Hugging Face's logo

ve88ifz2
/
gte-base-en-v1.5-klej-dyk-v0.1

Sentence Similarity
sentence-transformers
Safetensors
English
new
feature-extraction
dataset_size:1K<n<10K
loss:MatryoshkaLoss
loss:MultipleNegativesRankingLoss
custom_code
Eval Results
Inference Endpoints
Model card Files Community
Edit model card

gte-base-en-v1.5-klej-dyk-v0.1

This is a sentence-transformers model finetuned from Alibaba-NLP/gte-base-en-v1.5. 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: Alibaba-NLP/gte-base-en-v1.5
  • Maximum Sequence Length: 8192 tokens
  • Output Dimensionality: 768 tokens
  • Similarity Function: Cosine Similarity
  • Language: en
  • License: apache-2.0

Model Sources

Full Model Architecture 

SentenceTransformer(
  (0): Transformer({'max_seq_length': 8192, 'do_lower_case': False}) with Transformer model: NewModel 
  (1): Pooling({'word_embedding_dimension': 768, 'pooling_mode_cls_token': True, 'pooling_mode_mean_tokens': False, '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("sentence_transformers_model_id")
# Run inference
sentences = [
    'Sen o zastrzyku Irmy',
    'gdzie Freud spotkał Irmę we śnie o zastrzyku Irmy?',
    'ile razy Srebrna Biblia była przywożona do Szwecji?',
]
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

Metric Value
cosine_accuracy@1 0.2067
cosine_accuracy@3 0.4856
cosine_accuracy@5 0.6731
cosine_accuracy@10 0.7909
cosine_precision@1 0.2067
cosine_precision@3 0.1619
cosine_precision@5 0.1346
cosine_precision@10 0.0791
cosine_recall@1 0.2067
cosine_recall@3 0.4856
cosine_recall@5 0.6731
cosine_recall@10 0.7909
cosine_ndcg@10 0.4819
cosine_mrr@10 0.384
cosine_map@100 0.3898

Information Retrieval

Metric Value
cosine_accuracy@1 0.1947
cosine_accuracy@3 0.476
cosine_accuracy@5 0.6587
cosine_accuracy@10 0.7716
cosine_precision@1 0.1947
cosine_precision@3 0.1587
cosine_precision@5 0.1317
cosine_precision@10 0.0772
cosine_recall@1 0.1947
cosine_recall@3 0.476
cosine_recall@5 0.6587
cosine_recall@10 0.7716
cosine_ndcg@10 0.47
cosine_mrr@10 0.3741
cosine_map@100 0.3808

Information Retrieval

Metric Value
cosine_accuracy@1 0.1947
cosine_accuracy@3 0.4639
cosine_accuracy@5 0.6466
cosine_accuracy@10 0.7308
cosine_precision@1 0.1947
cosine_precision@3 0.1546
cosine_precision@5 0.1293
cosine_precision@10 0.0731
cosine_recall@1 0.1947
cosine_recall@3 0.4639
cosine_recall@5 0.6466
cosine_recall@10 0.7308
cosine_ndcg@10 0.4534
cosine_mrr@10 0.3647
cosine_map@100 0.3731

Information Retrieval

Metric Value
cosine_accuracy@1 0.1947
cosine_accuracy@3 0.4279
cosine_accuracy@5 0.5721
cosine_accuracy@10 0.6899
cosine_precision@1 0.1947
cosine_precision@3 0.1426
cosine_precision@5 0.1144
cosine_precision@10 0.069
cosine_recall@1 0.1947
cosine_recall@3 0.4279
cosine_recall@5 0.5721
cosine_recall@10 0.6899
cosine_ndcg@10 0.4267
cosine_mrr@10 0.3439
cosine_map@100 0.3517

Information Retrieval

Metric Value
cosine_accuracy@1 0.1779
cosine_accuracy@3 0.3702
cosine_accuracy@5 0.4591
cosine_accuracy@10 0.5793
cosine_precision@1 0.1779
cosine_precision@3 0.1234
cosine_precision@5 0.0918
cosine_precision@10 0.0579
cosine_recall@1 0.1779
cosine_recall@3 0.3702
cosine_recall@5 0.4591
cosine_recall@10 0.5793
cosine_ndcg@10 0.3628
cosine_mrr@10 0.2951
cosine_map@100 0.3068

Training Details

Training Dataset

Unnamed Dataset

  • Size: 3,738 training samples
  • Columns: positive and anchor
  • Approximate statistics based on the first 1000 samples:
    positive anchor
    type string string
    details
    • min: 7 tokens
    • mean: 89.43 tokens
    • max: 507 tokens
    • min: 9 tokens
    • mean: 30.98 tokens
    • max: 76 tokens
  • Samples:
    positive anchor
    Zespół Blaua (zespół Jabsa, ang. Blau syndrome, BS) – rzadka choroba genetyczna o dziedziczeniu autosomalnym dominującym, charakteryzująca się ziarniniakowym zapaleniem stawów o wczesnym początku, zapaleniem jagodówki (uveitis) i wysypką skórną, a także kamptodaktylią. jakie choroby genetyczne dziedziczą się autosomalnie dominująco?
    Gorgippia Gorgippia – starożytne miasto bosporańskie nad Morzem Czarnym, którego pozostałości znajdują się obecnie pod współczesną zabudową centralnej części miasta Anapa w Kraju Krasnodarskim w Rosji. gdzie obecnie znajduje się starożytne miasto Gorgippia?
    Ulubionym dystansem Rücker było 400 metrów i to na nim notowała największe indywidualne sukcesy : srebrny medal Mistrzostw Europy juniorów w lekkoatletyce (Saloniki 1991) 6. miejsce w Pucharze Świata w Lekkoatletyce (Hawana 1992) 5. miejsce na Mistrzostwach Europy w Lekkoatletyce (Helsinki 1994) srebro podczas Mistrzostw Świata w Lekkoatletyce (Sewilla 1999) złota medalistka mistrzostw Niemiec Duże sukcesy odnosiła także w sztafecie 4 x 400 metrów : złoto Mistrzostw Europy juniorów w lekkoatletyce (Varaždin 1989) złoty medal Mistrzostw Europy juniorów w lekkoatletyce (Saloniki 1991) brąz na Mistrzostwach Europy w Lekkoatletyce (Helsinki 1994) brązowy medal podczas Igrzysk Olimpijskich (Atlanta 1996) brąz na Halowych Mistrzostwach Świata w Lekkoatletyce (Paryż 1997) złoto Mistrzostw Świata w Lekkoatletyce (Ateny 1997) brązowy medal Mistrzostw Świata w Lekkoatletyce (Sewilla 1999) kto zaprojektował medale, które będą wręczane podczas tegorocznych mistrzostw Europy juniorów w lekkoatletyce?
  • 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: 4
  • per_device_eval_batch_size: 4
  • gradient_accumulation_steps: 4
  • learning_rate: 2e-05
  • num_train_epochs: 5
  • lr_scheduler_type: cosine
  • warmup_ratio: 0.1
  • bf16: True
  • tf32: 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: 4
  • per_device_eval_batch_size: 4
  • per_gpu_train_batch_size: None
  • per_gpu_eval_batch_size: None
  • gradient_accumulation_steps: 4
  • 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: 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: True
  • fp16: False
  • fp16_opt_level: O1
  • half_precision_backend: auto
  • bf16_full_eval: False
  • fp16_full_eval: False
  • tf32: True
  • 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

