This is a sentence-transformers model finetuned from hiieu/halong_embedding. 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: hiieu/halong_embedding
Maximum Sequence Length: 512 tokens
Output Dimensionality: 768 dimensions
Similarity Function: Cosine Similarity

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': 512, 'do_lower_case': False}) with Transformer model: XLMRobertaModel 
  (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): 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.

python

from sentence_transformers import SentenceTransformer

# Download from the 🤗 Hub
model = SentenceTransformer("MinhViet/halong_embedding_90")
# Run inference
sentences = [
    'Phụ huynh muốn hỏi về yêu cầu cần đạt về phẩm chất và năng lực người học trong chương trình giáo dục phổ thông',
    'Tiêu đề: Luật giáo dục 2019 \nMục: Điều 8. Chương trình giáo dục\nNội dung: Chuẩn kiến thức, kỹ năng, yêu cầu cần đạt về phẩm chất và năng lực người học quy định trong chương trình giáo dục phải được cụ thể hóa thành sách giáo khoa đối với giáo dục phổ thông; giáo trình và tài liệu giảng dạy đối với giáo dục nghề nghiệp, giáo dục đại học. Sách giáo khoa, giáo trình và tài liệu giảng dạy phải đáp ứng yêu cầu về phương pháp giáo dục.',
    'Tiêu đề: Luật giáo dục 2019 \nMục: Điều 8. Chương trình giáo dục\nNội dung: Chương trình giáo dục thể hiện mục tiêu giáo dục; quy định chuẩn kiến thức, kỹ năng, yêu cầu cần đạt về phẩm chất và năng lực của người học; phạm vi và cấu trúc nội dung giáo dục; phương pháp và hình thức tổ chức hoạt động giáo dục; cách thức đánh giá kết quả giáo dục đối với các môn học ở mỗi lớp học, mỗi cấp học hoặc các môn học, mô-đun, ngành học đối với từng trình độ đào tạo.',
]
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]

Evaluation

Metrics

Information Retrieval

Dataset: evaluation
Evaluated with InformationRetrievalEvaluator

Metric	Value
cosine_accuracy@1	0.385
cosine_accuracy@3	0.617
cosine_accuracy@5	0.7207
cosine_accuracy@10	0.836
cosine_precision@1	0.385
cosine_precision@3	0.251
cosine_precision@5	0.1929
cosine_precision@10	0.1213
cosine_recall@1	0.276
cosine_recall@3	0.502
cosine_recall@5	0.6197
cosine_recall@10	0.7569
cosine_ndcg@10	0.5548
cosine_mrr@10	0.5258
cosine_map@100	0.4778

Training Details

Training Dataset

Unnamed Dataset

Size: 17,571 training samples
Columns: question, context, negative_4, and negative_5

Approximate statistics based on the first 1000 samples:

	question	context	negative_4	negative_5
type	string	string	string	string
details	min: 7 tokens mean: 18.99 tokens max: 41 tokens	min: 39 tokens mean: 128.93 tokens max: 322 tokens	min: 39 tokens mean: 136.92 tokens max: 512 tokens	min: 44 tokens mean: 138.06 tokens max: 512 tokens

Samples:

question	context	negative_4	negative_5
`Mục tiêu giáo dục đại học là gì?`	Tiêu đề: Luật giáo dục 2019 [object Object]Mục: Điều 2. Mục tiêu giáo dục[object Object]Nội dung: Mục tiêu giáo dục nhằm phát triển toàn diện con người Việt Nam có đạo đức, tri thức, văn hóa, sức khỏe, thẩm mỹ và nghề nghiệp; có phẩm chất, năng lực và ý thức công dân; có lòng yêu nước, tinh thần dân tộc, trung thành với lý tưởng độc lập dân tộc và chủ nghĩa xã hội; phát huy tiềm năng, khả năng sáng tạo của mỗi cá nhân; nâng cao dân trí, phát triển nguồn nhân lực, bồi dưỡng nhân tài, đáp ứng yêu cầu của sự nghiệp xây dựng, bảo vệ Tổ quốc và hội nhập quốc tế.	Tiêu đề: Luật sửa đổi, bổ sung một số điều luật giáo dục đại học 2018[object Object]Mục: Điều 7. Cơ sở giáo dục đại học[object Object]Nội dung: 4. Căn cứ vào năng lực và yêu cầu phát triển kinh tế - xã hội, cơ sở giáo dục đại học xác định mục tiêu phát triển, định hướng hoạt động như sau:[object Object]a) Cơ sở giáo dục đại học định hướng nghiên cứu;[object Object]b) Cơ sở giáo dục đại học định hướng ứng dụng.	Tiêu đề: Luật sửa đổi, bổ sung một số điều luật giáo dục đại học 2018[object Object]Mục: Điều 7. Cơ sở giáo dục đại học[object Object]Nội dung: 1. Cơ sở giáo dục đại học có tư cách pháp nhân, bao gồm đại học, trường đại học và cơ sở giáo dục đại học có tên gọi khác phù hợp với quy định của pháp luật[object Object]Đại học quốc gia, đại học vùng là đại học thực hiện nhiệm vụ chiến lược quốc gia, nhiệm vụ phát triển vùng của đất nước.
`Em muốn biết về phát triển toàn diện con người Việt Nam trong giáo dục như thế nào?`	Tiêu đề: Luật giáo dục 2019 [object Object]Mục: Điều 2. Mục tiêu giáo dục[object Object]Nội dung: Mục tiêu giáo dục nhằm phát triển toàn diện con người Việt Nam có đạo đức, tri thức, văn hóa, sức khỏe, thẩm mỹ và nghề nghiệp; có phẩm chất, năng lực và ý thức công dân; có lòng yêu nước, tinh thần dân tộc, trung thành với lý tưởng độc lập dân tộc và chủ nghĩa xã hội; phát huy tiềm năng, khả năng sáng tạo của mỗi cá nhân; nâng cao dân trí, phát triển nguồn nhân lực, bồi dưỡng nhân tài, đáp ứng yêu cầu của sự nghiệp xây dựng, bảo vệ Tổ quốc và hội nhập quốc tế.	Tiêu đề: Luật giáo dục 2019 [object Object]Mục: Điều 3. Tính chất, nguyên lý giáo dục[object Object]Nội dung: Tính chất, nguyên lý giáo dục[object Object]1. Nền giáo dục Việt Nam là nền giáo dục xã hội chủ nghĩa có tính nhân dân, dân tộc, khoa học, hiện đại, lấy chủ nghĩa Mác - Lê nin và tư tưởng Hồ Chí Minh làm nền tảng.[object Object]2. Hoạt động giáo dục được thực hiện theo nguyên lý học đi đôi với hành, lý luận gắn liền với thực tiễn, giáo dục nhà trường kết hợp với giáo dục gia đình và giáo dục xã hội.	Tiêu đề: Luật giáo dục 2019 [object Object]Mục: Điều 17. Đầu tư cho giáo dục[object Object]Nội dung: Đầu tư cho giáo dục[object Object]1. Đầu tư cho giáo dục là đầu tư phát triển. Đầu tư trong lĩnh vực giáo dục là hoạt động đầu tư thuộc ngành, nghề đầu tư kinh doanh có điều kiện và được ưu đãi, hỗ trợ đầu tư theo quy định của pháp luật.[object Object]2. Nhà nước ưu tiên đầu tư và thu hút các nguồn đầu tư khác cho giáo dục; ưu tiên đầu tư cho phổ cập giáo dục, phát triển giáo dục ở miền núi, hải đảo, vùng đồng bào dân tộc thiểu số, vùng có điều kiện kinh tế - xã hội đặc biệt khó khăn, địa bàn có khu công nghiệp.[object Object]Nhà nước khuyến khích và bảo hộ các quyền, lợi ích hợp pháp của tổ chức, cá nhân trong nước, người Việt Nam định cư ở nước ngoài, tổ chức, cá nhân nước ngoài đầu tư cho giáo dục.[object Object]3. Ngân sách nhà nước giữ vai trò chủ đạo trong tổng nguồn lực đầu tư cho giáo dục.
`Em cần biết về tầm quan trọng của lòng yêu nước, tinh thần dân tộc trong giáo dục`	Tiêu đề: Luật giáo dục 2019 [object Object]Mục: Điều 2. Mục tiêu giáo dục[object Object]Nội dung: Mục tiêu giáo dục nhằm phát triển toàn diện con người Việt Nam có đạo đức, tri thức, văn hóa, sức khỏe, thẩm mỹ và nghề nghiệp; có phẩm chất, năng lực và ý thức công dân; có lòng yêu nước, tinh thần dân tộc, trung thành với lý tưởng độc lập dân tộc và chủ nghĩa xã hội; phát huy tiềm năng, khả năng sáng tạo của mỗi cá nhân; nâng cao dân trí, phát triển nguồn nhân lực, bồi dưỡng nhân tài, đáp ứng yêu cầu của sự nghiệp xây dựng, bảo vệ Tổ quốc và hội nhập quốc tế.	Tiêu đề: Sổ tay sinh viên 2022[object Object]Mục: Bộ quy tắc ứng xử văn hoá[object Object]Nội dung: ỨNG XỬ ĐỐI VỚI BẠN BÈ & MÔI TRƯỜNG[object Object]1. Đoàn kết giúp đỡ nhau trong học tập và rèn luyện.[object Object]2. Biết lắng nghe, tôn trọng sự khác biệt về quan điểm, lối sống của nhau. Lời nói, hành vi, cử chỉ phải có văn hóa. Không gây gổ, xích mích, làm tổn thương đến tinh thần, xâm phạm thân thể lẫn nhau.[object Object]3. Không sử dụng mạng internet, mạng xã hội, ...để nói xấu, tuyên truyền nhằm bôi nhọ, kích động hận thù đối với người khác. Giữ gìn mối quan hệ bình đẳng, trong sáng với bạn bè khác giới.[object Object]4. Có ý thức giữ gìn vệ sinh, cảnh quan môi trường và các không gian học tập,bảo vệ cơ sở vật chất của Nhà trường ... không được giẫm chân lên tường, ghế đá, bàn, ghế. Bỏ rác vào đúng nơi quy định.[object Object]5. Tham gia các hoạt động bảo vệ môi trường, sử dụng an toàn và tiết kiệm điện, nước, trang thiết bị của Nhà trường. Có ý thức bảo vệ các công trình văn hóa, các di tích lịch sử ở địa phương.[object Object]6. Không được treo, dán áp phích, băng rôn, biểu ngữ khi chưa...	Tiêu đề: Sổ tay sinh viên 2022[object Object]Mục: ĐIỂM RÈN LUYỆN SINH VIÊN[object Object]Nội dung: CÁC MẶT ĐÁNH GIÁ ĐIỂM RÈN LUYỆN SINH VIÊN:[object Object]Ý thức, thái độ học tập và nghiên cứu khoa học[object Object]Phẩm chất công dân, trách nhiệm và quan hệ với cộng đồng[object Object]Kết quả hoặc các thành tích đặc biệt trong học tập, rèn luyện của sinh viên[object Object]Ý thức và kết quả chấp hành nội quy, quy chế trong Nhà trường[object Object]Ý thức và kết quả tham gia các hoạt động chính trị, xã hội, văn hoá, văn nghệ, thể thao, khoa học, hướng nghiệp, phòng chống tệ nạn của lớp, các đoàn thể, tổ chức khác trong và ngoài Nhà Trường

