ibm-granite/granite-embedding-278m-multilingual trained on german Natural Questions pairs

This is a sentence-transformers model finetuned from ibm-granite/granite-embedding-278m-multilingual on the csv 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: ibm-granite/granite-embedding-278m-multilingual
  • Maximum Sequence Length: 512 tokens
  • Output Dimensionality: 768 dimensions
  • Similarity Function: Cosine Similarity
  • Training Dataset:
    • csv
  • Language: de
  • License: apache-2.0

Model Sources

Full Model Architecture

SentenceTransformer(
  (0): Transformer({'max_seq_length': 512, 'do_lower_case': False}) with Transformer model: XLMRobertaModel 
  (1): Pooling({'word_embedding_dimension': 768, 'pooling_mode_cls_token': 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:

pip install -U sentence-transformers

Then you can load this model and run inference.

from sentence_transformers import SentenceTransformer

# Download from the 🤗 Hub
model = SentenceTransformer("oliverguhr/revosax-granite-embedding-278m-multilingual")
# Run inference
sentences = [
    'Was muss ich beachten, wenn ich eine Erlaubnis zum Verbringen von Waffen oder Munition aus Deutschland beantragen möchte?',
    '## Zehntes Sächsisches Kostenverzeichnis 99 Waffenrecht\r\n 1 Hs. 2 [WaffG](/federal_laws/431/redirect "Waffengesetz") | 269 bis 2 694 | | 3.3 | Bewilligung von Fristverlängerung nach § 21 Abs. 5 Satz 2 [WaffG](/federal_laws/431/redirect "Waffengesetz") | 25 Prozent der nach Tarifstelle 3.1 oder 3.2 festgesetzten Gebühr | | 3.4 | Erlaubnis zum nichtgewerbsmäßigen Herstellen, Bearbeiten oder Instandsetzen von Schusswaffen nach § 26 Abs. 1 Satz 1 [WaffG](/federal_laws/431/redirect "Waffengesetz") | 140 bis 680 | | 3.5 | Erlaubnis zum Betrieb oder zur wesentlichen Änderung ihrer Beschaffenheit oder Art der Nutzung einer Schießstätte einschließlich Abnahmeprüfung nach § 27 Abs. 1 Satz 1 [WaffG](/federal_laws/431/redirect "Waffengesetz"), einschließlich Abnahmeprüfung | 140 bis 1 000 | | 3.6 | Mitteilungen gemäß § 34 Abs. 1 Satz 4 [WaffG](/federal_laws/431/redirect "Waffengesetz") | 17 | | 4. | Verbringen und Mitnahme von Waffen oder Munition in den, durch den oder aus dem Geltungsbereich des Gesetzes | | | 4.1 | Erlaubnis zum Verbringen von Waffen oder Munition in die, durch die oder aus der Bundesrepublik Deutschland nach § 29 Abs. 1 [WaffG](/federal_laws/431/redirect "Waffengesetz") | 70 | | 4.2 | Allgemeine Erlaubnis zum Verbringen von Waffen oder Munition aus der Bundesrepublik Deutschland nach § 30 Abs. 1 [WaffG](/federal_laws/431/redirect "Waffengesetz") | 90 | | 4.3 | Erlaubnis zur Mitnahme von Waffen oder Munition in die oder durch die Bundesrepublik Deutschland nach § 32 Abs. 1 Satz 1 [WaffG](/federal_laws/431/redirect "Waffengesetz") | 70 | | 4.4 | Verlängern einer Erlaubnis zur Mitnahme von Waffen oder Munition in die oder durch die Bundesrepublik Deutschland nach § 32 Abs. 1 Satz 2 [WaffG](/federal_laws/431/redirect "Waffengesetz") | 45 | | 4.5 | Erlaubnis zur Mitnahme von Waffen oder Munition in einen anderen Mitgliedstaat nach § 32 Abs. 1a [WaffG](/federal_laws/431/redirect "Waffengesetz") | 70 | | 4.6 | Ausstellen eines Europäischen Feuerwaffenpasses nach § 32 Abs. 2 [WaffG](/federal_laws/431/redirect "Waffengesetz") | 80 | | 4.7 | Eintragungen im Europäischen Feuerwaffenpass, soweit die Eintragung nicht beim Ausstellen des Europäischen Feuerwaffenpasses vorgenommen wird nach § 37g Abs. 3 [WaffG](/federal_laws/431/redirect "Waffengesetz") | 35 | | 4.8 | Verlängern der Geltungsdauer eines Europäischen Feuerwaffenpasses nach § 33 Abs. 1 Satz 2 [AWaffV](/federal_laws/986/redirect "Allgemeine Waffengesetz-Verordnung") | 45 | | 5. | Zulassung von Ausnahmen | | | 5.1 | Ausnahmen vom Mindestalter für Kinder und Jugendliche nach § 3 Abs. 3 [WaffG](/federal_laws/431/redirect "Waffengesetz") | 105 bis 210 | | 5.2 | Ausnahmen von den Erlaubnispflichten nach § 12 Abs. 5 [WaffG](/federal_laws/431/redirect "Waffengesetz") | 105 bis 275 | | 5.3 | Ausnahmen vom Mindestalter zur',
    '## Schulordnung Förderschulen §\xa05 \xa0Aufgabe und Aufbau der Schule mit Förderschwerpunkt geistige Entwicklung\r\n\r\n(1) Die Schule mit dem Förderschwerpunkt geistige Entwicklung unterrichtet und begleitet Schülerinnen und Schüler mit schwerwiegenden Beeinträchtigungen im kognitiven Bereich, verbunden mit sozialkommunikativen und emotionalen Besonderheiten.\r\n\r\n(2) Die Schule mit Förderschwerpunkt geistige Entwicklung gliedert sich in Unterstufe, Mittelstufe, Oberstufe und Werkstufe. Innerhalb der einzelnen Stufen werden Klassen gebildet. Der Besuch einer Stufe umfasst drei Jahre. Die Schülerinnen und Schüler der Schule mit dem Förderschwerpunkt geistige Entwicklung erfüllen die ihnen obliegende Berufsschulpflicht in der Regel in der Werkstufe.\r\n\r\n(3) Der Unterricht erfolgt nach den Lehrplänen für die Schule mit dem Förderschwerpunkt geistige Entwicklung.\r\n\r\n\r\n',
]
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]