Click to expand
Epoch Step Training 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
0.0043 1 3.4442 - - - - -
0.0086 2 1.3916 - - - - -
0.0128 3 3.1284 - - - - -
0.0171 4 2.2049 - - - - -
0.0214 5 1.1821 - - - - -
0.0257 6 2.6633 - - - - -
0.0299 7 1.8173 - - - - -
0.0342 8 3.8366 - - - - -
0.0385 9 2.4439 - - - - -
0.0428 10 1.9733 - - - - -
0.0471 11 3.7611 - - - - -
0.0513 12 2.578 - - - - -
0.0556 13 1.656 - - - - -
0.0599 14 2.1508 - - - - -
0.0642 15 1.4962 - - - - -
0.0684 16 1.5743 - - - - -
0.0727 17 2.5404 - - - - -
0.0770 18 1.1436 - - - - -
0.0813 19 3.1786 - - - - -
0.0856 20 2.3377 - - - - -
0.0898 21 1.9693 - - - - -
0.0941 22 2.3942 - - - - -
0.0984 23 2.2259 - - - - -
0.1027 24 3.3127 - - - - -
0.1070 25 1.3368 - - - - -
0.1112 26 2.5546 - - - - -
0.1155 27 1.5828 - - - - -
0.1198 28 1.908 - - - - -
0.1241 29 1.9959 - - - - -
0.1283 30 1.2909 - - - - -
0.1326 31 1.7274 - - - - -
0.1369 32 1.9055 - - - - -
0.1412 33 3.3274 - - - - -
0.1455 34 2.5554 - - - - -
0.1497 35 1.7876 - - - - -
0.1540 36 2.0285 - - - - -
0.1583 37 3.0761 - - - - -
0.1626 38 3.4766 - - - - -
0.1668 39 1.4406 - - - - -
0.1711 40 1.7384 - - - - -
0.1754 41 1.8092 - - - - -
0.1797 42 3.146 - - - - -
0.1840 43 1.9202 - - - - -
0.1882 44 2.4776 - - - - -
0.1925 45 2.273 - - - - -
0.1968 46 1.2158 - - - - -
0.2011 47 0.6314 - - - - -
0.2053 48 1.2217 - - - - -
0.2096 49 1.7213 - - - - -
0.2139 50 2.1634 - - - - -
0.2182 51 1.0438 - - - - -
0.2225 52 1.4275 - - - - -
0.2267 53 1.6839 - - - - -
0.2310 54 1.5435 - - - - -
0.2353 55 2.3815 - - - - -
0.2396 56 2.3042 - - - - -
0.2439 57 2.3085 - - - - -
0.2481 58 2.0621 - - - - -
0.2524 59 1.339 - - - - -
0.2567 60 0.9167 - - - - -
0.2610 61 0.8112 - - - - -
0.2652 62 2.2327 - - - - -
0.2695 63 2.6571 - - - - -
0.2738 64 1.8199 - - - - -
0.2781 65 2.6123 - - - - -
0.2824 66 0.6182 - - - - -
0.2866 67 1.8278 - - - - -
0.2909 68 1.6969 - - - - -
0.2952 69 0.7902 - - - - -
0.2995 70 2.1857 - - - - -
0.3037 71 0.8371 - - - - -
0.3080 72 2.2118 - - - - -
0.3123 73 0.2464 - - - - -
0.3166 74 1.5362 - - - - -
0.3209 75 2.1047 - - - - -
0.3251 76 1.2654 - - - - -
0.3294 77 1.5016 - - - - -
0.3337 78 0.9273 - - - - -
0.3380 79 0.9228 - - - - -
0.3422 80 0.8002 - - - - -
0.3465 81 0.8325 - - - - -
0.3508 82 1.4914 - - - - -
0.3551 83 1.5896 - - - - -
0.3594 84 1.8716 - - - - -
0.3636 85 1.0927 - - - - -
0.3679 86 1.1389 - - - - -
0.3722 87 0.9251 - - - - -
0.3765 88 1.3966 - - - - -
0.3807 89 2.2866 - - - - -
0.3850 90 1.3756 - - - - -
0.3893 91 0.7271 - - - - -
0.3936 92 1.7267 - - - - -
0.3979 93 2.0597 - - - - -
0.4021 94 1.9522 - - - - -
0.4064 95 1.0192 - - - - -
0.4107 96 2.987 - - - - -
0.4150 97 1.9623 - - - - -
0.4193 98 2.0779 - - - - -
0.4235 99 1.6256 - - - - -
0.4278 100 1.6273 - - - - -
0.4321 101 2.848 - - - - -
0.4364 102 1.4129 - - - - -
0.4406 103 0.7578 - - - - -
0.4449 104 0.7026 - - - - -
0.4492 105 1.5958 - - - - -
0.4535 106 2.5135 - - - - -
0.4578 107 0.5845 - - - - -
0.4620 108 1.4398 - - - - -
0.4663 109 1.0315 - - - - -
0.4706 110 0.7233 - - - - -
0.4749 111 0.4793 - - - - -
0.4791 112 0.52 - - - - -
0.4834 113 0.4099 - - - - -
0.4877 114 1.2661 - - - - -
0.4920 115 1.7636 - - - - -
0.4963 116 2.0581 - - - - -
0.5005 117 0.9092 - - - - -
0.5048 118 1.5175 - - - - -
0.5091 119 1.7537 - - - - -
0.5134 120 0.984 - - - - -
0.5176 121 0.5867 - - - - -
0.5219 122 0.7082 - - - - -
0.5262 123 1.1787 - - - - -
0.5305 124 1.0118 - - - - -
0.5348 125 2.0169 - - - - -
0.5390 126 1.2881 - - - - -
0.5433 127 1.4748 - - - - -
0.5476 128 1.9601 - - - - -
0.5519 129 2.7434 - - - - -
0.5561 130 1.3171 - - - - -
0.5604 131 1.221 - - - - -
0.5647 132 1.24 - - - - -
0.5690 133 1.7489 - - - - -
0.5733 134 1.5888 - - - - -
0.5775 135 1.6449 - - - - -
0.5818 136 2.2163 - - - - -
0.5861 137 1.3148 - - - - -
0.5904 138 0.9209 - - - - -
0.5947 139 1.3826 - - - - -
0.5989 140 0.7924 - - - - -
0.6032 141 0.603 - - - - -
0.6075 142 1.6646 - - - - -
0.6118 143 1.2747 - - - - -
0.6160 144 2.4583 - - - - -
0.6203 145 2.0143 - - - - -
0.6246 146 1.8152 - - - - -
0.6289 147 0.6461 - - - - -
0.6332 148 0.5025 - - - - -
0.6374 149 0.6427 - - - - -
0.6417 150 1.6096 - - - - -
0.6460 151 3.0679 - - - - -
0.6503 152 2.8778 - - - - -
0.6545 153 1.2788 - - - - -
0.6588 154 0.5234 - - - - -
0.6631 155 1.2211 - - - - -
0.6674 156 1.5935 - - - - -
0.6717 157 1.892 - - - - -
0.6759 158 0.9767 - - - - -
0.6802 159 1.8692 - - - - -
0.6845 160 1.9853 - - - - -
0.6888 161 0.9568 - - - - -
0.6930 162 0.526 - - - - -
0.6973 163 0.6527 - - - - -
0.7016 164 1.2888 - - - - -
0.7059 165 0.9485 - - - - -
0.7102 166 2.3512 - - - - -
0.7144 167 2.5909 - - - - -
0.7187 168 1.9271 - - - - -
0.7230 169 1.7218 - - - - -
0.7273 170 1.6517 - - - - -
