sentence-transformers safetensors roberta sentence-similarity feature-extraction generated_from_trainer dataset_size:37424 loss:MultipleNegativesRankingLoss arxiv:1908.10084 arxiv:1705.00652 base_model:vinai/phobert-base base_model:finetune:vinai/phobert-base autotrain_compatible endpoints_compatible region:us
---
base_model: vinai/phobert-base
library_name: sentence-transformers
pipeline_tag: sentence-similarity
tags:
- sentence-transformers
- sentence-similarity
- feature-extraction
- generated_from_trainer
- dataset_size:37424
- loss:MultipleNegativesRankingLoss
widget:
- source_sentence: Banh gai Tu Tru hay banh gai lang Mia la loai banh dac san cua
    lang Mia, xa Tho Dien, huyen Tho Xuan. Nguyen lieu banh gai chia thanh hai phan
    gom vo va nhan. Trong do, vo chi gom gao nep va la gai con phan nhan co mo lon,
    dau xanh, dua va hat sen. Banh gai duoc goi bang la chuoi kho, hap chin trong
    vong 2 gio. Chiec banh gai dat chuan phai min va thom ngon, co vi deo thom cua
    la gai va gao nep. Huong thom cua dau chuoi, vi ngot cua mat mia, mui thom thanh
    diu cua dau, vi beo ngay cua thit luon hap dan nguoi an.Tat ca tao nen nhung chiec
    banh gai thom ngon dam hon xu Thanh.
  sentences:
  - Gà nấu măng chua
  - Trung tâm EZcooking
  - Bánh gai Tứ Trụ.
- source_sentence: "Ở Hải Phòng, nhắc đến cháo là bạn sẽ được review ngay đến địa\
    \ điểm Cháo cay Trần Bình Trọng - một quán khá nổi và để lại ấn tượng tốt cho\
    \ nhiều người. Nếu bạn là tín đồ mê ăn cay thì đây sẽ là lựa chọn xuất sắc dành\
    \ cho bạn, là món cháo mà không nơi nào có thể có, nếu bạn đam mê cảm giác cay\
    \ tê lưỡi thì bạn không nên bỏ lỡ địa điểm này.\n\nĐúng như tên gọi của món ăn\
    \ là cháo cay, nên điểm đầu tiên đặc biệt của món ăn này chính là vị cay. Cháo\
    \ cay Trần Bình Trọng nổi tiếng vì rất cay. Nếu bạn là người có niềm đam mê với\
    \ đồ cay nóng thì đây chính là một địa chỉ để đời cho bạn. Khác với món cháo thông\
    \ thường, cháo cay là món được nấu từ bột gạo xay nhuyễn. Nước dùng để nấu cháo\
    \ là loại nước xương được hầm kỹ, và được nêm nếm gia vị sao cho vừa ăn.\n\nĐến\
    \ với quán, bạn sẽ có đa dạng lựa chọn từ cháo sườn, cháo trai, cháo lươn,...\
    \ với hương vị độc đáo và thơm ngon. Cháo được nấu sền sệt, không bị loãng quá\
    \ mà cũng không hề đặc, nêm vừa miệng được ăn kèm cùng quẩy giòn giòn.\n\nTHÔNG\
    \ TIN LIÊN HỆ:\nĐịa chỉ: 17 Trần Bình Trọng, Hồng Bàng, Hải Phòng.\nĐiện thoại:\
    \ 0912 319 466\nGiờ mở cửa: 16:00 - 21:00Giá trung bình: 15.000 đồng - 25.000\
    \ đồng\n Chỉ đường  Gọi điện  Mua ngay"
  sentences:
  - Quán Cháo cay - Trần Bình Trọng
  - Canh bò hầm rau củ
  - Trái cây chua
- source_sentence: Tamago Onsen là món trứng được nấu bằng cách sử dụng những nguồn
    suối nước nóng tự nhiên ở Nhật Bản (ở Nhật, người ta gọi suối nước nóng là onsen).
    Quá trình chế biến thường diễn ra trong một khoảng thời gian khá dài nên món trứng
    thành phẩm giống như một miếng bánh mềm mịn. Tamago Onsen thường được phục vụ
    với một vài món đồ ăn kèm và nước tương. Thực ra, onsen tamago gần giống như món
    trứng trần ở nhiều nước. Nhưng điều làm thực khách cảm thấy thu hút ở món ăn này
    đó là sự cầu kì của nó, khi người Nhật sử dụng nước từ các con suối nước nóng
    để chế biến món trứng.
  sentences:
  - Dưa cải muối
  - Cách nấu lẩu kim chi cá hồi
  - Quán Dương
- source_sentence: 'Thuong bi nham lan voi goi cuon, bo bia lai co cach che bien cau
    ky hon doi chut. Von la mon an cua nguoi Hoa, theo nam thang, bo bia Sai Gon dan
    co nhieu bien doi, nhung xoay quanh van la 5 loai nguyen lieu chinh: lap xuong,
    tep kho, trung vit, cu san cat soi, xa lach va duoc cuon ben ngoai bang mot lop
    banh trang mong, cham voi nuoc tuong dac che.Gia tham khao: 5000 dong'
  sentences:
  - Bánh Xèo 46A Đinh Công Tráng
  - Món canh rong biển
  - Vựa Cua Biển Út Kiệt
- source_sentence: 'Nguyên liệu: Cho 3 người

