eti-embeddinggemma-v1

SentenceTransformer based on google/embeddinggemma-300m

Notice: Gemma is provided under and subject to the Gemma Terms of Use found at ai.google.dev/gemma/terms. This model is a fine-tuned derivative of google/embeddinggemma-300m. Use of this model is subject to the Gemma Prohibited Use Policy.

This is a sentence-transformers model finetuned from google/embeddinggemma-300m on the eti-embedding-training-data-2048-triplets dataset. It maps sentences & paragraphs to a 768-dimensional dense vector space and can be used for semantic textual similarity, semantic search, paraphrase mining, text classification, clustering, and more.

Model Details

Model Description

• Model Type: Sentence Transformer
• Base model: google/embeddinggemma-300m <!-- at revision 57c266a740f537b4dc058e1b0cda161fd15afa75 -->
• Maximum Sequence Length: 2048 tokens
• Output Dimensionality: 768 dimensions
• Similarity Function: Cosine Similarity
• Training Dataset:
  • eti-embedding-training-data-2048-triplets
• Language: no

<!-- - **License:** Unknown -->

Model Sources

• Documentation: Sentence Transformers Documentation
• Repository: Sentence Transformers on GitHub
• Hugging Face: Sentence Transformers on Hugging Face

Full Model Architecture

SentenceTransformer(
  (0): Transformer({'max_seq_length': 2048, 'do_lower_case': False, 'architecture': 'Gemma3TextModel'})
  (1): Pooling({'word_embedding_dimension': 768, 'pooling_mode_cls_token': False, 'pooling_mode_mean_tokens': True, 'pooling_mode_max_tokens': False, 'pooling_mode_mean_sqrt_len_tokens': False, 'pooling_mode_weightedmean_tokens': False, 'pooling_mode_lasttoken': False, 'include_prompt': True})
  (2): Dense({'in_features': 768, 'out_features': 3072, 'bias': False, 'activation_function': 'torch.nn.modules.linear.Identity'})
  (3): Dense({'in_features': 3072, 'out_features': 768, 'bias': False, 'activation_function': 'torch.nn.modules.linear.Identity'})
  (4): Normalize()
)

Usage

Direct Usage (Sentence Transformers)

First install the Sentence Transformers library:

pip install -U sentence-transformers

Then you can load this model and run inference.

