hardness_strength": 0.0
321
+ }
322
+ ```
323
+
324
+ ### Training Hyperparameters
325
+ #### Non-Default Hyperparameters
326
+
327
+ - `per_device_train_batch_size`: 1024
328
+ - `num_train_epochs`: 1
329
+ - `learning_rate`: 2e-05
330
+ - `warmup_steps`: 0.1
331
+ - `bf16`: True
332
+ - `dataloader_num_workers`: 8
333
+ - `dataloader_persistent_workers`: True
334
+ - `remove_unused_columns`: False
335
+ - `ddp_find_unused_parameters`: False
336
+ - `prompts`: task: search result | query:
337
+
338
+ #### All Hyperparameters
339
+ <details><summary>Click to expand</summary>
340
+
341
+ - `per_device_train_batch_size`: 1024
342
+ - `num_train_epochs`: 1
343
+ - `max_steps`: -1
344
+ - `learning_rate`: 2e-05
345
+ - `lr_scheduler_type`: linear
346
+ - `lr_scheduler_kwargs`: None
347
+ - `warmup_steps`: 0.1
348
+ - `optim`: adamw_torch_fused
349
+ - `optim_args`: None
350
+ - `weight_decay`: 0.0
351
+ - `adam_beta1`: 0.9
352
+ - `adam_beta2`: 0.999
353
+ - `adam_epsilon`: 1e-08
354
+ - `optim_target_modules`: None
355
+ - `gradient_accumulation_steps`: 1
356
+ - `average_tokens_across_devices`: True
357
+ - `max_grad_norm`: 1.0
358
+ - `label_smoothing_factor`: 0.0
359
+ - `bf16`: True
360
+ - `fp16`: False
361
+ - `bf16_full_eval`: False
362
+ - `fp16_full_eval`: False
363
+ - `tf32`: None
364
+ - `gradient_checkpointing`: False
365
+ - `gradient_checkpointing_kwargs`: None
366
+ - `torch_compile`: False
367
+ - `torch_compile_backend`: None
368
+ - `torch_compile_mode`: None
369
+ - `use_liger_kernel`: False
370
+ - `liger_kernel_config`: None
371
+ - `use_cache`: False
372
+ - `neftune_noise_alpha`: None
373
+ - `torch_empty_cache_steps`: None
374
+ - `auto_find_batch_size`: False
375
+ - `log_on_each_node`: True
376
+ - `logging_nan_inf_filter`: True
377
+ - `include_num_input_tokens_seen`: no
378
+ - `log_level`: passive
379
+ - `log_level_replica`: warning
380
+ - `disable_tqdm`: False
381
+ - `project`: huggingface
382
+ - `trackio_space_id`: trackio
383
+ - `per_device_eval_batch_size`: 8
384
+ - `prediction_loss_only`: True
385
+ - `eval_on_start`: False
386
+ - `eval_do_concat_batches`: True
387
+ - `eval_use_gather_object`: False
388
+ - `eval_accumulation_steps`: None
389
+ - `include_for_metrics`: []
390
+ - `batch_eval_metrics`: False
391
+ - `save_only_model`: False
392
+ - `save_on_each_node`: False
393
+ - `enable_jit_checkpoint`: False
394
+ - `push_to_hub`: False
395
+ - `hub_private_repo`: None
396
+ - `hub_model_id`: None
397
+ - `hub_strategy`: every_save
398
+ - `hub_always_push`: False
399
+ - `hub_revision`: None
400
+ - `load_best_model_at_end`: False
401
+ - `ignore_data_skip`: False
402
+ - `restore_callback_states_from_checkpoint`: False
403
+ - `full_determinism`: False
404
+ - `seed`: 42
405
+ - `data_seed`: None
406
+ - `use_cpu`: False
407
+ - `accelerator_config`: {'split_batches': False, 'dispatch_batches': None, 'even_batches': True, 'use_seedable_sampler': True, 'non_blocking': False, 'gradient_accumulation_kwargs': None}