0.7316 171 1.3378 - - - - -
0.7358 172 1.5502 - - - - -
0.7401 173 1.7182 - - - - -
0.7444 174 2.0422 - - - - -
0.7487 175 2.1827 - - - - -
0.7529 176 0.917 - - - - -
0.7572 177 2.4209 - - - - -
0.7615 178 0.7705 - - - - -
0.7658 179 0.4089 - - - - -
0.7701 180 0.7368 - - - - -
0.7743 181 0.7583 - - - - -
0.7786 182 1.2686 - - - - -
0.7829 183 0.9401 - - - - -
0.7872 184 1.9668 - - - - -
0.7914 185 1.7905 - - - - -
0.7957 186 0.4372 - - - - -
0.8 187 1.3618 - - - - -
0.8043 188 1.0816 - - - - -
0.8086 189 0.5696 - - - - -
0.8128 190 0.7607 - - - - -
0.8171 191 2.8499 - - - - -
0.8214 192 2.251 - - - - -
0.8257 193 2.3819 - - - - -
0.8299 194 0.4848 - - - - -
0.8342 195 1.0241 - - - - -
0.8385 196 0.4664 - - - - -
0.8428 197 1.0253 - - - - -
0.8471 198 1.3517 - - - - -
0.8513 199 1.5231 - - - - -
0.8556 200 1.9424 - - - - -
0.8599 201 1.6661 - - - - -
0.8642 202 0.204 - - - - -
0.8684 203 1.805 - - - - -
0.8727 204 1.2863 - - - - -
0.8770 205 2.3292 - - - - -
0.8813 206 1.4561 - - - - -
0.8856 207 0.4618 - - - - -
0.8898 208 0.9744 - - - - -
0.8941 209 0.5276 - - - - -
0.8984 210 0.8812 - - - - -
0.9027 211 0.6778 - - - - -
0.9070 212 1.2382 - - - - -
0.9112 213 0.7281 - - - - -
0.9155 214 1.4499 - - - - -
0.9198 215 1.8433 - - - - -
0.9241 216 0.4683 - - - - -
0.9283 217 0.7045 - - - - -
0.9326 218 1.0181 - - - - -
0.9369 219 1.104 - - - - -
0.9412 220 0.4282 - - - - -
0.9455 221 1.8888 - - - - -
0.9497 222 0.7936 - - - - -
0.9540 223 2.5346 - - - - -
0.9583 224 0.8337 - - - - -
0.9626 225 1.6245 - - - - -
0.9668 226 0.8955 - - - - -
0.9711 227 0.9813 - - - - -
0.9754 228 0.9429 - - - - -
0.9797 229 1.5297 - - - - -
0.9840 230 1.0861 - - - - -
0.9882 231 1.5228 - - - - -
0.9925 232 0.8545 - - - - -
0.9968 233 2.3052 0.3541 0.3928 0.3969 0.2990 0.4032
1.0011 234 0.5205 - - - - -
1.0053 235 1.6719 - - - - -
1.0096 236 0.5632 - - - - -
1.0139 237 0.3602 - - - - -
1.0182 238 0.4581 - - - - -
1.0225 239 1.7666 - - - - -
1.0267 240 0.925 - - - - -
1.0310 241 0.9264 - - - - -
1.0353 242 1.5405 - - - - -
1.0396 243 0.5346 - - - - -
1.0439 244 1.1432 - - - - -
1.0481 245 2.7575 - - - - -
1.0524 246 0.6409 - - - - -
1.0567 247 0.5409 - - - - -
1.0610 248 0.5996 - - - - -
1.0652 249 0.6733 - - - - -
1.0695 250 0.9336 - - - - -
1.0738 251 1.4003 - - - - -
1.0781 252 0.544 - - - - -
1.0824 253 1.871 - - - - -
1.0866 254 1.8823 - - - - -
1.0909 255 0.9452 - - - - -
1.0952 256 0.5241 - - - - -
1.0995 257 0.5349 - - - - -
1.1037 258 1.7114 - - - - -
1.1080 259 0.6899 - - - - -
1.1123 260 0.657 - - - - -
1.1166 261 0.5195 - - - - -
1.1209 262 1.3961 - - - - -
1.1251 263 0.429 - - - - -
1.1294 264 0.0763 - - - - -
1.1337 265 0.7172 - - - - -
1.1380 266 0.408 - - - - -
1.1422 267 0.7704 - - - - -
1.1465 268 0.7025 - - - - -
1.1508 269 0.4682 - - - - -
1.1551 270 0.4666 - - - - -
1.1594 271 1.8544 - - - - -
1.1636 272 0.5303 - - - - -
1.1679 273 0.6873 - - - - -
1.1722 274 0.6294 - - - - -
1.1765 275 1.7406 - - - - -
1.1807 276 0.9965 - - - - -
1.1850 277 0.5852 - - - - -
1.1893 278 0.7836 - - - - -
1.1936 279 0.5689 - - - - -
1.1979 280 0.3104 - - - - -
1.2021 281 0.1838 - - - - -
1.2064 282 1.2004 - - - - -
1.2107 283 0.2965 - - - - -
1.2150 284 0.8235 - - - - -
1.2193 285 0.4341 - - - - -
1.2235 286 0.8613 - - - - -
1.2278 287 0.2466 - - - - -
1.2321 288 0.4417 - - - - -
1.2364 289 0.3849 - - - - -
1.2406 290 1.0044 - - - - -
1.2449 291 0.4567 - - - - -
1.2492 292 0.7786 - - - - -
1.2535 293 0.1726 - - - - -
1.2578 294 0.6764 - - - - -
1.2620 295 0.5581 - - - - -
1.2663 296 0.3714 - - - - -
1.2706 297 0.4684 - - - - -
1.2749 298 1.197 - - - - -
1.2791 299 0.3273 - - - - -
1.2834 300 0.1804 - - - - -
1.2877 301 0.5446 - - - - -
1.2920 302 0.978 - - - - -
1.2963 303 0.1825 - - - - -
1.3005 304 0.8737 - - - - -
1.3048 305 0.1771 - - - - -
1.3091 306 0.1146 - - - - -
1.3134 307 0.2057 - - - - -
1.3176 308 0.7019 - - - - -
1.3219 309 0.4566 - - - - -
1.3262 310 0.5807 - - - - -
1.3305 311 0.299 - - - - -
1.3348 312 0.5087 - - - - -
1.3390 313 0.4208 - - - - -
1.3433 314 0.1847 - - - - -
1.3476 315 0.5001 - - - - -
1.3519 316 0.1688 - - - - -
1.3561 317 0.2255 - - - - -
1.3604 318 0.4908 - - - - -
1.3647 319 0.1893 - - - - -
1.3690 320 0.2928 - - - - -
1.3733 321 0.1817 - - - - -
1.3775 322 0.6634 - - - - -
1.3818 323 0.9223 - - - - -
1.3861 324 0.2463 - - - - -
1.3904 325 0.3846 - - - - -
1.3947 326 0.789 - - - - -
1.3989 327 0.6919 - - - - -
1.4032 328 0.3168 - - - - -
1.4075 329 0.4332 - - - - -
1.4118 330 0.9224 - - - - -
1.4160 331 0.2678 - - - - -
1.4203 332 0.2826 - - - - -
1.4246 333 0.1273 - - - - -
1.4289 334 0.3071 - - - - -
1.4332 335 0.3195 - - - - -
1.4374 336 0.3031 - - - - -
1.4417 337 0.2312 - - - - -
1.4460 338 0.0635 - - - - -
1.4503 339 1.1888 - - - - -
