metadata

language:
  - en
license: apache-2.0
library_name: sentence-transformers
tags:
  - sentence-transformers
  - sentence-similarity
  - feature-extraction
  - generated_from_trainer
  - dataset_size:2720
  - loss:MatryoshkaLoss
  - loss:MultipleNegativesRankingLoss
base_model: keepitreal/vietnamese-sbert
datasets: []
metrics:
  - cosine_accuracy@1
  - cosine_accuracy@3
  - cosine_accuracy@5
  - cosine_accuracy@10
  - cosine_precision@1
  - cosine_precision@3
  - cosine_precision@5
  - cosine_precision@10
  - cosine_recall@1
  - cosine_recall@3
  - cosine_recall@5
  - cosine_recall@10
  - cosine_ndcg@10
  - cosine_mrr@10
  - cosine_map@100
widget:
  - source_sentence: >-
      Tại Bộ phận Một cửa: Bố trí khu vực cung cấp thông tin, thủ tục hành
      chính; khu vực tiếp nhận và trả kết quả được chia thành từng quầy tương
      ứng với từng lĩnh vực khác nhau; bố trí đủ ghế ngồi chờ, bàn để viết, máy
      tính có kết nối mạng dành cho tổ chức, cá nhân đến giao dịch, thực hiện
      dịch vụ công trực tuyến; lắp đặt camera theo dõi toàn bộ khu vực làm việc
      của Bộ phận Một cửa có kết nối với cơ quan nhà nước cấp trên và trong toàn
      hệ thống; bố trí khu vực đặt các trang thiết bị: máy lấy số xếp hàng tự
      động kết nối tới Hệ thống thông tin một cửa điện tử; các màn hình cảm ứng
      phục vụ tổ chức, cá nhân tra cứu thông tin, thủ tục hành chính, tra cứu
      kết quả giải quyết thủ tục hành chính; bố trí khu vực cung cấp dịch vụ quy
      định tại điểm g Khoản 1 Điều 8 Nghị định này.
    sentences:
      - Bộ phận một cửa của UBND xã phải được bố trí những trang thiết bị nào?
      - >-
        Tổ chức thẩm định kết quả pháp điển hệ thống quy phạm pháp luật tại Bộ
        Tư pháp được quy định như thế nào?
      - Có được đọc, sử dụng thánh kinh trong trại giam không?
  - source_sentence: >-
      Cơ sở sản xuất được rút tên khỏi Danh sách cơ sở sản xuất có thuốc vi phạm
      chất lượng khi đáp ứng đầy đủ các quy định sau đây: 

      a) Cơ sở nhập khẩu thực hiện đầy đủ việc kiểm nghiệm thuốc trước khi đưa
      ra lưu hành theo thời hạn quy định tại Khoản 1 Điều này; 

      b) Cơ sở sản xuất hoặc cơ sở đăng ký thuốc có báo cáo theo quy định tại
      Mẫu số 07 Phụ lục III ban hành kèm theo Thông tư này, kèm theo bằng chứng
      thực hiện việc kiểm nghiệm toàn bộ các lô thuốc nhập khẩu vào Việt Nam
      trong thời hạn thực hiện quy định tại Khoản 1 Điều này; 

      c) Cơ sở sản xuất không có vi phạm chất lượng thuốc (kể cả thu hồi thuốc
      theo hình thức tự nguyện vì lý do chất lượng) trong thời hạn thực hiện quy
      định tại Khoản 1 Điều này.
    sentences:
      - Đi du học 2 năm có bị xóa tên trong sổ đăng ký tạm trú không?
      - >-
        Điều kiện để cơ sở sản xuất được rút tên khỏi Danh sách cơ sở sản xuất
        có thuốc vi phạm chất lượng được quy định như thế nào?
      - Thế nào là kinh doanh vận tải khách du lịch bằng xe ô tô?
  - source_sentence: >-
      "k) Cơ sở đã được cấp một trong các Giấy chứng nhận: ... Hệ thống quản lý
      an toàn thực phẩm ISO 22000, ... hoặc tương đương còn hiệu lực."
    sentences:
      - Thế nào là phương thức khớp lệnh tập trung?
      - >-
        Đã có giấy chứng nhận ISO có phải xin giấy chứng nhận cơ sở đủ điều kiện
        an toàn thực phẩm không?
      - Hợp đồng tặng cho bất động sản có hiệu lực từ khi nào?
  - source_sentence: >-
      Hồ sơ nhập khẩu thức ăn chăn nuôi để giới thiệu tại hội chợ, triển lãm bao
      gồm:

