sentence-transformers safetensors bert sentence-similarity feature-extraction generated_from_trainer dataset_size:4859206 loss:MultipleNegativesRankingLoss arxiv:1908.10084 arxiv:1705.00652 base_model:tintnguyen/bert-base-vi-uncased-st base_model:finetune:tintnguyen/bert-base-vi-uncased-st autotrain_compatible text-embeddings-inference endpoints_compatible region:us
---
base_model: tintnguyen/bert-base-vi-uncased-st
library_name: sentence-transformers
pipeline_tag: sentence-similarity
tags:
- sentence-transformers
- sentence-similarity
- feature-extraction
- generated_from_trainer
- dataset_size:4859206
- loss:MultipleNegativesRankingLoss
widget:
- source_sentence: ngc 2659 có tổng bán kính bao nhiêu
  sentences:
  - 'NGC 2659 ::: NGC 2659 là một cụm sao mở trong chòm sao Thuyền Phàm. Nó được phát
    hiện bởi John Herschel vào ngày 3 tháng 2 năm 1835. Nó thuộc lớp Trumpler III3m.
    Đó là một cụm trẻ, với tuổi gần 8 triệu năm. Lõi của cụm dài 1,93 Parsec (6,3
    năm ánh sáng) và tổng bán kính là 3,6 pc (11,7 năm ánh sáng). Tổng số của ngôi
    sao đó thuộc về cụm được ước tính là 1.801 ± 608 ngôi sao và tổng khối lượng 857
    ± 237 M☉. Trong số các thành viên của nó, một là ngôi sao Be, với có thể có thêm
    bốn ngôi sao Be.'
  - 'Re: Chi phí sở hữu thuyền trung bình hàng tháng. Quanh đây, bạn có thể chi $
    150- $ 200 một tháng để giữ thuyền của bạn trên mặt nước tại một bến du thuyền
    sang trọng, một nửa đến 2/3 số đó nếu nó không được che đậy trong nước. Một kho
    chứa hàng trong phạm vi $ 50- $ 80 một tháng xung quanh hồ tại một bến du thuyền
    trong phạm vi $ 100 cho kho chứa khô.'
  - Bay thuyền có một cấu hình thấp. Chúng được thiết kế để sử dụng ở vùng nước nông
    của vịnh nông lớn, cửa sông hoặc gần bờ. Thuyền vịnh có chiều dài 18'ÃƒÂ ¢ Ã‚â‚¬Ã‚â
    € œ24 'và làm bằng sợi thủy tinh vì chúng được sử dụng ở vùng nước mặn hoặc lợ.
    Họ có nhiều mạn hơn thuyền phẳng.
- source_sentence: khi nào điều hoang dã xuất hiện
  sentences:
  - ' Wild Thing là một đĩa đơn của rapper Tone LÃâ € ¦Ã ‚c trong album 1989 LÃƒâ
    € ¦Ã‚ c-ed After Dark của anh ấy. Tiêu đề là một tham chiếu đến cụm từ doin ''the
    wild thing, một từ ngữ chỉ tình dục, không giống như bài hát nổi tiếng của The
    Troggs, Wild Thing, (sau đó được Jimi Hendrix cover) trong đó điều hoang dã là
    một cô gái. Rõ ràng, quyết định này là được thực hiện mà không tham khảo ý kiến
    ​​của các thành viên ban đầu của ban nhạc (được coi là đồng tác giả của bài hát),
    những người đã không mong đợi Wild Thing trở thành hit chính mà nó đã trở thành.
    Một vụ kiện dân sự sau đó đã được giải quyết ngoài tòa án, với ban nhạc nhận được
    180.000 đô la Mỹ làm khoản thanh toán dàn xếp.'
  - 'Xã Richland, Quận Allen, Ohio ::: Xã Richland (tiếng Anh: Richland Township)
    là một xã thuộc quận Allen, tiểu bang Ohio, Hoa Kỳ. Năm 2010, dân số của xã này
    là 6.289 người.'
  - Đơn âm cổ điển thường bắt đầu với 2 đến 5 ngày cảm thấy mệt mỏi và dưới thời tiết,
    đôi khi bị sốt. Điều này thậm chí có thể kéo dài một hoặc hai tuần. Sau đó, đau
    họng phát triển với các tuyến sưng tấy ở cổ và các nơi khác. Sốt và mệt mỏi tăng
    lên.
- source_sentence: giáo viên mầm non là gì
  sentences:
  - Giáo viên mầm non giúp học sinh của họ học chủ yếu thông qua các hoạt động vui
    chơi và tương tác, tận dụng hoạt động vui chơi của trẻ để phát triển thêm ngôn
    ngữ và từ vựng. Một giáo viên mầm non có thể sử dụng các trò chơi kể chuyện, ghép
    vần và diễn kịch để cải thiện các kỹ năng xã hội hoặc giới thiệu các khái niệm
