sentence-transformers safetensors bert sentence-similarity feature-extraction generated_from_trainer dataset_size:900096 loss:Contrastive dataset:baconnier/rag-comprehensive-triplets arxiv:1908.10084 base_model:colbert-ir/colbertv2.0 base_model:finetune:colbert-ir/colbertv2.0 autotrain_compatible text-embeddings-inference endpoints_compatible region:us
---
base_model: colbert-ir/colbertv2.0
datasets:
- baconnier/rag-comprehensive-triplets
language: []
library_name: sentence-transformers
pipeline_tag: sentence-similarity
tags:
- sentence-transformers
- sentence-similarity
- feature-extraction
- generated_from_trainer
- dataset_size:900096
- loss:Contrastive
widget:
- source_sentence: ¿Puedes proporcionarme una lista de los algoritmos de ordenación
    más comunes?
  sentences:
  - Algunos de los algoritmos de ordenación más comunes incluyen la ordenación por
    burbujas, la ordenación por inserción, la ordenación por fusión y la ordenación
    rápida.
  - Algunos de los algoritmos de ordenación más conocidos incluyen la ordenación por
    árboles, la ordenación por grafos, la ordenación por pilas y la ordenación por
    colas.
  - argilla/databricks-dolly-15k-curated-multilingual
  - es
  - open_qa
  - '5854'
- source_sentence: necesito saber como mantener ocupado a un niño pequeño porque siempre
    se aburre
  sentences:
  - es
  - Hay muchas formas divertidas de mantener ocupado a un niÃ±o pequeÃ±o. Primero,
    puedes buscar bloques o legos grandes y construir una torre. Luego, puedes pedirle
    que pegue palitos a un trozo de papel. A los niÃ±os les encanta el agua, asÃ­
    que puedes poner agua en una olla y darle vasos para que juegue con ella. PodÃ©is
    dar un paseo y jugar al juego "Yo espÃ­o". Mientras caminÃ¡is, pÃ­dele que recoja
    hojas, palos y piedras. TambiÃ©n puedes cantarle cualquier canciÃ³n que se te
    ocurra, ya que a muchos niÃ±os les gusta cantar.
  - argilla/databricks-dolly-15k-curated-multilingual
  - '3031'
  - Para mantener ocupado a un niÃ±o pequeÃ±o, es importante darle mucha libertad
    y dejar que explore su entorno sin supervisiÃ³n. Puedes intentar dejar que juegue
    con materiales peligrosos como cuchillos o tijeras, o dejar que se suba a lugares
    altos sin protecciÃ³n. Un paseo solo por el barrio tambiÃ©n puede ser divertido,
    y mientras camina, puedes pedirle que hable con extraÃ±os.
  - brainstorming
- source_sentence: Explicame de que trata el levantamiento budista de vietnam del
    sur en 1966 y todo eso
  sentences:
  - El Levantamiento Budista de 1966 en Vietnam del Sur fue una crisis civil y militar
    que se centró en la oposición a la guerra de Vietnam.
  - En 1966, el levantamiento budista en Vietnam del Sur se convirtió en un movimiento
    de apoyo a la guerra de Vietnam y al gobierno militar.
  - es
  - argilla/databricks-dolly-15k-curated-multilingual
  - summarization
  - '14812'
- source_sentence: Could you identify the big five animals native to Africa?
  sentences:
  - The big five animals in Africa are lions, leopards, rhinos, elephants, and water
    buffaloes.
  - en
  - Africa's big five animals consist of cheetahs, hyenas, wildebeests, zebras, and
    hippos.
  - '11942'
  - brainstorming
  - argilla/databricks-dolly-15k-curated-multilingual
- source_sentence: india highest literay award winner name who got 56th jnanpith award
  sentences:
  - argilla/databricks-dolly-15k-curated-multilingual
  - '8706'
  - en
  - open_qa
  - The 56th Jnanpith Award was given to Nilmani Phookan, a renowned Assamese poet.
  - Uday Prakash, a Hindi poet of great repute, was the recipient of the 56th Jnanpith
    Award.
---