      a) Đơn đề nghị nhập khẩu thức ăn chăn nuôi để giới thiệu tại hội chợ,
      triển lãm theo Mẫu số 07.TACN Phụ lục I ban hành kèm theo Nghị định này;

      b) Văn bản chứng minh về việc tổ chức, tham gia hội chợ, triển lãm tại
      Việt Nam.
    sentences:
      - >-
        Quy định về hồ sơ nhập khẩu thức ăn chăn nuôi để giới thiệu tại hội chợ,
        triển lãm
      - >-
        Mức phạt người điều khiển ô tô sử dụng tem kiểm định an toàn kỹ thuật và
        BVMT không do cơ quan có thẩm quyền cấp
      - >-
        Xác định mục tiêu, thời hạn của chương trình quản lý tổng hợp tài nguyên
        vùng bờ được quy định như thế nào?
  - source_sentence: >-
      Trường hợp bảo đảm bằng quyền sử dụng đất, tài sản gắn liền với đất thì
      hợp đồng thế chấp vẫn còn hiệu lực, biện pháp thế chấp vẫn còn hiệu lực
      đối kháng với người thứ ba khi tài sản gắn liền với đất hoặc quyền sử dụng
      đất không phải là tài sản bảo đảm được mua bán, được chuyển nhượng, được
      chuyển giao khác về quyền sở hữu hoặc được dùng để bảo đảm thực hiện nghĩa
      vụ. Hiệu lực của hợp đồng bảo đảm, hiệu lực đối kháng của biện pháp bảo
      đảm bằng tài sản được tạo lập từ quyền bề mặt, quyền hưởng dụng với người
      thứ ba không thay đổi hoặc không chấm dứt trong trường hợp quyền sử dụng
      đất có quyền bề mặt, tài sản là đối tượng của quyền hưởng dụng được mua
      bán, được chuyển nhượng, được chuyển giao khác về quyền sở hữu hoặc được
      dùng để bảo đảm thực hiện nghĩa vụ.
    sentences:
      - >-
        Thời hạn hủy bỏ quyết định tạm đình chỉ liên quan đến tham nhũng được
        quy định như thế nào?
      - >-
        Bảo đảm bằng quyền sử dụng đất, tài sản gắn liền với đất và tài sản được
        tạo lập từ quyền bề mặt, quyền hưởng dụng được quy định như thế nào?
      - >-
        Phòng Kinh tế thuộc UBND huyện được giao quản lý về thú y có được thu
        phí, lệ phí thú y không?
pipeline_tag: sentence-similarity
model-index:
  - name: Legal vietnamese-sbert
    results:
      - task:
          type: information-retrieval
          name: Information Retrieval
        dataset:
          name: dim 768
          type: dim_768
        metrics:
          - type: cosine_accuracy@1
            value: 0.6105610561056105
            name: Cosine Accuracy@1
          - type: cosine_accuracy@3
            value: 0.7557755775577558
            name: Cosine Accuracy@3
          - type: cosine_accuracy@5
            value: 0.7887788778877888
            name: Cosine Accuracy@5
          - type: cosine_accuracy@10
            value: 0.834983498349835
            name: Cosine Accuracy@10
          - type: cosine_precision@1
            value: 0.6105610561056105
            name: Cosine Precision@1
          - type: cosine_precision@3
            value: 0.2519251925192519
            name: Cosine Precision@3
          - type: cosine_precision@5
            value: 0.15775577557755774
            name: Cosine Precision@5
          - type: cosine_precision@10
            value: 0.08349834983498348
            name: Cosine Precision@10
          - type: cosine_recall@1
            value: 0.6105610561056105
            name: Cosine Recall@1
          - type: cosine_recall@3
            value: 0.7557755775577558
            name: Cosine Recall@3
          - type: cosine_recall@5
            value: 0.7887788778877888
            name: Cosine Recall@5
          - type: cosine_recall@10
            value: 0.834983498349835
            name: Cosine Recall@10
          - type: cosine_ndcg@10
            value: 0.7257394196122352
            name: Cosine Ndcg@10
          - type: cosine_mrr@10
            value: 0.6905364345958406
            name: Cosine Mrr@10
          - type: cosine_map@100
            value: 0.6948809217615789
            name: Cosine Map@100
      - task:
          type: information-retrieval
          name: Information Retrieval
        dataset:
          name: dim 512
          type: dim_512
        metrics:
          - type: cosine_accuracy@1
            value: 0.6072607260726073
            name: Cosine Accuracy@1
          - type: cosine_accuracy@3
            value: 0.7524752475247525
            name: Cosine Accuracy@3
          - type: cosine_accuracy@5
            value: 0.7854785478547854
            name: Cosine Accuracy@5
          - type: cosine_accuracy@10
            value: 0.8283828382838284
            name: Cosine Accuracy@10
          - type: cosine_precision@1
            value: 0.6072607260726073
            name: Cosine Precision@1
          - type: cosine_precision@3
            value: 0.25082508250825075
            name: Cosine Precision@3
          - type: cosine_precision@5
            value: 0.15709570957095706
            name: Cosine Precision@5
          - type: cosine_precision@10
            value: 0.08283828382838283
            name: Cosine Precision@10
          - type: cosine_recall@1
            value: 0.6072607260726073
            name: Cosine Recall@1
          - type: cosine_recall@3
            value: 0.7524752475247525
            name: Cosine Recall@3
          - type: cosine_recall@5
            value: 0.7854785478547854
            name: Cosine Recall@5
          - type: cosine_recall@10
            value: 0.8283828382838284
            name: Cosine Recall@10
          - type: cosine_ndcg@10
            value: 0.72090653484064
            name: Cosine Ndcg@10
          - type: cosine_mrr@10
            value: 0.6861739745403111
            name: Cosine Mrr@10
