You can deploy this model and start earning money today!

Views

No views yet

gte-base-en-v1.5-klej-dyk-v0.1

Name: gte-base-en-v1.5-klej-dyk-v0.1
Availability: InStock

This is a sentence-transformers model finetuned from Alibaba-NLP/gte-base-en-v1.5. 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-base-en-v1.5
Maximum Sequence Length: 8192 tokens
Output Dimensionality: 768 tokens
Similarity Function: Cosine Similarity

Language: en
License: apache-2.0

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})
)

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("sentence_transformers_model_id")
# Run inference
sentences = [
    'Sen o zastrzyku Irmy',
    'gdzie Freud spotkał Irmę we śnie o zastrzyku Irmy?',
    'ile razy Srebrna Biblia była przywożona do Szwecji?',
]
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: dim_768
Evaluated with InformationRetrievalEvaluator

Metric	Value
cosine_accuracy@1	0.2067
cosine_accuracy@3	0.4856
cosine_accuracy@5	0.6731
cosine_accuracy@10	0.7909
cosine_precision@1	0.2067
cosine_precision@3	0.1619
cosine_precision@5	0.1346
cosine_precision@10	0.0791
cosine_recall@1	0.2067
cosine_recall@3	0.4856
cosine_recall@5	0.6731
cosine_recall@10	0.7909
cosine_ndcg@10	0.4819
cosine_mrr@10	0.384
cosine_map@100	0.3898

Information Retrieval

Dataset: dim_512
Evaluated with InformationRetrievalEvaluator

Metric	Value
cosine_accuracy@1	0.1947
cosine_accuracy@3	0.476
cosine_accuracy@5	0.6587
cosine_accuracy@10	0.7716
cosine_precision@1	0.1947
cosine_precision@3	0.1587
cosine_precision@5	0.1317
cosine_precision@10	0.0772
cosine_recall@1	0.1947
cosine_recall@3	0.476
cosine_recall@5	0.6587
cosine_recall@10	0.7716
cosine_ndcg@10	0.47
cosine_mrr@10	0.3741
cosine_map@100	0.3808

Information Retrieval

Dataset: dim_256
Evaluated with InformationRetrievalEvaluator

Metric	Value
cosine_accuracy@1	0.1947
cosine_accuracy@3	0.4639
cosine_accuracy@5	0.6466
cosine_accuracy@10	0.7308
cosine_precision@1	0.1947
cosine_precision@3	0.1546
cosine_precision@5	0.1293
cosine_precision@10	0.0731
cosine_recall@1	0.1947
cosine_recall@3	0.4639
cosine_recall@5	0.6466
cosine_recall@10	0.7308
cosine_ndcg@10	0.4534
cosine_mrr@10	0.3647
cosine_map@100	0.3731

Information Retrieval

Dataset: dim_128
Evaluated with InformationRetrievalEvaluator

Metric	Value
cosine_accuracy@1	0.1947
cosine_accuracy@3	0.4279
cosine_accuracy@5	0.5721
cosine_accuracy@10	0.6899
cosine_precision@1	0.1947
cosine_precision@3	0.1426
cosine_precision@5	0.1144
cosine_precision@10	0.069
cosine_recall@1	0.1947
cosine_recall@3	0.4279
cosine_recall@5	0.5721
cosine_recall@10	0.6899
cosine_ndcg@10	0.4267
cosine_mrr@10	0.3439
cosine_map@100	0.3517

Information Retrieval

Dataset: dim_64
Evaluated with InformationRetrievalEvaluator

Metric	Value
cosine_accuracy@1	0.1779
cosine_accuracy@3	0.3702
cosine_accuracy@5	0.4591
cosine_accuracy@10	0.5793
cosine_precision@1	0.1779
cosine_precision@3	0.1234
cosine_precision@5	0.0918
cosine_precision@10	0.0579
cosine_recall@1	0.1779
cosine_recall@3	0.3702
cosine_recall@5	0.4591
cosine_recall@10	0.5793
cosine_ndcg@10	0.3628
cosine_mrr@10	0.2951
cosine_map@100	0.3068

Training Details

Training Dataset

Unnamed Dataset

Size: 3,738 training samples
Columns: positive and anchor
Approximate statistics based on the first 1000 samples:
positive anchor
type string string
details
min: 7 tokens
mean: 89.43 tokens
max: 507 tokens
min: 9 tokens
mean: 30.98 tokens
max: 76 tokens

Samples:

positive	anchor
`Zespół Blaua (zespół Jabsa, ang. Blau syndrome, BS) – rzadka choroba genetyczna o dziedziczeniu autosomalnym dominującym, charakteryzująca się ziarniniakowym zapaleniem stawów o wczesnym początku, zapaleniem jagodówki (uveitis) i wysypką skórną, a także kamptodaktylią.`	`jakie choroby genetyczne dziedziczą się autosomalnie dominująco?`
`Gorgippia Gorgippia – starożytne miasto bosporańskie nad Morzem Czarnym, którego pozostałości znajdują się obecnie pod współczesną zabudową centralnej części miasta Anapa w Kraju Krasnodarskim w Rosji.`	`gdzie obecnie znajduje się starożytne miasto Gorgippia?`
Ulubionym dystansem Rücker było 400 metrów i to na nim notowała największe indywidualne sukcesy : srebrny medal Mistrzostw Europy juniorów w lekkoatletyce (Saloniki 1991) 6. miejsce w Pucharze Świata w Lekkoatletyce (Hawana 1992) 5. miejsce na Mistrzostwach Europy w Lekkoatletyce (Helsinki 1994) srebro podczas Mistrzostw Świata w Lekkoatletyce (Sewilla 1999) złota medalistka mistrzostw Niemiec Duże sukcesy odnosiła także w sztafecie 4 x 400 metrów : złoto Mistrzostw Europy juniorów w lekkoatletyce (Varaždin 1989) złoty medal Mistrzostw Europy juniorów w lekkoatletyce (Saloniki 1991) brąz na Mistrzostwach Europy w Lekkoatletyce (Helsinki 1994) brązowy medal podczas Igrzysk Olimpijskich (Atlanta 1996) brąz na Halowych Mistrzostwach Świata w Lekkoatletyce (Paryż 1997) złoto Mistrzostw Świata w Lekkoatletyce (Ateny 1997) brązowy medal Mistrzostw Świata w Lekkoatletyce (Sewilla 1999)	`kto zaprojektował medale, które będą wręczane podczas tegorocznych mistrzostw Europy juniorów w lekkoatletyce?`

Loss: MatryoshkaLoss with these parameters:
json
1{ 2 "loss": "MultipleNegativesRankingLoss", 3 "matryoshka_dims": [ 4 768, 5 512, 6 256, 7 128, 8 64 9 ], 10 "matryoshka_weights": [ 11 1, 12 1, 13 1, 14 1, 15 1 16 ], 17 "n_dims_per_step": -1 18}

Training Hyperparameters

Non-Default Hyperparameters

eval_strategy: epoch
per_device_train_batch_size: 4
per_device_eval_batch_size: 4
gradient_accumulation_steps: 4
learning_rate: 2e-05
num_train_epochs: 5
lr_scheduler_type: cosine
warmup_ratio: 0.1
bf16: True
tf32: True
load_best_model_at_end: True
optim: adamw_torch_fused
batch_sampler: no_duplicates

All Hyperparameters

Click to expand

overwrite_output_dir: False
do_predict: False
eval_strategy: epoch
prediction_loss_only: True
per_device_train_batch_size: 4
per_device_eval_batch_size: 4
per_gpu_train_batch_size: None
per_gpu_eval_batch_size: None
gradient_accumulation_steps: 4
eval_accumulation_steps: None
learning_rate: 2e-05
weight_decay: 0.0
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: cosine
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
use_ipex: False
bf16: True
fp16: False
fp16_opt_level: O1
half_precision_backend: auto
bf16_full_eval: False
fp16_full_eval: False
tf32: True
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: 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}
deepspeed: None
label_smoothing_factor: 0.0
optim: adamw_torch_fused
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: False
hub_always_push: False
gradient_checkpointing: False
gradient_checkpointing_kwargs: None
include_inputs_for_metrics: False
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
batch_sampler: no_duplicates
multi_dataset_batch_sampler: proportional

