gte-vietnamese-finetune_v2

SentenceTransformer based on Alibaba-NLP/gte-multilingual-base

This is a sentence-transformers model finetuned from Alibaba-NLP/gte-multilingual-base on the csv 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: Alibaba-NLP/gte-multilingual-base <!-- at revision 9fdd4ee8bba0e2808a34e0e739576f6740d2b225 -->
• Maximum Sequence Length: 8192 tokens
• Output Dimensionality: 768 dimensions
• Similarity Function: Cosine Similarity
• Training Dataset:
  • csv

<!-- - **Language:** Unknown --> <!-- - **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': 8192, 'do_lower_case': False}) with Transformer model: NewModel 
  (1): Pooling({'word_embedding_dimension': 768, 'pooling_mode_cls_token': True, 'pooling_mode_mean_tokens': False, '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): 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("minhtuan7akp/gte-vietnamese-finetune_v2")
# Run inference
sentences = [
    'Cái nhàn trong thơ Mạc Thiên Tứ khác với cái nhàn trong thơ của các nho sĩ Đàng Ngoài như thế nào?',
    'Cá rồng mệt mất, kình ngao lộn tròng.\r\nOng với ve om sòm cụm liễu,\r\nBướm dập dìu lẽo đẽo chòm hoa.\r\nMây lien ba khóm một tòa,\r\nDưới trên biếc mát, gần xa xanh rè.\r\nCách bên khe tiếng ngư ra rả,\r\nGõ mạn thuyền ca họa đòi cung.\r\nDưới rùng mầy trẻ mục đồng,\r\nLưng trâu thổi địch, gió lằng theo khe.\r\nMạc Thiên Tứ còn coi đất Hà Tiên giàu đẹp của ông hơn cả \r\nchốn thị thành:\r\nTuy giang thôn nào khác Tràng an.\r\nĐâu no thỉ đó là an lạc,\r\nLựa phải chen chân chon thị thành.\r\nNgười thanh nhàn, vật thì long thạnh (thịnh),\r\nDân bang kỳ ỳ sánh kỳ tây.\r\nTư tưởng chủ đạo trong Hà Tiên thập cảnh là tư tưởng an nhàn. \r\nCái nhàn trong thơ Mạc Thiên Tứ khác với cái nhàn ưong thơ của \r\ncác nho sĩ Đàng Ngoài là nhàn ẩn sĩ, chán cảnh quan trường, còn cố \r\ncái nhàn của Mạc Thiên Tứ xuất phát từ cuộc sống lao động thanh \r\nbình, ấm no. ông đã thi vị hóa cuộc sống của người dân nơi đây:\r\nCành lành như đợi người lành,\r\nMua nhàn một khắc giá đành nghìn cân...\r\n546',
    'LỊCH SỪ VIỆT NAM - TẬP 4\r\nChia nhau lớn bé thấp cao\r\nCá rồng mệt mất, kình ngao lộn tròng.\r\nOng với ve om sòm cụm liễu,\r\nBướm dập dìu lẽo đẽo chòm hoa.\r\nMây lien ba khóm một tòa,\r\nDưới trên biếc mát, gần xa xanh rè.\r\nCách bên khe tiếng ngư ra rả,\r\nGõ mạn thuyền ca họa đòi cung.\r\nDưới rùng mầy trẻ mục đồng,\r\nLưng trâu thổi địch, gió lằng theo khe.\r\nMạc Thiên Tứ còn coi đất Hà Tiên giàu đẹp của ông hơn cả \r\nchốn thị thành:\r\nTuy giang thôn nào khác Tràng an.\r\nĐâu no thỉ đó là an lạc,\r\nLựa phải chen chân chon thị thành.\r\nNgười thanh nhàn, vật thì long thạnh (thịnh),\r\nDân bang kỳ ỳ sánh kỳ tây.\r\nTư tưởng chủ đạo trong Hà Tiên thập cảnh là tư tưởng an nhàn. \r\nCái nhàn trong thơ Mạc Thiên Tứ khác với cái nhàn ưong thơ của \r\ncác nho sĩ Đàng Ngoài là nhàn ẩn sĩ, chán cảnh quan trường, còn cố \r\ncái nhàn của Mạc Thiên Tứ xuất phát từ cuộc sống lao động thanh \r\nbình, ấm no. ông đã thi vị hóa cuộc sống của người dân nơi đây:\r\nCành lành như đợi người lành,\r\nMua nhàn một khắc giá đành nghìn cân...\r\n546\r\nChối ai lợi chuốc danh mua,\r\nVui nghề chài lưới tôm cua tháng ngày.\r\nKé gió mưa, người thi non nước,\r\nHai phía đều chiếm được thu thanh.\r\nTùng kia mấy bức xanh tươi,\r\nĐòi thanh đòi nhã, một nơi một nhàn.\r\nMạc Thiên Tứ từ khi đem đất đai quy phụ, đặt dưới quyền quản \r\nlý của chúa Nguyễn, thì cả dòng họ ông cùng ưật tự xã hội miền Hà \r\nTiên dưới quyền khai thác của ông, đã ưở nên vững vàng và phồn \r\nthịnh. Điều đó càng tạo cho ông nhiều lạc quan ữong cuộc sống và',
]
embeddings = model.encode(sentences)
print(embeddings.shape)
# [3, 768]