Training Details

Training Dataset

csv

  • Dataset: csv
  • Size: 48,631 training samples
  • Columns: query and answer
  • Approximate statistics based on the first 1000 samples:
    query answer
    type string string
    details
    • min: 13 tokens
    • mean: 25.25 tokens
    • max: 50 tokens
    • min: 19 tokens
    • mean: 278.62 tokens
    • max: 512 tokens
  • Samples:
    query answer
    Wie kann ich die Berichtigung der Eröffnungsbilanz und des Jahresabschlusses im sächsischen Kommunalhaushalt vornehmen, wenn ich einen Fehler entdecke? ## Sächsische Kommunalhaushaltsverordnung § 62  Berichtigung der Eröffnungsbilanz, des Jahresabschlusses und des Gesamtabschlusses


    (1) Ergibt sich bei der Aufstellung des Jahresabschlusses für ein späteres Haushaltsjahr, dass in der Eröffnungsbilanz Vermögensgegenstände, zweckgebundene und sonstige Rücklagen, Sonderposten, Rückstellungen, Verbindlichkeiten oder Rechnungsabgrenzungsposten


    1. mit einem zu niedrigen Wert, 2. mit einem zu hohen Wert, 3. zu Unrecht oder 4. nicht angesetzt worden sind, ist in dem letzten noch nicht festgestellten Jahresabschluss der Wertansatz zu berichtigen oder der unterlassene Wertansatz nachzuholen, wenn es sich um einen wesentlichen Betrag handelt.


    (2) Maßgeblich für die Beurteilung der Fehlerhaftigkeit sind die zum Bilanzstichtag bestehenden objektiven Verhältnisse.


    (3) Die Berichtigung ist im Anhang des betroffenen Jahresabschlusses zu erläutern. Auf Grund einer nachträglichen Ausübung von Wahlrechten oder Ermessensspielräumen ist eine Ber...
    Was muss ich beachten, wenn ich eine Mitteilung über die Anordnung oder Aufhebung einer Vollstreckungssperre machen möchte? ## Verwaltungsvorschrift des Sächsischen Staatsministeriums der Justiz und für Demokratie, Europa und Gleichstellung über Mitteilungen in Zivilsachen 1 Mitteilungen über die Anordnung und Aufhebung einer Vollstreckungssperre


    (1) Mitzuteilen sind die Anordnung und Aufhebung einer Vollstreckungssperre nach § 49 Absatz 1 Nummer 1 StaRUG.

    Gleiches gilt für Folgeanordnungen und Neuanordnungen nach § 52 StaRUG.


    (2) Die Mitteilung ist alsbald nach Erlass der Anordnung oder Aufhebung zu bewirken.


    (3) Die Mitteilungen sind zu richten an:


    1. das Vollstreckungsgericht; 2. die Gerichtskasse oder die nach § 2 Absatz 1 Satz 2 JBeitrG als Vollstreckungsbehörde bestimmte Stelle; 3. das Hauptzollamt; 4. die Verteilerstelle für Gerichtsvollzieheraufträge; 5. das Finanzamt; 6. die Agentur für Arbeit. (4) Soweit gesetzliche Vorschriften nicht entgegenstehen, können die Mitteilungen in einfacher Abschrift oder auch elektronisch übermittelt werden.



    Wann tritt die Sächsische Härtefallkommissionsverordnung genau in Kraft? ## Sächsische Härtefallkommissionsverordnung § 5  Inkrafttreten


    Diese Verordnung tritt am Tage nach ihrer Verkündung in Kraft.


    Dresden, den 6. Juli 2010


    Der Ministerpräsident

    In Vertretung

    Sven Morlok

    Staatsminister


    Der Staatsminister des Innern

    In Vertretung

    Prof. Dr. Georg Unland

    Staatsminister


  • Loss: CachedMultipleNegativesRankingLoss with these parameters:
    {
        "scale": 20.0,
        "similarity_fct": "cos_sim",
        "mini_batch_size": 32
    }
    

Evaluation Dataset

csv

  • Dataset: csv
  • Size: 12,158 evaluation samples
  • Columns: query and answer
  • Approximate statistics based on the first 1000 samples:
    query answer
    type string string
    details
    • min: 12 tokens
    • mean: 25.29 tokens
    • max: 44 tokens
    • min: 19 tokens
    • mean: 281.72 tokens
    • max: 512 tokens
  • Samples:
    query answer
    Was sind die Voraussetzungen, um eine Vergütung für Fachkräfte im Bereich der Sozialarbeit zu bekommen? ## Verwaltungsvorschrift des Sächsischen Staatsministeriums für Soziales, Gesundheit, Jugend und Familie über die Vergütung für Fachkräfte beim Vollzug der Verordnung über die staatliche Anerkennung von Diplom-Sozialarbeitern, Diplom-Sozialpädagogen und Diplom-Heilpädagogen 2. Voraussetzungen


    2. Voraussetzungen

    Eine Vergütung kann nur gewährt werden, wenn a) der Fachkraft die Tätigkeit nicht im Rahmen der Dienstpflichten im Hauptamt übertragen werden kann und b) sie für diese Nebentätigkeit im Hauptamt nachweislich nicht entsprechend entlastet wird.

    Wie wird die Mitgliedschaft in der Bundesregierung oder im Landtag bei der Besoldung berücksichtigt? ## Verwaltungsvorschrift des Sächsischen Staatsministeriums der Finanzen zum Vollzug des Sächsischen Besoldungsgesetzes

    der Mitgliedschaft in der Bundesregierung oder einer Landesregierung, in der gesetzgebenden Körperschaft eines Landes, im Deutschen Bundestag oder im Europäischen Parlament nicht den Aufstieg in den Stufen des Grundgehalts. Dies setzt voraus, dass das ehemalige Kabinettsmitglied oder der ehemalige Abgeordnete für die Dauer der Mitgliedschaft keine Versorgungsabfindung erhalten hat. Für die ehemaligen Mitglieder der Sächsischen Staatsregierung, die danach im Beamtenverhältnis wiederverwendet werden, kommt eine Berücksichtigung der Zeit der Mitgliedschaft beim Stufenaufstieg in Betracht, da das Sächsische Ministergesetz keine Regelung zu einer Versorgungsabfindung enthält. Ebenso verhält es sich bei den ehemaligen Kabinettsmitgliedern des Bundes. Eine Versorgungsabfindung erhalten auf Antrag die Mitglieder des Sächsischen Landtages gemäß § 17 Absatz 1 des Abgeordnete...
    Was muss ich beachten, wenn ich eine Förderung für ganztägige Bildungs- und Betreuungsangebote beantragen möchte? ## Richtlinie Ganztagsinvestitionen VII. Verfahren