Training Logs

Click to expand

Epoch	Step	Training Loss	dim_128_cosine_map@100	dim_256_cosine_map@100	dim_512_cosine_map@100	dim_64_cosine_map@100	dim_768_cosine_map@100
0.0043	1	3.4442	-	-	-	-	-
0.0086	2	1.3916	-	-	-	-	-
0.0128	3	3.1284	-	-	-	-	-
0.0171	4	2.2049	-	-	-	-	-
0.0214	5	1.1821	-	-	-	-	-
0.0257	6	2.6633	-	-	-	-	-
0.0299	7	1.8173	-	-	-	-	-
0.0342	8	3.8366	-	-	-	-	-
0.0385	9	2.4439	-	-	-	-	-
0.0428	10	1.9733	-	-	-	-	-
0.0471	11	3.7611	-	-	-	-	-
0.0513	12	2.578	-	-	-	-	-
0.0556	13	1.656	-	-	-	-	-
0.0599	14	2.1508	-	-	-	-	-
0.0642	15	1.4962	-	-	-	-	-
0.0684	16	1.5743	-	-	-	-	-
0.0727	17	2.5404	-	-	-	-	-
0.0770	18	1.1436	-	-	-	-	-
0.0813	19	3.1786	-	-	-	-	-
0.0856	20	2.3377	-	-	-	-	-
0.0898	21	1.9693	-	-	-	-	-
0.0941	22	2.3942	-	-	-	-	-
0.0984	23	2.2259	-	-	-	-	-
0.1027	24	3.3127	-	-	-	-	-
0.1070	25	1.3368	-	-	-	-	-
0.1112	26	2.5546	-	-	-	-	-
0.1155	27	1.5828	-	-	-	-	-
0.1198	28	1.908	-	-	-	-	-
0.1241	29	1.9959	-	-	-	-	-
0.1283	30	1.2909	-	-	-	-	-
0.1326	31	1.7274	-	-	-	-	-
0.1369	32	1.9055	-	-	-	-	-
0.1412	33	3.3274	-	-	-	-	-
0.1455	34	2.5554	-	-	-	-	-
0.1497	35	1.7876	-	-	-	-	-
0.1540	36	2.0285	-	-	-	-	-
0.1583	37	3.0761	-	-	-	-	-
0.1626	38	3.4766	-	-	-	-	-
0.1668	39	1.4406	-	-	-	-	-
0.1711	40	1.7384	-	-	-	-	-
0.1754	41	1.8092	-	-	-	-	-
0.1797	42	3.146	-	-	-	-	-
0.1840	43	1.9202	-	-	-	-	-
0.1882	44	2.4776	-	-	-	-	-
0.1925	45	2.273	-	-	-	-	-
0.1968	46	1.2158	-	-	-	-	-
0.2011	47	0.6314	-	-	-	-	-
0.2053	48	1.2217	-	-	-	-	-
0.2096	49	1.7213	-	-	-	-	-
0.2139	50	2.1634	-	-	-	-	-
0.2182	51	1.0438	-	-	-	-	-
0.2225	52	1.4275	-	-	-	-	-
0.2267	53	1.6839	-	-	-	-	-
0.2310	54	1.5435	-	-	-	-	-
0.2353	55	2.3815	-	-	-	-	-
0.2396	56	2.3042	-	-	-	-	-
0.2439	57	2.3085	-	-	-	-	-
0.2481	58	2.0621	-	-	-	-	-
0.2524	59	1.339	-	-	-	-	-
0.2567	60	0.9167	-	-	-	-	-
0.2610	61	0.8112	-	-	-	-	-
0.2652	62	2.2327	-	-	-	-	-
0.2695	63	2.6571	-	-	-	-	-
0.2738	64	1.8199	-	-	-	-	-
0.2781	65	2.6123	-	-	-	-	-
0.2824	66	0.6182	-	-	-	-	-
0.2866	67	1.8278	-	-	-	-	-
0.2909	68	1.6969	-	-	-	-	-
0.2952	69	0.7902	-	-	-	-	-
0.2995	70	2.1857	-	-	-	-	-
0.3037	71	0.8371	-	-	-	-	-
0.3080	72	2.2118	-	-	-	-	-
0.3123	73	0.2464	-	-	-	-	-
0.3166	74	1.5362	-	-	-	-	-
0.3209	75	2.1047	-	-	-	-	-
0.3251	76	1.2654	-	-	-	-	-
0.3294	77	1.5016	-	-	-	-	-
0.3337	78	0.9273	-	-	-	-	-
0.3380	79	0.9228	-	-	-	-	-
0.3422	80	0.8002	-	-	-	-	-
0.3465	81	0.8325	-	-	-	-	-
0.3508	82	1.4914	-	-	-	-	-
0.3551	83	1.5896	-	-	-	-	-
0.3594	84	1.8716	-	-	-	-	-
0.3636	85	1.0927	-	-	-	-	-
0.3679	86	1.1389	-	-	-	-	-
0.3722	87	0.9251	-	-	-	-	-
0.3765	88	1.3966	-	-	-	-	-
0.3807	89	2.2866	-	-	-	-	-
0.3850	90	1.3756	-	-	-	-	-
0.3893	91	0.7271	-	-	-	-	-
0.3936	92	1.7267	-	-	-	-	-
0.3979	93	2.0597	-	-	-	-	-
0.4021	94	1.9522	-	-	-	-	-
0.4064	95	1.0192	-	-	-	-	-
0.4107	96	2.987	-	-	-	-	-
0.4150	97	1.9623	-	-	-	-	-
0.4193	98	2.0779	-	-	-	-	-
0.4235	99	1.6256	-	-	-	-	-
0.4278	100	1.6273	-	-	-	-	-
0.4321	101	2.848	-	-	-	-	-
0.4364	102	1.4129	-	-	-	-	-
0.4406	103	0.7578	-	-	-	-	-
0.4449	104	0.7026	-	-	-	-	-
0.4492	105	1.5958	-	-	-	-	-
0.4535	106	2.5135	-	-	-	-	-
0.4578	107	0.5845	-	-	-	-	-
0.4620	108	1.4398	-	-	-	-	-
0.4663	109	1.0315	-	-	-	-	-
0.4706	110	0.7233	-	-	-	-	-
0.4749	111	0.4793	-	-	-	-	-
0.4791	112	0.52	-	-	-	-	-
0.4834	113	0.4099	-	-	-	-	-
0.4877	114	1.2661	-	-	-	-	-
0.4920	115	1.7636	-	-	-	-	-
0.4963	116	2.0581	-	-	-	-	-
0.5005	117	0.9092	-	-	-	-	-
0.5048	118	1.5175	-	-	-	-	-
0.5091	119	1.7537	-	-	-	-	-
0.5134	120	0.984	-	-	-	-	-
0.5176	121	0.5867	-	-	-	-	-
0.5219	122	0.7082	-	-	-	-	-
0.5262	123	1.1787	-	-	-	-	-
0.5305	124	1.0118	-	-	-	-	-
0.5348	125	2.0169	-	-	-	-	-
0.5390	126	1.2881	-	-	-	-	-
0.5433	127	1.4748	-	-	-	-	-
0.5476	128	1.9601	-	-	-	-	-
0.5519	129	2.7434	-	-	-	-	-
0.5561	130	1.3171	-	-	-	-	-
0.5604	131	1.221	-	-	-	-	-
0.5647	132	1.24	-	-	-	-	-
0.5690	133	1.7489	-	-	-	-	-
0.5733	134	1.5888	-	-	-	-	-
0.5775	135	1.6449	-	-	-	-	-
0.5818	136	2.2163	-	-	-	-	-
0.5861	137	1.3148	-	-	-	-	-
0.5904	138	0.9209	-	-	-	-	-
0.5947	139	1.3826	-	-	-	-	-
0.5989	140	0.7924	-	-	-	-	-
0.6032	141	0.603	-	-	-	-	-
0.6075	142	1.6646	-	-	-	-	-
0.6118	143	1.2747	-	-	-	-	-
0.6160	144	2.4583	-	-	-	-	-
0.6203	145	2.0143	-	-	-	-	-
0.6246	146	1.8152	-	-	-	-	-
0.6289	147	0.6461	-	-	-	-	-
0.6332	148	0.5025	-	-	-	-	-
0.6374	149	0.6427	-	-	-	-	-
0.6417	150	1.6096	-	-	-	-	-
0.6460	151	3.0679	-	-	-	-	-
0.6503	152	2.8778	-	-	-	-	-
0.6545	153	1.2788	-	-	-	-	-
0.6588	154	0.5234	-	-	-	-	-
0.6631	155	1.2211	-	-	-	-	-
0.6674	156	1.5935	-	-	-	-	-
0.6717	157	1.892	-	-	-	-	-
0.6759	158	0.9767	-	-	-	-	-
0.6802	159	1.8692	-	-	-	-	-
0.6845	160	1.9853	-	-	-	-	-
0.6888	161	0.9568	-	-	-	-	-
0.6930	162	0.526	-	-	-	-	-
0.6973	163	0.6527	-	-	-	-	-
0.7016	164	1.2888	-	-	-	-	-
0.7059	165	0.9485	-	-	-	-	-
0.7102	166	2.3512	-	-	-	-	-
0.7144	167	2.5909	-	-	-	-	-
0.7187	168	1.9271	-	-	-	-	-
0.7230	169	1.7218	-	-	-	-	-
0.7273	170	1.6517	-	-	-	-	-
0.7316	171	1.3378	-	-	-	-	-
0.7358	172	1.5502	-	-	-	-	-
0.7401	173	1.7182	-	-	-	-	-
0.7444	174	2.0422	-	-	-	-	-
0.7487	175	2.1827	-	-	-	-	-
0.7529	176	0.917	-	-	-	-	-
0.7572	177	2.4209	-	-	-	-	-
0.7615	178	0.7705	-	-	-	-	-
0.7658	179	0.4089	-	-	-	-	-
0.7701	180	0.7368	-	-	-	-	-
0.7743	181	0.7583	-	-	-	-	-
0.7786	182	1.2686	-	-	-	-	-
0.7829	183	0.9401	-	-	-	-	-
0.7872	184	1.9668	-	-	-	-	-
0.7914	185	1.7905	-	-	-	-	-
0.7957	186	0.4372	-	-	-	-	-
0.8	187	1.3618	-	-	-	-	-
0.8043	188	1.0816	-	-	-	-	-
0.8086	189	0.5696	-	-	-	-	-
0.8128	190	0.7607	-	-	-	-	-
0.8171	191	2.8499	-	-	-	-	-
0.8214	192	2.251	-	-	-	-	-
0.8257	193	2.3819	-	-	-	-	-
0.8299	194	0.4848	-	-	-	-	-