# Get the similarity scores for the embeddings
similarities = model.similarity(embeddings, embeddings)
print(similarities.shape)
# [3, 3]

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

Evaluation

Metrics

Information Retrieval

• Dataset: Alibaba-NLP/gte-multilingual-base
• 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

csv

• Dataset: csv
• Size: 21,892 training samples
• Columns: <code>anchor</code>, <code>positive</code>, and <code>negative_1</code>
• Approximate statistics based on the first 1000 samples:

  	anchor	positive	negative_1
  type	string	string	string
  details	<ul><li>min: 9 tokens</li><li>mean: 26.95 tokens</li><li>max: 103 tokens</li></ul>	<ul><li>min: 25 tokens</li><li>mean: 373.94 tokens</li><li>max: 596 tokens</li></ul>	<ul><li>min: 14 tokens</li><li>mean: 370.91 tokens</li><li>max: 543 tokens</li></ul>

• Samples:

  anchor	positive	negative_1
  <code>Tính chất kiến trúc của đình làng triều Mạc được thể hiện qua những đặc điểm gì, như số gian, hình dạng, nội thất và cách bố trí không gian trong công trình?</code>	<code>Đình làng là công trình kiến trúc công cộng được dựng nên
  <br>băng sự đóng góp của cải và công sức của cả cộng đồng làng xã.
  <br>Ngoài chức năng là trụ sở hành chính của cả làng, ngôi đình còn là
  <br>trung tâm sinh hoạt văn hóa làng xã, là nơi diễn ra các nghi lễ trọng
  <br>đại trong dịp tế lễ thần Thành hoàng làng và tô chức hội hè hăng
  <br>năm. Có thê nói, ngôi đình làng là nơi hội tụ sức mạnh của cả cộng
  <br>đồng và là biểu trưng đặc sắc nhất của văn hóa làng xã.