1.4545 340 0.3506 - - - - -
1.4588 341 0.0363 - - - - -
1.4631 342 0.2748 - - - - -
1.4674 343 0.1862 - - - - -
1.4717 344 0.1419 - - - - -
1.4759 345 0.2381 - - - - -
1.4802 346 0.0541 - - - - -
1.4845 347 0.1185 - - - - -
1.4888 348 0.4528 - - - - -
1.4930 349 0.4922 - - - - -
1.4973 350 0.1744 - - - - -
1.5016 351 0.241 - - - - -
1.5059 352 0.1481 - - - - -
1.5102 353 0.3377 - - - - -
1.5144 354 0.2208 - - - - -
1.5187 355 0.054 - - - - -
1.5230 356 0.1506 - - - - -
1.5273 357 0.0794 - - - - -
1.5316 358 0.1631 - - - - -
1.5358 359 0.1571 - - - - -
1.5401 360 0.2831 - - - - -
1.5444 361 0.3486 - - - - -
1.5487 362 0.6273 - - - - -
1.5529 363 1.0274 - - - - -
1.5572 364 0.269 - - - - -
1.5615 365 0.1897 - - - - -
1.5658 366 0.1987 - - - - -
1.5701 367 0.1943 - - - - -
1.5743 368 0.4424 - - - - -
1.5786 369 0.0848 - - - - -
1.5829 370 0.3504 - - - - -
1.5872 371 0.1759 - - - - -
1.5914 372 0.1168 - - - - -
1.5957 373 0.0824 - - - - -
1.6 374 0.2637 - - - - -
1.6043 375 0.2454 - - - - -
1.6086 376 0.1974 - - - - -
1.6128 377 0.5961 - - - - -
1.6171 378 1.0758 - - - - -
1.6214 379 0.6134 - - - - -
1.6257 380 0.3244 - - - - -
1.6299 381 0.0201 - - - - -
1.6342 382 0.1052 - - - - -
1.6385 383 0.2025 - - - - -
1.6428 384 0.9475 - - - - -
1.6471 385 1.3788 - - - - -
1.6513 386 0.4879 - - - - -
1.6556 387 0.226 - - - - -
1.6599 388 0.0576 - - - - -
1.6642 389 0.4956 - - - - -
1.6684 390 0.3145 - - - - -
1.6727 391 0.5387 - - - - -
1.6770 392 0.5391 - - - - -
1.6813 393 0.6977 - - - - -
1.6856 394 0.4331 - - - - -
1.6898 395 0.6582 - - - - -
1.6941 396 0.5774 - - - - -
1.6984 397 0.1363 - - - - -
1.7027 398 0.1877 - - - - -
1.7070 399 0.3772 - - - - -
1.7112 400 0.6645 - - - - -
1.7155 401 0.8067 - - - - -
1.7198 402 0.1889 - - - - -
1.7241 403 0.3212 - - - - -
1.7283 404 0.6867 - - - - -
1.7326 405 0.228 - - - - -
1.7369 406 0.4952 - - - - -
1.7412 407 0.5718 - - - - -
1.7455 408 0.2607 - - - - -
1.7497 409 0.3326 - - - - -
1.7540 410 0.5813 - - - - -
1.7583 411 0.8952 - - - - -
1.7626 412 0.0735 - - - - -
1.7668 413 0.1031 - - - - -
1.7711 414 0.0321 - - - - -
1.7754 415 0.0909 - - - - -
1.7797 416 0.4591 - - - - -
1.7840 417 0.2188 - - - - -
1.7882 418 0.1857 - - - - -
1.7925 419 0.4137 - - - - -
1.7968 420 0.0631 - - - - -
1.8011 421 0.3535 - - - - -
1.8053 422 0.467 - - - - -
1.8096 423 0.0427 - - - - -
1.8139 424 0.7846 - - - - -
1.8182 425 0.8365 - - - - -
1.8225 426 0.1746 - - - - -
1.8267 427 0.3084 - - - - -
1.8310 428 0.0457 - - - - -
1.8353 429 0.108 - - - - -
1.8396 430 0.5707 - - - - -
1.8439 431 0.2809 - - - - -
1.8481 432 0.162 - - - - -
1.8524 433 0.3929 - - - - -
1.8567 434 0.2679 - - - - -
1.8610 435 0.4651 - - - - -
1.8652 436 0.3847 - - - - -
1.8695 437 0.3955 - - - - -
1.8738 438 0.2116 - - - - -
1.8781 439 0.7634 - - - - -
1.8824 440 0.1442 - - - - -
1.8866 441 0.0805 - - - - -
1.8909 442 0.0605 - - - - -
1.8952 443 0.1937 - - - - -
1.8995 444 0.1044 - - - - -
1.9037 445 0.5122 - - - - -
1.9080 446 0.1195 - - - - -
1.9123 447 0.1904 - - - - -
1.9166 448 0.2764 - - - - -
1.9209 449 0.5287 - - - - -
1.9251 450 0.1051 - - - - -
1.9294 451 0.1825 - - - - -
1.9337 452 0.0838 - - - - -
1.9380 453 0.0739 - - - - -
1.9422 454 0.0988 - - - - -
1.9465 455 0.2542 - - - - -
1.9508 456 0.1043 - - - - -
1.9551 457 0.4259 - - - - -
1.9594 458 0.1923 - - - - -
1.9636 459 0.2651 - - - - -
1.9679 460 0.0533 - - - - -
1.9722 461 0.2306 - - - - -
1.9765 462 0.168 - - - - -
1.9807 463 0.3181 - - - - -
1.9850 464 0.042 - - - - -
1.9893 465 0.0833 - - - - -
1.9936 466 0.2425 - - - - -
1.9979 467 0.7451 0.3624 0.3819 0.3987 0.3061 0.3968
2.0021 468 0.1784 - - - - -
2.0064 469 0.2073 - - - - -
2.0107 470 0.211 - - - - -
2.0150 471 0.0456 - - - - -
2.0193 472 0.1354 - - - - -
2.0235 473 0.1245 - - - - -
2.0278 474 0.0861 - - - - -
2.0321 475 0.0397 - - - - -
2.0364 476 0.0925 - - - - -
2.0406 477 0.0652 - - - - -
2.0449 478 0.4905 - - - - -
2.0492 479 0.1338 - - - - -
2.0535 480 0.0463 - - - - -
2.0578 481 0.1399 - - - - -
2.0620 482 0.0192 - - - - -
2.0663 483 0.1343 - - - - -
2.0706 484 0.1027 - - - - -
2.0749 485 0.1746 - - - - -
2.0791 486 0.584 - - - - -
2.0834 487 0.2704 - - - - -
2.0877 488 0.3391 - - - - -
2.0920 489 0.0892 - - - - -
2.0963 490 0.1273 - - - - -
2.1005 491 0.0644 - - - - -
2.1048 492 0.2457 - - - - -
2.1091 493 0.147 - - - - -
2.1134 494 0.2746 - - - - -
2.1176 495 0.1425 - - - - -
2.1219 496 0.198 - - - - -
2.1262 497 0.1079 - - - - -
2.1305 498 0.0583 - - - - -
2.1348 499 0.0646 - - - - -
2.1390 500 0.1751 - - - - -
2.1433 501 0.2996 - - - - -
2.1476 502 0.1059 - - - - -
2.1519 503 0.162 - - - - -
2.1561 504 0.1426 - - - - -
2.1604 505 0.4076 - - - - -
2.1647 506 0.0968 - - - - -
2.1690 507 0.0867 - - - - -
2.1733 508 0.0713 - - - - -
