Add new SentenceTransformer model

1_Pooling/config.json

@@ -0,0 +1,10 @@
+{
+  "word_embedding_dimension": 312,
+  "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
+}

README.md

@@ -0,0 +1,646 @@
+---
+tags:
+- sentence-transformers
+- sentence-similarity
+- feature-extraction
+- generated_from_trainer
+- dataset_size:49285
+- loss:ContrastiveLoss
+base_model: sergeyzh/rubert-tiny-turbo
+widget:
+- source_sentence: Здравствуйте! Подскажите, пожалуйста, у вас есть смарт-часы Samsung
+    Gear? И какие модели сейчас в наличии?
+  sentences:
+  - '{''long_web_name'': ''Кронштейн для телевизора 17"-43" ONKRON M4S наклонно-поворотный,
+    чёрный'', ''price'': 2300.0, ''url'': ''https://megamarket.ru/catalog/details/kronshteyn-dlya-televizora-onkron-m4s-100024214080/'',
+    ''image_link'': ''https://main-cdn.sbermegamarket.ru/mid9/hlr-system/-36/944/630/271/712/55/100024214080b0.jpg'',
+    ''id'': ''100024214080_16245'', ''description'': ''<p>Настенный наклонно-поворотный
+    кронштейн для телевизора&nbsp;<strong>ONKRON M4S</strong>&nbsp;предназначен для
+    экранов с диагональю от 17 до 43 дюймов (43,18-109,2 см).</p><p>Крепление для
+    ТВ подходит для маленьких и средних телевизоров весом до 35 кг. Крепкий и надежный,
+    при этом элегантный кронштейн для ТВ станет стильным дополнением домашнего интерьера.</p><p><strong>Преимущества:</strong></p><p>а)
+    Предусмотренная производителем система держателей проводов позволит закрепить
+    их в нужном положении &ndash; это придаст дополнительное удобство и сделает более
+    аккуратным внешний вид Вашего устройства.<br />б) Крепление на стену изготовлено
+    из высококачественной стали, что обеспечивает его прочность.<br />в) Пластиковые
+    накладки скроют всевозможные монтажные крепления, добавив эстетичности образу
+    Вашего устройства.<br />г) Вы можете занимать любое удобное положение при просмотре
+    ТВ за счет широких возможностей регулировки угла наклона от -5&deg; до +8&deg;.
+    Эти возможности позволят получать удовольствие от просмотра.<br />д) Подходит
+    практически всем современным телевизорам - LCD, LED, OLED, Ultra HD, plasma, с
+    выгнутыми и плоскими мониторами. Поддерживает стандарты VESA в диапазоне от 100x100
+    мм до 200x200 мм.</p><p>Приятным удивлением станет стоимость подставки для телевизора
+    &ndash; ценовое решение можно назвать максимально выгодным, учитывая заявленные
+    технические характеристики продукта, особенно возможности наклона и поворота.</p><p><strong>Совместимость</strong>:
+    кронштейн подходит для большинства телевизоров популярных брендов, среди которых
+    Samsung, LG, Sony, KIVI, Tcl, Xiaomi Mi, SUPRA, Panasonic, Hyundai, Erisson, Asano,
+    Horizont, JVC, Thomson, HARTENS, Sharp, Toshiba, Skyworth, BBK, AVEL, Витязь,
+    Веко, BQ, DEXP, SkyLine, Pioneer, Rolsen, Harper, Hisense, Hitachi, Polarline,
+    Prestigio, Telefunken и других.</p><p><strong>Комплектация</strong>: кронштейн
+    для телевизора, комплект ключей и крепежа для установки ТВ, подробная инструкция
+    на русском языке.</p>'', ''rating'': 4.94, ''review_count'': 434}'
+  - '{''long_web_name'': ''Смарт-часы Huawei Watch GT 4 черный'', ''price'': 19999.0,
+    ''url'': ''https://megamarket.ru/catalog/details/smart-chasy-gt-4-chernyy-chernyy-3215416-600013640661/'',
+    ''image_link'': ''https://main-cdn.sbermegamarket.ru/mid9/hlr-system/415/122/331/011/232/7/600013640661b0.jpeg'',
+    ''id'': ''600013640661_99804'', ''description'': ''Мода не стоит на месте, как
+    и технологии. Вперед к достижениям и новым открытиям! Носимые устройства HUAWEI.
+    Опережая тренды.  Культовый восьмиугольный дизайн. Сбалансированные пропорции
+    в сочетании с ровным гранями — воплощение незаурядной классики часового искусства.  Завораживающая
+    игра света. Благодаря инновационному креплению и изящному безелю часы выглядят
+    более воздушными.  Сочетание эргономичности и стиля Легкий корпус и на 13% более
+    высокая полезная площадь экрана2, обрамленного узким безелем, создают идеальный
+    баланс между эстетикой и функциональностью.  ДлинаxШиринаxВысота (мм): PNX-B19:
+    46 x 46 x 10,9  Время зарядки: Около 100 минут (при температуре окружающей среды
+    +25°C) Напряжение и сила тока зарядного устройства 5 В /2 А Теоретическое время
+    работы 14 дней (PNX-B19)/7 дней (ARA-B19) в обычных сценариях использования (зависит
+    от привычек пользователя, и интенсивности использования устройства). Bluetooth
+    BT5.2, поддержка BLE/BR/EDR NFC Поддерживается Навигация Поддерживается Wi-Fi
+    Поддерживается (только 2,4 ГГц) Вибромотор Линейный мотор Микрофон Поддерживается
+    Динамик Поддерживается Физические кнопки Кнопка питания, функциональная кнопка,
+    поддержка таких операций, как нажатие, нажатие и удержание и поворот кнопки часов
+    Водонепроницаемость 5 АТМ, IP68'', ''rating'': 4.92, ''review_count'': 541}'
+  - '{''long_web_name'': ''Сменная панель для мультипекаря Redmond RAMB-07'', ''price'':
+    1499.0, ''url'': ''https://megamarket.ru/catalog/details/paneli-dlya-multipekarya-redmond-ramb-07-treugolnik-100000404418/'',
+    ''image_link'': ''https://main-cdn.sbermegamarket.ru/mid9/hlr-system/1516661/100000404418b0.jpg'',