0.8342	195	1.0241	-	-	-	-	-
0.8385	196	0.4664	-	-	-	-	-
0.8428	197	1.0253	-	-	-	-	-
0.8471	198	1.3517	-	-	-	-	-
0.8513	199	1.5231	-	-	-	-	-
0.8556	200	1.9424	-	-	-	-	-
0.8599	201	1.6661	-	-	-	-	-
0.8642	202	0.204	-	-	-	-	-
0.8684	203	1.805	-	-	-	-	-
0.8727	204	1.2863	-	-	-	-	-
0.8770	205	2.3292	-	-	-	-	-
0.8813	206	1.4561	-	-	-	-	-
0.8856	207	0.4618	-	-	-	-	-
0.8898	208	0.9744	-	-	-	-	-
0.8941	209	0.5276	-	-	-	-	-
0.8984	210	0.8812	-	-	-	-	-
0.9027	211	0.6778	-	-	-	-	-
0.9070	212	1.2382	-	-	-	-	-
0.9112	213	0.7281	-	-	-	-	-
0.9155	214	1.4499	-	-	-	-	-
0.9198	215	1.8433	-	-	-	-	-
0.9241	216	0.4683	-	-	-	-	-
0.9283	217	0.7045	-	-	-	-	-
0.9326	218	1.0181	-	-	-	-	-
0.9369	219	1.104	-	-	-	-	-
0.9412	220	0.4282	-	-	-	-	-
0.9455	221	1.8888	-	-	-	-	-
0.9497	222	0.7936	-	-	-	-	-
0.9540	223	2.5346	-	-	-	-	-
0.9583	224	0.8337	-	-	-	-	-
0.9626	225	1.6245	-	-	-	-	-
0.9668	226	0.8955	-	-	-	-	-
0.9711	227	0.9813	-	-	-	-	-
0.9754	228	0.9429	-	-	-	-	-
0.9797	229	1.5297	-	-	-	-	-
0.9840	230	1.0861	-	-	-	-	-
0.9882	231	1.5228	-	-	-	-	-
0.9925	232	0.8545	-	-	-	-	-
0.9968	233	2.3052	0.3541	0.3928	0.3969	0.2990	0.4032
1.0011	234	0.5205	-	-	-	-	-
1.0053	235	1.6719	-	-	-	-	-
1.0096	236	0.5632	-	-	-	-	-
1.0139	237	0.3602	-	-	-	-	-
1.0182	238	0.4581	-	-	-	-	-
1.0225	239	1.7666	-	-	-	-	-
1.0267	240	0.925	-	-	-	-	-
1.0310	241	0.9264	-	-	-	-	-
1.0353	242	1.5405	-	-	-	-	-
1.0396	243	0.5346	-	-	-	-	-
1.0439	244	1.1432	-	-	-	-	-
1.0481	245	2.7575	-	-	-	-	-
1.0524	246	0.6409	-	-	-	-	-
1.0567	247	0.5409	-	-	-	-	-
1.0610	248	0.5996	-	-	-	-	-
1.0652	249	0.6733	-	-	-	-	-
1.0695	250	0.9336	-	-	-	-	-
1.0738	251	1.4003	-	-	-	-	-
1.0781	252	0.544	-	-	-	-	-
1.0824	253	1.871	-	-	-	-	-
1.0866	254	1.8823	-	-	-	-	-
1.0909	255	0.9452	-	-	-	-	-
1.0952	256	0.5241	-	-	-	-	-
1.0995	257	0.5349	-	-	-	-	-
1.1037	258	1.7114	-	-	-	-	-
1.1080	259	0.6899	-	-	-	-	-
1.1123	260	0.657	-	-	-	-	-
1.1166	261	0.5195	-	-	-	-	-
1.1209	262	1.3961	-	-	-	-	-
1.1251	263	0.429	-	-	-	-	-
1.1294	264	0.0763	-	-	-	-	-
1.1337	265	0.7172	-	-	-	-	-
1.1380	266	0.408	-	-	-	-	-
1.1422	267	0.7704	-	-	-	-	-
1.1465	268	0.7025	-	-	-	-	-
1.1508	269	0.4682	-	-	-	-	-
1.1551	270	0.4666	-	-	-	-	-
1.1594	271	1.8544	-	-	-	-	-
1.1636	272	0.5303	-	-	-	-	-
1.1679	273	0.6873	-	-	-	-	-
1.1722	274	0.6294	-	-	-	-	-
1.1765	275	1.7406	-	-	-	-	-
1.1807	276	0.9965	-	-	-	-	-
1.1850	277	0.5852	-	-	-	-	-
1.1893	278	0.7836	-	-	-	-	-
1.1936	279	0.5689	-	-	-	-	-
1.1979	280	0.3104	-	-	-	-	-
1.2021	281	0.1838	-	-	-	-	-
1.2064	282	1.2004	-	-	-	-	-
1.2107	283	0.2965	-	-	-	-	-
1.2150	284	0.8235	-	-	-	-	-
1.2193	285	0.4341	-	-	-	-	-
1.2235	286	0.8613	-	-	-	-	-
1.2278	287	0.2466	-	-	-	-	-
1.2321	288	0.4417	-	-	-	-	-
1.2364	289	0.3849	-	-	-	-	-
1.2406	290	1.0044	-	-	-	-	-
1.2449	291	0.4567	-	-	-	-	-
1.2492	292	0.7786	-	-	-	-	-
1.2535	293	0.1726	-	-	-	-	-
1.2578	294	0.6764	-	-	-	-	-
1.2620	295	0.5581	-	-	-	-	-
1.2663	296	0.3714	-	-	-	-	-
1.2706	297	0.4684	-	-	-	-	-
1.2749	298	1.197	-	-	-	-	-
1.2791	299	0.3273	-	-	-	-	-
1.2834	300	0.1804	-	-	-	-	-
1.2877	301	0.5446	-	-	-	-	-
1.2920	302	0.978	-	-	-	-	-
1.2963	303	0.1825	-	-	-	-	-
1.3005	304	0.8737	-	-	-	-	-
1.3048	305	0.1771	-	-	-	-	-
1.3091	306	0.1146	-	-	-	-	-
1.3134	307	0.2057	-	-	-	-	-
1.3176	308	0.7019	-	-	-	-	-
1.3219	309	0.4566	-	-	-	-	-
1.3262	310	0.5807	-	-	-	-	-
1.3305	311	0.299	-	-	-	-	-
1.3348	312	0.5087	-	-	-	-	-
1.3390	313	0.4208	-	-	-	-	-
1.3433	314	0.1847	-	-	-	-	-
1.3476	315	0.5001	-	-	-	-	-
1.3519	316	0.1688	-	-	-	-	-
1.3561	317	0.2255	-	-	-	-	-
1.3604	318	0.4908	-	-	-	-	-
1.3647	319	0.1893	-	-	-	-	-
1.3690	320	0.2928	-	-	-	-	-
1.3733	321	0.1817	-	-	-	-	-
1.3775	322	0.6634	-	-	-	-	-
1.3818	323	0.9223	-	-	-	-	-
1.3861	324	0.2463	-	-	-	-	-
1.3904	325	0.3846	-	-	-	-	-
1.3947	326	0.789	-	-	-	-	-
1.3989	327	0.6919	-	-	-	-	-
1.4032	328	0.3168	-	-	-	-	-
1.4075	329	0.4332	-	-	-	-	-
1.4118	330	0.9224	-	-	-	-	-
1.4160	331	0.2678	-	-	-	-	-
1.4203	332	0.2826	-	-	-	-	-
1.4246	333	0.1273	-	-	-	-	-
1.4289	334	0.3071	-	-	-	-	-
1.4332	335	0.3195	-	-	-	-	-
1.4374	336	0.3031	-	-	-	-	-
1.4417	337	0.2312	-	-	-	-	-
1.4460	338	0.0635	-	-	-	-	-
1.4503	339	1.1888	-	-	-	-	-
1.4545	340	0.3506	-	-	-	-	-
1.4588	341	0.0363	-	-	-	-	-
1.4631	342	0.2748	-	-	-	-	-
1.4674	343	0.1862	-	-	-	-	-
1.4717	344	0.1419	-	-	-	-	-
1.4759	345	0.2381	-	-	-	-	-
1.4802	346	0.0541	-	-	-	-	-
1.4845	347	0.1185	-	-	-	-	-
1.4888	348	0.4528	-	-	-	-	-
1.4930	349	0.4922	-	-	-	-	-
1.4973	350	0.1744	-	-	-	-	-
1.5016	351	0.241	-	-	-	-	-
1.5059	352	0.1481	-	-	-	-	-
1.5102	353	0.3377	-	-	-	-	-
1.5144	354	0.2208	-	-	-	-	-
1.5187	355	0.054	-	-	-	-	-
1.5230	356	0.1506	-	-	-	-	-
1.5273	357	0.0794	-	-	-	-	-
1.5316	358	0.1631	-	-	-	-	-
1.5358	359	0.1571	-	-	-	-	-
1.5401	360	0.2831	-	-	-	-	-
1.5444	361	0.3486	-	-	-	-	-
1.5487	362	0.6273	-	-	-	-	-
1.5529	363	1.0274	-	-	-	-	-
1.5572	364	0.269	-	-	-	-	-
1.5615	365	0.1897	-	-	-	-	-
1.5658	366	0.1987	-	-	-	-	-
1.5701	367	0.1943	-	-	-	-	-
1.5743	368	0.4424	-	-	-	-	-
1.5786	369	0.0848	-	-	-	-	-
1.5829	370	0.3504	-	-	-	-	-
1.5872	371	0.1759	-	-	-	-	-
1.5914	372	0.1168	-	-	-	-	-
1.5957	373	0.0824	-	-	-	-	-
1.6	374	0.2637	-	-	-	-	-
1.6043	375	0.2454	-	-	-	-	-
1.6086	376	0.1974	-	-	-	-	-
1.6128	377	0.5961	-	-	-	-	-
1.6171	378	1.0758	-	-	-	-	-
1.6214	379	0.6134	-	-	-	-	-
1.6257	380	0.3244	-	-	-	-	-
1.6299	381	0.0201	-	-	-	-	-
1.6342	382	0.1052	-	-	-	-	-
1.6385	383	0.2025	-	-	-	-	-
1.6428	384	0.9475	-	-	-	-	-
1.6471	385	1.3788	-	-	-	-	-
1.6513	386	0.4879	-	-	-	-	-
1.6556	387	0.226	-	-	-	-	-
1.6599	388	0.0576	-	-	-	-	-
1.6642	389	0.4956	-	-	-	-	-
