Sentence Similarity
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Safetensors
bert
feature-extraction
Generated from Trainer
dataset_size:790
loss:MultipleNegativesRankingLoss
text-embeddings-inference
Instructions to use fabioaloisio/multi-qa-MiniLM-L6-cos-v1-hydro-ft-pairs with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.
- Libraries
- sentence-transformers
How to use fabioaloisio/multi-qa-MiniLM-L6-cos-v1-hydro-ft-pairs with sentence-transformers:
from sentence_transformers import SentenceTransformer model = SentenceTransformer("fabioaloisio/multi-qa-MiniLM-L6-cos-v1-hydro-ft-pairs") sentences = [ "Qual informação é necessária para solicitar a alteração de um usuário do sistema Y?", "· autorizacao de xxxxxx ( xxxxxx @ dominio. br ). classificacao do chamado : · grupo designado : n1 - xxxxx inativacao de usuario do sistema y pre - requisitos : · nome do colaborador ; · usuario do sistema y ; · motivo da inativacao do usuario ; · o rh ou gerente imediato podera solicitar a inativacao do usuario. · ou com autorizacao de xxxxx classificacao do chamado : · grupo designado : n1 - xxxxx alteracao de usuario do sistema y pre - requisitos : · nome do colaborador ; · usuario do sistema y ; · motivo da inativacao do usuario ; · o rh ou gerente imediato podera solicitar a inativacao do usuario. · ou com autorizacao de xxxxx ·.", "pre - requisitos : numero da identidade do usuario no sap, ou numero do cpf ; dados da conta do sistema ; acesso a transacao zbo104 e ao sistema especifico ; possuir login cadastrados e ativos dos systema y e sap na transacao zbo104 para a propria identidade que ira realizar a ativacao / inativacao, caso a solicitacao seja para esses sistemas. revisao semestral de acessos regularmente os acessos ao sistema deverao ser revisados pelo gestor do time de gq - digital.", "para remocao de acesso ao aplicativo de artes : no sistema y ( sistema y - > configuracoes - > seguranca - > usuarios ), selecione o usuario e retire todos direitos de acesso da lista, clicando em ‘ gerenciar funcoes ’ : · [ art ] - artes · [ art ] - artes mobile · [ art ] - aprovador briefing · [ art ] - aprovador material · [ art ] - solicitante · [ art ] - coordenador artes · [ art ] - equipe artes · [ art ] - responsavel trade notas : caso a remocao de acesso seja parcial, ou seja, o usuario tera acesso a outros aplicativos, deve - se adotar o procedimento descrito pelos aplicativos mantidos para realocar a nova unidade de negocio. caso a remocao de acesso seja total, deve - se : 1 ) retirar o direito de acesso “ colaboracao ” ao usuario no sharepoint online para os sites : 2 ) retirar ou revisar a licenca aos produtos no centro de administracao do office 365." ] embeddings = model.encode(sentences) similarities = model.similarity(embeddings, embeddings) print(similarities.shape) # [4, 4] - Notebooks
- Google Colab
- Kaggle
Add new SentenceTransformer model.
Browse files- 1_Pooling/config.json +10 -0
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"pooling_mode_weightedmean_tokens": false,
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"pooling_mode_lasttoken": false,
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@@ -0,0 +1,521 @@
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| 1 |
+
---
|
| 2 |
+
base_model: sentence-transformers/multi-qa-MiniLM-L6-cos-v1
|
| 3 |
+
library_name: sentence-transformers
|
| 4 |
+
pipeline_tag: sentence-similarity
|
| 5 |
+
tags:
|
| 6 |
+
- sentence-transformers
|
| 7 |
+
- sentence-similarity
|
| 8 |
+
- feature-extraction
|
| 9 |
+
- generated_from_trainer
|
| 10 |
+
- dataset_size:790
|
| 11 |
+
- loss:MultipleNegativesRankingLoss
|
| 12 |
+
widget:
|
| 13 |
+
- source_sentence: Qual informação é necessária para solicitar a alteração de um usuário
|
| 14 |
+
do sistema Y?
|
| 15 |
+
sentences:
|
| 16 |
+
- '· autorizacao de xxxxxx ( xxxxxx @ dominio. br ). classificacao do chamado :
|
| 17 |
+
· grupo designado : n1 - xxxxx inativacao de usuario do sistema y pre - requisitos
|
| 18 |
+
: · nome do colaborador ; · usuario do sistema y ; · motivo da inativacao do usuario
|
| 19 |
+
; · o rh ou gerente imediato podera solicitar a inativacao do usuario. · ou com
|
| 20 |
+
autorizacao de xxxxx classificacao do chamado : · grupo designado : n1 - xxxxx
|
| 21 |
+
alteracao de usuario do sistema y pre - requisitos : · nome do colaborador ; ·
|
| 22 |
+
usuario do sistema y ; · motivo da inativacao do usuario ; · o rh ou gerente imediato
|
| 23 |
+
podera solicitar a inativacao do usuario. · ou com autorizacao de xxxxx ·.'
|
| 24 |
+
- 'pre - requisitos : numero da identidade do usuario no sap, ou numero do cpf ;
|
| 25 |
+
dados da conta do sistema ; acesso a transacao zbo104 e ao sistema especifico
|
| 26 |
+
; possuir login cadastrados e ativos dos systema y e sap na transacao zbo104 para
|
| 27 |
+
a propria identidade que ira realizar a ativacao / inativacao, caso a solicitacao
|
| 28 |
+
seja para esses sistemas. revisao semestral de acessos regularmente os acessos
|
| 29 |
+
ao sistema deverao ser revisados pelo gestor do time de gq - digital.'
|
| 30 |
+
- 'para remocao de acesso ao aplicativo de artes : no sistema y ( sistema y - >
|
| 31 |
+
configuracoes - > seguranca - > usuarios ), selecione o usuario e retire todos
|
| 32 |
+
direitos de acesso da lista, clicando em ‘ gerenciar funcoes ’ : · [ art ] - artes
|
| 33 |
+
· [ art ] - artes mobile · [ art ] - aprovador briefing · [ art ] - aprovador
|
| 34 |
+
material · [ art ] - solicitante · [ art ] - coordenador artes · [ art ] - equipe
|
| 35 |
+
artes · [ art ] - responsavel trade notas : caso a remocao de acesso seja parcial,
|
| 36 |
+
ou seja, o usuario tera acesso a outros aplicativos, deve - se adotar o procedimento
|
| 37 |
+
descrito pelos aplicativos mantidos para realocar a nova unidade de negocio. caso
|
| 38 |
+
a remocao de acesso seja total, deve - se : 1 ) retirar o direito de acesso “
|
| 39 |
+
colaboracao ” ao usuario no sharepoint online para os sites : 2 ) retirar ou revisar
|
| 40 |
+
a licenca aos produtos no centro de administracao do office 365.'
