Sentence Similarity
sentence-transformers
Safetensors
bert
feature-extraction
Generated from Trainer
dataset_size:9999
loss:TripletLoss
text-embeddings-inference
Instructions to use NullCoreDeveloper/stylometric-rubert-v4 with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.
- Libraries
- sentence-transformers
How to use NullCoreDeveloper/stylometric-rubert-v4 with sentence-transformers:
from sentence_transformers import SentenceTransformer model = SentenceTransformer("NullCoreDeveloper/stylometric-rubert-v4") sentences = [ "достаточно просто открыть тот же самый павлов и там прям в главном меню будет бандинг, на дыме будут артефакты. в тренировку заходишь и на двери видно артефакты", "наушники втыкаю в усб цап усб цап в усб хаб в него же банку сам хаб в шлем идёт зарядка в шлем и хороший звук в уши\nно лучше брать хорошие затычки типа мезе лоту ауран тк обод мешает", "Я думаю шлем с базами (2шт минимум ) который имеет провод к пк на момент ввода могли купить только энтузиасты и подключать все это… прошел вчера эпизод с Джеффом. Игра хорошая , но просто красивая, не сказал бы что сильно захватывает геймплей", "meta* начала бороться с пиратством на vr-шлемах oculus quest\nhttps://media.vkplay.ru/news/2023-03-29/meta-nachala-borotsya-s-piratstvom-na-oculus-quest/\nну теперь у pico продажи еще лучше станут)" ] embeddings = model.encode(sentences) similarities = model.similarity(embeddings, embeddings) print(similarities.shape) # [4, 4] - Notebooks
- Google Colab
- Kaggle
Upload folder using huggingface_hub
Browse files- 1_Pooling/config.json +1 -0
- README.md +508 -1
- config.json +35 -0
- config_sentence_transformers.json +14 -0
- model.safetensors +3 -0
- modules.json +14 -0
- sentence_bert_config.json +10 -0
- tokenizer.json +0 -0
- tokenizer_config.json +22 -0
1_Pooling/config.json
ADDED
|
@@ -0,0 +1 @@
|
|
|
|
|
|
|
| 1 |
+
{"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}
|
README.md
CHANGED
|
@@ -1,3 +1,510 @@
|
|
| 1 |
---
|
| 2 |
-
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| 3 |
---
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| 1 |
---
|
| 2 |
+
tags:
|
| 3 |
+
- sentence-transformers
|
| 4 |
+
- sentence-similarity
|
| 5 |
+
- feature-extraction
|
| 6 |
+
- generated_from_trainer
|
| 7 |
+
- dataset_size:9999
|
| 8 |
+
- loss:TripletLoss
|
| 9 |
+
widget:
|
| 10 |
+
- source_sentence: достаточно просто открыть тот же самый павлов и там прям в главном
|
| 11 |
+
меню будет бандинг, на дыме будут артефакты. в тренировку заходишь и на двери
|
| 12 |
+
видно артефакты
|
| 13 |
+
sentences:
|
| 14 |
+
- 'наушники втыкаю в усб цап усб цап в усб хаб в него же банку сам хаб в шлем идёт
|
| 15 |
+
зарядка в шлем и хороший звук в уши
|
| 16 |
+
|
| 17 |
+
но лучше брать хорошие затычки типа мезе лоту ауран тк обод мешает'
|
| 18 |
+
- Я думаю шлем с базами (2шт минимум ) который имеет провод к пк на момент ввода
|
| 19 |
+
могли купить только энтузиасты и подключать все это… прошел вчера эпизод с Джеффом.
|
| 20 |
+
Игра хорошая , но просто красивая, не сказал бы что сильно захватывает геймплей
|
| 21 |
+
- 'meta* начала бороться с пиратством на vr-шлемах oculus quest
|
| 22 |
+
|
| 23 |
+
https://media.vkplay.ru/news/2023-03-29/meta-nachala-borotsya-s-piratstvom-na-oculus-quest/
|
| 24 |
+
|
| 25 |
+
ну теперь у pico продажи еще лучше станут)'
|
| 26 |
+
- source_sentence: 'хорошо,надеюсь приедет,но я стала немного переживать.
|
| 27 |
+
|
| 28 |
+
если честно она ревет по ночам из за меня и говорит что "бывает что жить из за
|
| 29 |
+
тебя не хочется"
|
| 30 |
+
|
| 31 |
+
бляяя жуть.'
|
| 32 |
+
sentences:
|
| 33 |
+
- 'да, помогло полностью. уже и виртуал десктоп подрубил
|
| 34 |
+
|
| 35 |
+
теперь не могу понять как так вышло, что при подключении к пк вроде бы в режиме
|
| 36 |
+
с виртуал дисктопе и там стим вр, но почему шлем сел?
|
| 37 |
+
|
| 38 |
+
я думал что когда шлем без своего интерфейса, то он от пк норм заряжаться должен'
|
| 39 |
+
- про крепеж специальный для повербанка на спину сомневаюсь крайне, потому что там
|
| 40 |
+
тупо 2 лямки через руки продеваются и все. думаю крайне неудобная будет конфигурация.
|
| 41 |
+
постараюсь отписаться, когда получу сие барахло.
