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JINSUP_bge-m3-ko-axriv-agent-part-2025_0.py

@@ -0,0 +1,80 @@
+# /// script
+# requires-python = ">=3.12"
+# dependencies = [
+#     "numpy",
+#     "einops",
+#     "pandas",
+#     "matplotlib",
+#     "protobuf",
+#     "torch",
+#     "sentencepiece",
+#     "torchvision",
+#     "transformers",
+#     "timm",
+#     "diffusers",
+#     "sentence-transformers",
+#     "accelerate",
+#     "peft",
+#     "slack-sdk",
+# ]
+# ///
+
+try:
+    from sentence_transformers import SentenceTransformer
+    
+    model = SentenceTransformer("JINSUP/bge-m3-ko-axriv-agent-part-2025")
+    
+    sentences = [
+        "\"Emergence of cooperation in the one-shot Prisoner’s dilemma through Discriminatory and Samaritan AIs\" 연구는 일회성 죄수의 딜레마 상황에서 어떻게 협력이 나타나는지를 어떤 인공지능 모델을 통해 설명하고 있나요?",
+        "TXAGENT가 도구를 실행하기 위해 함수 호출 인자를 생성하는 과정은 도구 설명에서 제공되는 정보를 바탕으로 이루어집니다. 각 도구 설명에는 도구의 이름, 목적, 그리고 받아들이는 인자들이 포함됩니다. 각 인자에 대해서는 이름, 목적, 데이터 유형, 필수 여부가 명시되어 있으며, TXAGENT는 이 정보를 사용하여 함수 호출 인자를 생성합니다. 이 과정은 TXAGENT가 도구를 효과적으로 활용하여 추론을 수행할 수 있도록 합니다.",
+        "\"Emergence of cooperation in the one-shot Prisoner’s dilemma through Discriminatory and Samaritan AIs\" 연구는 일회성(one-shot) 죄수의 딜레마 상황에서 차별적(Discriminatory) 및 사마리아인(Samaritan) 인공지능 모델을 통해 협력이 어떻게 나타나는지 설명합니다. 이 연구는 인공지능이 개별적인 이익을 추구하는 대신, 상황을 판단하고 협력적인 행동을 선택할 수 있는 능력을 개발하는 것에 초점을 맞춥니다. 차별적 및 사마리아인 인공지능 모델은 다른 에이전트의 행동을 감지하고, 이에 따라 협력적인 결정을 내리는 메커니즘을 포함하며, 이를 통해 일회성 게임에서도 협력의 가능성을 탐색합니다.",
+        "Minecraft 환경에서 50명의 에이전트가 각기 다른 개성을 가지고 임의로 생성된 지도에서 자유롭게 행동하고 상호작용 대상을 선택할 수 있는 대규모 시뮬레이션을 통해, 장기적인 관계의 형성과 유지가 관찰되었습니다. 이러한 시뮬레이션은 4시간 이상, 즉 게임 내 12일에 해당하는 시간 동안 진행되었으며, 이를 통해 에이전트들 사이의 의미 있는 사회적 관계가 형성되고 공고해질 수 있음을 보여주었습니다."
+    ]
+    embeddings = model.encode(sentences)
+    
+    similarities = model.similarity(embeddings, embeddings)
+    print(similarities.shape)
+    # [4, 4]
+    with open('JINSUP_bge-m3-ko-axriv-agent-part-2025_0.txt', 'w', encoding='utf-8') as f:
+        f.write('Everything was good in JINSUP_bge-m3-ko-axriv-agent-part-2025_0.txt')
+except Exception as e:
+    import os
+    from slack_sdk import WebClient
+    client = WebClient(token=os.environ['SLACK_TOKEN'])
+    client.chat_postMessage(
+        channel='#hub-model-metadata-snippets-sprint',
+        text='Problem in <https://huggingface.co/datasets/model-metadata/code_execution_files/blob/main/JINSUP_bge-m3-ko-axriv-agent-part-2025_0.txt|JINSUP_bge-m3-ko-axriv-agent-part-2025_0.txt>',
+    )
+
+    with open('JINSUP_bge-m3-ko-axriv-agent-part-2025_0.txt', 'a', encoding='utf-8') as f:
+        import traceback
+        f.write('''```CODE: 
+from sentence_transformers import SentenceTransformer
+
+model = SentenceTransformer("JINSUP/bge-m3-ko-axriv-agent-part-2025")
+
+sentences = [
+    "\"Emergence of cooperation in the one-shot Prisoner’s dilemma through Discriminatory and Samaritan AIs\" 연구는 일회성 죄수의 딜레마 상황에서 어떻게 협력이 나타나는지를 어떤 인공지능 모델을 통해 설명하고 있나요?",
+    "TXAGENT가 도구를 실행하기 위해 함수 호출 인자를 생성하는 과정은 도구 설명에서 제공되는 정보를 바탕으로 이루어집니다. 각 도구 설명에는 도구의 이름, 목적, 그리고 받아들이는 인자들이 포함됩니다. 각 인자에 대해서는 이름, 목적, 데이터 유형, 필수 여부가 명시되어 있으며, TXAGENT는 이 정보를 사용하여 함수 호출 인자를 생성합니다. 이 과정은 TXAGENT가 도구를 효과적으로 활용하여 추론을 수행할 수 있도록 합니다.",
+    "\"Emergence of cooperation in the one-shot Prisoner’s dilemma through Discriminatory and Samaritan AIs\" 연구는 일회성(one-shot) 죄수의 딜레마 상황에서 차별적(Discriminatory) 및 사마리아인(Samaritan) 인공지능 모델을 통해 협력이 어떻게 나타나는지 설명합니다. 이 연구는 인공지능이 개별적인 이익을 추구하는 대신, 상황을 판단하고 협력적인 행동을 선택할 수 있는 능력을 개발하는 것에 초점을 맞춥니다. 차별적 및 사마리아인 인공지능 모델은 다른 에이전트의 행동을 감지하고, 이에 따라 협력적인 결정을 내리는 메커니즘을 포함하며, 이를 통해 일회성 게임에서도 협력의 가능성을 탐색합니다.",
+    "Minecraft 환경에서 50명의 에이전트가 각기 다른 개성을 가지고 임의로 생성된 지도에서 자유롭게 행동하고 상호작용 대상을 선택할 수 있는 대규모 시뮬레이션을 통해, 장기적인 관계의 형성과 유지가 관찰되었습니다. 이러한 시뮬레이션은 4시간 이상, 즉 게임 내 12일에 해당하는 시간 동안 진행되었으며, 이를 통해 에이전트들 사이의 의미 있는 사회적 관계가 형성되고 공고해질 수 있음을 보여주었습니다."
+]
+embeddings = model.encode(sentences)
+
+similarities = model.similarity(embeddings, embeddings)
+print(similarities.shape)
+# [4, 4]
+```
+
+ERROR: 
+''')
+        traceback.print_exc(file=f)
+    
+finally:
+    from huggingface_hub import upload_file
+    upload_file(
+        path_or_fileobj='JINSUP_bge-m3-ko-axriv-agent-part-2025_0.txt',
+        repo_id='model-metadata/code_execution_files',
+        path_in_repo='JINSUP_bge-m3-ko-axriv-agent-part-2025_0.txt',
+        repo_type='dataset',
+    )