  <br> <br>Trong các ngôi đình triều Mạc, Thân thành hoàng có lý lịch <br>xuất thân khá phong phú. Tản Viên sơn thánh là vị thần có ảnh <br>hưởng lớn ở xứ Đoài được thờ phụng ở đình Tây Đăng, Thanh Lũng <br>và nhiều làng xã khác. Thần Cao Sơn, Quý Minh tương truyền là <br>tướng tâm phúc của Hùng Vương được thờ ở đình làng Lỗ Hạnh. <br>Dân làng Lỗ Hạnh còn thờ cả Phương Dung công chúa... Từ thế <br>kỷ XYVI và các thế kỷ tiếp sau, Thần thành hoàng làng trở thành <br>vị vua tỉnh thần ở các làng xã, tín ngưỡng thờ cúng Thân thành <br>hoàng càng trở nên phong phú thê hiện qua lễ...</code> | <code>Nguồn tư liệu thành văn cũng như tư liệu điền dã đề cập đến <br>kiến trúc đình làng triều Mạc không nhiều. Hiện nay chỉ mới xác <br>định được 6 ngôi đình được xây dựng dưới triều Mạc và 8 ngôi <br>đình khác được ghi chép trong văn bia, trong đó có 2 ngôi đình kiến <br>trúc được xây dựng dưới triều Mạc còn khá nguyên vẹn, đó là đình <br>Lỗ Hạnh và đình Tây Đăng. <br> <br>Đình Lỗ Hạnh ở làng Đông Lỗ (Hiệp Hòa, Bắc Giang) được <br>xây dựng năm 1576. Niên đại tuyệt đối này được biết đến qua dòng <br>lạc khoản ghi tại cốn bên phải và bên trái của đình. Dòng chữ khắc <br>ở côn bên trái là "Sùng Khang thập nhất niên, lục nguyệt, thất <br>nhật tạo” (làm vào ngày mùng 7 tháng 6 năm Sùng Khang thứ 11). <br>Dòng chữ khắc ở cốn bên phải là "Tuế thứ Bính Tý mạnh xuân tân <br>tạo" (làm mới vào tháng Giêng năm Bính Tý). Qua hai dòng lạc <br>khoản có thể đoán định, đình Lỗ Hạnh được khởi công làm từ tháng <br>Giêng đến tháng Sáu năm Bính Tý, niên hiệu Sùng Khang thứ 11, <br>tức năm 1576. <br> <br>Đình Tây Đăng ở xã Tây Đăng (Ba Vì, Hà Nội). Dòng lạc khoả...</code> | | <code>Nguyễn Khắc Nhu có vai trò gì trong khởi nghĩa toàn khu vực miền núi Bắc Kỳ của Việt Nam Quốc dân Đảng vào năm 1930?</code> | <code>bị nổ do bất cẩn. Do đó công việc bị phát hiện. Hai người phụ trách <br>cơ quan chế bom là Đỗ Cương và Quản Trác trốn thoát. Nhiều binh <br>lính và dân thường bị bắt. Công việc bạo động của Xứ Nhu không <br>thành. Đúng lúc này Việt Nam Quốc dân Đảng vừa thành lập, cử <br>người tới mời Xứ Nhu và Việt Nam Dân quốc gia nhập Việt Nam <br>Quốc dân Đảng. Hầu hết các đồng chí của Xứ Nhu trở thành đảng <br>viên của Việt Nam Quốc dân Đảng ở vùng Bắc Ninh, Bắc Giang. <br>Do đó, Việt Nam Quốc dân Đảng mạnh lên về số lượng1. Cùng với <br>việc phát triển đảng viên ở Bẳc Ninh, Bắc Giang, Việt Nam Quốc <br>dân Đảng còn thiết lập nhiều cơ sở ở các tỉnh Thái Bình, Hải Dương, <br>1. Nguyễn Khắc Nhu tức Xứ Nhu (1882-1930), người làng Song Khê, huyện <br>Yên Dũng, tinh Bắc Giang. Với lòng yêu nuớc và ý chí chống Pháp, <br>ông dự tính thành lập một tổ chức hoạt động công khai nhăm đào tạo <br>tài năng cho đất nước lấy tên là "Hội Quốc dân dục tài”. Việc này <br>không thành công, ông lại lập tổ chức bí mật nhăm bạo động lật đổ ách <br>áp b...