--- base_model: bkai-foundation-models/vietnamese-bi-encoder language: - vn library_name: sentence-transformers license: apache-2.0 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 pipeline_tag: sentence-similarity tags: - sentence-transformers - sentence-similarity - feature-extraction - generated_from_trainer - dataset_size:107510 - loss:MatryoshkaLoss - loss:MultipleNegativesRankingLoss widget: - source_sentence: '" điều 8. loại dự_án đầu_tư xây_dựng nhà ở được thế_chấp vay vốn tại tổ_chức tín_dụng dự_án đầu_tư xây_dựng nhà ở được thế_chấp để vay vốn theo quy_định tại thông_tư này là một trong các dự_án đầu_tư xây_dựng nhà ở quy_định tại khoản 2 điều 17 luật nhà ở , bao_gồm : 1. dự_án đầu_tư xây_dựng mới hoặc cải_tạo một công_trình nhà ở độc_lập hoặc một cụm công_trình nhà ở. 2. dự_án đầu_tư xây_dựng khu nhà ở có hệ_thống hạ_tầng kỹ_thuật và hạ_tầng xã_hội_đồng_bộ tại khu_vực nông_thôn. 3. dự_án đầu_tư xây_dựng khu đô_thị hoặc dự_án sử_dụng đất hỗn_hợp mà có dành diện_tích đất trong dự_án để xây_dựng nhà ở. 4. dự_án đầu_tư xây_dựng công_trình có mục_đích sử_dụng hỗn_hợp để ở và kinh_doanh. "' sentences: - vợ là người nước_ngoài thì làm giấy khai_sinh cho con ở đâu ? - dụng_cụ tiếp_xúc với da nguyên_vẹn có_thể áp_dụng biện_pháp khử khuẩn ở mức_độ nào ? - những dự_án đầu_tư xây_dựng nhà ở nào được phép thế_chấp vay vốn tại tổ_chức tín_dụng ? - source_sentence: 'hồ_sơ_khai thuế … 3. người nộp thuế không phải nộp hồ_sơ_khai thuế trong các trường_hợp sau đây : … b ) cá_nhân có thu_nhập được miễn thuế theo quy_định của pháp_luật về thuế thu_nhập cá_nhân và quy_định tại điểm b khoản 2 điều 79 luật quản_lý thuế_trừ cá_nhân nhận thừa_kế , quà tặng là bất_động_sản. chuyển_nhượng bất_động_sản. … hồ_sơ_khai thuế của tổ_chức , cá_nhân trả thu_nhập khấu_trừ thuế đối_với tiền_lương , tiền công … căn_cứ các quy_định nêu trên , chỉ trường_hợp tổ_chức , cá_nhân phát_sinh trả thu_nhập chịu thuế thu_nhập cá_nhân mới thuộc diện phải khai thuế thu_nhập cá_nhân. do đó , trường_hợp tổ_chức , cá_nhân không phát_sinh trả thu_nhập chịu thuế thu_nhập cá_nhân thì không thuộc diện điều_chỉnh của luật thuế thu_nhập cá_nhân. theo đó , tổ_chức , cá_nhân không phát_sinh trả thu_nhập chịu thuế thu_nhập cá_nhân tháng / quý nào thì không phải khai thuế thu_nhập cá_nhân của tháng / quý đó … về khai thuế , tính thuế. về khai thuế thu_nhập cá_nhân và thuế , các khoản thu khác của hộ kinh_doanh , cá_nhân cho thuê tài_sản a ) về hồ_sơ_khai thuế : điểm mới 1 : sửa_đổi quy_định tổ_chức , cá_nhân trả thu_nhập không phát_sinh khấu_trừ thuế thu_nhập cá_nhân theo tháng , quý thì vẫn phải khai thuế ( điểm b khoản 3 điều 7 ). trước đây : theo quy_định tại điểm a. 1 khoản 1 điều 16 thông_tư số 156 / 2013 / tt - btc ngày 6 / 11 / 2013 thì tổ_chức , cá_nhân trả thu_nhập không phát_sinh khấu_trừ thuế thu_nhập cá_nhân theo tháng , quý thì không phải khai thuế' sentences: - trường_hợp nào sử_dụng tác_phẩm đã công_bố không phải xin phép nhưng phải trả_thù_lao ? - mục_tiêu để học_sinh trung_cấp sư_phạm học chương_trình giáo_dục quốc_phòng và an_ninh là gì ? - không phát_sinh thuế thu_nhập cá_nhân có phải nộp tờ khai không ? - source_sentence: 'thẩm_quyền xử_phạt 1. thanh_tra khoa_học và công_nghệ có thẩm_quyền xử_phạt các hành_vi vi_phạm_quy_định tại chương ii của nghị_định này. thẩm_quyền xử_phạt của thanh_tra khoa_học và công_nghệ 1. thanh_tra viên thuộc thanh_tra bộ khoa_học và công_nghệ , thanh_tra sở khoa_học và công_nghệ đang thi_hành công_vụ có quyền : a ) phạt cảnh_cáo. b ) phạt tiền đến 500. 