408
+ - `parallelism_config`: None
409
+ - `dataloader_drop_last`: True
410
+ - `dataloader_num_workers`: 8
411
+ - `dataloader_pin_memory`: True
412
+ - `dataloader_persistent_workers`: True
413
+ - `dataloader_prefetch_factor`: None
414
+ - `remove_unused_columns`: False
415
+ - `label_names`: None
416
+ - `train_sampling_strategy`: random
417
+ - `length_column_name`: length
418
+ - `ddp_find_unused_parameters`: False
419
+ - `ddp_bucket_cap_mb`: None
420
+ - `ddp_broadcast_buffers`: False
421
+ - `ddp_backend`: None
422
+ - `ddp_timeout`: 1800
423
+ - `fsdp`: []
424
+ - `fsdp_config`: {'min_num_params': 0, 'xla': False, 'xla_fsdp_v2': False, 'xla_fsdp_grad_ckpt': False}
425
+ - `deepspeed`: None
426
+ - `debug`: []
427
+ - `skip_memory_metrics`: True
428
+ - `do_predict`: False
429
+ - `resume_from_checkpoint`: None
430
+ - `warmup_ratio`: None
431
+ - `local_rank`: -1
432
+ - `prompts`: task: search result | query:
433
+ - `batch_sampler`: batch_sampler
434
+ - `multi_dataset_batch_sampler`: proportional
435
+ - `router_mapping`: {}
436
+ - `learning_rate_mapping`: {}
437
+
438
+ </details>
439
+
440
+ ### Training Logs
441
+ | Epoch | Step | Training Loss |
442
+ |:------:|:----:|:-------------:|
443
+ | 0.0813 | 10 | 0.6777 |
444
+ | 0.1626 | 20 | 0.1783 |
445
+ | 0.2439 | 30 | 0.1297 |
446
+ | 0.3252 | 40 | 0.1138 |
447
+ | 0.4065 | 50 | 0.1074 |
448
+ | 0.4878 | 60 | 0.1063 |
449
+ | 0.5691 | 70 | 0.0952 |
450
+ | 0.6504 | 80 | 0.0953 |
451
+ | 0.7317 | 90 | 0.0922 |
452
+ | 0.8130 | 100 | 0.0926 |
453
+ | 0.8943 | 110 | 0.0935 |
454
+ | 0.9756 | 120 | 0.0908 |
455
+
456
+
457
+ ### Training Time
458
+ - **Training**: 30.2 minutes
459
+
460
+ ### Framework Versions
461
+ - Python: 3.10.20
462
+ - Sentence Transformers: 5.4.1
463
+ - Transformers: 5.5.4
464
+ - PyTorch: 2.9.1+cu130
465
+ - Accelerate: 1.13.0
466
+ - Datasets: 4.8.4
467
+ - Tokenizers: 0.22.2
468
+
469
+ ## Citation
470
+
471
+ ### BibTeX
472
+
473
+ #### Sentence Transformers
474
+ ```bibtex
475
+ @inproceedings{reimers-2019-sentence-bert,
476
+ title = "Sentence-BERT: Sentence Embeddings using Siamese BERT-Networks",
477
+ author = "Reimers, Nils and Gurevych, Iryna",
478
+ booktitle = "Proceedings of the 2019 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing",
479
+ month = "11",
480
+ year = "2019",
481
+ publisher = "Association for Computational Linguistics",
482
+ url = "https://arxiv.org/abs/1908.10084",
483
+ }
484
+ ```
485
+
486
+ #### CachedMultipleNegativesRankingLoss
487
+ ```bibtex
488
+ @misc{gao2021scaling,
489
+ title={Scaling Deep Contrastive Learning Batch Size under Memory Limited Setup},
490
+ author={Luyu Gao and Yunyi Zhang and Jiawei Han and Jamie Callan},
491
+ year={2021},
492
+ eprint={2101.06983},
493
+ archivePrefix={arXiv},
494
+ primaryClass={cs.LG}
495
+ }
496
+ ```
497
+
498
+ <!--
499
+ ## Glossary
500
+
501
+ *Clearly define terms in order to be accessible across audiences.*