+    ''id'': ''100000404418_3333'', ''description'': ''Универсальные съемные панели
+    для любого мультипекаря REDMOND серии 6! Позволят приготовить сладкое печенье,
+    бисквитные пирожные, небольшие пирожки с разнообразными начинками или сырники
+    для завтрака. Панели изготовлены из металла с антипригарным покрытием - они долговечны
+    и легки в уходе.'', ''rating'': 4.88, ''review_count'': 31}'
+- source_sentence: Здравствуйте! Мне нужна техника для выпечки, а именно хлебопечка.
+    Ищу недорогую модель для использования дома. Вы могли бы мне порекомендовать что-то
+    подходящее?
+  sentences:
+  - '{''long_web_name'': ''Кабель Perfeo TV - TV 2м White (T5002)'', ''price'': 223.0,
+    ''url'': ''https://megamarket.ru/catalog/details/kabel-perfeo-rca-rca-2m-white-t5002-600002644126/'',
+    ''image_link'': ''https://main-cdn.sbermegamarket.ru/mid9/hlr-system/-2/13/97/02/45/51/16/600002644126b0.jpeg'',
+    ''id'': ''600002644126_44832'', ''description'': ''Высококачественный и недорогой
+    антенный кабель ТВ вилка - ТВ розетка. Предназначен для передачи аналоговых стереозвуковых
+    сигналов между аудио и аудио-видео устройствами или их компонентами'', ''rating'':
+    4.8, ''review_count'': 5}'
+  - '{''long_web_name'': ''Хлебопечка Kitfort KT-304'', ''price'': 11990.0, ''description'':
+    ''<p>Хлебопечь Kitfort КТ-304 мощностью 550 Вт позволяет готовить хлеб весом до
+    750 г. Модель оснащена таймером, который дает возможность отсрочить старт программы
+    на срок до 13 часов.</p>\n<h2>Простая готовка вкусного хлеба</h2>\n<p>Прибор имеет
+    16 автоматических программ, среди которых есть режимы для приготовления джема,
+    йогурта, варенья, плова, каши, кекса, пирога, пасты, лазаньи, пиццы, а также для
+    замеса теста. Есть функция поддержания температуры. Корпус выполнен из металла
+    — прочног�� материала, устойчивого к механическим повреждениям. Основные параметры
+    устройства:</p>\n<ul>\n<li>вес 4,9 кг — удобно перемещать;</li>\n<li>дисплей —
+    отображает время, номер выбранной программы, оставшееся время до конца работы;</li>\n<li>звуковая
+    индикация — оповещает об окончании программы и этапах ее выполнения.</li>\n</ul>\n<p>К
+    прибору прилагаются мерный стаканчик, лопатка и крюк. Длина сетевого шнура составляет
+    1 м — удобно пользоваться даже на значительном расстоянии от розетки.</p>'', ''rating'':
+    4.88, ''review_count'': 177}'
+  - '{''long_web_name'': ''Беспроводная мышь Logitech MX Master 3S Black (910-006565)'',
+    ''price'': 9499.0, ''url'': ''https://megamarket.ru/catalog/details/besprovodnaya-igrovaya-mysh-logitech-910-006565-black-910-006565-100047346008/'',
+    ''image_link'': ''https://main-cdn.sbermegamarket.ru/mid9/hlr-system/-17/224/876/611/226/162/0/100047346008b0.png'',
+    ''id'': ''100047346008_99804'', ''description'': '''', ''rating'': 4.88, ''review_count'':
+    63}'
+- source_sentence: Привет! Хочу купить фитнес-браслет для отслеживания шагов и сна.
+    Может, что-то недорогое, но с хорошей функциональностью? Подскажете, какие есть
+    варианты?
+  sentences:
+  - '{''long_web_name'': ''Смарт браслет HUAWEI Band 8 (ASK-B19) розовый'', ''price'':
+    3383.0, ''description'': ''<p>Смарт-браслет Huawei Band 8 розового цвета (ASK-B19)
+    — это устройство, которое поможет контролировать физическую активность и состояние
+    здоровья.</p>\n<h2>Компактная модель</h2>\n<p>Браслет оснащен цветным экраном
+    AMOLED диагональю 1,47 дюйма. На нем отображается информация о количестве пройденных
+    шагов, частоте сердечных сокращений, уровне кислорода в крови и другие данные.
+    Устройство имеет следующие параметры:</p>\n<ul>\n<li>встроенный динамик позволяет
+    принимать и отклонять звонки;</li>\n<li>сенсорный дисплей обеспечивает удобную
+    навигацию;</li>\n<li>ремешок из силикона не вызывает аллергических реакций и раздражений
+    кожи;</li>\n<li>корпус выполнен из пластика, который защищает внутренние детали
+    от повреждений.</li>\n</ul>\n<p>Благодаря водонепроницаемости можно плавать в
+    бассейне или море, не снимая гаджет. Также есть функция поиска смартфона.</p>'',
+    ''rating'': 4.95, ''review_count'': 211}'
+  - '{''long_web_name'': ''Наушники Beyerdynamic DT 770 Pro (250 Ohm) Black'', ''price'':
+    33281.0, ''description'': ''<p>Наушники Beyerdynamic DT 770 Pro Black закрытого
+    динамического типа с диапазоном частот от 5 до 35000. Особенность модели заключается
+    в наличии специального велюрового амбушюра и пружинного изголовья из высокопрочной
+    стали, которое сохраняет первозданную форму в течение продолжительного времени.</p>\r\n<h2>Технический
+    потенциал и отсутствие помех</h2>\r\n<p>Конструкция наушников предполагает встроенную
+    систему Bass Reflex, которая позволяет достичь более качественных звуков на низкой
+    и высокой частоте. Модель характеризуется улучшенной шумоизоляцией, предотвращающей
+    возникновение помех во время использования аксессуара. Наушникам свойственны такие
+    особенности:</p>\r\n<ul>\r\n<li>сопротивление – 250 Ом;</li>\r\n<li>уровень SPL
+    – 96 дБ;</li>\r\n<li>чувствительность – 96 дБ.</li>\r\n</ul>\r\n<p>Наивысший показатель
+    мощности составляет 100 мВ, а искажение во время эксплуатации не превышает 0,05%.