|
| 42 |
+
- 'ben yes yes
|
| 43 |
+
|
| 44 |
+
я у араба взял
|
| 45 |
+
|
| 46 |
+
сроущи срдз
|
| 47 |
+
|
| 48 |
+
чё
|
| 49 |
+
|
| 50 |
+
уже все
|
| 51 |
+
|
| 52 |
+
хд
|
| 53 |
+
|
| 54 |
+
я этот мод видел на ютубе сегодня
|
| 55 |
+
|
| 56 |
+
там нет тренировочной пещеры
|
| 57 |
+
|
| 58 |
+
я могу кинуть файл
|
| 59 |
+
|
| 60 |
+
зачем
|
| 61 |
+
|
| 62 |
+
хз
|
| 63 |
+
|
| 64 |
+
там есть
|
| 65 |
+
|
| 66 |
+
всм
|
| 67 |
+
|
| 68 |
+
скривило его🥶
|
| 69 |
+
|
| 70 |
+
а не
|
| 71 |
+
|
| 72 |
+
это не то
|
| 73 |
+
|
| 74 |
+
https://youtu.be/qayoahnjxny
|
| 75 |
+
|
| 76 |
+
я про этот мод
|
| 77 |
+
|
| 78 |
+
венамечуинасама
|
| 79 |
+
|
| 80 |
+
тут пещеры нет
|
| 81 |
+
|
| 82 |
+
кстати
|
| 83 |
+
|
| 84 |
+
скиньте пж апк бравла для модов👨🏿🦽
|
| 85 |
+
|
| 86 |
+
чо
|
| 87 |
+
|
| 88 |
+
дудник в бсд
|
| 89 |
+
|
| 90 |
+
меня забанили
|
| 91 |
+
|
| 92 |
+
в чате бсд
|
| 93 |
+
|
| 94 |
+
я не знал что нельзя дубы кидать
|
| 95 |
+
|
| 96 |
+
бот
|
| 97 |
+
|
| 98 |
+
я кинул фото игры мудрый дуб атакует
|
| 99 |
+
|
| 100 |
+
а меня за лицо срепене
|
| 101 |
+
|
| 102 |
+
так это дианон
|
| 103 |
+
|
| 104 |
+
так что сам виноват
|
| 105 |
+
|
| 106 |
+
⚰👨🏿🦽
|
| 107 |
+
|
| 108 |
+
дизин
|
| 109 |
+
|
| 110 |
+
скинуть
|
| 111 |
+
|
| 112 |
+
его во все сроузи сродс и чаты админов кидали
|
| 113 |
+
|
| 114 |
+
да
|
| 115 |
+
|
| 116 |
+
дудник
|
| 117 |
+
|
| 118 |
+
сек
|
| 119 |
+
|
| 120 |
+
так там в правилах написано про дианон
|
| 121 |
+
|
| 122 |
+
нажми на ссылку, чтобы добавить игрока тt/noban6 в друзья в brawl stars!
|
| 123 |
+
|
| 124 |
+
https://link.brawlstars.com/invite/friend/ru?tag=lcjgpyu0y&token=fw6p3wkf
|
| 125 |
+
|
| 126 |
+
добавте в др
|
| 127 |
+
|
| 128 |
+
🥶'
|
| 129 |
+
- source_sentence: 'не у всех я одну рюмку выпил
|
| 130 |
+
|
| 131 |
+
есть люди которым не лезет или долг не позволяет
|
| 132 |
+
|
| 133 |
+
как там путин сказал чтото в обращение
|
| 134 |
+
|
| 135 |
+
мол пока мы здесь сидим и пиздим пацаны кровь проливают свою и чужую'
|
| 136 |
+
sentences:
|
| 137 |
+
- 'она везде идеально работала, но некоторые специфичные браузеры не воспринимают
|
| 138 |
+
ее.. типо puffin.
|
| 139 |
+
|
| 140 |
+
я на все устройства пока поставил cast pico приложение'
|
| 141 |
+
- если бы пришёл программист и сначала бы рассказал и показал о дивный новый мир
|
| 142 |
+
под капотом шлемаков пико я бы сначала обдумал новую информацию а потом бы уже
|
| 143 |
+
подумал и может быть захотел отталкиваясь от полученных знаний
|
| 144 |
+
- 'я за последнюю неделю 2 индюшатины спиратил
|
| 145 |
+
|
| 146 |
+
1) найти способ добраться до контроля вентилядра и вертушок всегда включено поставить
|
| 147 |
+
|
| 148 |
+
2) найти способ подделать показания датчиков нагрева чипа
|
| 149 |
+
|
| 150 |
+
помогло?'
