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143 kB

	---
	tags:
	- sentence-transformers
	- sentence-similarity
	- feature-extraction
	- generated_from_trainer
	- dataset_size:500431
	- loss:SoftmaxLoss
	- loss:MultipleNegativesRankingLoss
	base_model: sentence-transformers/all-mpnet-base-v2
	widget:
	- source_sentence: The name/business name, address/business address, and contact information
	of the export broker, including telephone numbers and email addresses.
	sentences:
	- If an export broker is used, you must provide their full business details along
	with ways to contact them such as phone numbers and emails.
	- Order form records are required to be maintained as per section 1305 of the regulations.
	- Only the name and address of the export broker are necessary; there's no need
	to include contact information like phone numbers or emails.
	- source_sentence: Typically, such suspensions would not cover transfers to regular
	customers unless they are part of an irregular sale or involve suspicious activity.
	sentences:
	- Suspensions due to potential diversion typically do not extend to routine transactions
	with established clients, unless there is reason to believe the transaction is
	unusual or illicit.
	- All customers, including regular ones, could be subject to these suspensions without
	any specific cause.
	- If the Administration notifies an exporter, the transferee might need additional
	steps to become a regular customer.
	- source_sentence: Factors include changes in accepted medical use of chemicals.
	sentences:
	- Imports from other countries significantly impact the U.S. medical supply.
	- Changes in how chemicals are used medically can affect U.S. medical needs.
	- Brokers and traders must inform the Administration of such transactions.
	- source_sentence: After accepting an application for filing.
	sentences:
	- Once the application is accepted for filing, the Administrator will issue an order.
	- No specific documents are needed for submission.
	- Following the review of the comments, the Administrator might preserve, lift,
	or update the earlier ruling.
	- source_sentence: The coordinator serves as the main point of contact between DEA
	registered locations and the CSOS Certification Authority for issues pertaining
	to issuance, revocation, and changes to digital certificates.
	sentences:
	- The role of a CSOS coordinator involves issuing and distributing new digital certificates
	to DEA registered locations.
	- The rules only apply to paper orders and prescriptions, not electronic ones.
	- This rule pertains to either bidders or end-users, but not exclusively to one
	category.
	pipeline_tag: sentence-similarity
	library_name: sentence-transformers
	---

	# SentenceTransformer based on sentence-transformers/all-mpnet-base-v2

	This is a [sentence-transformers](https://www.SBERT.net) model finetuned from [sentence-transformers/all-mpnet-base-v2](https://huggingface.co/sentence-transformers/all-mpnet-base-v2) on the all-nli-pair-class 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: [sentence-transformers/all-mpnet-base-v2](https://huggingface.co/sentence-transformers/all-mpnet-base-v2) <!-- at revision 9a3225965996d404b775526de6dbfe85d3368642 -->
	- Maximum Sequence Length: 384 tokens
	- Output Dimensionality: 768 tokens
	- Similarity Function: Cosine Similarity
	- Training Dataset:
	- https://huggingface.co/datasets/MasterControlAIML/question_answer_finetuning_embeddings.csv
	- https://huggingface.co/datasets/MasterControlAIML/triplet_finetuning_embeddings.csv
	- https://huggingface.co/datasets/MasterControlAIML/pair_class_finetuning_embeddings.csv
	<!-- - Language: Unknown -->
	<!-- - License: Unknown -->

	### Model Sources

	- Documentation: [Sentence Transformers Documentation](https://sbert.net)
	- Repository: [Sentence Transformers on GitHub](https://github.com/UKPLab/sentence-transformers)
	- Hugging Face: [Sentence Transformers on Hugging Face](https://huggingface.co/models?library=sentence-transformers)

	### Full Model Architecture

	```
	SentenceTransformer(
	(0): Transformer({'max_seq_length': 384, 'do_lower_case': False}) with Transformer model: MPNetModel
	(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:

	```bash
	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("bhaviktheslider/finetuned-ecfr-embeddings")
	# Run inference
	sentences = [
	'The coordinator serves as the main point of contact between DEA registered locations and the CSOS Certification Authority for issues pertaining to issuance, revocation, and changes to digital certificates.',
	'The role of a CSOS coordinator involves issuing and distributing new digital certificates to DEA registered locations.',
	'The rules only apply to paper orders and prescriptions, not electronic ones.',
	]
	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.
	-->

	<!--
	## 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

	#### https://huggingface.co/datasets/MasterControlAIML/triplet_finetuning_embeddings.csv
	#### https://huggingface.co/datasets/MasterControlAIML/pair_class_finetuning_embeddings.csv
	#### https://huggingface.co/datasets/MasterControlAIML/question_answer_finetuning_embeddings.csv