+    Также имеется адаптер, позволяющий подключать технику к любому типу предусилителя.</p>'',
+    ''rating'': 4.92, ''review_count'': 85}'
+  - '{''long_web_name'': ''Внешний аккумулятор Xiaomi Power Bank 3 30000 mAh White'',
+    ''price'': 1699.0, ''url'': ''https://megamarket.ru/catalog/details/xiaomi-power-bank-3-30000-mah-vneshniy-akkumulyator-white-600002354850/'',
+    ''image_link'': ''https://main-cdn.sbermegamarket.ru/mid9/hlr-system/211/585/306/791/613/7/600002354850b0.jpeg'',
+    ''id'': ''600002354850_148061'', ''description'': ''Xiaomi Mi Power Bank 3 30000mAh
+    позволит вам зарядить как минимум 10 раз подряд любой современный смартфон. Внешний
+    аккумулятор подходит для всех мобильных устройств. Корпус белого цвета приятен
+    на ощупь, он устойчив к царапинам, истиранию. Благодаря светодиодным лампочкам
+    на панели, вы с легкостью можете отслеживать уровень заряда аккумулятора.'', ''rating'':
+    4.08, ''review_count'': 1001}'
+- source_sentence: Здравствуйте! Подскажите, пожалуйста, у вас есть наушники, которые
+    подходят для профессионального использования при ремонте и тестировании техники?
+    Желательно мониторные и с хорошим качеством звука.
+  sentences:
+  - '{''long_web_name'': ''Внешний аккумулятор Xiaomi Mi Power Bank 3 PLM18ZM 20000
+    mAh Type-C White'', ''price'': 1315.0, ''url'': ''https://megamarket.ru/catalog/details/vneshniy-akkumulyator-xiaomi-mi-power-bank-3-20000-mah-type-c-white-600000977913/'',
+    ''image_link'': ''https://main-cdn.sbermegamarket.ru/mid9/hlr-system/15118561227/600000977913b0.jpeg'',
+    ''id'': ''600000977913_58978'', ''description'': ''<p>Внешний аккумулятор Xiaomi
+    Mi Power Bank 3 20000 mAh Type-C White обеспечит зарядку мобильных телефонов,
+    планшетов, ноутбуков или микротоковых электронных девайсов (смарт-часов, фитнес-браслетов)
+    при отсутствии сети. Допускается двусторонняя зарядка (подключение к сети и мобильному
+    гаджету). Производителем предусмотрена защита от перегрева, скачков напряжения,
+    перегрузок, коротких замыканий.</p> \n<h2>Компактность и производительность</h2>
+    \n<p>Батарея Li-Pol защищена от воздействия внешней среды, механических повреждений
+    пластиковым корпусом размерами 153,5х73,5х27,5 мм. На нижней торцевой стороне
+    корпуса размещаются разъемы USB Тype С для подключения разряженных портативных
+    устройств и micro-USB для подключения к сети самого повербанка. Сверху находится
+    кнопка включения и световые индикаторы, которые сигнализируют об уровне заряда
+    аккумулятора. Ключевые показатели работы:</p> \n<ul> \n<li>напряжение на выходе
+    &ndash; 12 В;</li> \n<li>выходная мощность &ndash; 45 Вт;</li> \n<li>зарядка аккумулятора
+    проводится в течение 4,5 часов при подключении к сети.</li> \n</ul> \n<p>Полного
+    заряда аккумулятора достаточно для подзарядки 4-7 смартфонов, в зависимости от
+    модели. Срок службы Power Bank составляет в среднем 8 лет (500 рабочих циклов).</p>'',
+    ''rating'': 4.45, ''review_count'': 2237}'
+  - '{''long_web_name'': ''Холодильник Haier C4F740CDBGU1 черный'', ''price'': 94999.0,
+    ''description'': '''', ''rating'': 4.77, ''review_count'': 21}'
+  - '{''long_web_name'': ''Смарт-часы Samsung Galaxy Watch4 40 мм Rose Gold (SM-R860NZDACIS)'',
+    ''price'': 18790.0, ''url'': ''https://megamarket.ru/catalog/details/smart-chasy-samsung-fresh-small-rose-gold-sm-r860nzdacis-100029004579/'',
+    ''image_link'': ''https://main-cdn.sbermegamarket.ru/mid9/hlr-system/-89/034/461/791/922/42/100029004579b0.jpg'',
+    ''id'': ''100029004579_146899'', ''description'': ''Совместимость с IOS отсутствует.'',
+    ''rating'': 4.76, ''review_count'': 87}'
+- source_sentence: Здравствуйте! Подскажите, пожалуйста, у вас есть наушники, которые
+    подходят для профессионального использования при ремонте и тестировании техники?
+    Желательно мониторные и с хорошим качеством звука.
+  sentences:
+  - '{''long_web_name'': ''Картридж для матричного принтера CACTUS CS-ERC27 (CS-ERC27)
+    черный, совместимый'', ''price'': 263.0, ''url'': ''https://megamarket.ru/catalog/details/kartridzh-dlya-matrichnogo-printera-cactus-cs-erc27-cs-erc27-chernyy-sovmestimyy-100030714541/'',
+    ''image_link'': ''https://main-cdn.sbermegamarket.ru/mid9/hlr-system/-17/974/600/623/515/38/100030714541b0.jpg'',
+    ''id'': ''100030714541_14154'', ''description'': '''', ''rating'': 5.0, ''review_count'':
+    1}'
+  - '{''long_web_name'': ''SSD накопитель Samsung 980 PRO M.2 2280 1 ТБ (MZ-V8P1T0BW)
+    подходит для PS5'', ''price'': 13100.0, ''url'': ''https://megamarket.ru/catalog/details/vnutrenniy-ssd-nakopitel-samsung-980-pro-1tb-mz-v8p1t0bw-100028165060/'',
+    ''image_link'': ''https://main-cdn.sbermegamarket.ru/mid9/hlr-system/-58/101/921/992/616/31/100028165060b0.jpg'',
+    ''id'': ''100028165060_90492'', ''description'': ''Накопитель M.2 SSD Samsung
+    980 PRO MZ-V8P1T0BW со скоростью до 7000 Мбит/сек в режиме последовательного чтения
+    обеспечивает высокий уровень производительности аппаратной платформы при рендеринге,
+    визуализации, в программах с 3D графикой, а также при обработке игровых ресурсов.
+    Подключается к материнской плате через разъем M.2. Интерфейс PCI-E 4.0 x4 с поддержкой