2.1775 509 0.2186 - - - - -
2.1818 510 0.099 - - - - -
2.1861 511 0.1216 - - - - -
2.1904 512 0.3812 - - - - -
2.1947 513 0.1481 - - - - -
2.1989 514 0.1637 - - - - -
2.2032 515 0.1068 - - - - -
2.2075 516 0.1002 - - - - -
2.2118 517 0.2612 - - - - -
2.2160 518 0.1599 - - - - -
2.2203 519 0.0513 - - - - -
2.2246 520 0.1409 - - - - -
2.2289 521 0.0171 - - - - -
2.2332 522 0.059 - - - - -
2.2374 523 0.2391 - - - - -
2.2417 524 0.2119 - - - - -
2.2460 525 0.1562 - - - - -
2.2503 526 0.3576 - - - - -
2.2545 527 0.3094 - - - - -
2.2588 528 0.0472 - - - - -
2.2631 529 0.1259 - - - - -
2.2674 530 0.0282 - - - - -
2.2717 531 0.5926 - - - - -
2.2759 532 0.1211 - - - - -
2.2802 533 0.0334 - - - - -
2.2845 534 0.0233 - - - - -
2.2888 535 0.0937 - - - - -
2.2930 536 0.0868 - - - - -
2.2973 537 0.0235 - - - - -
2.3016 538 0.1052 - - - - -
2.3059 539 0.0276 - - - - -
2.3102 540 0.0682 - - - - -
2.3144 541 0.0945 - - - - -
2.3187 542 0.0401 - - - - -
2.3230 543 0.0883 - - - - -
2.3273 544 0.0358 - - - - -
2.3316 545 0.0498 - - - - -
2.3358 546 0.0238 - - - - -
2.3401 547 0.2935 - - - - -
2.3444 548 0.0459 - - - - -
2.3487 549 0.0473 - - - - -
2.3529 550 0.1763 - - - - -
2.3572 551 0.125 - - - - -
2.3615 552 0.1579 - - - - -
2.3658 553 0.0526 - - - - -
2.3701 554 0.0522 - - - - -
2.3743 555 0.2429 - - - - -
2.3786 556 0.097 - - - - -
2.3829 557 0.1971 - - - - -
2.3872 558 0.0722 - - - - -
2.3914 559 0.3371 - - - - -
2.3957 560 0.4065 - - - - -
2.4 561 0.8116 - - - - -
2.4043 562 0.0576 - - - - -
2.4086 563 0.1228 - - - - -
2.4128 564 0.3299 - - - - -
2.4171 565 0.3528 - - - - -
2.4214 566 0.0664 - - - - -
2.4257 567 0.0782 - - - - -
2.4299 568 0.0353 - - - - -
2.4342 569 0.0786 - - - - -
2.4385 570 0.179 - - - - -
2.4428 571 0.0167 - - - - -
2.4471 572 0.0309 - - - - -
2.4513 573 0.2699 - - - - -
2.4556 574 0.0223 - - - - -
2.4599 575 0.0062 - - - - -
2.4642 576 0.0825 - - - - -
2.4684 577 0.1334 - - - - -
2.4727 578 0.0161 - - - - -
2.4770 579 0.0136 - - - - -
2.4813 580 0.0477 - - - - -
2.4856 581 0.0869 - - - - -
2.4898 582 0.0569 - - - - -
2.4941 583 0.1039 - - - - -
2.4984 584 0.0891 - - - - -
2.5027 585 0.0251 - - - - -
2.5070 586 0.0532 - - - - -
2.5112 587 0.0665 - - - - -
2.5155 588 0.0361 - - - - -
2.5198 589 0.0126 - - - - -
2.5241 590 0.0614 - - - - -
2.5283 591 0.0584 - - - - -
2.5326 592 0.0137 - - - - -
2.5369 593 0.1374 - - - - -
2.5412 594 0.0723 - - - - -
2.5455 595 0.0739 - - - - -
2.5497 596 0.388 - - - - -
2.5540 597 0.201 - - - - -
2.5583 598 0.0377 - - - - -
2.5626 599 0.0653 - - - - -
2.5668 600 0.0748 - - - - -
2.5711 601 0.0246 - - - - -
2.5754 602 0.0277 - - - - -
2.5797 603 0.0216 - - - - -
2.5840 604 0.0996 - - - - -
2.5882 605 0.1079 - - - - -
2.5925 606 0.0388 - - - - -
2.5968 607 0.0196 - - - - -
2.6011 608 0.051 - - - - -
2.6053 609 0.2019 - - - - -
2.6096 610 0.0523 - - - - -
2.6139 611 0.2106 - - - - -
2.6182 612 0.0803 - - - - -
2.6225 613 0.1198 - - - - -
2.6267 614 0.0261 - - - - -
2.6310 615 0.006 - - - - -
2.6353 616 0.0124 - - - - -
2.6396 617 0.0184 - - - - -
2.6439 618 0.0586 - - - - -
2.6481 619 0.2706 - - - - -
2.6524 620 0.1514 - - - - -
2.6567 621 0.0402 - - - - -
2.6610 622 0.0213 - - - - -
2.6652 623 0.0633 - - - - -
2.6695 624 0.1043 - - - - -
2.6738 625 0.0199 - - - - -
2.6781 626 0.1759 - - - - -
2.6824 627 0.1978 - - - - -
2.6866 628 0.1043 - - - - -
2.6909 629 0.1454 - - - - -
2.6952 630 0.0462 - - - - -
2.6995 631 0.0308 - - - - -
2.7037 632 0.0379 - - - - -
2.7080 633 0.3084 - - - - -
2.7123 634 0.1094 - - - - -
2.7166 635 0.1527 - - - - -
2.7209 636 0.1717 - - - - -
2.7251 637 0.4347 - - - - -
2.7294 638 0.128 - - - - -
2.7337 639 0.0658 - - - - -
2.7380 640 0.1678 - - - - -
2.7422 641 0.0508 - - - - -
2.7465 642 0.0797 - - - - -
2.7508 643 0.081 - - - - -
2.7551 644 0.1065 - - - - -
2.7594 645 0.1165 - - - - -
2.7636 646 0.0127 - - - - -
2.7679 647 0.0789 - - - - -
2.7722 648 0.0042 - - - - -
2.7765 649 0.014 - - - - -
2.7807 650 0.0638 - - - - -
2.7850 651 0.0376 - - - - -
2.7893 652 0.2348 - - - - -
2.7936 653 0.0505 - - - - -
2.7979 654 0.0194 - - - - -
2.8021 655 0.0507 - - - - -
2.8064 656 0.0825 - - - - -
2.8107 657 0.0156 - - - - -
2.8150 658 0.4371 - - - - -
2.8193 659 0.2948 - - - - -
2.8235 660 0.1324 - - - - -
2.8278 661 0.15 - - - - -
2.8321 662 0.0283 - - - - -
2.8364 663 0.0408 - - - - -
2.8406 664 0.0615 - - - - -
2.8449 665 0.0191 - - - - -
2.8492 666 0.0412 - - - - -
2.8535 667 0.0772 - - - - -
2.8578 668 0.1798 - - - - -
2.8620 669 0.1172 - - - - -
2.8663 670 0.018 - - - - -
2.8706 671 0.0386 - - - - -
2.8749 672 0.1195 - - - - -
2.8791 673 0.0948 - - - - -
2.8834 674 0.0271 - - - - -
2.8877 675 0.0237 - - - - -
2.8920 676 0.0149 - - - - -
2.8963 677 0.0405 - - - - -
2.9005 678 0.0126 - - - - -