|
| 41 |
+
- source_sentence: Qual é o status final do chamado após a atualização realizada pelo
|
| 42 |
+
time de digital - acessos?
|
| 43 |
+
sentences:
|
| 44 |
+
- '3. 4. 2. 5 usuario ficara com bloqueio global. 3. 4. 2. 6 no portal sap, na aba
|
| 45 |
+
“ informacoes sobre a conta ” o campo “ conta de usuario bloqueada ” ficara selecionado.
|
| 46 |
+
esta aba tambem informa o historico de bloqueio do usuario atraves do campo “
|
| 47 |
+
ultima data de bloqueio da conta : ”. 3. 5 para identificar o historico de inativacao
|
| 48 |
+
do usuario no sap, e necessario executar o relatorio fornecido pela transacao
|
| 49 |
+
cccc01 anexos nao ha anexos. = = = = = kb0012187 - criacao de perfil no systema
|
| 50 |
+
y - voluntarios. docx = = = = = instrucao de trabalho ( it ) criacao de perfil
|
| 51 |
+
no sistema y 1.'
|
| 52 |
+
- 'observacao : para consultar o colaborador pelo nome ou cpf, clique no matchcode,
|
| 53 |
+
informe o nome ou cpf do colaborador e clique em “ avancar ” : passo 04 : para
|
| 54 |
+
criar uma nova conta de sistema para a identidade, clique no botao novo ou tecle
|
| 55 |
+
f5. passo 05 : clique no mechcode do campo id sistema e informe o sistema, depois
|
| 56 |
+
clique no campo login do usuario e informe o login do usuario no sistema em questao.
|
| 57 |
+
apos preencher todos os campos, clique em salvar. observacao : ao salvar o cadastro
|
| 58 |
+
do usuario na conta de sistema ad, clique em salvar : sera aberta uma pop - up
|
| 59 |
+
: ao clicar em “ nao ”, apresentara pop - up do passo 06. ao clicar em “ sim ”,
|
| 60 |
+
apresentara pop - up abaixo para confirmacao e validacao do e - mail.'
|
| 61 |
+
- 'a lista de acessos ativos no sistema sera gerada pelo time de digital - acessos
|
| 62 |
+
a lista deve ser respondida pelo gestor de negocio validando a lista ativa ou
|
| 63 |
+
informando quais inativacoes deverao ser realizadas o time de digital - acessos
|
| 64 |
+
registrara as alteracoes a partir de chamados no sistema de itsm de digital em
|
| 65 |
+
nome do gestor de gq - digital. o time de digital - acessos executara a atualizacao
|
| 66 |
+
e finalizara o chamado com status de resolvido. referencias descricao das atividades
|
| 67 |
+
a inativacao de usuario no sistema sap e portal e realizada de forma automatica,
|
| 68 |
+
atraves das transacoes : zbo127, zbo104 e zbo106.'
|
| 69 |
+
- source_sentence: Quais são os pré-requisitos mínimos para a execução da instrução
|
| 70 |
+
de trabalho de remoção de acesso no sistema Y?
|
| 71 |
+
sentences:
|
| 72 |
+
- 'cliente web ( recomendado somente em ultimo caso por nao apresentar total performance
|
| 73 |
+
) anexos nao ha anexos. = = = = = kb0059193 - systema y - remocao de acesso. docx
|
| 74 |
+
= = = = = instrucao de trabalho ( it ) dynamics artes - remocao de acesso 1. introducao
|
| 75 |
+
/ pre - requisitos para execucao da it esta instrucao de trabalho descreve a execucao
|
| 76 |
+
das atividades de remocao de acesso dos colaboradores na ferramenta sistema y.
|
| 77 |
+
pre - requisitos minimos de acesso ao sistema y : a ) equipamento ( desktop ou
|
| 78 |
+
notebook ) devidamente configurado com acesso a internet e pacote office ; b )
|
| 79 |
+
acesso a ferramenta microsoft dynamics crm 365 completo ( perfil administrador
|
| 80 |
+
de sistema ) : c ) nome do usuario, aplicativos que ira remover ; d ) unidade
|
| 81 |
+
de negocio em que o usuario sera alocado caso a remocao seja parcial ; revisao
|
| 82 |
+
semestral de acessos regularmente os acessos ao sistemas deverao ser revisados
|
| 83 |
+
pelo gestor do time de gq - digital.'
|
| 84 |
+
- 'caso a remocao de acesso seja total, deve - se : 1 ) retirar o direito de acesso
|
| 85 |
+
“ colaboracao ” ao usuario no sharepoint online para os sites : 2 ) retirar ou
|
| 86 |
+
revisar a licenca aos produtos no centro de administracao do office 365. anexos
|
| 87 |
+
sem anexo = = = = = kb0010579 - systema y – alteracao de acessos. docx = = = =
|
| 88 |
+
= instrucao de trabalho ( it ) sistema y – alteracao de acessos introducao / pre
|
| 89 |
+
- requisitos para execucao da it este documento estabelece o procedimento que
|
| 90 |
+
os analistas de acessos deverao seguir para alterar o acesso do usuario no sistema
|
| 91 |
+
sistema y. pre - requisitos : acesso administrativo ao sistema y ; se a atribuicao
|
| 92 |
+
e para o usuario ou para o grupo ( se for para o grupo, informar o grupo ).'
|
| 93 |
+
- '3. 12 selecione o usuario, em “ detalhes para usuario ” clique na aba “ informacoes
|
| 94 |
+
sobre a conta ” e certifique que o campo “ senha bloqueada ” esta selecionado.
|
| 95 |
+
clique em “ modificar ” : clique na aba “ informacoes gerais ”, informe a senha
|
| 96 |
+
nos campos “ definir senha ” e “ confirmar senha ” e clique em “ gravar ” : certifique
|
| 97 |
+
que o campo “ senha bloqueada ”, na aba “ informacoes sobre a conta ” nao esta
|
| 98 |
+
selecionado. anexos nao ha anexos. = = = = = kb0059194 - systema y - classificacao
|
| 99 |
+
de chamados - acesso. docx = = = = = 1.'
|
| 100 |
+
- source_sentence: O que deve ser feito pelo gestor de negócio em relação à lista
|
| 101 |
+
de acessos?
|
| 102 |
+
sentences:
|
| 103 |
+
- '1. 1 pre - requisitos : a ) nome de identidade e e - mail autorizando a revogacao
|
| 104 |
+
( recebido na caixa “ suporte. a empresa x ” ). b ) acesso a transacao zbo127.