    Cá mút đá 1 kg Ớt 1 muỗng canhLá chanh 20 gr Hành tím băm 2 muỗng cà phê Sa tế
    2 muỗng canhDụng cụ thực hiện: Bếp nướng điện, tô, muỗng, dao,...


    Cách làm Cá mút đá nướng sa tế:

    Sơ chế cá mút đá:

    Dùng một vật nhọn giữ cố định đầu của cá mút đá, sau đó dùng dao rạch phần bụng
    và loại bỏ hết phần ruột của cá ra.Tiếp theo dùng dao lóc thịt và bỏ phần da nhờn
    của cá đi. Tùy theo món ăn và kích thước cá mà chúng ta sẽ cắt thành những đoạn
    vừa ăn. Bên cạnh đó, bạn có thể mua cá mút đá chế biến sẵn và được giữ đông, chúng
    vẫn giữ được hương vị, độ tươi ngon. Đây là cách dễ dàng nhất bạn không phải tốn
    công chế biến cá mút đá. Mua về chỉ cần cắt nhỏ, ướp gia vị là có thể nấu được
    ngay.

    Cách sơ chế cá sạch, hết nhớt

    Cách 1: bạn hãy lấy giấm tưới lên thân cá, chờ trong vài phút để nhớt trên thân
    cá đông lại, lúc này bạn có thể dễ dàng dùng dao cạo hết lớp nhớt đã đông này
    đi đấy.Cách 2: sau khi mua cá về, dùng nước nóng già đổ lên thân cá. Chú ý không
    được để nước sôi vì sẽ làm tróc da và làm chín lớp cá bên ngoài đấy. Sau khi đổ
    đợi lớp nhớt đông lại và dùng dao cạo lớp nhớt đi sau đó rửa sạch. Để đảm bảo
    cá sạch nhớt, sau khi cạo cũng nên rửa lại bằng giấm hay chanh.Chú ý: Để loại
    bỏ nhớt, mùi tanh của cá do tiết thừa còn đọng lại khi bạn làm thịt cá, sau khi
    chế biến thịt thì bạn hãy rửa thật kĩ, đặc biệt là phần bụng và xương sống cá
    để loại bỏ máu đọng lại. Bằng cách như vậy thì cá của bạn sẽ bớt đi mùi tanh rất
    nhiều đấy!