+    NVMe и структурой памяти 3D TLC NAND — диск отличается высокой пропускной способностью
+    передачи данных. Объем памяти 1000 ГБ — позволяет хранить большой объем информации.
+    Алгоритм термоконтроля Dynamic Thermal Guard автоматически управляет температурой
+    и регулирует энергопотребление для повышения стабильности. При помощи фирменного
+    программного обеспечения Samsung Magician можно контролировать состояние диска,
+    объем, температуру и другие параметры.'', ''rating'': 4.85, ''review_count'':
+    1056}'
+  - '{''id'': ''9628c865-82ac-4c81-817d-5c414715af2d'', ''externalId'': ''100052027418_149597'',
+    ''title'': ''Проводные наушники Samsung EO-IC100 White'', ''price'': 1440.0, ''url'':
+    ''https://megamarket.ru/catalog/details/naushniki-mic-samsung-eo-ic100bwegru-white-type-c-100052027418_149597'',
+    ''imageLink'': ''https://main-cdn.sbermegamarket.ru/mid9/hlr-system/147/185/808/101/812/4/100052027418b0.jpg'',
+    ''description'': ''<p>Проводные наушники Samsung EO-IC100 White – это стильное
+    устройство, которое обеспечивает качественное звучание любимых композиций.</p>\n<h2>Погружение
+    в музыку</h2>\n<p>С помощью наушников пользователь может наслаждаться любимыми
+    треками в любое время. Они оснащены встроенным микрофоном, который позволяет отвечать
+    на звонки прямо во время прогулки или поездки. Другие технические параметры:</p>\n<ul>\n<li>Встроенный
+    аккумулятор обеспечивает автономную работу устройства в течение восьми часов.</li>\n<li>Закрытая
+    конструкция наушников создает эффект полного погружения в музыку.</li>\n<li>Динамические
+    излучатели воспроизводят чистый и детализированный звук.</li>\n</ul>\n<p>Корпус
+    выполнен из прочного пластика, а амбушюры – из мягкого силикона. Устройство удобно
+    носить длительное время, оно не вызывает дискомфорта даже при активных движениях.</p>'',
+    ''rating'': 4.4, ''reviewCount'': 30, ''extraInfo'': ''''}'
+pipeline_tag: sentence-similarity
+library_name: sentence-transformers
+metrics:
+- cosine_accuracy
+- cosine_accuracy_threshold
+- cosine_f1
+- cosine_f1_threshold
+- cosine_precision
+- cosine_recall
+- cosine_ap
+- cosine_mcc
+model-index:
+- name: SentenceTransformer based on sergeyzh/rubert-tiny-turbo
+  results:
+  - task:
+      type: binary-classification
+      name: Binary Classification
+    dataset:
+      name: item classification
+      type: item-classification
+    metrics:
+    - type: cosine_accuracy
+      value: 0.946987951807229
+      name: Cosine Accuracy
+    - type: cosine_accuracy_threshold
+      value: 0.776970386505127
+      name: Cosine Accuracy Threshold
+    - type: cosine_f1
+      value: 0.8654895666131622
+      name: Cosine F1
+    - type: cosine_f1_threshold
+      value: 0.7680637836456299
+      name: Cosine F1 Threshold
+    - type: cosine_precision
+      value: 0.7823563551944284
+      name: Cosine Precision
+    - type: cosine_recall
+      value: 0.9683908045977011
+      name: Cosine Recall
+    - type: cosine_ap
+      value: 0.7985956006356972
+      name: Cosine Ap
+    - type: cosine_mcc
+      value: 0.8402021557690131
+      name: Cosine Mcc
+---
+
+# SentenceTransformer based on sergeyzh/rubert-tiny-turbo
+
+This is a [sentence-transformers](https://www.SBERT.net) model finetuned from [sergeyzh/rubert-tiny-turbo](https://huggingface.co/sergeyzh/rubert-tiny-turbo). It maps sentences & paragraphs to a 312-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:** [sergeyzh/rubert-tiny-turbo](https://huggingface.co/sergeyzh/rubert-tiny-turbo) <!-- at revision 93769a3baad2b037e5c2e4312fccf6bcfe082bf1 -->
+- **Maximum Sequence Length:** 2048 tokens
+- **Output Dimensionality:** 312 dimensions
+- **Similarity Function:** Cosine Similarity
+<!-- - **Training Dataset:** Unknown -->
+<!-- - **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': 2048, 'do_lower_case': False}) with Transformer model: BertModel 
+  (1): Pooling({'word_embedding_dimension': 312, '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:
+
+```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("denis-gordeev/reranker_dialog_items_biencoder_rubert-tiny-turbo-7")
+# Run inference
+sentences = [
+    'Здравствуйте! Подскажите, пожалуйста, у вас есть наушники, которые подходят для профессионального использования при ремонте и тестировании техники? Желательно мониторные и с хорошим качеством звука.',
+    "{'id': '9628c865-82ac-4c81-817d-5c414715af2d', 'externalId': '100052027418_149597', 'title': 'Проводные наушники Samsung EO-IC100 White', 'price': 1440.0, 'url': 'https://megamarket.ru/catalog/details/naushniki-mic-samsung-eo-ic100bwegru-white-type-c-100052027418_149597', 'imageLink': 'https://main-cdn.sbermegamarket.ru/mid9/hlr-system/147/185/808/101/812/4/100052027418b0.jpg', 'description': '<p>Проводные наушники Samsung EO-IC100 White – это стильное устройство, которое обеспечивает качественное звучание любимых композиций.</p>\\n<h2>Погружение в музыку</h2>\\n<p>С помощью наушников пользователь может наслаждаться любимыми треками в любое время. Они оснащены встроенным микрофоном, который позволяет отвечать на звонки прямо во время прогулки или поездки. Другие технические параметры:</p>\\n<ul>\\n<li>Встроенный аккумулятор обеспечивает автономную работу устройства в течение восьми часов.</li>\\n<li>Закрытая конструкция наушников создает эффект полного погружения в музыку.</li>\\n<li>Динамические излучатели воспроизводят чистый и детализированный звук.</li>\\n</ul>\\n<p>Корпус выполнен из прочного пластика, а амбушюры – из мягкого силикона. Устройство удобно носить длительное время, оно не вызывает дискомфорта даже при активных движениях.</p>', 'rating': 4.4, 'reviewCount': 30, 'extraInfo': ''}",