1.6684	390	0.3145	-	-	-	-	-
1.6727	391	0.5387	-	-	-	-	-
1.6770	392	0.5391	-	-	-	-	-
1.6813	393	0.6977	-	-	-	-	-
1.6856	394	0.4331	-	-	-	-	-
1.6898	395	0.6582	-	-	-	-	-
1.6941	396	0.5774	-	-	-	-	-
1.6984	397	0.1363	-	-	-	-	-
1.7027	398	0.1877	-	-	-	-	-
1.7070	399	0.3772	-	-	-	-	-
1.7112	400	0.6645	-	-	-	-	-
1.7155	401	0.8067	-	-	-	-	-
1.7198	402	0.1889	-	-	-	-	-
1.7241	403	0.3212	-	-	-	-	-
1.7283	404	0.6867	-	-	-	-	-
1.7326	405	0.228	-	-	-	-	-
1.7369	406	0.4952	-	-	-	-	-
1.7412	407	0.5718	-	-	-	-	-
1.7455	408	0.2607	-	-	-	-	-
1.7497	409	0.3326	-	-	-	-	-
1.7540	410	0.5813	-	-	-	-	-
1.7583	411	0.8952	-	-	-	-	-
1.7626	412	0.0735	-	-	-	-	-
1.7668	413	0.1031	-	-	-	-	-
1.7711	414	0.0321	-	-	-	-	-
1.7754	415	0.0909	-	-	-	-	-
1.7797	416	0.4591	-	-	-	-	-
1.7840	417	0.2188	-	-	-	-	-
1.7882	418	0.1857	-	-	-	-	-
1.7925	419	0.4137	-	-	-	-	-
1.7968	420	0.0631	-	-	-	-	-
1.8011	421	0.3535	-	-	-	-	-
1.8053	422	0.467	-	-	-	-	-
1.8096	423	0.0427	-	-	-	-	-
1.8139	424	0.7846	-	-	-	-	-
1.8182	425	0.8365	-	-	-	-	-
1.8225	426	0.1746	-	-	-	-	-
1.8267	427	0.3084	-	-	-	-	-
1.8310	428	0.0457	-	-	-	-	-
1.8353	429	0.108	-	-	-	-	-
1.8396	430	0.5707	-	-	-	-	-
1.8439	431	0.2809	-	-	-	-	-
1.8481	432	0.162	-	-	-	-	-
1.8524	433	0.3929	-	-	-	-	-
1.8567	434	0.2679	-	-	-	-	-
1.8610	435	0.4651	-	-	-	-	-
1.8652	436	0.3847	-	-	-	-	-
1.8695	437	0.3955	-	-	-	-	-
1.8738	438	0.2116	-	-	-	-	-
1.8781	439	0.7634	-	-	-	-	-
1.8824	440	0.1442	-	-	-	-	-
1.8866	441	0.0805	-	-	-	-	-
1.8909	442	0.0605	-	-	-	-	-
1.8952	443	0.1937	-	-	-	-	-
1.8995	444	0.1044	-	-	-	-	-
1.9037	445	0.5122	-	-	-	-	-
1.9080	446	0.1195	-	-	-	-	-
1.9123	447	0.1904	-	-	-	-	-
1.9166	448	0.2764	-	-	-	-	-
1.9209	449	0.5287	-	-	-	-	-
1.9251	450	0.1051	-	-	-	-	-
1.9294	451	0.1825	-	-	-	-	-
1.9337	452	0.0838	-	-	-	-	-
1.9380	453	0.0739	-	-	-	-	-
1.9422	454	0.0988	-	-	-	-	-
1.9465	455	0.2542	-	-	-	-	-
1.9508	456	0.1043	-	-	-	-	-
1.9551	457	0.4259	-	-	-	-	-
1.9594	458	0.1923	-	-	-	-	-
1.9636	459	0.2651	-	-	-	-	-
1.9679	460	0.0533	-	-	-	-	-
1.9722	461	0.2306	-	-	-	-	-
1.9765	462	0.168	-	-	-	-	-
1.9807	463	0.3181	-	-	-	-	-
1.9850	464	0.042	-	-	-	-	-
1.9893	465	0.0833	-	-	-	-	-
1.9936	466	0.2425	-	-	-	-	-
1.9979	467	0.7451	0.3624	0.3819	0.3987	0.3061	0.3968
2.0021	468	0.1784	-	-	-	-	-
2.0064	469	0.2073	-	-	-	-	-
2.0107	470	0.211	-	-	-	-	-
2.0150	471	0.0456	-	-	-	-	-
2.0193	472	0.1354	-	-	-	-	-
2.0235	473	0.1245	-	-	-	-	-
2.0278	474	0.0861	-	-	-	-	-
2.0321	475	0.0397	-	-	-	-	-
2.0364	476	0.0925	-	-	-	-	-
2.0406	477	0.0652	-	-	-	-	-
2.0449	478	0.4905	-	-	-	-	-
2.0492	479	0.1338	-	-	-	-	-
2.0535	480	0.0463	-	-	-	-	-
2.0578	481	0.1399	-	-	-	-	-
2.0620	482	0.0192	-	-	-	-	-
2.0663	483	0.1343	-	-	-	-	-
2.0706	484	0.1027	-	-	-	-	-
2.0749	485	0.1746	-	-	-	-	-
2.0791	486	0.584	-	-	-	-	-
2.0834	487	0.2704	-	-	-	-	-
2.0877	488	0.3391	-	-	-	-	-
2.0920	489	0.0892	-	-	-	-	-
2.0963	490	0.1273	-	-	-	-	-
2.1005	491	0.0644	-	-	-	-	-
2.1048	492	0.2457	-	-	-	-	-
2.1091	493	0.147	-	-	-	-	-
2.1134	494	0.2746	-	-	-	-	-
2.1176	495	0.1425	-	-	-	-	-
2.1219	496	0.198	-	-	-	-	-
2.1262	497	0.1079	-	-	-	-	-
2.1305	498	0.0583	-	-	-	-	-
2.1348	499	0.0646	-	-	-	-	-
2.1390	500	0.1751	-	-	-	-	-
2.1433	501	0.2996	-	-	-	-	-
2.1476	502	0.1059	-	-	-	-	-
2.1519	503	0.162	-	-	-	-	-
2.1561	504	0.1426	-	-	-	-	-
2.1604	505	0.4076	-	-	-	-	-
2.1647	506	0.0968	-	-	-	-	-
2.1690	507	0.0867	-	-	-	-	-
2.1733	508	0.0713	-	-	-	-	-
2.1775	509	0.2186	-	-	-	-	-
2.1818	510	0.099	-	-	-	-	-
2.1861	511	0.1216	-	-	-	-	-
2.1904	512	0.3812	-	-	-	-	-
2.1947	513	0.1481	-	-	-	-	-
2.1989	514	0.1637	-	-	-	-	-
2.2032	515	0.1068	-	-	-	-	-
2.2075	516	0.1002	-	-	-	-	-
2.2118	517	0.2612	-	-	-	-	-
2.2160	518	0.1599	-	-	-	-	-
2.2203	519	0.0513	-	-	-	-	-
2.2246	520	0.1409	-	-	-	-	-
2.2289	521	0.0171	-	-	-	-	-
2.2332	522	0.059	-	-	-	-	-
2.2374	523	0.2391	-	-	-	-	-
2.2417	524	0.2119	-	-	-	-	-
2.2460	525	0.1562	-	-	-	-	-
2.2503	526	0.3576	-	-	-	-	-
2.2545	527	0.3094	-	-	-	-	-
2.2588	528	0.0472	-	-	-	-	-
2.2631	529	0.1259	-	-	-	-	-
2.2674	530	0.0282	-	-	-	-	-
2.2717	531	0.5926	-	-	-	-	-
2.2759	532	0.1211	-	-	-	-	-
2.2802	533	0.0334	-	-	-	-	-
2.2845	534	0.0233	-	-	-	-	-
2.2888	535	0.0937	-	-	-	-	-
2.2930	536	0.0868	-	-	-	-	-
2.2973	537	0.0235	-	-	-	-	-
2.3016	538	0.1052	-	-	-	-	-
2.3059	539	0.0276	-	-	-	-	-
2.3102	540	0.0682	-	-	-	-	-
2.3144	541	0.0945	-	-	-	-	-
2.3187	542	0.0401	-	-	-	-	-
2.3230	543	0.0883	-	-	-	-	-
2.3273	544	0.0358	-	-	-	-	-
2.3316	545	0.0498	-	-	-	-	-
2.3358	546	0.0238	-	-	-	-	-
2.3401	547	0.2935	-	-	-	-	-
2.3444	548	0.0459	-	-	-	-	-
2.3487	549	0.0473	-	-	-	-	-
2.3529	550	0.1763	-	-	-	-	-
2.3572	551	0.125	-	-	-	-	-
2.3615	552	0.1579	-	-	-	-	-
2.3658	553	0.0526	-	-	-	-	-
2.3701	554	0.0522	-	-	-	-	-
2.3743	555	0.2429	-	-	-	-	-
2.3786	556	0.097	-	-	-	-	-
2.3829	557	0.1971	-	-	-	-	-
2.3872	558	0.0722	-	-	-	-	-
2.3914	559	0.3371	-	-	-	-	-
2.3957	560	0.4065	-	-	-	-	-
2.4	561	0.8116	-	-	-	-	-
2.4043	562	0.0576	-	-	-	-	-
2.4086	563	0.1228	-	-	-	-	-
2.4128	564	0.3299	-	-	-	-	-
2.4171	565	0.3528	-	-	-	-	-
2.4214	566	0.0664	-	-	-	-	-
2.4257	567	0.0782	-	-	-	-	-
2.4299	568	0.0353	-	-	-	-	-
2.4342	569	0.0786	-	-	-	-	-
2.4385	570	0.179	-	-	-	-	-
2.4428	571	0.0167	-	-	-	-	-
2.4471	572	0.0309	-	-	-	-	-
2.4513	573	0.2699	-	-	-	-	-
2.4556	574	0.0223	-	-	-	-	-
2.4599	575	0.0062	-	-	-	-	-
2.4642	576	0.0825	-	-	-	-	-
2.4684	577	0.1334	-	-	-	-	-
2.4727	578	0.0161	-	-	-	-	-
2.4770	579	0.0136	-	-	-	-	-
2.4813	580	0.0477	-	-	-	-	-
2.4856	581	0.0869	-	-	-	-	-
2.4898	582	0.0569	-	-	-	-	-
2.4941	583	0.1039	-	-	-	-	-
2.4984	584	0.0891	-	-	-	-	-