|
| 151 |
+
- source_sentence: "Ебать опасный\nахахаха\nРил\nСпасибо\nа я успел\nЯ мортис момент\n\
|
| 152 |
+
когда он заливал гене бравл\nкупить\n\nсьебись тогда отсюда\nщас дохуя людец\n\
|
| 153 |
+
ромашк не всегда отвечает\nпре релиз для випов\nа теперь выйди с окна\n\U0001F468\
|
| 154 |
+
\U0001F9BC\nповешайся\n\U0001F9BC\nс таким ником и аватаркой то я думаю\nперережь\
|
| 155 |
+
\ вены\nв чем проблема\n\U0001F431\nмоя в том что Николай \nда нее мне не похуй\n\
|
| 156 |
+
просто жаль\nчто вы не замечаете плохого\nстрим с рекламой даркнета прострелить\
|
| 157 |
+
\ колены\nнакрутка\nоб этом все забыли резко\nзато поддержка того кто даже не\
|
| 158 |
+
\ показал свою футболку и переобувался\nподдерживаешь же ор\nКогда ты не доказал\
|
| 159 |
+
\ что тебя побили и не показал доказательства А за то что тебя сбрили это достаточно\
|
| 160 |
+
\ правильно ведь все таки его побрили за дело Вырвали волосы Не доказать можно\
|
| 161 |
+
\ клочок волос просто нахуй бритвой сбрить и сказать\nс ним не особо и плохого\
|
| 162 |
+
\ сделали ничего не доказано \nдоквы где солдат сказал\nне видел \U0001F61B\n\
|
| 163 |
+
даже личность его неизвестна по факту\nЯ полностью все узнал\nдедики это\nне шаришь\n\
|
| 164 |
+
кидай мне\nу меня имеются дедики"
|
| 165 |
+
sentences:
|
| 166 |
+
- 'мало ли лучше лишний раз задать тупой вопрос чем по тупому сломать шлем
|
| 167 |
+
|
| 168 |
+
опять же играя на улице в полдень или вечер ик камеры нормально будут себя чувствовать'
|
| 169 |
+
- 'Вотч демо
|
| 170 |
+
|
| 171 |
+
Ты даже в чат зайти не можешь вотч демо вотч демо
|
| 172 |
+
|
| 173 |
+
Так не пиши своё мнение еблан вотч демо вотч демо
|
| 174 |
+
|
| 175 |
+
Жалко что тут наху слать нельзя вотч демо вотч демо'
|
| 176 |
+
- 'ну у меня 1080 думаю вот 6900 или 3070 брать пока не надумал потому что смотреть
|
| 177 |
+
на адептов амд и нвидии это как битва двух якодзун блэть
|
| 178 |
+
|
| 179 |
+
короче я не тороплюсь Всё что мне надо и так пока что идёт'
|
| 180 |
+
- source_sentence: это программная история в первую очередь а не аппаратная по аппаратной
|
| 181 |
+
части карты amd не уступают nvidia в пользу зеленых работает расширенная поддержка
|
| 182 |
+
движков популярность разработчиков вложения в разработку итд итп
|
| 183 |
+
sentences:
|
| 184 |
+
- 'в SA в принципе идет улучшение картинки но пока не особо приятно читать текст
|
| 185 |
+
SA у тебя обновится на последнюю версию если прошивка последняя актуальная стоит
|
| 186 |
+
55 если у тебя ниже то качай апк для шлема с сайта httpwwwowomushicompicostreamingassistant
|
| 187 |
+
а на шлем с оф сайта Pico
|
| 188 |
+
|
| 189 |
+
железка у тебя мягко скажем не самая подходящая под VR
|
| 190 |
+
|
| 191 |
+
поиграть можно но не с царским размахом на качество'
|
| 192 |
+
- рекомендации такие - сброс на заводские настройки. закидываете dload с прошивкой
|
| 193 |
+
европейской и попытка прошить с выключенным wi - fi. соответственно здесь брать
|
| 194 |
+
https://www.owomushi.com/pico-3-firmware/
|
| 195 |
+
- "а я смотрю вы эксперт в качестве сжатия )))) \nдаже стримеры брезгуют использовать\
|
| 196 |
+
\ аппаратное сжатие, зачем то покупают отдельные пк под сжатие стримов в реалтайм\
|
| 197 |
+
\ вместо того чтобы просто на gpu сжимать."
|
| 198 |
+
pipeline_tag: sentence-similarity
|
| 199 |
+
library_name: sentence-transformers
|
| 200 |
---
|
| 201 |
+
|
| 202 |
+
# SentenceTransformer
|
| 203 |
+
|
| 204 |
+
This is a [sentence-transformers](https://www.SBERT.net) model trained. It maps sentences & paragraphs to a 768-dimensional dense vector space and can be used for retrieval.