|
| 105 |
+
revisao semestral de acessos regularmente os acessos ao sistema deverao ser revisados
|
| 106 |
+
pelo gestor do time de gq - digital. a lista de acessos ativos no sistema sera
|
| 107 |
+
gerada pelo time de digital - acessos a lista deve ser respondida pelo gestor
|
| 108 |
+
de negocio validando a lista ativa ou informando quais inativacoes deverao ser
|
| 109 |
+
realizadas o time de digital - acessos registrara as alteracoes a partir de chamados
|
| 110 |
+
no sistema de itsm de digital em nome do gestor de gq - digital. o time de digital
|
| 111 |
+
- acessos executara a atualizacao e finalizara o chamado com status de resolvido.
|
| 112 |
+
2. referencias nao ha referencias.'
|
| 113 |
+
- '3. 12 selecione o usuario, em “ detalhes para usuario ” clique na aba “ informacoes
|
| 114 |
+
sobre a conta ” e certifique que o campo “ senha bloqueada ” esta selecionado.
|
| 115 |
+
clique em “ modificar ” : clique na aba “ informacoes gerais ”, informe a senha
|
| 116 |
+
nos campos “ definir senha ” e “ confirmar senha ” e clique em “ gravar ” : certifique
|
| 117 |
+
que o campo “ senha bloqueada ”, na aba “ informacoes sobre a conta ” nao esta
|
| 118 |
+
selecionado. anexos nao ha anexos. = = = = = kb0059194 - systema y - classificacao
|
| 119 |
+
de chamados - acesso. docx = = = = = 1.'
|
| 120 |
+
- '3. 2 atividades : validar se o e - mail padrao esta anexado ao chamado contendo
|
| 121 |
+
a aprovacao do gerente executivo, em casos em que a inativacao de acesso nao seja
|
| 122 |
+
proveniente de desligamento de colaborador. com todos os pre - requisitos preenchidos,
|
| 123 |
+
o chamado devera ser classificado com - inativacao de acesso a usuario no sistema
|
| 124 |
+
y e enviar para o grupo solucionador n1 - acessos. obs. : faltando algum pre -
|
| 125 |
+
requisito, o chamado devera ser cancelado com a seguinte informacao : esta solicitacao
|
| 126 |
+
esta sendo cancelada por nao conter os pre - requisitos necessarios para seu atendimento.'
|
| 127 |
+
- source_sentence: Como salvar o cadastro de um novo usuário?
|
| 128 |
+
sentences:
|
| 129 |
+
- '· ou com autorizacao de xxxxx ·. classificacao do chamado : · grupo designado
|
| 130 |
+
: n1 - xxxxx 4. anexos nao ha anexos. = = = = = kb0059116 - systema y – atribuicao
|
| 131 |
+
de perfil. docx = = = = = instrucao de trabalho ( it ) espaider – atribuicao de
|
| 132 |
+
perfil 1. introducao / pre - requisitos para execucao da it este documento estabelece
|
| 133 |
+
o procedimento que os analistas de acessos deverao seguir para tratativa da solicitacao
|
| 134 |
+
de atribuicao de perfil no sistema y. 1. 1 pre - requisito : a ) aval do gerente.
|
| 135 |
+
b ) perfil que deseja acesso. revisao semestral de acessos regularmente os acessos
|
| 136 |
+
ao sistemas deverao ser revisados pelo gestor do time de gq - digital.'
|
| 137 |
+
- 'os modulos “ criar nova conexao ” e “ editar esta conexao ” sao utilizados somente
|
| 138 |
+
pelos administradores do sistema. informe o “ login ” e “ password ” : o sistema
|
| 139 |
+
abrira a tela de menus : users : utilizado para criar usuario ; groups : utilizado
|
| 140 |
+
para criar grupo ; app : utilizado para criar aplicacoes ; conects : utilizado
|
| 141 |
+
para criar conexao ; roles : utilizado para criar regra ; objects : utilizado
|
| 142 |
+
para atribuicao de acesso ao objeto ; restrict : utilizado para criar restricao
|
| 143 |
+
de acesso ; profiles : utilizado para atribuir grupo, aplicacao e conexao para
|
| 144 |
+
o usuario ; roles : utilizado para atribuir regra para o usuario ou grupo.'
|
| 145 |
+
- 'faca logon utilizando o usuario e senha de acesso. tambem pode ser selecionado
|
| 146 |
+
o idioma, em caso do nao preenchimento sera considerado idioma selecionado na
|
| 147 |
+
criacao do usuario. 3. 1. clique em administracao : 3. 2. acesse o menu seguranca
|
| 148 |
+
> usuario : para criar um novo usuario clique em “ seguranca ” e depois “ usuario
|
| 149 |
+
”, conforme figura abaixo : 3. 3. realize a operacao de cadastro : clique em “
|
| 150 |
+
executar consulta ”, e lista de usuarios criadas sera mostrado. clique em “ novo
|
| 151 |
+
”, conforme figura abaixo. 3. 4. defina os seguintes campos : informe os campos,
|
| 152 |
+
conforme exemplo na figura abaixo : 3. 5. salve o cadastro. clique em “ salvar
|
| 153 |
+
”. 3. 6.'
|
| 154 |
+
---
|
| 155 |
+
|
| 156 |
+
# SentenceTransformer based on sentence-transformers/multi-qa-MiniLM-L6-cos-v1
|
| 157 |
+
|
| 158 |
+
This is a [sentence-transformers](https://www.SBERT.net) model finetuned from [sentence-transformers/multi-qa-MiniLM-L6-cos-v1](https://huggingface.co/sentence-transformers/multi-qa-MiniLM-L6-cos-v1) on the parquet dataset. It maps sentences & paragraphs to a 384-dimensional dense vector space and can be used for semantic textual similarity, semantic search, paraphrase mining, text classification, clustering, and more.