    khoa học và toán học.
  - 'Nam cwm (đi bộ đường dài vào mùa hè) Toubkal hoặc Tubkal (tiếng Berber: ÃƒÂ ¢
    Ã‚ÂµÃ‚Å “ÃƒÂ ¢ Ã‚ÂµÃ‚â € œÃƒÂ ¢ Ã‚Â´Ã‚Â ± ÃƒÂ ¢ Ã‚Â´Ã‚Â½ÃƒÂ ¢ Ã ‚Â´Ã‚Â ° ÃƒÂ ¢
    Ã‚ÂµÃ‚, Tubkal, hoặc ÃƒÂ ¢ Ã‚ÂµÃ‚Å “ÃƒÂ ¢ Ã‚ÂµÃ‚â € œÃƒÂ ¢ Ã‚Â´Ã‚Â ± ÃƒÂ ¢ Ã‚ÂµÃ‚â
    € ¡ÃƒÂ ¢ Ã‚Â´Ã‚Â ° ÃƒÂ ¢ Ã‚ÂµÃ ‚, Tubqal; tiếng Ả Rập: ÃƒËœÃ‚ÂªÃƒâ„ ¢ Ã‚Ë † ÃƒËœÃ‚Â¨Ãƒâ
    „¢ Ã‚â € šÃƒËœÃ‚Â§Ãƒ Ã‚â € žÃƒÂ ¢ Ã‚â‚¬Ã‚Å½ÃƒÂ ¢ Ã‚â‚¬Ã‚Å½) là một đỉnh núi ở
    tây nam Maroc, nằm trong Vườn quốc gia Toubkal. Với độ cao 4.167 mét (13.671 ft),
    nó là đỉnh cao nhất trong Dãy núi Atlas và ở Bắc Phi. Đây là một đỉnh núi cực
    kỳ nổi bật nằm cách thành phố Marrakesh 63 km về phía nam và là điểm đến nổi tiếng
    của những người leo núi. Đỉnh cao nhất ở Toubkal. Những chú chim bay vút trên
    đường dẫn lên đỉnh núi.'
  - 'Tên Kathryn là một tên tiếng Anh của em bé. Trong tiếng Anh, ý nghĩa của cái
    tên Kathryn là: Thuần khiết. Ý nghĩa tiếng Hy Lạp: Tên Kathryn là một tên em bé
    trong tiếng Hy Lạp. Trong tiếng Hy Lạp, ý nghĩa của cái tên Kathryn là: Tinh khiết.'
- source_sentence: garcinia cambogia có an toàn cho bệnh nhân tiểu đường không
  sentences:
  - Ford Escape 2017 có giá khởi điểm 23.750 USD, mức trung bình cho phân khúc. Trong
    số ít những chiếc SUV có thứ hạng cao hơn Escape, chỉ có Honda CR-V (24.045 USD)
    là đắt hơn, nhưng không nhiều.
  - Tuy nhiên, cũng có những phát hiện ở những bệnh nhân tiểu đường có mức đường huyết
    được kiểm soát cho thấy mức đường huyết của họ thực sự có thể giảm xuống quá thấp
    khi điều trị kết hợp với thực phẩm chức năng Garcinia Cambogia. không phù hợp
    với bạn trước khi bạn sử dụng nó hoặc bắt đầu bất kỳ chương trình dùng thử miễn
    phí nào. Garcinia Cambogia, còn được gọi là axit hydroxycitric, có nguồn gốc từ
    một loại trái cây, được gọi là me, có bản chất giống bí ngô.
  - 'Haidershofen ::: Haidershofen là một thị trấn của nước Áo. Đô thị này có diện
    tích 31,99 km², dân số năm 2001 là 3461 người. Thị trấn thuộc huyện Amstetten,
    trong bang Niederösterreich.'
- source_sentence: những gì cần giáo dục để trở thành một y tá
  sentences:
  - AF-S là AF 'đơn' - máy ảnh của bạn sẽ lấy nét vào một đối tượng cố định khi bạn
    nhấn nút AF và sẽ vẫn lấy nét ở điểm đó miễn là bạn giữ nút này. Điều này tốt
    nhất cho các đối tượng tĩnh.AF-C AF là 'liên tục' - máy ảnh sẽ lấy nét bất cứ
    thứ gì trong các điểm AF liên quan (tùy thuộc vào cách bạn thiết lập vùng phủ
    AF của mình) và sẽ cố gắng giữ cho đối tượng được lấy nét ở bất cứ nơi nào nó
    di chuyển, cho dù đó là về phía / ra xa máy ảnh hoặc bên cạnh.FA là AF 'tự động'
    và tự động chuyển đổi giữa hai chế độ AF tùy thuộc vào đối tượng đang làm gì.
    Điều này đòi hỏi người chụp ít nỗ lực hơn, nhưng bạn đang dựa vào máy ảnh để đoán
    chính xác những gì bạn đang lấy nét và có thể dẫn đến lấy nét không mong muốn.
  - Nếu bạn quan tâm đến việc trở thành một y tá, bạn phải có bằng cử nhân và bằng
    tốt nghiệp, cũng như duy trì giấy phép và chứng chỉ hiện tại. Tiếp tục đọc để
    biết tổng quan về các bước giáo dục và yêu cầu chuyên môn của các học viên y tá.
    Tổng quan về Học viên Y tá. Những người hành nghề y tá là những y tá đã đăng ký
    (RN) có trình độ học vấn bổ sung cho phép họ đảm nhận vai trò nhà cung cấp dịch
    vụ chăm sóc sức khỏe ban đầu tương tự như một bác sĩ, bao gồm khả năng kê đơn
    thuốc.
  - 'Mũi Capricorn ::: Mũi Capricorn là một mũi đất ở vùng bờ biển miền trung bang
    Queensland, Úc.'
---