          - type: cosine_map@100
            value: 0.6912926659337115
            name: Cosine Map@100
      - task:
          type: information-retrieval
          name: Information Retrieval
        dataset:
          name: dim 256
          type: dim_256
        metrics:
          - type: cosine_accuracy@1
            value: 0.5742574257425742
            name: Cosine Accuracy@1
          - type: cosine_accuracy@3
            value: 0.7425742574257426
            name: Cosine Accuracy@3
          - type: cosine_accuracy@5
            value: 0.7788778877887789
            name: Cosine Accuracy@5
          - type: cosine_accuracy@10
            value: 0.8250825082508251
            name: Cosine Accuracy@10
          - type: cosine_precision@1
            value: 0.5742574257425742
            name: Cosine Precision@1
          - type: cosine_precision@3
            value: 0.24752475247524747
            name: Cosine Precision@3
          - type: cosine_precision@5
            value: 0.15577557755775576
            name: Cosine Precision@5
          - type: cosine_precision@10
            value: 0.08250825082508248
            name: Cosine Precision@10
          - type: cosine_recall@1
            value: 0.5742574257425742
            name: Cosine Recall@1
          - type: cosine_recall@3
            value: 0.7425742574257426
            name: Cosine Recall@3
          - type: cosine_recall@5
            value: 0.7788778877887789
            name: Cosine Recall@5
          - type: cosine_recall@10
            value: 0.8250825082508251
            name: Cosine Recall@10
          - type: cosine_ndcg@10
            value: 0.7044686281966969
            name: Cosine Ndcg@10
          - type: cosine_mrr@10
            value: 0.6654683325475405
            name: Cosine Mrr@10
          - type: cosine_map@100
            value: 0.6705497333666119
            name: Cosine Map@100
      - task:
          type: information-retrieval
          name: Information Retrieval
        dataset:
          name: dim 128
          type: dim_128
        metrics:
          - type: cosine_accuracy@1
            value: 0.570957095709571
            name: Cosine Accuracy@1
          - type: cosine_accuracy@3
            value: 0.7062706270627063
            name: Cosine Accuracy@3
          - type: cosine_accuracy@5
            value: 0.7557755775577558
            name: Cosine Accuracy@5
          - type: cosine_accuracy@10
            value: 0.8118811881188119
            name: Cosine Accuracy@10
          - type: cosine_precision@1
            value: 0.570957095709571
            name: Cosine Precision@1
          - type: cosine_precision@3
            value: 0.23542354235423535
            name: Cosine Precision@3
          - type: cosine_precision@5
            value: 0.15115511551155114
            name: Cosine Precision@5
          - type: cosine_precision@10
            value: 0.08118811881188116
            name: Cosine Precision@10
          - type: cosine_recall@1
            value: 0.570957095709571
            name: Cosine Recall@1
          - type: cosine_recall@3
            value: 0.7062706270627063
            name: Cosine Recall@3
          - type: cosine_recall@5
            value: 0.7557755775577558
            name: Cosine Recall@5
          - type: cosine_recall@10
            value: 0.8118811881188119
            name: Cosine Recall@10
          - type: cosine_ndcg@10
            value: 0.6904548657504692
            name: Cosine Ndcg@10
          - type: cosine_mrr@10
            value: 0.6517208863743519
            name: Cosine Mrr@10
          - type: cosine_map@100
            value: 0.6569610011044806
            name: Cosine Map@100
      - task:
          type: information-retrieval
          name: Information Retrieval
        dataset:
          name: dim 64
          type: dim_64
        metrics:
          - type: cosine_accuracy@1
            value: 0.5346534653465347
            name: Cosine Accuracy@1
          - type: cosine_accuracy@3
            value: 0.7029702970297029
            name: Cosine Accuracy@3
          - type: cosine_accuracy@5
            value: 0.7491749174917491
            name: Cosine Accuracy@5
          - type: cosine_accuracy@10
            value: 0.801980198019802
            name: Cosine Accuracy@10
          - type: cosine_precision@1
            value: 0.5346534653465347
            name: Cosine Precision@1
          - type: cosine_precision@3
            value: 0.23432343234323427
            name: Cosine Precision@3
          - type: cosine_precision@5
            value: 0.1498349834983498
            name: Cosine Precision@5
          - type: cosine_precision@10
            value: 0.08019801980198019
            name: Cosine Precision@10
          - type: cosine_recall@1
            value: 0.5346534653465347
            name: Cosine Recall@1
          - type: cosine_recall@3
            value: 0.7029702970297029
            name: Cosine Recall@3
          - type: cosine_recall@5
            value: 0.7491749174917491
            name: Cosine Recall@5
          - type: cosine_recall@10
            value: 0.801980198019802
            name: Cosine Recall@10
          - type: cosine_ndcg@10
            value: 0.670267766192947
            name: Cosine Ndcg@10
          - type: cosine_mrr@10
            value: 0.628023992875478
            name: Cosine Mrr@10
          - type: cosine_map@100
            value: 0.6331293046972268
            name: Cosine Map@100