|
| 159 |
+
|
| 160 |
+
## Model Details
|
| 161 |
+
|
| 162 |
+
### Model Description
|
| 163 |
+
- **Model Type:** Sentence Transformer
|
| 164 |
+
- **Base model:** [sentence-transformers/multi-qa-MiniLM-L6-cos-v1](https://huggingface.co/sentence-transformers/multi-qa-MiniLM-L6-cos-v1) <!-- at revision 2430568290bb832d22ad5064f44dd86cf0240142 -->
|
| 165 |
+
- **Maximum Sequence Length:** 512 tokens
|
| 166 |
+
- **Output Dimensionality:** 384 tokens
|
| 167 |
+
- **Similarity Function:** Cosine Similarity
|
| 168 |
+
- **Training Dataset:**
|
| 169 |
+
- parquet
|
| 170 |
+
<!-- - **Language:** Unknown -->
|
| 171 |
+
<!-- - **License:** Unknown -->
|
| 172 |
+
|
| 173 |
+
### Model Sources
|
| 174 |
+
|
| 175 |
+
- **Documentation:** [Sentence Transformers Documentation](https://sbert.net)
|
| 176 |
+
- **Repository:** [Sentence Transformers on GitHub](https://github.com/UKPLab/sentence-transformers)
|
| 177 |
+
- **Hugging Face:** [Sentence Transformers on Hugging Face](https://huggingface.co/models?library=sentence-transformers)
|
| 178 |
+
|
| 179 |
+
### Full Model Architecture
|
| 180 |
+
|
| 181 |
+
```
|
| 182 |
+
SentenceTransformer(
|
| 183 |
+
(0): Transformer({'max_seq_length': 512, 'do_lower_case': False}) with Transformer model: BertModel
|
| 184 |
+
(1): Pooling({'word_embedding_dimension': 384, '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})
|
| 185 |
+
(2): Normalize()
|
| 186 |
+
)
|
| 187 |
+
```
|
| 188 |
+
|
| 189 |
+
## Usage
|
| 190 |
+
|
| 191 |
+
### Direct Usage (Sentence Transformers)
|
| 192 |
+
|
| 193 |
+
First install the Sentence Transformers library:
|
| 194 |
+
|
| 195 |
+
```bash
|
| 196 |
+
pip install -U sentence-transformers
|
| 197 |
+
```
|
| 198 |
+
|
| 199 |
+
Then you can load this model and run inference.
|
| 200 |
+
```python
|
| 201 |
+
from sentence_transformers import SentenceTransformer
|
| 202 |
+
|
| 203 |
+
# Download from the 🤗 Hub
|
| 204 |
+
model = SentenceTransformer("fabioaloisio/multi-qa-MiniLM-L6-cos-v1-hydro-ft-pairs")
|
| 205 |
+
# Run inference
|
| 206 |
+
sentences = [
|
| 207 |
+
'Como salvar o cadastro de um novo usuário?',
|
| 208 |
+
'faca logon utilizando o usuario e senha de acesso. tambem pode ser selecionado o idioma, em caso do nao preenchimento sera considerado idioma selecionado na criacao do usuario. 3. 1. clique em administracao : 3. 2. acesse o menu seguranca > usuario : para criar um novo usuario clique em “ seguranca ” e depois “ usuario ”, conforme figura abaixo : 3. 3. realize a operacao de cadastro : clique em “ executar consulta ”, e lista de usuarios criadas sera mostrado. clique em “ novo ”, conforme figura abaixo. 3. 4. defina os seguintes campos : informe os campos, conforme exemplo na figura abaixo : 3. 5. salve o cadastro. clique em “ salvar ”. 3. 6.',
|
| 209 |
+
'os modulos “ criar nova conexao ” e “ editar esta conexao ” sao utilizados somente pelos administradores do sistema. informe o “ login ” e “ password ” : o sistema abrira a tela de menus : users : utilizado para criar usuario ; groups : utilizado para criar grupo ; app : utilizado para criar aplicacoes ; conects : utilizado para criar conexao ; roles : utilizado para criar regra ; objects : utilizado para atribuicao de acesso ao objeto ; restrict : utilizado para criar restricao de acesso ; profiles : utilizado para atribuir grupo, aplicacao e conexao para o usuario ; roles : utilizado para atribuir regra para o usuario ou grupo.',
|
| 210 |
+
]
|
| 211 |
+
embeddings = model.encode(sentences)
|
| 212 |
+
print(embeddings.shape)
|
| 213 |
+
# [3, 384]
|
| 214 |
+
|
| 215 |
+
# Get the similarity scores for the embeddings
|
| 216 |
+
similarities = model.similarity(embeddings, embeddings)
|
| 217 |
+
print(similarities.shape)
|
| 218 |
+
# [3, 3]
|
| 219 |
+
```
|
| 220 |
+
|
| 221 |
+
<!--
|
| 222 |
+
### Direct Usage (Transformers)
|
| 223 |
+
|
| 224 |
+
<details><summary>Click to see the direct usage in Transformers</summary>
|
| 225 |
+
|
| 226 |
+
</details>
|
| 227 |
+
-->
|
| 228 |
+
|
| 229 |
+
<!--
|
| 230 |
+
### Downstream Usage (Sentence Transformers)
|
| 231 |
+
|
| 232 |
+
You can finetune this model on your own dataset.
|
| 233 |
+
|
| 234 |
+
<details><summary>Click to expand</summary>
|
| 235 |
+
|
| 236 |
+
</details>
|
| 237 |
+
-->
|
| 238 |
+
|
| 239 |
+
<!--
|
| 240 |
+
### Out-of-Scope Use
|
| 241 |
+
|
| 242 |
+
*List how the model may foreseeably be misused and address what users ought not to do with the model.*
|
| 243 |
+
-->
|
| 244 |
+
|
| 245 |
+
<!--
|
| 246 |
+
## Bias, Risks and Limitations
|
| 247 |
+
|
| 248 |
+
*What are the known or foreseeable issues stemming from this model? You could also flag here known failure cases or weaknesses of the model.*
|
| 249 |
+
-->
|
| 250 |
+
|
| 251 |
+
<!--
|
| 252 |
+
### Recommendations
|
| 253 |
+
|
| 254 |
+
*What are recommendations with respect to the foreseeable issues? For example, filtering explicit content.*
|
| 255 |
+
-->
|
| 256 |
+
|
| 257 |
+
## Training Details
|
| 258 |
+
|
| 259 |
+
### Training Dataset
|
| 260 |
+
|
| 261 |
+
#### parquet
|
| 262 |
+
|
| 263 |
+
* Dataset: parquet
|
| 264 |
+
* Size: 790 training samples
|
| 265 |
+
* Columns: <code>question</code> and <code>related_chunk</code>
|
| 266 |
+
* Approximate statistics based on the first 790 samples:
|
| 267 |
+
| | question | related_chunk |
|
| 268 |
+
|:--------|:-----------------------------------------------------------------------------------|:-------------------------------------------------------------------------------------|