    § 7 Ganztagsfinanzhilfegesetz vorliegen und keine Doppelförderung beantragt wird, kk) Angaben zur Anzahl der Plätze ganztägiger Bildungs- und Betreuungsangebote, die gemäß Ziffer IV Nummer 1 Buchstabe h mit der Investitionsmaßnahme aaa) zusätzlich geschaffen werden, bbb) von der Schaffung räumlicher Kapazitäten profitieren, ccc) erhalten werden, weil sie ohne Erhaltungsmaßnahmen mindestens perspektivisch vom Wegfall bedroht sind, oder vom Erhalt räumlicher Kapazitäten profitieren, als messbare Ziele der Investitionsmaßnahme, ll) Angaben, ob an der Schule Zuwendungen nach der Sächsischen Ganztagsangebotsverordnung eingesetzt werden, mm) eine Versicherung, dass die Planung und Durchführung der beantragten Maßnahme auf Grundlage von angemessenen und dokumentierten Wirtschaftlichkeitsuntersuchungen erfolgt und die Grundsätze der Wirtschaftlichkeit und Sparsamkeit eingehalten werden, nn) eine Versicherung, dass die Maßnahme im Sinne von Z...
  • Loss: CachedMultipleNegativesRankingLoss with these parameters:
    {
        "scale": 20.0,
        "similarity_fct": "cos_sim",
        "mini_batch_size": 32
    }
    

Training Hyperparameters

Non-Default Hyperparameters

  • eval_strategy: steps
  • per_device_train_batch_size: 32
  • per_device_eval_batch_size: 32
  • learning_rate: 4e-05
  • warmup_ratio: 0.1
  • seed: 12
  • bf16: True
  • batch_sampler: no_duplicates

All Hyperparameters

Click to expand
  • overwrite_output_dir: False
  • do_predict: False
  • eval_strategy: steps
  • prediction_loss_only: True
  • per_device_train_batch_size: 32
  • per_device_eval_batch_size: 32
  • 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: 4e-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: 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: 12
  • 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}
  • tp_size: 0
  • fsdp_transformer_layer_cls_to_wrap: None
  • accelerator_config: {'split_batches': False, 'dispatch_batches': None, 'even_batches': True, 'use_seedable_sampler': True, 'non_blocking': False, 'gradient_accumulation_kwargs': None}
  • deepspeed: None
  • label_smoothing_factor: 0.0
  • optim: adamw_torch
  • optim_args: None
  • adafactor: False
  • group_by_length: False
  • length_column_name: length
  • ddp_find_unused_parameters: None
  • ddp_bucket_cap_mb: None
  • ddp_broadcast_buffers: False
  • dataloader_pin_memory: True
  • dataloader_persistent_workers: False
  • skip_memory_metrics: True
  • use_legacy_prediction_loop: False
  • push_to_hub: False
  • resume_from_checkpoint: None
  • hub_model_id: None
  • hub_strategy: every_save
  • hub_private_repo: None
  • hub_always_push: False
  • gradient_checkpointing: False
  • gradient_checkpointing_kwargs: None
  • include_inputs_for_metrics: False
  • include_for_metrics: []
  • eval_do_concat_batches: True
  • fp16_backend: auto
  • push_to_hub_model_id: None
  • push_to_hub_organization: None
  • mp_parameters:
  • auto_find_batch_size: False
  • full_determinism: False
  • torchdynamo: None
  • ray_scope: last
  • ddp_timeout: 1800
  • torch_compile: False
  • torch_compile_backend: None
  • torch_compile_mode: None
  • include_tokens_per_second: False
  • include_num_input_tokens_seen: False
  • neftune_noise_alpha: None
  • optim_target_modules: None
  • batch_eval_metrics: False
  • eval_on_start: False
  • use_liger_kernel: False
  • eval_use_gather_object: False
  • average_tokens_across_devices: False
  • prompts: None
  • batch_sampler: no_duplicates
  • multi_dataset_batch_sampler: proportional

