--- tags: - sentence-transformers - sentence-similarity - feature-extraction - dense - generated_from_trainer - dataset_size:200000 - loss:CachedMultipleNegativesRankingLoss base_model: CohereLabs/tiny-aya-global widget: - source_sentence: ಈ ದಾಳಿಯಲ್ಲಿ ಯಾವ ಭವಿಷ್ಯದ ಕ್ರಾಂತಿಕಾರಿ ಪ್ರಮುಖ ವ್ಯಕ್ತಿಗಳು ಭಾಗವಹಿಸಿದ್ದರು? sentences: - ಬ್ರಾಡ್ಡಾಕ್ (ಜಾರ್ಜ್ ವಾಷಿಂಗ್ಟನ್ ಅವರ ಸಹಾಯಕರಲ್ಲಿ ಒಬ್ಬರಾಗಿ) ಜೂನ್ ೧೭೫೫ ರಲ್ಲಿ ಫೋರ್ಟ್ ಡುಕ್ವೆಸ್ನೆಯನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲು ಸುಮಾರು ೧,೫೦೦ ಸೇನಾ ಪಡೆಗಳು ಮತ್ತು ಪ್ರಾಂತೀಯ ಮಿಲಿಟಿಯವನ್ನು ದಂಡಯಾತ್ರೆಗೆ ಮುನ್ನಡೆಸಿದರು.ದಂಡಯಾತ್ರೆಯು ದುರಂತವಾಗಿತ್ತು.ಫ್ರೆಂಚ್ ಮತ್ತು ಭಾರತೀಯ ಸೈನಿಕರು ಮರಗಳ ಮೇಲಿನಿಂದ ಮತ್ತು ಮರದ ದಿಮ್ಮಿಗಳ ಹಿಂದೆ ಹೊಂಚುದಾಳಿಯಿಂದ ದಾಳಿ ಮಾಡಿದರು.ಬ್ರಾಡಾಕ್ ಹಿಮ್ಮೆಟ್ಟುವಿಕೆಗೆ ಕರೆ ನೀಡಿದರು.ಅವರು ಕೊಲ್ಲಲ್ಪಟ್ಟರು.ಸರಿಸುಮಾರು ೧,೦೦೦ ಬ್ರಿಟಿಷ್ ಸೈನಿಕರು ಕೊಲ್ಲಲ್ಪಟ್ಟರು ಅಥವಾ ಗಾಯಗೊಂಡರು.ಜಾರ್ಜ್ ವಾಷಿಂಗ್ಟನ್ ನೇತೃತ್ವದಲ್ಲಿ ಉಳಿದ ೫೦೦ ಬ್ರಿಟಿಷ್ ಪಡೆಗಳು ವರ್ಜೀನಿಯಾಕ್ಕೆ ಹಿಮ್ಮೆಟ್ಟಿದವು.ಅಮೆರಿಕನ್ ಕ್ರಾಂತಿಕಾರಿ ಯುದ್ಧದಲ್ಲಿ ಇಬ್ಬರು ಭವಿಷ್ಯದ ಎದುರಾಳಿಗಳಾದ ವಾಷಿಂಗ್ಟನ್ ಮತ್ತು ಥಾಮಸ್ ಗೇಜ್ ಹಿಮ್ಮೆಟ್ಟುವಿಕೆಯನ್ನು ಸಂಘಟಿಸುವಲ್ಲಿ ಪ್ರಮುಖ ಪಾತ್ರ ವಹಿಸಿದರು. - ಇರೊಕ್ವಾಯ್ಸ್ ಓಟಗಾರರನ್ನು ಅಪ್‌ಸ್ಟೇಟ್ ನ್ಯೂಯಾರ್ಕ್‌ನಲ್ಲಿರುವ ವಿಲಿಯಂ ಜಾನ್ಸನ್‌ರ ಮೇನರ್‌ಗೆ ಕಳುಹಿಸಿದರು.ನ್ಯೂಯಾರ್ಕ್ ಪ್ರದೇಶದಲ್ಲಿ ಮತ್ತು ಅದರಾಚೆಗಿನ ಭಾರತೀಯ ವ್ಯವಹಾರಗಳ ಬ್ರಿಟಿಷ್ ಸೂಪರಿಂಟೆಂಡೆಂಟ್, ಜಾನ್ಸನ್ ಅವರನ್ನು ಇರೊಕ್ವಾಯಿಸ್‌ಗೆ ವಾರಾಘಿಗ್ಗಿ ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತಿತ್ತು, ಇದರರ್ಥ "ಮಹಾನ್ ಕೆಲಸಗಳನ್ನು ಮಾಡುವವನು".ಅವರು ತಮ್ಮ ಭಾಷೆಗಳನ್ನು ಮಾತನಾಡುತ್ತಿದ್ದರು ಮತ್ತು ಪ್ರದೇಶದಲ್ಲಿ ಇರೊಕ್ವಾಯಿಸ್ ಒಕ್ಕೂಟದ ಗೌರವಾನ್ವಿತ ಗೌರವ ಸದಸ್ಯರಾದರು.೧೭೪೬ ರಲ್ಲಿ, ಜಾನ್ಸನ್ ಅವರನ್ನು ಇರೊಕ್ವಾಯ್ಸ್ನ ಕರ್ನಲ್ ಮಾಡಲಾಯಿತು.ನಂತರ ಅವರು ಪಶ್ಚಿಮ ನ್ಯೂಯಾರ್ಕ್ ಮಿಲಿಟರಿಯ ಕರ್ನಲ್ ಆಗಿ ನೇಮಕಗೊಂಡರು.ಅವರು ಆಲ್ಬನಿ, ನ್ಯೂಯಾರ್ಕ್‌ನಲ್ಲಿ ಗವರ್ನರ್ ಕ್ಲಿಂಟನ್ ಮತ್ತು ಇತರ ಕೆಲವು ಅಮೇರಿಕನ್ ವಸಾಹತುಗಳ ಅಧಿಕಾರಿಗಳೊಂದಿಗೆ ಭೇಟಿಯಾದರು.ಮೊಹಾವ್ಕ್ ಮುಖ್ಯಸ್ಥ ಹೆಂಡ್ರಿಕ್, ಅವರ ಬುಡಕಟ್ಟು ಮಂಡಳಿಯ ಸ್ಪೀಕರ್, ಬ್ರಿಟಿಷರು ತಮ್ಮ ಜವಾಬ್ದಾರಿಗಳನ್ನು ಪಾಲಿಸಬೇಕೆಂದು ಮತ್ತು ಫ್ರೆಂಚ್ ವಿಸ್ತರಣೆಯನ್ನು ನಿರ್ಬಂಧಿಸಬೇಕೆಂದು ಒತ್ತಾಯಿಸಿದರು.ಕ್ಲಿಂಟನ್ ಅವರ ತೃಪ್ತಿಗೆ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯಿಸದಿದ್ದಾಗ, ಮುಖ್ಯಸ್ಥ ಹೆಂಡ್ರಿಕ್ ಇರೊಕ್ವಾಯಿಸ್ ಒಕ್ಕೂಟ ಮತ್ತು ಬ್ರಿಟಿಷ್ ಕ್ರೌನ್ ನಡುವಿನ ದೀರ್ಘಕಾಲದ ಸ್ನೇಹ ಸಂಬಂಧವಾದ "ಒಪ್ಪಂದದ ಸರಪಳಿ" ಮುರಿದುಹೋಗಿದೆ ಎಂದು ಹೇಳಿದರು. - പ്ലേഗിൻ്റെ മറ്റ് രൂപങ്ങൾ ആധുനിക ശാസ്ത്രജ്ഞർ ഉൾപ്പെട്ടിട്ടുണ്ട്.ആധുനിക ബ്യൂബോണിക് പ്ലേഗിൻ്റെ മരണനിരക്ക് ൩൦-൭൫% ആണ്, കൂടാതെ പനി ൩൮-൪൧ °സി (൧൦൦-൧൦൬ °ഫ്), തലവേദന, വേദനാജനകമായ സന്ധികൾ, ഓക്കാനം, ഛർദ്ദി, പൊതുവായ അസ്വാസ്ഥ്യം എന്നിവ ഉൾപ്പെടെയുള്ള ലക്ഷണങ്ങളുണ്ട്.ചികിത്സിച്ചില്ലെങ്കിൽ, ബ്യൂബോണിക് പ്ലേഗ് ബാധിച്ചവരിൽ ൮൦ ശതമാനവും എട്ട് ദിവസത്തിനുള്ളിൽ മരിക്കുന്നു.ന്യുമോണിക് പ്ലേഗിൻ്റെ മരണനിരക്ക് ൯൦ മുതൽ ൯൫ ശതമാനം വരെയാണ്.പനി, ചുമ, രക്തം കലർന്ന കഫം എന്നിവയാണ് ലക്ഷണങ്ങൾ.രോഗം പുരോഗമിക്കുമ്പോൾ, കഫം സ്വതന്ത്രമായി ഒഴുകുകയും കടും ചുവപ്പ് നിറമാവുകയും ചെയ്യുന്നു.സെപ്റ്റിസെമിക് പ്ലേഗ് മൂന്ന് രൂപങ്ങളിൽ ഏറ്റവും സാധാരണമാണ്, മരണനിരക്ക് ൧൦൦% അടുത്താണ്.ഉയർന്ന പനിയും പർപ്പിൾ നിറത്തിലുള്ള ചർമ്മ പാടുകളും (പ്രചരിപ്പിച്ച ഇൻട്രാവാസ്കുലർ കോഗ്യുലേഷൻ കാരണം പർപുര) എന്നിവയാണ് ലക്ഷണങ്ങൾ.ന്യുമോണിക്, പ്രത്യേകിച്ച് സെപ്റ്റിസെമിക് പ്ലേഗിൻ്റെ കേസുകളിൽ, രോഗത്തിൻ്റെ പുരോഗതി വളരെ വേഗത്തിലായതിനാൽ, ബുബോകളായി രേഖപ്പെടുത്തിയിരിക്കുന്ന വലുതാക്കിയ ലിംഫ് നോഡുകളുടെ വികാസത്തിന് പലപ്പോഴും സമയമില്ല. - source_sentence: రెస్టారెంట్లకు ఏ ప్రాంతం ఆకర్షణీయంగా మారింది? sentences: - ജ്വലനവും വായുവും തമ്മിലുള്ള ബന്ധത്തെക്കുറിച്ചുള്ള ആദ്യത്തെ അറിയപ്പെടുന്ന പരീക്ഷണങ്ങളിലൊന്ന് ബിസിഇ രണ്ടാം നൂറ്റാണ്ടിലെ മെക്കാനിക്സിലെ ഗ്രീക്ക് എഴുത്തുകാരനായ ഫിലോ ഓഫ് ബൈസാൻ്റിയമാണ് നടത്തിയത്.തൻ്റെ കൃതിയായ ന്യൂമാറ്റിക്കയിൽ, കത്തുന്ന മെഴുകുതിരിക്ക് മുകളിലൂടെ ഒരു പാത്രം മറിച്ചിടുകയും പാത്രത്തിൻ്റെ കഴുത്തിൽ വെള്ളം വലിക്കുകയും ചെയ്യുന്നത് കഴുത്തിലേക്ക് കുറച്ച് വെള്ളം കയറാൻ കാരണമായി എന്ന് ഫിലോ നിരീക്ഷിച്ചു.പാത്രത്തിലെ വായുവിൻ്റെ ഭാഗങ്ങൾ ക്ലാസിക്കൽ മൂലകമായ തീയായി പരിവർത്തനം ചെയ്യപ്പെട്ടുവെന്നും അതിനാൽ ഗ്ലാസിലെ സുഷിരങ്ങളിലൂടെ രക്ഷപ്പെടാൻ കഴിയുമെന്നും ഫിലോ തെറ്റായി അനുമാനിച്ചു.നിരവധി നൂറ്റാണ്ടുകൾക്ക് ശേഷം ലിയനാർഡോ ഡാവിഞ്ചി, ജ്വലനത്തിലും ശ്വസനത്തിലും വായുവിൻ്റെ ഒരു ഭാഗം ദഹിപ്പിക്കപ്പെടുന്നുവെന്ന് നിരീക്ഷിച്ചുകൊണ്ട് ഫിലോയുടെ കൃതികൾ നിർമ്മിച്ചു. - నైరుతి ఫ్రెస్నోలోని ఫ్రెస్నో స్ట్రీట్ నుండి కెర్మాన్, కాలిఫోర్నియా వరకు పశ్చిమాన ౨౦ మైళ్ల (౩౨ కి.మీ) వరకు విస్తరించి ఉన్న ౨౦వ శతాబ్దపు ప్రారంభ వ్యవస్థాపకుడు మరియు మిలియనీర్ మ్. థియో కెర్నీ పేరు మీదుగా కెర్నీ బౌలేవార్డ్‌ను పొరుగు ప్రాంతంలో చేర్చారు.ఒక చిన్న, రెండు లేన్ల గ్రామీణ రహదారి దాని పొడవులో ఎక్కువ భాగం, కెర్నీ బౌలేవార్డ్ పొడవైన తాటి చెట్లతో కప్పబడి ఉంది.ఫ్రెస్నో స్ట్రీట్ మరియు థోర్న్ ఏవ్ మధ్య ఉన్న కెర్నీ బౌలేవార్డ్ యొక్క దాదాపు అర-మైలు విస్తీర్ణం ఒకప్పుడు ఫ్రెస్నో యొక్క ఎలైట్ ఆఫ్రికన్-అమెరికన్ కుటుంబాలకు ఇష్టపడే పొరుగు ప్రాంతం.మరొక విభాగం, బ్రూక్‌హావెన్, జెన్‌సన్‌కు దక్షిణాన వెస్ట్ సైడ్ యొక్క దక్షిణ అంచున మరియు ఎల్మ్‌కు పశ్చిమాన, పొరుగువారి ఇమేజ్‌ను పునరుద్ధరించే ప్రయత్నంలో ఫ్రెస్నో సిటీ కౌన్సిల్ ఈ పేరును పెట్టింది.స్థానిక గ్యాంగ్‌కు సంబంధించి ఏకాంత ఉపవిభాగం "డాగ్ పౌండ్" అని పిలువబడింది మరియు ౨౦౦౮ చివరి నాటికి అధిక స్థాయి హింసాత్మక నేరాలకు ప్రసిద్ధి చెందింది. - పరిసరాల్లో రెస్టారెంట్లు, లైవ్ థియేటర్ మరియు నైట్‌క్లబ్‌లు, అలాగే అనేక స్వతంత్ర దుకాణాలు మరియు పుస్తక దుకాణాలు ప్రస్తుతం ఆలివ్ అవెన్యూలో లేదా సమీపంలో పనిచేస్తున్నాయి మరియు అన్నీ కొన్ని వందల అడుగుల దూరంలో ఉన్నాయి.పునరుద్ధరణ నుండి, టవర్ డిస్ట్రిక్ట్ రెస్టారెంట్ మరియు ఇతర స్థానిక వ్యాపారాలకు ఆకర్షణీయమైన ప్రాంతంగా మారింది.నేడు, టవర్ డిస్ట్రిక్ట్ ఫ్రెస్నో యొక్క ఎల్జీబీటీ మరియు హిప్స్టర్ కమ్యూనిటీల కేంద్రంగా కూడా పిలువబడుతుంది.; అదనంగా, టవర్ డిస్ట్రిక్ట్ ఫ్రెస్నో యొక్క స్థానిక పంక్/గోత్/డెత్‌రాక్ మరియు హెవీ మెటల్ కమ్యూనిటీకి కేంద్రంగా కూడా పిలువబడుతుంది.[ఆధారం కావాలి] - source_sentence: bone mineral content definition sentences: - చట్టవిరుద్ధమైన బహిష్కరణలు, పన్నులు చెల్లించడానికి నిరాకరించడం, డ్రాఫ్ట్ డాడ్జింగ్, పంపిణీ-సేవా-నిరాకరణ దాడులు మరియు సిట్-ఇన్‌లు వంటి కొన్ని రకాల శాసనోల్లంఘనలు వ్యవస్థ పనితీరును మరింత కష్టతరం చేస్తాయి.ఈ విధంగా, వారు బలవంతంగా పరిగణించబడవచ్చు.బ్రౌన్లీ ఇలా పేర్కొన్నాడు, "అవిధేయులు నైతిక సంభాషణలో పాల్గొనడానికి వారి మనస్సాక్షికి ఉద్దేశించిన బలవంతపు ఉపయోగంలో నిర్బంధించబడినప్పటికీ, వారు తమ సమస్యను టేబుల్‌పైకి తీసుకురావడానికి పరిమిత బలవంతం చేయవలసి ఉంటుంది" అని పేర్కొన్నాడు.ప్లౌషేర్స్ సంస్థ జీసీఎస్బీ వైహోపైని తాత్కాలికంగా మూసివేసింది, గేట్‌లకు తాళం వేసి, కొడవలిని ఉపయోగించి రెండు ఉపగ్రహ వంటకాలను కప్పి ఉంచే పెద్ద గోపురాలలో ఒకదానిని విడదీయడం. - 'Bone Mass Measurement: What the Numbers Mean A bone mineral density (BMD) test is an important measure of your bone health. BMD tests can identify osteoporosis, determine your risk for fractures (broken bones), and measure your response to osteoporosis treatment.The most widely recognized BMD test is a central dual-energy x-ray absorptiometry, or central DXA test.MD tests can identify osteoporosis, determine your risk for fractures (broken bones), and measure your response to osteoporosis treatment. The most widely recognized BMD test is a central dual-energy x-ray absorptiometry, or central DXA test.' - '- Bone mineral density: BMD, a measure of bone density, reflecting the strength of bones as represented by calcium content. The BMD test detects osteopenia (mild bone loss, usually without symptoms) and osteoporosis (more severe bone loss, which may cause symptoms).one mineral density: BMD, a measure of bone density, reflecting the strength of bones as represented by calcium content. The BMD test detects osteopenia (mild bone loss, usually without symptoms) and osteoporosis (more severe bone loss, which may cause symptoms).' - source_sentence: विश्वविद्यालय का शैक्षणिक निकाय कितने स्नातक विभागों से बना है? sentences: - शिकागो विश्वविद्यालय के शैक्षणिक निकायों में कॉलेज, स्नातकोत्तर अनुसंधान के चार प्रभाग और सात व्यावसायिक स्कूल शामिल हैं।विश्वविद्यालय में एक पुस्तकालय प्रणाली, शिकागो विश्वविद्यालय प्रेस, शिकागो विश्वविद्यालय प्रयोगशाला स्कूल और शिकागो विश्वविद्यालय चिकित्सा केंद्र भी हैं, तथा फर्मीलैब, आर्गोन राष्ट्रीय प्रयोगशाला और समुद्री जैविक प्रयोगशाला सहित कई स्वतंत्र शैक्षणिक संस्थानों के साथ इसके संबंध हैं।विश्वविद्यालय को उच्च शिक्षा आयोग द्वारा मान्यता प्राप्त है। - भारतात, खाजगी शाळांना स्वतंत्र शाळा म्हणतात, परंतु काही खाजगी शाळांना सरकारकडून आर्थिक मदत मिळत असल्याने, ती अनुदानित किंवा विनाअनुदानित शाळा असू शकते.तर, काटेकोर अर्थाने, खाजगी शाळा ही विनाअनुदानित स्वतंत्र शाळा आहे.या व्याख्येच्या हेतूसाठी, केवळ आर्थिक मदतीची पावती ग्राह्य धरली जाते, सरकारकडून अनुदानित दराने खरेदी केलेली जमीन नाही.राज्यघटनेतील विधायी विषयांच्या समवर्ती सूचीमध्ये शिक्षण दिल्यामुळे शाळांचे संचालन करणे केंद्र सरकार आणि राज्य सरकार या दोघांच्याही अधिकारात आहे.केंद्र सरकारला व्यापक धोरण निर्देश देण्याची प्रथा आहे तर राज्ये या क्षेत्राच्या प्रशासनासाठी स्वतःचे नियम आणि नियम तयार करतात.इतर गोष्टींबरोबरच, यामुळे शाळा सोडल्याच्या प्रमाणपत्रांसाठी परीक्षा घेणार्‍या ३० विविध परीक्षा मंडळे किंवा शैक्षणिक प्राधिकरणांवर परिणाम झाला आहे.अनेक राज्यांमध्ये उपस्थित असलेली प्रमुख परीक्षा मंडळे म्हणजे सीबीएसई आणि सिसी, नेन्बसे - '१८९० के दशक में, शिकागो विश्वविद्यालय को डर था कि उसके विशाल संसाधन अच्छे छात्रों को आकर्षित करके छोटे स्कूलों को नुकसान पहुंचाएंगे, इसलिए उसने कई क्षेत्रीय कॉलेजों और विश्वविद्यालयों से सम्बद्धता स्थापित कर ली: डेस मोइनेस कॉलेज, कालामाजू कॉलेज, बटलर विश्वविद्यालय और स्टेटसन विश्वविद्यालय।१८९६ में, विश्वविद्यालय माउंट कैरोल, इलिनोइस में शिमर कॉलेज से संबद्ध हो गया।