000 đồng. c ) tịch_thu tang_vật , phương_tiện vi_phạm hành_chính có giá_trị không vượt quá 1. 000. 000 đồng. d ) áp_dụng biện_pháp khắc_phục hậu_quả quy_định tại điểm d khoản 3 điều 3 của nghị_định này. quy_định về mức phạt tiền tối_đa , thẩm_quyền xử_phạt đối_với cá_nhân , tổ_chức. 2. thẩm_quyền xử_phạt vi_phạm hành_chính của những người được quy_định tại các điều từ 16 đến 21 của nghị_định này là thẩm_quyền áp_dụng đối_với một hành_vi vi_phạm hành_chính của cá_nhân. trong trường_hợp phạt tiền , thẩm_quyền xử_phạt đối_với tổ_chức gấp 02 lần thẩm_quyền xử_phạt đối_với cá_nhân' sentences: - thanh_tra viên thuộc thanh_tra bộ khoa_học và công_nghệ có quyền xử_phạt tổ_chức đại_diện sở_hữu công_nghiệp làm sai_lệch nội_dung chứng_chỉ hành_nghề không ? - nguồn tài_chính từ nguồn thu hoạt_động sự_nghiệp có phải là một trong các nguồn của đơn_vị sự_nghiệp công_lập không ? - hội_đồng tư_vấn tuyển_chọn thực_hiện nhiệm_vụ khoa_học cấp_bộ của bộ tư_pháp có những trách_nhiệm gì ? - source_sentence: '" 1. đầu_tư chương_trình , dự_án kết_cấu_hạ_tầng kinh_tế - xã_hội. trường_hợp thật_sự cần_thiết tách riêng việc bồi_thường , hỗ_trợ , tái_định_cư , giải_phóng mặt_bằng thành dự_án độc_lập , đối_với dự_án quan_trọng quốc_gia do quốc_hội xem_xét , quyết_định. đối_với dự_án nhóm a do thủ_tướng chính_phủ , hội_đồng nhân_dân cấp tỉnh xem_xét , quyết_định theo thẩm_quyền. việc tách riêng dự_án độc_lập được thực_hiện khi phê_duyệt chủ_trương đầu_tư dự_án quan_trọng quốc_gia , dự_án nhóm a. 2. đầu_tư phục_vụ hoạt_động của cơ_quan nhà_nước , đơn_vị sự_nghiệp công_lập , tổ_chức chính_trị , tổ_chức chính_trị - xã_hội. 3. đầu_tư và hỗ_trợ hoạt_động đầu_tư cung_cấp sản_phẩm , dịch_vụ công_ích , phúc_lợi xã_hội. 4. đầu_tư của nhà_nước tham_gia thực_hiện dự_án theo phương_thức đối_tác công tư. 5. đầu_tư phục_vụ công_tác lập , thẩm_định , quyết_định hoặc phê_duyệt , công_bố và điều_chỉnh quy_hoạch theo quy_định của pháp_luật về quy_hoạch. 6. cấp bù lãi_suất tín_dụng ưu_đãi , phí quản_lý. cấp vốn điều_lệ cho các ngân_hàng chính_sách , quỹ tài_chính nhà_nước_ngoài ngân_sách. hỗ_trợ đầu_tư cho các đối_tượng chính_sách khác theo quyết_định của thủ_tướng chính_phủ. chính_phủ quy_định trình_tự , thủ_tục thực_hiện đầu_tư đối_với đối_tượng quy_định tại khoản này. "' sentences: - các nước phát_triển khi tham_gia_công_ước chống sa_mạc_hóa của liên_hợp quốc sẽ có những nghĩa_vụ nào ? - ban quản_lý các dự_án đầu_tư xây_dựng thanh_tra chính_phủ có cơ_cấu tổ_chức như thế_nào ? - đối_tượng đầu_tư công bao_gồm những_ai ? - source_sentence: 1. công_ước này sẽ bắt_đầu có hiệu_lực với điều_kiện tuân_thủ các quy_định của khoản 6 điều này , vào ngày đầu tháng tiếp_theo sau khi hết một hạn kỳ 12 tháng kể từ ngày văn_bản phê_chuẩn , chấp_nhận , chuẩn_y hay gia_nhập thứ mười được đệ_trình kể_cả những văn_bản chứa_đựng một tuyên_bố được làm chiếu theo điều 92. 