Training Logs

Click to expand
Epoch Step Training Loss Validation Loss
0.0007 1 0.3765 -
0.0033 5 0.4998 -
0.0066 10 0.5041 -
0.0099 15 0.4927 -
0.0132 20 0.3842 -
0.0164 25 0.463 -
0.0197 30 0.5034 -
0.0230 35 0.4948 -
0.0263 40 0.4611 -
0.0296 45 0.4297 -
0.0329 50 0.433 -
0.0362 55 0.4112 -
0.0395 60 0.4352 -
0.0428 65 0.408 -
0.0461 70 0.4639 -
0.0493 75 0.4229 -
0.0526 80 0.4303 -
0.0559 85 0.4534 -
0.0592 90 0.4534 -
0.0625 95 0.3836 -
0.0658 100 0.376 -
0.0691 105 0.4177 -
0.0724 110 0.3835 -
0.0757 115 0.3872 -
0.0789 120 0.3169 -
0.0822 125 0.3255 -
0.0855 130 0.2971 -
0.0888 135 0.3262 -
0.0921 140 0.2915 -
0.0954 145 0.285 -
0.0987 150 0.3298 -
0.1020 155 0.2844 -
0.1053 160 0.2968 -
0.1086 165 0.2559 -
0.1118 170 0.2791 -
0.1151 175 0.261 -
0.1184 180 0.2612 -
0.1217 185 0.2252 -
0.125 190 0.1789 -
0.1283 195 0.2246 -
0.1316 200 0.2383 -
0.1349 205 0.2188 -
0.1382 210 0.2215 -
0.1414 215 0.2229 -
0.1447 220 0.2135 -
0.1480 225 0.1902 -
0.1513 230 0.1905 -
0.1546 235 0.2281 -
0.1579 240 0.1723 -
0.1612 245 0.179 -
0.1645 250 0.1701 -
0.1678 255 0.179 -
0.1711 260 0.1688 -
0.1743 265 0.1579 -
0.1776 270 0.1761 -
0.1809 275 0.1268 -
0.1842 280 0.1128 -
0.1875 285 0.1468 -
0.1908 290 0.1269 -
0.1941 295 0.1297 -
0.1974 300 0.1035 -
0.2007 305 0.1336 -
0.2039 310 0.1296 -
0.2072 315 0.0967 -
0.2105 320 0.1198 -
0.2138 325 0.12 -
0.2171 330 0.1164 -
0.2204 335 0.0895 -
0.2237 340 0.0683 -
0.2270 345 0.0977 -
0.2303 350 0.098 -
0.2336 355 0.0878 -
0.2368 360 0.0659 -
0.2401 365 0.0751 -
0.2434 370 0.1003 -
0.2467 375 0.0837 -
0.25 380 0.068 -
0.2533 385 0.0806 -
0.2566 390 0.0732 -
0.2599 395 0.0889 -
0.2632 400 0.0604 -
0.2664 405 0.0773 -
0.2697 410 0.0768 -
0.2730 415 0.0713 -
0.2763 420 0.07 -
0.2796 425 0.0521 -
0.2829 430 0.0565 -
0.2862 435 0.037 -
0.2895 440 0.0674 -
0.2928 445 0.0558 -
0.2961 450 0.0492 -
0.2993 455 0.0615 -
0.3026 460 0.0493 -
0.3059 465 0.0429 -
0.3092 470 0.0858 -
0.3125 475 0.0847 -
0.3158 480 0.0647 -
0.3191 485 0.0705 -
0.3224 490 0.0683 -
0.3257 495 0.0575 -
0.3289 500 0.0531 -
0.3322 505 0.0443 -
0.3355 510 0.0561 -
0.3388 515 0.0468 -
0.3421 520 0.0473 -
0.3454 525 0.0412 -
0.3487 530 0.0346 -
0.3520 535 0.061 -
0.3553 540 0.0652 -
0.3586 545 0.0296 -
0.3618 550 0.0511 -
0.3651 555 0.0463 -
0.3684 560 0.0713 -
0.3717 565 0.0405 -
0.375 570 0.0443 -
0.3783 575 0.0404 -
0.3816 580 0.038 -
0.3849 585 0.045 -
0.3882 590 0.0462 -
0.3914 595 0.0367 -
0.3947 600 0.0375 -
0.3980 605 0.0369 -
0.4013 610 0.0481 -
0.4046 615 0.0328 -
0.4079 620 0.0322 -
0.4112 625 0.0467 -
0.4145 630 0.0359 -
0.4178 635 0.0412 -
0.4211 640 0.041 -
0.4243 645 0.0459 -
0.4276 650 0.0368 -
0.4309 655 0.0327 -
0.4342 660 0.0338 -
0.4375 665 0.0863 -
0.4408 670 0.0371 -
0.4441 675 0.0342 -
0.4474 680 0.0466 -
0.4507 685 0.0424 -
0.4539 690 0.042 -
0.4572 695 0.0819 -
0.4605 700 0.043 -
0.4638 705 0.0397 -
0.4671 710 0.0392 -
0.4704 715 0.0235 -
0.4737 720 0.0411 -
0.4770 725 0.0286 -
0.4803 730 0.033 -
0.4836 735 0.0519 -
0.4868 740 0.0393 -
0.4901 745 0.047 -
0.4934 750 0.0532 -
0.4967 755 0.054 -
0.5 760 0.0415 -
0.5033 765 0.0602 -
0.5066 770 0.0541 -
0.5099 775 0.0887 -
0.5132 780 0.0235 -
0.5164 785 0.0224 -
0.5197 790 0.0445 -
0.5230 795 0.0258 -
0.5263 800 0.0308 -
0.5296 805 0.0382 -
0.5329 810 0.0357 -
0.5362 815 0.0732 -
0.5395 820 0.0381 -
0.5428 825 0.0387 -
0.5461 830 0.0532 -
0.5493 835 0.0381 -
0.5526 840 0.0606 -
0.5559 845 0.0312 -
0.5592 850 0.0264 -
0.5625 855 0.0475 -
0.5658 860 0.046 -
0.5691 865 0.0254 -
0.5724 870 0.0321 -
0.5757 875 0.0423 -
0.5789 880 0.0619 -
0.5822 885 0.0489 -
0.5855 890 0.0228 -
0.5888 895 0.0234 -
0.5921 900 0.0535 -
0.5954 905 0.032 -
0.5987 910 0.0365 -
0.6020 915 0.0382 -
0.6053 920 0.0411 -
0.6086 925 0.0327 -
0.6118 930 0.0306 -
0.6151 935 0.035 -
0.6184 940 0.0284 -
0.6217 945 0.0364 -
0.625 950 0.0265 -
0.6283 955 0.0271 -
0.6316 960 0.0417 -
0.6349 965 0.0275 -
0.6382 970 0.0405 -
0.6414 975 0.0288 -
0.6447 980 0.0335 -