+    "{'long_web_name': 'Картридж для матричного принтера CACTUS CS-ERC27 (CS-ERC27) черный, совместимый', 'price': 263.0, 'url': 'https://megamarket.ru/catalog/details/kartridzh-dlya-matrichnogo-printera-cactus-cs-erc27-cs-erc27-chernyy-sovmestimyy-100030714541/', 'image_link': 'https://main-cdn.sbermegamarket.ru/mid9/hlr-system/-17/974/600/623/515/38/100030714541b0.jpg', 'id': '100030714541_14154', 'description': '', 'rating': 5.0, 'review_count': 1}",
+]
+embeddings = model.encode(sentences)
+print(embeddings.shape)
+# [3, 312]
+
+# 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
+
+#### Binary Classification
+
+* Dataset: `item-classification`
+* Evaluated with [<code>BinaryClassificationEvaluator</code>](https://sbert.net/docs/package_reference/sentence_transformer/evaluation.html#sentence_transformers.evaluation.BinaryClassificationEvaluator)
+
+| Metric                    | Value      |
+|:--------------------------|:-----------|
+| cosine_accuracy           | 0.947      |
+| cosine_accuracy_threshold | 0.777      |
+| cosine_f1                 | 0.8655     |
+| cosine_f1_threshold       | 0.7681     |
+| cosine_precision          | 0.7824     |
+| cosine_recall             | 0.9684     |
+| **cosine_ap**             | **0.7986** |
+| cosine_mcc                | 0.8402     |
+
+<!--
+## 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
+
+#### Unnamed Dataset
+
+* Size: 49,285 training samples
+* Columns: <code>anchor</code>, <code>text</code>, and <code>label</code>
+* Approximate statistics based on the first 1000 samples:
+  |         | anchor                                                                             | text                                                                                  | label                                           |
+  |:--------|:-----------------------------------------------------------------------------------|:--------------------------------------------------------------------------------------|:------------------------------------------------|
+  | type    | string                                                                             | string                                                                                | int                                             |
+  | details | <ul><li>min: 19 tokens</li><li>mean: 35.78 tokens</li><li>max: 56 tokens</li></ul> | <ul><li>min: 55 tokens</li><li>mean: 352.41 tokens</li><li>max: 1356 tokens</li></ul> | <ul><li>0: ~85.90%</li><li>1: ~14.10%</li></ul> |
+* Samples:
+  | anchor                                                                                                                                                                                      | text                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                     | label          |
+  |:--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|:---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|:---------------|
+  | <code>Здравствуйте! Я хочу купить Smart-TV приставку для просмотра фильмов и видео. Можете посоветовать какие-то модели? Желательно, чтобы приставка была быстрая и поддерживала 4K.</code> | <code>{'long_web_name': 'Смарт-приставка Xiaomi TV Box S 2nd Gen 2/8 черная (PFJ4167RU)', 'price': 6290.0, 'description': 'НОВИНКА 2023 ГОДА!  2-е поколение потокового медиаплеера Xiaomi TV Box S. ТВ приставка Xiaomi TV Box S 2nd Gen (PFJ4167RU).  4х ядерный процессор Cortex-A55 Графический процессор-ARM Mali G31 MP2 Dolby Vision 4K Ultra HDR 10+ Встроены Google TV и Google Assistant 360° Bluetooth и ИК-пульт дистанционного управления Двухдиапазонный Wi-Fi Качество изображения 4K Ultra HD Беспроводное дублирование экрана Улучшенный угол обзора', 'rating': 4.86, 'review_count': 919}</code>                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                      | <code>1</code> |
+  | <code>Здравствуйте! Я хочу купить Smart-TV приставку для просмотра фильмов и видео. Можете посоветовать какие-то модели? Желательно, чтобы приставка была быстрая и поддерживала 4K.</code> | <code>{'long_web_name': 'Смартфон Honor Honor 90 12/512GB изумрудный зеленый (5109ATRU)', 'price': 40890.0, 'url': 'https://megamarket.ru/catalog/details/smartfon-honor-honor-90-12-512gb-izumrudnyy-zelenyy-5109atru-100063902396/', 'image_link': 'https://main-cdn.sbermegamarket.ru/mid9/hlr-system/-97/523/126/541/612/13/100063902396b0.jpg', 'id': '100063902396_126519', 'description': '', 'rating': 4.86, 'review_count': 27}</code>                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                          | <code>0</code> |