5. mọi quốc_gia thành_viên của công_ước la - haye 1964 về ký_kết_hợp_đồng mà phê_chuẩn , chấp_nhận hay chuẩn_y công_ước này , hoặc gia_nhập công_ước này và tuyên_bố hay đã tuyên_bố chiếu theo điều 92 rằng họ không bị ràng_buộc bởi phần thứ ba của công_ước sẽ hủy bỏ vào lúc phê_chuẩn , chấp_nhận , chuẩn_y hay gia_nhập , bản công_ước la - haye 1964 về ký_kết_hợp_đồng_bằng cách gửi một thông_cáo với mục_đích đó cho chính_phủ hà_lan. 6. vì mục_đích của điều này , các sự phê_chuẩn , chấp_nhận , chuẩn_y và gia_nhập công_ước này của các quốc_gia thành_viên của công_ước la - haye 1964 về ký_kết_hợp_đồng hay công_ước la - haye 1964 về mua_bán hàng_hóa chỉ bắt_đầu có hiệu_lực kể từ ngày các thông_báo hủy_bỏ của các quốc_gia đó đối_với hai công_ước nói trên cũng sẽ có hiệu_lực. người giữ lưu_chiểu bản công_ước này sẽ thỏa_thuận với chính_phủ hà_lan , vốn là người giữ lưu_chiểu các công_ước 1964 , để đảm_bảo sự phối_hợp cần_thiết về vấn_đề này sentences: - công_ước viên về mua_bán hàng_hóa quốc_tế năm 1980 sẽ bắt_đầu có hiệu_lực với điều_kiện gì ? - sau khi giữ người trong trường_hợp khẩn_cấp thì cơ_quan điều_tra phải thông_báo ngay cho những_ai ? - đăng_kiểm viên có hành_vi làm sai_lệch kết_quả kiểm_định xe cơ_giới bị phạt tiền như thế_nào ? model-index: - name: vietnamese-bi-encoder-for-SoICT-2024 results: - task: type: information-retrieval name: Information Retrieval dataset: name: dim 768 type: dim_768 metrics: - type: cosine_accuracy@1 value: 0.3883308220324795 name: Cosine Accuracy@1 - type: cosine_accuracy@3 value: 0.6043864054913779 name: Cosine Accuracy@3 - type: cosine_accuracy@5 value: 0.6909425749204755 name: Cosine Accuracy@5 - type: cosine_accuracy@10 value: 0.7849489368826386 name: Cosine Accuracy@10 - type: cosine_precision@1 value: 0.3883308220324795 name: Cosine Precision@1 - type: cosine_precision@3 value: 0.2014621351637926 name: Cosine Precision@3 - type: cosine_precision@5 value: 0.13818851498409507 name: Cosine Precision@5 - type: cosine_precision@10 value: 0.07849489368826384 name: Cosine Precision@10 - type: cosine_recall@1 value: 0.3883308220324795 name: Cosine Recall@1 - type: cosine_recall@3 value: 0.6043864054913779 name: Cosine Recall@3 - type: cosine_recall@5 value: 0.6909425749204755 name: Cosine Recall@5 - type: cosine_recall@10 value: 0.7849489368826386 name: Cosine Recall@10 - type: cosine_ndcg@10 value: 0.5804958772856197 name: Cosine Ndcg@10 - type: cosine_mrr@10 value: 0.5156554362355417 name: Cosine Mrr@10 - type: cosine_map@100 value: 0.5234798575441378 name: Cosine Map@100 --- # vietnamese-bi-encoder-for-SoICT-2024 This is a [sentence-transformers](https://www.SBERT.net) model finetuned from [bkai-foundation-models/vietnamese-bi-encoder](https://huggingface.co/bkai-foundation-models/vietnamese-bi-encoder) on the json dataset. 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:** [bkai-foundation-models/vietnamese-bi-encoder](https://huggingface.co/bkai-foundation-models/vietnamese-bi-encoder) - **Maximum Sequence Length:** 256 tokens - **Output Dimensionality:** 768 tokens - **Similarity Function:** Cosine Similarity - **Training Dataset:** - json - **Language:** vn - **License:** apache-2.0 ### Model Sources - **Documentation:** [Sentence Transformers Documentation](https://sbert.net) - **Repository:** [Sentence Transformers on GitHub](https://github.com/UKPLab/sentence-transformers) - **Hugging Face:** [Sentence Transformers on Hugging Face](https://huggingface.co/models?library=sentence-transformers) ### 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: ```bash pip install -U sentence-transformers ``` Then you can load this model and run inference. ```python from sentence_transformers import SentenceTransformer # Download from the 🤗 Hub model = SentenceTransformer("maiduchuy321/vietnamese-bi-encoder-for-SoICT-2024") # Run inference sentences = [ '1. công_ước này sẽ bắt_đầu có hiệu_lực với điều_kiện tuân_thủ các quy_định của khoản 6 điều này , vào ngày đầu tháng tiếp_theo sau khi hết một hạn kỳ 12 tháng kể từ ngày văn_bản phê_chuẩn , chấp_nhận , chuẩn_y hay gia_nhập thứ mười được đệ_trình kể_cả những văn_bản chứa_đựng một tuyên_bố được làm chiếu theo điều 92. 5. mọi quốc_gia thành_viên của công_ước la - haye 1964 về ký_kết_hợp_đồng mà phê_chuẩn , chấp_nhận hay chuẩn_y công_ước này , hoặc gia_nhập công_ước này và tuyên_bố hay đã tuyên_bố chiếu theo điều 92 rằng họ không bị ràng_buộc bởi phần thứ ba của công_ước sẽ hủy bỏ vào lúc phê_chuẩn , chấp_nhận , chuẩn_y hay gia_nhập , bản công_ước la - haye 1964 về ký_kết_hợp_đồng_bằng cách gửi một thông_cáo với mục_đích đó cho chính_phủ hà_lan. 6. vì mục_đích của điều này , các sự phê_chuẩn , chấp_nhận , chuẩn_y và gia_nhập công_ước này của các quốc_gia thành_viên của công_ước la - haye 1964 về ký_kết_hợp_đồng hay công_ước la - haye 1964 về mua_bán hàng_hóa chỉ bắt_đầu có hiệu_lực kể từ ngày các thông_báo hủy_bỏ của các quốc_gia đó đối_với hai công_ước nói trên cũng sẽ có hiệu_lực. người giữ lưu_chiểu bản công_ước này sẽ thỏa_thuận với chính_phủ hà_lan , vốn là người giữ lưu_chiểu các công_ước 1964 , để đảm_bảo sự phối_hợp cần_thiết về vấn_đề này', 'công_ước viên về mua_bán hàng_hóa quốc_tế năm 1980 sẽ bắt_đầu có hiệu_lực với điều_kiện gì ?', 'đăng_kiểm viên có hành_vi làm sai_lệch kết_quả kiểm_định xe cơ_giới bị phạt tiền 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](https://sbert.net/docs/package_reference/sentence_transformer/evaluation.html#sentence_transformers.evaluation.InformationRetrievalEvaluator) | Metric | Value | |:--------------------|:-----------| | cosine_accuracy@1 | 0.3883 | | cosine_accuracy@3 | 0.6044 | | cosine_accuracy@5 | 0.6909 | | cosine_accuracy@10 | 0.7849 | | cosine_precision@1 | 0.3883 | | cosine_precision@3 | 0.2015 | | cosine_precision@5 | 0.1382 | | cosine_precision@10 | 0.0785 | | cosine_recall@1 | 0.3883 | | cosine_recall@3 | 0.6044 | | cosine_recall@5 | 0.6909 | | cosine_recall@10 | 0.7849 | | cosine_ndcg@10 | 0.5805 | | cosine_mrr@10 | 0.5157 | | **cosine_map@100** | **0.5235** | ## Training Details ### Training Dataset #### json * Dataset: json * Size: 107,510 training samples * Columns: positive and anchor * Approximate statistics based on the first 1000 samples: | | positive | anchor | |:--------|:------------------------------------------------------------------------------------|:----------------------------------------------------------------------------------| | type | string | string | | details | | | * Samples: | positive | anchor | |:----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|:------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------| | " điều 6. mức hưởng chế_độ ốm_đau 1. mức hưởng chế_độ ốm_đau theo quy_định tại khoản 1 điều 26 và điều 27 của luật bảo_hiểm xã_hội được tính như sau : mức hưởng chế_độ ốm_đau = tiền_lương tháng đóng bảo_hiểm xã_hội của tháng