502
+ -->
503
+
504
+ <!--
505
+ ## Model Card Authors
506
+
507
+ *Lists the people who create the model card, providing recognition and accountability for the detailed work that goes into its construction.*
508
+ -->
509
+
510
+ <!--
511
+ ## Model Card Contact
512
+
513
+ *Provides a way for people who have updates to the Model Card, suggestions, or questions, to contact the Model Card authors.*
514
+ -->
gemma300-trimmed-large-vi-legal-queries__crosslingual__culturay_250k-freq5___stage1/checkpoint-123/config.json ADDED
@@ -0,0 +1,68 @@
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
1
+ {
2
+ "_sliding_window_pattern": 6,
3
+ "architectures": [
4
+ "Gemma3TextModel"
5
+ ],
6
+ "attention_bias": false,
7
+ "attention_dropout": 0.0,
8
+ "attn_logit_softcapping": null,
9
+ "bos_token_id": 2,
10
+ "dtype": "bfloat16",
11
+ "eos_token_id": 1,
12
+ "final_logit_softcapping": null,
13
+ "head_dim": 256,
14
+ "hidden_activation": "gelu_pytorch_tanh",
15
+ "hidden_size": 768,
16
+ "initializer_range": 0.02,
17
+ "intermediate_size": 1152,
18
+ "layer_types": [
19
+ "sliding_attention",
20
+ "sliding_attention",
21
+ "sliding_attention",
22
+ "sliding_attention",
23
+ "sliding_attention",
24
+ "full_attention",
25
+ "sliding_attention",
26
+ "sliding_attention",
27
+ "sliding_attention",
28
+ "sliding_attention",
29
+ "sliding_attention",
30
+ "full_attention",
31
+ "sliding_attention",
32
+ "sliding_attention",
33
+ "sliding_attention",
34
+ "sliding_attention",
35
+ "sliding_attention",
36
+ "full_attention",
37
+ "sliding_attention",
38
+ "sliding_attention",
39
+ "sliding_attention",
40
+ "sliding_attention",
41
+ "sliding_attention",
42
+ "full_attention"
43
+ ],
44
+ "max_position_embeddings": 2048,
45
+ "model_type": "gemma3_text",
46
+ "num_attention_heads": 3,
47
+ "num_hidden_layers": 24,
48
+ "num_key_value_heads": 1,
49
+ "pad_token_id": 0,
50
+ "query_pre_attn_scalar": 256,
51
+ "rms_norm_eps": 1e-06,
52
+ "rope_parameters": {
53
+ "full_attention": {
54
+ "rope_theta": 1000000.0,
55
+ "rope_type": "default"
56
+ },
57
+ "sliding_attention": {
58
+ "rope_theta": 10000.0,
59
+ "rope_type": "default"
60
+ }
61
+ },
62
+ "sliding_window": 129,
63
+ "tie_word_embeddings": true,
64
+ "transformers_version": "5.5.4",
65
+ "use_bidirectional_attention": true,
66
+ "use_cache": true,
67
+ "vocab_size": 87552
68
+ }
gemma300-trimmed-large-vi-legal-queries__crosslingual__culturay_250k-freq5___stage1/checkpoint-123/config_sentence_transformers.json ADDED
@@ -0,0 +1,26 @@
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
1
+ {
2
+ "__version__": {
3
+ "pytorch": "2.9.1+cu130",
4
+ "sentence_transformers": "5.4.1",
5
+ "transformers": "5.5.4"
6
+ },
7
+ "default_prompt_name": null,
8
+ "model_type": "SentenceTransformer",
9
+ "prompts": {
10
+ "BitextMining": "task: search result | query: ",
11
+ "Classification": "task: classification | query: ",
12
+ "Clustering": "task: clustering | query: ",