2.5027	585	0.0251	-	-	-	-	-
2.5070	586	0.0532	-	-	-	-	-
2.5112	587	0.0665	-	-	-	-	-
2.5155	588	0.0361	-	-	-	-	-
2.5198	589	0.0126	-	-	-	-	-
2.5241	590	0.0614	-	-	-	-	-
2.5283	591	0.0584	-	-	-	-	-
2.5326	592	0.0137	-	-	-	-	-
2.5369	593	0.1374	-	-	-	-	-
2.5412	594	0.0723	-	-	-	-	-
2.5455	595	0.0739	-	-	-	-	-
2.5497	596	0.388	-	-	-	-	-
2.5540	597	0.201	-	-	-	-	-
2.5583	598	0.0377	-	-	-	-	-
2.5626	599	0.0653	-	-	-	-	-
2.5668	600	0.0748	-	-	-	-	-
2.5711	601	0.0246	-	-	-	-	-
2.5754	602	0.0277	-	-	-	-	-
2.5797	603	0.0216	-	-	-	-	-
2.5840	604	0.0996	-	-	-	-	-
2.5882	605	0.1079	-	-	-	-	-
2.5925	606	0.0388	-	-	-	-	-
2.5968	607	0.0196	-	-	-	-	-
2.6011	608	0.051	-	-	-	-	-
2.6053	609	0.2019	-	-	-	-	-
2.6096	610	0.0523	-	-	-	-	-
2.6139	611	0.2106	-	-	-	-	-
2.6182	612	0.0803	-	-	-	-	-
2.6225	613	0.1198	-	-	-	-	-
2.6267	614	0.0261	-	-	-	-	-
2.6310	615	0.006	-	-	-	-	-
2.6353	616	0.0124	-	-	-	-	-
2.6396	617	0.0184	-	-	-	-	-
2.6439	618	0.0586	-	-	-	-	-
2.6481	619	0.2706	-	-	-	-	-
2.6524	620	0.1514	-	-	-	-	-
2.6567	621	0.0402	-	-	-	-	-
2.6610	622	0.0213	-	-	-	-	-
2.6652	623	0.0633	-	-	-	-	-
2.6695	624	0.1043	-	-	-	-	-
2.6738	625	0.0199	-	-	-	-	-
2.6781	626	0.1759	-	-	-	-	-
2.6824	627	0.1978	-	-	-	-	-
2.6866	628	0.1043	-	-	-	-	-
2.6909	629	0.1454	-	-	-	-	-
2.6952	630	0.0462	-	-	-	-	-
2.6995	631	0.0308	-	-	-	-	-
2.7037	632	0.0379	-	-	-	-	-
2.7080	633	0.3084	-	-	-	-	-
2.7123	634	0.1094	-	-	-	-	-
2.7166	635	0.1527	-	-	-	-	-
2.7209	636	0.1717	-	-	-	-	-
2.7251	637	0.4347	-	-	-	-	-
2.7294	638	0.128	-	-	-	-	-
2.7337	639	0.0658	-	-	-	-	-
2.7380	640	0.1678	-	-	-	-	-
2.7422	641	0.0508	-	-	-	-	-
2.7465	642	0.0797	-	-	-	-	-
2.7508	643	0.081	-	-	-	-	-
2.7551	644	0.1065	-	-	-	-	-
2.7594	645	0.1165	-	-	-	-	-
2.7636	646	0.0127	-	-	-	-	-
2.7679	647	0.0789	-	-	-	-	-
2.7722	648	0.0042	-	-	-	-	-
2.7765	649	0.014	-	-	-	-	-
2.7807	650	0.0638	-	-	-	-	-
2.7850	651	0.0376	-	-	-	-	-
2.7893	652	0.2348	-	-	-	-	-
2.7936	653	0.0505	-	-	-	-	-
2.7979	654	0.0194	-	-	-	-	-
2.8021	655	0.0507	-	-	-	-	-
2.8064	656	0.0825	-	-	-	-	-
2.8107	657	0.0156	-	-	-	-	-
2.8150	658	0.4371	-	-	-	-	-
2.8193	659	0.2948	-	-	-	-	-
2.8235	660	0.1324	-	-	-	-	-
2.8278	661	0.15	-	-	-	-	-
2.8321	662	0.0283	-	-	-	-	-
2.8364	663	0.0408	-	-	-	-	-
2.8406	664	0.0615	-	-	-	-	-
2.8449	665	0.0191	-	-	-	-	-
2.8492	666	0.0412	-	-	-	-	-
2.8535	667	0.0772	-	-	-	-	-
2.8578	668	0.1798	-	-	-	-	-
2.8620	669	0.1172	-	-	-	-	-
2.8663	670	0.018	-	-	-	-	-
2.8706	671	0.0386	-	-	-	-	-
2.8749	672	0.1195	-	-	-	-	-
2.8791	673	0.0948	-	-	-	-	-
2.8834	674	0.0271	-	-	-	-	-
2.8877	675	0.0237	-	-	-	-	-
2.8920	676	0.0149	-	-	-	-	-
2.8963	677	0.0405	-	-	-	-	-
2.9005	678	0.0126	-	-	-	-	-
2.9048	679	0.0261	-	-	-	-	-
2.9091	680	0.0418	-	-	-	-	-
2.9134	681	0.0742	-	-	-	-	-
2.9176	682	0.0708	-	-	-	-	-
2.9219	683	0.1017	-	-	-	-	-
2.9262	684	0.0161	-	-	-	-	-
2.9305	685	0.0664	-	-	-	-	-
2.9348	686	0.0127	-	-	-	-	-
2.9390	687	0.0371	-	-	-	-	-
2.9433	688	0.0231	-	-	-	-	-
2.9476	689	0.0621	-	-	-	-	-
2.9519	690	0.1051	-	-	-	-	-
2.9561	691	0.4462	-	-	-	-	-
2.9604	692	0.1279	-	-	-	-	-
2.9647	693	0.0166	-	-	-	-	-
2.9690	694	0.0282	-	-	-	-	-
2.9733	695	0.014	-	-	-	-	-
2.9775	696	0.0428	-	-	-	-	-
2.9818	697	0.0319	-	-	-	-	-
2.9861	698	0.0031	-	-	-	-	-
2.9904	699	0.1171	-	-	-	-	-
2.9947	700	0.1301	-	-	-	-	-
2.9989	701	0.085	0.3525	0.3812	0.3888	0.3093	0.3923
3.0032	702	0.16	-	-	-	-	-
3.0075	703	0.0331	-	-	-	-	-
3.0118	704	0.0278	-	-	-	-	-
3.0160	705	0.0283	-	-	-	-	-
3.0203	706	0.0247	-	-	-	-	-
3.0246	707	0.055	-	-	-	-	-
3.0289	708	0.1062	-	-	-	-	-
3.0332	709	0.0207	-	-	-	-	-
3.0374	710	0.0314	-	-	-	-	-
3.0417	711	0.0203	-	-	-	-	-
3.0460	712	0.1106	-	-	-	-	-
3.0503	713	0.0252	-	-	-	-	-
3.0545	714	0.0486	-	-	-	-	-
3.0588	715	0.0173	-	-	-	-	-
3.0631	716	0.0147	-	-	-	-	-
3.0674	717	0.0444	-	-	-	-	-
3.0717	718	0.0718	-	-	-	-	-
3.0759	719	0.0145	-	-	-	-	-
3.0802	720	0.2057	-	-	-	-	-
3.0845	721	0.0386	-	-	-	-	-
3.0888	722	0.0349	-	-	-	-	-
3.0930	723	0.0248	-	-	-	-	-
3.0973	724	0.0276	-	-	-	-	-
3.1016	725	0.0186	-	-	-	-	-
3.1059	726	0.1112	-	-	-	-	-
3.1102	727	0.0437	-	-	-	-	-
3.1144	728	0.0185	-	-	-	-	-
3.1187	729	0.0896	-	-	-	-	-
3.1230	730	0.2015	-	-	-	-	-
3.1273	731	0.0247	-	-	-	-	-
3.1316	732	0.0096	-	-	-	-	-
3.1358	733	0.0114	-	-	-	-	-
3.1401	734	0.1263	-	-	-	-	-
3.1444	735	0.0718	-	-	-	-	-
3.1487	736	0.0101	-	-	-	-	-
3.1529	737	0.125	-	-	-	-	-
3.1572	738	0.0931	-	-	-	-	-
3.1615	739	0.193	-	-	-	-	-
3.1658	740	0.0121	-	-	-	-	-
3.1701	741	0.0264	-	-	-	-	-
3.1743	742	0.094	-	-	-	-	-
3.1786	743	0.0835	-	-	-	-	-
3.1829	744	0.031	-	-	-	-	-
3.1872	745	0.0297	-	-	-	-	-
3.1914	746	0.0416	-	-	-	-	-
3.1957	747	0.0173	-	-	-	-	-
3.2	748	0.0088	-	-	-	-	-
3.2043	749	0.0235	-	-	-	-	-
3.2086	750	0.0715	-	-	-	-	-
3.2128	751	0.1977	-	-	-	-	-
3.2171	752	0.0217	-	-	-	-	-
3.2214	753	0.01	-	-	-	-	-
3.2257	754	0.016	-	-	-	-	-
3.2299	755	0.0116	-	-	-	-	-
3.2342	756	0.0662	-	-	-	-	-
3.2385	757	0.0783	-	-	-	-	-
3.2428	758	0.0814	-	-	-	-	-
3.2471	759	0.0391	-	-	-	-	-
3.2513	760	0.0329	-	-	-	-	-
3.2556	761	0.0238	-	-	-	-	-
3.2599	762	0.0124	-	-	-	-	-
3.2642	763	0.0529	-	-	-	-	-
3.2684	764	0.0735	-	-	-	-	-
3.2727	765	0.0444	-	-	-	-	-
3.2770	766	0.0489	-	-	-	-	-
3.2813	767	0.0074	-	-	-	-	-
3.2856	768	0.0149	-	-	-	-	-
3.2898	769	0.0147	-	-	-	-	-
3.2941	770	0.0235	-	-	-	-	-
3.2984	771	0.0224	-	-	-	-	-
3.3027	772	0.0231	-	-	-	-	-
3.3070	773	0.0049	-	-	-	-	-
3.3112	774	0.0166	-	-	-	-	-
3.3155	775	0.0259	-	-	-	-	-
3.3198	776	0.0373	-	-	-	-	-
3.3241	777	0.133	-	-	-	-	-
3.3283	778	0.0141	-	-	-	-	-
3.3326	779	0.0145	-	-	-	-	-
3.3369	780	0.0129	-	-	-	-	-
