sentence-transformers safetensors modernbert sentence-similarity feature-extraction generated_from_trainer dataset_size:1799998 loss:CachedGISTEmbedLoss arxiv:1908.10084 base_model:x2bee/KoModernBERT-base-mlm-ecs-simcse base_model:finetune:x2bee/KoModernBERT-base-mlm-ecs-simcse model-index autotrain_compatible endpoints_compatible region:us
---
base_model: x2bee/KoModernBERT-base-mlm-ecs-simcse
library_name: sentence-transformers
metrics:
- cosine_accuracy
pipeline_tag: sentence-similarity
tags:
- sentence-transformers
- sentence-similarity
- feature-extraction
- generated_from_trainer
- dataset_size:1799998
- loss:CachedGISTEmbedLoss
widget:
- source_sentence: 공용 다운 재킷은 다양한 체형과 스타일에 맞게 설계된 따뜻하고 편안한 외투이다. 이 재킷은 자연스러운 다운 충전재로
    보온성을 극대화하여 겨울철의 추위를 효과적으로 막아준다. 또한, 방수 기능을 갖춘 외부 소재로 제작되어 비 오는 날씨에도 적합하다. 캐주얼한
    디자인으로 일상생활은 물론 아웃도어 활동에도 잘 어울린다.
  sentences:
  - 소형 세탁기는 작은 공간에서도 사용 가능하며, 빠른 세탁이 가능한 제품이다. 따라서 바쁜 일상 속에서도 쉽게 사용할 수 있다. 이 제품은 환경
    친화적인 소비를 원하는 가정에 알맞은 선택이다.
  - 이 재킷은 다양한 체형에 잘 맞도록 설계되어 편안함을 제공하며, 겨울철에도 따뜻함을 유지해주는 외투이다. 방수 기능이 있어 비 오는 날에도
    착용할 수 있고, 캐주얼한 디자인으로 일상적인 활동과 아웃도어에도 적합하다.
  - 공용 다운 재킷은 모든 체형에 맞지 않으며, 추위를 잘 막아주지 않는다. 방수 기능이 없어서 비 오는 날씨에는 적합하지 않으며, 디자인이 너무
    정장 스타일이라 아웃도어 활동에는 어울리지 않는다.
- source_sentence: 농구용 무릎 보호대는 농구를 하는 동안 무릎을 보호하고 부상을 예방하기 위한 장비이다. 이 보호대는 탄력 있는 소재로
    제작되어 착용 시 편안함을 주며, 무릎 관절에 가해지는 압력을 줄여준다. 또한, 운동 중에 발생할 수 있는 충격을 흡수하여 선수의 안전을 도모하는
    데 도움을 준다.
  sentences:
  - 농구를 하는 선수들에게 무릎을 안전하게 보호하고 부상을 방지하기 위해 설계된 장비가 바로 농구용 무릎 보호대이다.
  - 농구용 무릎 보호대는 농구를 하는 동안 무릎에 아무런 보호 효과도 주지 않는다.
  - 고농축 세럼은 피부의 주름을 줄이고 탄력성을 높이는 데 효과적이다.
- source_sentence: 러닝머신은 실내에서 안전하게 달리거나 걷기 위해 설계된 운동 기구이다. 사용자가 원하는 속도와 경사를 설정할 수
    있어 개인의 운동 능력에 맞춰 조정이 가능하다. 다양한 프로그램과 기능이 탑재되어 있어 지루하지 않게 운동할 수 있도록 도와준다. 특히 날씨와
    상관없이 언제든지 운동할 수 있는 장점이 있다.
  sentences:
  - 러닝머신은 사용자가 언제든지 실내에서 운동할 수 있도록 돕는 장비여서, 다양한 설정을 통해 각자의 필요에 맞춰 조절할 수 있다.
  - 레터링 맨투맨은 편안하면서도 세련된 느낌을 주는 캐주얼한 옷으로, 다양한 메시지가 담겨 있다.
  - 러닝머신은 비가 오는 날에만 사용할 수 있는 운동 기구여서, 속도와 경사를 설정할 수 없다.