|
| 269 |
+
| type | string | string |
|
| 270 |
+
| details | <ul><li>min: 11 tokens</li><li>mean: 26.17 tokens</li><li>max: 45 tokens</li></ul> | <ul><li>min: 77 tokens</li><li>mean: 229.91 tokens</li><li>max: 330 tokens</li></ul> |
|
| 271 |
+
* Samples:
|
| 272 |
+
| question | related_chunk |
|
| 273 |
+
|:-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|:---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|
|
| 274 |
+
| <code>Quais são as responsabilidades da central de serviços para revogação dos sistemas mencionados?</code> | <code>referencias descricao das atividades responsabilidades da central de servicos para revogacao dos sistemas : systema y e sap. responsabilidades de acessos para revogacao do sistema : systema y. responsabilidades da operacao para revogacao do sistema : ad ( usuario de rede ). para inativar os acessos dos sistemas descritos acima, siga os passos abaixo : passo 01 : abra o sap logon e clique duas vezes no ambiente “ 02 ) sap erp producao ”. passo 02 : digite o numero da identidade ou o cpf do colaborador, clique no mechcode executar ou tecle “ enter ”. passo 03 : para inativar uma conta, selecione a conta, clique no mechcode “ ativar / inativar conta ” ou tecle “ f6 ”.</code> |
|
| 275 |
+
| <code>O que deve ser verificado após finalizar a alteração do status da conta?</code> | <code>passo 03 : para inativar uma conta, selecione a conta, clique no mechcode “ ativar / inativar conta ” ou tecle “ f6 ”. observacao : caso a conta a ser ativada / inativada seja dos sistemas systema y, ir para o “ passo 05 ”. 3. 1. clique no mechcode para finalizar a alteracao. passo 04 : apos finalizar a alteracao, verifique se o campo “ status cta ” esta de acordo com o solicitado. observacao : “ a ” para ativo e “ i ” para inativo. passo 05 : para inativar uma conta do systema y, selecione a conta e clique no mechcode “ ativar / inativar conta ” ou clique em “ f6 ” conforme o “ passo 3 ”. 5. 1. clique no mechcode para sair do log de execucao sm49.</code> |
|
| 276 |
+
| <code>Por que é necessário que os logins dos sistemas Y e SAP estejam cadastrados e ativos para a própria identidade?</code> | <code>pre - requisitos : numero da identidade do usuario no sap, ou numero do cpf ; dados da conta do sistema ; acesso a transacao zbo104 e ao sistema especifico ; possuir login cadastrados e ativos dos systema y e sap na transacao zbo104 para a propria identidade que ira realizar a ativacao / inativacao, caso a solicitacao seja para esses sistemas. revisao semestral de acessos regularmente os acessos ao sistema deverao ser revisados pelo gestor do time de gq - digital.</code> |
|
| 277 |
+
* Loss: [<code>MultipleNegativesRankingLoss</code>](https://sbert.net/docs/package_reference/sentence_transformer/losses.html#multiplenegativesrankingloss) with these parameters:
|
| 278 |
+
```json
|
| 279 |
+
{
|
| 280 |
+
"scale": 1,
|
| 281 |
+
"similarity_fct": "get_dot_product_similarity"
|
| 282 |
+
}
|
| 283 |
+
```
|
| 284 |
+
|
| 285 |
+
### Evaluation Dataset
|
| 286 |
+
|
| 287 |
+
#### parquet
|
| 288 |
+
|
| 289 |
+
* Dataset: parquet
|
| 290 |
+
* Size: 790 evaluation samples
|
| 291 |
+
* Columns: <code>question</code> and <code>related_chunk</code>
|
| 292 |
+
* Approximate statistics based on the first 790 samples:
|
| 293 |
+
| | question | related_chunk |
|
| 294 |
+
|:--------|:-----------------------------------------------------------------------------------|:--------------------------------------------------------------------------------------|
|
| 295 |
+
| type | string | string |
|
| 296 |
+
| details | <ul><li>min: 14 tokens</li><li>mean: 25.71 tokens</li><li>max: 44 tokens</li></ul> | <ul><li>min: 152 tokens</li><li>mean: 231.87 tokens</li><li>max: 330 tokens</li></ul> |
|
| 297 |
+
* Samples:
|
| 298 |
+
| question | related_chunk |
|
| 299 |
+
|:----------------------------------------------------------------------|:---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|
|
| 300 |
+
| <code>Como você pode restringir o acesso a um item no menu?</code> | <code>mover para cima : move o item de posicao ; 3. 3. 3. 7. mover para baixo : move o item de posicao ; 3. 3. 3. 8. pesquisar ; 3. 3. 3. 9. gerar : gravar o menu do sistema ; 3. 3. 3. 10. fechar : fecha sem salvar as alteracoes. 3. 4. para restringir o acesso selecione o item que ira modificar, e clique no botao “ detalhes ”. 3. 4. 1. abrira a tela abaixo para configuracao do menu : 3. 4. 1. 1. descricao : informe o nome do item ; 3. 4. 1. 2. programa : selecione “ eiczcc ” para o nome do programa ; 3. 4. 1. 3. status : selecione o status do menu : 3. 4. 1. 3. 1.</code> |
|
| 301 |
+
| <code>Qual é o resultado do bloqueio global do usuário?</code> | <code>3. 4. 2. 5 usuario ficara com bloqueio global. 3. 4. 2. 6 no portal sap, na aba “ informacoes sobre a conta ” o campo “ conta de usuario bloqueada ” ficara selecionado. esta aba tambem informa o historico de bloqueio do usuario atraves do campo “ ultima data de bloqueio da conta : ”. 3. 5 para identificar o historico de inativacao do usuario no sap, e necessario executar o relatorio fornecido pela transacao cccc01 anexos nao ha anexos. = = = = = kb0012187 - criacao de perfil no systema y - voluntarios. docx = = = = = instrucao de trabalho ( it ) criacao de perfil no sistema y 1.</code> |
|
| 302 |
+