13
+ "InstructionRetrieval": "task: code retrieval | query: ",
14
+ "MultilabelClassification": "task: classification | query: ",
15
+ "PairClassification": "task: sentence similarity | query: ",
16
+ "Reranking": "task: search result | query: ",
17
+ "Retrieval": "task: search result | query: ",
18
+ "Retrieval-document": "title: none | text: ",
19
+ "Retrieval-query": "task: search result | query: ",
20
+ "STS": "task: sentence similarity | query: ",
21
+ "Summarization": "task: summarization | query: ",
22
+ "document": "title: none | text: ",
23
+ "query": "task: search result | query: "
24
+ },
25
+ "similarity_fn_name": "cosine"
26
+ }
gemma300-trimmed-large-vi-legal-queries__crosslingual__culturay_250k-freq5___stage1/checkpoint-123/model.safetensors ADDED
@@ -0,0 +1,3 @@
 
 
 
 
1
+ version https://git-lfs.github.com/spec/v1
2
+ oid sha256:4c0fa9b6c390e227cb0a56b4c975f6c0e87b0f9cb07e6fa890a1e582fe19bf82
3
+ size 337586528
gemma300-trimmed-large-vi-legal-queries__crosslingual__culturay_250k-freq5___stage1/checkpoint-123/modules.json ADDED
@@ -0,0 +1,32 @@
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
1
+ [
2
+ {
3
+ "idx": 0,
4
+ "name": "0",
5
+ "path": "",
6
+ "type": "sentence_transformers.base.modules.transformer.Transformer"
7
+ },
8
+ {
9
+ "idx": 1,
10
+ "name": "1",
11
+ "path": "1_Pooling",
12
+ "type": "sentence_transformers.sentence_transformer.modules.pooling.Pooling"
13
+ },
14
+ {
15
+ "idx": 2,
16
+ "name": "2",
17
+ "path": "2_Dense",
18
+ "type": "sentence_transformers.base.modules.dense.Dense"
19
+ },
20
+ {
21
+ "idx": 3,
22
+ "name": "3",
23
+ "path": "3_Dense",
24
+ "type": "sentence_transformers.base.modules.dense.Dense"
25
+ },
26
+ {
27
+ "idx": 4,
28
+ "name": "4",
29
+ "path": "4_Normalize",
30
+ "type": "sentence_transformers.sentence_transformer.modules.normalize.Normalize"
31
+ }
32
+ ]
gemma300-trimmed-large-vi-legal-queries__crosslingual__culturay_250k-freq5___stage1/checkpoint-123/optimizer.pt ADDED
@@ -0,0 +1,3 @@
 
 
 
 
1
+ version https://git-lfs.github.com/spec/v1
2
+ oid sha256:e6a642ab15eb859061e7b5577226d9f26c7900d729605f06a220cfcef1a5294a
3
+ size 694250059
gemma300-trimmed-large-vi-legal-queries__crosslingual__culturay_250k-freq5___stage1/checkpoint-123/rng_state_0.pth ADDED
@@ -0,0 +1,3 @@
 
 
 
 
1
+ version https://git-lfs.github.com/spec/v1
2
+ oid sha256:6754f664f73efa70f79c00b99567d387234384820b8fe10b313e462de77b8495
3
+ size 15365
gemma300-trimmed-large-vi-legal-queries__crosslingual__culturay_250k-freq5___stage1/checkpoint-123/rng_state_1.pth ADDED
@@ -0,0 +1,3 @@
 
 
 
 
1
+ version https://git-lfs.github.com/spec/v1
2
+ oid sha256:db75971c39cd9a194e48b017859bc96478c7734213705d9213b5bb398c16cf54
3
+ size 15365
gemma300-trimmed-large-vi-legal-queries__crosslingual__culturay_250k-freq5___stage1/checkpoint-123/rng_state_2.pth ADDED
@@ -0,0 +1,3 @@
 
 
 
 
1
+ version https://git-lfs.github.com/spec/v1
2
+ oid sha256:606bca044465082465b0f44b2f8315a6df4e738e2a406d5b81b59cc5aadf2667