2.9048 679 0.0261 - - - - -
2.9091 680 0.0418 - - - - -
2.9134 681 0.0742 - - - - -
2.9176 682 0.0708 - - - - -
2.9219 683 0.1017 - - - - -
2.9262 684 0.0161 - - - - -
2.9305 685 0.0664 - - - - -
2.9348 686 0.0127 - - - - -
2.9390 687 0.0371 - - - - -
2.9433 688 0.0231 - - - - -
2.9476 689 0.0621 - - - - -
2.9519 690 0.1051 - - - - -
2.9561 691 0.4462 - - - - -
2.9604 692 0.1279 - - - - -
2.9647 693 0.0166 - - - - -
2.9690 694 0.0282 - - - - -
2.9733 695 0.014 - - - - -
2.9775 696 0.0428 - - - - -
2.9818 697 0.0319 - - - - -
2.9861 698 0.0031 - - - - -
2.9904 699 0.1171 - - - - -
2.9947 700 0.1301 - - - - -
2.9989 701 0.085 0.3525 0.3812 0.3888 0.3093 0.3923
3.0032 702 0.16 - - - - -
3.0075 703 0.0331 - - - - -
3.0118 704 0.0278 - - - - -
3.0160 705 0.0283 - - - - -
3.0203 706 0.0247 - - - - -
3.0246 707 0.055 - - - - -
3.0289 708 0.1062 - - - - -
3.0332 709 0.0207 - - - - -
3.0374 710 0.0314 - - - - -
3.0417 711 0.0203 - - - - -
3.0460 712 0.1106 - - - - -
3.0503 713 0.0252 - - - - -
3.0545 714 0.0486 - - - - -
3.0588 715 0.0173 - - - - -
3.0631 716 0.0147 - - - - -
3.0674 717 0.0444 - - - - -
3.0717 718 0.0718 - - - - -
3.0759 719 0.0145 - - - - -
3.0802 720 0.2057 - - - - -
3.0845 721 0.0386 - - - - -
3.0888 722 0.0349 - - - - -
3.0930 723 0.0248 - - - - -
3.0973 724 0.0276 - - - - -
3.1016 725 0.0186 - - - - -
3.1059 726 0.1112 - - - - -
3.1102 727 0.0437 - - - - -
3.1144 728 0.0185 - - - - -
3.1187 729 0.0896 - - - - -
3.1230 730 0.2015 - - - - -
3.1273 731 0.0247 - - - - -
3.1316 732 0.0096 - - - - -
3.1358 733 0.0114 - - - - -
3.1401 734 0.1263 - - - - -
3.1444 735 0.0718 - - - - -
3.1487 736 0.0101 - - - - -
3.1529 737 0.125 - - - - -
3.1572 738 0.0931 - - - - -
3.1615 739 0.193 - - - - -
3.1658 740 0.0121 - - - - -
3.1701 741 0.0264 - - - - -
3.1743 742 0.094 - - - - -
3.1786 743 0.0835 - - - - -
3.1829 744 0.031 - - - - -
3.1872 745 0.0297 - - - - -
3.1914 746 0.0416 - - - - -
3.1957 747 0.0173 - - - - -
3.2 748 0.0088 - - - - -
3.2043 749 0.0235 - - - - -
3.2086 750 0.0715 - - - - -
3.2128 751 0.1977 - - - - -
3.2171 752 0.0217 - - - - -
3.2214 753 0.01 - - - - -
3.2257 754 0.016 - - - - -
3.2299 755 0.0116 - - - - -
3.2342 756 0.0662 - - - - -
3.2385 757 0.0783 - - - - -
3.2428 758 0.0814 - - - - -
3.2471 759 0.0391 - - - - -
3.2513 760 0.0329 - - - - -
3.2556 761 0.0238 - - - - -
3.2599 762 0.0124 - - - - -
3.2642 763 0.0529 - - - - -
3.2684 764 0.0735 - - - - -
3.2727 765 0.0444 - - - - -
3.2770 766 0.0489 - - - - -
3.2813 767 0.0074 - - - - -
3.2856 768 0.0149 - - - - -
3.2898 769 0.0147 - - - - -
3.2941 770 0.0235 - - - - -
3.2984 771 0.0224 - - - - -
3.3027 772 0.0231 - - - - -
3.3070 773 0.0049 - - - - -
3.3112 774 0.0166 - - - - -
3.3155 775 0.0259 - - - - -
3.3198 776 0.0373 - - - - -
3.3241 777 0.133 - - - - -
3.3283 778 0.0141 - - - - -
3.3326 779 0.0145 - - - - -
3.3369 780 0.0129 - - - - -
3.3412 781 0.0467 - - - - -
3.3455 782 0.0113 - - - - -
3.3497 783 0.0524 - - - - -
3.3540 784 0.0325 - - - - -
3.3583 785 0.0774 - - - - -
3.3626 786 0.148 - - - - -
3.3668 787 0.0173 - - - - -
3.3711 788 0.0112 - - - - -
3.3754 789 0.0314 - - - - -
3.3797 790 0.0487 - - - - -
3.3840 791 0.0683 - - - - -
3.3882 792 0.0063 - - - - -
3.3925 793 0.0427 - - - - -
3.3968 794 0.0549 - - - - -
3.4011 795 0.0452 - - - - -
3.4053 796 0.0453 - - - - -
3.4096 797 0.0527 - - - - -
3.4139 798 0.234 - - - - -
3.4182 799 0.0263 - - - - -
3.4225 800 0.022 - - - - -
3.4267 801 0.0374 - - - - -
3.4310 802 0.0139 - - - - -
3.4353 803 0.0134 - - - - -
3.4396 804 0.0286 - - - - -
3.4439 805 0.0021 - - - - -
3.4481 806 0.051 - - - - -
3.4524 807 0.2649 - - - - -
3.4567 808 0.0032 - - - - -
3.4610 809 0.0228 - - - - -
3.4652 810 0.0163 - - - - -
3.4695 811 0.0121 - - - - -
3.4738 812 0.0033 - - - - -
3.4781 813 0.0067 - - - - -
3.4824 814 0.0122 - - - - -
3.4866 815 0.0292 - - - - -
3.4909 816 0.0488 - - - - -
3.4952 817 0.025 - - - - -
3.4995 818 0.014 - - - - -
3.5037 819 0.0169 - - - - -
3.5080 820 0.0277 - - - - -
3.5123 821 0.022 - - - - -
3.5166 822 0.0187 - - - - -
3.5209 823 0.0178 - - - - -
3.5251 824 0.0265 - - - - -
3.5294 825 0.0063 - - - - -
3.5337 826 0.0154 - - - - -
3.5380 827 0.0489 - - - - -
3.5422 828 0.029 - - - - -
3.5465 829 0.0496 - - - - -
3.5508 830 0.2485 - - - - -
3.5551 831 0.0394 - - - - -
3.5594 832 0.0294 - - - - -
3.5636 833 0.0262 - - - - -
3.5679 834 0.0368 - - - - -
3.5722 835 0.0163 - - - - -
3.5765 836 0.0167 - - - - -
3.5807 837 0.01 - - - - -
3.5850 838 0.0179 - - - - -
3.5893 839 0.0493 - - - - -
3.5936 840 0.0082 - - - - -
3.5979 841 0.0109 - - - - -
3.6021 842 0.0155 - - - - -
3.6064 843 0.0117 - - - - -
3.6107 844 0.0245 - - - - -
3.6150 845 0.0306 - - - - -
3.6193 846 0.0529 - - - - -
3.6235 847 0.0731 - - - - -