	* Dataset: MasterControlAIML/pair_class_finetuning_embeddings.csv
	* Size: 300,000 training samples
	* Columns: <code>sentence_a</code>, <code>sentence_b</code>, and <code>label</code>
	* Approximate statistics based on the first 1000 samples:
	\| \| sentence_a \| sentence_b \| label \|
	\|:--------\|:-----------------------------------------------------------------------------------\|:----------------------------------------------------------------------------------\|:-------------------------------------------------------------------\|
	\| type \| string \| string \| int \|
	\| details \| <ul><li>min: 9 tokens</li><li>mean: 29.84 tokens</li><li>max: 164 tokens</li></ul> \| <ul><li>min: 4 tokens</li><li>mean: 25.59 tokens</li><li>max: 73 tokens</li></ul> \| <ul><li>0: ~33.30%</li><li>1: ~33.30%</li><li>2: ~33.40%</li></ul> \|
	* Samples:
	\| sentence_a \| sentence_b \| label \|
	\|:------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------\|:---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------\|:---------------\|
	\| <code>The purpose is to ensure consistency in the interpretation of terms used across different parts of the Federal Food, Drug, and Cosmetic Act and its regulations.</code> \| <code>This provision aims to maintain uniformity in how terms are understood throughout the legislation and related rules.</code> \| <code>0</code> \|
	\| <code>The purpose is to ensure consistency in the interpretation of terms used across different parts of the Federal Food, Drug, and Cosmetic Act and its regulations.</code> \| <code>The goal is to make sure that different interpretations of terminology vary widely across the Federal Food, Drug, and Cosmetic Act and its regulations.</code> \| <code>2</code> \|
	\| <code>The purpose is to ensure consistency in the interpretation of terms used across different parts of the Federal Food, Drug, and Cosmetic Act and its regulations.</code> \| <code>The intention behind this is to guarantee that similar terms are interpreted consistently within the statute and its implementing regulations.</code> \| <code>1</code> \|
	* Loss: [<code>SoftmaxLoss</code>](https://sbert.net/docs/package_reference/sentence_transformer/losses.html#softmaxloss)

	### Training Hyperparameters
	#### Non-Default Hyperparameters

	- `eval_strategy`: steps
	- `per_device_train_batch_size`: 128
	- `per_device_eval_batch_size`: 128
	- `learning_rate`: 3e-05
	- `weight_decay`: 0.01
	- `warmup_ratio`: 0.1
	- `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`: 128
	- `per_device_eval_batch_size`: 128
	- `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-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`: 3
	- `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
	- `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`: 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
	- `eval_on_start`: False
	- `use_liger_kernel`: False
	- `eval_use_gather_object`: False
	- `batch_sampler`: no_duplicates
	- `multi_dataset_batch_sampler`: proportional