3
+ size 15365
gemma300-trimmed-large-vi-legal-queries__crosslingual__culturay_250k-freq5___stage1/checkpoint-123/rng_state_3.pth ADDED
@@ -0,0 +1,3 @@
 
 
 
 
1
+ version https://git-lfs.github.com/spec/v1
2
+ oid sha256:6dfefabd447bd433f4faeee2129889d982e2f2585380bd4ee0e3378aa632419a
3
+ size 15365
gemma300-trimmed-large-vi-legal-queries__crosslingual__culturay_250k-freq5___stage1/checkpoint-123/scheduler.pt ADDED
@@ -0,0 +1,3 @@
 
 
 
 
1
+ version https://git-lfs.github.com/spec/v1
2
+ oid sha256:b3a38ea645cf49fd2e34d6eefe52d7bad644ca9586fa456fe3f99240f85f9501
3
+ size 1465
gemma300-trimmed-large-vi-legal-queries__crosslingual__culturay_250k-freq5___stage1/checkpoint-123/sentence_bert_config.json ADDED
@@ -0,0 +1,10 @@
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
1
+ {
2
+ "transformer_task": "feature-extraction",
3
+ "modality_config": {
4
+ "text": {
5
+ "method": "forward",
6
+ "method_output_name": "last_hidden_state"
7
+ }
8
+ },
9
+ "module_output_name": "token_embeddings"
10
+ }
gemma300-trimmed-large-vi-legal-queries__crosslingual__culturay_250k-freq5___stage1/checkpoint-123/tokenizer.json ADDED
@@ -0,0 +1,3 @@
 
 
 
 
1
+ version https://git-lfs.github.com/spec/v1
2
+ oid sha256:e3246036d3d12b304dccd7abb6b2b18ac6c7a8c66b9ef728e2ceb011ecea4eae
3
+ size 11765936
gemma300-trimmed-large-vi-legal-queries__crosslingual__culturay_250k-freq5___stage1/checkpoint-123/tokenizer_config.json ADDED
@@ -0,0 +1,24 @@
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
1
+ {
2
+ "backend": "tokenizers",
3
+ "boi_token": "<start_of_image>",
4
+ "bos_token": "<bos>",
5
+ "clean_up_tokenization_spaces": false,
6
+ "eoi_token": "<end_of_image>",
7
+ "eos_token": "<eos>",
8
+ "image_token": "<image_soft_token>",
9
+ "is_local": true,
10
+ "mask_token": "<mask>",
11
+ "model_max_length": 2048,
12
+ "model_specific_special_tokens": {
13
+ "boi_token": "<start_of_image>",
14
+ "eoi_token": "<end_of_image>",
15
+ "image_token": "<image_soft_token>"
16
+ },
17
+ "pad_token": "<pad>",
18
+ "padding_side": "right",
19
+ "sp_model_kwargs": null,
20
+ "spaces_between_special_tokens": false,
21
+ "tokenizer_class": "GemmaTokenizer",
22
+ "unk_token": "<unk>",
23
+ "use_default_system_prompt": false
24
+ }
gemma300-trimmed-large-vi-legal-queries__crosslingual__culturay_250k-freq5___stage1/checkpoint-123/trainer_state.json ADDED
@@ -0,0 +1,118 @@
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
1
+ {
2
+ "best_global_step": null,
3
+ "best_metric": null,
4
+ "best_model_checkpoint": null,
5
+ "epoch": 1.0,
6
+ "eval_steps": 500,
7
+ "global_step": 123,
8
+ "is_hyper_param_search": false,
9
+ "is_local_process_zero": true,
10
+ "is_world_process_zero": true,
11
+ "log_history": [
12
+ {
13
+ "epoch": 0.08130081300813008,
14
+ "grad_norm": 4.4375,
15
+ "learning_rate": 1.3846153846153847e-05,
16
+ "loss": 0.6776976585388184,
17
+ "step": 10
18
+ },
19
+ {
20
+ "epoch": 0.16260162601626016,
21