Legal vietnamese-sbert

This is a sentence-transformers model finetuned from keepitreal/vietnamese-sbert. It maps sentences & paragraphs to a 768-dimensional dense vector space and can be used for semantic textual similarity, semantic search, paraphrase mining, text classification, clustering, and more.

Model Details

Model Description

Model Type: Sentence Transformer
Base model: keepitreal/vietnamese-sbert
Maximum Sequence Length: 256 tokens
Output Dimensionality: 768 tokens
Similarity Function: Cosine Similarity
Language: en
License: apache-2.0

Model Sources

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

Full Model Architecture

SentenceTransformer(
  (0): Transformer({'max_seq_length': 256, 'do_lower_case': False}) with Transformer model: RobertaModel 
  (1): Pooling({'word_embedding_dimension': 768, '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})
)

Usage

Direct Usage (Sentence Transformers)

First install the Sentence Transformers library:

pip install -U sentence-transformers

Then you can load this model and run inference.

from sentence_transformers import SentenceTransformer

# Download from the 🤗 Hub
model = SentenceTransformer("ictumuk/legal-vietnamese-sbert")
# Run inference
sentences = [
    'Trường hợp bảo đảm bằng quyền sử dụng đất, tài sản gắn liền với đất thì hợp đồng thế chấp vẫn còn hiệu lực, biện pháp thế chấp vẫn còn hiệu lực đối kháng với người thứ ba khi tài sản gắn liền với đất hoặc quyền sử dụng đất không phải là tài sản bảo đảm được mua bán, được chuyển nhượng, được chuyển giao khác về quyền sở hữu hoặc được dùng để bảo đảm thực hiện nghĩa vụ. Hiệu lực của hợp đồng bảo đảm, hiệu lực đối kháng của biện pháp bảo đảm bằng tài sản được tạo lập từ quyền bề mặt, quyền hưởng dụng với người thứ ba không thay đổi hoặc không chấm dứt trong trường hợp quyền sử dụng đất có quyền bề mặt, tài sản là đối tượng của quyền hưởng dụng được mua bán, được chuyển nhượng, được chuyển giao khác về quyền sở hữu hoặc được dùng để bảo đảm thực hiện nghĩa vụ.',
    'Bảo đảm bằng quyền sử dụng đất, tài sản gắn liền với đất và tài sản được tạo lập từ quyền bề mặt, quyền hưởng dụng được quy định như thế nào?',
    'Thời hạn hủy bỏ quyết định tạm đình chỉ liên quan đến tham nhũng được quy định như thế nào?',
]
embeddings = model.encode(sentences)
print(embeddings.shape)
# [3, 768]