0.6480 985 0.0328 -
0.6513 990 0.0568 -
0.6546 995 0.027 -
0.6579 1000 0.0367 -
0.6612 1005 0.0329 -
0.6645 1010 0.0455 -
0.6678 1015 0.0433 -
0.6711 1020 0.0433 -
0.6743 1025 0.0596 -
0.6776 1030 0.0708 -
0.6809 1035 0.0231 -
0.6842 1040 0.0357 -
0.6875 1045 0.0611 -
0.6908 1050 0.0327 -
0.6941 1055 0.0313 -
0.6974 1060 0.0368 -
0.7007 1065 0.0402 -
0.7039 1070 0.0657 -
0.7072 1075 0.0391 -
0.7105 1080 0.0543 -
0.7138 1085 0.0254 -
0.7171 1090 0.0348 -
0.7204 1095 0.0418 -
0.7237 1100 0.0336 -
0.7270 1105 0.0242 -
0.7303 1110 0.0329 -
0.7336 1115 0.0277 -
0.7368 1120 0.0261 -
0.7401 1125 0.0281 -
0.7434 1130 0.0549 -
0.7467 1135 0.0206 -
0.75 1140 0.0209 -
0.7533 1145 0.0268 -
0.7566 1150 0.0295 -
0.7599 1155 0.0322 -
0.7632 1160 0.0246 -
0.7664 1165 0.0321 -
0.7697 1170 0.0289 -
0.7730 1175 0.0222 -
0.7763 1180 0.0305 -
0.7796 1185 0.0318 -
0.7829 1190 0.0267 -
0.7862 1195 0.0244 -
0.7895 1200 0.0305 -
0.7928 1205 0.0326 -
0.7961 1210 0.0289 -
0.7993 1215 0.023 -
0.8026 1220 0.0428 -
0.8059 1225 0.0238 -
0.8092 1230 0.0348 -
0.8125 1235 0.0478 -
0.8158 1240 0.0292 -
0.8191 1245 0.0324 -
0.8224 1250 0.0335 -
0.8257 1255 0.033 -
0.8289 1260 0.0231 -
0.8322 1265 0.022 -
0.8355 1270 0.0332 -
0.8388 1275 0.0512 -
0.8421 1280 0.0367 -
0.8454 1285 0.03 -
0.8487 1290 0.0313 -
0.8520 1295 0.0582 -
0.8553 1300 0.0314 -
0.8586 1305 0.0206 -
0.8618 1310 0.0291 -
0.8651 1315 0.0267 -
0.8684 1320 0.0204 -
0.8717 1325 0.0306 -
0.875 1330 0.0199 -
0.8783 1335 0.0167 -
0.8816 1340 0.0262 -
0.8849 1345 0.028 -
0.8882 1350 0.0344 -
0.8914 1355 0.0339 -
0.8947 1360 0.0425 -
0.8980 1365 0.0317 -
0.9013 1370 0.0349 -
0.9046 1375 0.0302 -
0.9079 1380 0.0319 -
0.9112 1385 0.0314 -
0.9145 1390 0.0305 -
0.9178 1395 0.0329 -
0.9211 1400 0.034 -
0.9243 1405 0.027 -
0.9276 1410 0.0344 -
0.9309 1415 0.0287 -
0.9342 1420 0.0201 -
0.9375 1425 0.0376 -
0.9408 1430 0.0279 -
0.9441 1435 0.0352 -
0.9474 1440 0.023 -
0.9507 1445 0.023 -
0.9539 1450 0.0252 -
0.9572 1455 0.0256 -
0.9605 1460 0.0371 -
0.9638 1465 0.0225 -
0.9671 1470 0.0288 -
0.9704 1475 0.0262 -
0.9737 1480 0.0262 -
0.9770 1485 0.0301 -
0.9803 1490 0.0302 -
0.9836 1495 0.0243 -
0.9868 1500 0.0426 -
0.9901 1505 0.0416 -
0.9934 1510 0.0399 -
0.9967 1515 0.0209 -
1.0 1520 0.041 -
1.0033 1525 0.0385 -
1.0066 1530 0.0184 -
1.0099 1535 0.0298 -
1.0132 1540 0.0427 -
1.0164 1545 0.0198 -
1.0197 1550 0.0445 -
1.0230 1555 0.0444 -
1.0263 1560 0.0375 -
1.0296 1565 0.0295 -
1.0329 1570 0.0227 -
1.0362 1575 0.0267 -
1.0395 1580 0.0325 -
1.0428 1585 0.0289 -
1.0461 1590 0.0304 -
1.0493 1595 0.042 -
1.0526 1600 0.0266 -
1.0559 1605 0.0436 -
1.0592 1610 0.0486 -
1.0625 1615 0.0312 -
1.0658 1620 0.0245 -
1.0691 1625 0.0168 -
1.0724 1630 0.0207 -
1.0757 1635 0.0344 -
1.0789 1640 0.0199 -
1.0822 1645 0.0327 -
1.0855 1650 0.0567 -
1.0888 1655 0.0358 -
1.0921 1660 0.0296 -
1.0954 1665 0.0268 -
1.0987 1670 0.0392 -
1.1020 1675 0.0213 -
1.1053 1680 0.0335 -
1.1086 1685 0.0267 -
1.1118 1690 0.0311 -
1.1151 1695 0.0347 -
1.1184 1700 0.0385 -
1.1217 1705 0.0355 -
1.125 1710 0.0252 -
1.1283 1715 0.0389 -
1.1316 1720 0.0269 -
1.1349 1725 0.0162 -
1.1382 1730 0.044 -
1.1414 1735 0.0254 -
1.1447 1740 0.0303 -
1.1480 1745 0.0154 -
1.1513 1750 0.0353 -
1.1546 1755 0.0165 -
1.1579 1760 0.0218 -
1.1612 1765 0.0204 -
1.1645 1770 0.0431 -
1.1678 1775 0.0446 -
1.1711 1780 0.0388 -
1.1743 1785 0.0189 -
1.1776 1790 0.0237 -
1.1809 1795 0.0163 -
1.1842 1800 0.0173 -
1.1875 1805 0.0271 -
1.1908 1810 0.0307 -
1.1941 1815 0.0301 -
1.1974 1820 0.0345 -
1.2007 1825 0.0221 -
1.2039 1830 0.0196 -
1.2072 1835 0.0293 -
1.2105 1840 0.0446 -
1.2138 1845 0.0274 -
1.2171 1850 0.026 -
1.2204 1855 0.0222 -
1.2237 1860 0.0191 -
1.2270 1865 0.0427 -
1.2303 1870 0.0289 -
1.2336 1875 0.0542 -
1.2368 1880 0.0303 -
1.2401 1885 0.027 -
1.2434 1890 0.0203 -
1.2467 1895 0.0273 -
1.25 1900 0.0615 -
1.2533 1905 0.0243 -
1.2566 1910 0.0258 -
1.2599 1915 0.0163 -
1.2632 1920 0.0162 -
1.2664 1925 0.0252 -
1.2697 1930 0.0354 -