- source_sentence: 실내 농구대는 집이나 실내 공간에서 농구를 즐길 수 있도록 설계된 장비로, 공간을 절약하면서도 농구 연습 및 놀이를
    가능하게 해준다.
  sentences:
  - 헬스케어와 웰빙을 주제로 한 봉제 인형은 어린이들에게 스트레스를 해소하고 건강한 생활습관을 배울 수 있는 기회를 제공한다. 또한, 이 인형은
    교육적인 자료가 포함되어 있어 학습 효과를 높인다.
  - 실내 농구대는 작은 공간에서도 농구를 할 수 있게 도와주는 매우 유용한 스포츠 장비이다.
  - 실내 농구대는 외부에서만 사용할 수 있는 장비로, 실내에서는 사용할 수 없다.
- source_sentence: 다지기 기구는 재료를 효과적으로 다지고 혼합할 수 있는 주방 도구이다. 이 기구는 주로 요리 시 재료의 결합과 질감을
    향상시키기 위해 사용된다. 다지기 기구는 다양한 크기와 형태로 제공되어, 사용자의 필요에 맞게 선택할 수 있다. 이를 통해 요리의 품질을 높이고,
    조리 시간을 단축할 수 있다.
  sentences:
  - 다지기 기구는 재료를 혼합하지 않고 오히려 재료를 분리하는 주방 도구이다. 이는 요리를 할 때 전혀 도움이 되지 않는다.
  - 하드캔디는 설탕이나 시럽으로 만든 단단한 과자이며, 여러 가지 맛과 색을 갖고 있어 오랫동안 즐길 수 있다. 이 과자는 간식이나 선물용으로
    많이 사용되며, 아이들과 성인들 모두에게 인기가 있다.
  - 다지기 기구는 음식을 조리할 때 재료를 잘 섞고 부드럽게 만드는 데 도움을 주는 필수 주방 도구이다. 이는 요리의 맛과 질을 개선하고, 요리
    과정을 보다 효율적으로 만들어 준다.
model-index:
- name: SentenceTransformer based on x2bee/KoModernBERT-base-mlm-ecs-simcse
  results:
  - task:
      type: triplet
      name: Triplet
    dataset:
      name: test triplet
      type: test_triplet
    metrics:
    - type: cosine_accuracy
      value: 0.9791250228881836
      name: Cosine Accuracy
---

# SentenceTransformer based on x2bee/KoModernBERT-base-mlm-ecs-simcse

This is a [sentence-transformers](https://www.SBERT.net) model finetuned from [x2bee/KoModernBERT-base-mlm-ecs-simcse](https://huggingface.co/x2bee/KoModernBERT-base-mlm-ecs-simcse). 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:** [x2bee/KoModernBERT-base-mlm-ecs-simcse](https://huggingface.co/x2bee/KoModernBERT-base-mlm-ecs-simcse) <!-- at revision 0620f5cd999b4ade4e93c107a4edc32067fd7470 -->
- **Maximum Sequence Length:** 2048 tokens
- **Output Dimensionality:** 768 dimensions
- **Similarity Function:** Cosine Similarity
<!-- - **Training Dataset:** Unknown -->
<!-- - **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

```
SentenceTransformer(
  (0): Transformer({'max_seq_length': 2048, 'do_lower_case': False}) with Transformer model: ModernBertModel 
  (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})
  (2): Dense({'in_features': 768, 'out_features': 768, 'bias': True, 'activation_function': 'torch.nn.modules.activation.Tanh'})
)
```

## 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("x2bee/ModernBERT-ecs-GIST")
# Run inference
sentences = [
    '다지기 기구는 재료를 효과적으로 다지고 혼합할 수 있는 주방 도구이다. 이 기구는 주로 요리 시 재료의 결합과 질감을 향상시키기 위해 사용된다. 다지기 기구는 다양한 크기와 형태로 제공되어, 사용자의 필요에 맞게 선택할 수 있다. 이를 통해 요리의 품질을 높이고, 조리 시간을 단축할 수 있다.',
    '다지기 기구는 음식을 조리할 때 재료를 잘 섞고 부드럽게 만드는 데 도움을 주는 필수 주방 도구이다. 이는 요리의 맛과 질을 개선하고, 요리 과정을 보다 효율적으로 만들어 준다.',
    '다지기 기구는 재료를 혼합하지 않고 오히려 재료를 분리하는 주방 도구이다. 이는 요리를 할 때 전혀 도움이 되지 않는다.',
]
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]
```

<!--
### 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.*
-->

## Evaluation

### Metrics

#### Triplet

* Dataset: `test_triplet`
* Evaluated with [<code>TripletEvaluator</code>](https://sbert.net/docs/package_reference/sentence_transformer/evaluation.html#sentence_transformers.evaluation.TripletEvaluator)

| Metric              | Value      |
|:--------------------|:-----------|
| **cosine_accuracy** | **0.9791** |

<!--
## 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

#### Unnamed Dataset

* Size: 1,799,998 training samples
* Columns: <code>anchor</code>, <code>positive</code>, and <code>negative</code>
* Approximate statistics based on the first 1000 samples:
  |         | anchor                                                                              | positive                                                                            | negative                                                                            |
  |:--------|:------------------------------------------------------------------------------------|:------------------------------------------------------------------------------------|:------------------------------------------------------------------------------------|
  | type    | string                                                                              | string                                                                              | string                                                                              |