from sentence_transformers import SentenceTransformer

# Download from the 🤗 Hub
model = SentenceTransformer("NorskHelsenett/eti-embeddinggemma-v1")
# Run inference
queries = [
    "- Hvilke tiltak kan kommunen tilby etter utredningen hos HABU?",
]
documents = [
    '# Habilitering ved syndromer hos barn og unge som påvirker funksjon og utvikling\n\nDet finnes et stort antall syndrom som på forskjellige måter påvirker utvikling og funksjon hos barn og unge. De fleste av disse syndromene er sjeldne. Dersom fastlege, foresatte eller andre som kjenner barnet godt mistenker at et barn eller en ungdom har et syndrom, kan legen henvise til habiliteringstjenesten for barn og unge (HABU).\n\n## Henvisning og vurdering\n\nBarnet eller ungdommen kan også henvises til HABU når det er bekreftet at hun eller han har et syndrom.\n\n### Henvisningsrutiner for helsepersonell\n\nSJEKKLISTE VED HENVISNING - HABILITERING FOR BARN OG UNGE Formålet med en sjekkliste er å bidra til at henvisningene har riktig og tilstrekkelig informasjon, slik at tjenestene kan gjøre en rettighetsvurdering på bakgrunn av «Prioriteringsveileder - Habilitering av barn og unge i spesialisthelsetjenesten». Sjekklisten nevner forhold som er av særlig viktighet for effektivt å planlegge utredning og videre oppfølging. Det forventes at det er gjort en tverrfaglig vurdering i kommunen før henvisning og at informasjon om denne utredningen følger henvisningen.\n\n- Pasientens navn, fødselsnummer, adresse og eventuelt telefonnummer.\n- Eventuelt behov for tolk; hvilket språk/dialekt.\n- Navn, telefonnummer og korrekt adresse til foresatte.\n- Angivelse av hvem som har foreldreansvar\n- Bekreftelse på foresattes samtykke til henvisning\n- Søsken, halvsøsken og andre i familiens omsorg. Angi navn, kjønn og alder.\n- Diagnose(r) på henvisningstidspunktet.\n- Aktuelle problemstillinger og ønsket målsetting med henvisningen\n- Aktuelle funn og resultater fra medisinske undersøkelser.\n- Legemidler som er i bruk.\n- Sentrale instanser (helsestasjon/skolehelsetjeneste, fysio-/ergoterapitjeneste, barnehage, skole, avlastning, PPT, BUP, barneverntjenesten), med navn på kontaktperson og telefonnummer.\n- Legg ved aktuelle rapporter fra de aktuelle instansene.\n- Er det opprettet kommunal koordinator? I så fall; oppgi navn og telefonnummer.\n- Er det opprettet ansvarsgruppe?\n- Er det utarbeidet individuell plan? I så fall oppgi navn og telefonnummer til koordinator.\n- Er det aktuelt med arbeid knyttet til Helse- og omsorgstjenesteloven kapittel 9? (Rettssikkerhet ved bruk av tvang og makt overfor enkelte personer med psykisk utviklingshemning)? Er i så fall overordnet faglig ansvarlig kjent med at det er sendt henvisning?\n- Hvis pasienten henvises av annen lege en fastlege; oppgi fastlegens navn, adresse og telefonnummer.Navn og kontaktinformasjon til medhenviser (hvis ikke lege er den som skal stå for løpende kontakt med habiliteringstjenesten).\n\n[https://helsedirektoratet.no/retningslinjer/henvisningsveileder](https://helsedirektoratet.no/retningslinjer/henvisningsveileder)\n\n## Før\n\n## Før Vis mer\n\nFør du kommer til avtale for utredning i HABU bør du tenke gjennom, og gjerne notere, det du synes er aktuelt om barnets/ungdommens utvikling og funksjon når det gjelder:\n\n- språk, kommunikasjon og samspill med andre barn og voksne\n- læring og forståelse\n- bevegelse/motorikk og lek\n- dagliglivets aktiviteter - slik som spising, forflytning og påkledning\n\nDet er ønskelig at to voksne følger til avtalen. Dersom det er andre enn foresatte som følger barnet eller ungdommen, må dette være personer som kjenner ham eller henne godt. Undersøkelse hos lege og fysioterapeut kan innebære at barnet eller ungdommen er mest mulig avkledd. Det kan derfor være fint å ta med for eksempel en shorts og en ermeløs trøye.