3.6278 848 0.0427 - - - - -
3.6321 849 0.0039 - - - - -
3.6364 850 0.0031 - - - - -
3.6406 851 0.0151 - - - - -
3.6449 852 0.107 - - - - -
3.6492 853 0.1507 - - - - -
3.6535 854 0.0314 - - - - -
3.6578 855 0.0204 - - - - -
3.6620 856 0.0212 - - - - -
3.6663 857 0.0351 - - - - -
3.6706 858 0.0388 - - - - -
3.6749 859 0.0104 - - - - -
3.6791 860 0.0386 - - - - -
3.6834 861 0.0914 - - - - -
3.6877 862 0.0557 - - - - -
3.6920 863 0.021 - - - - -
3.6963 864 0.0176 - - - - -
3.7005 865 0.0064 - - - - -
3.7048 866 0.0292 - - - - -
3.7091 867 0.0663 - - - - -
3.7134 868 0.0363 - - - - -
3.7176 869 0.0759 - - - - -
3.7219 870 0.0693 - - - - -
3.7262 871 0.0369 - - - - -
3.7305 872 0.0396 - - - - -
3.7348 873 0.0389 - - - - -
3.7390 874 0.0331 - - - - -
3.7433 875 0.0344 - - - - -
3.7476 876 0.0155 - - - - -
3.7519 877 0.0213 - - - - -
3.7561 878 0.0939 - - - - -
3.7604 879 0.032 - - - - -
3.7647 880 0.0057 - - - - -
3.7690 881 0.0096 - - - - -
3.7733 882 0.0072 - - - - -
3.7775 883 0.0078 - - - - -
3.7818 884 0.026 - - - - -
3.7861 885 0.0838 - - - - -
3.7904 886 0.0328 - - - - -
3.7947 887 0.0164 - - - - -
3.7989 888 0.0101 - - - - -
3.8032 889 0.0144 - - - - -
3.8075 890 0.0169 - - - - -
3.8118 891 0.0752 - - - - -
3.8160 892 0.1062 - - - - -
3.8203 893 0.0816 - - - - -
3.8246 894 0.0385 - - - - -
3.8289 895 0.0174 - - - - -
3.8332 896 0.0093 - - - - -
3.8374 897 0.0117 - - - - -
3.8417 898 0.0304 - - - - -
3.8460 899 0.0103 - - - - -
3.8503 900 0.0251 - - - - -
3.8545 901 0.0352 - - - - -
3.8588 902 0.0266 - - - - -
3.8631 903 0.0085 - - - - -
3.8674 904 0.0189 - - - - -
3.8717 905 0.0349 - - - - -
3.8759 906 0.037 - - - - -
3.8802 907 0.0215 - - - - -
3.8845 908 0.0113 - - - - -
3.8888 909 0.0063 - - - - -
3.8930 910 0.0102 - - - - -
3.8973 911 0.0108 - - - - -
3.9016 912 0.0059 - - - - -
3.9059 913 0.0373 - - - - -
3.9102 914 0.0147 - - - - -
3.9144 915 0.0508 - - - - -
3.9187 916 0.0297 - - - - -
3.9230 917 0.043 - - - - -
3.9273 918 0.0066 - - - - -
3.9316 919 0.016 - - - - -
3.9358 920 0.0046 - - - - -
3.9401 921 0.0123 - - - - -
3.9444 922 0.0178 - - - - -
3.9487 923 0.044 - - - - -
3.9529 924 0.1045 - - - - -
3.9572 925 0.0353 - - - - -
3.9615 926 0.0692 - - - - -
3.9658 927 0.0108 - - - - -
3.9701 928 0.007 - - - - -
3.9743 929 0.0146 - - - - -
3.9786 930 0.0123 - - - - -
3.9829 931 0.0036 - - - - -
3.9872 932 0.0057 - - - - -
3.9914 933 0.0495 - - - - -
3.9957 934 0.0429 - - - - -
4.0 935 0.0226 0.3572 0.3768 0.3820 0.3084 0.3844
4.0043 936 0.017 - - - - -
4.0086 937 0.0392 - - - - -
4.0128 938 0.0094 - - - - -
4.0171 939 0.01 - - - - -
4.0214 940 0.0086 - - - - -
4.0257 941 0.0226 - - - - -
4.0299 942 0.0263 - - - - -
4.0342 943 0.0089 - - - - -
4.0385 944 0.0059 - - - - -
4.0428 945 0.027 - - - - -
4.0471 946 0.052 - - - - -
4.0513 947 0.0183 - - - - -
4.0556 948 0.0165 - - - - -
4.0599 949 0.0036 - - - - -
4.0642 950 0.0039 - - - - -
4.0684 951 0.0198 - - - - -
4.0727 952 0.0259 - - - - -
4.0770 953 0.0109 - - - - -
4.0813 954 0.091 - - - - -
4.0856 955 0.019 - - - - -
4.0898 956 0.0135 - - - - -
4.0941 957 0.1946 - - - - -
4.0984 958 0.0158 - - - - -
4.1027 959 0.0379 - - - - -
4.1070 960 0.0071 - - - - -
4.1112 961 0.0332 - - - - -
4.1155 962 0.0157 - - - - -
4.1198 963 0.0261 - - - - -
4.1241 964 0.0107 - - - - -
4.1283 965 0.0046 - - - - -
4.1326 966 0.0078 - - - - -
4.1369 967 0.0086 - - - - -
4.1412 968 0.0261 - - - - -
4.1455 969 0.0271 - - - - -
4.1497 970 0.009 - - - - -
4.1540 971 0.0342 - - - - -
4.1583 972 0.0561 - - - - -
4.1626 973 0.0559 - - - - -
4.1668 974 0.024 - - - - -
4.1711 975 0.0083 - - - - -
4.1754 976 0.0757 - - - - -
4.1797 977 0.0353 - - - - -
4.1840 978 0.0135 - - - - -
4.1882 979 0.0681 - - - - -
4.1925 980 0.0132 - - - - -
4.1968 981 0.0104 - - - - -
4.2011 982 0.0191 - - - - -
4.2053 983 0.0684 - - - - -
4.2096 984 0.0176 - - - - -
4.2139 985 0.0193 - - - - -
4.2182 986 0.0105 - - - - -
4.2225 987 0.0057 - - - - -
4.2267 988 0.0069 - - - - -
4.2310 989 0.0237 - - - - -
4.2353 990 0.0571 - - - - -
4.2396 991 0.0182 - - - - -
4.2439 992 0.0093 - - - - -
4.2481 993 0.0366 - - - - -
4.2524 994 0.0132 - - - - -
4.2567 995 0.0192 - - - - -
4.2610 996 0.0127 - - - - -
4.2652 997 0.0067 - - - - -
4.2695 998 0.0228 - - - - -
4.2738 999 0.0212 - - - - -
4.2781 1000 0.0061 - - - - -
4.2824 1001 0.0057 - - - - -
4.2866 1002 0.0037 - - - - -
4.2909 1003 0.0108 - - - - -
4.2952 1004 0.0089 - - - - -
4.2995 1005 0.013 - - - - -
4.3037 1006 0.0157 - - - - -
4.3080 1007 0.0101 - - - - -
4.3123 1008 0.0032 - - - - -
4.3166 1009 0.0151 - - - - -
4.3209 1010 0.0287 - - - - -
4.3251 1011 0.0192 - - - - -
4.3294 1012 0.0124 - - - - -
4.3337 1013 0.0035 - - - - -
4.3380 1014 0.0091 - - - - -
4.3422 1015 0.0477 - - - - -
4.3465 1016 0.0042 - - - - -