+ "grad_norm": 2.0625,
22
+ "learning_rate": 1.8909090909090912e-05,
23
+ "loss": 0.17828233242034913,
24
+ "step": 20
25
+ },
26
+ {
27
+ "epoch": 0.24390243902439024,
28
+ "grad_norm": 1.7734375,
29
+ "learning_rate": 1.7090909090909092e-05,
30
+ "loss": 0.12968173027038574,
31
+ "step": 30
32
+ },
33
+ {
34
+ "epoch": 0.3252032520325203,
35
+ "grad_norm": 1.578125,
36
+ "learning_rate": 1.5272727272727276e-05,
37
+ "loss": 0.1137972354888916,
38
+ "step": 40
39
+ },
40
+ {
41
+ "epoch": 0.4065040650406504,
42
+ "grad_norm": 1.5234375,
43
+ "learning_rate": 1.3454545454545455e-05,
44
+ "loss": 0.10744016170501709,
45
+ "step": 50
46
+ },
47
+ {
48
+ "epoch": 0.4878048780487805,
49
+ "grad_norm": 1.59375,
50
+ "learning_rate": 1.1636363636363637e-05,
51
+ "loss": 0.10630288124084472,
52
+ "step": 60
53
+ },
54
+ {
55
+ "epoch": 0.5691056910569106,
56
+ "grad_norm": 1.5234375,
57
+ "learning_rate": 9.81818181818182e-06,
58
+ "loss": 0.09524189233779908,
59
+ "step": 70
60
+ },
61
+ {
62
+ "epoch": 0.6504065040650406,
63
+ "grad_norm": 1.4921875,
64
+ "learning_rate": 8.000000000000001e-06,
65
+ "loss": 0.09534531831741333,
66
+ "step": 80
67
+ },
68
+ {
69
+ "epoch": 0.7317073170731707,
70
+ "grad_norm": 1.5546875,
71
+ "learning_rate": 6.181818181818182e-06,
72
+ "loss": 0.09219492673873901,
73
+ "step": 90
74
+ },
75
+ {
76
+ "epoch": 0.8130081300813008,
77
+ "grad_norm": 1.5234375,
78
+ "learning_rate": 4.363636363636364e-06,
79
+ "loss": 0.09262238740921021,
80
+ "step": 100
81
+ },
82
+ {
83
+ "epoch": 0.8943089430894309,
84
+ "grad_norm": 1.359375,
85
+ "learning_rate": 2.5454545454545456e-06,
86
+ "loss": 0.09349485635757446,
87
+ "step": 110
88
+ },
89
+ {
90
+ "epoch": 0.975609756097561,
91
+ "grad_norm": 1.5078125,
92
+ "learning_rate": 7.272727272727273e-07,
93
+ "loss": 0.09079382419586182,
94
+ "step": 120
95
+ }
96
+ ],
97
+ "logging_steps": 10,
98
+ "max_steps": 123,
99
+ "num_input_tokens_seen": 0,
100
+ "num_train_epochs": 1,
101
+ "save_steps": 500,
102
+ "stateful_callbacks": {
103
+ "TrainerControl": {
104
+ "args": {
105
+ "should_epoch_stop": false,
106
+ "should_evaluate": false,
107
+ "should_log": false,
108
+ "should_save": true,
109
+ "should_training_stop": true
110
+ },
111
+ "attributes": {}
112
+ }
113
+ },
114
+ "total_flos": 0.0,
115
+ "train_batch_size": 1024,
116
+ "trial_name": null,
117
+ "trial_params": null
118
+ }
gemma300-trimmed-large-vi-legal-queries__crosslingual__culturay_250k-freq5___stage1/checkpoint-123/training_args.bin ADDED
@@ -0,0 +1,3 @@
 
 
 
 
1
+ version https://git-lfs.github.com/spec/v1
2
+ oid sha256:e8c425f2ceeec9ba24c8919353b6f00958a2b11525f9f8c4c2373b9a0cf67fbf
3
+ size 5649
gemma300-trimmed-large-vi-legal-queries__crosslingual__culturay_250k-freq5___stage1/config.json ADDED
@@ -0,0 +1,68 @@
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
1
+ {
2
+ "_sliding_window_pattern": 6,
3
+ "architectures": [
4
+ "Gemma3TextModel"
5
+ ],
6
+ "attention_bias": false,