| <code>Qual é o objetivo principal desta instrução de trabalho?</code> | <code>introducao / pre - requisitos para execucao da it esta instrucao de trabalho visa orientar na atividade de criacao de acesso do usuario no sistema y. revisao semestral de acessos regularmente os acessos ao sistema deverao ser revisados pelo gestor do time de gq - digital. a lista de acessos ativos no sistema sera gerada pelo time de digital - acessos a lista deve ser respondida pelo gestor de negocio validando a lista ativa ou informando quais inativacoes deverao ser realizadas o time de digital - acessos registrara as alteracoes a partir de chamados no sistema de itsm de digital em nome do gestor de gq - digital. o time de digital - acessos executara a atualizacao e finalizara o chamado com status de resolvido.</code> |
|
| 303 |
+
* Loss: [<code>MultipleNegativesRankingLoss</code>](https://sbert.net/docs/package_reference/sentence_transformer/losses.html#multiplenegativesrankingloss) with these parameters:
|
| 304 |
+
```json
|
| 305 |
+
{
|
| 306 |
+
"scale": 1,
|
| 307 |
+
"similarity_fct": "get_dot_product_similarity"
|
| 308 |
+
}
|
| 309 |
+
```
|
| 310 |
+
|
| 311 |
+
### Training Hyperparameters
|
| 312 |
+
#### Non-Default Hyperparameters
|
| 313 |
+
|
| 314 |
+
- `eval_strategy`: steps
|
| 315 |
+
- `per_device_train_batch_size`: 32
|
| 316 |
+
- `per_device_eval_batch_size`: 32
|
| 317 |
+
- `learning_rate`: 2e-05
|
| 318 |
+
- `num_train_epochs`: 2
|
| 319 |
+
- `lr_scheduler_type`: cosine
|
| 320 |
+
- `warmup_ratio`: 0.3
|
| 321 |
+
|
| 322 |
+
#### All Hyperparameters
|
| 323 |
+
<details><summary>Click to expand</summary>
|
| 324 |
+
|
| 325 |
+
- `overwrite_output_dir`: False
|
| 326 |
+
- `do_predict`: False
|
| 327 |
+
- `eval_strategy`: steps
|
| 328 |
+
- `prediction_loss_only`: True
|
| 329 |
+
- `per_device_train_batch_size`: 32
|
| 330 |
+
- `per_device_eval_batch_size`: 32
|
| 331 |
+
- `per_gpu_train_batch_size`: None
|
| 332 |
+
- `per_gpu_eval_batch_size`: None
|
| 333 |
+
- `gradient_accumulation_steps`: 1
|
| 334 |
+
- `eval_accumulation_steps`: None
|
| 335 |
+
- `torch_empty_cache_steps`: None
|
| 336 |
+
- `learning_rate`: 2e-05
|
| 337 |
+
- `weight_decay`: 0.0
|
| 338 |
+
- `adam_beta1`: 0.9
|
| 339 |
+
- `adam_beta2`: 0.999
|
| 340 |
+
- `adam_epsilon`: 1e-08
|
| 341 |
+
- `max_grad_norm`: 1.0
|
| 342 |
+
- `num_train_epochs`: 2
|
| 343 |
+
- `max_steps`: -1
|
| 344 |
+
- `lr_scheduler_type`: cosine
|
| 345 |
+
- `lr_scheduler_kwargs`: {}
|
| 346 |
+
- `warmup_ratio`: 0.3
|
| 347 |
+
- `warmup_steps`: 0
|
| 348 |
+
- `log_level`: passive
|
| 349 |
+
- `log_level_replica`: warning
|
| 350 |
+
- `log_on_each_node`: True
|
| 351 |
+
- `logging_nan_inf_filter`: True
|
| 352 |
+
- `save_safetensors`: True
|
| 353 |
+
- `save_on_each_node`: False
|
| 354 |
+
- `save_only_model`: False
|
| 355 |
+
- `restore_callback_states_from_checkpoint`: False
|
| 356 |
+
- `no_cuda`: False
|
| 357 |
+
- `use_cpu`: False
|
| 358 |
+
- `use_mps_device`: False
|
| 359 |
+
- `seed`: 42
|
| 360 |
+
- `data_seed`: None
|
| 361 |
+
- `jit_mode_eval`: False
|
| 362 |
+
- `use_ipex`: False
|
| 363 |
+
- `bf16`: False
|
| 364 |
+
- `fp16`: False
|
| 365 |
+
- `fp16_opt_level`: O1
|
| 366 |
+
- `half_precision_backend`: auto
|
| 367 |
+
- `bf16_full_eval`: False
|
| 368 |
+
- `fp16_full_eval`: False
|
| 369 |
+
- `tf32`: None
|
| 370 |
+
- `local_rank`: 0
|
| 371 |
+
- `ddp_backend`: None
|
| 372 |
+
- `tpu_num_cores`: None
|
| 373 |
+
- `tpu_metrics_debug`: False
|
| 374 |
+
- `debug`: []
|
| 375 |
+
- `dataloader_drop_last`: False
|
| 376 |
+
- `dataloader_num_workers`: 0
|
| 377 |
+
- `dataloader_prefetch_factor`: None
|
| 378 |
+
- `past_index`: -1
|
| 379 |
+
- `disable_tqdm`: False
|
| 380 |
+
- `remove_unused_columns`: True
|
| 381 |
+
- `label_names`: None
|
| 382 |
+
- `load_best_model_at_end`: False
|
| 383 |
+
- `ignore_data_skip`: False
|
| 384 |
+
- `fsdp`: []
|
| 385 |
+
- `fsdp_min_num_params`: 0
|
| 386 |
+
- `fsdp_config`: {'min_num_params': 0, 'xla': False, 'xla_fsdp_v2': False, 'xla_fsdp_grad_ckpt': False}
|
| 387 |
+
- `fsdp_transformer_layer_cls_to_wrap`: None
|
| 388 |
+
- `accelerator_config`: {'split_batches': False, 'dispatch_batches': None, 'even_batches': True, 'use_seedable_sampler': True, 'non_blocking': False, 'gradient_accumulation_kwargs': None}
|
| 389 |
+
- `deepspeed`: None
|
| 390 |
+
- `label_smoothing_factor`: 0.0
|
| 391 |
+
- `optim`: adamw_torch
|
| 392 |
+
- `optim_args`: None
|
| 393 |
+
- `adafactor`: False
|
| 394 |
+
- `group_by_length`: False
|
| 395 |
+
- `length_column_name`: length
|
| 396 |
+
- `ddp_find_unused_parameters`: None
|
| 397 |
+
- `ddp_bucket_cap_mb`: None
|
| 398 |
+
- `ddp_broadcast_buffers`: False
|
| 399 |
+
- `dataloader_pin_memory`: True
|
| 400 |
+
- `dataloader_persistent_workers`: False
|
| 401 |
+
- `skip_memory_metrics`: True
|
| 402 |
+
- `use_legacy_prediction_loop`: False
|
| 403 |
+
- `push_to_hub`: False
|
| 404 |
+
- `resume_from_checkpoint`: None
|
| 405 |
+
- `hub_model_id`: None
|
| 406 |
+
- `hub_strategy`: every_save
|
| 407 |
+
- `hub_private_repo`: False
|
| 408 |
+
- `hub_always_push`: False
|
| 409 |
+
- `gradient_checkpointing`: False
|
| 410 |
+
- `gradient_checkpointing_kwargs`: None
|
| 411 |
+
- `include_inputs_for_metrics`: False
|
| 412 |
+
- `eval_do_concat_batches`: True
|
| 413 |
+
- `fp16_backend`: auto
|
| 414 |
+
- `push_to_hub_model_id`: None
|
| 415 |
+
- `push_to_hub_organization`: None
|
| 416 |
+
- `mp_parameters`:
|
| 417 |
+
- `auto_find_batch_size`: False
|
| 418 |
+
- `full_determinism`: False
|
| 419 |
+
- `torchdynamo`: None
|
| 420 |
+
- `ray_scope`: last
|
| 421 |
+
- `ddp_timeout`: 1800
|
| 422 |
+
- `torch_compile`: False
|