4.3508 1017 0.0133 - - - - -
4.3551 1018 0.013 - - - - -
4.3594 1019 0.0302 - - - - -
4.3636 1020 0.0072 - - - - -
4.3679 1021 0.011 - - - - -
4.3722 1022 0.0165 - - - - -
4.3765 1023 0.0259 - - - - -
4.3807 1024 0.0101 - - - - -
4.3850 1025 0.0132 - - - - -
4.3893 1026 0.0134 - - - - -
4.3936 1027 0.0365 - - - - -
4.3979 1028 0.0314 - - - - -
4.4021 1029 0.02 - - - - -
4.4064 1030 0.009 - - - - -
4.4107 1031 0.021 - - - - -
4.4150 1032 0.031 - - - - -
4.4193 1033 0.0116 - - - - -
4.4235 1034 0.0126 - - - - -
4.4278 1035 0.0171 - - - - -
4.4321 1036 0.0084 - - - - -
4.4364 1037 0.0101 - - - - -
4.4406 1038 0.0116 - - - - -
4.4449 1039 0.0131 - - - - -
4.4492 1040 0.0513 - - - - -
4.4535 1041 0.0487 - - - - -
4.4578 1042 0.0034 - - - - -
4.4620 1043 0.0036 - - - - -
4.4663 1044 0.0173 - - - - -
4.4706 1045 0.0071 - - - - -
4.4749 1046 0.0019 - - - - -
4.4791 1047 0.0171 - - - - -
4.4834 1048 0.0044 - - - - -
4.4877 1049 0.0397 - - - - -
4.4920 1050 0.0827 - - - - -
4.4963 1051 0.0148 - - - - -
4.5005 1052 0.0054 - - - - -
4.5048 1053 0.0141 - - - - -
4.5091 1054 0.0233 - - - - -
4.5134 1055 0.0088 - - - - -
4.5176 1056 0.0034 - - - - -
4.5219 1057 0.0145 - - - - -
4.5262 1058 0.0456 - - - - -
4.5305 1059 0.0051 - - - - -
4.5348 1060 0.0106 - - - - -
4.5390 1061 0.0114 - - - - -
4.5433 1062 0.0105 - - - - -
4.5476 1063 0.041 - - - - -
4.5519 1064 0.0776 - - - - -
4.5561 1065 0.0055 - - - - -
4.5604 1066 0.0139 - - - - -
4.5647 1067 0.0246 - - - - -
4.5690 1068 0.0127 - - - - -
4.5733 1069 0.0084 - - - - -
4.5775 1070 0.0157 - - - - -
4.5818 1071 0.0086 - - - - -
4.5861 1072 0.0129 - - - - -
4.5904 1073 0.0111 - - - - -
4.5947 1074 0.0069 - - - - -
4.5989 1075 0.006 - - - - -
4.6032 1076 0.0099 - - - - -
4.6075 1077 0.0459 - - - - -
4.6118 1078 0.0332 - - - - -
4.6160 1079 0.0317 - - - - -
4.6203 1080 0.0444 - - - - -
4.6246 1081 0.0416 - - - - -
4.6289 1082 0.0022 - - - - -
4.6332 1083 0.0023 - - - - -
4.6374 1084 0.004 - - - - -
4.6417 1085 0.0127 - - - - -
4.6460 1086 0.0664 - - - - -
4.6503 1087 0.0348 - - - - -
4.6545 1088 0.0384 - - - - -
4.6588 1089 0.0067 - - - - -
4.6631 1090 0.0136 - - - - -
4.6674 1091 0.0095 - - - - -
4.6717 1092 0.0178 - - - - -
4.6759 1093 0.0073 - - - - -
4.6802 1094 0.0435 - - - - -
4.6845 1095 0.0158 - - - - -
4.6888 1096 0.0291 - - - - -
4.6930 1097 0.0087 - - - - -
4.6973 1098 0.0152 - - - - -
4.7016 1099 0.0118 - - - - -
4.7059 1100 0.0282 - - - - -
4.7102 1101 0.085 - - - - -
4.7144 1102 0.0545 - - - - -
4.7187 1103 0.0135 - - - - -
4.7230 1104 0.0586 - - - - -
4.7273 1105 0.0332 - - - - -
4.7316 1106 0.012 - - - - -
4.7358 1107 0.0268 - - - - -
4.7401 1108 0.0208 - - - - -
4.7444 1109 0.04 - - - - -
4.7487 1110 0.0072 - - - - -
4.7529 1111 0.0238 - - - - -
4.7572 1112 0.0267 - - - - -
4.7615 1113 0.0091 - - - - -
4.7658 1114 0.0057 - - - - -
4.7701 1115 0.0045 - - - - -
4.7743 1116 0.0064 - - - - -
4.7786 1117 0.0109 - - - - -
4.7829 1118 0.0115 - - - - -
4.7872 1119 0.0308 - - - - -
4.7914 1120 0.0183 - - - - -
4.7957 1121 0.0106 - - - - -
4.8 1122 0.0085 - - - - -
4.8043 1123 0.0114 - - - - -
4.8086 1124 0.0088 - - - - -
4.8128 1125 0.0139 - - - - -
4.8171 1126 0.0688 - - - - -
4.8214 1127 0.0323 - - - - -
4.8257 1128 0.0226 - - - - -
4.8299 1129 0.0144 - - - - -
4.8342 1130 0.0043 - - - - -
4.8385 1131 0.0064 - - - - -
4.8428 1132 0.0357 - - - - -
4.8471 1133 0.0212 - - - - -
4.8513 1134 0.0231 - - - - -
4.8556 1135 0.0326 - - - - -
4.8599 1136 0.0153 - - - - -
4.8642 1137 0.0064 - - - - -
4.8684 1138 0.0134 - - - - -
4.8727 1139 0.0242 - - - - -
4.8770 1140 0.0774 - - - - -
4.8813 1141 0.023 - - - - -
4.8856 1142 0.0066 - - - - -
4.8898 1143 0.0063 - - - - -
4.8941 1144 0.0054 - - - - -
4.8984 1145 0.0079 - - - - -
4.9027 1146 0.0064 - - - - -
4.9070 1147 0.0125 - - - - -
4.9112 1148 0.0134 - - - - -
4.9155 1149 0.0185 - - - - -
4.9198 1150 0.0152 - - - - -
4.9241 1151 0.0116 - - - - -
4.9283 1152 0.0103 - - - - -
4.9326 1153 0.005 - - - - -
4.9369 1154 0.0047 - - - - -
4.9412 1155 0.0227 - - - - -
4.9455 1156 0.0225 - - - - -
4.9497 1157 0.0084 - - - - -
4.9540 1158 0.0819 - - - - -
4.9583 1159 0.0198 - - - - -
4.9626 1160 0.0204 - - - - -
4.9668 1161 0.0043 - - - - -
4.9711 1162 0.037 - - - - -
4.9754 1163 0.0128 - - - - -
4.9797 1164 0.0061 - - - - -
4.9840 1165 0.0064 0.3517 0.3731 0.3808 0.3068 0.3898
  • The bold row denotes the saved checkpoint.

Framework Versions

  • Python: 3.12.2
  • Sentence Transformers: 3.0.0
  • Transformers: 4.41.2
  • PyTorch: 2.3.1
  • Accelerate: 0.27.2
  • Datasets: 2.19.1
  • 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}
}
Downloads last month
5
Safetensors
Model size
137M params
Tensor type
F32
·

Finetuned from

Evaluation results

View on Papers With Code