संबद्धता की शर्तों के तहत, विद्यालयों को विश्वविद्यालय के समतुल्य अध्ययन पाठ्यक्रम रखना, किसी भी संभावित प्राध्यापक की नियुक्ति या बर्खास्तगी के बारे में विश्वविद्यालय को पहले से सूचित करना, विश्वविद्यालय की स्वीकृति के बिना कोई प्राध्यापक नियुक्तियां नहीं करना, तथा सुझावों के लिए परीक्षाओं की प्रतियां भेजना आवश्यक था।शिकागो विश्वविद्यालय ने संबद्ध विद्यालय से स्नातक करने वाले किसी भी ऐसे वरिष्ठ छात्र को डिग्री प्रदान करने पर सहमति व्यक्त की है, जिसने सभी चार वर्षों में आ ग्रेड प्राप्त किया हो, तथा किसी भी अन्य स्नातक को, जिसने शिकागो विश्वविद्यालय में बारह सप्ताह का अतिरिक्त अध्ययन किया हो।किसी सम्बद्ध स्कूल का छात्र या संकाय सदस्य शिकागो विश्वविद्यालय में निःशुल्क ट्यूशन पाने का हकदार था, तथा शिकागो के छात्र भी उन्हीं शर्तों पर सम्बद्ध स्कूल में पढ़ने तथा अपने काम के लिए क्रेडिट पाने के पात्र थे।शिकागो विश्वविद्यालय ने संबद्ध स्कूलों को निःशुल्क पुस्तकें, वैज्ञानिक उपकरण और सामग्री उपलब्ध कराने, यात्रा व्यय को छोड़कर विशेष प्रशिक्षक और व्याख्याता उपलब्ध कराने, तथा शिकागो विश्वविद्यालय प्रेस द्वारा प्रकाशित प्रत्येक पुस्तक और पत्रिका की एक प्रति निःशुल्क उपलब्ध कराने पर भी सहमति व्यक्त की।समझौते में यह प्रावधान था कि कोई भी पक्ष उचित नोटिस देकर सम्बद्धता समाप्त कर सकता है।शिकागो विश्वविद्यालय के कई प्रोफेसरों को यह कार्यक्रम पसंद नहीं आया, क्योंकि इसमें उन्हें बिना पारिश्रमिक के अतिरिक्त श्रम करना पड़ता था, तथा उनका मानना ​​था कि इससे विश्वविद्यालय की शैक्षणिक प्रतिष्ठा को ठेस पहुंची।यह कार्यक्रम १९१० तक इतिहास में समा गया।' - source_sentence: ਪਾਲ ਬਾਰਨ ਨੇ ਕੀ ਵਿਕਾਸ ਕੀਤਾ sentences: - దక్షిణ కాలిఫోర్నియా ఆర్థిక వ్యవస్థ వైవిధ్యమైనది మరియు యునైటెడ్ స్టేట్స్‌లో అతిపెద్దది.ఇది పెట్రోలియం యొక్క సమృద్ధిపై ఎక్కువగా ఆధారపడి ఉంటుంది, ఇతర ప్రాంతాలకు భిన్నంగా ఆటోమొబైల్స్ దాదాపుగా ఆధిపత్యం వహించవు, రవాణాలో అత్యధిక భాగం ఈ ఇంధనంపై నడుస్తుంది.దక్షిణ కాలిఫోర్నియా పర్యాటకం మరియు హాలీవుడ్ (సినిమా, టెలివిజన్ మరియు సంగీతం)కి ప్రసిద్ధి చెందింది.ఇతర పరిశ్రమలలో సాఫ్ట్‌వేర్, ఆటోమోటివ్, పోర్ట్‌లు, ఫైనాన్స్, టూరిజం, బయోమెడికల్ మరియు ప్రాంతీయ లాజిస్టిక్స్ ఉన్నాయి.ఈ ప్రాంతం హౌసింగ్ బబుల్ ౨౦౦౧–౨౦౦౭లో అగ్రగామిగా ఉంది మరియు హౌసింగ్ క్రాష్‌తో భారీగా ప్రభావితమైంది. - 'ਬਾਰਨ ਨੇ ਯੂਐਸ ਏਅਰ ਫੋਰਸ ਲਈ ਰੈਂਡ ਕਾਰਪੋਰੇਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਆਪਣੀ ਖੋਜ ਦੌਰਾਨ ਸਰਵਾਈਵੇਬਲ ਕਮਿਊਨੀਕੇਸ਼ਨ ਨੈੱਟਵਰਕਾਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡੇ ਗਏ ਅਡੈਪਟਿਵ ਮੈਸੇਜ ਬਲਾਕ ਸਵਿਚਿੰਗ ਦੀ ਧਾਰਨਾ ਵਿਕਸਿਤ ਕੀਤੀ, ਜੋ ਪਹਿਲਾਂ ੧੯੬੧ ਦੀਆਂ ਗਰਮੀਆਂ ਵਿੱਚ ਹਵਾਈ ਸੈਨਾ ਨੂੰ ਬ੍ਰੀਫਿੰਗ ਬੀ-੨੬੫ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਪੇਸ਼ ਕੀਤੀ ਗਈ ਸੀ, ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਰੈਂਡ ਰਿਪੋਰਟ ਪੀ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਕੀਤੀ ਗਈ ਸੀ। ੧੯੬੨ ਵਿੱਚ -੨੬੨੬, ਅਤੇ ਅੰਤ ਵਿੱਚ ੧੯੬੪ ਵਿੱਚ ਰਿਪੋਰਟ ਆਰਐਮ ੩੪੨੦ ਵਿੱਚ।ਰਿਪੋਰਟ ਪੀ-੨੬੨੬ ਨੇ ਇੱਕ ਵੱਡੇ ਪੈਮਾਨੇ, ਵੰਡੇ, ਬਚਣ ਯੋਗ ਸੰਚਾਰ ਨੈਟਵਰਕ ਲਈ ਇੱਕ ਆਮ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਦਾ ਵਰਣਨ ਕੀਤਾ ਹੈ।ਇਹ ਕੰਮ ਤਿੰਨ ਮੁੱਖ ਵਿਚਾਰਾਂ ''ਤੇ ਕੇਂਦ੍ਰਿਤ ਹੈ: ਕਿਸੇ ਵੀ ਦੋ ਬਿੰਦੂਆਂ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਕਈ ਮਾਰਗਾਂ ਵਾਲੇ ਵਿਕੇਂਦਰੀਕ੍ਰਿਤ ਨੈਟਵਰਕ ਦੀ ਵਰਤੋਂ, ਉਪਭੋਗਤਾ ਸੰਦੇਸ਼ਾਂ ਨੂੰ ਸੰਦੇਸ਼ ਬਲਾਕਾਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡਣਾ, ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਪੈਕੇਟ ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਸਟੋਰ ਅਤੇ ਫਾਰਵਰਡ ਸਵਿਚਿੰਗ ਦੁਆਰਾ ਇਹਨਾਂ ਸੁਨੇਹਿਆਂ ਦੀ ਡਿਲੀਵਰੀ।' - ੧੯੫੦ ਦੇ ਦਹਾਕੇ ਦੇ ਅਖੀਰ ਵਿੱਚ, ਅਮਰੀਕੀ ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਗਿਆਨੀ ਪਾਲ ਬਾਰਨ ਨੇ ਅਮਰੀਕਾ ਦੁਆਰਾ ਫੰਡ ਕੀਤੇ ਗਏ ਰੈਂਡ ਕਾਰਪੋਰੇਸ਼ਨ ਦੇ ਇੱਕ ਖੋਜ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਦੇ ਹਿੱਸੇ ਵਜੋਂ ਦੂਰਸੰਚਾਰ ਸੰਦੇਸ਼ਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਨੁਕਸ-ਸਹਿਣਸ਼ੀਲ, ਕੁਸ਼ਲ ਰੂਟਿੰਗ ਵਿਧੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਦੇ ਟੀਚੇ ਨਾਲ ਡਿਸਟ੍ਰੀਬਿਊਟਿਡ ਅਡੈਪਟਿਵ ਮੈਸੇਜ ਬਲਾਕ ਸਵਿਚਿੰਗ ਦੀ ਧਾਰਨਾ ਵਿਕਸਿਤ ਕੀਤੀ। ਰੱਖਿਆ ਵਿਭਾਗ।ਇਸ ਸੰਕਲਪ ਨੇ ਨੈੱਟਵਰਕ ਬੈਂਡਵਿਡਥ ਦੇ ਪੂਰਵ-ਅਲੋਕੇਸ਼ਨ ਦੇ ਇਸ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਸਥਾਪਿਤ ਸਿਧਾਂਤਾਂ ਦਾ ਵਿਰੋਧ ਅਤੇ ਵਿਰੋਧ ਕੀਤਾ, ਜੋ ਕਿ ਬੇਲ ਸਿਸਟਮ ਵਿੱਚ ਦੂਰਸੰਚਾਰ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਦੁਆਰਾ ਵੱਡੇ ਪੱਧਰ 'ਤੇ ਮਜ਼ਬੂਤ ​​ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ।੧੯੬੦ ਦੇ ਦਹਾਕੇ ਦੇ ਅਖੀਰ ਵਿੱਚ ਨੈਸ਼ਨਲ ਫਿਜ਼ੀਕਲ ਲੈਬਾਰਟਰੀ (ਯੂਨਾਈਟਡ ਕਿੰਗਡਮ) (ਐਨਪੀਐਲ) ਵਿੱਚ ਡੋਨਾਲਡ ਡੇਵਿਸ ਦੇ ਸੁਤੰਤਰ ਕੰਮ ਤੱਕ ਨਵੀਂ ਧਾਰਨਾ ਨੂੰ ਨੈੱਟਵਰਕ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਵਾਲਿਆਂ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਘੱਟ ਗੂੰਜ ਮਿਲੀ।ਡੇਵਿਸ ਨੂੰ ਆਧੁਨਿਕ ਨਾਮ ਪੈਕੇਟ ਸਵਿਚਿੰਗ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਅਗਲੇ ਦਹਾਕੇ ਵਿੱਚ ਯੂਰਪ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਪੈਕੇਟ ਸਵਿਚਿੰਗ ਨੈਟਵਰਕ ਨੂੰ ਪ੍ਰੇਰਿਤ ਕਰਨ ਦਾ ਸਿਹਰਾ ਦਿੱਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਸੰਯੁਕਤ ਰਾਜ ਵਿੱਚ ਅਰਪਾਨੇਟ ਦੇ ਅਰੰਭਕ ਵਿੱਚ ਸੰਕਲਪ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। pipeline_tag: sentence-similarity library_name: sentence-transformers metrics: - cosine_accuracy - cosine_accuracy@1 - cosine_accuracy@3 - cosine_accuracy@5 - cosine_accuracy@10 - cosine_precision@1 - cosine_precision@3 - cosine_precision@5 - cosine_precision@10 - cosine_recall@1 - cosine_recall@3 - cosine_recall@5 - cosine_recall@10 - cosine_ndcg@10 - cosine_mrr@10 - cosine_map@100 model-index: - name: SentenceTransformer based on CohereLabs/tiny-aya-global results: - task: type: triplet name: Triplet dataset: name: eval type: eval metrics: - type: cosine_accuracy value: 0.8718181848526001 name: Cosine Accuracy - task: type: information-retrieval name: Information Retrieval dataset: name: NanoClimateFEVER type: NanoClimateFEVER metrics: - type: cosine_accuracy@1 value: 0.3 name: Cosine Accuracy@1 - type: cosine_accuracy@3 value: 0.46 name: Cosine Accuracy@3 - type: cosine_accuracy@5 value: 0.54 name: Cosine Accuracy@5 - type: cosine_accuracy@10 value: 0.72 name: Cosine Accuracy@10 - type: cosine_precision@1 value: 0.3 name: Cosine Precision@1 - type: cosine_precision@3 value: 0.16 name: Cosine Precision@3 - type: cosine_precision@5 value: 0.124 name: Cosine Precision@5 - type: cosine_precision@10 value: 0.086 name: Cosine Precision@10 - type: cosine_recall@1 value: 0.15166666666666667 name: Cosine Recall@1 - type: cosine_recall@3 value: 0.2173333333333333 name: Cosine Recall@3 - type: cosine_recall@5 value: 0.26566666666666666 name: Cosine Recall@5 - type: cosine_recall@10 value: 0.354 name: Cosine Recall@10 - type: cosine_ndcg@10 value: 0.29887681542812966 name: Cosine Ndcg@10 - type: cosine_mrr@10 value: 0.40976984126984123 name: Cosine Mrr@10 - type: cosine_map@100 value: 0.23953575649541547 name: Cosine Map@100 - type: cosine_accuracy@1 value: 0.3 name: Cosine Accuracy@1 - type: cosine_accuracy@3 value: 0.46 name: Cosine Accuracy@3 - type: cosine_accuracy@5 value: 0.54 name: Cosine Accuracy@5 - type: cosine_accuracy@10 value: 0.72 name: Cosine Accuracy@10 - type: cosine_precision@1 value: 0.3 name: Cosine Precision@1 - type: cosine_precision@3 value: 0.16 name: Cosine Precision@3 - type: cosine_precision@5 value: 0.124 name: Cosine Precision@5 - type: cosine_precision@10 value: 0.086 name: Cosine Precision@10 - type: cosine_recall@1 value: 0.15166666666666667 name: Cosine Recall@1 - type: cosine_recall@3 value: 0.2173333333333333 name: Cosine Recall@3 - type: cosine_recall@5 value: 0.26566666666666666 name: Cosine Recall@5 - type: cosine_recall@10 value: 0.354 name: Cosine Recall@10 - type: cosine_ndcg@10 value: 0.29887681542812966 name: Cosine Ndcg@10 - type: cosine_mrr@10 value: 0.40976984126984123 name: Cosine Mrr@10 - type: cosine_map@100 value: 0.23953575649541547 name: Cosine Map@100 - task: type: information-retrieval name: Information Retrieval dataset: name: NanoDBPedia type: NanoDBPedia metrics: - type: cosine_accuracy@1 value: 0.74 name: Cosine Accuracy@1 - type: cosine_accuracy@3 value: 0.86 name: Cosine Accuracy@3 - type: cosine_accuracy@5 value: 0.92 name: Cosine Accuracy@5 - type: cosine_accuracy@10 value: 0.96 name: Cosine Accuracy@10 - type: cosine_precision@1 value: 0.74 name: Cosine Precision@1 - type: cosine_precision@3 value: 0.5866666666666667 name: Cosine Precision@3 - type: cosine_precision@5 value: 0.54 name: Cosine Precision@5 - type: cosine_precision@10 value: 0.48200000000000004 name: Cosine Precision@10 - type: cosine_recall@1 value: 0.09518615770337885 name: Cosine Recall@1 - type: cosine_recall@3 value: 0.18203645291988593 name: Cosine Recall@3 - type: cosine_recall@5 value: 0.23459515004803955 name: Cosine Recall@5 - type: cosine_recall@10 value: 0.3346876703385371 name: Cosine Recall@10 - type: cosine_ndcg@10 value: 0.6032310638812051 name: Cosine Ndcg@10 - type: cosine_mrr@10 value: 0.8150000000000002 name: Cosine Mrr@10 - type: cosine_map@100 value: 0.46715857883396644 name: Cosine Map@100 - type: cosine_accuracy@1 value: 0.74 name: Cosine Accuracy@1 - type: cosine_accuracy@3 value: 0.86 name: Cosine Accuracy@3 - type: cosine_accuracy@5 value: 0.92 name: Cosine Accuracy@5 - type: cosine_accuracy@10 value: 0.96 name: Cosine Accuracy@10 - type: cosine_precision@1 value: 0.74 name: Cosine Precision@1 - type: cosine_precision@3 value: 0.5866666666666667 name: Cosine Precision@3 - type: cosine_precision@5 value: 0.54 name: Cosine Precision@5 - type: cosine_precision@10 value: 0.48200000000000004 name: Cosine Precision@10 - type: cosine_recall@1 value: 0.09518615770337885 name: Cosine Recall@1 - type: cosine_recall@3 value: 0.18203645291988593 name: Cosine Recall@3 - type: cosine_recall@5 value: 0.23459515004803955 name: Cosine Recall@5 - type: cosine_recall@10 value: 0.3346876703385371 name: Cosine Recall@10 - type: cosine_ndcg@10 value: 0.6032310638812051 name: Cosine Ndcg@10 - type: cosine_mrr@10 value: 0.8150000000000002 name: Cosine Mrr@10 - type: cosine_map@100 value: 0.46715857883396644 name: Cosine Map@100 - task: type: information-retrieval name: Information Retrieval dataset: name: NanoFEVER type: NanoFEVER metrics: - type: cosine_accuracy@1 value: 0.7 name: Cosine Accuracy@1 - type: cosine_accuracy@3 value: 0.82 name: Cosine Accuracy@3 - type: cosine_accuracy@5 value: 0.92 name: Cosine Accuracy@5 - type: cosine_accuracy@10 value: 0.96 name: Cosine Accuracy@10 - type: cosine_precision@1 value: 0.7 name: Cosine Precision@1 - type: cosine_precision@3 value: 0.2733333333333333 name: Cosine Precision@3 - type: cosine_precision@5 value: 0.18799999999999997 name: Cosine Precision@5 - type: cosine_precision@10 value: 0.102 name: Cosine Precision@10 - type: cosine_recall@1 value: 0.6566666666666667 name: Cosine Recall@1 - type: cosine_recall@3 value: 0.7666666666666667 name: Cosine Recall@3 - type: cosine_recall@5 value: 0.8766666666666667 name: Cosine Recall@5 - type: cosine_recall@10 value: 0.9366666666666668 name: Cosine Recall@10 - type: cosine_ndcg@10 value: 0.7961638225008818 name: Cosine Ndcg@10 - type: cosine_mrr@10 value: 0.7773333333333332 name: Cosine Mrr@10 - type: cosine_map@100 value: 0.7414579630895421 name: Cosine Map@100 - type: cosine_accuracy@1 value: 0.7 name: Cosine Accuracy@1 - type: cosine_accuracy@3 value: 0.82 name: Cosine Accuracy@3 - type: cosine_accuracy@5 value: 0.92 name: Cosine Accuracy@5 - type: cosine_accuracy@10 value: 0.96 name: Cosine Accuracy@10 - type: cosine_precision@1 value: 0.7 name: Cosine Precision@1 - type: cosine_precision@3 value: 0.2733333333333333 name: Cosine Precision@3 - type: cosine_precision@5 value: 0.18799999999999997 name: Cosine Precision@5 - type: cosine_precision@10 value: 0.102 name: Cosine Precision@10 - type: cosine_recall@1 value: 0.6566666666666667 name: Cosine Recall@1 - type: cosine_recall@3 value: 0.7666666666666667 name: Cosine Recall@3 - type: cosine_recall@5 value: 0.8766666666666667 name: Cosine Recall@5 - type: cosine_recall@10 value: 0.9366666666666668 name: Cosine Recall@10 - type: cosine_ndcg@10 value: 0.7961638225008818 name: Cosine Ndcg@10 - type: cosine_mrr@10 value: 0.7773333333333332 name: Cosine Mrr@10 - type: cosine_map@100 value: 0.7414579630895421 name: Cosine Map@100 - task: type: information-retrieval name: Information Retrieval dataset: name: NanoFiQA2018 type: NanoFiQA2018 metrics: - type: cosine_accuracy@1 value: 0.42 name: Cosine Accuracy@1 - type: cosine_accuracy@3 value: 0.68 name: Cosine Accuracy@3 - type: cosine_accuracy@5 value: 0.68 name: Cosine Accuracy@5 - type: cosine_accuracy@10 value: 0.78 name: Cosine Accuracy@10 - type: cosine_precision@1 value: 0.42 name: Cosine Precision@1 - type: cosine_precision@3 value: 0.3066666666666667 name: Cosine Precision@3 - type: cosine_precision@5 value: 0.20799999999999996 name: Cosine Precision@5 - type: cosine_precision@10 value: 0.13 name: Cosine Precision@10 - type: cosine_recall@1 value: 0.24874603174603174 name: Cosine Recall@1 - type: cosine_recall@3 value: 0.4593492063492064 name: Cosine Recall@3 - type: cosine_recall@5 value: 0.48934920634920637 name: Cosine Recall@5 - type: cosine_recall@10 value: 0.6159285714285714 name: Cosine Recall@10 - type: cosine_ndcg@10 value: 0.5009740689522678 name: Cosine Ndcg@10 - type: cosine_mrr@10 value: 0.5493571428571429 name: Cosine Mrr@10 - type: cosine_map@100 value: 0.42954779398365284 name: Cosine Map@100 - type: cosine_accuracy@1 value: 0.42 name: Cosine Accuracy@1 - type: cosine_accuracy@3 value: 0.68 name: Cosine Accuracy@3 - type: cosine_accuracy@5 value: 0.68 name: Cosine Accuracy@5 - type: cosine_accuracy@10 value: 0.78 name: Cosine Accuracy@10 - type: cosine_precision@1 value: 0.42 name: Cosine Precision@1 - type: cosine_precision@3 value: 0.3066666666666667 name: Cosine Precision@3 - type: cosine_precision@5 value: 0.20799999999999996 name: Cosine Precision@5 - type: cosine_precision@10 value: 0.13 name: Cosine Precision@10 - type: cosine_recall@1 value: 0.24874603174603174 name: Cosine Recall@1 - type: cosine_recall@3 value: 0.4593492063492064 name: Cosine Recall@3 - type: cosine_recall@5 value: 0.48934920634920637 name: Cosine Recall@5 - type: cosine_recall@10 value: 0.6159285714285714 name: Cosine Recall@10 - type: cosine_ndcg@10 value: 0.5009740689522678 name: Cosine Ndcg@10 - type: cosine_mrr@10 value: 0.5493571428571429 name: Cosine Mrr@10 - type: cosine_map@100 value: 0.42954779398365284 name: Cosine Map@100 - task: type: information-retrieval name: Information Retrieval dataset: name: NanoHotpotQA type: NanoHotpotQA metrics: - type: cosine_accuracy@1 value: 0.82 name: Cosine Accuracy@1 - type: cosine_accuracy@3 value: 0.94 name: Cosine Accuracy@3 - type: cosine_accuracy@5 value: 0.96 name: Cosine Accuracy@5 - type: cosine_accuracy@10 value: 0.96 name: Cosine Accuracy@10 - type: cosine_precision@1 value: 0.82 name: Cosine Precision@1 - type: cosine_precision@3 value: 0.4733333333333332 name: Cosine Precision@3 - type: cosine_precision@5 value: 0.31599999999999995 name: Cosine Precision@5 - type: cosine_precision@10 value: 0.16599999999999998 name: Cosine Precision@10 - type: cosine_recall@1 value: 0.41 name: Cosine Recall@1 - type: cosine_recall@3 value: 0.71 name: Cosine Recall@3 - type: cosine_recall@5 value: 0.79 name: Cosine Recall@5 - type: cosine_recall@10 value: 0.83 name: Cosine Recall@10 - type: cosine_ndcg@10 value: 0.7819912365252066 name: Cosine Ndcg@10 - type: cosine_mrr@10 value: 0.8773333333333333 name: Cosine Mrr@10 - type: cosine_map@100 value: 0.7181122929043733 name: Cosine Map@100 - type: cosine_accuracy@1 value: 0.82 name: Cosine Accuracy@1 - type: cosine_accuracy@3 value: 0.94 name: Cosine Accuracy@3 - type: cosine_accuracy@5 value: 0.96 name: Cosine Accuracy@5 - type: cosine_accuracy@10 value: 0.96 name: Cosine Accuracy@10 - type: cosine_precision@1 value: 0.82 name: Cosine Precision@1 - type: cosine_precision@3 value: 0.4733333333333332 name: Cosine Precision@3 - type: cosine_precision@5 value: 0.31599999999999995 name: Cosine Precision@5 - type: cosine_precision@10 value: 0.16599999999999998 name: Cosine Precision@10 - type: cosine_recall@1 value: 0.41 name: Cosine Recall@1 - type: cosine_recall@3 value: 0.71 name: Cosine Recall@3 - type: cosine_recall@5 value: 0.79 name: Cosine Recall@5 - type: cosine_recall@10 value: 0.83 name: Cosine Recall@10 - type: cosine_ndcg@10 value: 0.7819912365252066 name: Cosine Ndcg@10 - type: cosine_mrr@10 value: 0.8773333333333333 name: Cosine Mrr@10 - type: cosine_map@100 value: 0.7181122929043733 name: Cosine Map@100 - task: type: information-retrieval name: Information Retrieval dataset: name: NanoMSMARCO type: NanoMSMARCO metrics: - type: cosine_accuracy@1 value: 0.38 name: Cosine Accuracy@1 - type: cosine_accuracy@3 value: 0.6 name: Cosine Accuracy@3 - type: cosine_accuracy@5 value: 0.74 name: Cosine Accuracy@5 - type: cosine_accuracy@10 value: 0.86 name: Cosine Accuracy@10 - type: cosine_precision@1 value: 0.38 name: Cosine Precision@1 - type: cosine_precision@3 value: 0.2 name: Cosine Precision@3 - type: cosine_precision@5 value: 0.14800000000000002 name: Cosine Precision@5 - type: cosine_precision@10 value: 0.08599999999999998 name: Cosine Precision@10 - type: cosine_recall@1 value: 0.38 name: Cosine Recall@1 - type: cosine_recall@3 value: 0.6 name: Cosine Recall@3 - type: cosine_recall@5 value: 0.74 name: Cosine Recall@5 - type: cosine_recall@10 value: 0.86 name: Cosine Recall@10 - type: cosine_ndcg@10 value: 0.6104384914035073 name: Cosine Ndcg@10 - type: cosine_mrr@10 value: 0.5318809523809523 name: Cosine Mrr@10 - type: cosine_map@100 value: 0.5418340548340548 name: Cosine Map@100 - type: cosine_accuracy@1 value: 0.38 name: Cosine Accuracy@1 - type: cosine_accuracy@3 value: 0.6 name: Cosine Accuracy@3 - type: cosine_accuracy@5 value: 0.74 name: Cosine Accuracy@5 - type: cosine_accuracy@10 value: 0.86 name: Cosine Accuracy@10 - type: cosine_precision@1 value: 0.38 name: Cosine Precision@1 - type: cosine_precision@3 value: 0.2 name: Cosine Precision@3 - type: cosine_precision@5 value: 0.14800000000000002 name: Cosine Precision@5 - type: cosine_precision@10 value: 0.08599999999999998 name: Cosine Precision@10 - type: cosine_recall@1 value: 0.38 name: Cosine Recall@1 - type: cosine_recall@3 value: 0.6 name: Cosine Recall@3 - type: cosine_recall@5 value: 0.74 name: Cosine Recall@5 - type: cosine_recall@10 value: 0.86 name: Cosine Recall@10 - type: cosine_ndcg@10 value: 0.6104384914035073 name: Cosine Ndcg@10 - type: cosine_mrr@10 value: 0.5318809523809523 name: Cosine Mrr@10 - type: cosine_map@100 value: 0.5418340548340548 name: Cosine Map@100 - task: type: information-retrieval name: Information Retrieval dataset: name: NanoNFCorpus type: NanoNFCorpus metrics: - type: cosine_accuracy@1 value: 0.42 name: Cosine Accuracy@1 - type: cosine_accuracy@3 value: 0.54 name: Cosine Accuracy@3 - type: cosine_accuracy@5 value: 0.6 name: Cosine Accuracy@5 - type: cosine_accuracy@10 value: 0.72 name: Cosine Accuracy@10 - type: cosine_precision@1 value: 0.42 name: Cosine Precision@1 - type: cosine_precision@3 value: 0.3466666666666666 name: Cosine Precision@3 - type: cosine_precision@5 value: 0.336 name: Cosine Precision@5 - type: cosine_precision@10 value: 0.264 name: Cosine Precision@10 - type: cosine_recall@1 value: 0.023435057727388034 name: Cosine Recall@1 - type: cosine_recall@3 value: 0.06203043381464338 name: Cosine Recall@3 - type: cosine_recall@5 value: 0.11516520571261298 name: Cosine Recall@5 - type: cosine_recall@10 value: 0.1394342885673364 name: Cosine Recall@10 - type: cosine_ndcg@10 value: 0.32219841818871076 name: Cosine Ndcg@10 - type: cosine_mrr@10 value: 0.49738888888888894 name: Cosine Mrr@10 - type: cosine_map@100 value: 0.13052581049295398 name: Cosine Map@100 - type: cosine_accuracy@1 value: 0.42 name: Cosine Accuracy@1 - type: cosine_accuracy@3 value: 0.54 name: Cosine Accuracy@3 - type: cosine_accuracy@5 value: 0.6 name: Cosine Accuracy@5 - type: cosine_accuracy@10 value: 0.72 name: Cosine Accuracy@10 - type: cosine_precision@1 value: 0.42 name: Cosine Precision@1 - type: cosine_precision@3 value: 0.3466666666666666 name: Cosine Precision@3 - type: cosine_precision@5 value: 0.336 name: Cosine Precision@5 - type: cosine_precision@10 value: 0.264 name: Cosine Precision@10 - type: cosine_recall@1 value: 0.023435057727388034 name: Cosine Recall@1 - type: cosine_recall@3 value: 0.06203043381464338 name: Cosine Recall@3 - type: cosine_recall@5 value: 0.11516520571261298 name: Cosine Recall@5 - type: cosine_recall@10 value: 0.1394342885673364 name: Cosine Recall@10 - type: cosine_ndcg@10 value: 0.32219841818871076 name: Cosine Ndcg@10 - type: cosine_mrr@10 value: 0.49738888888888894 name: Cosine Mrr@10 - type: cosine_map@100 value: 0.13052581049295398 name: Cosine Map@100 - task: type: information-retrieval name: Information Retrieval dataset: name: NanoNQ type: NanoNQ metrics: - type: cosine_accuracy@1 value: 0.38 name: Cosine Accuracy@1 - type: cosine_accuracy@3 value: 0.66 name: Cosine Accuracy@3 - type: cosine_accuracy@5 value: 0.74 name: Cosine Accuracy@5 - type: cosine_accuracy@10 value: 0.78 name: Cosine Accuracy@10 - type: cosine_precision@1 value: 0.38 name: Cosine Precision@1 - type: cosine_precision@3 value: 0.22 name: Cosine Precision@3 - type: cosine_precision@5 value: 0.15200000000000002 name: Cosine Precision@5 - type: cosine_precision@10 value: 0.088 name: Cosine Precision@10 - type: cosine_recall@1 value: 0.35 name: Cosine Recall@1 - type: cosine_recall@3 value: 0.62 name: Cosine Recall@3 - type: cosine_recall@5 value: 0.68 name: Cosine Recall@5 - type: cosine_recall@10 value: 0.76 name: Cosine Recall@10 - type: cosine_ndcg@10 value: 0.5805500289567356 name: Cosine Ndcg@10 - type: cosine_mrr@10 value: 0.5366666666666666 name: Cosine Mrr@10 - type: cosine_map@100 value: 0.5198004489850839 name: Cosine Map@100 - type: cosine_accuracy@1 value: 0.38 name: Cosine Accuracy@1 - type: cosine_accuracy@3 value: 0.66 name: Cosine Accuracy@3 - type: cosine_accuracy@5 value: 0.74 name: Cosine Accuracy@5 - type: cosine_accuracy@10 value: 0.78 name: Cosine Accuracy@10 - type: cosine_precision@1 value: 0.38 name: Cosine Precision@1 - type: cosine_precision@3 value: 0.22 name: Cosine Precision@3 - type: cosine_precision@5 value: 0.15200000000000002 name: Cosine Precision@5 - type: cosine_precision@10 value: 0.088 name: Cosine Precision@10 - type: cosine_recall@1 value: 0.35 name: Cosine Recall@1 - type: cosine_recall@3 value: 0.62 name: Cosine Recall@3 - type: cosine_recall@5 value: 0.68 name: Cosine Recall@5 - type: cosine_recall@10 value: 0.76 name: Cosine Recall@10 - type: cosine_ndcg@10 value: 0.5805500289567356 name: Cosine Ndcg@10 - type: cosine_mrr@10 value: 0.5366666666666666 name: Cosine Mrr@10 - type: cosine_map@100 value: 0.5198004489850839 name: Cosine Map@100 - task: type: information-retrieval name: Information Retrieval dataset: name: NanoQuoraRetrieval type: NanoQuoraRetrieval metrics: - type: cosine_accuracy@1 value: 0.94 name: Cosine Accuracy@1 - type: cosine_accuracy@3 value: 0.98 name: Cosine Accuracy@3 - type: cosine_accuracy@5 value: 0.98 name: Cosine Accuracy@5 - type: cosine_accuracy@10 value: 1.0 name: Cosine Accuracy@10 - type: cosine_precision@1 value: 0.94 name: Cosine Precision@1 - type: cosine_precision@3 value: 0.4133333333333333 name: Cosine Precision@3 - type: cosine_precision@5 value: 0.26 name: Cosine Precision@5 - type: cosine_precision@10 value: 0.13599999999999998 name: Cosine Precision@10 - type: cosine_recall@1 value: 0.8306666666666667 name: Cosine Recall@1 - type: cosine_recall@3 value: 0.9520000000000001 name: Cosine Recall@3 - type: cosine_recall@5 value: 0.9666666666666666 name: Cosine Recall@5 - type: cosine_recall@10 value: 0.9933333333333334 name: Cosine Recall@10 - type: cosine_ndcg@10 value: 0.965503027066234 name: Cosine Ndcg@10 - type: cosine_mrr@10 value: 0.9625 name: Cosine Mrr@10 - type: cosine_map@100 value: 0.9528888888888889 name: Cosine Map@100 - type: cosine_accuracy@1 value: 0.94 name: Cosine Accuracy@1 - type: cosine_accuracy@3 value: 0.98 name: Cosine Accuracy@3 - type: cosine_accuracy@5 value: 0.98 name: Cosine Accuracy@5 - type: cosine_accuracy@10 value: 1.0 name: Cosine Accuracy@10 - type: cosine_precision@1 value: 0.94 name: Cosine Precision@1 - type: cosine_precision@3 value: 0.4133333333333333 name: Cosine Precision@3 - type: cosine_precision@5 value: 0.26 name: Cosine Precision@5 - type: cosine_precision@10 value: 0.13599999999999998 name: Cosine Precision@10 - type: cosine_recall@1 value: 0.8306666666666667 name: Cosine Recall@1 - type: cosine_recall@3 value: 0.9520000000000001 name: Cosine Recall@3 - type: cosine_recall@5 value: 0.9666666666666666 name: Cosine Recall@5 - type: cosine_recall@10 value: 0.9933333333333334 name: Cosine Recall@10 - type: cosine_ndcg@10 value: 0.965503027066234 name: Cosine Ndcg@10 - type: cosine_mrr@10 value: 0.9625 name: Cosine Mrr@10 - type: cosine_map@100 value: 0.9528888888888889 name: Cosine Map@100 - task: type: information-retrieval name: Information Retrieval dataset: name: NanoSCIDOCS type: NanoSCIDOCS metrics: - type: cosine_accuracy@1 value: 0.44 name: Cosine Accuracy@1 - type: cosine_accuracy@3 value: 0.76 name: Cosine Accuracy@3 - type: cosine_accuracy@5 value: 0.82 name: Cosine Accuracy@5 - type: cosine_accuracy@10 value: 0.82 name: Cosine Accuracy@10 - type: cosine_precision@1 value: 0.44 name: Cosine Precision@1 - type: cosine_precision@3 value: 0.36666666666666664 name: Cosine Precision@3 - type: cosine_precision@5 value: 0.3 name: Cosine Precision@5 - type: cosine_precision@10 value: 0.19799999999999998 name: Cosine Precision@10 - type: cosine_recall@1 value: 0.09366666666666668 name: Cosine Recall@1 - type: cosine_recall@3 value: 0.22666666666666666 name: Cosine Recall@3 - type: cosine_recall@5 value: 0.3066666666666667 name: Cosine Recall@5 - type: cosine_recall@10 value: 0.4056666666666666 name: Cosine Recall@10 - type: cosine_ndcg@10 value: 0.39697838597459023 name: Cosine Ndcg@10 - type: cosine_mrr@10 value: 0.5996666666666666 name: Cosine Mrr@10 - type: cosine_map@100 value: 0.3048962727372946 name: Cosine Map@100 - type: cosine_accuracy@1 value: 0.44 name: Cosine Accuracy@1 - type: cosine_accuracy@3 value: 0.76 name: Cosine Accuracy@3 - type: cosine_accuracy@5 value: 0.82 name: Cosine Accuracy@5 - type: cosine_accuracy@10 value: 0.82 name: Cosine Accuracy@10 - type: cosine_precision@1 value: 0.44 name: Cosine Precision@1 - type: cosine_precision@3 value: 0.36666666666666664 name: Cosine Precision@3 - type: cosine_precision@5 value: 0.3 name: Cosine Precision@5 - type: cosine_precision@10 value: 0.19799999999999998 name: Cosine Precision@10 - type: cosine_recall@1 value: 0.09366666666666668 name: Cosine Recall@1 - type: cosine_recall@3 value: 0.22666666666666666 name: Cosine Recall@3 - type: cosine_recall@5 value: 0.3066666666666667 name: Cosine Recall@5 - type: cosine_recall@10 value: 0.4056666666666666 name: Cosine Recall@10 - type: cosine_ndcg@10 value: 0.39697838597459023 name: Cosine Ndcg@10 - type: cosine_mrr@10 value: 0.5996666666666666 name: Cosine Mrr@10 - type: cosine_map@100 value: 0.3048962727372946 name: Cosine Map@100 - task: type: information-retrieval name: Information Retrieval dataset: name: NanoArguAna type: NanoArguAna metrics: - type: cosine_accuracy@1 value: 0.22 name: Cosine Accuracy@1 - type: cosine_accuracy@3 value: 0.64 name: Cosine Accuracy@3 - type: cosine_accuracy@5 value: 0.78 name: Cosine Accuracy@5 - type: cosine_accuracy@10 value: 0.9 name: Cosine Accuracy@10 - type: cosine_precision@1 value: 0.22 name: Cosine Precision@1 - type: cosine_precision@3 value: 0.21333333333333335 name: Cosine Precision@3 - type: cosine_precision@5 value: 0.15600000000000003 name: Cosine Precision@5 - type: cosine_precision@10 value: 0.09 name: Cosine Precision@10 - type: cosine_recall@1 value: 0.22 name: Cosine Recall@1 - type: cosine_recall@3 value: 0.64 name: Cosine Recall@3 - type: cosine_recall@5 value: 0.78 name: Cosine Recall@5 - type: cosine_recall@10 value: 0.9 name: Cosine Recall@10 - type: cosine_ndcg@10 value: 0.5717919953636349 name: Cosine Ndcg@10 - type: cosine_mrr@10 value: 0.4653809523809524 name: Cosine Mrr@10 - type: cosine_map@100 value: 0.4711053113553113 name: Cosine Map@100 - type: cosine_accuracy@1 value: 0.22 name: Cosine Accuracy@1 - type: cosine_accuracy@3 value: 0.64 name: Cosine Accuracy@3 - type: cosine_accuracy@5 value: 0.78 name: Cosine Accuracy@5 - type: cosine_accuracy@10 value: 0.9 name: Cosine Accuracy@10 - type: cosine_precision@1 value: 0.22 name: Cosine Precision@1 - type: cosine_precision@3 value: 0.21333333333333335 name: Cosine Precision@3 - type: cosine_precision@5 value: 0.15600000000000003 name: Cosine Precision@5 - type: cosine_precision@10 value: 0.09 name: Cosine Precision@10 - type: cosine_recall@1 value: 0.22 name: Cosine Recall@1 - type: cosine_recall@3 value: 0.64 name: Cosine Recall@3 - type: cosine_recall@5 value: 0.78 name: Cosine Recall@5 - type: cosine_recall@10 value: 0.9 name: Cosine Recall@10 - type: cosine_ndcg@10 value: 0.5717919953636349 name: Cosine Ndcg@10 - type: cosine_mrr@10 value: 0.4653809523809524 name: Cosine Mrr@10 - type: cosine_map@100 value: 0.4711053113553113 name: Cosine Map@100 - task: type: information-retrieval name: Information Retrieval dataset: name: NanoSciFact type: NanoSciFact metrics: - type: cosine_accuracy@1 value: 0.54 name: Cosine Accuracy@1 - type: cosine_accuracy@3 value: 0.64 name: Cosine Accuracy@3 - type: cosine_accuracy@5 value: 0.8 name: Cosine Accuracy@5 - type: cosine_accuracy@10 value: 0.84 name: Cosine Accuracy@10 - type: cosine_precision@1 value: 0.54 name: Cosine Precision@1 - type: cosine_precision@3 value: 0.24 name: Cosine Precision@3 - type: cosine_precision@5 value: 0.17999999999999997 name: Cosine Precision@5 - type: cosine_precision@10 value: 0.09599999999999997 name: Cosine Precision@10 - type: cosine_recall@1 value: 0.505 name: Cosine Recall@1 - type: cosine_recall@3 value: 0.635 name: Cosine Recall@3 - type: cosine_recall@5 value: 0.8 name: Cosine Recall@5 - type: cosine_recall@10 value: 0.84 name: Cosine Recall@10 - type: cosine_ndcg@10 value: 0.6754311327453922 name: Cosine Ndcg@10 - type: cosine_mrr@10 value: 0.6225555555555555 name: Cosine Mrr@10 - type: cosine_map@100 value: 0.6284365472700317 name: Cosine Map@100 - type: cosine_accuracy@1 value: 0.54 name: Cosine Accuracy@1 - type: cosine_accuracy@3 value: 0.64 name: Cosine Accuracy@3 - type: cosine_accuracy@5 value: 0.8 name: Cosine Accuracy@5 - type: cosine_accuracy@10 value: 0.84 name: Cosine Accuracy@10 - type: cosine_precision@1 value: 0.54 name: Cosine Precision@1 - type: cosine_precision@3 value: 0.24 name: Cosine Precision@3 - type: cosine_precision@5 value: 0.17999999999999997 name: Cosine Precision@5 - type: cosine_precision@10 value: 0.09599999999999997 name: Cosine Precision@10 - type: cosine_recall@1 value: 0.505 name: Cosine Recall@1 - type: cosine_recall@3 value: 0.635 name: Cosine Recall@3 - type: cosine_recall@5 value: 0.8 name: Cosine Recall@5 - type: cosine_recall@10 value: 0.84 name: Cosine Recall@10 - type: cosine_ndcg@10 value: 0.6754311327453922 name: Cosine Ndcg@10 - type: cosine_mrr@10 value: 0.6225555555555555 name: Cosine Mrr@10 - type: cosine_map@100 value: 0.6284365472700317 name: Cosine Map@100 - task: type: information-retrieval name: Information Retrieval dataset: name: NanoTouche2020 type: NanoTouche2020 metrics: - type: cosine_accuracy@1 value: 0.5918367346938775 name: Cosine Accuracy@1 - type: cosine_accuracy@3 value: 0.8571428571428571 name: Cosine Accuracy@3 - type: cosine_accuracy@5 value: 0.9183673469387755 name: Cosine Accuracy@5 - type: cosine_accuracy@10 value: 0.9387755102040817 name: Cosine Accuracy@10 - type: cosine_precision@1 value: 0.5918367346938775 name: Cosine Precision@1 - type: cosine_precision@3 value: 0.5442176870748299 name: Cosine Precision@3 - type: cosine_precision@5 value: 0.5142857142857143 name: Cosine Precision@5 - type: cosine_precision@10 value: 0.45102040816326533 name: Cosine Precision@10 - type: cosine_recall@1 value: 0.03731953845074036 name: Cosine Recall@1 - type: cosine_recall@3 value: 0.10703541883620282 name: Cosine Recall@3 - type: cosine_recall@5 value: 0.17209243144917716 name: Cosine Recall@5 - type: cosine_recall@10 value: 0.29694149741816567 name: Cosine Recall@10 - type: cosine_ndcg@10 value: 0.492997887337871 name: Cosine Ndcg@10 - type: cosine_mrr@10 value: 0.7379251700680272 name: Cosine Mrr@10 - type: cosine_map@100 value: 0.34733037375778286 name: Cosine Map@100 - type: cosine_accuracy@1 value: 0.5918367346938775 name: Cosine Accuracy@1 - type: cosine_accuracy@3 value: 0.8571428571428571 name: Cosine Accuracy@3 - type: cosine_accuracy@5 value: 0.9183673469387755 name: Cosine Accuracy@5 - type: cosine_accuracy@10 value: 0.9387755102040817 name: Cosine Accuracy@10 - type: cosine_precision@1 value: 0.5918367346938775 name: Cosine Precision@1 - type: cosine_precision@3 value: 0.5442176870748299 name: Cosine Precision@3 - type: cosine_precision@5 value: 0.5142857142857143 name: Cosine Precision@5 - type: cosine_precision@10 value: 0.45102040816326533 name: Cosine Precision@10 - type: cosine_recall@1 value: 0.03731953845074036 name: Cosine Recall@1 - type: cosine_recall@3 value: 0.10703541883620282 name: Cosine Recall@3 - type: cosine_recall@5 value: 0.17209243144917716 name: Cosine Recall@5 - type: cosine_recall@10 value: 0.29694149741816567 name: Cosine Recall@10 - type: cosine_ndcg@10 value: 0.492997887337871 name: Cosine Ndcg@10 - type: cosine_mrr@10 value: 0.7379251700680272 name: Cosine Mrr@10 - type: cosine_map@100 value: 0.34733037375778286 name: Cosine Map@100 - task: type: nano-beir name: Nano BEIR dataset: name: NanoBEIR mean type: NanoBEIR_mean metrics: - type: cosine_accuracy@1 value: 0.5301412872841443 name: Cosine Accuracy@1 - type: cosine_accuracy@3 value: 0.725934065934066 name: Cosine Accuracy@3 - type: cosine_accuracy@5 value: 0.7998744113029829 name: Cosine Accuracy@5 - type: cosine_accuracy@10 value: 0.8645211930926217 name: Cosine Accuracy@10 - type: cosine_precision@1 value: 0.5301412872841443 name: Cosine Precision@1 - type: cosine_precision@3 value: 0.3341705913134484 name: Cosine Precision@3 - type: cosine_precision@5 value: 0.2632527472527473 name: Cosine Precision@5 - type: cosine_precision@10 value: 0.1826938775510204 name: Cosine Precision@10 - type: cosine_recall@1 value: 0.3078733424841697 name: Cosine Recall@1 - type: cosine_recall@3 value: 0.47523985989127726 name: Cosine Recall@3 - type: cosine_recall@5 value: 0.5551437430942848 name: Cosine Recall@5 - type: cosine_recall@10 value: 0.6358968226476367 name: Cosine Recall@10 - type: cosine_ndcg@10 value: 0.5843943364864898 name: Cosine Ndcg@10 - type: cosine_mrr@10 value: 0.6448275771847201 name: Cosine Mrr@10 - type: cosine_map@100 value: 0.4994330841252578 name: Cosine Map@100 - type: cosine_accuracy@1 value: 0.5301412872841443 name: Cosine Accuracy@1 - type: cosine_accuracy@3 value: 0.725934065934066 name: Cosine Accuracy@3 - type: cosine_accuracy@5 value: 0.7998744113029829 name: Cosine Accuracy@5 - type: cosine_accuracy@10 value: 0.8645211930926217 name: Cosine Accuracy@10 - type: cosine_precision@1 value: 0.5301412872841443 name: Cosine Precision@1 - type: cosine_precision@3 value: 0.3341705913134484 name: Cosine Precision@3 - type: cosine_precision@5 value: 0.2632527472527473 name: Cosine Precision@5 - type: cosine_precision@10 value: 0.1826938775510204 name: Cosine Precision@10 - type: cosine_recall@1 value: 0.3078733424841697 name: Cosine Recall@1 - type: cosine_recall@3 value: 0.47523985989127726 name: Cosine Recall@3 - type: cosine_recall@5 value: 0.5551437430942848 name: Cosine Recall@5 - type: cosine_recall@10 value: 0.6358968226476367 name: Cosine Recall@10 - type: cosine_ndcg@10 value: 0.5843943364864898 name: Cosine Ndcg@10 - type: cosine_mrr@10 value: 0.6448275771847201 name: Cosine Mrr@10 - type: cosine_map@100 value: 0.4994330841252578 name: Cosine Map@100 --- # SentenceTransformer based on CohereLabs/tiny-aya-global This is a [sentence-transformers](https://www.SBERT.net) model finetuned from [CohereLabs/tiny-aya-global](https://huggingface.co/CohereLabs/tiny-aya-global). It maps sentences & paragraphs to a 2048-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:** [CohereLabs/tiny-aya-global](https://huggingface.co/CohereLabs/tiny-aya-global) - **Maximum Sequence Length:** 256 tokens - **Output Dimensionality:** 2048 dimensions - **Similarity Function:** Cosine Similarity ### Model Sources - **Documentation:** [Sentence Transformers Documentation](https://sbert.net) - **Repository:** [Sentence Transformers on GitHub](https://github.com/huggingface/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': 256, 'do_lower_case': False, 'architecture': 'PeftModelForFeatureExtraction'}) (1): Pooling({'word_embedding_dimension': 2048, 'pooling_mode_cls_token': False, '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': True, '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("nunaa/tinyaya-lrl-embed-ft-v1") # Run inference sentences = [ 'ਪਾਲ ਬਾਰਨ ਨੇ ਕੀ ਵਿਕਾਸ ਕੀਤਾ', "੧੯੫੦ ਦੇ ਦਹਾਕੇ ਦੇ ਅਖੀਰ ਵਿੱਚ, ਅਮਰੀਕੀ ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਗਿਆਨੀ ਪਾਲ ਬਾਰਨ ਨੇ ਅਮਰੀਕਾ ਦੁਆਰਾ ਫੰਡ ਕੀਤੇ ਗਏ ਰੈਂਡ ਕਾਰਪੋਰੇਸ਼ਨ ਦੇ ਇੱਕ ਖੋਜ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਦੇ ਹਿੱਸੇ ਵਜੋਂ ਦੂਰਸੰਚਾਰ ਸੰਦੇਸ਼ਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਨੁਕਸ-ਸਹਿਣਸ਼ੀਲ, ਕੁਸ਼ਲ ਰੂਟਿੰਗ ਵਿਧੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਦੇ ਟੀਚੇ ਨਾਲ ਡਿਸਟ੍ਰੀਬਿਊਟਿਡ ਅਡੈਪਟਿਵ ਮੈਸੇਜ ਬਲਾਕ ਸਵਿਚਿੰਗ ਦੀ ਧਾਰਨਾ ਵਿਕਸਿਤ ਕੀਤੀ। ਰੱਖਿਆ ਵਿਭਾਗ।