3.3412	781	0.0467	-	-	-	-	-
3.3455	782	0.0113	-	-	-	-	-
3.3497	783	0.0524	-	-	-	-	-
3.3540	784	0.0325	-	-	-	-	-
3.3583	785	0.0774	-	-	-	-	-
3.3626	786	0.148	-	-	-	-	-
3.3668	787	0.0173	-	-	-	-	-
3.3711	788	0.0112	-	-	-	-	-
3.3754	789	0.0314	-	-	-	-	-
3.3797	790	0.0487	-	-	-	-	-
3.3840	791	0.0683	-	-	-	-	-
3.3882	792	0.0063	-	-	-	-	-
3.3925	793	0.0427	-	-	-	-	-
3.3968	794	0.0549	-	-	-	-	-
3.4011	795	0.0452	-	-	-	-	-
3.4053	796	0.0453	-	-	-	-	-
3.4096	797	0.0527	-	-	-	-	-
3.4139	798	0.234	-	-	-	-	-
3.4182	799	0.0263	-	-	-	-	-
3.4225	800	0.022	-	-	-	-	-
3.4267	801	0.0374	-	-	-	-	-
3.4310	802	0.0139	-	-	-	-	-
3.4353	803	0.0134	-	-	-	-	-
3.4396	804	0.0286	-	-	-	-	-
3.4439	805	0.0021	-	-	-	-	-
3.4481	806	0.051	-	-	-	-	-
3.4524	807	0.2649	-	-	-	-	-
3.4567	808	0.0032	-	-	-	-	-
3.4610	809	0.0228	-	-	-	-	-
3.4652	810	0.0163	-	-	-	-	-
3.4695	811	0.0121	-	-	-	-	-
3.4738	812	0.0033	-	-	-	-	-
3.4781	813	0.0067	-	-	-	-	-
3.4824	814	0.0122	-	-	-	-	-
3.4866	815	0.0292	-	-	-	-	-
3.4909	816	0.0488	-	-	-	-	-
3.4952	817	0.025	-	-	-	-	-
3.4995	818	0.014	-	-	-	-	-
3.5037	819	0.0169	-	-	-	-	-
3.5080	820	0.0277	-	-	-	-	-
3.5123	821	0.022	-	-	-	-	-
3.5166	822	0.0187	-	-	-	-	-
3.5209	823	0.0178	-	-	-	-	-
3.5251	824	0.0265	-	-	-	-	-
3.5294	825	0.0063	-	-	-	-	-
3.5337	826	0.0154	-	-	-	-	-
3.5380	827	0.0489	-	-	-	-	-
3.5422	828	0.029	-	-	-	-	-
3.5465	829	0.0496	-	-	-	-	-
3.5508	830	0.2485	-	-	-	-	-
3.5551	831	0.0394	-	-	-	-	-
3.5594	832	0.0294	-	-	-	-	-
3.5636	833	0.0262	-	-	-	-	-
3.5679	834	0.0368	-	-	-	-	-
3.5722	835	0.0163	-	-	-	-	-
3.5765	836	0.0167	-	-	-	-	-
3.5807	837	0.01	-	-	-	-	-
3.5850	838	0.0179	-	-	-	-	-
3.5893	839	0.0493	-	-	-	-	-
3.5936	840	0.0082	-	-	-	-	-
3.5979	841	0.0109	-	-	-	-	-
3.6021	842	0.0155	-	-	-	-	-
3.6064	843	0.0117	-	-	-	-	-
3.6107	844	0.0245	-	-	-	-	-
3.6150	845	0.0306	-	-	-	-	-
3.6193	846	0.0529	-	-	-	-	-
3.6235	847	0.0731	-	-	-	-	-
3.6278	848	0.0427	-	-	-	-	-
3.6321	849	0.0039	-	-	-	-	-
3.6364	850	0.0031	-	-	-	-	-
3.6406	851	0.0151	-	-	-	-	-
3.6449	852	0.107	-	-	-	-	-
3.6492	853	0.1507	-	-	-	-	-
3.6535	854	0.0314	-	-	-	-	-
3.6578	855	0.0204	-	-	-	-	-
3.6620	856	0.0212	-	-	-	-	-
3.6663	857	0.0351	-	-	-	-	-
3.6706	858	0.0388	-	-	-	-	-
3.6749	859	0.0104	-	-	-	-	-
3.6791	860	0.0386	-	-	-	-	-
3.6834	861	0.0914	-	-	-	-	-
3.6877	862	0.0557	-	-	-	-	-
3.6920	863	0.021	-	-	-	-	-
3.6963	864	0.0176	-	-	-	-	-
3.7005	865	0.0064	-	-	-	-	-
3.7048	866	0.0292	-	-	-	-	-
3.7091	867	0.0663	-	-	-	-	-
3.7134	868	0.0363	-	-	-	-	-
3.7176	869	0.0759	-	-	-	-	-
3.7219	870	0.0693	-	-	-	-	-
3.7262	871	0.0369	-	-	-	-	-
3.7305	872	0.0396	-	-	-	-	-
3.7348	873	0.0389	-	-	-	-	-
3.7390	874	0.0331	-	-	-	-	-
3.7433	875	0.0344	-	-	-	-	-
3.7476	876	0.0155	-	-	-	-	-
3.7519	877	0.0213	-	-	-	-	-
3.7561	878	0.0939	-	-	-	-	-
3.7604	879	0.032	-	-	-	-	-
3.7647	880	0.0057	-	-	-	-	-
3.7690	881	0.0096	-	-	-	-	-
3.7733	882	0.0072	-	-	-	-	-
3.7775	883	0.0078	-	-	-	-	-
3.7818	884	0.026	-	-	-	-	-
3.7861	885	0.0838	-	-	-	-	-
3.7904	886	0.0328	-	-	-	-	-
3.7947	887	0.0164	-	-	-	-	-
3.7989	888	0.0101	-	-	-	-	-
3.8032	889	0.0144	-	-	-	-	-
3.8075	890	0.0169	-	-	-	-	-
3.8118	891	0.0752	-	-	-	-	-
3.8160	892	0.1062	-	-	-	-	-
3.8203	893	0.0816	-	-	-	-	-
3.8246	894	0.0385	-	-	-	-	-
3.8289	895	0.0174	-	-	-	-	-
3.8332	896	0.0093	-	-	-	-	-
3.8374	897	0.0117	-	-	-	-	-
3.8417	898	0.0304	-	-	-	-	-
3.8460	899	0.0103	-	-	-	-	-
3.8503	900	0.0251	-	-	-	-	-
3.8545	901	0.0352	-	-	-	-	-
3.8588	902	0.0266	-	-	-	-	-
3.8631	903	0.0085	-	-	-	-	-
3.8674	904	0.0189	-	-	-	-	-
3.8717	905	0.0349	-	-	-	-	-
3.8759	906	0.037	-	-	-	-	-
3.8802	907	0.0215	-	-	-	-	-
3.8845	908	0.0113	-	-	-	-	-
3.8888	909	0.0063	-	-	-	-	-
3.8930	910	0.0102	-	-	-	-	-
3.8973	911	0.0108	-	-	-	-	-
3.9016	912	0.0059	-	-	-	-	-
3.9059	913	0.0373	-	-	-	-	-
3.9102	914	0.0147	-	-	-	-	-
3.9144	915	0.0508	-	-	-	-	-
3.9187	916	0.0297	-	-	-	-	-
3.9230	917	0.043	-	-	-	-	-
3.9273	918	0.0066	-	-	-	-	-
3.9316	919	0.016	-	-	-	-	-
3.9358	920	0.0046	-	-	-	-	-
3.9401	921	0.0123	-	-	-	-	-
3.9444	922	0.0178	-	-	-	-	-
3.9487	923	0.044	-	-	-	-	-
3.9529	924	0.1045	-	-	-	-	-
3.9572	925	0.0353	-	-	-	-	-
3.9615	926	0.0692	-	-	-	-	-
3.9658	927	0.0108	-	-	-	-	-
3.9701	928	0.007	-	-	-	-	-
3.9743	929	0.0146	-	-	-	-	-
3.9786	930	0.0123	-	-	-	-	-
3.9829	931	0.0036	-	-	-	-	-
3.9872	932	0.0057	-	-	-	-	-
3.9914	933	0.0495	-	-	-	-	-
3.9957	934	0.0429	-	-	-	-	-
4.0	935	0.0226	0.3572	0.3768	0.3820	0.3084	0.3844
4.0043	936	0.017	-	-	-	-	-
4.0086	937	0.0392	-	-	-	-	-
4.0128	938	0.0094	-	-	-	-	-
4.0171	939	0.01	-	-	-	-	-
4.0214	940	0.0086	-	-	-	-	-
4.0257	941	0.0226	-	-	-	-	-
4.0299	942	0.0263	-	-	-	-	-
4.0342	943	0.0089	-	-	-	-	-
4.0385	944	0.0059	-	-	-	-	-
4.0428	945	0.027	-	-	-	-	-
4.0471	946	0.052	-	-	-	-	-
4.0513	947	0.0183	-	-	-	-	-
4.0556	948	0.0165	-	-	-	-	-
4.0599	949	0.0036	-	-	-	-	-
4.0642	950	0.0039	-	-	-	-	-
4.0684	951	0.0198	-	-	-	-	-
4.0727	952	0.0259	-	-	-	-	-
4.0770	953	0.0109	-	-	-	-	-
4.0813	954	0.091	-	-	-	-	-
4.0856	955	0.019	-	-	-	-	-
4.0898	956	0.0135	-	-	-	-	-
4.0941	957	0.1946	-	-	-	-	-
4.0984	958	0.0158	-	-	-	-	-
4.1027	959	0.0379	-	-	-	-	-
4.1070	960	0.0071	-	-	-	-	-
4.1112	961	0.0332	-	-	-	-	-
4.1155	962	0.0157	-	-	-	-	-
4.1198	963	0.0261	-	-	-	-	-
4.1241	964	0.0107	-	-	-	-	-
4.1283	965	0.0046	-	-	-	-	-
4.1326	966	0.0078	-	-	-	-	-
4.1369	967	0.0086	-	-	-	-	-
4.1412	968	0.0261	-	-	-	-	-
4.1455	969	0.0271	-	-	-	-	-
4.1497	970	0.009	-	-	-	-	-
4.1540	971	0.0342	-	-	-	-	-
4.1583	972	0.0561	-	-	-	-	-
4.1626	973	0.0559	-	-	-	-	-
4.1668	974	0.024	-	-	-	-	-
4.1711	975	0.0083	-	-	-	-	-
4.1754	976	0.0757	-	-	-	-	-