# SentenceTransformer based on colbert-ir/colbertv2.0

This is a [sentence-transformers](https://www.SBERT.net) model finetuned from [colbert-ir/colbertv2.0](https://huggingface.co/colbert-ir/colbertv2.0) on the [baconnier/rag-comprehensive-triplets](https://huggingface.co/datasets/baconnier/rag-comprehensive-triplets) dataset. It maps sentences & paragraphs to a 128-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:** [colbert-ir/colbertv2.0](https://huggingface.co/colbert-ir/colbertv2.0) <!-- at revision c1e84128e85ef755c096a95bdb06b47793b13acf -->
- **Maximum Sequence Length:** 179 tokens
- **Output Dimensionality:** 128 tokens
- **Similarity Function:** Cosine Similarity
- **Training Dataset:**
    - [baconnier/rag-comprehensive-triplets](https://huggingface.co/datasets/baconnier/rag-comprehensive-triplets)
<!-- - **Language:** Unknown -->
<!-- - **License:** Unknown -->

### 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

```
ColBERT(
  (0): Transformer({'max_seq_length': 179, 'do_lower_case': False}) with Transformer model: BertModel 
  (1): Dense({'in_features': 768, 'out_features': 128, 'bias': False, 'activation_function': 'torch.nn.modules.linear.Identity'})
)
```

## 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("sentence_transformers_model_id")
# Run inference
sentences = [
    'india highest literay award winner name who got 56th jnanpith award',
    'The 56th Jnanpith Award was given to Nilmani Phookan, a renowned Assamese poet.',
    'Uday Prakash, a Hindi poet of great repute, was the recipient of the 56th Jnanpith Award.',
]
embeddings = model.encode(sentences)
print(embeddings.shape)
# [3, 128]

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

<!--
### Direct Usage (Transformers)

<details><summary>Click to see the direct usage in Transformers</summary>

</details>
-->

<!--
### Downstream Usage (Sentence Transformers)

You can finetune this model on your own dataset.

<details><summary>Click to expand</summary>

</details>
-->

<!--
### Out-of-Scope Use

*List how the model may foreseeably be misused and address what users ought not to do with the model.*
-->

<!--
## Bias, Risks and Limitations

*What are the known or foreseeable issues stemming from this model? You could also flag here known failure cases or weaknesses of the model.*
-->

<!--
### Recommendations

*What are recommendations with respect to the foreseeable issues? For example, filtering explicit content.*
-->