# Get the similarity scores for the embeddings
similarities = model.similarity(embeddings, embeddings)
print(similarities.shape)
# [3, 3]

Evaluation

Metrics

Information Retrieval

Dataset: dim_768
Evaluated with InformationRetrievalEvaluator

Metric	Value
cosine_accuracy@1	0.6106
cosine_accuracy@3	0.7558
cosine_accuracy@5	0.7888
cosine_accuracy@10	0.835
cosine_precision@1	0.6106
cosine_precision@3	0.2519
cosine_precision@5	0.1578
cosine_precision@10	0.0835
cosine_recall@1	0.6106
cosine_recall@3	0.7558
cosine_recall@5	0.7888
cosine_recall@10	0.835
cosine_ndcg@10	0.7257
cosine_mrr@10	0.6905
cosine_map@100	0.6949

Information Retrieval

Dataset: dim_512
Evaluated with InformationRetrievalEvaluator

Metric	Value
cosine_accuracy@1	0.6073
cosine_accuracy@3	0.7525
cosine_accuracy@5	0.7855
cosine_accuracy@10	0.8284
cosine_precision@1	0.6073
cosine_precision@3	0.2508
cosine_precision@5	0.1571
cosine_precision@10	0.0828
cosine_recall@1	0.6073
cosine_recall@3	0.7525
cosine_recall@5	0.7855
cosine_recall@10	0.8284
cosine_ndcg@10	0.7209
cosine_mrr@10	0.6862
cosine_map@100	0.6913

Information Retrieval

Dataset: dim_256
Evaluated with InformationRetrievalEvaluator

Metric	Value
cosine_accuracy@1	0.5743
cosine_accuracy@3	0.7426
cosine_accuracy@5	0.7789
cosine_accuracy@10	0.8251
cosine_precision@1	0.5743
cosine_precision@3	0.2475
cosine_precision@5	0.1558
cosine_precision@10	0.0825
cosine_recall@1	0.5743
cosine_recall@3	0.7426
cosine_recall@5	0.7789
cosine_recall@10	0.8251
cosine_ndcg@10	0.7045
cosine_mrr@10	0.6655
cosine_map@100	0.6705

Information Retrieval

Dataset: dim_128
Evaluated with InformationRetrievalEvaluator

Metric	Value
cosine_accuracy@1	0.571
cosine_accuracy@3	0.7063
cosine_accuracy@5	0.7558
cosine_accuracy@10	0.8119
cosine_precision@1	0.571
cosine_precision@3	0.2354
cosine_precision@5	0.1512
cosine_precision@10	0.0812
cosine_recall@1	0.571
cosine_recall@3	0.7063
cosine_recall@5	0.7558
cosine_recall@10	0.8119
cosine_ndcg@10	0.6905
cosine_mrr@10	0.6517
cosine_map@100	0.657

Information Retrieval

Dataset: dim_64
Evaluated with InformationRetrievalEvaluator

Metric	Value
cosine_accuracy@1	0.5347
cosine_accuracy@3	0.703
cosine_accuracy@5	0.7492
cosine_accuracy@10	0.802
cosine_precision@1	0.5347
cosine_precision@3	0.2343
cosine_precision@5	0.1498
cosine_precision@10	0.0802
cosine_recall@1	0.5347
cosine_recall@3	0.703
cosine_recall@5	0.7492
cosine_recall@10	0.802
cosine_ndcg@10	0.6703
cosine_mrr@10	0.628
cosine_map@100	0.6331

Training Details

Training Dataset

Unnamed Dataset

Size: 2,720 training samples
Columns: positive and anchor
Approximate statistics based on the first 1000 samples:
positive anchor
type string string
details
min: 5 tokens
mean: 75.95 tokens
max: 256 tokens

min: 8 tokens
mean: 24.4 tokens
max: 56 tokens

	positive	anchor
type	string	string
details	min: 5 tokens mean: 75.95 tokens max: 256 tokens	min: 8 tokens mean: 24.4 tokens max: 56 tokens