	</details>

	### Training Logs
	<details><summary>Click to expand</summary>

	\| Epoch \| Step \| Training Loss \| triplet loss \| natural-questions loss \| pair-class loss \|
	\|:------:\|:-----:\|:-------------:\|:--------------------:\|:----------------------:\|:-----------------------:\|
	\| 0.0026 \| 10 \| 1.1707 \| - \| - \| - \|
	\| 0.0051 \| 20 \| 1.4398 \| - \| - \| - \|
	\| 0.0077 \| 30 \| 1.1177 \| - \| - \| - \|
	\| 0.0102 \| 40 \| 1.337 \| - \| - \| - \|
	\| 0.0128 \| 50 \| 1.3094 \| - \| - \| - \|
	\| 0.0153 \| 60 \| 1.3527 \| - \| - \| - \|
	\| 0.0179 \| 70 \| 1.0938 \| - \| - \| - \|
	\| 0.0205 \| 80 \| 1.1795 \| - \| - \| - \|
	\| 0.0230 \| 90 \| 1.1525 \| - \| - \| - \|
	\| 0.0256 \| 100 \| 1.1584 \| - \| - \| - \|
	\| 0.0281 \| 110 \| 1.0561 \| - \| - \| - \|
	\| 0.0307 \| 120 \| 1.0497 \| - \| - \| - \|
	\| 0.0332 \| 130 \| 1.0765 \| - \| - \| - \|
	\| 0.0358 \| 140 \| 1.2655 \| - \| - \| - \|
	\| 0.0384 \| 150 \| 1.0642 \| - \| - \| - \|
	\| 0.0409 \| 160 \| 1.2373 \| - \| - \| - \|
	\| 0.0435 \| 170 \| 1.1048 \| - \| - \| - \|
	\| 0.0460 \| 180 \| 1.0555 \| - \| - \| - \|
	\| 0.0486 \| 190 \| 1.0665 \| - \| - \| - \|
	\| 0.0511 \| 200 \| 1.0416 \| - \| - \| - \|
	\| 0.0537 \| 210 \| 1.1101 \| - \| - \| - \|
	\| 0.0563 \| 220 \| 0.9804 \| - \| - \| - \|
	\| 0.0588 \| 230 \| 1.0349 \| - \| - \| - \|
	\| 0.0614 \| 240 \| 1.0572 \| - \| - \| - \|
	\| 0.0639 \| 250 \| 0.9677 \| - \| - \| - \|
	\| 0.0665 \| 260 \| 1.3367 \| - \| - \| - \|
	\| 0.0690 \| 270 \| 1.1872 \| - \| - \| - \|
	\| 0.0716 \| 280 \| 1.3214 \| - \| - \| - \|
	\| 0.0741 \| 290 \| 1.1236 \| - \| - \| - \|
	\| 0.0767 \| 300 \| 0.9422 \| - \| - \| - \|
	\| 0.0793 \| 310 \| 1.2298 \| - \| - \| - \|
	\| 0.0818 \| 320 \| 1.0567 \| - \| - \| - \|
	\| 0.0844 \| 330 \| 1.1267 \| - \| - \| - \|
	\| 0.0869 \| 340 \| 1.1045 \| - \| - \| - \|
	\| 0.0895 \| 350 \| 1.1986 \| - \| - \| - \|
	\| 0.0920 \| 360 \| 1.2155 \| - \| - \| - \|
	\| 0.0946 \| 370 \| 1.1971 \| - \| - \| - \|
	\| 0.0972 \| 380 \| 1.2324 \| - \| - \| - \|
	\| 0.0997 \| 390 \| 1.1244 \| - \| - \| - \|
	\| 0.1023 \| 400 \| 1.1597 \| - \| - \| - \|
	\| 0.1048 \| 410 \| 1.0963 \| - \| - \| - \|
	\| 0.1074 \| 420 \| 1.0303 \| - \| - \| - \|
	\| 0.1099 \| 430 \| 1.0667 \| - \| - \| - \|
	\| 0.1125 \| 440 \| 1.0421 \| - \| - \| - \|
	\| 0.1151 \| 450 \| 1.2969 \| - \| - \| - \|
	\| 0.1176 \| 460 \| 1.0174 \| - \| - \| - \|
	\| 0.1202 \| 470 \| 1.1774 \| - \| - \| - \|
	\| 0.1227 \| 480 \| 1.1024 \| - \| - \| - \|
	\| 0.1253 \| 490 \| 1.2135 \| - \| - \| - \|
	\| 0.1278 \| 500 \| 1.0365 \| - \| - \| - \|
	\| 0.1304 \| 510 \| 1.2741 \| - \| - \| - \|
	\| 0.1330 \| 520 \| 1.0621 \| - \| - \| - \|
	\| 0.1355 \| 530 \| 1.1155 \| - \| - \| - \|
	\| 0.1381 \| 540 \| 0.9648 \| - \| - \| - \|
	\| 0.1406 \| 550 \| 1.2931 \| - \| - \| - \|
	\| 0.1432 \| 560 \| 1.0685 \| - \| - \| - \|
	\| 0.1457 \| 570 \| 1.0907 \| - \| - \| - \|
	\| 0.1483 \| 580 \| 1.4771 \| - \| - \| - \|
	\| 0.1509 \| 590 \| 1.2467 \| - \| - \| - \|
	\| 0.1534 \| 600 \| 1.3106 \| - \| - \| - \|
	\| 0.1560 \| 610 \| 1.0369 \| - \| - \| - \|
	\| 0.1585 \| 620 \| 1.257 \| - \| - \| - \|
	\| 0.1611 \| 630 \| 1.5544 \| - \| - \| - \|
	\| 0.1636 \| 640 \| 1.2573 \| - \| - \| - \|
	\| 0.1662 \| 650 \| 1.2558 \| - \| - \| - \|
	\| 0.1688 \| 660 \| 1.4195 \| - \| - \| - \|
	\| 0.1713 \| 670 \| 1.2734 \| - \| - \| - \|
	\| 0.1739 \| 680 \| 1.3665 \| - \| - \| - \|