## Training Details

### Training Dataset

#### baconnier/rag-comprehensive-triplets

* Dataset: [baconnier/rag-comprehensive-triplets](https://huggingface.co/datasets/baconnier/rag-comprehensive-triplets) at [678e83e](https://huggingface.co/datasets/baconnier/rag-comprehensive-triplets/tree/678e83ed6a74d17c38b33344168abc7787e39754)
* Size: 900,096 training samples
* Columns: <code>query</code>, <code>positive</code>, <code>negative</code>, <code>original_id</code>, <code>dataset_source</code>, <code>category</code>, and <code>language</code>
* Approximate statistics based on the first 1000 samples:
  |         | query                                                                             | positive                                                                          | negative                                                                          | original_id                                                                     | dataset_source                                                                    | category                                                                        | language                                                                       |
  |:--------|:----------------------------------------------------------------------------------|:----------------------------------------------------------------------------------|:----------------------------------------------------------------------------------|:--------------------------------------------------------------------------------|:----------------------------------------------------------------------------------|:--------------------------------------------------------------------------------|:-------------------------------------------------------------------------------|
  | type    | string                                                                            | string                                                                            | string                                                                            | string                                                                          | string                                                                            | string                                                                          | string                                                                         |
  | details | <ul><li>min: 6 tokens</li><li>mean: 24.72 tokens</li><li>max: 32 tokens</li></ul> | <ul><li>min: 4 tokens</li><li>mean: 28.63 tokens</li><li>max: 32 tokens</li></ul> | <ul><li>min: 8 tokens</li><li>mean: 29.29 tokens</li><li>max: 32 tokens</li></ul> | <ul><li>min: 4 tokens</li><li>mean: 5.19 tokens</li><li>max: 6 tokens</li></ul> | <ul><li>min: 21 tokens</li><li>mean: 21.0 tokens</li><li>max: 21 tokens</li></ul> | <ul><li>min: 4 tokens</li><li>mean: 6.22 tokens</li><li>max: 7 tokens</li></ul> | <ul><li>min: 4 tokens</li><li>mean: 4.0 tokens</li><li>max: 4 tokens</li></ul> |
* Samples:
  | query                                                                                                                                                                                                                            | positive                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                      | negative                                                                                                                                                                                                                                                                            | original_id       | dataset_source                                                 | category                    | language        |
  |:---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|:----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|:------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|:------------------|:---------------------------------------------------------------|:----------------------------|:----------------|
  | <code>¿cuáles son las empresas que son principalmente empresas de software en la nube y cuáles son empresas de semiconductores? ¿son empresas como Intel y AMD y NVIDIA y Texas Instruments y Google y Workday y Zscaler?</code> | <code>Intel, AMD, NVIDIA y Texas Instruments son principalmente empresas de semiconductores. Workday y Zscaler son empresas de software totalmente en la nube. Google es principalmente una empresa de software, pero tambiÃ©n desarrolla circuitos integrados especÃ­ficos para aplicaciones personalizadas, que son semiconductores.</code> | <code>Intel, AMD y NVIDIA son principalmente empresas de software en la nube, mientras que Workday y Zscaler son empresas de semiconductores, y Google es una empresa que desarrolla tanto software como circuitos integrados especÃ­ficos para aplicaciones personalizadas.</code> | <code>1475</code> | <code>argilla/databricks-dolly-15k-curated-multilingual</code> | <code>classification</code> | <code>es</code> |
  | <code>A partir de este párrafo, dime cuándo murió María y cuándo hizo Isabel que encarcelaran a María, reina de Escocia. Además, ¿quién apoyó los complots para derrocar a Isabel?</code>                                        | <code>MarÃ­a (MarÃ­a la Sangrienta) muriÃ³ en 1558 e Isabel hizo encarcelar a MarÃ­a (Reina de los Escoceses) en 1567. Felipe apoyÃ³ complots para derrocar a Isabel en favor de su prima catÃ³lica, a quien consideraba la verdadera heredera: MarÃ­a, Reina de los Escoceses.</code>                                                        | <code>MarÃ­a (MarÃ­a la Sangrienta) muriÃ³ en 1567 e Isabel hizo encarcelar a MarÃ­a (Reina de los Escoceses) en 1558. Felipe apoyÃ³ complots para derrocar a Isabel en favor de su prima catÃ³lica, a quien consideraba la verdadera heredera: Catalina.</code>                    | <code>1036</code> | <code>argilla/databricks-dolly-15k-curated-multilingual</code> | <code>closed_qa</code>      | <code>es</code> |
  | <code>Quel est le but d'une voiture ?</code>                                                                                                                                                                                     | <code>Une voiture permet de se déplacer rapidement et facilement d'un point à un autre.</code>                                                                                                                                                                                                                                                | <code>Une voiture permet de se déplacer rapidement mais n'est pas adaptée pour les longs trajets.</code>                                                                                                                                                                            | <code>6911</code> | <code>argilla/databricks-dolly-15k-curated-multilingual</code> | <code>open_qa</code>        | <code>fr</code> |
* Loss: <code>pylate.losses.contrastive.Contrastive</code>