\n\n## Under\n\n## Under Vis mer\n\nNår dere kommer til HABU, vil dere bli tatt imot og gitt informasjon om hva som skal skje og hvem dere vil møte. Som regel vil dere møte fagpersoner med ulik bakgrunn, for eksempel lege, sykepleier, vernepleier, ergoterapeut, fysioterapeut, psykolog og sosionom. Utredningen kan være satt sammen av samtaler, observasjoner og undersøkelser av barnet eller ungdommen. Noen ganger blir det gjennomført en observasjon av barnet eller ungdommen i aktiviteter i hjemmemiljø, barnehage, skole. I løpet av utredningen kan det komme fram behov for å gjennomføre undersøkelser ved andre avdelinger i sykehuset. HABU vil i så fall sørge for en videre henvisning.\n\n## Etter\n\n## Etter Vis mer\n\nForesatte vil få informasjon om resultatene fra utredningen. Barn og unge har også rett til tilpasset informasjon om egen helsetilstand.\n\nDet er kommunen/bydelen du bor i som har ansvar for videre tiltak og tilrettelegging. I tillegg kan det være behov for oppfølging fra HABU i kortere eller lengre perioder. Behovet for oppfølging vil bli vurdert i samråd med foresatte og de som har ansvar for tilbudet i kommunen/bydelen.\n\nDet blir utarbeidet en rapport som oppsummerer utredningen. Dersom det er aktuelt med videre oppfølging i HABU, vil dette komme fram i rapporten. Rapporten blir sendt til dere som foresatte og til den som har henvist.\n\nBarn og unge med sjeldne sykdommer og syndromer kan også få tilbud om oppfølging av spesialister ved regionale og/eller nasjonale enheter.\n\n### Nyttige lenker\n\n[Frambu senter for sjeldne diagnoser](http://www.frambu.no/)\n\n[Nasjonal kompetansetjeneste for sjeldne diagnoser](https://helsenorge.no/sjeldne-diagnoser)\n\n[E-læringsportal for sjeldne diagnoser](https://www.sjelden.no/)\n\n## Kontakt\n\n## Sykehuset Østfold Kalnes Barne- og ungdomshabilitering\n\n### Sykehuset Østfold Kalnes\n\nKalnesveien 300\n\n1714 Grålum\n\n[Finn frem](/steder/sykehuset-ostfold-kalnes)',
    '# Habilitering ved kommunikasjons- og språkvansker hos barn og unge med funksjonsnedsettelse\n\nNår eit barn med funksjonsnedsetting ikkje utviklar språk og kommunikasjon slik det er forventa, og det vekker bekymring hos føresette, fastlegen eller andre som kjenner barnet godt frå for eksempel barnehage eller skule, kan barnet bli tilvist til habiliteringstenesta for barn og unge (HABU).\n\n### Tilvisingsrutinar for helsepersonell\n\nFormålet med ei sjekkliste er å bidra til at tilvisingane har rett og tilstrekkeleg informasjon, slik at tenestene kan gjere ei rettsvurdering på bakgrunn av «Prioriteringsrettleiar - Habilitering av barn og unge i spesialisthelsetenesta». ',