1.2730 1935 0.0336 -
1.2763 1940 0.0306 -
1.2796 1945 0.0364 -
1.2829 1950 0.0249 -
1.2862 1955 0.0303 -
1.2895 1960 0.0599 -
1.2928 1965 0.0264 -
1.2961 1970 0.0263 -
1.2993 1975 0.0376 -
1.3026 1980 0.0179 -
1.3059 1985 0.0294 -
1.3092 1990 0.0344 -
1.3125 1995 0.0369 -
1.3158 2000 0.0262 -
1.3191 2005 0.0268 -
1.3224 2010 0.0148 -
1.3257 2015 0.0382 -
1.3289 2020 0.0353 -
1.3322 2025 0.0334 -
1.3355 2030 0.0282 -
1.3388 2035 0.058 -
1.3421 2040 0.023 -
1.3454 2045 0.0221 -
1.3487 2050 0.0272 -
1.3520 2055 0.0531 -
1.3553 2060 0.0214 -
1.3586 2065 0.0284 -
1.3618 2070 0.0315 -
1.3651 2075 0.035 -
1.3684 2080 0.0274 -
1.3717 2085 0.0301 -
1.375 2090 0.0344 -
1.3783 2095 0.027 -
1.3816 2100 0.0449 -
1.3849 2105 0.0239 -
1.3882 2110 0.031 -
1.3914 2115 0.0163 -
1.3947 2120 0.0352 -
1.3980 2125 0.0166 -
1.4013 2130 0.0483 -
1.4046 2135 0.0261 -
1.4079 2140 0.0181 -
1.4112 2145 0.027 -
1.4145 2150 0.0416 -
1.4178 2155 0.0152 -
1.4211 2160 0.0334 -
1.4243 2165 0.0263 -
1.4276 2170 0.0315 -
1.4309 2175 0.0247 -
1.4342 2180 0.0283 -
1.4375 2185 0.0321 -
1.4408 2190 0.0317 -
1.4441 2195 0.022 -
1.4474 2200 0.0435 -
1.4507 2205 0.0286 -
1.4539 2210 0.0255 -
1.4572 2215 0.0443 -
1.4605 2220 0.0314 -
1.4638 2225 0.0226 -
1.4671 2230 0.0234 -
1.4704 2235 0.0185 -
1.4737 2240 0.0442 -
1.4770 2245 0.0331 -
1.4803 2250 0.0382 -
1.4836 2255 0.0251 -
1.4868 2260 0.0184 -
1.4901 2265 0.0239 -
1.4934 2270 0.0585 -
1.4967 2275 0.0347 -
1.5 2280 0.0248 0.0185
1.5033 2285 0.0163 -
1.5066 2290 0.0376 -
1.5099 2295 0.0352 -
1.5132 2300 0.0209 -
1.5164 2305 0.039 -
1.5197 2310 0.0233 -
1.5230 2315 0.0347 -
1.5263 2320 0.0464 -
1.5296 2325 0.0287 -
1.5329 2330 0.0304 -
1.5362 2335 0.0366 -
1.5395 2340 0.0236 -
1.5428 2345 0.0185 -
1.5461 2350 0.0195 -
1.5493 2355 0.0295 -
1.5526 2360 0.0277 -
1.5559 2365 0.0298 -
1.5592 2370 0.0356 -
1.5625 2375 0.0309 -
1.5658 2380 0.0277 -
1.5691 2385 0.0301 -
1.5724 2390 0.0311 -
1.5757 2395 0.0232 -
1.5789 2400 0.0246 -
1.5822 2405 0.0362 -
1.5855 2410 0.0245 -
1.5888 2415 0.0348 -
1.5921 2420 0.0262 -
1.5954 2425 0.0217 -
1.5987 2430 0.0204 -
1.6020 2435 0.0166 -
1.6053 2440 0.034 -
1.6086 2445 0.0319 -
1.6118 2450 0.0153 -
1.6151 2455 0.023 -
1.6184 2460 0.0428 -
1.6217 2465 0.0209 -
1.625 2470 0.0185 -
1.6283 2475 0.0181 -
1.6316 2480 0.0243 -
1.6349 2485 0.035 -
1.6382 2490 0.021 -
1.6414 2495 0.0292 -
1.6447 2500 0.0248 -
1.6480 2505 0.0259 -
1.6513 2510 0.0346 -
1.6546 2515 0.0367 -
1.6579 2520 0.0216 -
1.6612 2525 0.0193 -
1.6645 2530 0.0264 -
1.6678 2535 0.0267 -
1.6711 2540 0.0238 -
1.6743 2545 0.0356 -
1.6776 2550 0.0202 -
1.6809 2555 0.0251 -
1.6842 2560 0.0411 -
1.6875 2565 0.0408 -
1.6908 2570 0.0153 -
1.6941 2575 0.0261 -
1.6974 2580 0.0338 -
1.7007 2585 0.0304 -
1.7039 2590 0.0231 -
1.7072 2595 0.0346 -
1.7105 2600 0.0229 -
1.7138 2605 0.0263 -
1.7171 2610 0.0249 -
1.7204 2615 0.0313 -
1.7237 2620 0.0267 -
1.7270 2625 0.0268 -
1.7303 2630 0.0319 -
1.7336 2635 0.0231 -
1.7368 2640 0.0269 -
1.7401 2645 0.0464 -
1.7434 2650 0.0348 -
1.7467 2655 0.0166 -
1.75 2660 0.0407 -
1.7533 2665 0.0336 -
1.7566 2670 0.0248 -
1.7599 2675 0.0248 -
1.7632 2680 0.0465 -
1.7664 2685 0.0347 -
1.7697 2690 0.0502 -
1.7730 2695 0.0325 -
1.7763 2700 0.0222 -
1.7796 2705 0.0326 -
1.7829 2710 0.0373 -
1.7862 2715 0.0172 -
1.7895 2720 0.0332 -
1.7928 2725 0.0307 -
1.7961 2730 0.028 -
1.7993 2735 0.0223 -
1.8026 2740 0.0569 -
1.8059 2745 0.016 -
1.8092 2750 0.0231 -
1.8125 2755 0.0368 -
1.8158 2760 0.026 -
1.8191 2765 0.048 -
1.8224 2770 0.0265 -
1.8257 2775 0.0348 -
1.8289 2780 0.0216 -
1.8322 2785 0.0224 -
1.8355 2790 0.0285 -
1.8388 2795 0.031 -
1.8421 2800 0.0317 -
1.8454 2805 0.0288 -
1.8487 2810 0.0319 -
1.8520 2815 0.0269 -
1.8553 2820 0.0221 -
1.8586 2825 0.019 -
1.8618 2830 0.0166 -
1.8651 2835 0.0274 -
1.8684 2840 0.0273 -
1.8717 2845 0.0164 -
1.875 2850 0.0247 -
1.8783 2855 0.0184 -
1.8816 2860 0.0399 -
1.8849 2865 0.0248 -
1.8882 2870 0.013 -
1.8914 2875 0.0181 -