+  | <code>Здравствуйте! Я хочу купить Smart-TV приставку для просмотра фильмов и видео. Можете посоветовать какие-то модели? Желательно, чтобы приставка была быстрая и поддерживала 4K.</code> | <code>{'long_web_name': 'Видеокарта MSI NVIDIA GeForce RTX 3060 Gaming X LHR', 'price': 39330.0, 'url': 'https://megamarket.ru/catalog/details/videokarta-msi-geforce-rtx-3060-gaming-x-12g-100028302832/', 'image_link': 'https://main-cdn.sbermegamarket.ru/mid9/hlr-system/179/595/992/532/211/22/100028302832b0.png', 'id': '100028302832_40440', 'description': '<p>Видеокарта MSI NVIDIA GeForce RTX 3060 Gaming X (LHR) (RTX 3060 GAMING X 12G) - это мощное графическое решение для настоящих геймеров. Современный дизайн и передовые технологии позволяют вам наслаждаться потрясающими игровыми впечатлениями и запускать самые требовательные игры без затруднений.</p>\n\n<h2>Потрясающая графика и высокая производительность</h2>\n\n<p>С видеокартой MSI NVIDIA GeForce RTX 3060 Gaming X вы сможете наслаждаться невероятно реалистичными и проработанными изображениями. Благодаря новейшему графическому процессору GA106 и объему видеопамяти 12 ГБ игры будут работать плавно и без лагов, а поддержка трассировки лучей ...</code> | <code>0</code> |
+* Loss: [<code>ContrastiveLoss</code>](https://sbert.net/docs/package_reference/sentence_transformer/losses.html#contrastiveloss) with these parameters:
+  ```json
+  {
+      "distance_metric": "SiameseDistanceMetric.COSINE_DISTANCE",
+      "margin": 0.5,
+      "size_average": true
+  }
+  ```
+
+### Evaluation Dataset
+
+#### Unnamed Dataset
+
+* Size: 7,885 evaluation samples
+* Columns: <code>anchor</code>, <code>text</code>, and <code>label</code>
+* Approximate statistics based on the first 1000 samples:
+  |         | anchor                                                                           | text                                                                                  | label                                           |
+  |:--------|:---------------------------------------------------------------------------------|:--------------------------------------------------------------------------------------|:------------------------------------------------|
+  | type    | string                                                                           | string                                                                                | int                                             |
+  | details | <ul><li>min: 7 tokens</li><li>mean: 23.9 tokens</li><li>max: 37 tokens</li></ul> | <ul><li>min: 56 tokens</li><li>mean: 365.94 tokens</li><li>max: 1356 tokens</li></ul> | <ul><li>0: ~85.70%</li><li>1: ~14.30%</li></ul> |
+* Samples:
+  | anchor                                                                                                                                                                  | text                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                     | label          |
+  |:------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|:---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|:---------------|
+  | <code>Привет! Хочу купить фитнес-браслет для отслеживания шагов и сна. Может, что-то недорогое, но с хорошей функциональностью? Подскажете, какие есть варианты?</code> | <code>{'long_web_name': 'Фитнес-браслет HUAWEI Band 8, черный матовый', 'price': 2555.0, 'description': '<p>Фитнес-браслет Huawei Band 8 (черный) — это устройство, которое помогает следить за здоровьем и физической активностью.</p>\n<h2>Помогает контролировать состояние организма</h2>\n<p>Браслет оснащен датчиком SpO2, который отслеживает уровень кислорода в крови. Также он имеет встроенный пульсометр, который позволяет узнать частоту сердцебиения. Другие параметры:</p>\n<ul>\n<li>дисплей AMOLED — отображает время, количество пройденных шагов, сожженные калории;</li>\n<li>100 спортивных режимов — можно выбрать подходящий для тренировки;</li>\n<li>гироскоп и акселерометр — определяют положение тела в пространстве и скорость движения.</li>\n</ul>\n<p>Благодаря водонепроницаемости браслет можно носить во время плавания. Корпус защищен от попадания влаги и пыли. Ремешок выполнен из силикона — мягкий и приятный на ощупь. Есть возможность регулировать длину.</p>', 'rating': 4.94, 'review_count': 7...</code> | <code>1</code> |
+  | <code>Привет! Хочу купить фитнес-браслет для отслеживания шагов и сна. Может, что-то недорогое, но с хорошей функциональностью? Подскажете, какие есть варианты?</code> | <code>{'long_web_name': 'Видеокарта ASUS NVIDIA GeForce RTX 4090 TUF Gaming OC Edition (TUF-RTX4090-O24G-GAMING)', 'price': 296368.0, 'url': 'https://megamarket.ru/catalog/details/videokarta-asus-tuf-rtx4090-o24g-gaming-rtx4090-100044516044/', 'image_link': 'https://main-cdn.sbermegamarket.ru/mid9/hlr-system/228/133/388/117/192/3/100044516044b9.jpg', 'id': '100044516044_59182', 'description': '<p>Видеокарта ASUS NVIDIA GeForce RTX 4090 TUF Gaming OC Edition (90YV0IE0-M0NA00) - высокопроизводительное графическое решение, которое обеспечивает невероятно реалистичную визуализацию игровых миров.</p>\n<h2>Максимальная производительность для настоящих игроков</h2>\n<p>ASUS NVIDIA GeForce RTX 4090 TUF Gaming OC Edition - это явный лидер среди видеокарт нового поколения. Она оснащена мощным графическим процессором GeForce RTX 4090 и имеет объем видеопамяти 24 ГБ GDDR6X, что обеспечивает потрясающую детализацию и плавность изображения.</p>\n<ol>\n<li>Улучшенная поддержка трассировки лучей предоставля...</code> | <code>0</code> |