  | details | <ul><li>min: 17 tokens</li><li>mean: 70.96 tokens</li><li>max: 152 tokens</li></ul> | <ul><li>min: 15 tokens</li><li>mean: 53.97 tokens</li><li>max: 153 tokens</li></ul> | <ul><li>min: 14 tokens</li><li>mean: 49.48 tokens</li><li>max: 150 tokens</li></ul> |
* Samples:
  | anchor                                                                                | positive                                                                       | negative                                                     |
  |:--------------------------------------------------------------------------------------|:-------------------------------------------------------------------------------|:-------------------------------------------------------------|
  | <code>주방 수납 용품은 주방 내에서 조리 도구, 식기 및 기타 용품을 효율적으로 정리하고 보관할 수 있도록 도와주는 다양한 제품들이다.</code> | <code>주방용품은 요리 도구와 식기 같은 물건들을 잘 정리하고 저장하기 위해 여러 가지 방식으로 디자인된 제품이다.</code>      | <code>주방 수납 용품은 조리 도구나 식기를 정리하는 데 전혀 도움이 되지 않는 제품들이다.</code> |
  | <code>이염 방지 용품은 다양한 소재의 제품에서 발생할 수 있는 이염을 예방하기 위한 용품이다.</code>                        | <code>이염 방지 용품은 여러 가지 재료로 만들어진 제품에서 발생할 수 있는 색이 번지는 현상을 막기 위해 만들어진 것이다.</code> | <code>이염 방지 용품은 오직 단일한 소재의 제품에서만 사용할 수 있다.</code>            |
  | <code>차량 핸들 커버는 자동차 핸들을 보호하고 미끄럼을 방지하며, 더욱 편안한 그립감을 제공하는 제품이다.</code>                 | <code>자동차 핸들을 덮는 커버는 핸들의 마모를 방지하고, 운전 시 지탱력을 높이며, 쥐는 느낌을 향상시키는 용품이다.</code>    | <code>차량 핸들 커버는 핸들을 보호하지 않으며, 미끄럼을 방지하는 기능이 없다.</code>       |
* Loss: [<code>CachedGISTEmbedLoss</code>](https://sbert.net/docs/package_reference/sentence_transformer/losses.html#cachedgistembedloss) with these parameters:
  ```json
  {'guide': SentenceTransformer(
    (0): Transformer({'max_seq_length': 8192, 'do_lower_case': False}) with Transformer model: XLMRobertaModel 
    (1): Pooling({'word_embedding_dimension': 1024, '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})
    (2): Normalize()
  ), 'temperature': 0.01}
  ```

### Evaluation Dataset

#### Unnamed Dataset

* Size: 200,000 evaluation samples
* Columns: <code>anchor</code>, <code>positive</code>, and <code>negative</code>
* Approximate statistics based on the first 1000 samples:
  |         | anchor                                                                              | positive                                                                            | negative                                                                            |
  |:--------|:------------------------------------------------------------------------------------|:------------------------------------------------------------------------------------|:------------------------------------------------------------------------------------|
  | type    | string                                                                              | string                                                                              | string                                                                              |
  | details | <ul><li>min: 18 tokens</li><li>mean: 70.19 tokens</li><li>max: 151 tokens</li></ul> | <ul><li>min: 15 tokens</li><li>mean: 53.27 tokens</li><li>max: 155 tokens</li></ul> | <ul><li>min: 15 tokens</li><li>mean: 48.68 tokens</li><li>max: 138 tokens</li></ul> |
* Samples:
  | anchor                                                                                             | positive                                                                                  | negative                                                                       |
  |:---------------------------------------------------------------------------------------------------|:------------------------------------------------------------------------------------------|:-------------------------------------------------------------------------------|
  | <code>다중지능 평가 도구는 개인의 다양한 지능 유형을 평가하여 강점과 약점을 파악하는 데 도움을 주는 도구이다.</code>                           | <code>다중지능 평가 도구는 각 개인이 가진 여러 지능의 특징을 분석하여 이들의 장단점을 이해하도록 도와주는 기구다.</code>                | <code>다중지능 평가 도구는 개인의 지능 유형을 전혀 평가하지 못하는 도구이다.</code>                          |