	\| 0.1764 \| 690 \| 1.2314 \| - \| - \| - \|
	\| 0.1790 \| 700 \| 1.6973 \| - \| - \| - \|
	\| 0.1815 \| 710 \| 1.5824 \| - \| - \| - \|
	\| 0.1841 \| 720 \| 1.3263 \| - \| - \| - \|
	\| 0.1867 \| 730 \| 1.18 \| - \| - \| - \|
	\| 0.1892 \| 740 \| 1.2197 \| - \| - \| - \|
	\| 0.1918 \| 750 \| 2.0825 \| - \| - \| - \|
	\| 0.1943 \| 760 \| 1.146 \| - \| - \| - \|
	\| 0.1969 \| 770 \| 1.0494 \| - \| - \| - \|
	\| 0.1994 \| 780 \| 1.6212 \| - \| - \| - \|
	\| 0.2020 \| 790 \| 1.2458 \| - \| - \| - \|
	\| 0.2046 \| 800 \| 0.9586 \| - \| - \| - \|
	\| 0.2071 \| 810 \| 1.3012 \| - \| - \| - \|
	\| 0.2097 \| 820 \| 1.3227 \| - \| - \| - \|
	\| 0.2122 \| 830 \| 1.2995 \| - \| - \| - \|
	\| 0.2148 \| 840 \| 1.4382 \| - \| - \| - \|
	\| 0.2173 \| 850 \| 0.9914 \| - \| - \| - \|
	\| 0.2199 \| 860 \| 1.3789 \| - \| - \| - \|
	\| 0.2224 \| 870 \| 0.78 \| - \| - \| - \|
	\| 0.2250 \| 880 \| 2.0291 \| - \| - \| - \|
	\| 0.2276 \| 890 \| 1.2744 \| - \| - \| - \|
	\| 0.2301 \| 900 \| 1.5524 \| - \| - \| - \|
	\| 0.2327 \| 910 \| 1.1003 \| - \| - \| - \|
	\| 0.2352 \| 920 \| 1.2761 \| - \| - \| - \|
	\| 0.2378 \| 930 \| 1.0052 \| - \| - \| - \|
	\| 0.2403 \| 940 \| 1.4054 \| - \| - \| - \|
	\| 0.2429 \| 950 \| 1.3834 \| - \| - \| - \|
	\| 0.2455 \| 960 \| 1.1076 \| - \| - \| - \|
	\| 0.2480 \| 970 \| 1.3723 \| - \| - \| - \|
	\| 0.2506 \| 980 \| 1.1703 \| - \| - \| - \|
	\| 0.2531 \| 990 \| 1.2798 \| - \| - \| - \|
	\| 0.2557 \| 1000 \| 1.0384 \| 1.9672 \| 1.5738 \| 0.7390 \|
	\| 0.2582 \| 1010 \| 1.0659 \| - \| - \| - \|
	\| 0.2608 \| 1020 \| 0.786 \| - \| - \| - \|
	\| 0.2634 \| 1030 \| 1.1735 \| - \| - \| - \|
	\| 0.2659 \| 1040 \| 1.6015 \| - \| - \| - \|
	\| 0.2685 \| 1050 \| 1.1714 \| - \| - \| - \|
	\| 0.2710 \| 1060 \| 0.9593 \| - \| - \| - \|
	\| 0.2736 \| 1070 \| 0.9219 \| - \| - \| - \|
	\| 0.2761 \| 1080 \| 1.2385 \| - \| - \| - \|
	\| 0.2787 \| 1090 \| 1.4025 \| - \| - \| - \|
	\| 0.2813 \| 1100 \| 1.0528 \| - \| - \| - \|
	\| 0.2838 \| 1110 \| 1.0912 \| - \| - \| - \|
	\| 0.2864 \| 1120 \| 1.0755 \| - \| - \| - \|
	\| 0.2889 \| 1130 \| 0.8722 \| - \| - \| - \|
	\| 0.2915 \| 1140 \| 0.8613 \| - \| - \| - \|
	\| 0.2940 \| 1150 \| 0.714 \| - \| - \| - \|
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	\| 2.7870 \| 10900 \| 0.2915 \| - \| - \| - \|
	\| 2.7896 \| 10910 \| 0.3027 \| - \| - \| - \|
	\| 2.7921 \| 10920 \| 0.3648 \| - \| - \| - \|
	\| 2.7947 \| 10930 \| 0.2733 \| - \| - \| - \|
	\| 2.7972 \| 10940 \| 0.3859 \| - \| - \| - \|
	\| 2.7998 \| 10950 \| 0.3752 \| - \| - \| - \|
	\| 2.8024 \| 10960 \| 0.4194 \| - \| - \| - \|
	\| 2.8049 \| 10970 \| 0.3408 \| - \| - \| - \|
	\| 2.8075 \| 10980 \| 0.3383 \| - \| - \| - \|
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	\| 2.8970 \| 11330 \| 0.3232 \| - \| - \| - \|
	\| 2.8995 \| 11340 \| 0.3302 \| - \| - \| - \|
	\| 2.9021 \| 11350 \| 0.3334 \| - \| - \| - \|
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	\| 2.9992 \| 11730 \| 0.4155 \| - \| - \| - \|

	</details>

	### Framework Versions
	- Python: 3.8.10
	- Sentence Transformers: 3.1.1
	- Transformers: 4.45.2
	- PyTorch: 2.4.1+cu121
	- Accelerate: 1.0.1
	- Datasets: 3.1.0
	- Tokenizers: 0.20.3

	## Citation

	### BibTeX

	#### Sentence Transformers and SoftmaxLoss
	```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",
	}
	```

	#### 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}
	}
	```

	<!--
	## 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.
	-->