# SentenceTransformer based on tintnguyen/bert-base-vi-uncased-st

This is a [sentence-transformers](https://www.SBERT.net) model finetuned from [tintnguyen/bert-base-vi-uncased-st](https://huggingface.co/tintnguyen/bert-base-vi-uncased-st). 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:** [tintnguyen/bert-base-vi-uncased-st](https://huggingface.co/tintnguyen/bert-base-vi-uncased-st) <!-- at revision 26d7b26d7c0bc4c62342e97632d39020400f6aad -->
- **Maximum Sequence Length:** 512 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': 512, 'do_lower_case': False}) with Transformer model: BertModel 
  (1): Pooling({'word_embedding_dimension': 768, 'pooling_mode_cls_token': False, 'pooling_mode_mean_tokens': True, 'pooling_mode_max_tokens': False, 'pooling_mode_mean_sqrt_len_tokens': False, 'pooling_mode_weightedmean_tokens': False, 'pooling_mode_lasttoken': False, 'include_prompt': True})
)
```

## Usage

### Direct Usage (Sentence Transformers)

First install the Sentence Transformers library:

```bash
pip install -U sentence-transformers
```

Then you can load this model and run inference.
```python
from sentence_transformers import SentenceTransformer

# Download from the 🤗 Hub
model = SentenceTransformer("tintnguyen/bert-base-vi-uncased-st-2")
# Run inference
sentences = [
    'những gì cần giáo dục để trở thành một y tá',
    'Nếu bạn quan tâm đến việc trở thành một y tá, bạn phải có bằng cử nhân và bằng tốt nghiệp, cũng như duy trì giấy phép và chứng chỉ hiện tại. Tiếp tục đọc để biết tổng quan về các bước giáo dục và yêu cầu chuyên môn của các học viên y tá. Tổng quan về Học viên Y tá. Những người hành nghề y tá là những y tá đã đăng ký (RN) có trình độ học vấn bổ sung cho phép họ đảm nhận vai trò nhà cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe ban đầu tương tự như một bác sĩ, bao gồm khả năng kê đơn thuốc.',
    'Mũi Capricorn ::: Mũi Capricorn là một mũi đất ở vùng bờ biển miền trung bang Queensland, Úc.',
]
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.*
-->