ਇਸ ਸੰਕਲਪ ਨੇ ਨੈੱਟਵਰਕ ਬੈਂਡਵਿਡਥ ਦੇ ਪੂਰਵ-ਅਲੋਕੇਸ਼ਨ ਦੇ ਇਸ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਸਥਾਪਿਤ ਸਿਧਾਂਤਾਂ ਦਾ ਵਿਰੋਧ ਅਤੇ ਵਿਰੋਧ ਕੀਤਾ, ਜੋ ਕਿ ਬੇਲ ਸਿਸਟਮ ਵਿੱਚ ਦੂਰਸੰਚਾਰ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਦੁਆਰਾ ਵੱਡੇ ਪੱਧਰ 'ਤੇ ਮਜ਼ਬੂਤ \u200b\u200bਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ।੧੯੬੦ ਦੇ ਦਹਾਕੇ ਦੇ ਅਖੀਰ ਵਿੱਚ ਨੈਸ਼ਨਲ ਫਿਜ਼ੀਕਲ ਲੈਬਾਰਟਰੀ (ਯੂਨਾਈਟਡ ਕਿੰਗਡਮ) (ਐਨਪੀਐਲ) ਵਿੱਚ ਡੋਨਾਲਡ ਡੇਵਿਸ ਦੇ ਸੁਤੰਤਰ ਕੰਮ ਤੱਕ ਨਵੀਂ ਧਾਰਨਾ ਨੂੰ ਨੈੱਟਵਰਕ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਵਾਲਿਆਂ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਘੱਟ ਗੂੰਜ ਮਿਲੀ।ਡੇਵਿਸ ਨੂੰ ਆਧੁਨਿਕ ਨਾਮ ਪੈਕੇਟ ਸਵਿਚਿੰਗ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਅਗਲੇ ਦਹਾਕੇ ਵਿੱਚ ਯੂਰਪ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਪੈਕੇਟ ਸਵਿਚਿੰਗ ਨੈਟਵਰਕ ਨੂੰ ਪ੍ਰੇਰਿਤ ਕਰਨ ਦਾ ਸਿਹਰਾ ਦਿੱਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਸੰਯੁਕਤ ਰਾਜ ਵਿੱਚ ਅਰਪਾਨੇਟ ਦੇ ਅਰੰਭਕ ਵਿੱਚ ਸੰਕਲਪ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ।", "ਬਾਰਨ ਨੇ ਯੂਐਸ ਏਅਰ ਫੋਰਸ ਲਈ ਰੈਂਡ ਕਾਰਪੋਰੇਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਆਪਣੀ ਖੋਜ ਦੌਰਾਨ ਸਰਵਾਈਵੇਬਲ ਕਮਿਊਨੀਕੇਸ਼ਨ ਨੈੱਟਵਰਕਾਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡੇ ਗਏ ਅਡੈਪਟਿਵ ਮੈਸੇਜ ਬਲਾਕ ਸਵਿਚਿੰਗ ਦੀ ਧਾਰਨਾ ਵਿਕਸਿਤ ਕੀਤੀ, ਜੋ ਪਹਿਲਾਂ ੧੯੬੧ ਦੀਆਂ ਗਰਮੀਆਂ ਵਿੱਚ ਹਵਾਈ ਸੈਨਾ ਨੂੰ ਬ੍ਰੀਫਿੰਗ ਬੀ-੨੬੫ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਪੇਸ਼ ਕੀਤੀ ਗਈ ਸੀ, ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਰੈਂਡ ਰਿਪੋਰਟ ਪੀ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਕੀਤੀ ਗਈ ਸੀ। ੧੯੬੨ ਵਿੱਚ -੨੬੨੬, ਅਤੇ ਅੰਤ ਵਿੱਚ ੧੯੬੪ ਵਿੱਚ ਰਿਪੋਰਟ ਆਰਐਮ ੩੪੨੦ ਵਿੱਚ।ਰਿਪੋਰਟ ਪੀ-੨੬੨੬ ਨੇ ਇੱਕ ਵੱਡੇ ਪੈਮਾਨੇ, ਵੰਡੇ, ਬਚਣ ਯੋਗ ਸੰਚਾਰ ਨੈਟਵਰਕ ਲਈ ਇੱਕ ਆਮ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਦਾ ਵਰਣਨ ਕੀਤਾ ਹੈ।ਇਹ ਕੰਮ ਤਿੰਨ ਮੁੱਖ ਵਿਚਾਰਾਂ 'ਤੇ ਕੇਂਦ੍ਰਿਤ ਹੈ: ਕਿਸੇ ਵੀ ਦੋ ਬਿੰਦੂਆਂ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਕਈ ਮਾਰਗਾਂ ਵਾਲੇ ਵਿਕੇਂਦਰੀਕ੍ਰਿਤ ਨੈਟਵਰਕ ਦੀ ਵਰਤੋਂ, ਉਪਭੋਗਤਾ ਸੰਦੇਸ਼ਾਂ ਨੂੰ ਸੰਦੇਸ਼ ਬਲਾਕਾਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡਣਾ, ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਪੈਕੇਟ ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਸਟੋਰ ਅਤੇ ਫਾਰਵਰਡ ਸਵਿਚਿੰਗ ਦੁਆਰਾ ਇਹਨਾਂ ਸੁਨੇਹਿਆਂ ਦੀ ਡਿਲੀਵਰੀ।", ] embeddings = model.encode(sentences) print(embeddings.shape) # [3, 2048] # Get the similarity scores for the embeddings similarities = model.similarity(embeddings, embeddings) print(similarities) # tensor([[1.0000, 0.5496, 0.4766], # [0.5496, 1.0000, 0.6365], # [0.4766, 0.6365, 1.0000]]) ``` ## Evaluation ### Metrics #### Triplet * Dataset: `eval` * Evaluated with [TripletEvaluator](https://sbert.net/docs/package_reference/sentence_transformer/evaluation.html#sentence_transformers.evaluation.TripletEvaluator) | Metric | Value | |:--------------------|:-----------| | **cosine_accuracy** | **0.8718** | #### Information Retrieval * Datasets: `NanoClimateFEVER`, `NanoDBPedia`, `NanoFEVER`, `NanoFiQA2018`, `NanoHotpotQA`, `NanoMSMARCO`, `NanoNFCorpus`, `NanoNQ`, `NanoQuoraRetrieval`, `NanoSCIDOCS`, `NanoArguAna`, `NanoSciFact`, `NanoTouche2020`, `NanoClimateFEVER`, `NanoDBPedia`, `NanoFEVER`, `NanoFiQA2018`, `NanoHotpotQA`, `NanoMSMARCO`, `NanoNFCorpus`, `NanoNQ`, `NanoQuoraRetrieval`, `NanoSCIDOCS`, `NanoArguAna`, `NanoSciFact` and `NanoTouche2020` * Evaluated with [InformationRetrievalEvaluator](https://sbert.net/docs/package_reference/sentence_transformer/evaluation.html#sentence_transformers.evaluation.InformationRetrievalEvaluator) | Metric | NanoClimateFEVER | NanoDBPedia | NanoFEVER | NanoFiQA2018 | NanoHotpotQA | NanoMSMARCO | NanoNFCorpus | NanoNQ | NanoQuoraRetrieval | NanoSCIDOCS | NanoArguAna | NanoSciFact | NanoTouche2020 | |:--------------------|:-----------------|:------------|:-----------|:-------------|:-------------|:------------|:-------------|:-----------|:-------------------|:------------|:------------|:------------|:---------------| | cosine_accuracy@1 | 0.3 | 0.74 | 0.7 | 0.42 | 0.82 | 0.38 | 0.42 | 0.38 | 0.94 | 0.44 | 0.22 | 0.54 | 0.5918 | | cosine_accuracy@3 | 0.46 | 0.86 | 0.82 | 0.68 | 0.94 | 0.6 | 0.54 | 0.66 | 0.98 | 0.76 | 0.64 | 0.64 | 0.8571 | | cosine_accuracy@5 | 0.54 | 0.92 | 0.92 | 0.68 | 0.96 | 0.74 | 0.6 | 0.74 | 0.98 | 0.82 | 0.78 | 0.8 | 0.9184 | | cosine_accuracy@10 | 0.72 | 0.96 | 0.96 | 0.78 | 0.96 | 0.86 | 0.72 | 0.78 | 1.0 | 0.82 | 0.9 | 0.84 | 0.9388 | | cosine_precision@1 | 0.3 | 0.74 | 0.7 | 0.42 | 0.82 | 0.38 | 0.42 | 0.38 | 0.94 | 0.44 | 0.22 | 0.54 | 0.5918 | | cosine_precision@3 | 0.16 | 0.5867 | 0.2733 | 0.3067 | 0.4733 | 0.2 | 0.3467 | 0.22 | 0.4133 | 0.3667 | 0.2133 | 0.24 | 0.5442 | | cosine_precision@5 | 0.124 | 0.54 | 0.188 | 0.208 | 0.316 | 0.148 | 0.336 | 0.152 | 0.26 | 0.3 | 0.156 | 0.18 | 0.5143 | | cosine_precision@10 | 0.086 | 0.482 | 0.102 | 0.13 | 0.166 | 0.086 | 0.264 | 0.088 | 0.136 | 0.198 | 0.09 | 0.096 | 0.451 | | cosine_recall@1 | 0.1517 | 0.0952 | 0.6567 | 0.2487 | 0.41 | 0.38 | 0.0234 | 0.35 | 0.8307 | 0.0937 | 0.22 | 0.505 | 0.0373 | | cosine_recall@3 | 0.2173 | 0.182 | 0.7667 | 0.4593 | 0.71 | 0.6 | 0.062 | 0.62 | 0.952 | 0.2267 | 0.64 | 0.635 | 0.107 | | cosine_recall@5 | 0.2657 | 0.2346 | 0.8767 | 0.4893 | 0.79 | 0.74 | 0.1152 | 0.68 | 0.9667 | 0.3067 | 0.78 | 0.8 | 0.1721 | | cosine_recall@10 | 0.354 | 0.3347 | 0.9367 | 0.6159 | 0.83 | 0.86 | 0.1394 | 0.76 | 0.9933 | 0.4057 | 0.9 | 0.84 | 0.2969 | | **cosine_ndcg@10** | **0.2989** | **0.6032** | **0.7962** | **0.501** | **0.782** | **0.6104** | **0.3222** | **0.5806** | **0.9655** | **0.397** | **0.5718** | **0.6754** | **0.493** | | cosine_mrr@10 | 0.4098 | 0.815 | 0.7773 | 0.5494 | 0.8773 | 0.5319 | 0.4974 | 0.5367 | 0.9625 | 0.5997 | 0.4654 | 0.6226 | 0.7379 | | cosine_map@100 | 0.2395 | 0.4672 | 0.7415 | 0.4295 | 0.7181 | 0.5418 | 0.1305 | 0.5198 | 0.9529 | 0.3049 | 0.4711 | 0.6284 | 0.3473 | #### Nano BEIR * Dataset: `NanoBEIR_mean` * Evaluated with [NanoBEIREvaluator](https://sbert.net/docs/package_reference/sentence_transformer/evaluation.html#sentence_transformers.evaluation.NanoBEIREvaluator) with these parameters: ```json { "dataset_names": [ "climatefever", "dbpedia", "fever", "fiqa2018", "hotpotqa", "msmarco", "nfcorpus", "nq", "quoraretrieval", "scidocs", "arguana", "scifact", "touche2020" ], "dataset_id": "sentence-transformers/NanoBEIR-en" } ``` | Metric | Value | |:--------------------|:-----------| | cosine_accuracy@1 | 0.5301 | | cosine_accuracy@3 | 0.7259 | | cosine_accuracy@5 | 0.7999 | | cosine_accuracy@10 | 0.8645 | | cosine_precision@1 | 0.5301 | | cosine_precision@3 | 0.3342 | | cosine_precision@5 | 0.2633 | | cosine_precision@10 | 0.1827 | | cosine_recall@1 | 0.3079 | | cosine_recall@3 | 0.4752 | | cosine_recall@5 | 0.5551 | | cosine_recall@10 | 0.6359 | | **cosine_ndcg@10** | **0.5844** | | cosine_mrr@10 | 0.6448 | | cosine_map@100 | 0.4994 | #### Nano BEIR * Dataset: `NanoBEIR_mean` * Evaluated with [NanoBEIREvaluator](https://sbert.net/docs/package_reference/sentence_transformer/evaluation.html#sentence_transformers.evaluation.NanoBEIREvaluator) with these parameters: ```json { "dataset_names": [ "climatefever", "dbpedia", "fever", "fiqa2018", "hotpotqa", "msmarco", "nfcorpus", "nq", "quoraretrieval", "scidocs", "arguana", "scifact", "touche2020" ], "dataset_id": "sentence-transformers/NanoBEIR-en" } ``` | Metric | Value | |:--------------------|:-----------| | cosine_accuracy@1 | 0.5301 | | cosine_accuracy@3 | 0.7259 | | cosine_accuracy@5 | 0.7999 | | cosine_accuracy@10 | 0.8645 | | cosine_precision@1 | 0.5301 | | cosine_precision@3 | 0.3342 | | cosine_precision@5 | 0.2633 | | cosine_precision@10 | 0.1827 | | cosine_recall@1 | 0.3079 | | cosine_recall@3 | 0.4752 | | cosine_recall@5 | 0.5551 | | cosine_recall@10 | 0.6359 | | **cosine_ndcg@10** | **0.5844** | | cosine_mrr@10 | 0.6448 | | cosine_map@100 | 0.4994 | ## Training Details ### Training Dataset #### Unnamed Dataset * Size: 200,000 training samples * Columns: anchor, positive, and negative * Approximate statistics based on the first 1000 samples: | | anchor | positive | negative | |:--------|:----------------------------------------------------------------------------------|:-------------------------------------------------------------------------------------|:-------------------------------------------------------------------------------------| | type | string | string | string | | details | | | | * Samples: | anchor | positive | negative | |:-----------------------------------------------------------------------------------------------|:---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|:---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------| | इन प्रयुक्त पैमानों के संबंध में सामान्य विचार क्या है? | यौन अभिविन्यास पर केंद्रित अनुसंधान में मूल्यांकन के पैमाने का उपयोग करके यह पता लगाया जाता है कि कौन व्यक्ति किस यौन जनसंख्या समूह से संबंधित है।