    'Trenger du hjelp til utfylling av søknaden? Kontakt Pasientreiser på telefon 05515.\n\n## Opplastning av dokumentasjon\n\nAll dokumentasjon lastes opp til slutt i søknaden.\n\nLes mer\n\nFyller du ut skjemaet på telefon eller nettbrett, kan du enten hente opp et bilde fra bildebiblioteket på enheten, eller ta et bilde som du laster opp direkte i søknaden. Hvis du bruker datamaskin når du fyller ut søknaden, og du har nødvendig dokumentasjon lagret på maskinen, laster du opp dokumentasjonen fra der den er lagret. Når du klikker på «Last opp fil» i skjemaet, kan du bla deg frem til riktig bilde og velge det. Hvis du ikke har dokumentasjon lagret på datamaskinen din, kan du enten skanne eller ta bilde av dokumentasjonen med et kamera eller en mobiltelefon. Du må deretter lagre bildet på datamaskinen din. Alle vedlegg du laster opp vises i en forhåndsvisning. Før du lagrer det opplastede vedlegget, må du bekrefte at du ser et tydelig bilde av det, og at dokumentet er riktig for søknaden din. Hvis vedlegget fremstår som uleselig, må du prøve på nytt med et tydeligere bilde. Vedlegg som ikke kan leses, vil forsinke saksbehandlingen. Du kan laste opp pdf- og jpeg-filer. Hvis du har glemt å laste opp dokumentasjon på noe, vil du få beskjed om dette før du sender inn søknaden.\n\n#### Gjenbruk av dokumentasjon\n\nHvis du har et dokument som er gyldig i en lengre periode, for eksempel en attest fra behandleren din, kan du gjenbruke dette i senere søknader. Hvis du klikker på «Hent tidligere brukt bilag» i samme felt som du har lastet opp vedlegget tidligere, vil vedlegget ligge tilgjengelig, slik at du kan velge det.\n\n#### Ettersende dokumentasjon\n\nDu kan ettersende dokumentasjon i søknaden din på Helsenorge, eller så kan du [ettersende dokumenter digitalt via en sikker meldingstjeneste](https://www.pasientreiser.no/pasientreiser-hf/kontakt-oss/#kontaktinformasjon) .\n\nDu kan også ettersende dokumentasjon per post, hvis du ønsker det. Husk å merke dokumentasjonen med navn og saksnummer. Dokumentasjon ettersendes til: Pasientreiser HF Postboks 2533 Kjørbekk 3702 Skien\n\n## Etter innsending\n\nNår du har sendt inn søknaden, får du opp en kvittering.\n\nLes mer\n\nDen innsendte søknaden vil lagres under overskriften «Søknader» på forsiden. Du kan klikke på den innsendte søknaden for å se informasjon om søknaden, som for eksempel saksnummer og hva du har søkt om å få dekket. Du kan også følge med på statusen på søknaden din.\n\nNår søknaden er ferdig behandlet, får du en sms eller e-post med beskjed om at du har mottatt et vedtak. Du må logge deg inn på Helsenorge og gå til "Pasientreiser" for å finne vedtaket ditt. Vedtaket finner du i søknadsoversikten ved å klikke på søknaden du har sendt inn. Når du har åpnet søknaden din, må du klikke på pdf-filen for å lese selve vedtaket.\n\nHvis du har søkt på vegne av noen andre, må du gå inn på deres profil og velge "Pasientreiser" for å finne vedtaksbrev.\n\n### Kontakt Pasientreiser\n\n[05515](tel:+4705515)\n\nKontakt oss ved spørsmål om utfylling av reiseregningsskjema, dekning av reiseutgifter eller bestilling av din pasientreise.\n\n[Kontakt oss](https://www.helsenorge.no/pasientreiser/om/kontakt/)\n\n## pasientreiser.no\n\nEr du helsepersonell eller transportør? Gå til pasientreiser.no\n\n[pasientreiser.no (pasientreiser.no)](https://pasientreiser.no/)\n\nInnholdet er levert av [Pasientreiser HF](/samarbeidspartnere/#pasientreiser-hf)\n\nSlik refererer du til innholdet Pasientreiser HF. Søk digitalt om reisestøtte for reisen. ',
]
query_embeddings = model.encode_query(queries)
document_embeddings = model.encode_document(documents)
print(query_embeddings.shape, document_embeddings.shape)
# [1, 768] [3, 768]