4.1797	977	0.0353	-	-	-	-	-
4.1840	978	0.0135	-	-	-	-	-
4.1882	979	0.0681	-	-	-	-	-
4.1925	980	0.0132	-	-	-	-	-
4.1968	981	0.0104	-	-	-	-	-
4.2011	982	0.0191	-	-	-	-	-
4.2053	983	0.0684	-	-	-	-	-
4.2096	984	0.0176	-	-	-	-	-
4.2139	985	0.0193	-	-	-	-	-
4.2182	986	0.0105	-	-	-	-	-
4.2225	987	0.0057	-	-	-	-	-
4.2267	988	0.0069	-	-	-	-	-
4.2310	989	0.0237	-	-	-	-	-
4.2353	990	0.0571	-	-	-	-	-
4.2396	991	0.0182	-	-	-	-	-
4.2439	992	0.0093	-	-	-	-	-
4.2481	993	0.0366	-	-	-	-	-
4.2524	994	0.0132	-	-	-	-	-
4.2567	995	0.0192	-	-	-	-	-
4.2610	996	0.0127	-	-	-	-	-
4.2652	997	0.0067	-	-	-	-	-
4.2695	998	0.0228	-	-	-	-	-
4.2738	999	0.0212	-	-	-	-	-
4.2781	1000	0.0061	-	-	-	-	-
4.2824	1001	0.0057	-	-	-	-	-
4.2866	1002	0.0037	-	-	-	-	-
4.2909	1003	0.0108	-	-	-	-	-
4.2952	1004	0.0089	-	-	-	-	-
4.2995	1005	0.013	-	-	-	-	-
4.3037	1006	0.0157	-	-	-	-	-
4.3080	1007	0.0101	-	-	-	-	-
4.3123	1008	0.0032	-	-	-	-	-
4.3166	1009	0.0151	-	-	-	-	-
4.3209	1010	0.0287	-	-	-	-	-
4.3251	1011	0.0192	-	-	-	-	-
4.3294	1012	0.0124	-	-	-	-	-
4.3337	1013	0.0035	-	-	-	-	-
4.3380	1014	0.0091	-	-	-	-	-
4.3422	1015	0.0477	-	-	-	-	-
4.3465	1016	0.0042	-	-	-	-	-
4.3508	1017	0.0133	-	-	-	-	-
4.3551	1018	0.013	-	-	-	-	-
4.3594	1019	0.0302	-	-	-	-	-
4.3636	1020	0.0072	-	-	-	-	-
4.3679	1021	0.011	-	-	-	-	-
4.3722	1022	0.0165	-	-	-	-	-
4.3765	1023	0.0259	-	-	-	-	-
4.3807	1024	0.0101	-	-	-	-	-
4.3850	1025	0.0132	-	-	-	-	-
4.3893	1026	0.0134	-	-	-	-	-
4.3936	1027	0.0365	-	-	-	-	-
4.3979	1028	0.0314	-	-	-	-	-
4.4021	1029	0.02	-	-	-	-	-
4.4064	1030	0.009	-	-	-	-	-
4.4107	1031	0.021	-	-	-	-	-
4.4150	1032	0.031	-	-	-	-	-
4.4193	1033	0.0116	-	-	-	-	-
4.4235	1034	0.0126	-	-	-	-	-
4.4278	1035	0.0171	-	-	-	-	-
4.4321	1036	0.0084	-	-	-	-	-
4.4364	1037	0.0101	-	-	-	-	-
4.4406	1038	0.0116	-	-	-	-	-
4.4449	1039	0.0131	-	-	-	-	-
4.4492	1040	0.0513	-	-	-	-	-
4.4535	1041	0.0487	-	-	-	-	-
4.4578	1042	0.0034	-	-	-	-	-
4.4620	1043	0.0036	-	-	-	-	-
4.4663	1044	0.0173	-	-	-	-	-
4.4706	1045	0.0071	-	-	-	-	-
4.4749	1046	0.0019	-	-	-	-	-
4.4791	1047	0.0171	-	-	-	-	-
4.4834	1048	0.0044	-	-	-	-	-
4.4877	1049	0.0397	-	-	-	-	-
4.4920	1050	0.0827	-	-	-	-	-
4.4963	1051	0.0148	-	-	-	-	-
4.5005	1052	0.0054	-	-	-	-	-
4.5048	1053	0.0141	-	-	-	-	-
4.5091	1054	0.0233	-	-	-	-	-
4.5134	1055	0.0088	-	-	-	-	-
4.5176	1056	0.0034	-	-	-	-	-
4.5219	1057	0.0145	-	-	-	-	-
4.5262	1058	0.0456	-	-	-	-	-
4.5305	1059	0.0051	-	-	-	-	-
4.5348	1060	0.0106	-	-	-	-	-
4.5390	1061	0.0114	-	-	-	-	-
4.5433	1062	0.0105	-	-	-	-	-
4.5476	1063	0.041	-	-	-	-	-
4.5519	1064	0.0776	-	-	-	-	-
4.5561	1065	0.0055	-	-	-	-	-
4.5604	1066	0.0139	-	-	-	-	-
4.5647	1067	0.0246	-	-	-	-	-
4.5690	1068	0.0127	-	-	-	-	-
4.5733	1069	0.0084	-	-	-	-	-
4.5775	1070	0.0157	-	-	-	-	-
4.5818	1071	0.0086	-	-	-	-	-
4.5861	1072	0.0129	-	-	-	-	-
4.5904	1073	0.0111	-	-	-	-	-
4.5947	1074	0.0069	-	-	-	-	-
4.5989	1075	0.006	-	-	-	-	-
4.6032	1076	0.0099	-	-	-	-	-
4.6075	1077	0.0459	-	-	-	-	-
4.6118	1078	0.0332	-	-	-	-	-
4.6160	1079	0.0317	-	-	-	-	-
4.6203	1080	0.0444	-	-	-	-	-
4.6246	1081	0.0416	-	-	-	-	-
4.6289	1082	0.0022	-	-	-	-	-
4.6332	1083	0.0023	-	-	-	-	-
4.6374	1084	0.004	-	-	-	-	-
4.6417	1085	0.0127	-	-	-	-	-
4.6460	1086	0.0664	-	-	-	-	-
4.6503	1087	0.0348	-	-	-	-	-
4.6545	1088	0.0384	-	-	-	-	-
4.6588	1089	0.0067	-	-	-	-	-
4.6631	1090	0.0136	-	-	-	-	-
4.6674	1091	0.0095	-	-	-	-	-
4.6717	1092	0.0178	-	-	-	-	-
4.6759	1093	0.0073	-	-	-	-	-
4.6802	1094	0.0435	-	-	-	-	-
4.6845	1095	0.0158	-	-	-	-	-
4.6888	1096	0.0291	-	-	-	-	-
4.6930	1097	0.0087	-	-	-	-	-
4.6973	1098	0.0152	-	-	-	-	-
4.7016	1099	0.0118	-	-	-	-	-
4.7059	1100	0.0282	-	-	-	-	-
4.7102	1101	0.085	-	-	-	-	-
4.7144	1102	0.0545	-	-	-	-	-
4.7187	1103	0.0135	-	-	-	-	-
4.7230	1104	0.0586	-	-	-	-	-
4.7273	1105	0.0332	-	-	-	-	-
4.7316	1106	0.012	-	-	-	-	-
4.7358	1107	0.0268	-	-	-	-	-
4.7401	1108	0.0208	-	-	-	-	-
4.7444	1109	0.04	-	-	-	-	-
4.7487	1110	0.0072	-	-	-	-	-
4.7529	1111	0.0238	-	-	-	-	-
4.7572	1112	0.0267	-	-	-	-	-
4.7615	1113	0.0091	-	-	-	-	-
4.7658	1114	0.0057	-	-	-	-	-
4.7701	1115	0.0045	-	-	-	-	-
4.7743	1116	0.0064	-	-	-	-	-
4.7786	1117	0.0109	-	-	-	-	-
4.7829	1118	0.0115	-	-	-	-	-
4.7872	1119	0.0308	-	-	-	-	-
4.7914	1120	0.0183	-	-	-	-	-
4.7957	1121	0.0106	-	-	-	-	-
4.8	1122	0.0085	-	-	-	-	-
4.8043	1123	0.0114	-	-	-	-	-
4.8086	1124	0.0088	-	-	-	-	-
4.8128	1125	0.0139	-	-	-	-	-
4.8171	1126	0.0688	-	-	-	-	-
4.8214	1127	0.0323	-	-	-	-	-
4.8257	1128	0.0226	-	-	-	-	-
4.8299	1129	0.0144	-	-	-	-	-
4.8342	1130	0.0043	-	-	-	-	-
4.8385	1131	0.0064	-	-	-	-	-
4.8428	1132	0.0357	-	-	-	-	-
4.8471	1133	0.0212	-	-	-	-	-
4.8513	1134	0.0231	-	-	-	-	-
4.8556	1135	0.0326	-	-	-	-	-
4.8599	1136	0.0153	-	-	-	-	-
4.8642	1137	0.0064	-	-	-	-	-
4.8684	1138	0.0134	-	-	-	-	-
4.8727	1139	0.0242	-	-	-	-	-
4.8770	1140	0.0774	-	-	-	-	-
4.8813	1141	0.023	-	-	-	-	-
4.8856	1142	0.0066	-	-	-	-	-
4.8898	1143	0.0063	-	-	-	-	-
4.8941	1144	0.0054	-	-	-	-	-
4.8984	1145	0.0079	-	-	-	-	-
4.9027	1146	0.0064	-	-	-	-	-
4.9070	1147	0.0125	-	-	-	-	-
4.9112	1148	0.0134	-	-	-	-	-
4.9155	1149	0.0185	-	-	-	-	-
4.9198	1150	0.0152	-	-	-	-	-
4.9241	1151	0.0116	-	-	-	-	-
4.9283	1152	0.0103	-	-	-	-	-
4.9326	1153	0.005	-	-	-	-	-
4.9369	1154	0.0047	-	-	-	-	-
4.9412	1155	0.0227	-	-	-	-	-
4.9455	1156	0.0225	-	-	-	-	-
4.9497	1157	0.0084	-	-	-	-	-
4.9540	1158	0.0819	-	-	-	-	-
4.9583	1159	0.0198	-	-	-	-	-
4.9626	1160	0.0204	-	-	-	-	-
4.9668	1161	0.0043	-	-	-	-	-
4.9711	1162	0.037	-	-	-	-	-
4.9754	1163	0.0128	-	-	-	-	-
4.9797	1164	0.0061	-	-	-	-	-
4.9840	1165	0.0064	0.3517	0.3731	0.3808	0.3068	0.3898