liền kề trước khi nghỉ_việc / 24 ngày x 75 ( % ) x số ngày nghỉ_việc được hưởng chế_độ ốm_đau " | mức hưởng chế_độ ốm_đau được pháp_luật quy_định như thế_nào ? | | huấn_luyện , bồi_dưỡng nghiệp_vụ phòng cháy và chữa_cháy. 4. trách_nhiệm tổ_chức huấn_luyện , bồi_dưỡng nghiệp_vụ về phòng cháy và chữa_cháy :. b ) cơ_quan , tổ_chức , cơ_sở hoặc cá_nhân có nhu_cầu được huấn_luyện , bồi_dưỡng nghiệp_vụ phòng cháy và chữa_cháy thì đề_nghị cơ_quan công_an hoặc cơ_sở huấn_luyện , hướng_dẫn về nghiệp_vụ phòng cháy và chữa_cháy đã được xác_nhận đủ điều_kiện kinh_doanh dịch_vụ phòng cháy và chữa_cháy tổ_chức huấn_luyện. kinh_phí tổ_chức huấn_luyện do cơ_quan , tổ_chức , cơ_sở hoặc cá_nhân tham_gia huấn_luyện chịu trách_nhiệm. vi_phạm_quy_định về tuyên_truyền , phổ_biến pháp_luật , kiến_thức và huấn_luyện , bồi_dưỡng nghiệp_vụ phòng cháy và chữa_cháy , cứu nạn , cứu_hộ. 3. phạt tiền từ 1. 500. 000 đồng đến 3. 000. 000 đồng đối_với hành_vi không tổ_chức huấn_luyện , bồi_dưỡng nghiệp_vụ phòng cháy và chữa_cháy , cứu nạn , cứu_hộ theo quy_định | công_ty không thực_hiện bồi_dưỡng nghiệp_vụ phòng cháy chữa_cháy cho người lao_động thì bị xử_phạt như thế_nào ? | | " điều 73. điều_kiện trước khi chính_thức hoạt_động 1. doanh_nghiệp bảo_hiểm , doanh_nghiệp tái_bảo_hiểm , chi_nhánh nước_ngoài tại việt nam phải chính_thức hoạt_động trong thời_hạn 12 tháng kể từ ngày được cấp giấy_phép thành_lập và hoạt_động , trừ trường_hợp có sự_kiện bất_khả_kháng hoặc trở_ngại khách_quan. đối_với trường_hợp bất_khả_kháng hoặc trở_ngại khách_quan , doanh_nghiệp bảo_hiểm , doanh_nghiệp tái_bảo_hiểm , chi_nhánh nước_ngoài tại việt nam phải báo_cáo bằng văn_bản và được bộ tài_chính chấp_thuận bằng văn_bản về việc gia_hạn thời_gian chính_thức hoạt_động. thời_gian gia_hạn tối_đa là 12 tháng. 2. doanh_nghiệp bảo_hiểm , doanh_nghiệp tái_bảo_hiểm , chi_nhánh nước_ngoài tại việt nam phải đáp_ứng các quy_định sau đây để chính_thức hoạt_động : a ) chuyển số vốn gửi tại tài_khoản phong_tỏa thành vốn điều_lệ hoặc vốn được cấp. b ) xây_dựng cơ_cấu tổ_chức , bộ_máy quản_lý , kiểm_soát nội_bộ , kiểm_toán nội_bộ , hệ_thống quản_trị rủi_ro phù_hợp với hình_thức hoạt_động theo quy_định của luật này và quy_định khác của pháp_luật có liên_quan. bầu , bổ_nhiệm người đại_diện theo pháp_luật. bầu , bổ_nhiệm các chức_danh đã được bộ tài_chính chấp_thuận về nguyên_tắc quy_định tại khoản 2 điều 70 của luật này. c ) ban_hành các quy_chế quản_lý nội_bộ về tổ_chức hoạt_động , quy_chế nội_bộ về quản_trị rủi_ro và các quy_trình nghiệp_vụ cơ_bản theo quy_định pháp_luật. d ) ký_quỹ đầy_đủ theo quy_định của luật này tại ngân_hàng thương_mại hoạt_động tại việt_nam. đ ) có trụ_sở , cơ_sở vật_chất , kỹ_thuật , hệ_thống công_nghệ phù_hợp với quy_trình nghiệp_vụ về kinh_doanh bảo_hiểm. e ) thực_hiện công_bố nội_dung giấy_phép thành_lập và hoạt_động quy_định tại khoản 2 điều 72 của luật này. 3. doanh_nghiệp bảo_hiểm , doanh_nghiệp tái_bảo_hiểm , chi_nhánh nước_ngoài tại việt nam phải thông_báo cho bộ tài_chính về việc đáp_ứng các quy_định tại khoản 2 điều này ít_nhất 15 ngày trước ngày chính_thức hoạt_động. bộ tài_chính có quyền đình_chỉ việc chính_thức hoạt_động của doanh_nghiệp bảo_hiểm , doanh_nghiệp tái_bảo_hiểm , chi_nhánh nước_ngoài tại việt_nam khi chưa đáp_ứng các quy_định tại khoản 2 điều này. 4. doanh_nghiệp bảo_hiểm , doanh_nghiệp tái_bảo_hiểm , chi_nhánh nước_ngoài tại việt nam không được tiến_hành hoạt_động_kinh_doanh bảo_hiểm trước ngày chính_thức hoạt_động. " | điều_kiện để doanh_nghiệp bảo_hiểm được chính_thức hoạt_động ? | * Loss: [MatryoshkaLoss](https://sbert.net/docs/package_reference/sentence_transformer/losses.html#matryoshkaloss) with these parameters: ```json { "loss": "MultipleNegativesRankingLoss", "matryoshka_dims": [ 768 ], "matryoshka_weights": [ 1 ], "n_dims_per_step": -1 } ``` ### Evaluation Dataset #### json * Dataset: json * Size: 11,946 evaluation samples * Columns: positive and anchor * Approximate statistics based on the first 1000 samples: | | positive | anchor | |:--------|:-------------------------------------------------------------------------------------|:----------------------------------------------------------------------------------| | type | string | string | | details | | | * Samples: | positive | anchor | |:--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|:------------------------------------------------------------------------------------| | " điều 15. nguyên_tắc giao_kết_hợp_đồng lao_động 1. tự_nguyện , bình_đẳng , thiện_chí , hợp_tác và trung_thực. 2. tự_do giao_kết_hợp_đồng lao_động nhưng không được trái pháp_luật , thỏa_ước lao_động tập_thể và đạo_đức xã_hội. " | nguyên_tắc giao_kết_hợp_đồng lao_động được đề_cập như thế_nào ? | | " 1. mỗi chức_danh công_chức cấp xã được bố_trí từ 01 người trở lên , ủy_ban nhân_dân cấp tỉnh quy_định việc bố_trí tăng thêm người ở một_số chức_danh công_chức cấp xã phù_hợp với yêu_cầu , nhiệm_vụ của từng xã , phường , thị_trấn ( trừ chức_danh trưởng công_an xã và chỉ_huy_trưởng ban chỉ_huy quân_sự cấp xã ) nhưng không vượt quá tổng_số cán_bộ , công_chức cấp xã quy_định tại khoản 1 điều 4 nghị_định số 92 / 2009 / nđ - cp đã được sửa_đổi , bổ_sung tại khoản 1 điều 2 nghị_định 34 / 2019 / nđ - cp. 2. những chức_danh công_chức cấp xã có từ 02 người đảm_nhiệm , khi tuyển_dụng , ghi hồ_sơ lý_lịch và sổ bảo_hiểm xã_hội phải thống_nhất theo đúng tên gọi của chức_danh công_chức cấp xã quy_định tại khoản 2 điều 3 nghị_định số 92 / 2009 / nđ - cp. 3. căn_cứ quyết_định của ủy_ban nhân_dân cấp tỉnh về việc giao số_lượng cán_bộ , công_chức cấp xã , chủ_tịch ủy_ban nhân_dân cấp huyện quyết_định tuyển_dụng , phân_công , điều_động , luân_chuyển và bố_trí người đảm_nhiệm các chức_danh công_chức cấp xã phù_hợp với chuyên_ngành đào_tạo và đáp_ứng các yêu_cầu của vị_trí chức_danh công_chức. " | bố_trí số_lượng công_chức cấp xã được pháp_luật quy_định như thế_nào ? | | “ điều 3. giải_thích từ_ngữ … 4. thu phí dịch_vụ sử_dụng đường_bộ theo hình_thức điện_tử không dừng ( sau đây gọi tắt là thu phí điện_tử không dừng ) là hình_thức thu phí dịch_vụ sử_dụng đường_bộ tự_động , phương_tiện giao_thông đường_bộ không cần phải dừng lại để trả phí dịch_vụ sử_dụng đường_bộ khi tới trạm thu phí dịch_vụ sử_dụng đường_bộ. quá_trình tính_toán phí dịch_vụ sử_dụng đường_bộ được thực_hiện tự_động bởi hệ_thống thu phí dịch_vụ sử_dụng đường_bộ theo hình_thức điện_tử không dừng ( sau đây gọi tắt là hệ_thống thu phí điện_tử không dừng ). ” | thu phí điện_tử không dừng là gì ? | * Loss: [MatryoshkaLoss](https://sbert.net/docs/package_reference/sentence_transformer/losses.html#matryoshkaloss) with these parameters: ```json { "loss": "MultipleNegativesRankingLoss", "matryoshka_dims": [ 768 ], "matryoshka_weights": [ 1 ], "n_dims_per_step": -1 } ``` ### Training Hyperparameters #### Non-Default Hyperparameters - `eval_strategy`: epoch - `per_device_train_batch_size`: 24 - `per_device_eval_batch_size`: 16 - `gradient_accumulation_steps`: 16 - `learning_rate`: 2e-05 - `num_train_epochs`: 5 - `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`: 24 - `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 - `torch_empty_cache_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`: 5 - `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 - `eval_on_start`: False - `use_liger_kernel`: False - `eval_use_gather_object`: False - `batch_sampler`: no_duplicates - `multi_dataset_batch_sampler`: proportional
### Training Logs
Click to expand | Epoch | Step | Training Loss | Validation Loss | dim_768_cosine_map@100 | |:-------:|:--------:|:-------------:|:---------------:|:----------------------:| | 0.0357 | 10 | 0.0982 | - | - | | 0.0714 | 20 | 0.0764 | - | - | | 0.1071 | 30 | 0.0586 | - | - | | 0.1429 | 40 | 0.0484 | - | - | | 0.1786 | 50 | 0.0513 | - | - | | 0.2143 | 60 | 0.0441 | - | - | | 0.25 | 70 | 0.0446 | - | - | | 0.2857 | 80 | 0.0445 | - | - | | 0.3214 | 90 | 0.0295 | - | - | | 0.3571 | 100 | 0.0359 | - | - | | 0.3929 | 110 | 0.035 | - | - | | 0.4286 | 120 | 0.0364 | - | - | | 0.4643 | 130 | 0.0323 | - | - | | 0.5 | 140 | 0.0317 | - | - | | 0.5357 | 150 | 0.03 | - | - | | 0.5714 | 160 | 0.0278 | - | - | | 0.6071 | 170 | 0.026 | - | - | | 0.6429 | 180 | 0.0324 | - | - | | 0.6786 | 190 | 0.0316 | - | - | | 0.7143 | 200 | 0.031 | - | - | | 0.75 | 210 | 0.0268 | - | - | | 0.7857 | 220 | 0.0246 | - | - | | 0.8214 | 230 | 0.0266 | - | - | | 0.8571 | 240 | 0.0244 | - | - | | 0.8929 | 250 | 0.0248 | - | - | | 0.9286 | 260 | 0.0267 | - | - | | 0.9643 | 270 | 0.0224 | - | - | | 1.0 | 280 | 0.0305 | 0.0125 | 0.5116 | | 1.0357 | 290 | 0.0284 | - | - | | 1.0714 | 300 | 0.0276 | - | - | | 1.1071 | 310 | 0.0179 | - | - | | 1.1429 | 320 | 0.0179 | - | - | | 1.1786 | 330 | 0.0222 | - | - | | 1.2143 | 340 | 0.0174 | - | - | | 1.25 | 350 | 0.0146 | - | - | | 1.2857 | 360 | 0.0181 | - | - | | 1.3214 | 370 | 0.0113 | - | - | | 1.3571 | 380 | 0.0131 | - | - | | 1.3929 | 390 | 0.0097 | - | - | | 1.4286 | 400 | 0.0137 | - | - | | 1.4643 | 410 | 0.0119 | - | - | | 1.5 | 420 | 0.0092 | - | - | | 1.5357 | 430 | 0.0103 | - | - | | 1.5714 | 440 | 0.0081 | - | - | | 1.6071 | 450 | 0.009 | - | - | | 1.6429 | 460 | 0.0098 | - | - | | 1.6786 | 470 | 0.009 | - | - | | 1.7143 | 480 | 0.0098 | - | - | | 1.75 | 490 | 0.0104 | - | - | | 1.7857 | 500 | 0.0094 | - | - | | 1.8214 | 510 | 0.0088 | - | - | | 1.8571 | 520 | 0.0104 | - | - | | 1.8929 | 530 | 0.0096 | - | - | | 1.9286 | 540 | 0.0097 | - | - | | 1.9643 | 550 | 0.009 | - | - | | 2.0 | 560 | 0.01 | 0.0109 | 0.5177 | | 2.0357 | 570 | 0.0106 | - | - | | 2.0714 | 580 | 0.0106 | - | - | | 2.1071 | 590 | 0.0079 | - | - | | 2.1429 | 600 | 0.0079 | - | - | | 2.1786 | 610 | 0.0088 | - | - | | 2.2143 | 620 | 0.0088 | - | - | | 2.25 | 630 | 0.0076 | - | - | | 2.2857 | 640 | 0.0077 | - | - | | 2.3214 | 650 | 0.0057 | - | - | | 2.3571 | 660 | 0.0063 | - | - | | 2.3929 | 670 | 0.0052 | - | - | | 2.4286 | 680 | 0.0076 | - | - | | 2.4643 | 690 | 0.0063 | - | - | | 2.5 | 700 | 0.0056 | - | - | | 2.5357 | 710 | 0.007 | - | - | | 2.5714 | 720 | 0.0053 | - | - | | 2.6071 | 730 | 0.0051 | - | - | | 2.6429 | 740 | 0.0052 | - | - | | 2.6786 | 750 | 0.0055 | - | - | | 2.7143 | 760 | 0.0066 | - | - | | 2.75 | 770 | 0.0058 | - | - | | 2.7857 | 780 | 0.0055 | - | - | | 2.8214 | 790 | 0.006 | - | - | | 2.8571 | 800 | 0.0058 | - | - | | 2.8929 | 810 | 0.0054 | - | - | | 2.9286 | 820 | 0.006 | - | - | | 2.9643 | 830 | 0.0061 | - | - | | 3.0 | 840 | 0.0061 | 0.0105 | 0.5197 | | 3.0357 | 850 | 0.0063 | - | - | | 3.0714 | 860 | 0.0062 | - | - | | 3.1071 | 870 | 0.0058 | - | - | | 3.1429 | 880 | 0.0044 | - | - | | 3.1786 | 890 | 0.0061 | - | - | | 3.2143 | 900 | 0.0052 | - | - | | 3.25 | 910 | 0.0052 | - | - | | 3.2857 | 920 | 0.005 | - | - | | 3.3214 | 930 | 0.0042 | - | - | | 3.3571 | 940 | 0.0043 | - | - | | 3.3929 | 950 | 0.0046 | - | - | | 3.4286 | 960 | 0.0052 | - | - | | 3.4643 | 970 | 0.0047 | - | - | | 3.5 | 980 | 0.0042 | - | - | | 3.5357 | 990 | 0.0053 | - | - | | 3.5714 | 1000 | 0.0035 | - | - | | 3.6071 | 1010 | 0.0041 | - | - | | 3.6429 | 1020 | 0.0037 | - | - | | 3.6786 | 1030 | 0.0038 | - | - | | 3.7143 | 1040 | 0.005 | - | - | | 3.75 | 1050 | 0.004 | - | - | | 3.7857 | 1060 | 0.0039 | - | - | | 3.8214 | 1070 | 0.0038 | - | - | | 3.8571 | 1080 | 0.0042 | - | - | | 3.8929 | 1090 | 0.0048 | - | - | | 3.9286 | 1100 | 0.0046 | - | - | | 3.9643 | 1110 | 0.0051 | - | - | | **4.0** | **1120** | **0.0045** | **0.0103** | **0.5245** | | 4.0357 | 1130 | 0.0041 | - | - | | 4.0714 | 1140 | 0.0048 | - | - | | 4.1071 | 1150 | 0.0046 | - | - | | 4.1429 | 1160 | 0.0036 | - | - | | 4.1786 | 1170 | 0.0056 | - | - | | 4.2143 | 1180 | 0.0044 | - | - | | 4.25 | 1190 | 0.0046 | - | - | | 4.2857 | 1200 | 0.005 | - | - | | 4.3214 | 1210 | 0.0035 | - | - | | 4.3571 | 1220 | 0.0039 | - | - | | 4.3929 | 1230 | 0.0035 | - | - | | 4.4286 | 1240 | 0.0047 | - | - | | 4.4643 | 1250 | 0.005 | - | - | | 4.5 | 1260 | 0.0041 | - | - | | 4.5357 | 1270 | 0.0044 | - | - | | 4.5714 | 1280 | 0.0033 | - | - | | 4.6071 | 1290 | 0.0037 | - | - | | 4.6429 | 1300 | 0.0037 | - | - | | 4.6786 | 1310 | 0.0033 | - | - | | 4.7143 | 1320 | 0.0047 | - | - | | 4.75 | 1330 | 0.0032 | - | - | | 4.7857 | 1340 | 0.0039 | - | - | | 4.8214 | 1350 | 0.0041 | - | - | | 4.8571 | 1360 | 0.0038 | - | - | | 4.8929 | 1370 | 0.0045 | - | - | | 4.9286 | 1380 | 0.0044 | - | - | | 4.9643 | 1390 | 0.0044 | - | - | | 5.0 | 1400 | 0.0047 | 0.0102 | 0.5235 | * The bold row denotes the saved checkpoint.
### Framework Versions - Python: 3.10.14 - Sentence Transformers: 3.2.1 - Transformers: 4.45.1 - PyTorch: 2.4.0 - Accelerate: 0.34.2 - Datasets: 3.0.1 - Tokenizers: 0.20.0 ## Citation ### BibTeX #### Sentence Transformers ```bibtex @inproceedings{reimers-2019-sentence-bert, title = "Sentence-BERT: Sentence Embeddings using Siamese BERT-Networks", author = "Reimers, Nils and Gurevych, Iryna", booktitle = "Proceedings of the 2019 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing", month = "11", year = "2019", publisher = "Association for Computational Linguistics", url = "https://arxiv.org/abs/1908.10084", } ``` #### MatryoshkaLoss ```bibtex @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 ```bibtex @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} } ```