<!--
## 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: 4,859,206 training samples
* Columns: <code>anchor</code> and <code>positive</code>
* Approximate statistics based on the first 1000 samples:
  |         | anchor                                                                            | positive                                                                            |
  |:--------|:----------------------------------------------------------------------------------|:------------------------------------------------------------------------------------|
  | type    | string                                                                            | string                                                                              |
  | details | <ul><li>min: 4 tokens</li><li>mean: 10.61 tokens</li><li>max: 27 tokens</li></ul> | <ul><li>min: 19 tokens</li><li>mean: 84.55 tokens</li><li>max: 433 tokens</li></ul> |
* Samples:
  | anchor                                                 | positive                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                             |
  |:-------------------------------------------------------|:-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|
  | <code>ricardo emanuel silva là ai</code>               | <code>Ricardo Enrique Silva ::: Ricardo Enrique Silva là một bác sĩ và nhà bất đồng chính kiến người Cuba.Ông đã bị chính quyền Cuba bắt trong vụ mùa xuân đen năm 2003 và bị xử phạt 10 năm tù.</code>                                                                                                                                                                                              |
  | <code>gốc của ngôn ngữ yiddish là gì</code>            | <code>Tiếng Yiddish là ngôn ngữ lịch sử của người Do Thái Ashkenazic (Trung và Đông Âu), và là ngôn ngữ văn học chính thứ ba trong lịch sử Do Thái, sau tiếng Do Thái cổ điển và (Do Thái) Aramaic .iddish là ngôn ngữ lịch sử của người Do Thái Ashkenazic (Trung và Đông Âu), và là ngôn ngữ văn học chính thứ ba trong lịch sử Do Thái, sau tiếng Do Thái cổ điển và tiếng Aram (Do Thái).</code> |
  | <code>xã moulin-sous-touvent nằm ở quốc gia nào</code> | <code>Moulin-sous-Touvent ::: Moulin-sous-Touvent là một xã thuộc tỉnh Oise trong vùng Hauts-de-France phía bắc nước Pháp. Xã này nằm ở khu vực có độ cao trung bình 93 mét trên mực nước biển.</code>                                                                                                                                                                                               |
* Loss: [<code>MultipleNegativesRankingLoss</code>](https://sbert.net/docs/package_reference/sentence_transformer/losses.html#multiplenegativesrankingloss) with these parameters:
  ```json
  {
      "scale": 20.0,
      "similarity_fct": "cos_sim"
  }
  ```

### Evaluation Dataset

#### Unnamed Dataset


* Size: 300 evaluation samples
* Columns: <code>anchor</code> and <code>positive</code>
* Approximate statistics based on the first 300 samples:
  |         | anchor                                                                            | positive                                                                           |
  |:--------|:----------------------------------------------------------------------------------|:-----------------------------------------------------------------------------------|
  | type    | string                                                                            | string                                                                             |
  | details | <ul><li>min: 6 tokens</li><li>mean: 10.63 tokens</li><li>max: 23 tokens</li></ul> | <ul><li>min: 15 tokens</li><li>mean: 86.9 tokens</li><li>max: 512 tokens</li></ul> |
* Samples:
  | anchor                                               | positive                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                        |
  |:-----------------------------------------------------|:------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|
  | <code>dân số của xã west prairie là bao nhiêu</code> | <code>Xã West Prairie, Quận Poinsett, Arkansas ::: Xã West Prairie (tiếng Anh: West Prairie Township) là một xã thuộc quận Poinsett, tiểu bang Arkansas, Hoa Kỳ. Năm 2010, dân số của xã này là 894 người.</code>                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                               |
  | <code>đường giai quan là gì</code>                   | <code>Đường Cái Quan ::: Đường Cái Quan hay đường Thiên lý, cũng có khi gọi là đường Quan lộ, hay đường Quan báo là một con đường dài chạy từ miền Bắc Việt Nam đến miền Nam Việt Nam, chủ yếu đắp vào đầu thế kỷ 19.</code>                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                    |
  | <code>đài bắc là gì</code>                           | <code>Đài Bắc ::: Đài Bắc (tiếng Trung: 臺北市; bính âm: Táiběi Shì, Hán Việt: Đài Bắc thị; đọc theo IPA: tʰǎipèi trong tiếng Phổ thông) là thủ đô của Trung Hoa Dân Quốc (Đài Loan) và là thành phố trung tâm của một vùng đô thị lớn nhất tại Đài Loan, một trong sáu thành phố trực thuộc Trung ương của Đài Loan. Đài Bắc nằm ở đầu phía bắc của đảo chính và nằm bên sông Đạm Thủy, cách thành phố cảng Thái Bình Dương Cơ Long 25 km về phía đông bắc. Một thành phố ven biển khác, mà nay trở thành một quận của Tân Bắc là Đạm Thủy, nơi này cách Đài Bắc 20 km về phía tây bắc và nằm ở cửa con sông cùng tên thuộc eo biển Đài Loan. Đài Bắc nằm trên hai thung lũng tương đối hẹp tạo bởi sông Cơ Long (基隆河) và sông Tân Điếm (新店溪), hai sông hợp lưu tạo thành sông Đạm Thủy và chảy dọc theo ranh giới phía tây của thành phố.</code> |
* Loss: [<code>MultipleNegativesRankingLoss</code>](https://sbert.net/docs/package_reference/sentence_transformer/losses.html#multiplenegativesrankingloss) with these parameters:
  ```json
  {
      "scale": 20.0,
      "similarity_fct": "cos_sim"
  }
  ```