| 423 |
+
- `torch_compile_backend`: None
|
| 424 |
+
- `torch_compile_mode`: None
|
| 425 |
+
- `dispatch_batches`: None
|
| 426 |
+
- `split_batches`: None
|
| 427 |
+
- `include_tokens_per_second`: False
|
| 428 |
+
- `include_num_input_tokens_seen`: False
|
| 429 |
+
- `neftune_noise_alpha`: None
|
| 430 |
+
- `optim_target_modules`: None
|
| 431 |
+
- `batch_eval_metrics`: False
|
| 432 |
+
- `eval_on_start`: False
|
| 433 |
+
- `eval_use_gather_object`: False
|
| 434 |
+
- `batch_sampler`: batch_sampler
|
| 435 |
+
- `multi_dataset_batch_sampler`: proportional
|
| 436 |
+
|
| 437 |
+
</details>
|
| 438 |
+
|
| 439 |
+
### Training Logs
|
| 440 |
+
| Epoch | Step | Training Loss | loss |
|
| 441 |
+
|:------:|:----:|:-------------:|:------:|
|
| 442 |
+
| 0.0870 | 2 | 3.3707 | - |
|
| 443 |
+
| 0.1739 | 4 | 3.3705 | - |
|
| 444 |
+
| 0.2609 | 6 | 3.366 | 3.1930 |
|
| 445 |
+
| 0.3478 | 8 | 3.3124 | - |
|
| 446 |
+
| 0.4348 | 10 | 3.282 | - |
|
| 447 |
+
| 0.5217 | 12 | 3.2988 | 3.1156 |
|
| 448 |
+
| 0.6087 | 14 | 3.2249 | - |
|
| 449 |
+
| 0.6957 | 16 | 3.254 | - |
|
| 450 |
+
| 0.7826 | 18 | 3.2514 | 3.0450 |
|
| 451 |
+
| 0.8696 | 20 | 3.1522 | - |
|
| 452 |
+
| 0.9565 | 22 | 3.2383 | - |
|
| 453 |
+
| 1.0435 | 24 | 2.4868 | 3.0161 |
|
| 454 |
+
| 1.1304 | 26 | 3.1249 | - |
|
| 455 |
+
| 1.2174 | 28 | 3.1565 | - |
|
| 456 |
+
| 1.3043 | 30 | 3.1406 | 3.0022 |
|
| 457 |
+
| 1.3913 | 32 | 3.1249 | - |
|
| 458 |
+
| 1.4783 | 34 | 3.1467 | - |
|
| 459 |
+
| 1.5652 | 36 | 3.1244 | 2.9930 |
|
| 460 |
+
| 1.6522 | 38 | 3.1742 | - |
|
| 461 |
+
| 1.7391 | 40 | 3.1132 | - |
|
| 462 |
+
| 1.8261 | 42 | 3.1087 | 2.9897 |
|
| 463 |
+
| 1.9130 | 44 | 3.1843 | - |
|
| 464 |
+
| 2.0 | 46 | 2.4214 | - |
|
| 465 |
+
|
| 466 |
+
|
| 467 |
+
### Framework Versions
|
| 468 |
+
- Python: 3.12.4
|
| 469 |
+
- Sentence Transformers: 3.1.0
|
| 470 |
+
- Transformers: 4.44.2
|
| 471 |
+
- PyTorch: 2.4.1
|
| 472 |
+
- Accelerate: 0.34.2
|
| 473 |
+
- Datasets: 2.17.1
|
| 474 |
+
- Tokenizers: 0.19.1
|
| 475 |
+
|
| 476 |
+
## Citation
|
| 477 |
+
|
| 478 |
+
### BibTeX
|
| 479 |
+
|
| 480 |
+
#### Sentence Transformers
|
| 481 |
+
```bibtex
|
| 482 |
+
@inproceedings{reimers-2019-sentence-bert,
|
| 483 |
+
title = "Sentence-BERT: Sentence Embeddings using Siamese BERT-Networks",
|
| 484 |
+
author = "Reimers, Nils and Gurevych, Iryna",
|
| 485 |
+
booktitle = "Proceedings of the 2019 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing",
|
| 486 |
+
month = "11",
|
| 487 |
+
year = "2019",
|
| 488 |
+
publisher = "Association for Computational Linguistics",
|
| 489 |
+
url = "https://arxiv.org/abs/1908.10084",
|
| 490 |
+
}
|
| 491 |
+
```
|
| 492 |
+
|
| 493 |
+
#### MultipleNegativesRankingLoss
|
| 494 |
+
```bibtex
|
| 495 |
+
@misc{henderson2017efficient,
|
| 496 |
+
title={Efficient Natural Language Response Suggestion for Smart Reply},
|
| 497 |
+
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},
|
| 498 |
+
year={2017},
|
| 499 |
+
eprint={1705.00652},
|
| 500 |
+
archivePrefix={arXiv},
|
| 501 |
+
primaryClass={cs.CL}
|
| 502 |
+
}
|
| 503 |
+
```
|
| 504 |
+
|
| 505 |
+
<!--
|
| 506 |
+
## Glossary
|
| 507 |
+
|
| 508 |
+
*Clearly define terms in order to be accessible across audiences.*
|
| 509 |
+
-->
|
| 510 |
+
|
| 511 |
+
<!--
|
| 512 |
+
## Model Card Authors
|
| 513 |
+
|
| 514 |
+
*Lists the people who create the model card, providing recognition and accountability for the detailed work that goes into its construction.*
|
| 515 |
+
-->
|
| 516 |
+
|
| 517 |
+
<!--
|
| 518 |
+
## Model Card Contact
|
| 519 |
+
|
| 520 |
+
*Provides a way for people who have updates to the Model Card, suggestions, or questions, to contact the Model Card authors.*
|
| 521 |
+
-->
|
config.json
ADDED
|
@@ -0,0 +1,26 @@
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| 1 |
+
{
|
| 2 |
+
"_name_or_path": "sentence-transformers/multi-qa-MiniLM-L6-cos-v1",
|
| 3 |
+
"architectures": [
|
| 4 |
+
"BertModel"
|
| 5 |
+
],
|
| 6 |
+
"attention_probs_dropout_prob": 0.1,
|
| 7 |
+
"classifier_dropout": null,
|
| 8 |
+
"gradient_checkpointing": false,
|
| 9 |
+
"hidden_act": "gelu",
|
| 10 |
+
"hidden_dropout_prob": 0.1,
|
| 11 |
+
"hidden_size": 384,
|
| 12 |
+
"initializer_range": 0.02,
|
| 13 |
+
"intermediate_size": 1536,
|
| 14 |
+
"layer_norm_eps": 1e-12,
|
| 15 |
+
"max_position_embeddings": 512,
|
| 16 |
+
"model_type": "bert",
|
| 17 |
+
"num_attention_heads": 12,
|
| 18 |
+
"num_hidden_layers": 6,
|
| 19 |
+
"pad_token_id": 0,
|
| 20 |
+
"position_embedding_type": "absolute",
|
| 21 |
+
"torch_dtype": "float32",
|
| 22 |
+
"transformers_version": "4.44.2",
|
| 23 |
+
"type_vocab_size": 2,
|
| 24 |
+
"use_cache": true,
|
| 25 |
+
"vocab_size": 30522
|
| 26 |
+
}
|
config_sentence_transformers.json
ADDED
|
@@ -0,0 +1,10 @@
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| 1 |
+
{
|
| 2 |
+
"__version__": {
|
| 3 |
+
"sentence_transformers": "3.1.0",
|
| 4 |
+
"transformers": "4.44.2",
|
| 5 |
+
"pytorch": "2.4.1"
|
| 6 |
+
},
|
| 7 |
+
"prompts": {},
|
| 8 |
+
"default_prompt_name": null,
|
| 9 |
+
"similarity_fn_name": null
|
| 10 |
+
}
|
model.safetensors
ADDED
|
@@ -0,0 +1,3 @@
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| 1 |
+
version https://git-lfs.github.com/spec/v1
|
| 2 |
+
oid sha256:9f8bbf2ee8beef2859193e777048f930b08c89d3334a2d7fa204ac895171828f
|
| 3 |
+
size 90864192
|
modules.json
ADDED
|
@@ -0,0 +1,20 @@
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| 1 |
+
[
|
| 2 |
+
{
|
| 3 |
+
"idx": 0,
|
| 4 |
+
"name": "0",