1.8947 2880 0.018 -
1.8980 2885 0.0206 -
1.9013 2890 0.0326 -
1.9046 2895 0.0455 -
1.9079 2900 0.0222 -
1.9112 2905 0.028 -
1.9145 2910 0.0234 -
1.9178 2915 0.02 -
1.9211 2920 0.034 -
1.9243 2925 0.0221 -
1.9276 2930 0.0291 -
1.9309 2935 0.023 -
1.9342 2940 0.0352 -
1.9375 2945 0.0194 -
1.9408 2950 0.0285 -
1.9441 2955 0.0168 -
1.9474 2960 0.029 -
1.9507 2965 0.027 -
1.9539 2970 0.0316 -
1.9572 2975 0.0267 -
1.9605 2980 0.0115 -
1.9638 2985 0.0244 -
1.9671 2990 0.0272 -
1.9704 2995 0.0167 -
1.9737 3000 0.0322 -
1.9770 3005 0.0437 -
1.9803 3010 0.0389 -
1.9836 3015 0.0184 -
1.9868 3020 0.0333 -
1.9901 3025 0.036 -
1.9934 3030 0.0276 -
1.9967 3035 0.0247 -
2.0 3040 0.0486 -
2.0033 3045 0.0276 -
2.0066 3050 0.0417 -
2.0099 3055 0.0649 -
2.0132 3060 0.0184 -
2.0164 3065 0.0165 -
2.0197 3070 0.0242 -
2.0230 3075 0.0263 -
2.0263 3080 0.0334 -
2.0296 3085 0.0405 -
2.0329 3090 0.0387 -
2.0362 3095 0.0227 -
2.0395 3100 0.0275 -
2.0428 3105 0.0485 -
2.0461 3110 0.0244 -
2.0493 3115 0.0158 -
2.0526 3120 0.0272 -
2.0559 3125 0.018 -
2.0592 3130 0.0236 -
2.0625 3135 0.037 -
2.0658 3140 0.0246 -
2.0691 3145 0.0398 -
2.0724 3150 0.0214 -
2.0757 3155 0.0351 -
2.0789 3160 0.0208 -
2.0822 3165 0.023 -
2.0855 3170 0.0215 -
2.0888 3175 0.024 -
2.0921 3180 0.0239 -
2.0954 3185 0.0457 -
2.0987 3190 0.0251 -
2.1020 3195 0.0308 -
2.1053 3200 0.0203 -
2.1086 3205 0.0282 -
2.1118 3210 0.0245 -
2.1151 3215 0.0216 -
2.1184 3220 0.0264 -
2.1217 3225 0.0269 -
2.125 3230 0.0329 -
2.1283 3235 0.0337 -
2.1316 3240 0.0231 -
2.1349 3245 0.0293 -
2.1382 3250 0.0338 -
2.1414 3255 0.0514 -
2.1447 3260 0.0286 -
2.1480 3265 0.0371 -
2.1513 3270 0.0235 -
2.1546 3275 0.0349 -
2.1579 3280 0.0244 -
2.1612 3285 0.0314 -
2.1645 3290 0.0344 -
2.1678 3295 0.0272 -
2.1711 3300 0.0358 -
2.1743 3305 0.0467 -
2.1776 3310 0.0222 -
2.1809 3315 0.0205 -
2.1842 3320 0.0176 -
2.1875 3325 0.0253 -
2.1908 3330 0.0278 -
2.1941 3335 0.0158 -
2.1974 3340 0.0434 -
2.2007 3345 0.024 -
2.2039 3350 0.0265 -
2.2072 3355 0.0414 -
2.2105 3360 0.0216 -
2.2138 3365 0.0298 -
2.2171 3370 0.0281 -
2.2204 3375 0.0399 -
2.2237 3380 0.0414 -
2.2270 3385 0.0317 -
2.2303 3390 0.029 -
2.2336 3395 0.0269 -
2.2368 3400 0.0261 -
2.2401 3405 0.0277 -
2.2434 3410 0.0372 -
2.2467 3415 0.0317 -
2.25 3420 0.0523 -
2.2533 3425 0.0248 -
2.2566 3430 0.0179 -
2.2599 3435 0.0173 -
2.2632 3440 0.0289 -
2.2664 3445 0.0238 -
2.2697 3450 0.0217 -
2.2730 3455 0.0315 -
2.2763 3460 0.0176 -
2.2796 3465 0.0219 -
2.2829 3470 0.0219 -
2.2862 3475 0.0323 -
2.2895 3480 0.0389 -
2.2928 3485 0.0233 -
2.2961 3490 0.0267 -
2.2993 3495 0.0258 -
2.3026 3500 0.0181 -
2.3059 3505 0.0407 -
2.3092 3510 0.0171 -
2.3125 3515 0.0178 -
2.3158 3520 0.0181 -
2.3191 3525 0.0215 -
2.3224 3530 0.0178 -
2.3257 3535 0.0274 -
2.3289 3540 0.0221 -
2.3322 3545 0.0266 -
2.3355 3550 0.0414 -
2.3388 3555 0.0247 -
2.3421 3560 0.0333 -
2.3454 3565 0.0242 -
2.3487 3570 0.0197 -
2.3520 3575 0.0298 -
2.3553 3580 0.0309 -
2.3586 3585 0.0234 -
2.3618 3590 0.0194 -
2.3651 3595 0.0236 -
2.3684 3600 0.0261 -
2.3717 3605 0.0158 -
2.375 3610 0.0278 -
2.3783 3615 0.0242 -
2.3816 3620 0.0331 -
2.3849 3625 0.0225 -
2.3882 3630 0.0388 -
2.3914 3635 0.0248 -
2.3947 3640 0.0227 -
2.3980 3645 0.0396 -
2.4013 3650 0.0136 -
2.4046 3655 0.0207 -
2.4079 3660 0.0227 -
2.4112 3665 0.017 -
2.4145 3670 0.0257 -
2.4178 3675 0.026 -
2.4211 3680 0.0567 -
2.4243 3685 0.0226 -
2.4276 3690 0.0368 -
2.4309 3695 0.0334 -
2.4342 3700 0.0217 -
2.4375 3705 0.0217 -
2.4408 3710 0.0366 -
2.4441 3715 0.0367 -
2.4474 3720 0.0272 -
2.4507 3725 0.0151 -
2.4539 3730 0.0189 -
2.4572 3735 0.0152 -
2.4605 3740 0.0281 -
2.4638 3745 0.026 -
2.4671 3750 0.017 -
2.4704 3755 0.0343 -
2.4737 3760 0.0784 -
2.4770 3765 0.0266 -
2.4803 3770 0.0188 -
2.4836 3775 0.0177 -
2.4868 3780 0.0378 -
2.4901 3785 0.0235 -
2.4934 3790 0.0209 -
2.4967 3795 0.0303 -
2.5 3800 0.0211 -
2.5033 3805 0.0405 -
2.5066 3810 0.0206 -
2.5099 3815 0.0242 -
2.5132 3820 0.0261 -
2.5164 3825 0.0388 -