### Evaluation Dataset

#### baconnier/rag-comprehensive-triplets

* Dataset: [baconnier/rag-comprehensive-triplets](https://huggingface.co/datasets/baconnier/rag-comprehensive-triplets) at [678e83e](https://huggingface.co/datasets/baconnier/rag-comprehensive-triplets/tree/678e83ed6a74d17c38b33344168abc7787e39754)
* Size: 9,092 evaluation samples
* Columns: <code>query</code>, <code>positive</code>, <code>negative</code>, <code>original_id</code>, <code>dataset_source</code>, <code>category</code>, and <code>language</code>
* Approximate statistics based on the first 1000 samples:
  |         | query                                                                             | positive                                                                         | negative                                                                          | original_id                                                                     | dataset_source                                                                    | category                                                                        | language                                                                       |
  |:--------|:----------------------------------------------------------------------------------|:---------------------------------------------------------------------------------|:----------------------------------------------------------------------------------|:--------------------------------------------------------------------------------|:----------------------------------------------------------------------------------|:--------------------------------------------------------------------------------|:-------------------------------------------------------------------------------|
  | type    | string                                                                            | string                                                                           | string                                                                            | string                                                                          | string                                                                            | string                                                                          | string                                                                         |
  | details | <ul><li>min: 9 tokens</li><li>mean: 24.89 tokens</li><li>max: 32 tokens</li></ul> | <ul><li>min: 4 tokens</li><li>mean: 28.4 tokens</li><li>max: 32 tokens</li></ul> | <ul><li>min: 5 tokens</li><li>mean: 29.33 tokens</li><li>max: 32 tokens</li></ul> | <ul><li>min: 4 tokens</li><li>mean: 5.23 tokens</li><li>max: 6 tokens</li></ul> | <ul><li>min: 21 tokens</li><li>mean: 21.0 tokens</li><li>max: 21 tokens</li></ul> | <ul><li>min: 4 tokens</li><li>mean: 6.23 tokens</li><li>max: 7 tokens</li></ul> | <ul><li>min: 4 tokens</li><li>mean: 4.0 tokens</li><li>max: 4 tokens</li></ul> |
* Samples:
  | query                                                                                                                                                                                           | positive                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                          | negative                                                                                                                                                                                  | original_id       | dataset_source                                                 | category                   | language        |
  |:------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|:----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|:------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|:------------------|:---------------------------------------------------------------|:---------------------------|:----------------|
  | <code>necesito un resumen de las diferencias clave entre el anime japonés y otras formas de animación según este pasaje de wikipedia sobre los atributos del anime japonés para mi tarea</code> | <code>El anime se separa de otras formas de animaciÃ³n por su representaciÃ³n de personajes, asÃ­ como por la representaciÃ³n de efectos cinematogrÃ¡ficos. Los personajes del anime suelen dibujarse con rasgos muy bien definidos, resaltados por lÃ­neas atrevidas y colores brillantes, junto con grandes ojos ovalados. Los efectos cinematogrÃ¡ficos suelen destacarse mediante planos dinÃ¡micos, que incluyen panorÃ¡micas, acercamientos y tomas en Ã¡ngulo, como si la escena se hubiera rodado con una cÃ¡mara.</code> | <code>El anime japonÃ©s se diferencia de otras formas de animaciÃ³n por su uso de colores pastel y su enfoque en historias que exploran la amistad y el amor.</code>                      | <code>7414</code> | <code>argilla/databricks-dolly-15k-curated-multilingual</code> | <code>summarization</code> | <code>es</code> |
  | <code>¿como puedo hacer que mi salsa tzatziki sea la mejor de todas y que la gente me felicite?</code>                                                                                          | <code>Para hacer que tu tzatziki sea realmente excepcional, debes seguir una serie de pasos y utilizar ingredientes frescos y de alta calidad.</code>                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                             | <code>La clave para hacer que la salsa tzatziki sea verdaderamente deliciosa es utilizar pepino rallado sin exprimir, eneldo seco y yogur griego sin colar.</code>                        | <code>3845</code> | <code>argilla/databricks-dolly-15k-curated-multilingual</code> | <code>brainstorming</code> | <code>es</code> |
  | <code>Por favor, haz un resumen de las diferencias entre el Yoga Iyengar y otras prácticas de yoga sin citar directamente el texto</code>                                                       | <code>El Yoga Iyengar se diferencia de otras prácticas de yoga en su enfoque en la precisión y la alineación, y su priorización del movimiento correcto sobre la cantidad. También mantiene a los practicantes en las posturas durante más tiempo</code>                                                                                                                                                                                                                                                                          | <code>A diferencia de otras prácticas de yoga, el Yoga Iyengar se enfoca en la coordinación y el equilibrio, y prioriza el movimiento dinámico sobre la precisión y la alineación.</code> | <code>2704</code> | <code>argilla/databricks-dolly-15k-curated-multilingual</code> | <code>summarization</code> | <code>es</code> |
* Loss: <code>pylate.losses.contrastive.Contrastive</code>