|
| 205 |
+
|
| 206 |
+
## Model Details
|
| 207 |
+
|
| 208 |
+
### Model Description
|
| 209 |
+
- **Model Type:** Sentence Transformer
|
| 210 |
+
<!-- - **Base model:** [Unknown](https://huggingface.co/unknown) -->
|
| 211 |
+
- **Maximum Sequence Length:** 256 tokens
|
| 212 |
+
- **Output Dimensionality:** 768 dimensions
|
| 213 |
+
- **Similarity Function:** Cosine Similarity
|
| 214 |
+
- **Supported Modality:** Text
|
| 215 |
+
<!-- - **Training Dataset:** Unknown -->
|
| 216 |
+
<!-- - **Language:** Unknown -->
|
| 217 |
+
<!-- - **License:** Unknown -->
|
| 218 |
+
|
| 219 |
+
### Model Sources
|
| 220 |
+
|
| 221 |
+
- **Documentation:** [Sentence Transformers Documentation](https://sbert.net)
|
| 222 |
+
- **Repository:** [Sentence Transformers on GitHub](https://github.com/huggingface/sentence-transformers)
|
| 223 |
+
- **Hugging Face:** [Sentence Transformers on Hugging Face](https://huggingface.co/models?library=sentence-transformers)
|
| 224 |
+
|
| 225 |
+
### Full Model Architecture
|
| 226 |
+
|
| 227 |
+
```
|
| 228 |
+
SentenceTransformer(
|
| 229 |
+
(0): Transformer({'transformer_task': 'feature-extraction', 'modality_config': {'text': {'method': 'forward', 'method_output_name': 'last_hidden_state'}}, 'module_output_name': 'token_embeddings', 'architecture': 'BertModel'})
|
| 230 |
+
(1): Pooling({'embedding_dimension': 768, 'pooling_mode': 'mean', 'include_prompt': True})
|
| 231 |
+
)
|
| 232 |
+
```
|
| 233 |
+
|
| 234 |
+
## Usage
|
| 235 |
+
|
| 236 |
+
### Direct Usage (Sentence Transformers)
|
| 237 |
+
|
| 238 |
+
First install the Sentence Transformers library:
|
| 239 |
+
|
| 240 |
+
```bash
|
| 241 |
+
pip install -U sentence-transformers
|
| 242 |
+
```
|
| 243 |
+
Then you can load this model and run inference.
|
| 244 |
+
```python
|
| 245 |
+
from sentence_transformers import SentenceTransformer
|
| 246 |
+
|
| 247 |
+
# Download from the 🤗 Hub
|
| 248 |
+
model = SentenceTransformer("sentence_transformers_model_id")
|
| 249 |
+
# Run inference
|
| 250 |
+
sentences = [
|
| 251 |
+
'это программная история в первую очередь а не аппаратная по аппаратной части карты amd не уступают nvidia в пользу зеленых работает расширенная поддержка движков популярность разработчиков вложения в разработку итд итп',
|
| 252 |
+
'в SA в принципе идет улучшение картинки но пока не особо приятно читать текст SA у тебя обновится на последнюю версию если прошивка последняя актуальная стоит 55 если у тебя ниже то качай апк для шлема с сайта httpwwwowomushicompicostreamingassistant а на шлем с оф сайта Pico\nжелезка у тебя мягко скажем не самая подходящая под VR\nпоиграть можно но не с царским размахом на качество',
|
| 253 |
+
'а я смотрю вы эксперт в качестве сжатия )))) \nдаже стримеры брезгуют использовать аппаратное сжатие, зачем то покупают отдельные пк под сжатие стримов в реалтайм вместо того чтобы просто на gpu сжимать.',
|
| 254 |
+
]
|
| 255 |
+
embeddings = model.encode(sentences)
|
| 256 |
+
print(embeddings.shape)
|
| 257 |
+
# [3, 768]
|
| 258 |
+
|
| 259 |
+
# Get the similarity scores for the embeddings
|
| 260 |
+
similarities = model.similarity(embeddings, embeddings)
|
| 261 |
+
print(similarities)
|
| 262 |
+
# tensor([[1.0000, 0.7468, 0.4876],
|
| 263 |
+
# [0.7468, 1.0000, 0.3165],
|
| 264 |
+
# [0.4876, 0.3165, 1.0000]])
|
| 265 |
+
```
|
| 266 |
+
<!--
|
| 267 |
+
### Direct Usage (Transformers)
|
| 268 |
+
|
| 269 |
+
<details><summary>Click to see the direct usage in Transformers</summary>
|
| 270 |
+
|
| 271 |
+
</details>
|
| 272 |
+
-->
|
| 273 |
+
|
| 274 |
+
<!--
|
| 275 |
+
### Downstream Usage (Sentence Transformers)
|
| 276 |
+
|
| 277 |
+
You can finetune this model on your own dataset.