Samples:

positive	anchor
`Mỗi năm có thể được rút ngắn thời gian thử thách 01 lần từ 03 tháng đến 02 năm.`	`01 lần rút ngắn thời gian thử thách được bao nhiêu ngày?`
Đánh giá tác động của biến đổi khí hậu đến hoạt động kinh tế - xã hội và các vấn đề liên ngành, liên vùng, liên lĩnh vực, bao gồm các nội dung sau: a) Đánh giá các tác động tích cực, tiêu cực, ngắn hạn, dài hạn của biến đổi khí hậu đến hoạt động kinh tế - xã hội liên quan đến phạm vi của chiến lược, quy hoạch, kế hoạch; b) Đánh giá tác động tích cực, tiêu cực, ngắn hạn, dài hạn của biến đổi khí hậu đến các vấn đề liên ngành, liên vùng, liên lĩnh vực.	`Nội dung đánh giá tác động của biến đổi khí hậu đến hoạt động kinh tế - xã hội được quy định như thế nào?`
`Không có thông tin liên quan tới trách nhiệm của Ngân hàng nhà nước trong hai đoạn văn trên. Hai đoạn văn trên chỉ đề cập tới việc thực hiện xác nhận đăng ký hoặc đăng ký thay đổi khoản vay nước ngoài được Chính phủ bảo lãnh và cập nhật thông tin tín dụng Quốc gia Việt Nam.`	`Trách nhiệm của Ngân hàng nhà nước liên quan tới bảo lãnh Chính phủ được quy định như thế nào?`

Loss: MatryoshkaLoss with these parameters:

{
    "loss": "MultipleNegativesRankingLoss",
    "matryoshka_dims": [
        768,
        512,
        256,
        128,
        64
    ],
    "matryoshka_weights": [
        1,
        1,
        1,
        1,
        1
    ],
    "n_dims_per_step": -1
}

Evaluation Dataset

Unnamed Dataset

Size: 303 evaluation samples
Columns: positive and anchor
Approximate statistics based on the first 1000 samples:
positive anchor
type string string
details
min: 4 tokens
mean: 77.76 tokens
max: 256 tokens

min: 6 tokens
mean: 24.18 tokens
max: 73 tokens

	positive	anchor
type	string	string
details	min: 4 tokens mean: 77.76 tokens max: 256 tokens	min: 6 tokens mean: 24.18 tokens max: 73 tokens

Samples:

positive	anchor
`Căn cứ lập hồ sơ mời thầu dự án đầu tư có sử dụng đất bao gồm: a) Danh mục dự án đầu tư có sử dụng đất cần lựa chọn nhà đầu tư được công bố theo quy định; b) Kế hoạch lựa chọn nhà đầu tư được duyệt; c) Quy định hiện hành của pháp luật về đất đai, nhà ở, kinh doanh bất động sản, đầu tư, xây dựng và quy định của pháp luật có liên quan.`	`Lập hồ sơ mời thầu dự án đầu tư có sử dụng đất dựa trên những căn cứ nào?`
`Phạt tiền từ 3.000.000 đồng đến 5.000.000 đồng đối với hành vi phá hoại cơ sở vật chất - kỹ thuật, kho bảo quản hàng dự trữ quốc gia.`	`Mức phạt đối với hành vi phá hoại kho bảo quản hàng dự trữ quốc gia được quy định như thế nào?`
`Hồ sơ đăng ký thành viên bù trừ bao gồm: a) Giấy đăng ký thành viên bù trừ theo Mẫu số 48 Phụ lục ban hành kèm theo Nghị định này; b) Giấy chứng nhận đủ điều kiện cung cấp dịch vụ bù trừ, thanh toán giao dịch chứng khoán do Ủy ban Chứng khoán Nhà nước cấp; c) Bản thuyết minh về hạ tầng công nghệ thông tin, nhân sự, quy trình nghiệp vụ.`	`Hồ sơ về đăng ký thành viên bù trừ chứng khoán Việt Nam được quy định như thế nào?`

Loss: MatryoshkaLoss with these parameters:

{
    "loss": "MultipleNegativesRankingLoss",
    "matryoshka_dims": [
        768,
        512,
        256,
        128,
        64
    ],
    "matryoshka_weights": [
        1,
        1,
        1,
        1,
        1
    ],
    "n_dims_per_step": -1
}