|
| 5 |
+
"path": "",
|
| 6 |
+
"type": "sentence_transformers.models.Transformer"
|
| 7 |
+
},
|
| 8 |
+
{
|
| 9 |
+
"idx": 1,
|
| 10 |
+
"name": "1",
|
| 11 |
+
"path": "1_Pooling",
|
| 12 |
+
"type": "sentence_transformers.models.Pooling"
|
| 13 |
+
},
|
| 14 |
+
{
|
| 15 |
+
"idx": 2,
|
| 16 |
+
"name": "2",
|
| 17 |
+
"path": "2_Normalize",
|
| 18 |
+
"type": "sentence_transformers.models.Normalize"
|
| 19 |
+
}
|
| 20 |
+
]
|
sentence_bert_config.json
ADDED
|
@@ -0,0 +1,4 @@
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| 1 |
+
{
|
| 2 |
+
"max_seq_length": 512,
|
| 3 |
+
"do_lower_case": false
|
| 4 |
+
}
|
special_tokens_map.json
ADDED
|
@@ -0,0 +1,37 @@
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
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|
|
|
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|
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|
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|
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|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| 1 |
+
{
|
| 2 |
+
"cls_token": {
|
| 3 |
+
"content": "[CLS]",
|
| 4 |
+
"lstrip": false,
|
| 5 |
+
"normalized": false,
|
| 6 |
+
"rstrip": false,
|
| 7 |
+
"single_word": false
|
| 8 |
+
},
|
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+
"mask_token": {
|
| 10 |
+
"content": "[MASK]",
|
| 11 |
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|
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+
"normalized": false,
|
| 13 |
+
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|
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|
| 15 |
+
},
|
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|
| 17 |
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|
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|
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|
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|
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|
| 22 |
+
},
|
| 23 |
+
"sep_token": {
|
| 24 |
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|
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|
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|
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|
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|
| 29 |
+
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|
| 30 |
+
"unk_token": {
|
| 31 |
+
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|
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|
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+
}
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| 37 |
+
}
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tokenizer.json
ADDED
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The diff for this file is too large to render.
See raw diff
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tokenizer_config.json
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@@ -0,0 +1,64 @@
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| 1 |
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{
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| 2 |
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"added_tokens_decoder": {
|
| 3 |
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|
| 4 |
+
"content": "[PAD]",
|
| 5 |
+
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|
| 6 |
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|
| 7 |
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|
| 8 |
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|
| 9 |
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|
| 10 |
+
},
|
| 11 |
+
"100": {
|
| 12 |
+
"content": "[UNK]",
|
| 13 |
+
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|
| 14 |
+
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|
| 15 |
+
"rstrip": false,
|
| 16 |
+
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|
| 17 |
+
"special": true
|
| 18 |
+
},
|
| 19 |
+
"101": {
|
| 20 |
+
"content": "[CLS]",
|
| 21 |
+
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|
| 22 |
+
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|
| 23 |
+
"rstrip": false,
|
| 24 |
+
"single_word": false,
|
| 25 |
+
"special": true
|
| 26 |
+
},
|
| 27 |
+
"102": {
|
| 28 |
+
"content": "[SEP]",
|
| 29 |
+
"lstrip": false,
|
| 30 |
+
"normalized": false,
|
| 31 |
+
"rstrip": false,
|
| 32 |
+
"single_word": false,
|
| 33 |
+
"special": true
|
| 34 |
+
},
|
| 35 |
+
"103": {
|
| 36 |
+
"content": "[MASK]",
|
| 37 |
+
"lstrip": false,
|
| 38 |
+
"normalized": false,
|
| 39 |
+
"rstrip": false,
|
| 40 |
+
"single_word": false,
|
| 41 |
+
"special": true
|
| 42 |
+
}
|
| 43 |
+
},
|
| 44 |
+
"clean_up_tokenization_spaces": true,
|
| 45 |
+
"cls_token": "[CLS]",
|
| 46 |
+
"do_basic_tokenize": true,
|
| 47 |
+
"do_lower_case": true,
|
| 48 |
+
"mask_token": "[MASK]",
|
| 49 |
+
"max_length": 250,
|
| 50 |
+
"model_max_length": 512,
|
| 51 |
+
"never_split": null,
|
| 52 |
+
"pad_to_multiple_of": null,
|
| 53 |
+
"pad_token": "[PAD]",
|
| 54 |
+
"pad_token_type_id": 0,
|
| 55 |
+
"padding_side": "right",
|
| 56 |
+
"sep_token": "[SEP]",
|
| 57 |
+
"stride": 0,
|
| 58 |
+
"strip_accents": null,
|
| 59 |
+
"tokenize_chinese_chars": true,
|
| 60 |
+
"tokenizer_class": "BertTokenizer",
|
| 61 |
+
"truncation_side": "right",
|
| 62 |
+
"truncation_strategy": "longest_first",
|
| 63 |
+
"unk_token": "[UNK]"
|
| 64 |
+
}
|
vocab.txt
ADDED
|
The diff for this file is too large to render.
See raw diff
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