  | <code>데이터베이스 설계에 관한 책은 데이터베이스 구조와 설계 원칙을 설명하는 참고서로, 효과적인 데이터 저장 및 관리 방법을 제시한다.</code>              | <code>책에 담긴 내용은 데이터베이스의 설계 및 구조화 방식에 대한 정보를 제공하며, 이는 데이터의 효율적인 저장과 관리를 위한 기초 지식이다.</code> | <code>이 책은 데이터베이스 설계와 관련된 내용을 포함하고 있지 않으며, 효과적인 데이터 저장 방법을 전혀 언급하지 않는다.</code> |
  | <code>14K, 18K 코티체 사각 컷팅 귀걸이는 고급스러운 14K 또는 18K 금으로 제작된 귀걸이로, 사각 형태의 컷팅 디자인이 특징인 세련된 액세서리이다.</code> | <code>세련된 디자인과 고급 재료로 만들어진 귀걸이는 14K 또는 18K 금으로 제작된 사각 컷 악세서리이다.</code>                    | <code>14K 또는 18K 금으로 만들어진 컷팅이 없는 귀걸이는 고급스럽지 않다.</code>                         |
* Loss: [<code>CachedGISTEmbedLoss</code>](https://sbert.net/docs/package_reference/sentence_transformer/losses.html#cachedgistembedloss) with these parameters:
  ```json
  {'guide': SentenceTransformer(
    (0): Transformer({'max_seq_length': 8192, 'do_lower_case': False}) with Transformer model: XLMRobertaModel 
    (1): Pooling({'word_embedding_dimension': 1024, '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})
    (2): Normalize()
  ), 'temperature': 0.01}
  ```

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

- `overwrite_output_dir`: True
- `eval_strategy`: steps
- `per_device_train_batch_size`: 4096
- `per_device_eval_batch_size`: 16
- `learning_rate`: 1e-05
- `warmup_ratio`: 0.2
- `push_to_hub`: True
- `hub_model_id`: x2bee/ModernBERT-ecs-GIST
- `hub_strategy`: checkpoint
- `batch_sampler`: no_duplicates

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

- `overwrite_output_dir`: True
- `do_predict`: False
- `eval_strategy`: steps
- `prediction_loss_only`: True
- `per_device_train_batch_size`: 4096
- `per_device_eval_batch_size`: 16
- `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`: 1e-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`: 3.0
- `max_steps`: -1
- `lr_scheduler_type`: linear
- `lr_scheduler_kwargs`: {}
- `warmup_ratio`: 0.2
- `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`: False
- `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`: True
- `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`: True
- `resume_from_checkpoint`: None
- `hub_model_id`: x2bee/ModernBERT-ecs-GIST
- `hub_strategy`: checkpoint
- `hub_private_repo`: None
- `hub_always_push`: False
- `gradient_checkpointing`: False
- `gradient_checkpointing_kwargs`: None
- `include_inputs_for_metrics`: False
- `include_for_metrics`: []
- `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
- `average_tokens_across_devices`: False
- `prompts`: None
- `batch_sampler`: no_duplicates
- `multi_dataset_batch_sampler`: proportional

</details>

### Training Logs
<details><summary>Click to expand</summary>

| Epoch  | Step | Training Loss | Validation Loss | test_triplet_cosine_accuracy |
|:------:|:----:|:-------------:|:---------------:|:----------------------------:|
| 0.0185 | 1    | 2.3684        | -               | -                            |
| 0.0370 | 2    | 2.3889        | -               | -                            |
| 0.0556 | 3    | 2.3838        | -               | -                            |
| 0.0741 | 4    | 2.3771        | -               | -                            |
| 0.0926 | 5    | 2.3611        | -               | -                            |
| 0.1111 | 6    | 2.3567        | -               | -                            |
| 0.1296 | 7    | 2.3447        | -               | -                            |
| 0.1481 | 8    | 2.3366        | -               | -                            |
| 0.1667 | 9    | 2.2655        | -               | -                            |
| 0.1852 | 10   | 2.2951        | -               | -                            |
| 0.2037 | 11   | 2.2416        | -               | -                            |
| 0.2222 | 12   | 2.2242        | -               | -                            |
| 0.2407 | 13   | 2.1981        | -               | -                            |
| 0.2593 | 14   | 2.1923        | -               | -                            |
| 0.2778 | 15   | 2.0876        | -               | -                            |
| 0.2963 | 16   | 2.0796        | -               | -                            |
| 0.3148 | 17   | 2.0372        | -               | -                            |
| 0.3333 | 18   | 1.9932        | -               | -                            |
| 0.3519 | 19   | 1.9682        | -               | -                            |