|
| 278 |
+
|
| 279 |
+
<details><summary>Click to expand</summary>
|
| 280 |
+
|
| 281 |
+
</details>
|
| 282 |
+
-->
|
| 283 |
+
|
| 284 |
+
<!--
|
| 285 |
+
### Out-of-Scope Use
|
| 286 |
+
|
| 287 |
+
*List how the model may foreseeably be misused and address what users ought not to do with the model.*
|
| 288 |
+
-->
|
| 289 |
+
|
| 290 |
+
<!--
|
| 291 |
+
## Bias, Risks and Limitations
|
| 292 |
+
|
| 293 |
+
*What are the known or foreseeable issues stemming from this model? You could also flag here known failure cases or weaknesses of the model.*
|
| 294 |
+
-->
|
| 295 |
+
|
| 296 |
+
<!--
|
| 297 |
+
### Recommendations
|
| 298 |
+
|
| 299 |
+
*What are recommendations with respect to the foreseeable issues? For example, filtering explicit content.*
|
| 300 |
+
-->
|
| 301 |
+
|
| 302 |
+
## Training Details
|
| 303 |
+
|
| 304 |
+
### Training Dataset
|
| 305 |
+
|
| 306 |
+
#### Unnamed Dataset
|
| 307 |
+
|
| 308 |
+
* Size: 9,999 training samples
|
| 309 |
+
* Columns: <code>sentence_0</code>, <code>sentence_1</code>, and <code>sentence_2</code>
|
| 310 |
+
* Approximate statistics based on the first 100 samples:
|
| 311 |
+
| | sentence_0 | sentence_1 | sentence_2 |
|
| 312 |
+
|:---------|:------------------------------------------------------------------------------------|:-----------------------------------------------------------------------------------|:-----------------------------------------------------------------------------------|
|
| 313 |
+
| type | string | string | string |
|
| 314 |
+
| modality | text | text | text |
|
| 315 |
+
| details | <ul><li>min: 22 tokens</li><li>mean: 72.79 tokens</li><li>max: 256 tokens</li></ul> | <ul><li>min: 6 tokens</li><li>mean: 64.22 tokens</li><li>max: 256 tokens</li></ul> | <ul><li>min: 8 tokens</li><li>mean: 69.34 tokens</li><li>max: 198 tokens</li></ul> |
|
| 316 |
+
* Samples:
|
| 317 |
+
| sentence_0 | sentence_1 | sentence_2 |
|
| 318 |
+
|:--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|:---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|:-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|
|
| 319 |
+
| <code>Затея Кулича с процессором Ryzen 7 7700X — разумная. Для сегодняшних игр его хватит выше крыши. А позже, если его вдруг будет не хватать, можно будет заменить его на любой актуальный Ryzen 9. Вот здесь он эту идею поясняет:<br><br>https://youtu.be/Rq-vviFgC3U<br>Хотя я сегодня смотрел видео от iXBT, где рассказали, что консоли не будут обновляться ещё лет 5. Мол, они уже пробовали в прошлом выпускать апгрейды (как PS4 Pro), но они имели очень плохие продажи, и во второй раз производители консолей наступать на эти грабли не хотят. То есть, после PS5 ближайший апгрейд — это PS6, году эдак в 2028-м.<br><br>Это означает, что видеокарт RTX 30 хватит на все новые игры в ближайшие 5 лет. Ну а RTX 40 — и подавно.</code> | <code>я слышал про жм но это выглядит страшно металл проводит ток и капелька металла попав на ножки процессора или любой другой микросхемы может их закоротить а почти все традиционные термопасты — наоборот диэлектрики<br><br>но поскольку я собираюсь ставить amd ryzen последнего поколения то мне это не актуально у них не очень хорошая передача тепла от чипа к металлической крышке процессора слышал что по этой причине мазать крышку жм — бесполезно чип холоднее не станет а доя передачи тепла от крышки процессора в башню кулера достаточно обычной термопасты</code> | <code>ну пико более практичные более универсальные<br>разрешение еще больше на глаз у них немного чем у ps vr 2 я в ps vr 2 не играл так что ничего по поводу них сказать не могу по сути но пико зашли<br>в принципе есть же аналоги битсайбера вполне неплохие без пк играются но если нужен прям обязательно битсайбер и все тогда да нужен комп</code> |
|
| 320 |
+