यह माना जाता है कि ये पैमाने लोगों को उनके यौन अभिविन्यास के आधार पर विश्वसनीय रूप से पहचानने और वर्गीकृत करने में सक्षम होंगे।हालांकि, यौन अभिविन्यास की परिभाषा के संबंध में अस्पष्टता के कारण, मूल्यांकन के पैमाने के माध्यम से किसी व्यक्ति के यौन अभिविन्यास को निर्धारित करना कठिन है।सामान्यतः, मूल्यांकन में यौन अभिविन्यास के तीन घटकों का उपयोग किया जाता है।उनकी परिभाषाएँ और उनका मूल्यांकन कैसे किया जा सकता है, इसके उदाहरण इस प्रकार हैं: | यौन अभिविन्यास के किस घटक का मूल्यांकन और संदर्भ किया जा रहा है, इसके आधार पर समलैंगिकता की व्यापकता दर के बारे में अलग-अलग निष्कर्ष निकाले जा सकते हैं, जिनके वास्तविक दुनिया पर परिणाम हो सकते हैं।यह जानना कि जनसंख्या में समलैंगिक व्यक्तियों की संख्या कितनी है, इस बात को प्रभावित करता है कि जनता और सरकारी निकाय इस जनसंख्या को किस प्रकार देखते हैं या उनके साथ कैसा व्यवहार करते हैं।उदाहरण के लिए, यदि समलैंगिक व्यक्ति सामान्य जनसंख्या का केवल १% हैं, तो उन्हें राजनीतिक रूप से नजरअंदाज करना आसान है, या यदि उन्हें एक ऐसा निर्वाचन क्षेत्र माना जाता है जो अधिकांश जातीय और अल्पसंख्यक समूहों से आगे है।यदि संख्या अपेक्षाकृत कम है, तो समुदाय आधारित समलैंगिक कार्यक्रमों और सेवाओं, समलैंगिक रोल मॉडल को मास मीडिया में शामिल करने, या स्कूलों में समलैंगिक/समलैंगिक गठबंधनों के पक्ष में तर्क देना कठिन है।इस कारण से, १९७० के दशक में राष्ट्रीय समलैंगिक एवं समलैंगिक कार्य बल के अध्यक्ष ब्रूस वोएलर ने एक आम मिथक को बढ़ावा दिया कि समलैंगिकता का प्रचलन पूरी आबादी में १०% है, जबकि पुरुषों के लिए यह औसतन १३% और... | | what county is hamilton nj in | Hamilton Township, Atlantic County, New Jersey Hamilton was incorporated as a township by an act of the New Jersey Legislature on February 5, 1813, from portions of Egg Harbor Township and Weymouth Township, while the area was still part of Gloucester County. Hamilton became part of the newly created Atlantic County in 1837. | - Hamilton County Courthouse. Sunset in Hamilton County. Information about the Public Hearing and Notice to Bidders for the Briggs Woods Conference Center can be found below in News & Notes. | | युनायटेड प्रोव्हिन्सना इंग्लंडच्या संरक्षक राज्यामध्ये बदलण्याचे कोणी मान्य केले? | १५८२ मध्ये युनायटेड प्रोव्हिन्सने फ्रान्सिस, ड्यूक ऑफ अंजू यांना त्यांचे नेतृत्व करण्यासाठी आमंत्रित केले; परंतु १५८३ मध्ये अँटवर्प घेण्याच्या अयशस्वी प्रयत्नानंतर, ड्यूकने पुन्हा नेदरलँड सोडला.ऑरेंजच्या विल्यमच्या हत्येनंतर (१० जुलै १५८४), फ्रान्सचा हेन्री तिसरा आणि इंग्लंडचा एलिझाबेथ पहिला या दोघांनीही सार्वभौमत्वाचा प्रस्ताव नाकारला.तथापि, नंतरच्या लोकांनी युनायटेड प्रोव्हिन्सेसला इंग्लंडच्या संरक्षक राज्यामध्ये बदलण्याचे मान्य केले (नॉन्सचचा करार, १५८५), आणि अर्ल ऑफ लीसेस्टरला गव्हर्नर-जनरल म्हणून पाठवले.हे अयशस्वी ठरले आणि १५८८ मध्ये प्रांत एक संघराज्य बनले.युट्रेक्ट युनियनला सात संयुक्त प्रांतांच्या प्रजासत्ताकाचा पाया मानला जातो, ज्याला १६४८ मध्ये वेस्टफेलियाच्या शांततेपर्यंत स्पॅनिश साम्राज्याने मान्यता दिली नव्हती. | प्रजासत्ताकादरम्यान, सार्वजनिक पद धारण करू इच्छिणाऱ्या कोणत्याही व्यक्तीला रिफॉर्म्ड चर्चचे पालन करणे आणि या प्रभावासाठी शपथ घेणे आवश्यक होते.वेगवेगळ्या धर्मांचा किंवा संप्रदायांचा किती प्रमाणात छळ झाला हे कालखंड आणि प्रादेशिक किंवा शहरी नेत्यांवर अवलंबून होते.सुरुवातीला, हे विशेषतः रोमन कॅथलिकांवर केंद्रित होते, शत्रूचा धर्म होता.१७व्या शतकातील लेडेनमध्ये, उदाहरणार्थ, सेवांसाठी घरे उघडणाऱ्या लोकांना २०० गिल्डर (कुशल व्यापारीसाठी एक वर्षाचे वेतन) दंड केला जाऊ शकतो आणि शहरातून बंदी घातली जाऊ शकते.तथापि, या संपूर्ण काळात, धर्माचे वैयक्तिक स्वातंत्र्य अस्तित्त्वात होते आणि ते एक घटक होते – आर्थिक कारणांसह – युरोपच्या इतर भागांतून धार्मिक निर्वासितांचे मोठ्या प्रमाणावर स्थलांतर करण्यामागे. | * Loss: [CachedMultipleNegativesRankingLoss](https://sbert.net/docs/package_reference/sentence_transformer/losses.html#cachedmultiplenegativesrankingloss) with these parameters: ```json { "scale": 20.0, "similarity_fct": "cos_sim", "mini_batch_size": 4, "gather_across_devices": false, "directions": [ "query_to_doc" ], "partition_mode": "joint", "hardness_mode": null, "hardness_strength": 0.0 } ``` ### Evaluation Dataset #### Unnamed Dataset * Size: 2,200 evaluation samples * Columns: anchor, positive, and negative * Approximate statistics based on the first 1000 samples: | | anchor | positive | negative | |:--------|:----------------------------------------------------------------------------------|:-------------------------------------------------------------------------------------|:-------------------------------------------------------------------------------------| | type | string | string | string | | details | | | | * Samples: | anchor | positive | negative | |:---------------------------------------------------------------------------|:---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|:---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------| | অঞ্চলের বৈচিত্র্যময় প্রযুক্তি বর্ণনা করতে ব্যবহৃত মনিকার কী? | টেক কোস্ট হল একটি মনীকার যা এই অঞ্চলের বৈচিত্র্যময় প্রযুক্তি এবং শিল্প ভিত্তির পাশাপাশি এর বহু মর্যাদাপূর্ণ এবং বিশ্ব-বিখ্যাত গবেষণা বিশ্ববিদ্যালয় এবং অন্যান্য সরকারী ও বেসরকারী প্রতিষ্ঠানের জন্য বর্ণনাকারী হিসাবে ব্যবহার করেছে।এর মধ্যে রয়েছে ক্যালিফোর্নিয়া বিশ্ববিদ্যালয়ের ৫টি ক্যাম্পাস (আরভাইন, লস অ্যাঞ্জেলেস, রিভারসাইড, সান্তা বারবারা এবং সান দিয়েগো); ১২ ক্যালিফোর্নিয়া স্টেট ইউনিভার্সিটি ক্যাম্পাস (বেকার্সফিল্ড, চ্যানেল আইল্যান্ডস, ডোমিনগুয়েজ হিলস, ফুলারটন, লস এঞ্জেলেস, লং বিচ, নর্থরিজ, পোমোনা, সান বার্নার্ডিনো, সান দিয়েগো, সান মার্কোস এবং সান লুইস ওবিস্পো); এবং বেসরকারি প্রতিষ্ঠান যেমন ক্যালিফোর্নিয়া ইনস্টিটিউট অফ টেকনোলজি, চ্যাপম্যান ইউনিভার্সিটি, ক্লেরমন্ট কলেজ (ক্লেরমন্ট ম্যাককেনা কলেজ, হার্ভে মুড কলেজ, পিটজার কলেজ, পোমোনা কলেজ এবং স্ক্রিপস কলেজ), লোমা লিন্ডা ইউনিভার্সিটি, লয়োলা মেরিমাউন্ট ইউনিভার্সিটি, অক্সিডেন্টাল কলেজ, পেপারডাইন ইউনিভার্সিটি , ইউনিভার্সিটি অফ রেডল্যান্ডস, ইউনিভার্সিটি অফ সান দিয়েগো, এবং ইউনিভার্সিটি অফ সাউদার্ন ক্যালিফোর্নিয়া। | অনেক স্থানীয় এবং পর্যটক তার জনপ্রিয় সৈকতগুলির জন্য দক্ষিণ ক্যালিফোর্নিয়ার উপকূলে ঘন ঘন আসে এবং মরুভূমির শহর পাম স্প্রিংস তার রিসর্ট অনুভূতি এবং কাছাকাছি খোলা জায়গাগুলির জন্য জনপ্রিয়। | | ఫ్రెస్నోలోని కాలిఫోర్నియా స్టేట్ యూనివర్శిటీ అసలు పేరు ఏమిటి? | టవర్ డిస్ట్రిక్ట్ అని పిలువబడే ప్రసిద్ధ పొరుగు ప్రాంతం చారిత్రాత్మక టవర్ థియేటర్ చుట్టూ కేంద్రీకృతమై ఉంది, ఇది నేషనల్ లిస్ట్ ఆఫ్ హిస్టారిక్ ప్లేసెస్‌లో చేర్చబడింది.థియేటర్ ౧౯౩౯లో నిర్మించబడింది మరియు టవర్ డిస్ట్రిక్ట్ నడిబొడ్డున ఆలివ్ మరియు విషోన్ అవెన్యూలలో ఉంది.(థియేటర్ పేరు బాగా తెలిసిన ల్యాండ్‌మార్క్ వాటర్ టవర్‌ని సూచిస్తుంది, ఇది వాస్తవానికి సమీపంలోని మరొక ప్రాంతంలో ఉంది).టవర్ డిస్ట్రిక్ట్ పొరుగు ప్రాంతం ఫ్రెస్నో డౌన్‌టౌన్‌కు ఉత్తరంగా ఉంది మరియు ఫ్రెస్నో సిటీ కాలేజీకి దక్షిణంగా ఒక అర మైలు దూరంలో ఉంది.పొరుగు ప్రాంతం ముందుగా నివాస ప్రాంతంగా గుర్తించబడినప్పటికీ, టవర్ డిస్ట్రిక్ట్ యొక్క ప్రారంభ వాణిజ్య సంస్థలు చిన్న దుకాణాలు మరియు సేవలతో ప్రారంభమయ్యాయి, ఇవి ప్రపంచ యుద్ధం ఐఐ తర్వాత కొద్దికాలానికే ఈ ప్రాంతానికి తరలివచ్చాయి.చిన్న స్థానిక వ్యాపారాల లక్షణం ఈనాటికీ ఉంది.కొంత వరకు, టవర్ డిస్ట్రిక్ట్ యొక్క వ్యాపారాలు అసలైన ఫ్రెస్నో నార్మల్ స్కూల్ (తరువాత ఫ్రెస్నోలో కాలిఫోర్నియా స్టేట్ యూనివర్శిటీ పేరు మార్చబడింది) సామీప్యత కారణంగా అభివృద్ధి చెందాయి.౧౯౧౬లో కళాశాల ఇప్పుడు టవర్ డిస్ట్రిక్ట్‌కు ఉ... | ఫ్రెస్నో పాక్షిక-శుష్క వాతావరణం (కొప్పెన్ బీఎస్), తేలికపాటి, తేమతో కూడిన శీతాకాలాలు మరియు వేడి మరియు పొడి వేసవికాలంతో గుర్తించబడింది, తద్వారా మధ్యధరా లక్షణాలను ప్రదర్శిస్తుంది.డిసెంబరు మరియు జనవరి అత్యంత శీతల నెలలు, మరియు సగటున ౪౬.౫ °ఫ్ (౮.౧ °సి), మరియు సంవత్సరానికి ౧౪ రాత్రులు గడ్డకట్టే కనిష్ట స్థాయిలు ఉంటాయి, సంవత్సరంలో అత్యంత శీతలమైన రాత్రి సాధారణంగా ౩౦ °ఫ్ (−౧.౧ °సి) కంటే తక్కువగా ఉంటుంది. .జూలై అత్యంత వెచ్చని నెల, సగటు ౮౩.౦ °ఫ్ (౨౮.౩ °సి); సాధారణంగా, ౩౨ రోజులు ౧౦౦ °ఫ్ (౩౭.౮ °సి)+ గరిష్టాలు మరియు ౧౦౬ రోజులు ౯౦ °ఫ్ (౩౨.౨ °సి)+ గరిష్టాలు, మరియు జూలై మరియు ఆగస్ట్‌లలో మూడు లేదా నాలుగు రోజులు మాత్రమే గరిష్టంగా ఉండవు. ౯౦ °ఫ్ (౩౨.౨ °సి)కి చేరుకుంటుంది.వేసవి కాలం సూర్యరశ్మిని అందజేస్తుంది, జూలై గరిష్టంగా సూర్యరశ్మి మొత్తం సాధ్యమయ్యే గంటలలో ౯౭ శాతం; దీనికి విరుద్ధంగా, దట్టమైన తుల్ పొగమంచు కారణంగా సూర్యకాంతిలో పగటిపూట ౪౬ శాతం మాత్రమే జనవరి అత్యల్పంగా ఉంటుంది.అయితే, సంవత్సరానికి సగటున ౮౧% సూర్యరశ్మి, మొత్తం ౩౫౫౦ గంటలు.సగటు వార్షిక అవపాతం దాదాపు ౧౧.౫ అంగుళాలు (౨౯౨.౧ మిమీ), ఇది నిర్వచనం ప్రకారం... | | নরম্যানরা কখন ডিরাচিয়াম আক্রমণ করেছিল? | বাইজেন্টাইন রাষ্ট্রের আরও পতন ১১৮৫ সালে তৃতীয় আক্রমণের পথ প্রশস্ত করে, যখন উচ্চ বাইজেন্টাইন কর্মকর্তাদের বিশ্বাসঘাতকতার কারণে একটি বৃহৎ নরম্যান সেনাবাহিনী ডিরাচিয়াম আক্রমণ করে।কিছু সময় পরে, ডিরাচিয়াম - অ্যাড্রিয়াটিকের অন্যতম গুরুত্বপূর্ণ নৌ ঘাঁটি - আবার বাইজেন্টাইনদের হাতে পড়ে। | উইলিয়াম দ্য কনকাররের বিরোধিতাকারী ইংরেজ সিংহাসনের দাবিদারদের একজন, এডগার অ্যাথেলিং অবশেষে স্কটল্যান্ডে পালিয়ে যান।স্কটল্যান্ডের রাজা ম্যালকম আইআই এডগারের বোন মার্গারেটকে বিয়ে করেন এবং উইলিয়ামের বিরোধিতা করেন যিনি ইতিমধ্যেই স্কটল্যান্ডের দক্ষিণ সীমানা নিয়ে বিতর্ক করেছিলেন।উইলিয়াম ১০৭২ সালে স্কটল্যান্ড আক্রমণ করেছিলেন, অ্যাবারনেথি পর্যন্ত চড়ে যেখানে তিনি তার জাহাজের বহরের সাথে দেখা করেছিলেন।ম্যালকম জমা দেন, উইলিয়ামের প্রতি শ্রদ্ধা নিবেদন করেন এবং তার ছেলে ডানকানকে জিম্মি হিসেবে আত্মসমর্পণ করেন, স্কটিশ ক্রাউন ইংল্যান্ডের রাজার প্রতি আনুগত্য করেন কিনা তা নিয়ে একাধিক তর্ক শুরু করেন। | * Loss: [CachedMultipleNegativesRankingLoss](https://sbert.net/docs/package_reference/sentence_transformer/losses.html#cachedmultiplenegativesrankingloss) with these parameters: ```json { "scale": 20.0, "similarity_fct": "cos_sim", "mini_batch_size": 4, "gather_across_devices": false, "directions": [ "query_to_doc" ], "partition_mode": "joint", "hardness_mode": null, "hardness_strength": 0.0 } ``` ### Training Hyperparameters #### Non-Default Hyperparameters - `eval_strategy`: steps - `gradient_accumulation_steps`: 4 - `learning_rate`: 0.0002 - `num_train_epochs`: 1 - `lr_scheduler_type`: cosine - `warmup_steps`: 625 - `bf16`: True - `dataloader_num_workers`: 4 - `load_best_model_at_end`: True - `optim`: adamw_torch - `batch_sampler`: no_duplicates #### All Hyperparameters