| 0.3704 | 20   | 1.9146        | -               | -                            |
| 0.3889 | 21   | 1.8736        | -               | -                            |
| 0.4074 | 22   | 1.8396        | -               | -                            |
| 0.4259 | 23   | 1.7937        | -               | -                            |
| 0.4444 | 24   | 1.7365        | -               | -                            |
| 0.4630 | 25   | 1.6928        | 0.1195          | 0.9867                       |
| 0.4815 | 26   | 1.6248        | -               | -                            |
| 0.5    | 27   | 1.5888        | -               | -                            |
| 0.5185 | 28   | 1.5364        | -               | -                            |
| 0.5370 | 29   | 1.4799        | -               | -                            |
| 0.5556 | 30   | 1.4308        | -               | -                            |
| 0.5741 | 31   | 1.3976        | -               | -                            |
| 0.5926 | 32   | 1.3449        | -               | -                            |
| 0.6111 | 33   | 1.3078        | -               | -                            |
| 0.6296 | 34   | 1.2954        | -               | -                            |
| 0.6481 | 35   | 1.2216        | -               | -                            |
| 0.6667 | 36   | 1.15          | -               | -                            |
| 0.6852 | 37   | 1.1438        | -               | -                            |
| 0.7037 | 38   | 1.1094        | -               | -                            |
| 0.7222 | 39   | 1.0956        | -               | -                            |
| 0.7407 | 40   | 1.0417        | -               | -                            |
| 0.7593 | 41   | 1.0168        | -               | -                            |
| 0.7778 | 42   | 0.9877        | -               | -                            |
| 0.7963 | 43   | 0.98          | -               | -                            |
| 0.8148 | 44   | 0.9519        | -               | -                            |
| 0.8333 | 45   | 0.9394        | -               | -                            |
| 0.8519 | 46   | 0.9178        | -               | -                            |
| 0.8704 | 47   | 0.8871        | -               | -                            |
| 0.8889 | 48   | 0.8571        | -               | -                            |
| 0.9074 | 49   | 0.8474        | -               | -                            |
| 0.9259 | 50   | 0.8474        | 0.0262          | 0.9856                       |
| 0.9444 | 51   | 0.8348        | -               | -                            |
| 0.9630 | 52   | 0.8005        | -               | -                            |
| 0.9815 | 53   | 0.7889        | -               | -                            |
| 1.0    | 54   | 0.7706        | -               | -                            |
| 1.0185 | 55   | 0.7546        | -               | -                            |
| 1.0370 | 56   | 0.7205        | -               | -                            |
| 1.0556 | 57   | 0.7285        | -               | -                            |
| 1.0741 | 58   | 0.7147        | -               | -                            |
| 1.0926 | 59   | 0.6896        | -               | -                            |
| 1.1111 | 60   | 0.6798        | -               | -                            |
| 1.1296 | 61   | 0.6816        | -               | -                            |
| 1.1481 | 62   | 0.6665        | -               | -                            |
| 1.1667 | 63   | 0.6676        | -               | -                            |
| 1.1852 | 64   | 0.6518        | -               | -                            |
| 1.2037 | 65   | 0.6523        | -               | -                            |
| 1.2222 | 66   | 0.6249        | -               | -                            |
| 1.2407 | 67   | 0.6133        | -               | -                            |
| 1.2593 | 68   | 0.6274        | -               | -                            |
| 1.2778 | 69   | 0.6034        | -               | -                            |