| <code>Бля Только что приснился трейлер 3Dфильма Китайскоамериканское совместное производство Название то ли Insole то ли Insoul Спецагент отправляется за 6 тыс млн миллиардов км чтобы открыть новое созвездие и гигантский сталактит который уходит до глубины истоков Вселенной <br>Быстро проснулся загуглил а пока даже сценария нет Но трейлер чёткий Буду кофе пить</code> | <code>если не ошибаюсь то после уточнения рецепта они сделали в течении 2 дней и предоставили трек вообще там с ними всё в личных сообщениях решается я ещё с antiblue заказывал не знаю что оно мне дало но доплатил</code> | <code>не ну то что так можно и ежу понятно. Вопрос будет ли с неё установленное чего запускаться, вот это интересно<br>да не. я против таких решений да и все флешки для своих задач. Я может и не прав но это блэть как в чайнике пельмени варить!</code> |
|
| 321 |
+
| <code>нет, ты заказываешь товар, который тяжело проверить, например матрица для ноута, и вместо новой/бу, но исправной матрицы тебе присылают нерабочий шлак, с полосами мерцающими</code> | <code>Да мне похуй, я быдло из Королёва, находимся в интернете, где ответственность за слова условная, тем более ты мне уже на большее количество оскорблений нервов потрепал, а про время так вообще молчу</code> | <code>я вообще никогда не подтверждаю там хоть кнопка и есть но кнопка автоматом испаряется если товар доходит до твоих рук както так странно это работает<br>однако спор можно как я понял в течение 2 недель открыть</code> |
|
| 322 |
+
* Loss: [<code>TripletLoss</code>](https://sbert.net/docs/package_reference/sentence_transformer/losses.html#tripletloss) with these parameters:
|
| 323 |
+
```json
|
| 324 |
+
{
|
| 325 |
+
"distance_metric": "TripletDistanceMetric.COSINE",
|
| 326 |
+
"triplet_margin": 0.5
|
| 327 |
+
}
|
| 328 |
+
```
|
| 329 |
+
|
| 330 |
+
### Training Hyperparameters
|
| 331 |
+
#### Non-Default Hyperparameters
|
| 332 |
+
|
| 333 |
+
- `per_device_train_batch_size`: 4
|
| 334 |
+
- `num_train_epochs`: 1
|
| 335 |
+
- `per_device_eval_batch_size`: 4
|
| 336 |
+
- `multi_dataset_batch_sampler`: round_robin
|
| 337 |
+
|
| 338 |
+
#### All Hyperparameters
|
| 339 |
+
<details><summary>Click to expand</summary>
|
| 340 |
+
|
| 341 |
+
- `per_device_train_batch_size`: 4
|
| 342 |
+
- `num_train_epochs`: 1
|
| 343 |
+
- `max_steps`: -1
|
| 344 |
+
- `learning_rate`: 5e-05
|
| 345 |
+
- `lr_scheduler_type`: linear
|
| 346 |
+
- `lr_scheduler_kwargs`: None
|
| 347 |
+
- `warmup_steps`: 0
|
| 348 |
+
- `optim`: adamw_torch_fused
|
| 349 |
+
- `optim_args`: None
|
| 350 |
+
- `weight_decay`: 0.0
|
| 351 |
+
- `adam_beta1`: 0.9
|
| 352 |
+
- `adam_beta2`: 0.999
|
| 353 |
+
- `adam_epsilon`: 1e-08
|
| 354 |
+
- `optim_target_modules`: None
|
| 355 |
+
- `gradient_accumulation_steps`: 1
|
| 356 |
+
- `average_tokens_across_devices`: True
|
| 357 |
+
- `max_grad_norm`: 1
|
| 358 |
+
- `label_smoothing_factor`: 0.0
|
| 359 |
+
- `bf16`: False
|
| 360 |
+
- `fp16`: False
|
| 361 |
+
- `bf16_full_eval`: False
|
| 362 |
+
- `fp16_full_eval`: False
|
| 363 |
+
- `tf32`: None
|
| 364 |
+
- `gradient_checkpointing`: False
|
| 365 |
+
- `gradient_checkpointing_kwargs`: None
|
| 366 |
+
- `torch_compile`: False
|
| 367 |
+
- `torch_compile_backend`: None
|
| 368 |
+
- `torch_compile_mode`: None
|
| 369 |
+
- `use_liger_kernel`: False
|
| 370 |
+
- `liger_kernel_config`: None
|
| 371 |
+
- `use_cache`: False
|
| 372 |
+
- `neftune_noise_alpha`: None
|
| 373 |
+
- `torch_empty_cache_steps`: None
|
| 374 |
+
- `auto_find_batch_size`: False
|
| 375 |
+
- `log_on_each_node`: True
|
| 376 |
+
- `logging_nan_inf_filter`: True
|
| 377 |
+
- `include_num_input_tokens_seen`: no
|
| 378 |
+
- `log_level`: passive
|
| 379 |
+
- `log_level_replica`: warning
|
| 380 |
+
- `disable_tqdm`: False
|
| 381 |
+
- `project`: huggingface
|
| 382 |
+
- `trackio_space_id`: None
|
| 383 |
+
- `trackio_bucket_id`: None
|
| 384 |
+
- `trackio_static_space_id`: None
|
| 385 |
+
- `per_device_eval_batch_size`: 4
|
| 386 |
+
- `prediction_loss_only`: True
|
| 387 |
+
- `eval_on_start`: False
|
| 388 |
+
- `eval_do_concat_batches`: True
|
| 389 |
+
- `eval_use_gather_object`: False
|
| 390 |
+
- `eval_accumulation_steps`: None
|
| 391 |
+
- `include_for_metrics`: []
|
| 392 |
+
- `batch_eval_metrics`: False
|
| 393 |
+
- `save_only_model`: False
|
| 394 |
+
- `save_on_each_node`: False
|
| 395 |
+