Training Hyperparameters

Non-Default Hyperparameters

eval_strategy: epoch
per_device_train_batch_size: 16
per_device_eval_batch_size: 16
gradient_accumulation_steps: 16
learning_rate: 2e-05
num_train_epochs: 25
lr_scheduler_type: cosine
warmup_ratio: 0.1
fp16: True
load_best_model_at_end: True
optim: adamw_torch_fused
batch_sampler: no_duplicates

All Hyperparameters

Click to expand

overwrite_output_dir: False
do_predict: False
eval_strategy: epoch
prediction_loss_only: True
per_device_train_batch_size: 16
per_device_eval_batch_size: 16
per_gpu_train_batch_size: None
per_gpu_eval_batch_size: None
gradient_accumulation_steps: 16
eval_accumulation_steps: None
learning_rate: 2e-05
weight_decay: 0.0
adam_beta1: 0.9
adam_beta2: 0.999
adam_epsilon: 1e-08
max_grad_norm: 1.0
num_train_epochs: 25
max_steps: -1
lr_scheduler_type: cosine
lr_scheduler_kwargs: {}
warmup_ratio: 0.1
warmup_steps: 0
log_level: passive
log_level_replica: warning
log_on_each_node: True
logging_nan_inf_filter: True
save_safetensors: True
save_on_each_node: False
save_only_model: False
restore_callback_states_from_checkpoint: False
no_cuda: False
use_cpu: False
use_mps_device: False
seed: 42
data_seed: None
jit_mode_eval: False
use_ipex: False
bf16: False
fp16: True
fp16_opt_level: O1
half_precision_backend: auto
bf16_full_eval: False
fp16_full_eval: False
tf32: None
local_rank: 0
ddp_backend: None
tpu_num_cores: None
tpu_metrics_debug: False
debug: []
dataloader_drop_last: False
dataloader_num_workers: 0
dataloader_prefetch_factor: None
past_index: -1
disable_tqdm: False
remove_unused_columns: True
label_names: None
load_best_model_at_end: True
ignore_data_skip: False
fsdp: []
fsdp_min_num_params: 0
fsdp_config: {'min_num_params': 0, 'xla': False, 'xla_fsdp_v2': False, 'xla_fsdp_grad_ckpt': False}
fsdp_transformer_layer_cls_to_wrap: None
accelerator_config: {'split_batches': False, 'dispatch_batches': None, 'even_batches': True, 'use_seedable_sampler': True, 'non_blocking': False, 'gradient_accumulation_kwargs': None}
deepspeed: None
label_smoothing_factor: 0.0
optim: adamw_torch_fused
optim_args: None
adafactor: False
group_by_length: False
length_column_name: length
ddp_find_unused_parameters: None
ddp_bucket_cap_mb: None
ddp_broadcast_buffers: False
dataloader_pin_memory: True
dataloader_persistent_workers: False
skip_memory_metrics: True
use_legacy_prediction_loop: False
push_to_hub: False
resume_from_checkpoint: None
hub_model_id: None
hub_strategy: every_save
hub_private_repo: False
hub_always_push: False
gradient_checkpointing: False
gradient_checkpointing_kwargs: None
include_inputs_for_metrics: False
eval_do_concat_batches: True
fp16_backend: auto
push_to_hub_model_id: None
push_to_hub_organization: None
mp_parameters:
auto_find_batch_size: False
full_determinism: False
torchdynamo: None
ray_scope: last
ddp_timeout: 1800
torch_compile: False
torch_compile_backend: None
torch_compile_mode: None
dispatch_batches: None
split_batches: None
include_tokens_per_second: False
include_num_input_tokens_seen: False
neftune_noise_alpha: None
optim_target_modules: None
batch_eval_metrics: False
batch_sampler: no_duplicates
multi_dataset_batch_sampler: proportional