# Get the similarity scores for the embeddings
similarities = model.similarity(query_embeddings, document_embeddings)
print(similarities)
# tensor([[ 0.6652,  0.1749, -0.1760]])

<!-- ### Direct Usage (Transformers) <details><summary>Click to see the direct usage in Transformers</summary> </details> --> <!-- ### Downstream Usage (Sentence Transformers) You can finetune this model on your own dataset. <details><summary>Click to expand</summary> </details> --> <!-- ### Out-of-Scope Use *List how the model may foreseeably be misused and address what users ought not to do with the model.* -->

Evaluation

Metrics

Triplet

• Dataset: dev_triplet
• Evaluated with <code>TripletEvaluator</code>

Information Retrieval

• Dataset: dev_ir
• Evaluated with <code>InformationRetrievalEvaluator</code>

<!-- ## Bias, Risks and Limitations *What are the known or foreseeable issues stemming from this model? You could also flag here known failure cases or weaknesses of the model.* --> <!-- ### Recommendations *What are recommendations with respect to the foreseeable issues? For example, filtering explicit content.* -->

Training Details

Training Dataset

eti-embedding-training-data-2048-triplets

• Dataset: eti-embedding-training-data-2048-triplets at f8a33a1
• Size: 323,517 training samples
• Columns: <code>anchor</code>, <code>positive</code>, and <code>negative</code>
• Approximate statistics based on the first 1000 samples:

  	anchor	positive	negative
  type	string	string	string
  details	<ul><li>min: 9 tokens</li><li>mean: 19.59 tokens</li><li>max: 91 tokens</li></ul>	<ul><li>min: 5 tokens</li><li>mean: 868.26 tokens</li><li>max: 2044 tokens</li></ul>	<ul><li>min: 12 tokens</li><li>mean: 940.37 tokens</li><li>max: 2045 tokens</li></ul>

• Samples:

  anchor	positive	negative
  <code>Hva er de beste boformene for voksne med Williams' syndrom?</code>	<code># Boforhold<br><br>Å ha tilgang til et sted i verden hvor man føler seg hjemme er et fundamentalt behov. Hjemmets betydning er å være et fast punkt i tilværelsen. Den amerikanske psykologen Oliver Knapp sier at hjemmet gir identiteten næring og forteller oss hvem vi er. Å føle seg hjemme er i dypeste forstand å få fortalt sin egen identitet gjennom de fysiske omgivelsene på en slik måte at man føler seg anerkjent og tilfreds.<br><br>Hjemmets betydning vil ikke være annerledes for en person med Williams' syndrom. Det er ingen fasitløsning på hvilken type boform som er best egnet, men vi har i møte med mange voksne og deres pårørende, sett og erfart en del betingelser som er avgjørende for at livskvaliteten skal bli best mulig.<br><br>Voksne personer med diagnosen kan bo på ulike måter, alt etter ønsker og muligheter. Noen blir boende i foreldrehjemmet lengst mulig, noen bor i egen leilighet tilknyttet foreldrehjemmet, noen i kommunal omsorgsbolig eller gruppebolig, mens noen har kjøpt eller bygd egen bol...</code>	<code>Det er fint å bruke musikk som motivasjonsfaktor.<br><br>## Fysisk aktivitet<br><br>Barn med W illiams ' syndrom er forsinket i sin motoriske utvikling, både grov- og finmotorisk. De er også sansemotorisk svake. </code>
  <code>Kva er skilnaden på kven som kan få refusjon blant barn og vaksne?</code>	<code>Dersom tilbodet finst i Norden, må det brukast der.<br><br>1<br><br>## Kven kan få refusjon for utgifter til kurs eller samlingar?<br><br>Helfo kan dekke utgifter for mellom anna barn med medfødde sjeldne tilstandar, foreldre deira og søsken.<br><br>Les meir<br><br>Ein medfødd tilstand reknast som sjeldan når den førekjem hos færre enn 1 av 2000 innbyggjarar. Les meir om sjeldne medisinske tilstandar.<br><br>Helfo kan dekke utgifter for desse:<br><br>- Barn med medfødde sjeldne tilstandar. Helfo kan òg dekke utgifter til personar over 18 år dersom dei har ei medfødt sjeldan tilstand.<br>- Foreldre/pårørande til barn med medfødde sjeldne tilstandar.<br></code>	<code># Refusjon og støtteordninger<br><br>Her finner du informasjon om støtteordninger og mulige refusjoner av utgifter til for eksempel legemidler, næringsmidler, bandasjer eller medisinsk forbruksmateriell.<br><br>## Sjekk om du kan få dekket utgifter til<br><br>- Tannbehandling<br>- Legemidler på blå resept<br>- Prevensjon for deg under 22 år<br>- Støtte til legemidler ved infertilitetsbehandling<br>- Høsting av sæd av medisinske årsaker<br>- [Næringsmidler på blå resept](https://www.helsenorge.no/refusjon-og-stotteordninger/dekning-a...</code>
  <code>Hvordan foregår operasjonen med vekststenger for barn med skoliose?</code>	<code># Skoliose hos barn - fysioterapi etter operasjon (under 10 år)<br><br>Operasjon med vekststenger gjøres for å rette opp skjevheter i ryggen hos barn. Etterpå er fysioterapi en viktig del av behandlingen.<br><br>Fysioterapeuten kommer inn første dag etter operasjonen, og målet er da å trygge barn og pårørende på mobilisering og forflytning.<br><br>## Henvisning og vurdering<br><br>Ved mistanke om skjevhet i ryggen kan egen lege kontaktes. Barn under 10 år som har fått diagnostisert skjevhet i ryggen skal henvises til vurdering ved Oslo universitetssykehus, Rikshospitalet. Dette sykehuset har nasjonal behandlingstjeneste for dette .<br><br>Videre oppfølging og behandling skjer i utgangspunktet ved Oslo universitetssykehus, Rikshospitalet. Enkelte pasienter kan i samråd med Rikshospitalet følges opp ved eget sykehus.<br><br>[Henvisninger til Os...</code>	<code>Vaske arm. Strikk rundt armen.<br>6. Nål blir ført inn - halde armen i ro - små røyr blir fylte.<br>7. Fjerne nål og ta på plaster.<br>8. </code>

• Loss: <code>CachedMultipleNegativesRankingLoss</code> with these parameters:

  {
      "scale": 20.0,
      "similarity_fct": "cos_sim",
      "mini_batch_size": 24,
      "gather_across_devices": false
  }
  

Evaluation Dataset

eti-embedding-training-data-2048-triplets

• Dataset: eti-embedding-training-data-2048-triplets at f8a33a1
• Size: 3,301 evaluation samples
• Columns: <code>anchor</code>, <code>positive</code>, and <code>negative</code>
• Approximate statistics based on the first 1000 samples:

  	anchor	positive	negative
  type	string	string	string
  details	<ul><li>min: 6 tokens</li><li>mean: 19.15 tokens</li><li>max: 36 tokens</li></ul>	<ul><li>min: 4 tokens</li><li>mean: 865.46 tokens</li><li>max: 2045 tokens</li></ul>	<ul><li>min: 14 tokens</li><li>mean: 908.19 tokens</li><li>max: 2045 tokens</li></ul>