- `enable_jit_checkpoint`: False
|
| 396 |
+
- `push_to_hub`: False
|
| 397 |
+
- `hub_private_repo`: None
|
| 398 |
+
- `hub_model_id`: None
|
| 399 |
+
- `hub_strategy`: every_save
|
| 400 |
+
- `hub_always_push`: False
|
| 401 |
+
- `hub_revision`: None
|
| 402 |
+
- `load_best_model_at_end`: False
|
| 403 |
+
- `ignore_data_skip`: False
|
| 404 |
+
- `restore_callback_states_from_checkpoint`: False
|
| 405 |
+
- `full_determinism`: False
|
| 406 |
+
- `seed`: 42
|
| 407 |
+
- `data_seed`: None
|
| 408 |
+
- `use_cpu`: False
|
| 409 |
+
- `accelerator_config`: {'split_batches': False, 'dispatch_batches': None, 'even_batches': True, 'use_seedable_sampler': True, 'non_blocking': False, 'gradient_accumulation_kwargs': None}
|
| 410 |
+
- `parallelism_config`: None
|
| 411 |
+
- `dataloader_drop_last`: False
|
| 412 |
+
- `dataloader_num_workers`: 0
|
| 413 |
+
- `dataloader_pin_memory`: True
|
| 414 |
+
- `dataloader_persistent_workers`: False
|
| 415 |
+
- `dataloader_prefetch_factor`: None
|
| 416 |
+
- `remove_unused_columns`: True
|
| 417 |
+
- `label_names`: None
|
| 418 |
+
- `train_sampling_strategy`: random
|
| 419 |
+
- `length_column_name`: length
|
| 420 |
+
- `ddp_find_unused_parameters`: None
|
| 421 |
+
- `ddp_bucket_cap_mb`: None
|
| 422 |
+
- `ddp_broadcast_buffers`: False
|
| 423 |
+
- `ddp_static_graph`: None
|
| 424 |
+
- `ddp_backend`: None
|
| 425 |
+
- `ddp_timeout`: 1800
|
| 426 |
+
- `fsdp`: None
|
| 427 |
+
- `fsdp_config`: None
|
| 428 |
+
- `deepspeed`: None
|
| 429 |
+
- `debug`: []
|
| 430 |
+
- `skip_memory_metrics`: True
|
| 431 |
+
- `do_predict`: False
|
| 432 |
+
- `resume_from_checkpoint`: None
|
| 433 |
+
- `warmup_ratio`: None
|
| 434 |
+
- `local_rank`: -1
|
| 435 |
+
- `prompts`: None
|
| 436 |
+
- `batch_sampler`: batch_sampler
|
| 437 |
+
- `multi_dataset_batch_sampler`: round_robin
|
| 438 |
+
- `router_mapping`: {}
|
| 439 |
+
- `learning_rate_mapping`: {}
|
| 440 |
+
|
| 441 |
+
</details>
|
| 442 |
+
|
| 443 |
+
### Training Logs
|
| 444 |
+
| Epoch | Step | Training Loss |
|
| 445 |
+
|:-----:|:----:|:-------------:|
|
| 446 |
+
| 0.2 | 500 | 0.4448 |
|
| 447 |
+
| 0.4 | 1000 | 0.4146 |
|
| 448 |
+
| 0.6 | 1500 | 0.4084 |
|
| 449 |
+
| 0.8 | 2000 | 0.3947 |
|
| 450 |
+
| 1.0 | 2500 | 0.3814 |
|
| 451 |
+
|
| 452 |
+
|
| 453 |
+
### Training Time
|
| 454 |
+
- **Training**: 14.0 minutes
|
| 455 |
+
|
| 456 |
+
### Framework Versions
|
| 457 |
+
- Python: 3.12.13
|
| 458 |
+
- Sentence Transformers: 5.6.0
|
| 459 |
+
- Transformers: 5.12.1
|
| 460 |
+
- PyTorch: 2.11.0+cu128
|
| 461 |
+
- Accelerate: 1.14.0
|
| 462 |
+
- Datasets: 4.0.0
|
| 463 |
+
- Tokenizers: 0.22.2
|
| 464 |
+
|
| 465 |
+
## Citation
|
| 466 |
+
|
| 467 |
+
### BibTeX
|
| 468 |
+
|
| 469 |
+
#### Sentence Transformers
|
| 470 |
+
```bibtex
|
| 471 |
+
@inproceedings{reimers-2019-sentence-bert,
|
| 472 |
+
title = "Sentence-BERT: Sentence Embeddings using Siamese BERT-Networks",
|
| 473 |
+
author = "Reimers, Nils and Gurevych, Iryna",
|
| 474 |
+
booktitle = "Proceedings of the 2019 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing",
|
| 475 |
+
month = "11",
|
| 476 |
+
year = "2019",
|
| 477 |
+
publisher = "Association for Computational Linguistics",
|
| 478 |
+
url = "https://arxiv.org/abs/1908.10084",
|
| 479 |
+
}
|
| 480 |
+
```
|
| 481 |
+
|
| 482 |
+
#### TripletLoss
|
| 483 |
+
```bibtex
|
| 484 |
+
@misc{hermans2017defense,
|
| 485 |
+
title={In Defense of the Triplet Loss for Person Re-Identification},
|
| 486 |
+
author={Alexander Hermans and Lucas Beyer and Bastian Leibe},
|
| 487 |
+
year={2017},
|
| 488 |
+
eprint={1703.07737},
|
| 489 |
+
archivePrefix={arXiv},
|
| 490 |
+
primaryClass={cs.CV}
|
| 491 |
+
}
|
| 492 |
+
```
|
| 493 |
+
|
| 494 |
+
<!--
|
| 495 |
+
## Glossary
|
| 496 |
+
|
| 497 |
+
*Clearly define terms in order to be accessible across audiences.*
|
| 498 |
+
-->
|
| 499 |
+
|
| 500 |
+
<!--
|
| 501 |
+
## Model Card Authors
|
| 502 |
+
|
| 503 |
+
*Lists the people who create the model card, providing recognition and accountability for the detailed work that goes into its construction.*