    Ướp cá:

    Cho cá vào tô cùng với 1 muỗng canh ớt, 20gr lá chanh, 2 muỗng cà phê hành tím
    băm và 2 muỗng canh sa tế. Dùng tay trộn đều cho cá thấm đều gia vị, sau đó ướp
    trong 15 phút.

    Nướng cá:

    Cho cá lên bếp nướng điện hoặc lên dĩa nướng với than, nướng đến khi cá vừa chín
    tới, không nướng quá chín làm cá khô, mất đi độ ngon của món ăn.

    Thành phẩm: Thịt cá dai dai, gia vị đậm đà, cay cay của sa tế, nhất định sẽ gây
    ấn tượng cho cả gia đình bạn đấy!'
  sentences:
  - Cá mút đá (cá ninja) nướng sa tế
  - Bánh Canh Hải Sản Mụ Nị
  - Miến xào chả cá
---

# SentenceTransformer based on vinai/phobert-base

This is a [sentence-transformers](https://www.SBERT.net) model finetuned from [vinai/phobert-base](https://huggingface.co/vinai/phobert-base). 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:** [vinai/phobert-base](https://huggingface.co/vinai/phobert-base) <!-- at revision c1e37c5c86f918761049cef6fa216b4779d0d01d -->
- **Maximum Sequence Length:** 128 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': 128, 'do_lower_case': False}) with Transformer model: RobertaModel 
  (1): Pooling({'word_embedding_dimension': 768, 'pooling_mode_cls_token': False, 'pooling_mode_mean_tokens': True, 'pooling_mode_max_tokens': False, 'pooling_mode_mean_sqrt_len_tokens': False, 'pooling_mode_weightedmean_tokens': False, 'pooling_mode_lasttoken': False, 'include_prompt': True})
)
```

## Usage

### Direct Usage (Sentence Transformers)

First install the Sentence Transformers library:

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

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

# Download from the 🤗 Hub
model = SentenceTransformer("trongvox/phobert-semactic-retrival-food")
# Run inference
sentences = [
    'Nguyên liệu: Cho 3 người\nCá mút đá 1 kg Ớt 1 muỗng canhLá chanh 20 gr Hành tím băm 2 muỗng cà phê Sa tế 2 muỗng canhDụng cụ thực hiện: Bếp nướng điện, tô, muỗng, dao,...\n\nCách làm Cá mút đá nướng sa tế:\nSơ chế cá mút đá:\nDùng một vật nhọn giữ cố định đầu của cá mút đá, sau đó dùng dao rạch phần bụng và loại bỏ hết phần ruột của cá ra.Tiếp theo dùng dao lóc thịt và bỏ phần da nhờn của cá đi. Tùy theo món ăn và kích thước cá mà chúng ta sẽ cắt thành những đoạn vừa ăn. Bên cạnh đó, bạn có thể mua cá mút đá chế biến sẵn và được giữ đông, chúng vẫn giữ được hương vị, độ tươi ngon. Đây là cách dễ dàng nhất bạn không phải tốn công chế biến cá mút đá. Mua về chỉ cần cắt nhỏ, ướp gia vị là có thể nấu được ngay.\nCách sơ chế cá sạch, hết nhớt\nCách 1: bạn hãy lấy giấm tưới lên thân cá, chờ trong vài phút để nhớt trên thân cá đông lại, lúc này bạn có thể dễ dàng dùng dao cạo hết lớp nhớt đã đông này đi đấy.Cách 2: sau khi mua cá về, dùng nước nóng già đổ lên thân cá. Chú ý không được để nước sôi vì sẽ làm tróc da và làm chín lớp cá bên ngoài đấy. Sau khi đổ đợi lớp nhớt đông lại và dùng dao cạo lớp nhớt đi sau đó rửa sạch. Để đảm bảo cá sạch nhớt, sau khi cạo cũng nên rửa lại bằng giấm hay chanh.Chú ý: Để loại bỏ nhớt, mùi tanh của cá do tiết thừa còn đọng lại khi bạn làm thịt cá, sau khi chế biến thịt thì bạn hãy rửa thật kĩ, đặc biệt là phần bụng và xương sống cá để loại bỏ máu đọng lại. Bằng cách như vậy thì cá của bạn sẽ bớt đi mùi tanh rất nhiều đấy!\nƯớp cá:\nCho cá vào tô cùng với 1 muỗng canh ớt, 20gr lá chanh, 2 muỗng cà phê hành tím băm và 2 muỗng canh sa tế. Dùng tay trộn đều cho cá thấm đều gia vị, sau đó ướp trong 15 phút.\nNướng cá:\nCho cá lên bếp nướng điện hoặc lên dĩa nướng với than, nướng đến khi cá vừa chín tới, không nướng quá chín làm cá khô, mất đi độ ngon của món ăn.\nThành phẩm: Thịt cá dai dai, gia vị đậm đà, cay cay của sa tế, nhất định sẽ gây ấn tượng cho cả gia đình bạn đấy!',