• Samples:

  anchor	positive	negative
  <code>What warning is given regarding email communication with BUPA?</code>	<code># Barne- og ungdomspsykiatrisk avdeling (BUPA)<br><br>Avdelingen tilbyr spesialisert utredning og behandling til barn og ungdom med sammensatte psykiske lidelser, og deres familier, i Oslo sykehusområde. Avdelingen er organisert i tre seksjoner. Seksjonene og deres underliggende enheter er geografisk lokalisert i Sognsvannsveien, i Gjerdrums vei (Nydalen) og på Mortensrud.<br><br>## Les mer om Barne- og ungdomspsykiatrisk avdeling (BUPA)<br><br>### Leder<br><br>Avdelingsleder er Morten Ørbæk<br><br>### Underliggende kliniske enheter<br><br>BUPA består av 3 seksjoner og 15 kliniske enheter. For kontaktinformasjon til de kliniske enhetene, se "Underliggende enheter" nederst på siden, eller søk på navnet direkte i søkefeltet.<br><br>#### BUP Oslo Syd<br><br>BUP Oslo Syd består av enhetene BUP Nordstrand, BUP Søndre Nordstrand, BUP Østensjø og Spesialenheten BUP.<br><br>#### BUP Oslo Nord<br><br>BUP Oslo Nordbestår av enhetene BUP Bjerke, BUP Nordre Aker, BUP Sagene, Enhet Ambulante Tjenester og Enhet Front hjemmesykehus.<br><br>#### Seksjon område barne...</code>	<code>Fagpersonene på Frambu tar imot henvendelser fra personer med diagnose, pårørende, fagpersoner og andre både pr telefon, e-post og brev. Under ser du hvilke av Frambus fagpersoner som jobber mest med denne diagnosen.Ta kontakt med den som passer best ut fra aktuellproblemstilling<br><br>NB: Vær oppmerksom på at vi ikke har lov til å sende sensitive personopplysninger pr e-post. Besvarelser som inneholder slike opplysninger vil derfor bli sendt pr brev eller gitt over telefon.Vennligst oppgi adresse og/eller telefonnummer til bruk i slike tilfeller.<br><br>### Vebjørn Greve<br><br>Fysioterapeut<br><br>[email protected]<br><br>[63 00 13 33](tel:63 00 13 33)<br><br>### Mari Ellefsen-Martinsen<br><br>Fysioterapeut<br><br>[email protected]<br><br>[64 85 60 58](tel:64 85 60 58)<br><br>### Marianne Bryn<br><br>Pedagogisk rådgiver<br><br>[email protected]<br><br>[63 00 13 36](tel:63 00 13 36)<br><br>### Monica Andresen<br><br>Spesialpedagog<br><br>[email protected]<br><br>[64 85 60 40](tel:64 85 60 40)<br><br>### Rita ...</code>
  <code>Hvordan søker jeg om Europeisk helsetrygdekort for en annen person?</code>	<code># Bruke Helsenorge på vegne av andre<br><br>Du kan bruke Helsenorge på vegne av barna dine og andre som har gitt deg fullmakt. Da får du tilgang til helseopplysningene deres og kan hjelpe dem med å bruke Helsenorge.<br><br>## Jeg vil<br><br>- gi fullmakt til den som skal bruke Helsenorge på vegne av meg<br>- få fullmakt til å bruke Helsenorge på vegne av andre<br>- bruke Helsenorge på vegne av barnet mitt<br>- bruke Helsenorge sammen med ungdommen min<br>- [bruke Helsenorge på vegne av noen med manglende samtykkekompetanse](https://www.helsenorge.no/fullmakt/bruke-helsenorge-pa-vegne-av-andre/fullmakt-pa-vegne-av-pe...</code>	<code>- Tidligere legerklæringer og vergemål kan ikke brukes til denne typen fullmakt.<br><br>### Fremtidsfullmakt<br><br>- En fremtidsfullmakt er en skriftlig erklæring der en person gir en annen person rett til å handle på sine vegne hvis man blir alvorlig syk eller får demens.<br>- For at fremtidsfullmakten skal kunne brukes, må den omfatte områdene "personlige forhold" og/eller "helse".<br>- Fremtidsfullmakten må være stadfestet av Statsforvalteren. Stadfesting av fremtidsfullmakt betyr at Statsforvalteren bekrefter at fullmakten har trådt i kraft og er gyldig. Les mer om fremtidsfullmakt hos Sivilrettsforvaltningen.<br><br>2<br><br>## Logg inn på Helsenorge<br><br>For å fylle ut og sende skjema for fullmakt må du være logget inn på Helsenorge.<br><br>Les mer<br><br>Du må du logge inn på Helsenorge for å bekrefte at du er den du utgir deg for å være. Du logger inn på Helsenorge via ID-porten. [Les mer om å logge inn på Helsenorge](https://www.helsenorge.no/personvern/innlogging-pa-helsenorg...</code>
  <code>Hvilke dokumenter bør jeg samle før jeg tar kontakt med pasient- og brukarombodet?</code>	<code># Pasient- og brukarombodet<br><br>Er du ikkje nøgd med helsetenestene, eller har spørsmål om rettane dine, kan du få hjelp og råd frå pasient- og brukarombodet. Kven som helst kan ta kontakt.<br><br>## Kva er pasient- og brukarombodet?<br><br>Pasient- og brukarombodet skal arbeide for å ivareta pasientens og brukarens behov, interesser og rettssikkerheit. I tillegg skal dei bidra til å betre kvaliteten i tenestene.<br><br>Om du er misnøgd med helsetenestene du har motteke eller ikkje fekk den helsehjelpa du trong, kan du kontakte pasient- og brukarombodet.<br><br>Pasient- og brukarombodet jobbar med saker innafor offentlege helse- og omsorgstenester. Dette gjeld òg tannhelse.<br><br>## Kva kan du få hjelp med?<br><br>Pasient- og brukarombodet kan gje råd og informasjon om rettar du har i helsetenesta.<br><br>Pasient- og brukarombodet kan blant anna hjelpe deg med:<br><br>- Informasjon om rettar du som pasient har<br>- Tydeleggjere ting som er vanskeleg å forstå<br>- Finne ut av kva som er lurt å ta tak i først<br>- Finne ut kven det er lurt å kon...</code>	<code># Habilitering ved vansker knyttet til pubertet, seksualitet og identitet hos barn og unge med funksjonsnedsettelser<br><br>Når et barn eller en ungdom med funksjonsnedsettelse har omfattende vansker knyttet til pubertet, seksualitet og identitet, kan fastlegen henvise til habiliteringstjenesten for barn og unge (HABU) for utredning samt veiledning og opplæring om forhold knyttet til kropp, pubertet, seksualitet og identitet.<br><br>### Henvisningsrutiner for helsepersonell<br><br>SJEKKLISTE VED HENVISNING - HABILITERING FOR BARN OG UNGE Formålet med en sjekkliste er å bidra til at henvisningene har riktig og tilstrekkelig informasjon, slik at tjenestene kan gjøre en rettighetsvurdering på bakgrunn av «Prioriteringsveileder - Habilitering av barn og unge i spesialisthelsetjenesten». Sjekklisten nevner forhold som er av særlig viktighet for effektivt å planlegge utredning og videre oppfølging. Det forventes at det er gjort en tverrfaglig vurdering i kommunen før henvisning og at informasjon om denne utre...</code>