Loss: CachedMultipleNegativesRankingLoss with these parameters:
json
1{ 2 "scale": 20.0, 3 "similarity_fct": "cos_sim", 4 "mini_batch_size": 32 5}

Training Hyperparameters

Non-Default Hyperparameters

eval_strategy: steps
per_device_train_batch_size: 1024
per_device_eval_batch_size: 1024
weight_decay: 0.0001
num_train_epochs: 5
batch_sampler: no_duplicates

All Hyperparameters

Click to expand

overwrite_output_dir: False
do_predict: False
eval_strategy: steps
prediction_loss_only: True
per_device_train_batch_size: 1024
per_device_eval_batch_size: 1024
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: 5e-05
weight_decay: 0.0001
adam_beta1: 0.9
adam_beta2: 0.999
adam_epsilon: 1e-08
max_grad_norm: 1.0
num_train_epochs: 5
max_steps: -1
lr_scheduler_type: linear
lr_scheduler_kwargs: {}
warmup_ratio: 0.0
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: False
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}
tp_size: 0
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
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

Training Logs

Epoch	Step	Training Loss	evaluation_cosine_ndcg@10
0.2222	4	1.5488	0.5064
0.4444	8	1.195	0.5327
0.6667	12	1.0907	0.5451
0.8889	16	1.0256	0.5583
1.1111	20	0.9215	0.5584
1.3333	24	0.9129	0.5596
1.5556	28	0.8798	0.5587
1.7778	32	0.8194	0.5577
2.0	36	0.7745	0.5556
2.2222	40	0.7281	0.5593
2.4444	44	0.7079	0.5602
2.6667	48	0.7308	0.5633
2.8889	52	0.6881	0.5587
3.1111	56	0.7093	0.5530
3.3333	60	0.6957	0.5554
3.5556	64	0.6616	0.5590
3.7778	68	0.646	0.5616
4.0	72	0.6726	0.5603
4.2222	76	0.6494	0.5578
4.4444	80	0.6248	0.5560
4.6667	84	0.6063	0.5548
4.8889	88	0.635	0.5548

Framework Versions

Python: 3.11.11
Sentence Transformers: 4.1.0
Transformers: 4.51.3
PyTorch: 2.5.1+cu124
Accelerate: 1.3.0
Datasets: 3.5.0
Tokenizers: 0.21.0

Citation

BibTeX

Sentence Transformers

bibtex

@inproceedings{reimers-2019-sentence-bert,
    title = "Sentence-BERT: Sentence Embeddings using Siamese BERT-Networks",
    author = "Reimers, Nils and Gurevych, Iryna",
    booktitle = "Proceedings of the 2019 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing",
    month = "11",
    year = "2019",
    publisher = "Association for Computational Linguistics",
    url = "https://arxiv.org/abs/1908.10084",
}

CachedMultipleNegativesRankingLoss

bibtex

@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}
}