    'Cá mút đá (cá ninja) nướng sa tế',
    'Miến xào chả cá',
]
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: 37,424 training samples
* Columns: <code>sentence_0</code>, <code>sentence_1</code>, and <code>label</code>
* Approximate statistics based on the first 1000 samples:
  |         | sentence_0                                                                           | sentence_1                                                                       | label                                                          |
  |:--------|:-------------------------------------------------------------------------------------|:---------------------------------------------------------------------------------|:---------------------------------------------------------------|
  | type    | string                                                                               | string                                                                           | float                                                          |
  | details | <ul><li>min: 83 tokens</li><li>mean: 127.37 tokens</li><li>max: 128 tokens</li></ul> | <ul><li>min: 3 tokens</li><li>mean: 7.27 tokens</li><li>max: 21 tokens</li></ul> | <ul><li>min: 0.0</li><li>mean: 0.49</li><li>max: 1.0</li></ul> |
* Samples:
  | sentence_0                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                           | sentence_1                         | label            |
  |:---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|:-----------------------------------|:-----------------|
  | <code>Nguyên liệu:<br>Thịt nai né: 400grHành tây: 1-1.5 củCần tây: 1-2 câyCà chua:1 quảGia vị: Đường, muối, mì chính, nước mắm, dầu ăn, sa tế, ớt (nếu bạn ăn cay), tỏi băm nhỏ, hành tím khô băm nhỏ.<br>Cách chế biến:<br>Sơ chế và ướp thịt<br>Thịt nai khi mua về xát với muối hột rồi rửa lại với nước sạch và để ráo. Sau đó, cắt thịt thành lát mỏng vừa ăn.Ướp thịt nai với 1/2 phần tỏi, ớt băm, 2 muỗng cà phê bột ngọt, 1 muỗng cà phê hạt nêm, 1 muỗng cà phê đường, 1 muỗng canh sa tế, 1 muỗng canh dầu màu điều. Trộn đều cho thấm gia vị và ướp trong khoảng 5 phút.<br>Thực hiện<br>Cho tỏi, hành khô băm nhỏ vào xào qua, cho thêm cà chua, thịt nai đã ướp vào xào tái. Chú ý khi xào nên để lửa lớn để thịt nai không bị bở.Cho hành tây, cần tây vào xào cùng đến khi chín. Nêm lại gia vị cho vừa miệng.Cho món thịt nai xào hành tây ra đĩa, rắc chút tiêu nếu bạn muốn và thưởng thức.</code>                                                                                                                                                | <code>Thịt nai xào hành tây</code> | <code>1.0</code> |
