--- tags: - sentence-transformers - sentence-similarity - feature-extraction - generated_from_trainer - dataset_size:9999 - loss:TripletLoss widget: - source_sentence: 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 sentences: - '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 но 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 https://media.vkplay.ru/news/2023-03-29/meta-nachala-borotsya-s-piratstvom-na-oculus-quest/ ну теперь у pico продажи еще лучше станут)' - source_sentence: 'хорошо,надеюсь приедет,но я стала немного переживать. если честно она ревет по ночам из за меня и говорит что "бывает что жить из за тебя не хочется" бляяя жуть.' sentences: - 'да, помогло полностью. уже и виртуал десктоп подрубил теперь не могу понять как так вышло, что при подключении к пк вроде бы в режиме с виртуал дисктопе и там стим вр, но почему шлем сел? я думал что когда шлем без своего интерфейса, то он от пк норм заряжаться должен' - про крепеж специальный для повербанка на спину сомневаюсь крайне, потому что там тупо 2 лямки через руки продеваются и все. думаю крайне неудобная будет конфигурация. постараюсь отписаться, когда получу сие барахло. - 'ben yes yes я у араба взял сроущи срдз чё уже все хд я этот мод видел на ютубе сегодня там нет тренировочной пещеры я могу кинуть файл зачем хз там есть всм скривило его🥶 а не это не то https://youtu.be/qayoahnjxny я про этот мод венамечуинасама тут пещеры нет кстати скиньте пж апк бравла для модов👨🏿‍🦽 чо дудник в бсд меня забанили в чате бсд я не знал что нельзя дубы кидать бот я кинул фото игры мудрый дуб атакует а меня за лицо срепене так это дианон так что сам виноват ⚰👨🏿‍🦽 дизин скинуть его во все сроузи сродс и чаты админов кидали да дудник сек так там в правилах написано про дианон нажми на ссылку, чтобы добавить игрока тt/noban6 в друзья в brawl stars! https://link.brawlstars.com/invite/friend/ru?tag=lcjgpyu0y&token=fw6p3wkf добавте в др 🥶' - source_sentence: 'не у всех я одну рюмку выпил есть люди которым не лезет или долг не позволяет как там путин сказал чтото в обращение мол пока мы здесь сидим и пиздим пацаны кровь проливают свою и чужую' sentences: - 'она везде идеально работала, но некоторые специфичные браузеры не воспринимают ее.. типо puffin. я на все устройства пока поставил cast pico приложение' - если бы пришёл программист и сначала бы рассказал и показал о дивный новый мир под капотом шлемаков пико я бы сначала обдумал новую информацию а потом бы уже подумал и может быть захотел отталкиваясь от полученных знаний - 'я за последнюю неделю 2 индюшатины спиратил 1) найти способ добраться до контроля вентилядра и вертушок всегда включено поставить 2) найти способ подделать показания датчиков нагрева чипа помогло?' - source_sentence: "Ебать опасный\nахахаха\nРил\nСпасибо\nа я успел\nЯ мортис момент\n\ когда он заливал гене бравл\nкупить\n\nсьебись тогда отсюда\nщас дохуя людец\n\ ромашк не всегда отвечает\nпре релиз для випов\nа теперь выйди с окна\n\U0001F468\ ‍\U0001F9BC\nповешайся\n\U0001F9BC\nс таким ником и аватаркой то я думаю\nперережь\ \ вены\nв чем проблема\n\U0001F431\nмоя в том что Николай \nда нее мне не похуй\n\ просто жаль\nчто вы не замечаете плохого\nстрим с рекламой даркнета прострелить\ \ колены\nнакрутка\nоб этом все забыли резко\nзато поддержка того кто даже не\ \ показал свою футболку и переобувался\nподдерживаешь же ор\nКогда ты не доказал\ \ что тебя побили и не показал доказательства А за то что тебя сбрили это достаточно\ \ правильно ведь все таки его побрили за дело Вырвали волосы Не доказать можно\ \ клочок волос просто нахуй бритвой сбрить и сказать\nс ним не особо и плохого\ \ сделали ничего не доказано \nдоквы где солдат сказал\nне видел \U0001F61B\n\ даже личность его неизвестна по факту\nЯ полностью все узнал\nдедики это\nне шаришь\n\ кидай мне\nу меня имеются дедики" sentences: - 'мало ли лучше лишний раз задать тупой вопрос чем по тупому сломать шлем опять же играя на улице в полдень или вечер ик камеры нормально будут себя чувствовать' - 'Вотч демо Ты даже в чат зайти не можешь вотч демо вотч демо Так не пиши своё мнение еблан вотч демо вотч демо Жалко что тут наху слать нельзя вотч демо вотч демо' - 'ну у меня 1080 думаю вот 6900 или 3070 брать пока не надумал потому что смотреть на адептов амд и нвидии это как битва двух якодзун блэть короче я не тороплюсь Всё что мне надо и так пока что идёт' - source_sentence: 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 sentences: - '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 железка у тебя мягко скажем не самая подходящая под VR поиграть можно но не с царским размахом на качество' - рекомендации такие - сброс на заводские настройки. закидываете dload с прошивкой европейской и попытка прошить с выключенным wi - fi. соответственно здесь брать https://www.owomushi.com/pico-3-firmware/ - "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." pipeline_tag: sentence-similarity library_name: sentence-transformers --- # SentenceTransformer 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. ## Model Details ### Model Description - **Model Type:** Sentence Transformer - **Maximum Sequence Length:** 256 tokens - **Output Dimensionality:** 768 dimensions - **Similarity Function:** Cosine Similarity - **Supported Modality:** Text ### Model Sources - **Documentation:** [Sentence Transformers Documentation](https://sbert.net) - **Repository:** [Sentence Transformers on GitHub](https://github.com/huggingface/sentence-transformers) - **Hugging Face:** [Sentence Transformers on Hugging Face](https://huggingface.co/models?library=sentence-transformers) ### Full Model Architecture ``` SentenceTransformer( (0): Transformer({'transformer_task': 'feature-extraction', 'modality_config': {'text': {'method': 'forward', 'method_output_name': 'last_hidden_state'}}, 'module_output_name': 'token_embeddings', 'architecture': 'BertModel'}) (1): Pooling({'embedding_dimension': 768, 'pooling_mode': 'mean', '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("sentence_transformers_model_id") # Run inference sentences = [ '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', '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', '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.', ] embeddings = model.encode(sentences) print(embeddings.shape) # [3, 768] # Get the similarity scores for the embeddings similarities = model.similarity(embeddings, embeddings) print(similarities) # tensor([[1.0000, 0.7468, 0.4876], # [0.7468, 1.0000, 0.3165], # [0.4876, 0.3165, 1.0000]]) ``` ## Training Details ### Training Dataset #### Unnamed Dataset * Size: 9,999 training samples * Columns: sentence_0, sentence_1, and sentence_2 * Approximate statistics based on the first 100 samples: | | sentence_0 | sentence_1 | sentence_2 | |:---------|:------------------------------------------------------------------------------------|:-----------------------------------------------------------------------------------|:-----------------------------------------------------------------------------------| | type | string | string | string | | modality | text | text | text | | details | | | | * Samples: | sentence_0 | sentence_1 | sentence_2 | |:--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|:---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|:-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------| | 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:

https://youtu.be/Rq-vviFgC3U
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.