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

- `eval_strategy`: steps
- `per_device_train_batch_size`: 64
- `per_device_eval_batch_size`: 32
- `learning_rate`: 2e-05
- `warmup_ratio`: 0.1
- `fp16`: True
- `batch_sampler`: no_duplicates

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

- `overwrite_output_dir`: False
- `do_predict`: False
- `eval_strategy`: steps
- `prediction_loss_only`: True
- `per_device_train_batch_size`: 64
- `per_device_eval_batch_size`: 32
- `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`: 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`: 3
- `max_steps`: -1
- `lr_scheduler_type`: linear
- `lr_scheduler_kwargs`: {}
- `warmup_ratio`: 0.1
- `warmup_steps`: 0
- `log_level`: passive
- `log_level_replica`: warning
- `log_on_each_node`: True
- `logging_nan_inf_filter`: True
- `save_safetensors`: True
- `save_on_each_node`: False
- `save_only_model`: False
- `restore_callback_states_from_checkpoint`: False
- `no_cuda`: False
- `use_cpu`: False
- `use_mps_device`: False
- `seed`: 42
- `data_seed`: None
- `jit_mode_eval`: False
- `use_ipex`: False
- `bf16`: False
- `fp16`: True
- `fp16_opt_level`: O1
- `half_precision_backend`: auto
- `bf16_full_eval`: False
- `fp16_full_eval`: False
- `tf32`: None
- `local_rank`: 0
- `ddp_backend`: None
- `tpu_num_cores`: None
- `tpu_metrics_debug`: False
- `debug`: []
- `dataloader_drop_last`: False
- `dataloader_num_workers`: 0
- `dataloader_prefetch_factor`: None
- `past_index`: -1
- `disable_tqdm`: False
- `remove_unused_columns`: True
- `label_names`: None
- `load_best_model_at_end`: 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
- `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 |
|:------:|:------:|:-------------:|:---------------:|
| 0.0066 | 500    | 0.1818        | -               |
| 0.0132 | 1000   | 0.1624        | 0.0828          |
| 0.0198 | 1500   | 0.1525        | -               |
| 0.0263 | 2000   | 0.1316        | 0.0506          |
| 0.0329 | 2500   | 0.1182        | -               |
| 0.0395 | 3000   | 0.1197        | 0.0450          |
| 0.0461 | 3500   | 0.1101        | -               |
| 0.0527 | 4000   | 0.1057        | 0.0437          |
| 0.0593 | 4500   | 0.1031        | -               |
| 0.0659 | 5000   | 0.0987        | 0.0459          |
| 0.0724 | 5500   | 0.0989        | -               |
| 0.0790 | 6000   | 0.0978        | 0.0480          |
| 0.0856 | 6500   | 0.0877        | -               |
| 0.0922 | 7000   | 0.0851        | 0.0396          |
| 0.0988 | 7500   | 0.0871        | -               |
| 0.1054 | 8000   | 0.0878        | 0.0427          |
| 0.1120 | 8500   | 0.0875        | -               |
| 0.1185 | 9000   | 0.0837        | 0.0388          |
| 0.1251 | 9500   | 0.0835        | -               |
| 0.1317 | 10000  | 0.0796        | 0.0293          |
| 0.1383 | 10500  | 0.0835        | -               |
| 0.1449 | 11000  | 0.0839        | 0.0351          |
| 0.1515 | 11500  | 0.0797        | -               |
| 0.1580 | 12000  | 0.0789        | 0.0351          |
| 0.1646 | 12500  | 0.0791        | -               |
| 0.1712 | 13000  | 0.0774        | 0.0354          |
| 0.1778 | 13500  | 0.08          | -               |
| 0.1844 | 14000  | 0.074         | 0.0287          |
| 0.1910 | 14500  | 0.0745        | -               |