|
| 504 |
+
-->
|
| 505 |
+
|
| 506 |
+
<!--
|
| 507 |
+
## Model Card Contact
|
| 508 |
+
|
| 509 |
+
*Provides a way for people who have updates to the Model Card, suggestions, or questions, to contact the Model Card authors.*
|
| 510 |
+
-->
|
config.json
ADDED
|
@@ -0,0 +1,35 @@
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| 1 |
+
{
|
| 2 |
+
"add_cross_attention": false,
|
| 3 |
+
"architectures": [
|
| 4 |
+
"BertModel"
|
| 5 |
+
],
|
| 6 |
+
"attention_probs_dropout_prob": 0.1,
|
| 7 |
+
"bos_token_id": null,
|
| 8 |
+
"classifier_dropout": null,
|
| 9 |
+
"directionality": "bidi",
|
| 10 |
+
"dtype": "float32",
|
| 11 |
+
"eos_token_id": null,
|
| 12 |
+
"hidden_act": "gelu",
|
| 13 |
+
"hidden_dropout_prob": 0.1,
|
| 14 |
+
"hidden_size": 768,
|
| 15 |
+
"initializer_range": 0.02,
|
| 16 |
+
"intermediate_size": 3072,
|
| 17 |
+
"is_decoder": false,
|
| 18 |
+
"layer_norm_eps": 1e-12,
|
| 19 |
+
"max_position_embeddings": 512,
|
| 20 |
+
"model_type": "bert",
|
| 21 |
+
"num_attention_heads": 12,
|
| 22 |
+
"num_hidden_layers": 12,
|
| 23 |
+
"output_past": true,
|
| 24 |
+
"pad_token_id": 0,
|
| 25 |
+
"pooler_fc_size": 768,
|
| 26 |
+
"pooler_num_attention_heads": 12,
|
| 27 |
+
"pooler_num_fc_layers": 3,
|
| 28 |
+
"pooler_size_per_head": 128,
|
| 29 |
+
"pooler_type": "first_token_transform",
|
| 30 |
+
"tie_word_embeddings": true,
|
| 31 |
+
"transformers_version": "5.12.1",
|
| 32 |
+
"type_vocab_size": 2,
|
| 33 |
+
"use_cache": false,
|
| 34 |
+
"vocab_size": 119547
|
| 35 |
+
}
|
config_sentence_transformers.json
ADDED
|
@@ -0,0 +1,14 @@
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| 1 |
+
{
|
| 2 |
+
"__version__": {
|
| 3 |
+
"pytorch": "2.11.0+cu128",
|
| 4 |
+
"sentence_transformers": "5.6.0",
|
| 5 |
+
"transformers": "5.12.1"
|
| 6 |
+
},
|
| 7 |
+
"default_prompt_name": null,
|
| 8 |
+
"model_type": "SentenceTransformer",
|
| 9 |
+
"prompts": {
|
| 10 |
+
"document": "",
|
| 11 |
+
"query": ""
|
| 12 |
+
},
|
| 13 |
+
"similarity_fn_name": "cosine"
|
| 14 |
+
}
|
model.safetensors
ADDED
|
@@ -0,0 +1,3 @@
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| 1 |
+
version https://git-lfs.github.com/spec/v1
|
| 2 |
+
oid sha256:9da6b7d8ad1d00fe3493290b8e433a223c48b556f13eca3cbb20fc38949dac97
|
| 3 |
+
size 711436136
|
modules.json
ADDED
|
@@ -0,0 +1,14 @@
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| 1 |
+
[
|
| 2 |
+
{
|
| 3 |
+
"idx": 0,
|
| 4 |
+
"name": "0",
|
| 5 |
+
"path": "",
|
| 6 |
+
"type": "sentence_transformers.base.modules.transformer.Transformer"
|
| 7 |
+
},
|
| 8 |
+
{
|
| 9 |
+
"idx": 1,
|
| 10 |
+
"name": "1",
|
| 11 |
+
"path": "1_Pooling",
|
| 12 |
+
"type": "sentence_transformers.sentence_transformer.modules.pooling.Pooling"
|
| 13 |
+
}
|
| 14 |
+
]
|
sentence_bert_config.json
ADDED
|
@@ -0,0 +1,10 @@
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| 1 |
+
{
|
| 2 |
+
"transformer_task": "feature-extraction",
|
| 3 |
+
"modality_config": {
|
| 4 |
+
"text": {
|
| 5 |
+
"method": "forward",
|
| 6 |
+
"method_output_name": "last_hidden_state"
|
| 7 |
+
}
|
| 8 |
+
},
|
| 9 |
+
"module_output_name": "token_embeddings"
|
| 10 |
+
}
|
tokenizer.json
ADDED
|
The diff for this file is too large to render.
See raw diff
|
|
|
tokenizer_config.json
ADDED
|
@@ -0,0 +1,22 @@
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| 1 |
+
{
|
| 2 |
+
"backend": "tokenizers",
|
| 3 |
+
"cls_token": "[CLS]",
|
| 4 |
+
"do_lower_case": false,
|
| 5 |
+
"is_local": true,
|
| 6 |
+
"local_files_only": false,
|
| 7 |
+
"mask_token": "[MASK]",
|
| 8 |
+
"max_length": 256,
|
| 9 |
+
"model_max_length": 256,
|
| 10 |
+
"pad_to_multiple_of": null,
|
| 11 |
+
"pad_token": "[PAD]",
|
| 12 |
+
"pad_token_type_id": 0,
|
| 13 |
+
"padding_side": "right",
|
| 14 |
+
"sep_token": "[SEP]",
|
| 15 |
+
"stride": 0,
|
| 16 |
+
"strip_accents": null,
|
| 17 |
+
"tokenize_chinese_chars": true,
|
| 18 |
+
"tokenizer_class": "BertTokenizer",
|
| 19 |
+
"truncation_side": "right",
|
| 20 |
+
"truncation_strategy": "longest_first",
|
| 21 |
+
"unk_token": "[UNK]"
|
| 22 |
+
}
|