  | <code>Là một trong những tín đồ của ăn vặt tại Di Linh mà bỏ qua Gạch Coffee thì quả là một thiếu sót lớn. Gạch Coffee có không gian nhỏ xinh, thích hợp với các bạn tuổi teen, lại có vị trí đắc địa ngay giữa trung tâm thị trấn Di Linh nên đây là một trong những địa điểm hẹn hò thường xuyên của các nhóm bạn thân trong những ngày rảnh rỗi. <br><br>Tiệm chủ yếu thiên về đồ uống như trà, coffee, trà sữa… Ngoài ra, 1 số món ăn vặt cũng được chuẩn bị và chế biến rất công phu như mẹt đồ rán, chân gà sả ớt... hay đặc biệt là mì cay Hàn Quốc rất được yêu thích. Tất cả đều sử dụng nguyên liệu sạch, có sự chọn lựa kĩ lưỡng. Đây là địa điểm tụ tập quen thuộc của các bạn trẻ trong khu vực không chỉ bởi địa thế thuận lợi, dễ tìm kiếm, chị chủ dễ tính, đồ ăn ngon, mà giá thành còn rất sinh viên. <br><br>Ăn uống no nê mà mỗi người chỉ tốn mấy chục. Vì thế khách đã đông nay lại càng đông hơn. Ngoài ra, Gạch Coffee còn thường xuyên cập nhật những món mới, lạ và ngon để khách hàng có dịp thưởng thức. Gạch Coffee nơi lý tư...</code> | <code>Cháo tôm, rau cải</code>     | <code>0.0</code> |
  | <code>Nam o goc duong Phung Hung - Hang Bong, quan Com Tam Quan 1 noi tieng vi vi suon o day uop chuan vi Sai Gon. Khong gian quan rat sach se, co dieu hoa, thich hop de tu hop gia dinh. Do an cua Com tam Quan 1 rat chat luong va dam bao ve sinh. Neu ban chua tim duoc dia chi nhu y thi day la noi hua hen se cho ban nhieu trai nghiem an tuong. Nhan vien kha nhiet tinh va nhanh nhen, than thien va quan rat sach se va ve sinh cung la diem cong cua quan. Dia com trang tri kha don gian nhung chat luong do an cuc cao. Suat dac biet gom co suon, bi, cha, trung, dua chuot, ca rot, cu cai trang,...<br><br>Suon o Com Tam Quan 1 duoc uop dung vi Sai Gon. Thit nuong chay canh, mieng thit ngoai gion trong mem mem. Cha cua quan an rat vua mieng. Canh dau bap va doc mung cua quan ngot va thom, rat chuan vi o Sai Gon. Voi ten tuoi, chat luong thom ngon nhu the, gia ca cua quan cung khong o muc qua binh dan nhung ban co the yen tam vi mot khi lua chon, ban se duoc thuong thuc mot dia com ngon dang tien. Du ban an ...</code>       | <code>Cơm Tấm Quận 1</code>        | <code>1.0</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

- `per_device_train_batch_size`: 16
- `per_device_eval_batch_size`: 16
- `multi_dataset_batch_sampler`: round_robin

#### 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`: 16
- `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`: 5e-05
- `weight_decay`: 0.0
- `adam_beta1`: 0.9
- `adam_beta2`: 0.999
- `adam_epsilon`: 1e-08
- `max_grad_norm`: 1
- `num_train_epochs`: 3
- `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`: 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`: 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`: 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`: batch_sampler
- `multi_dataset_batch_sampler`: round_robin

</details>

### Training Logs
| Epoch  | Step | Training Loss |
|:------:|:----:|:-------------:|
| 0.2138 | 500  | 2.3128        |
| 0.4275 | 1000 | 2.0084        |
| 0.2138 | 500  | 1.7923        |
| 0.4275 | 1000 | 1.8473        |
| 0.6413 | 1500 | 1.8061        |
| 0.8551 | 2000 | 1.8079        |


### Framework Versions
- Python: 3.10.12
- Sentence Transformers: 3.3.1
- Transformers: 4.47.1
- PyTorch: 2.5.1+cu121
- Accelerate: 1.2.1
- Datasets: 3.2.0
- 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",
}
```

#### 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.*
-->