</code> | <code>Chương VIII. Các tổ chức cách mạng ra đời... <br>Nguyễn Khắc Nhu <br>Nguồn: Bảo tàng Cách mạng Việt Nam/BTCM - SF 6183 -7/Đ8-a <br>Tổng bộ trên thực tế là do Kỳ bộ Bắc Kỳ kiêm nhiệm. <br>Ở Trung Kỳ, Việt Nam Quốc dân Đảng hầu như không phát <br>triển được lực lượng do sự lấn át của các tổ chức đảng đã có trước <br>với đường lối rõ ràng hom là Việt Nam Cách mạng Thanh niên và <br>Tân Việt Cách mạng Đảng. Quần chúng phần lớn đã tham gia vào <br>hai tổ chức này các cơ sở đã được xây dựng vững chắc từ trước. <br>Ngoài một chi bộ ở Thanh Hóa, Việt Nam Quốc dân Đảng chi có <br>một ít đảng viên rải rác tại các tinh Đà Năng, Phan Rang, Phan Thiết.... <br>Trên thực tế, Việt Nam Quốc dân Đảng chi phát triển được cơ <br>sở mạnh ở Bắc Kỳ và ít nhiều ở Nam Kỳ. <br>509 <br>LỊCH SỬ VIỆT NAM - TẬP 8 <br>Ở Bẳc Kỳ, sau khi thành lập (25-12-1927), Việt Nam Quốc dân <br>Đảng phát triển cơ sở khá nhanh. <br>Lúc bấy giờ, tại hai tỉnh Bắc Giang và Bắc Ninh, Nguyễn Khắc <br>Nhu tức Xứ Nhu dự định bạo động. <br>Xứ Nhu là một nhà nho yêu nước nổi tiếng trong...</code> | | <code>Giá gạo tháng 3-1950 ở Liên khu IV là bao nhiêu đồng/tạ và có chênh lệch gì so với giá gạo ở Liên khu III và Liên khu Việt Bắc?</code> | <code>ngày càng tăng nhanh, nhất là ở Việt Bắc. Giá gạo tăng mạnh <br>nhất, giá thực phẩm cũng tăng dần theo giá gạo. Giá các mặt hàng <br>kỹ nghệ tăng chậm hơn. Giá hàng ngoại hóa hầu như không tăng <br>vỉ trong vùng Pháp chiếm đóng, hàng ngoại hóa tính bằng tiền <br>Đông Dương không tăng, hom nữa nhân dân cũng ít tiêu thụ hàng <br>ngoại hóa vì bị cấm. <br>1. Viện Kinh tế học, Kinh tế Việt Nam từ Cách mạng Tháng Tám đến..., Sách <br>đã dẫn, tr. 238. <br>2. Chuơng trình và báo cáo của Bộ Kinh tế về tình hình hoạt động năm 1950. <br>Trung tâm lưu trữ quốc gia in, phông Phủ Thủ tướng, Hồ sơ số 1914. <br>488 <br>Chương VI. Việt Nam dân chủ cộng hòa xây dựng.. <br>Giá gạo trong những tháng đầu năm 1950 so với cuối năm 1949 <br>có thay đổi, Liên khu IV (Thanh Hóa) giá tăng lên 154%; Liên khu <br>III (Hà Đông - Hà Nam) giá tăng lên 153%; Liên khu Việt Bắc <br>(Thái Nguyên) giá tăng lên 800%. <br>Giá gạo ở Thái Nguyên từ 1.625 đồng/tạ lên 13.000 đồng/tạ <br>(tăng 800%); ờ Phú Thọ từ 2.650 đồng/tạ lên 7.500 đồng/tạ (tăng <br>283%). Mặt khác, ...</code> | <code>mặt hàng tăng lên nhanh chống. Điển hình là giá gạo từ đầu năm <br>1949 đến cuối năm 1952 tăng rất cao. Xem xét về giá gạo của các <br>vùng miền sau đây đã chứng tỏ điều đó. <br>1. Tóm tắt công tác ngoại thương 1945-1954. Phòng Lưu trữ Bộ Thương <br>mại, phông Ngoại thương, hồ sơ số 11. <br>314</code> |
• Loss: <code>MultipleNegativesRankingLoss</code> with these parameters:

  {
      "scale": 20.0,
      "similarity_fct": "cos_sim"
  }
  

Evaluation Dataset

csv

• Dataset: csv
• Size: 21,892 evaluation samples
• Columns: <code>anchor</code>, <code>positive</code>, and <code>negative_1</code>
• Approximate statistics based on the first 1000 samples:

  	anchor	positive	negative_1
  type	string	string	string
  details	<ul><li>min: 10 tokens</li><li>mean: 26.56 tokens</li><li>max: 108 tokens</li></ul>	<ul><li>min: 24 tokens</li><li>mean: 369.01 tokens</li><li>max: 559 tokens</li></ul>	<ul><li>min: 33 tokens</li><li>mean: 377.56 tokens</li><li>max: 672 tokens</li></ul>

• Samples:

  anchor	positive	negative_1
  <code>Nguyễn Hoàng đã thực hiện những hành động gì để dần dần tách khỏi sự ràng buộc của họ Trịnh sau khi trở lại Thuận Quảng vào năm 1600, và những hành động này đã ảnh hưởng như thế nào đến mối quan hệ giữa hai dòng họ?</code>	<code>thẳng đối với họ Nguyễn. Trịnh Tùng đã lấy danh nghĩa vua Lê sai
  <br>sứ giả là Thiêm đô ngự sử Lê Nghĩa Trạch đem sắc vào phủ dụ
  <br>Nguyễn Hoàng và vẫn cho ở lại trấn thủ, hằng năm nộp thuế như
  <br>cũ. Cùng với sắc của vua Lê, Trịnh Tùng có gửi thư kèm theo
  <br>Chương ĩ. Sự phân liệt Đàng Trong - Đàng Ngoài...
  <br>1, Toàn thư. quyển 17, tập IV, Sđd, tr. 200.
  <br>2, Đại Nam thực lục, Tiền biên, quyển 1, tập I, Sđd, tr. 34.
  <br>3, Đại Nam thực lục, Tiển biên, quyển 1, tập I, Sđd, tr. 35.
  <br>39
  <br>LỊCH SỬ VIỆT NAM - TẬP 4
  <br>"khuyên giữ việc thuế cống". Nguyễn Hoàng sai sứ giả đáp lễ tạ on
  <br>vua Lê và gửi thư cho Trịnh Tùng hẹn kết nghĩa thông gia, đem con
  <br>gái là Ngọc Tú gả cho Trịnh Tráng (con Trịnh Tùng) lấy danh
  <br>nghĩa hôn nhân để duy trì mối quan hệ bề ngoài giao hảo giữa hai
  <br>dòng họ vốn có sẵn một mối thù địch.
  <br>- Chính sách cùa họ Nguyễn từ khi Nguyễn Hoàng trở lại
  <br>Thuận Quảng
  <br>Năm 1600, Nguyễn Hoàng ròi được khỏi đất Bẳc trở về Thuận
  <br>Quảng bắt đầu thực hiện một chính sách cai trị mói, dần dần tác...</code>	<code>gồm: 2 phủ, 9 huyện, 3 châu; Quảng Nam gồm: 3 phủ, 9 huyện’,
  <br>về bộ máy quan chức lúc ấy, những bộ tướng ở 3 ty cũng đều do
  <br>họ Trịnh cắt đặt, như Mai cầu làm Tổng binh Thuận Hóa dưới triều
  <br>Lê Thế Tông (1573-1599), Vũ Chân làm Hiến sát sứ Thuận Hóa
  <br>dưới triều Lê Kính Tông (16(X)-1619)‘*... mục đích để kiềm chế và
  <br>kiểm soát mọi hành động cùa họ Nguyễn.
  <br>Nhìn chung trong thời kỳ đầu, từ khi vào trấn thủ (1558) đến
  <br>khi nhậm chức Tổng trấn tướng quân, quản lĩnh cả vùng Thuận
  <br>Quảng (1570), Nguyễn Hoàng bên ngoài lúc nào cũng tỏ ra thần
  <br>Chương /. Sự phân liệt Đàng Trong - Đàng Ngoài...
  <br>1. Đại Việt thông sừ, Sđd, tr. 316.
  <br>2, 3. Đại Nam thực lục, Tiền biên, quyến 1, tập I, Sđd, tr. 29.
  <br>4. Đại Nam thực lục, Tiền biên, quyển 2, tập I, Sđd, tr. 45.
  <br>35
  <br>LỊCH SỪ VIỆT NAM - TẬP 4
  <br>phục họ Trịnh và đã cùng góp sức với họ Trịnh đánh triều Mạc. Đôi
  <br>khi, Nguyễn Hoàng đã từ Thuận Quảng ra Thanh Hóa chầu vua Lê
  <br>và thăm viếng Trịnh Kiểm. Năm 1569, Nguyễn Hoàng ra Tây
  <br>Kinh, yết kiến ...</code>