| 0.1976 | 15000  | 0.0786        | 0.0307          |
| 0.2041 | 15500  | 0.0733        | -               |
| 0.2107 | 16000  | 0.0733        | 0.0245          |
| 0.2173 | 16500  | 0.0749        | -               |
| 0.2239 | 17000  | 0.0742        | 0.0289          |
| 0.2305 | 17500  | 0.0708        | -               |
| 0.2371 | 18000  | 0.0714        | 0.0279          |
| 0.2437 | 18500  | 0.0755        | -               |
| 0.2502 | 19000  | 0.0738        | 0.0252          |
| 0.2568 | 19500  | 0.0747        | -               |
| 0.2634 | 20000  | 0.0738        | 0.0287          |
| 0.2700 | 20500  | 0.0722        | -               |
| 0.2766 | 21000  | 0.0723        | 0.0279          |
| 0.2832 | 21500  | 0.0747        | -               |
| 0.2898 | 22000  | 0.0713        | 0.0296          |
| 0.2963 | 22500  | 0.0721        | -               |
| 0.3029 | 23000  | 0.0783        | 0.0318          |
| 0.3095 | 23500  | 0.0714        | -               |
| 0.3161 | 24000  | 0.0727        | 0.0260          |
| 0.3227 | 24500  | 0.0701        | -               |
| 0.3293 | 25000  | 0.0706        | 0.0313          |
| 0.3359 | 25500  | 0.0696        | -               |
| 0.3424 | 26000  | 0.0722        | 0.0287          |
| 0.3490 | 26500  | 0.0684        | -               |
| 0.3556 | 27000  | 0.071         | 0.0269          |
| 0.3622 | 27500  | 0.0694        | -               |
| 0.3688 | 28000  | 0.0677        | 0.0322          |
| 0.3754 | 28500  | 0.0658        | -               |
| 0.3820 | 29000  | 0.0676        | 0.0276          |
| 0.3885 | 29500  | 0.0666        | -               |
| 0.3951 | 30000  | 0.0639        | 0.0251          |
| 0.4017 | 30500  | 0.067         | -               |
| 0.4083 | 31000  | 0.0653        | 0.0221          |
| 0.4149 | 31500  | 0.064         | -               |
| 0.4215 | 32000  | 0.0695        | 0.0261          |
| 0.4280 | 32500  | 0.0667        | -               |
| 0.4346 | 33000  | 0.0641        | 0.0279          |
| 0.4412 | 33500  | 0.0632        | -               |
| 0.4478 | 34000  | 0.0622        | 0.0212          |
| 0.4544 | 34500  | 0.0594        | -               |
| 0.4610 | 35000  | 0.0611        | 0.0214          |
| 0.4676 | 35500  | 0.0614        | -               |
| 0.4741 | 36000  | 0.0604        | 0.0186          |
| 0.4807 | 36500  | 0.06          | -               |
| 0.4873 | 37000  | 0.0628        | 0.0196          |
| 0.4939 | 37500  | 0.0619        | -               |
| 0.5005 | 38000  | 0.065         | 0.0194          |
| 0.5071 | 38500  | 0.0595        | -               |
| 0.5137 | 39000  | 0.0614        | 0.0168          |
| 0.5202 | 39500  | 0.0585        | -               |
| 0.5268 | 40000  | 0.0593        | 0.0199          |
| 0.5334 | 40500  | 0.0597        | -               |
| 0.5400 | 41000  | 0.0557        | 0.0173          |
| 0.5466 | 41500  | 0.054         | -               |
| 0.5532 | 42000  | 0.0586        | 0.0166          |
| 0.5598 | 42500  | 0.0535        | -               |
| 0.5663 | 43000  | 0.0548        | 0.0169          |
| 0.5729 | 43500  | 0.0555        | -               |
| 0.5795 | 44000  | 0.0555        | 0.0166          |
| 0.5861 | 44500  | 0.0579        | -               |
| 0.5927 | 45000  | 0.0524        | 0.0234          |
| 0.5993 | 45500  | 0.0508        | -               |