2.5197 3830 0.0272 -
2.5230 3835 0.0345 -
2.5263 3840 0.0246 -
2.5296 3845 0.0259 -
2.5329 3850 0.0269 -
2.5362 3855 0.0336 -
2.5395 3860 0.0242 -
2.5428 3865 0.0307 -
2.5461 3870 0.0202 -
2.5493 3875 0.0376 -
2.5526 3880 0.0378 -
2.5559 3885 0.0363 -
2.5592 3890 0.0172 -
2.5625 3895 0.0221 -
2.5658 3900 0.0334 -
2.5691 3905 0.0535 -
2.5724 3910 0.0465 -
2.5757 3915 0.0224 -
2.5789 3920 0.0241 -
2.5822 3925 0.0272 -
2.5855 3930 0.0277 -
2.5888 3935 0.0256 -
2.5921 3940 0.0199 -
2.5954 3945 0.0271 -
2.5987 3950 0.0204 -
2.6020 3955 0.0255 -
2.6053 3960 0.023 -
2.6086 3965 0.0325 -
2.6118 3970 0.0185 -
2.6151 3975 0.0182 -
2.6184 3980 0.0284 -
2.6217 3985 0.0325 -
2.625 3990 0.0238 -
2.6283 3995 0.0392 -
2.6316 4000 0.0387 -
2.6349 4005 0.0261 -
2.6382 4010 0.0257 -
2.6414 4015 0.0298 -
2.6447 4020 0.0329 -
2.6480 4025 0.0168 -
2.6513 4030 0.0237 -
2.6546 4035 0.0201 -
2.6579 4040 0.0352 -
2.6612 4045 0.0237 -
2.6645 4050 0.0386 -
2.6678 4055 0.0225 -
2.6711 4060 0.0191 -
2.6743 4065 0.0261 -
2.6776 4070 0.02 -
2.6809 4075 0.0242 -
2.6842 4080 0.0293 -
2.6875 4085 0.0246 -
2.6908 4090 0.0427 -
2.6941 4095 0.0272 -
2.6974 4100 0.0182 -
2.7007 4105 0.0258 -
2.7039 4110 0.028 -
2.7072 4115 0.0612 -
2.7105 4120 0.0374 -
2.7138 4125 0.014 -
2.7171 4130 0.029 -
2.7204 4135 0.0279 -
2.7237 4140 0.0247 -
2.7270 4145 0.0207 -
2.7303 4150 0.0226 -
2.7336 4155 0.0313 -
2.7368 4160 0.0225 -
2.7401 4165 0.0252 -
2.7434 4170 0.0335 -
2.7467 4175 0.0261 -
2.75 4180 0.0201 -
2.7533 4185 0.0362 -
2.7566 4190 0.0157 -
2.7599 4195 0.0193 -
2.7632 4200 0.0174 -
2.7664 4205 0.0189 -
2.7697 4210 0.0152 -
2.7730 4215 0.0252 -
2.7763 4220 0.0314 -
2.7796 4225 0.0366 -
2.7829 4230 0.0193 -
2.7862 4235 0.0165 -
2.7895 4240 0.0157 -
2.7928 4245 0.0279 -
2.7961 4250 0.0307 -
2.7993 4255 0.0319 -
2.8026 4260 0.0284 -
2.8059 4265 0.0381 -
2.8092 4270 0.0356 -
2.8125 4275 0.0238 -
2.8158 4280 0.0463 -
2.8191 4285 0.037 -
2.8224 4290 0.0249 -
2.8257 4295 0.0288 -
2.8289 4300 0.0392 -
2.8322 4305 0.0266 -
2.8355 4310 0.0354 -
2.8388 4315 0.0286 -
2.8421 4320 0.031 -
2.8454 4325 0.0379 -
2.8487 4330 0.0237 -
2.8520 4335 0.0293 -
2.8553 4340 0.0308 -
2.8586 4345 0.0333 -
2.8618 4350 0.0141 -
2.8651 4355 0.0202 -
2.8684 4360 0.0223 -
2.8717 4365 0.0252 -
2.875 4370 0.0238 -
2.8783 4375 0.0203 -
2.8816 4380 0.0289 -
2.8849 4385 0.0336 -
2.8882 4390 0.0257 -
2.8914 4395 0.0187 -
2.8947 4400 0.0302 -
2.8980 4405 0.0584 -
2.9013 4410 0.019 -
2.9046 4415 0.0323 -
2.9079 4420 0.0212 -
2.9112 4425 0.0265 -
2.9145 4430 0.0324 -
2.9178 4435 0.0175 -
2.9211 4440 0.0317 -
2.9243 4445 0.0208 -
2.9276 4450 0.021 -
2.9309 4455 0.0285 -
2.9342 4460 0.024 -
2.9375 4465 0.0256 -
2.9408 4470 0.0305 -
2.9441 4475 0.0158 -
2.9474 4480 0.0358 -
2.9507 4485 0.0478 -
2.9539 4490 0.0254 -
2.9572 4495 0.0168 -
2.9605 4500 0.0209 -
2.9638 4505 0.027 -
2.9671 4510 0.0253 -
2.9704 4515 0.0304 -
2.9737 4520 0.0358 -
2.9770 4525 0.026 -
2.9803 4530 0.017 -
2.9836 4535 0.0171 -
2.9868 4540 0.025 -
2.9901 4545 0.0208 -
2.9934 4550 0.0321 -
2.9967 4555 0.0252 -
3.0 4560 0.0331 0.0181

Framework Versions

  • Python: 3.12.3
  • Sentence Transformers: 4.1.0
  • Transformers: 4.51.3
  • PyTorch: 2.7.0+cu126
  • Accelerate: 1.6.0
  • Datasets: 3.6.0
  • Tokenizers: 0.21.1

Citation

BibTeX

Sentence Transformers

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

CachedMultipleNegativesRankingLoss

@misc{gao2021scaling,
    title={Scaling Deep Contrastive Learning Batch Size under Memory Limited Setup},
    author={Luyu Gao and Yunyi Zhang and Jiawei Han and Jamie Callan},
    year={2021},
    eprint={2101.06983},
    archivePrefix={arXiv},
    primaryClass={cs.LG}
}
Downloads last month

-

Downloads are not tracked for this model. How to track
Inference Providers NEW
This model isn't deployed by any Inference Provider. 🙋 Ask for provider support

Model tree for oliverguhr/revosax-granite-embedding-278m-multilingual

Finetuned
(1)
this model