  <code>Báo cáo của Ủy ban Kháng chiến hành chính Hà Nội về hoạt động giáo dục bù nhìn và tình hình các giáo sư trường Chu Văn An có nội dung gì?</code>	<code>Tài liệu tham khảo
  <br>21. Báo cáo sô' 2 BC/I ngày 12-11-1949 và Báo cáo sô' 463
  <br>BC/DB ngày 25-12-1949 của Ty Công an H à Nội. Trung
  <br>tâm Lưu trữ Quốc gia III, phông Phủ Thủ tướng, Hồ sơ
  <br>SỐ921.
  <br>28. Báo “Le song” ngày 11-2-1949. Trung tâm Lưu trữ Quốc
  <br>gia III, phông Phủ Thủ tướng, Hồ sơ sô' 2002.
  <br>29. Báo cáo của u ỷ ban Kháng chiến hành chính Hà Nội vê
  <br>hoạt động giáo dục bù nhìn và tình hình các giáo sư
  <br>trường Chu Văn An. Trung tâm Lưu trữ Quốc gia III,
  <br>phông Phủ Thủ tướng, Hồ sơ số 979.
  <br>30. Báo cáo của Tổng Giám đốc Việt N am Công an vụ sô'
  <br>122/NCB3 ngày 1-4-1951. Trung tâm Lưu trữ Quốic gia
  <br>III, phông Phủ Thủ tướng, Hồ sơ sô' 979.
  <br>31. Báo cáo thành tích về cống tác công an trong 8 năm kháng
  <br>chiến (1946-1954) của Bộ Công an. Trung tâm Lưu trữ
  <br>Quốc gia III, phông Phủ Thủ tướng, Hồ sơ sô' 927.
  <br>32. Báo cáo một năm kháng chiến (12-1946 đến 12-1947) của
  <br>UBKCHC Khu 12. Trung tâm Lưu trữ Quốc gia III, phông
  <br>Phủ Thủ tướng, Hồ sơ sô" 2000.
  <br>33. Báo cáo thành tích quăn sự trong 8 n...</code>	<code>tâm Lưu trữ Quốc gia III, phông Phủ Thủ tướng, Hồ sơ
  <br>SỐ921.
  <br>28. Báo “Le song” ngày 11-2-1949. Trung tâm Lưu trữ Quốc
  <br>gia III, phông Phủ Thủ tướng, Hồ sơ sô' 2002.
  <br>29. Báo cáo của u ỷ ban Kháng chiến hành chính Hà Nội vê
  <br>hoạt động giáo dục bù nhìn và tình hình các giáo sư
  <br>trường Chu Văn An. Trung tâm Lưu trữ Quốc gia III,
  <br>phông Phủ Thủ tướng, Hồ sơ số 979.
  <br>30. Báo cáo của Tổng Giám đốc Việt N am Công an vụ sô'
  <br>122/NCB3 ngày 1-4-1951. Trung tâm Lưu trữ Quốic gia
  <br>III, phông Phủ Thủ tướng, Hồ sơ sô' 979.
  <br>31. Báo cáo thành tích về cống tác công an trong 8 năm kháng
  <br>chiến (1946-1954) của Bộ Công an. Trung tâm Lưu trữ
  <br>Quốc gia III, phông Phủ Thủ tướng, Hồ sơ sô' 927.
  <br>32. Báo cáo một năm kháng chiến (12-1946 đến 12-1947) của
  <br>UBKCHC Khu 12. Trung tâm Lưu trữ Quốc gia III, phông
  <br>Phủ Thủ tướng, Hồ sơ sô" 2000.
  <br>33. Báo cáo thành tích quăn sự trong 8 năm kháng chiến (1946-
  <br>1954). Trung tâm Lưu trữ Quốc gia m , phông Phủ Thủ
  <br>tướng, Hỗ sơ số 1373.
  <br>34. Báo cáo sô'206-CV ngày 28-2-1...</code>
  <code>Đặc điểm dân số của nước ta ảnh hưởng đến các ngành dịch vụ như thế nào và đòi hỏi những ngành dịch vụ nào cần được ưu tiên phát triển trong quá trình đô thị hóa?</code>	<code>— Trong các thành phố lớn thường hình thành các trung tâm giao dịch,
  <br>thương mại. Đó là nơi tập trung các ngân hàng, các văn phòng đại diện
  <br>của các công ti, các siêu thị hay các tổ hợp thương mại, dịch vụ lớn...
  <br>Ở các thành phố lớn trên thế giới, thường dễ nhận thấy các trung tâm
  <br>thương mại này do sự tập trung các ngôi nhà cao tầng, chọc trời. Một
  <br>thành phố có thể có trung tâm thương mại chính và một số trung tâm
  <br>thương mại nhỏ hơn, kết quả của sự phát triển đô thị.