| 1.2963 | 70   | 0.5967        | -               | -                            |
| 1.3148 | 71   | 0.5882        | -               | -                            |
| 1.3333 | 72   | 0.5757        | -               | -                            |
| 1.3519 | 73   | 0.5616        | -               | -                            |
| 1.3704 | 74   | 0.5584        | -               | -                            |
| 1.3889 | 75   | 0.5554        | 0.0191          | 0.9775                       |
| 1.4074 | 76   | 0.5543        | -               | -                            |
| 1.4259 | 77   | 0.5404        | -               | -                            |
| 1.4444 | 78   | 0.5539        | -               | -                            |
| 1.4630 | 79   | 0.5371        | -               | -                            |
| 1.4815 | 80   | 0.5338        | -               | -                            |
| 1.5    | 81   | 0.5098        | -               | -                            |
| 1.5185 | 82   | 0.5045        | -               | -                            |
| 1.5370 | 83   | 0.5008        | -               | -                            |
| 1.5556 | 84   | 0.4976        | -               | -                            |
| 1.5741 | 85   | 0.4865        | -               | -                            |
| 1.5926 | 86   | 0.4706        | -               | -                            |
| 1.6111 | 87   | 0.465         | -               | -                            |
| 1.6296 | 88   | 0.4729        | -               | -                            |
| 1.6481 | 89   | 0.4575        | -               | -                            |
| 1.6667 | 90   | 0.4516        | -               | -                            |
| 1.6852 | 91   | 0.453         | -               | -                            |
| 1.7037 | 92   | 0.4306        | -               | -                            |
| 1.7222 | 93   | 0.434         | -               | -                            |
| 1.7407 | 94   | 0.4321        | -               | -                            |
| 1.7593 | 95   | 0.4227        | -               | -                            |
| 1.7778 | 96   | 0.4186        | -               | -                            |
| 1.7963 | 97   | 0.4022        | -               | -                            |
| 1.8148 | 98   | 0.4057        | -               | -                            |
| 1.8333 | 99   | 0.4018        | -               | -                            |
| 1.8519 | 100  | 0.3852        | 0.0139          | 0.9753                       |
| 1.8704 | 101  | 0.389         | -               | -                            |
| 1.8889 | 102  | 0.3801        | -               | -                            |
| 1.9074 | 103  | 0.3896        | -               | -                            |
| 1.9259 | 104  | 0.3759        | -               | -                            |
| 1.9444 | 105  | 0.3614        | -               | -                            |
| 1.9630 | 106  | 0.3616        | -               | -                            |
| 1.9815 | 107  | 0.3422        | -               | -                            |
| 2.0    | 108  | 0.3516        | -               | -                            |
| 2.0185 | 109  | 0.3507        | -               | -                            |
| 2.0370 | 110  | 0.3387        | -               | -                            |
| 2.0556 | 111  | 0.343         | -               | -                            |
| 2.0741 | 112  | 0.3335        | -               | -                            |
| 2.0926 | 113  | 0.3356        | -               | -                            |
| 2.1111 | 114  | 0.3262        | -               | -                            |
| 2.1296 | 115  | 0.3236        | -               | -                            |
| 2.1481 | 116  | 0.3201        | -               | -                            |
| 2.1667 | 117  | 0.3267        | -               | -                            |
| 2.1852 | 118  | 0.3148        | -               | -                            |
| 2.2037 | 119  | 0.3106        | -               | -                            |
| 2.2222 | 120  | 0.3033        | -               | -                            |