Click to expand - `do_predict`: False - `eval_strategy`: steps - `prediction_loss_only`: True - `per_device_train_batch_size`: 8 - `per_device_eval_batch_size`: 8 - `gradient_accumulation_steps`: 4 - `eval_accumulation_steps`: None - `torch_empty_cache_steps`: None - `learning_rate`: 0.0002 - `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`: cosine - `lr_scheduler_kwargs`: None - `warmup_ratio`: None - `warmup_steps`: 625 - `log_level`: passive - `log_level_replica`: warning - `log_on_each_node`: True - `logging_nan_inf_filter`: True - `enable_jit_checkpoint`: False - `save_on_each_node`: False - `save_only_model`: False - `restore_callback_states_from_checkpoint`: False - `use_cpu`: False - `seed`: 42 - `data_seed`: None - `bf16`: True - `fp16`: False - `bf16_full_eval`: False - `fp16_full_eval`: False - `tf32`: None - `local_rank`: -1 - `ddp_backend`: None - `debug`: [] - `dataloader_drop_last`: False - `dataloader_num_workers`: 4 - `dataloader_prefetch_factor`: None - `disable_tqdm`: False - `remove_unused_columns`: True - `label_names`: None - `load_best_model_at_end`: True - `ignore_data_skip`: False - `fsdp`: [] - `fsdp_config`: {'min_num_params': 0, 'xla': False, 'xla_fsdp_v2': False, 'xla_fsdp_grad_ckpt': False} - `accelerator_config`: {'split_batches': False, 'dispatch_batches': None, 'even_batches': True, 'use_seedable_sampler': True, 'non_blocking': False, 'gradient_accumulation_kwargs': None} - `parallelism_config`: None - `deepspeed`: None - `label_smoothing_factor`: 0.0 - `optim`: adamw_torch - `optim_args`: None - `group_by_length`: False - `length_column_name`: length - `project`: huggingface - `trackio_space_id`: trackio - `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 - `push_to_hub`: False - `resume_from_checkpoint`: None - `hub_model_id`: None - `hub_strategy`: every_save - `hub_private_repo`: None - `hub_always_push`: False - `hub_revision`: None - `gradient_checkpointing`: False - `gradient_checkpointing_kwargs`: None - `include_for_metrics`: [] - `eval_do_concat_batches`: True - `auto_find_batch_size`: False - `full_determinism`: False - `ddp_timeout`: 1800 - `torch_compile`: False - `torch_compile_backend`: None - `torch_compile_mode`: None - `include_num_input_tokens_seen`: no - `neftune_noise_alpha`: None - `optim_target_modules`: None - `batch_eval_metrics`: False - `eval_on_start`: False - `use_liger_kernel`: False - `liger_kernel_config`: None - `eval_use_gather_object`: False - `average_tokens_across_devices`: True - `use_cache`: False - `prompts`: None - `batch_sampler`: no_duplicates - `multi_dataset_batch_sampler`: proportional - `router_mapping`: {} - `learning_rate_mapping`: {}
### Training Logs | Epoch | Step | Training Loss | Validation Loss | eval_cosine_accuracy | NanoClimateFEVER_cosine_ndcg@10 | NanoDBPedia_cosine_ndcg@10 | NanoFEVER_cosine_ndcg@10 | NanoFiQA2018_cosine_ndcg@10 | NanoHotpotQA_cosine_ndcg@10 | NanoMSMARCO_cosine_ndcg@10 | NanoNFCorpus_cosine_ndcg@10 | NanoNQ_cosine_ndcg@10 | NanoQuoraRetrieval_cosine_ndcg@10 | NanoSCIDOCS_cosine_ndcg@10 | NanoArguAna_cosine_ndcg@10 | NanoSciFact_cosine_ndcg@10 | NanoTouche2020_cosine_ndcg@10 | NanoBEIR_mean_cosine_ndcg@10 | |:-----:|:----:|:-------------:|:---------------:|:--------------------:|:-------------------------------:|:--------------------------:|:------------------------:|:---------------------------:|:---------------------------:|:--------------------------:|:---------------------------:|:---------------------:|:---------------------------------:|:--------------------------:|:--------------------------:|:--------------------------:|:-----------------------------:|:----------------------------:| | 0.648 | 4050 | 1.5134 | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | | 0.656 | 4100 | 0.7004 | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | | 0.664 | 4150 | 0.4658 | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | | 0.672 | 4200 | 0.4012 | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | | 0.68 | 4250 | 0.3768 | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | | 0.688 | 4300 | 0.3873 | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | | 0.696 | 4350 | 0.3593 | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | | 0.704 | 4400 | 0.3313 | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | | 0.712 | 4450 | 0.3459 | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | | 0.72 | 4500 | 0.3308 | 0.3901 | 0.8595 | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | | 0.728 | 4550 | 0.3248 | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | | 0.736 | 4600 | 0.3116 | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | | 0.744 | 4650 | 0.3210 | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | | 0.752 | 4700 | 0.2963 | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | | 0.76 | 4750 | 0.2912 | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | | 0.768 | 4800 | 0.3293 | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | | 0.776 | 4850 | 0.3432 | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | | 0.784 | 4900 | 0.3150 | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | | 0.792 | 4950 | 0.3181 | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | | 0.8 | 5000 | 0.2930 | 0.3610 | 0.8682 | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | | 0.808 | 5050 | 0.2841 | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | | 0.816 | 5100 | 0.2895 | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | | 0.824 | 5150 | 0.3003 | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | | 0.832 | 5200 | 0.2942 | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | | 0.84 | 5250 | 0.3088 | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | | 0.848 | 5300 | 0.3111 | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | | 0.856 | 5350 | 0.2687 | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | | 0.864 | 5400 | 0.2930 | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | | 0.872 | 5450 | 0.2856 | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | | 0.88 | 5500 | 0.2867 | 0.3473 | 0.8723 | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | | 0.888 | 5550 | 0.2812 | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | | 0.896 | 5600 | 0.3041 | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | | 0.904 | 5650 | 0.2733 | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | | 0.912 | 5700 | 0.2800 | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | | 0.92 | 5750 | 0.2773 | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | | 0.928 | 5800 | 0.3001 | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | | 0.936 | 5850 | 0.2965 | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | | 0.944 | 5900 | 0.2878 | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | | 0.952 | 5950 | 0.3196 | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | | 0.96 | 6000 | 0.2719 | 0.3459 | 0.8718 | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | | 0.968 | 6050 | 0.2852 | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | | 0.976 | 6100 | 0.2816 | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | | 0.984 | 6150 | 0.2684 | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | | 0.992 | 6200 | 0.2805 | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | | 1.0 | 6250 | 0.2763 | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | | -1 | -1 | - | - | - | 0.2989 | 0.6032 | 0.7962 | 0.5010 | 0.7820 | 0.6104 | 0.3222 | 0.5806 | 0.9655 | 0.3970 | 0.5718 | 0.6754 | 0.4930 | 0.5844 | ### Framework Versions - Python: 3.12.12 - Sentence Transformers: 5.3.0 - Transformers: 5.0.0 - PyTorch: 2.10.0+cu128 - Accelerate: 1.13.0 - Datasets: 4.0.0 - Tokenizers: 0.22.2 ## 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", } ``` #### CachedMultipleNegativesRankingLoss ```bibtex @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} } ```