  <br> <br>— Ở nước ta, các thành phố, thị xã thường có khu hành chính (phân <br>“đô”) và khu buôn bán, dịch vụ (phân “thị'). Ở Hà Nội, Thành phố <br>Hồ Chí Minh các trung tâm giao dịch, thương mại của thành phố đang <br>được hình thành rõ nét. <br> <br>CÂU HỎI VÀ BÀI TẬP <br> <br>174 <br> <br>1. Cho biết đặc điểm dân số của nước ta (đông, tăng còn tương đối <br>nhanh, mức sống đang nâng lên và đô thị hoá đang phát triển với <br>tốc độ nhanh hơn) có ảnh hưởng đến các ngành dịch vụ như thế <br>nào ? Các đặc điểm đó đòi hỏi những ngành dịch vụ nào cần được <br>ưu tiê...</code> | <code>— Ở nước ta, các thành phố, thị xã thường có khu hành chính (phân <br>“đô”) và khu buôn bán, dịch vụ (phân “thị'). Ở Hà Nội, Thành phố <br>Hồ Chí Minh các trung tâm giao dịch, thương mại của thành phố đang <br>được hình thành rõ nét. <br> <br>CÂU HỎI VÀ BÀI TẬP <br> <br>174 <br> <br>1. Cho biết đặc điểm dân số của nước ta (đông, tăng còn tương đối <br>nhanh, mức sống đang nâng lên và đô thị hoá đang phát triển với <br>tốc độ nhanh hơn) có ảnh hưởng đến các ngành dịch vụ như thế <br>nào ? Các đặc điểm đó đòi hỏi những ngành dịch vụ nào cần được <br>ưu tiên phát triển ? <br> <br>2. Tại sao các thành phố lớn cũng đồng thời là các trung tâm dịch vụ <br>lớn 2 <br>Bài 49 <br> <br>VẠI TRÒ, ĐẶC ĐIỂM. ¬ <br>VÀ CÁC NHÂN TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN PHÁT TRIỂN <br>VÀ PHÂN BỐ NGÀNH GIAO THÔNG VẬN TẢI <br> <br>I- VAI TRÒ VÀ ĐẶC ĐIỂM CỦA NGÀNH GIAO THÔNG VẬN TẢI <br> <br>1. Vai trò <br> <br>2. Đặc điểm <br> <br>— Giao thông vận tải là một ngành dịch vụ, tham gia vào việc cung ứng <br>vật tư ki thuật, nguyên liệu, năng lượng cho các cơ sở sản xuất và đưa <br>sản phẩm đến thị trường tiêu thụ, giúp cho cá...</code> |
• Loss: <code>MultipleNegativesRankingLoss</code> with these parameters:

  {
      "scale": 20.0,
      "similarity_fct": "cos_sim"
  }
  

Training Hyperparameters

Non-Default Hyperparameters

• eval_strategy: steps
• per_device_train_batch_size: 6
• per_device_eval_batch_size: 6
• learning_rate: 3e-06
• num_train_epochs: 2
• warmup_ratio: 0.05
• bf16: True
• 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: 6
• per_device_eval_batch_size: 6
• 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: 3e-06
• weight_decay: 0.0
• adam_beta1: 0.9
• adam_beta2: 0.999
• adam_epsilon: 1e-08
• max_grad_norm: 1.0
• num_train_epochs: 2
• max_steps: -1
• lr_scheduler_type: linear
• lr_scheduler_kwargs: {}
• warmup_ratio: 0.05
• warmup_steps: 0
• log_level: passive
• log_level_replica: warning
• log_on_each_node: True
• logging_nan_inf_filter: True
• save_safetensors: True
• save_on_each_node: False
• save_only_model: False
• restore_callback_states_from_checkpoint: False
• no_cuda: False
• use_cpu: False
• use_mps_device: False
• seed: 42
• data_seed: None
• jit_mode_eval: False
• use_ipex: False
• bf16: 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: False
• dataloader_num_workers: 0
• dataloader_prefetch_factor: None
• past_index: -1
• disable_tqdm: False
• remove_unused_columns: True
• label_names: None
• load_best_model_at_end: False
• ignore_data_skip: False
• fsdp: []
• fsdp_min_num_params: 0
• fsdp_config: {'min_num_params': 0, 'xla': False, 'xla_fsdp_v2': False, 'xla_fsdp_grad_ckpt': False}
• fsdp_transformer_layer_cls_to_wrap: None
• accelerator_config: {'split_batches': False, 'dispatch_batches': None, 'even_batches': True, 'use_seedable_sampler': True, 'non_blocking': False, 'gradient_accumulation_kwargs': None}
• deepspeed: None
• label_smoothing_factor: 0.0
• optim: adamw_torch
• optim_args: None
• adafactor: False
• group_by_length: False
• length_column_name: length
• ddp_find_unused_parameters: None
• ddp_bucket_cap_mb: None
• ddp_broadcast_buffers: False
• dataloader_pin_memory: True
• dataloader_persistent_workers: False
• skip_memory_metrics: True
• use_legacy_prediction_loop: False
• push_to_hub: False
• resume_from_checkpoint: None
• hub_model_id: None
• hub_strategy: every_save
• hub_private_repo: None
• hub_always_push: False
• gradient_checkpointing: False
• gradient_checkpointing_kwargs: None
• include_inputs_for_metrics: False
• include_for_metrics: []
• eval_do_concat_batches: True
• fp16_backend: auto
• push_to_hub_model_id: None
• push_to_hub_organization: None
• mp_parameters:
• auto_find_batch_size: False
• full_determinism: False
• torchdynamo: None
• ray_scope: last
• ddp_timeout: 1800
• torch_compile: False
• torch_compile_backend: None
• torch_compile_mode: None
• dispatch_batches: None
• split_batches: None
• include_tokens_per_second: False
• include_num_input_tokens_seen: False
• neftune_noise_alpha: None
• optim_target_modules: None
• batch_eval_metrics: False
• eval_on_start: False
• use_liger_kernel: False
• eval_use_gather_object: False
• average_tokens_across_devices: False
• prompts: None
• batch_sampler: no_duplicates
• multi_dataset_batch_sampler: proportional

</details>

Training Logs

Framework Versions

• Python: 3.11.11
• Sentence Transformers: 3.4.1
• Transformers: 4.49.0
• PyTorch: 2.5.1
• Accelerate: 1.2.1
• Datasets: 3.2.0
• Tokenizers: 0.21.0

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",
}

MultipleNegativesRankingLoss

@misc{henderson2017efficient,
    title={Efficient Natural Language Response Suggestion for Smart Reply},
    author={Matthew Henderson and Rami Al-Rfou and Brian Strope and Yun-hsuan Sung and Laszlo Lukacs and Ruiqi Guo and Sanjiv Kumar and Balint Miklos and Ray Kurzweil},
    year={2017},
    eprint={1705.00652},
    archivePrefix={arXiv},
    primaryClass={cs.CL}
}

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