+  | <code>Привет! Хочу купить фитнес-браслет для отслеживания шагов и сна. Может, что-то недорогое, но с хорошей функциональностью? Подскажете, какие есть варианты?</code> | <code>{'long_web_name': 'Встраиваемая варочная панель газовая Weissgauff HGG 640 BG черный', 'price': 16790.0, 'url': 'https://megamarket.ru/catalog/details/vstraivaemaya-gazovaya-panel-weissgauff-hgg-640-bg-100026765438/', 'image_link': 'https://main-cdn.sbermegamarket.ru/mid9/hlr-system/609/462/228/514/151/3/100026765438b0.jpg', 'id': '100026765438_6061', 'description': 'Встраиваемая независимая газовая панель Weissgauff шириной 60 см, исполненная в закалённом чёрном стекле - это стильное и компактное решение для вашей кухни!<br>*Ширина 60 см это европейский стандарт качества, признанный миллионами довольных покупателей по всему миру!<br>*Чёрное закаленное стекло не только роскошно выглядит, подчеркивая великолепный внешний вид данной модели, но и отлично справляется с механическими воздействиями и температурными перегрузками!<br>*Решетки из высококачественного чугуна это неизменное качество, надежность и долговечность, воплощенные в каждой детали! А особая элегантность их дизайна не тольк...</code> | <code>0</code> |
+* Loss: [<code>ContrastiveLoss</code>](https://sbert.net/docs/package_reference/sentence_transformer/losses.html#contrastiveloss) with these parameters:
+  ```json
+  {
+      "distance_metric": "SiameseDistanceMetric.COSINE_DISTANCE",
+      "margin": 0.5,
+      "size_average": true
+  }
+  ```
+
+### Training Hyperparameters
+#### Non-Default Hyperparameters
+
+- `eval_strategy`: steps
+- `per_device_train_batch_size`: 16
+- `per_device_eval_batch_size`: 16
+- `num_train_epochs`: 1
+- `warmup_ratio`: 0.1
+- `fp16`: True
+- `load_best_model_at_end`: 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`: 16
+- `per_device_eval_batch_size`: 16
+- `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`: 0.0
+- `adam_beta1`: 0.9
+- `adam_beta2`: 0.999
+- `adam_epsilon`: 1e-08
+- `max_grad_norm`: 1.0
+- `num_train_epochs`: 1
+- `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`: False
+- `fp16`: True
+- `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`: 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
+- `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
+| Epoch      | Step     | Training Loss | Validation Loss | item-classification_cosine_ap |
+|:----------:|:--------:|:-------------:|:---------------:|:-----------------------------:|
+| 0          | 0        | -             | 0.0237          | 0.4047                        |
+| 0.0649     | 100      | 0.0132        | -               | -                             |
+| 0.1298     | 200      | 0.0062        | -               | -                             |
+| 0.1622     | 250      | -             | 0.0037          | 0.7734                        |
+| 0.1947     | 300      | 0.0053        | -               | -                             |
+| 0.2596     | 400      | 0.0053        | -               | -                             |
+| 0.3245     | 500      | 0.004         | 0.0043          | 0.7855                        |
+| 0.3894     | 600      | 0.0049        | -               | -                             |
+| 0.4543     | 700      | 0.0044        | -               | -                             |
+| 0.4867     | 750      | -             | 0.0039          | 0.7641                        |
+| 0.5191     | 800      | 0.0039        | -               | -                             |
+| 0.5840     | 900      | 0.0043        | -               | -                             |
+| 0.6489     | 1000     | 0.0036        | 0.0035          | 0.7709                        |
+| 0.7138     | 1100     | 0.0042        | -               | -                             |
+| 0.7787     | 1200     | 0.0036        | -               | -                             |
+| 0.8112     | 1250     | -             | 0.0036          | 0.7956                        |
+| 0.8436     | 1300     | 0.0038        | -               | -                             |
+| 0.9085     | 1400     | 0.0038        | -               | -                             |
+| **0.9734** | **1500** | **0.0032**    | **0.0035**      | **0.7986**                    |
+| 1.0        | 1541     | -             | 0.0035          | 0.7986                        |
+
+* The bold row denotes the saved checkpoint.
+
+### Framework Versions
+- Python: 3.10.16
+- Sentence Transformers: 3.4.0.dev0
+- Transformers: 4.47.1
+- PyTorch: 2.5.1+cu124
+- Accelerate: 1.2.1
+- Datasets: 3.2.0
+- 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",
+}
+```
+
+#### ContrastiveLoss
+```bibtex
+@inproceedings{hadsell2006dimensionality,
+    author={Hadsell, R. and Chopra, S. and LeCun, Y.},
+    booktitle={2006 IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR'06)},
+    title={Dimensionality Reduction by Learning an Invariant Mapping},
+    year={2006},
+    volume={2},
+    number={},
+    pages={1735-1742},
+    doi={10.1109/CVPR.2006.100}
+}
+```
+
+<!--
+## 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.*
+-->