7
+ "attention_dropout": 0.0,
8
+ "attn_logit_softcapping": null,
9
+ "bos_token_id": 2,
10
+ "dtype": "bfloat16",
11
+ "eos_token_id": 1,
12
+ "final_logit_softcapping": null,
13
+ "head_dim": 256,
14
+ "hidden_activation": "gelu_pytorch_tanh",
15
+ "hidden_size": 768,
16
+ "initializer_range": 0.02,
17
+ "intermediate_size": 1152,
18
+ "layer_types": [
19
+ "sliding_attention",
20
+ "sliding_attention",
21
+ "sliding_attention",
22
+ "sliding_attention",
23
+ "sliding_attention",
24
+ "full_attention",
25
+ "sliding_attention",
26
+ "sliding_attention",
27
+ "sliding_attention",
28
+ "sliding_attention",
29
+ "sliding_attention",
30
+ "full_attention",
31
+ "sliding_attention",
32
+ "sliding_attention",
33
+ "sliding_attention",
34
+ "sliding_attention",
35
+ "sliding_attention",
36
+ "full_attention",
37
+ "sliding_attention",
38
+ "sliding_attention",
39
+ "sliding_attention",
40
+ "sliding_attention",
41
+ "sliding_attention",
42
+ "full_attention"
43
+ ],
44
+ "max_position_embeddings": 2048,
45
+ "model_type": "gemma3_text",
46
+ "num_attention_heads": 3,
47
+ "num_hidden_layers": 24,
48
+ "num_key_value_heads": 1,
49
+ "pad_token_id": 0,
50
+ "query_pre_attn_scalar": 256,
51
+ "rms_norm_eps": 1e-06,
52
+ "rope_parameters": {
53
+ "full_attention": {
54
+ "rope_theta": 1000000.0,
55
+ "rope_type": "default"
56
+ },
57
+ "sliding_attention": {
58
+ "rope_theta": 10000.0,
59
+ "rope_type": "default"
60
+ }
61
+ },
62
+ "sliding_window": 129,
63
+ "tie_word_embeddings": true,
64
+ "transformers_version": "5.5.4",
65
+ "use_bidirectional_attention": true,
66
+ "use_cache": true,
67
+ "vocab_size": 87552
68
+ }
gemma300-trimmed-large-vi-legal-queries__crosslingual__culturay_250k-freq5___stage1/config_sentence_transformers.json ADDED
@@ -0,0 +1,26 @@
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
1
+ {
2
+ "__version__": {
3
+ "pytorch": "2.9.1+cu130",
4
+ "sentence_transformers": "5.4.1",
5
+ "transformers": "5.5.4"
6
+ },
7
+ "default_prompt_name": null,
8
+ "model_type": "SentenceTransformer",
9
+ "prompts": {
10
+ "BitextMining": "task: search result | query: ",
11
+ "Classification": "task: classification | query: ",
12
+ "Clustering": "task: clustering | query: ",
13
+ "InstructionRetrieval": "task: code retrieval | query: ",
14
+ "MultilabelClassification": "task: classification | query: ",
15
+ "PairClassification": "task: sentence similarity | query: ",
16
+ "Reranking": "task: search result | query: ",
17
+ "Retrieval": "task: search result | query: ",
18
+ "Retrieval-document": "title: none | text: ",
19
+ "Retrieval-query": "task: search result | query: ",
20
+ "STS": "task: sentence similarity | query: ",
21
+ "Summarization": "task: summarization | query: ",
22
+ "document": "title: none | text: ",
23
+ "query": "task: search result | query: "
24
+ },
25
+ "similarity_fn_name": "cosine"
26
+ }
gemma300-trimmed-large-vi-legal-queries__crosslingual__culturay_250k-freq5___stage1/model.safetensors ADDED