• Loss: <code>CachedMultipleNegativesRankingLoss</code> with these parameters:

  {
      "scale": 20.0,
      "similarity_fct": "cos_sim",
      "mini_batch_size": 24,
      "gather_across_devices": false
  }
  

Training Hyperparameters

Non-Default Hyperparameters

• eval_strategy: steps
• per_device_train_batch_size: 96
• per_device_eval_batch_size: 48
• learning_rate: 1.5e-05
• weight_decay: 0.01
• num_train_epochs: 1.0
• warmup_ratio: 0.1
• bf16: True
• load_best_model_at_end: True
• ddp_find_unused_parameters: False
• batch_sampler: no_duplicates

All Hyperparameters

<details><summary>Click to expand</summary>

• overwrite_output_dir: False
• do_predict: False
• eval_strategy: steps
• prediction_loss_only: True
• per_device_train_batch_size: 96
• per_device_eval_batch_size: 48
• per_gpu_train_batch_size: None
• per_gpu_eval_batch_size: None
• gradient_accumulation_steps: 1
• eval_accumulation_steps: None
• torch_empty_cache_steps: None
• learning_rate: 1.5e-05
• weight_decay: 0.01
• adam_beta1: 0.9
• adam_beta2: 0.999
• adam_epsilon: 1e-08
• max_grad_norm: 1.0
• num_train_epochs: 1.0
• max_steps: -1
• lr_scheduler_type: linear
• lr_scheduler_kwargs: {}
• warmup_ratio: 0.1
• warmup_steps: 0
• log_level: passive
• log_level_replica: warning
• log_on_each_node: True
• logging_nan_inf_filter: True
• save_safetensors: True
• save_on_each_node: False
• save_only_model: False
• restore_callback_states_from_checkpoint: False
• no_cuda: False
• use_cpu: False
• use_mps_device: False
• seed: 42
• data_seed: None
• jit_mode_eval: False
• bf16: True
• fp16: False
• fp16_opt_level: O1
• half_precision_backend: auto
• bf16_full_eval: False
• fp16_full_eval: False
• tf32: None
• local_rank: 0
• ddp_backend: None
• tpu_num_cores: None
• tpu_metrics_debug: False
• debug: []
• dataloader_drop_last: True
• dataloader_num_workers: 0
• dataloader_prefetch_factor: None
• past_index: -1
• disable_tqdm: False
• remove_unused_columns: True
• label_names: None
• load_best_model_at_end: True
• ignore_data_skip: False
• fsdp: []
• fsdp_min_num_params: 0
• fsdp_config: {'min_num_params': 0, 'xla': False, 'xla_fsdp_v2': False, 'xla_fsdp_grad_ckpt': False}
• fsdp_transformer_layer_cls_to_wrap: None
• accelerator_config: {'split_batches': False, 'dispatch_batches': None, 'even_batches': True, 'use_seedable_sampler': True, 'non_blocking': False, 'gradient_accumulation_kwargs': None}
• parallelism_config: None
• deepspeed: None
• label_smoothing_factor: 0.0
• optim: adamw_torch_fused
• optim_args: None
• adafactor: False
• group_by_length: False
• length_column_name: length
• project: huggingface
• trackio_space_id: trackio
• ddp_find_unused_parameters: False
• ddp_bucket_cap_mb: None
• ddp_broadcast_buffers: False
• dataloader_pin_memory: True
• dataloader_persistent_workers: False
• skip_memory_metrics: True
• use_legacy_prediction_loop: False
• push_to_hub: False
• resume_from_checkpoint: None
• hub_model_id: None
• hub_strategy: every_save
• hub_private_repo: None
• hub_always_push: False
• hub_revision: None
• gradient_checkpointing: False
• gradient_checkpointing_kwargs: None
• include_inputs_for_metrics: False
• include_for_metrics: []
• eval_do_concat_batches: True
• fp16_backend: auto
• push_to_hub_model_id: None
• push_to_hub_organization: None
• mp_parameters:
• auto_find_batch_size: False
• full_determinism: False
• torchdynamo: None
• ray_scope: last
• ddp_timeout: 1800
• torch_compile: False
• torch_compile_backend: None
• torch_compile_mode: None
• include_tokens_per_second: False
• include_num_input_tokens_seen: no
• neftune_noise_alpha: None
• optim_target_modules: None
• batch_eval_metrics: False
• eval_on_start: False
• use_liger_kernel: False
• liger_kernel_config: None
• eval_use_gather_object: False
• average_tokens_across_devices: True
• prompts: None
• batch_sampler: no_duplicates
• multi_dataset_batch_sampler: proportional
• router_mapping: {}
• learning_rate_mapping: {}

</details>

Training Logs

• The bold row denotes the saved checkpoint.

Framework Versions

• Python: 3.14.3
• Sentence Transformers: 5.2.0
• Transformers: 4.57.3
• PyTorch: 2.9.1+cu128
• Accelerate: 1.12.0
• Datasets: 4.4.2
• Tokenizers: 0.22.1

Citation

BibTeX

Sentence Transformers

@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",
}

CachedMultipleNegativesRankingLoss

@misc{gao2021scaling,
    title={Scaling Deep Contrastive Learning Batch Size under Memory Limited Setup},
    author={Luyu Gao and Yunyi Zhang and Jiawei Han and Jamie Callan},
    year={2021},
    eprint={2101.06983},
    archivePrefix={arXiv},
    primaryClass={cs.LG}
}

<!-- ## Glossary *Clearly define terms in order to be accessible across audiences.* --> <!-- ## Model Card Authors *Lists the people who create the model card, providing recognition and accountability for the detailed work that goes into its construction.* --> <!-- ## Model Card Contact *Provides a way for people who have updates to the Model Card, suggestions, or questions, to contact the Model Card authors.* -->