Это означает, что видеокарт RTX 30 хватит на все новые игры в ближайшие 5 лет. Ну а RTX 40 — и подавно. | 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

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 | ну пико более практичные более универсальные
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
в принципе есть же аналоги битсайбера вполне неплохие без пк играются но если нужен прям обязательно битсайбер и все тогда да нужен комп | | 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
Быстро проснулся загуглил а пока даже сценария нет Но трейлер чёткий Буду кофе пить | 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 | не ну то что так можно и ежу понятно. Вопрос будет ли с неё установленное чего запускаться, вот это интересно
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! | | 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 | 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 | 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
однако спор можно как я понял в течение 2 недель открыть | * Loss: [TripletLoss](https://sbert.net/docs/package_reference/sentence_transformer/losses.html#tripletloss) with these parameters: ```json { "distance_metric": "TripletDistanceMetric.COSINE", "triplet_margin": 0.5 } ``` ### Training Hyperparameters #### Non-Default Hyperparameters - `per_device_train_batch_size`: 4 - `num_train_epochs`: 1 - `per_device_eval_batch_size`: 4 - `multi_dataset_batch_sampler`: round_robin #### All Hyperparameters
Click to expand - `per_device_train_batch_size`: 4 - `num_train_epochs`: 1 - `max_steps`: -1 - `learning_rate`: 5e-05 - `lr_scheduler_type`: linear - `lr_scheduler_kwargs`: None - `warmup_steps`: 0 - `optim`: adamw_torch_fused - `optim_args`: None - `weight_decay`: 0.0 - `adam_beta1`: 0.9 - `adam_beta2`: 0.999 - `adam_epsilon`: 1e-08 - `optim_target_modules`: None - `gradient_accumulation_steps`: 1 - `average_tokens_across_devices`: True - `max_grad_norm`: 1 - `label_smoothing_factor`: 0.0 - `bf16`: False - `fp16`: False - `bf16_full_eval`: False - `fp16_full_eval`: False - `tf32`: None - `gradient_checkpointing`: False - `gradient_checkpointing_kwargs`: None - `torch_compile`: False - `torch_compile_backend`: None - `torch_compile_mode`: None - `use_liger_kernel`: False - `liger_kernel_config`: None - `use_cache`: False - `neftune_noise_alpha`: None - `torch_empty_cache_steps`: None - `auto_find_batch_size`: False - `log_on_each_node`: True - `logging_nan_inf_filter`: True - `include_num_input_tokens_seen`: no - `log_level`: passive - `log_level_replica`: warning - `disable_tqdm`: False - `project`: huggingface - `trackio_space_id`: None - `trackio_bucket_id`: None - `trackio_static_space_id`: None - `per_device_eval_batch_size`: 4 - `prediction_loss_only`: True - `eval_on_start`: False - `eval_do_concat_batches`: True - `eval_use_gather_object`: False - `eval_accumulation_steps`: None - `include_for_metrics`: [] - `batch_eval_metrics`: False - `save_only_model`: False - `save_on_each_node`: False - `enable_jit_checkpoint`: False - `push_to_hub`: False - `hub_private_repo`: None - `hub_model_id`: None - `hub_strategy`: every_save - `hub_always_push`: False - `hub_revision`: None - `load_best_model_at_end`: False - `ignore_data_skip`: False - `restore_callback_states_from_checkpoint`: False - `full_determinism`: False - `seed`: 42 - `data_seed`: None - `use_cpu`: False - `accelerator_config`: {'split_batches': False, 'dispatch_batches': None, 'even_batches': True, 'use_seedable_sampler': True, 'non_blocking': False, 'gradient_accumulation_kwargs': None} - `parallelism_config`: None - `dataloader_drop_last`: False - `dataloader_num_workers`: 0 - `dataloader_pin_memory`: True - `dataloader_persistent_workers`: False - `dataloader_prefetch_factor`: None - `remove_unused_columns`: True - `label_names`: None - `train_sampling_strategy`: random - `length_column_name`: length - `ddp_find_unused_parameters`: None - `ddp_bucket_cap_mb`: None - `ddp_broadcast_buffers`: False - `ddp_static_graph`: None - `ddp_backend`: None - `ddp_timeout`: 1800 - `fsdp`: None - `fsdp_config`: None - `deepspeed`: None - `debug`: [] - `skip_memory_metrics`: True - `do_predict`: False - `resume_from_checkpoint`: None - `warmup_ratio`: None - `local_rank`: -1 - `prompts`: None - `batch_sampler`: batch_sampler - `multi_dataset_batch_sampler`: round_robin - `router_mapping`: {} - `learning_rate_mapping`: {}
### Training Logs | Epoch | Step | Training Loss | |:-----:|:----:|:-------------:| | 0.2 | 500 | 0.4448 | | 0.4 | 1000 | 0.4146 | | 0.6 | 1500 | 0.4084 | | 0.8 | 2000 | 0.3947 | | 1.0 | 2500 | 0.3814 | ### Training Time - **Training**: 14.0 minutes ### Framework Versions - Python: 3.12.13 - Sentence Transformers: 5.6.0 - Transformers: 5.12.1 - PyTorch: 2.11.0+cu128 - Accelerate: 1.14.0 - Datasets: 4.0.0 - Tokenizers: 0.22.2 ## 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", } ``` #### TripletLoss ```bibtex @misc{hermans2017defense, title={In Defense of the Triplet Loss for Person Re-Identification}, author={Alexander Hermans and Lucas Beyer and Bastian Leibe}, year={2017}, eprint={1703.07737}, archivePrefix={arXiv}, primaryClass={cs.CV} } ```