@@ -0,0 +1,3 @@
 
 
 
 
1
+ version https://git-lfs.github.com/spec/v1
2
+ oid sha256:4c0fa9b6c390e227cb0a56b4c975f6c0e87b0f9cb07e6fa890a1e582fe19bf82
3
+ size 337586528
gemma300-trimmed-large-vi-legal-queries__crosslingual__culturay_250k-freq5___stage1/modules.json ADDED
@@ -0,0 +1,32 @@
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
1
+ [
2
+ {
3
+ "idx": 0,
4
+ "name": "0",
5
+ "path": "",
6
+ "type": "sentence_transformers.base.modules.transformer.Transformer"
7
+ },
8
+ {
9
+ "idx": 1,
10
+ "name": "1",
11
+ "path": "1_Pooling",
12
+ "type": "sentence_transformers.sentence_transformer.modules.pooling.Pooling"
13
+ },
14
+ {
15
+ "idx": 2,
16
+ "name": "2",
17
+ "path": "2_Dense",
18
+ "type": "sentence_transformers.base.modules.dense.Dense"
19
+ },
20
+ {
21
+ "idx": 3,
22
+ "name": "3",
23
+ "path": "3_Dense",
24
+ "type": "sentence_transformers.base.modules.dense.Dense"
25
+ },
26
+ {
27
+ "idx": 4,
28
+ "name": "4",
29
+ "path": "4_Normalize",
30
+ "type": "sentence_transformers.sentence_transformer.modules.normalize.Normalize"
31
+ }
32
+ ]
gemma300-trimmed-large-vi-legal-queries__crosslingual__culturay_250k-freq5___stage1/sentence_bert_config.json ADDED
@@ -0,0 +1,10 @@
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
1
+ {
2
+ "transformer_task": "feature-extraction",
3
+ "modality_config": {
4
+ "text": {
5
+ "method": "forward",
6
+ "method_output_name": "last_hidden_state"
7
+ }
8
+ },
9
+ "module_output_name": "token_embeddings"
10
+ }
gemma300-trimmed-large-vi-legal-queries__crosslingual__culturay_250k-freq5___stage1/tokenizer.json ADDED
@@ -0,0 +1,3 @@
 
 
 
 
1
+ version https://git-lfs.github.com/spec/v1
2
+ oid sha256:e3246036d3d12b304dccd7abb6b2b18ac6c7a8c66b9ef728e2ceb011ecea4eae
3
+ size 11765936
gemma300-trimmed-large-vi-legal-queries__crosslingual__culturay_250k-freq5___stage1/tokenizer_config.json ADDED
@@ -0,0 +1,24 @@
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
1
+ {
2
+ "backend": "tokenizers",
3
+ "boi_token": "<start_of_image>",
4
+ "bos_token": "<bos>",
5
+ "clean_up_tokenization_spaces": false,
6
+ "eoi_token": "<end_of_image>",
7
+ "eos_token": "<eos>",
8
+ "image_token": "<image_soft_token>",
9
+ "is_local": true,
10
+ "mask_token": "<mask>",
11
+ "model_max_length": 2048,
12
+ "model_specific_special_tokens": {
13
+ "boi_token": "<start_of_image>",
14
+ "eoi_token": "<end_of_image>",
15
+ "image_token": "<image_soft_token>"
16
+ },
17
+ "pad_token": "<pad>",
18
+ "padding_side": "right",
19
+ "sp_model_kwargs": null,
20
+ "spaces_between_special_tokens": false,
21
+ "tokenizer_class": "GemmaTokenizer",
22
+ "unk_token": "<unk>",
23
+ "use_default_system_prompt": false
24
+ }
gemma300-trimmed-large-vi-legal-queries__crosslingual__culturay_250k-freq5___stage1/training_args.bin ADDED
@@ -0,0 +1,3 @@
 
 
 
 
1
+ version https://git-lfs.github.com/spec/v1
2
+ oid sha256:e8c425f2ceeec9ba24c8919353b6f00958a2b11525f9f8c4c2373b9a0cf67fbf
3
+ size 5649