| 2.2407 | 121  | 0.3065        | -               | -                            |
| 2.2593 | 122  | 0.3144        | -               | -                            |
| 2.2778 | 123  | 0.3038        | -               | -                            |
| 2.2963 | 124  | 0.2964        | -               | -                            |
| 2.3148 | 125  | 0.2815        | 0.0107          | 0.9766                       |
| 2.3333 | 126  | 0.2997        | -               | -                            |
| 2.3519 | 127  | 0.2863        | -               | -                            |
| 2.3704 | 128  | 0.2809        | -               | -                            |
| 2.3889 | 129  | 0.2786        | -               | -                            |
| 2.4074 | 130  | 0.2878        | -               | -                            |
| 2.4259 | 131  | 0.2736        | -               | -                            |
| 2.4444 | 132  | 0.2786        | -               | -                            |
| 2.4630 | 133  | 0.2695        | -               | -                            |
| 2.4815 | 134  | 0.2731        | -               | -                            |
| 2.5    | 135  | 0.2721        | -               | -                            |
| 2.5185 | 136  | 0.2681        | -               | -                            |
| 2.5370 | 137  | 0.2689        | -               | -                            |
| 2.5556 | 138  | 0.2545        | -               | -                            |
| 2.5741 | 139  | 0.2617        | -               | -                            |
| 2.5926 | 140  | 0.2633        | -               | -                            |
| 2.6111 | 141  | 0.2523        | -               | -                            |
| 2.6296 | 142  | 0.2518        | -               | -                            |
| 2.6481 | 143  | 0.2576        | -               | -                            |
| 2.6667 | 144  | 0.2596        | -               | -                            |
| 2.6852 | 145  | 0.2537        | -               | -                            |
| 2.7037 | 146  | 0.2542        | -               | -                            |
| 2.7222 | 147  | 0.2476        | -               | -                            |
| 2.7407 | 148  | 0.2397        | -               | -                            |
| 2.7593 | 149  | 0.2448        | -               | -                            |
| 2.7778 | 150  | 0.2431        | 0.0084          | 0.9791                       |
| 2.7963 | 151  | 0.2408        | -               | -                            |
| 2.8148 | 152  | 0.2394        | -               | -                            |
| 2.8333 | 153  | 0.2317        | -               | -                            |
| 2.8519 | 154  | 0.2367        | -               | -                            |
| 2.8704 | 155  | 0.2375        | -               | -                            |
| 2.8889 | 156  | 0.2351        | -               | -                            |
| 2.9074 | 157  | 0.2448        | -               | -                            |
| 2.9259 | 158  | 0.229         | -               | -                            |
| 2.9444 | 159  | 0.2274        | -               | -                            |
| 2.9630 | 160  | 0.2313        | -               | -                            |
| 2.9815 | 161  | 0.2269        | -               | -                            |
| 3.0    | 162  | 0.2298        | -               | -                            |

</details>

### Framework Versions
- Python: 3.11.10
- Sentence Transformers: 3.4.1
- Transformers: 4.49.0
- PyTorch: 2.5.1+cu124
- Accelerate: 1.4.0
- Datasets: 3.3.2
- Tokenizers: 0.21.0

## 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",
}
```

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## Glossary

*Clearly define terms in order to be accessible across audiences.*
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## Model Card Authors

*Lists the people who create the model card, providing recognition and accountability for the detailed work that goes into its construction.*
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## Model Card Contact

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