| 0.6059 | 46000  | 0.0604        | 0.0260          |
| 0.6124 | 46500  | 0.0562        | -               |
| 0.6190 | 47000  | 0.0578        | 0.0217          |
| 0.6256 | 47500  | 0.0566        | -               |
| 0.6322 | 48000  | 0.0556        | 0.0189          |
| 0.6388 | 48500  | 0.0538        | -               |
| 0.6454 | 49000  | 0.0511        | 0.0178          |
| 0.6520 | 49500  | 0.0526        | -               |
| 0.6585 | 50000  | 0.0528        | 0.0259          |
| 0.6651 | 50500  | 0.05          | -               |
| 0.6717 | 51000  | 0.0531        | 0.0193          |
| 0.6783 | 51500  | 0.0572        | -               |
| 0.6849 | 52000  | 0.0532        | 0.0184          |
| 0.6915 | 52500  | 0.0545        | -               |
| 0.6980 | 53000  | 0.0557        | 0.0203          |
| 0.7046 | 53500  | 0.0542        | -               |
| 0.7112 | 54000  | 0.0535        | 0.0174          |
| 0.7178 | 54500  | 0.0533        | -               |
| 0.7244 | 55000  | 0.0523        | 0.0181          |
| 0.7310 | 55500  | 0.0527        | -               |
| 0.7376 | 56000  | 0.0515        | 0.0237          |
| 0.7441 | 56500  | 0.0536        | -               |
| 0.7507 | 57000  | 0.0523        | 0.0173          |
| 0.7573 | 57500  | 0.0498        | -               |
| 0.7639 | 58000  | 0.0491        | 0.0162          |
| 0.7705 | 58500  | 0.0496        | -               |
| 0.7771 | 59000  | 0.0503        | 0.0194          |
| 0.7837 | 59500  | 0.0505        | -               |
| 0.7902 | 60000  | 0.0488        | 0.0241          |
| 0.7968 | 60500  | 0.0513        | -               |
| 0.8034 | 61000  | 0.0522        | 0.0225          |
| 0.8100 | 61500  | 0.0507        | -               |
| 0.8166 | 62000  | 0.0521        | 0.0219          |
| 0.8232 | 62500  | 0.0494        | -               |
| 0.8298 | 63000  | 0.049         | 0.0169          |
| 0.8363 | 63500  | 0.0483        | -               |
| 0.8429 | 64000  | 0.0492        | 0.0192          |
| 0.8495 | 64500  | 0.0494        | -               |
| 0.8561 | 65000  | 0.0501        | 0.0180          |
| 0.8627 | 65500  | 0.0493        | -               |
| 0.8693 | 66000  | 0.0492        | 0.0206          |
| 0.8759 | 66500  | 0.0473        | -               |
| 0.8824 | 67000  | 0.0511        | 0.0216          |
| 0.8890 | 67500  | 0.0477        | -               |
| 0.8956 | 68000  | 0.049         | 0.0216          |
| 0.9022 | 68500  | 0.0502        | -               |
| 0.9088 | 69000  | 0.0548        | 0.0198          |
| 0.9154 | 69500  | 0.0474        | -               |
| 0.9220 | 70000  | 0.0487        | 0.0183          |
| 0.9285 | 70500  | 0.0452        | -               |
| 0.9351 | 71000  | 0.046         | 0.0161          |
| 0.9417 | 71500  | 0.0491        | -               |
| 0.9483 | 72000  | 0.0461        | 0.0169          |
| 0.9549 | 72500  | 0.0505        | -               |
| 0.9615 | 73000  | 0.05          | 0.0174          |
| 0.9680 | 73500  | 0.0506        | -               |
| 0.9746 | 74000  | 0.0459        | 0.0168          |
| 0.9812 | 74500  | 0.0469        | -               |
| 0.9878 | 75000  | 0.0444        | 0.0188          |
| 0.9944 | 75500  | 0.0513        | -               |
| 1.0010 | 76000  | 0.0452        | 0.0190          |
| 1.0076 | 76500  | 0.0472        | -               |