Training Logs

Epoch	Step	Training Loss	loss	dim_128_cosine_map@100	dim_256_cosine_map@100	dim_512_cosine_map@100	dim_64_cosine_map@100	dim_768_cosine_map@100
0.9412	10	3.6588	2.3368	0.5313	0.5648	0.5747	0.4508	0.5856
1.8824	20	2.6403	-	-	-	-	-	-
1.9765	21	-	1.7613	0.5788	0.5934	0.6062	0.5009	0.6134
2.8235	30	1.7794	-	-	-	-	-	-
2.9176	31	-	1.5005	0.5999	0.6218	0.6274	0.5328	0.6299
3.7647	40	1.1983	-	-	-	-	-	-
3.9529	42	-	1.2607	0.6128	0.6384	0.6492	0.5776	0.6461
4.7059	50	0.8626	-	-	-	-	-	-
4.9882	53	-	1.1057	0.6176	0.6543	0.6542	0.5907	0.6591
5.6471	60	0.6381	-	-	-	-	-	-
5.9294	63	-	1.0423	0.6338	0.6678	0.6704	0.6151	0.6755
6.5882	70	0.4149	-	-	-	-	-	-
6.9647	74	-	0.8898	0.6350	0.6714	0.6828	0.6183	0.6739
7.5294	80	0.3352	-	-	-	-	-	-
8.0	85	-	0.9243	0.6468	0.6679	0.6845	0.6244	0.6743
8.4706	90	0.2603	-	-	-	-	-	-
8.9412	95	-	0.9162	0.6461	0.6758	0.6900	0.6247	0.6839
9.4118	100	0.2124	-	-	-	-	-	-
9.9765	106	-	0.8410	0.6428	0.6623	0.6839	0.6247	0.6810
10.3529	110	0.1555	-	-	-	-	-	-
10.9176	116	-	0.8458	0.6493	0.6660	0.6889	0.6271	0.6884
11.2941	120	0.1293	-	-	-	-	-	-
11.9529	127	-	0.8563	0.6477	0.6650	0.6850	0.6306	0.6898
12.2353	130	0.1059	-	-	-	-	-	-
12.9882	138	-	0.8598	0.6494	0.6703	0.6819	0.6217	0.6901
13.1765	140	0.1071	-	-	-	-	-	-
13.9294	148	-	0.8248	0.6519	0.6627	0.6786	0.6278	0.6923
14.1176	150	0.0876	-	-	-	-	-	-
14.9647	159	-	0.8213	0.6506	0.6693	0.6877	0.6342	0.6928
15.0588	160	0.0835	-	-	-	-	-	-
16.0	170	0.0685	0.8266	0.6515	0.6707	0.6835	0.6301	0.6953
16.9412	180	0.057	0.8119	0.6499	0.6714	0.6895	0.6305	0.6976
17.8824	190	0.0544	-	-	-	-	-	-
17.9765	191	-	0.8226	0.6538	0.6671	0.6883	0.6347	0.7000
18.8235	200	0.0586	-	-	-	-	-	-
18.9176	201	-	0.8241	0.6575	0.6716	0.6912	0.6324	0.6984
19.7647	210	0.0472	-	-	-	-	-	-
19.9529	212	-	0.8270	0.6553	0.6709	0.6913	0.6323	0.6948
20.7059	220	0.0487	-	-	-	-	-	-
20.9882	223	-	0.8276	0.6538	0.6727	0.6928	0.6325	0.6949
21.6471	230	0.046	-	-	-	-	-	-
21.9294	233	-	0.8278	0.6569	0.6705	0.6929	0.6314	0.6949
22.5882	240	0.0427	-	-	-	-	-	-
22.9647	244	-	0.8277	0.6569	0.6705	0.6929	0.6331	0.6949
23.5294	250	0.0466	0.8277	0.6570	0.6705	0.6913	0.6331	0.6949

The bold row denotes the saved checkpoint.

Framework Versions

Python: 3.10.13
Sentence Transformers: 3.0.1
Transformers: 4.41.2
PyTorch: 2.1.2
Accelerate: 0.30.1
Datasets: 2.19.2
Tokenizers: 0.19.1

Citation

BibTeX

Sentence Transformers

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

MatryoshkaLoss

@misc{kusupati2024matryoshka,
    title={Matryoshka Representation Learning}, 
    author={Aditya Kusupati and Gantavya Bhatt and Aniket Rege and Matthew Wallingford and Aditya Sinha and Vivek Ramanujan and William Howard-Snyder and Kaifeng Chen and Sham Kakade and Prateek Jain and Ali Farhadi},
    year={2024},
    eprint={2205.13147},
    archivePrefix={arXiv},
    primaryClass={cs.LG}
}

MultipleNegativesRankingLoss

@misc{henderson2017efficient,
    title={Efficient Natural Language Response Suggestion for Smart Reply}, 
    author={Matthew Henderson and Rami Al-Rfou and Brian Strope and Yun-hsuan Sung and Laszlo Lukacs and Ruiqi Guo and Sanjiv Kumar and Balint Miklos and Ray Kurzweil},
    year={2017},
    eprint={1705.00652},
    archivePrefix={arXiv},
    primaryClass={cs.CL}
}