config.json

@@ -0,0 +1,27 @@
+{
+  "_name_or_path": "sergeyzh/rubert-tiny-turbo",
+  "architectures": [
+    "BertModel"
+  ],
+  "attention_probs_dropout_prob": 0.1,
+  "classifier_dropout": null,
+  "emb_size": 312,
+  "gradient_checkpointing": false,
+  "hidden_act": "gelu",
+  "hidden_dropout_prob": 0.1,
+  "hidden_size": 312,
+  "initializer_range": 0.02,
+  "intermediate_size": 600,
+  "layer_norm_eps": 1e-12,
+  "max_position_embeddings": 2048,
+  "model_type": "bert",
+  "num_attention_heads": 12,
+  "num_hidden_layers": 3,
+  "pad_token_id": 0,
+  "position_embedding_type": "absolute",
+  "torch_dtype": "float32",
+  "transformers_version": "4.47.1",
+  "type_vocab_size": 2,
+  "use_cache": true,
+  "vocab_size": 83828
+}

config_sentence_transformers.json

@@ -0,0 +1,10 @@
+{
+  "__version__": {
+    "sentence_transformers": "3.4.0.dev0",
+    "transformers": "4.47.1",
+    "pytorch": "2.5.1+cu124"
+  },
+  "prompts": {},
+  "default_prompt_name": null,
+  "similarity_fn_name": "cosine"
+}

model.safetensors

@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:f9f650e099ac4b688f783899278e50011adc2db66cdbc1a33cdb89280a28a362
+size 116781184

modules.json

@@ -0,0 +1,20 @@
+[
+  {
+    "idx": 0,
+    "name": "0",
+    "path": "",
+    "type": "sentence_transformers.models.Transformer"
+  },
+  {
+    "idx": 1,
+    "name": "1",
+    "path": "1_Pooling",
+    "type": "sentence_transformers.models.Pooling"
+  },
+  {
+    "idx": 2,
+    "name": "2",
+    "path": "2_Normalize",
+    "type": "sentence_transformers.models.Normalize"
+  }
+]

sentence_bert_config.json

@@ -0,0 +1,4 @@
+{
+  "max_seq_length": 2048,
+  "do_lower_case": false
+}

special_tokens_map.json

@@ -0,0 +1,37 @@
+{
+  "cls_token": {
+    "content": "[CLS]",
+    "lstrip": false,
+    "normalized": false,
+    "rstrip": false,
+    "single_word": false
+  },
+  "mask_token": {
+    "content": "[MASK]",
+    "lstrip": false,
+    "normalized": false,
+    "rstrip": false,
+    "single_word": false
+  },
+  "pad_token": {
+    "content": "[PAD]",
+    "lstrip": false,
+    "normalized": false,
+    "rstrip": false,
+    "single_word": false
+  },
+  "sep_token": {
+    "content": "[SEP]",
+    "lstrip": false,
+    "normalized": false,
+    "rstrip": false,
+    "single_word": false
+  },
+  "unk_token": {
+    "content": "[UNK]",
+    "lstrip": false,
+    "normalized": false,
+    "rstrip": false,
+    "single_word": false
+  }
+}

tokenizer_config.json

@@ -0,0 +1,65 @@
+{
+  "added_tokens_decoder": {
+    "0": {
+      "content": "[PAD]",
+      "lstrip": false,
+      "normalized": false,
+      "rstrip": false,
+      "single_word": false,
+      "special": true
+    },
+    "1": {
+      "content": "[UNK]",
+      "lstrip": false,
+      "normalized": false,
+      "rstrip": false,
+      "single_word": false,
+      "special": true
+    },
+    "2": {
+      "content": "[CLS]",
+      "lstrip": false,
+      "normalized": false,
+      "rstrip": false,
+      "single_word": false,
+      "special": true
+    },
+    "3": {
+      "content": "[SEP]",
+      "lstrip": false,
+      "normalized": false,
+      "rstrip": false,
+      "single_word": false,
+      "special": true
+    },
+    "4": {
+      "content": "[MASK]",
+      "lstrip": false,
+      "normalized": false,
+      "rstrip": false,
+      "single_word": false,
+      "special": true
+    }
+  },
+  "clean_up_tokenization_spaces": true,
+  "cls_token": "[CLS]",
+  "do_basic_tokenize": true,
+  "do_lower_case": false,
+  "extra_special_tokens": {},
+  "mask_token": "[MASK]",
+  "max_length": 512,
+  "model_max_length": 2048,
+  "never_split": null,
+  "pad_to_multiple_of": null,
+  "pad_token": "[PAD]",
+  "pad_token_type_id": 0,
+  "padding_side": "right",
+  "sep_token": "[SEP]",
+  "stride": 0,
+  "strip_accents": null,
+  "tokenize_chinese_chars": true,
+  "tokenizer_class": "BertTokenizer",
+  "truncation_side": "right",
+  "truncation_strategy": "longest_first",
+  "unk_token": "[UNK]"
+}