The bold row denotes the saved checkpoint.

Framework Versions

Python: 3.12.2
Sentence Transformers: 3.0.0
Transformers: 4.41.2
PyTorch: 2.3.1
Accelerate: 0.27.2
Datasets: 2.19.1
Tokenizers: 0.19.1

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",
}

MatryoshkaLoss

bibtex

@misc{kusupati2024matryoshka,
    title={Matryoshka Representation Learning}, 
    author={Aditya Kusupati and Gantavya Bhatt and Aniket Rege and Matthew Wallingford and Aditya Sinha and Vivek Ramanujan and William Howard-Snyder and Kaifeng Chen and Sham Kakade and Prateek Jain and Ali Farhadi},
    year={2024},
    eprint={2205.13147},
    archivePrefix={arXiv},
    primaryClass={cs.LG}
}

MultipleNegativesRankingLoss

bibtex

@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}
}

	positive	anchor
type	string	string
details	min: 7 tokens mean: 89.43 tokens max: 507 tokens	min: 9 tokens mean: 30.98 tokens max: 76 tokens

ve88ifz2/gte-base-en-v1.5-klej-dyk-v0.1

gte-base-en-v1.5-klej-dyk-v0.1

Model Details

Model Description

Model Sources

Full Model Architecture

Usage

Direct Usage (Sentence Transformers)

Evaluation

Metrics

Information Retrieval

Information Retrieval

Information Retrieval

Information Retrieval

Information Retrieval

Training Details

Training Dataset

Unnamed Dataset

Training Hyperparameters

Non-Default Hyperparameters

All Hyperparameters

Training Logs

Framework Versions

Citation

BibTeX

Sentence Transformers

MatryoshkaLoss

MultipleNegativesRankingLoss

ve88ifz2/
gte-base-en-v1.5-klej-dyk-v0.1