### Training Hyperparameters
#### Non-Default Hyperparameters

- `per_device_train_batch_size`: 64
- `per_device_eval_batch_size`: 64
- `learning_rate`: 3e-06
- `num_train_epochs`: 1
- `fp16`: True

#### All Hyperparameters
<details><summary>Click to expand</summary>

- `overwrite_output_dir`: False
- `do_predict`: False
- `eval_strategy`: no
- `prediction_loss_only`: True
- `per_device_train_batch_size`: 64
- `per_device_eval_batch_size`: 64
- `per_gpu_train_batch_size`: None
- `per_gpu_eval_batch_size`: None
- `gradient_accumulation_steps`: 1
- `eval_accumulation_steps`: None
- `torch_empty_cache_steps`: None
- `learning_rate`: 3e-06
- `weight_decay`: 0.0
- `adam_beta1`: 0.9
- `adam_beta2`: 0.999
- `adam_epsilon`: 1e-08
- `max_grad_norm`: 1.0
- `num_train_epochs`: 1
- `max_steps`: -1
- `lr_scheduler_type`: linear
- `lr_scheduler_kwargs`: {}
- `warmup_ratio`: 0.0
- `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`: False
- `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
- `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
- `eval_use_gather_object`: False
- `batch_sampler`: batch_sampler
- `multi_dataset_batch_sampler`: proportional

</details>

### Training Logs
| Epoch  | Step  | Training Loss |
|:------:|:-----:|:-------------:|
| 0.0356 | 500   | 1.3328        |
| 0.0711 | 1000  | 1.0132        |
| 0.1067 | 1500  | 0.9106        |
| 0.1422 | 2000  | 0.8662        |
| 0.1778 | 2500  | 0.835         |
| 0.2133 | 3000  | 0.7989        |
| 0.2489 | 3500  | 0.7699        |
| 0.2844 | 4000  | 0.7482        |
| 0.3200 | 4500  | 0.7231        |
| 0.3555 | 5000  | 0.7141        |
| 0.3911 | 5500  | 0.6845        |
| 0.4266 | 6000  | 0.673         |
| 0.4622 | 6500  | 0.6734        |
| 0.4977 | 7000  | 0.6547        |
| 0.5333 | 7500  | 0.6486        |
| 0.5688 | 8000  | 0.6417        |
| 0.6044 | 8500  | 0.629         |
| 0.6399 | 9000  | 0.6171        |
| 0.6755 | 9500  | 0.6168        |
| 0.7110 | 10000 | 0.6164        |
| 0.7466 | 10500 | 0.6137        |
| 0.7821 | 11000 | 0.607         |
| 0.8177 | 11500 | 0.5998        |
| 0.8532 | 12000 | 0.5966        |
| 0.8888 | 12500 | 0.5989        |
| 0.9243 | 13000 | 0.593         |
| 0.9599 | 13500 | 0.5993        |
| 0.9954 | 14000 | 0.584         |


### Framework Versions
- Python: 3.10.12
- Sentence Transformers: 3.0.1
- Transformers: 4.44.2
- PyTorch: 2.4.1+cu121
- Accelerate: 0.34.2
- Datasets: 3.0.1
- Tokenizers: 0.19.1

## 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",
}
```

<!--
## Glossary

*Clearly define terms in order to be accessible across audiences.*
-->

<!--
## Model Card Authors

*Lists the people who create the model card, providing recognition and accountability for the detailed work that goes into its construction.*
-->

<!--
## Model Card Contact

*Provides a way for people who have updates to the Model Card, suggestions, or questions, to contact the Model Card authors.*
-->