| 1.0141 | 77000  | 0.0466        | 0.0172          |
| 1.0207 | 77500  | 0.0497        | -               |
| 1.0273 | 78000  | 0.0478        | 0.0169          |
| 1.0339 | 78500  | 0.0476        | -               |
| 1.0405 | 79000  | 0.0492        | 0.0207          |
| 1.0471 | 79500  | 0.0464        | -               |
| 1.0537 | 80000  | 0.0462        | 0.0176          |
| 1.0602 | 80500  | 0.0451        | -               |
| 1.0668 | 81000  | 0.0461        | 0.0228          |
| 1.0734 | 81500  | 0.0465        | -               |
| 1.0800 | 82000  | 0.0475        | 0.0201          |
| 1.0866 | 82500  | 0.0419        | -               |
| 1.0932 | 83000  | 0.0406        | 0.0177          |
| 1.0998 | 83500  | 0.0431        | -               |
| 1.1063 | 84000  | 0.0426        | 0.0190          |
| 1.1129 | 84500  | 0.0453        | -               |
| 1.1195 | 85000  | 0.0407        | 0.0186          |
| 1.1261 | 85500  | 0.0417        | -               |
| 1.1327 | 86000  | 0.0392        | 0.0154          |
| 1.1393 | 86500  | 0.0423        | -               |
| 1.1459 | 87000  | 0.0414        | 0.0143          |
| 1.1524 | 87500  | 0.0418        | -               |
| 1.1590 | 88000  | 0.0402        | 0.0148          |
| 1.1656 | 88500  | 0.0394        | -               |
| 1.1722 | 89000  | 0.04          | 0.0136          |
| 1.1788 | 89500  | 0.0424        | -               |
| 1.1854 | 90000  | 0.038         | 0.0131          |
| 1.1920 | 90500  | 0.0387        | -               |
| 1.1985 | 91000  | 0.0422        | 0.0169          |
| 1.2051 | 91500  | 0.0367        | -               |
| 1.2117 | 92000  | 0.0401        | 0.0137          |
| 1.2183 | 92500  | 0.0375        | -               |
| 1.2249 | 93000  | 0.0394        | 0.0190          |
| 1.2315 | 93500  | 0.0372        | -               |
| 1.2380 | 94000  | 0.0363        | 0.0160          |
| 1.2446 | 94500  | 0.0362        | -               |
| 1.2512 | 95000  | 0.0371        | 0.0194          |
| 1.2578 | 95500  | 0.0363        | -               |
| 1.2644 | 96000  | 0.0376        | 0.0147          |
| 1.2710 | 96500  | 0.0371        | -               |
| 1.2776 | 97000  | 0.0363        | 0.0174          |
| 1.2841 | 97500  | 0.0363        | -               |
| 1.2907 | 98000  | 0.0354        | 0.0172          |
| 1.2973 | 98500  | 0.0372        | -               |
| 1.3039 | 99000  | 0.0358        | 0.0132          |
| 1.3105 | 99500  | 0.0353        | -               |
| 1.3171 | 100000 | 0.0363        | 0.0131          |
| 1.3237 | 100500 | 0.0358        | -               |
| 1.3302 | 101000 | 0.0359        | 0.0122          |
| 1.3368 | 101500 | 0.033         | -               |
| 1.3434 | 102000 | 0.0356        | 0.0149          |
| 1.3500 | 102500 | 0.0323        | -               |
| 1.3566 | 103000 | 0.0358        | 0.0124          |
| 1.3632 | 103500 | 0.034         | -               |
| 1.3698 | 104000 | 0.0338        | 0.0141          |

</details>

### Framework Versions
- Python: 3.11.10
- Sentence Transformers: 3.3.1
- Transformers: 4.46.3
- PyTorch: 2.5.1+cu124
- Accelerate: 1.1.1
- Datasets: 3.1.0
- Tokenizers: 0.20.3

## 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",
}
```

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

<!--
## 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.*
-->