metadata
tags:
- sentence-transformers
- sentence-similarity
- feature-extraction
- generated_from_trainer
- dataset_size:8848
- loss:MatryoshkaLoss
- loss:MultipleNegativesRankingLoss
base_model: truro7/vn-law-embedding
widget:
- source_sentence: >-
tôi ko đủ điều kiện tốt nghiệp nhưng đã hoàn tất chương trình sẽ được xử
lý thế nào ?
sentences:
- >-
tích luỹ của chương trình thứ nhất đạt dưới điểm trung bình. b) Đạt ít
hơn 15 tín chỉ tích lũy/một học kỳ (không kể Ngoại ngữ, Giáo dục Quốc
Phòng, Giáo dục thể chất, Tin học cơ sở). 82
3. Thời gian tối đa được phép học đối với sinh viên học cùng lúc hai
chương
trình là thời gian tối đa quy định cho chương trình thứ nhất, quy định
tại khoản 7 Điều
2 của Quy chế này. Khi học chương trình thứ hai, sinh viên được công
nhận kết quả
của những học phần có nội dung và khối lượng kiến thức tương đương có
trong
chương trình thứ nhất.
4. Điều kiện để sinh viên được xét cấp bằng tốt nghiệp ngành thứ hai:
a) Được cấp bằng tốt nghiệp ở ngành thứ nhất.
b) Đủ điều kiện xét tốt nghiệp ở ngành thứ hai.
c) Nộp hồ sơ xét tốt nghiệp ngành thứ hai trong thời gian tối đa quy
định cho
chương trình thứ nhất.
5. Trường chỉ tổ chức đào tạo chương trình thứ hai cho sinh viên khi
đáp
ứng các yêu cầu bảo đảm chất lượng về chỉ tiêu tuyển sinh, năng lực đào
tạo; đồng
thời có quy định chi tiết về quy trình, thủ tục, điều kiện đăng ký học
và cấp bằng tốt
nghiệp chương trình thứ hai.
Điều 23. Xử lý vi phạm đối với sinh viên
1. Sinh viên có gian lận trong thi, kiểm tra, đánh giá kết quả học tập
sẽ bị xử
lý kỷ luật đối với từng học phần đã vi phạm theo các quy định của Quy
chế thi tốt
nghiệp Trung học phổ thông hiện hành do Bộ Giáo dục và Đào tạo ban hành,
trừ
trường hợp quy định tại khoản 2 Điều này.
2. Sinh viên thi hộ hoặc nhờ người thi hộ đều bị kỷ luật ở mức đình chỉ
học
tập 01 (một) năm đối với trường hợp vi phạm lần thứ nhất và buộc thôi
học đối với
trường hợp vi phạm lần thứ hai.
3. Người học sử dụng hồ sơ, văn bằng, chứng chỉ giả làm điều kiện trúng
tuyển hoặc điều kiện tốt nghiệp sẽ bị buộc thôi học; văn bằng tốt nghiệp
nếu đã
được cấp sẽ bị thu hồi, huỷ bỏ.
- >-
kỳ tiếp theo. 8. Sinh viên tốt nghiệp trễ tiến độ nếu không vi phạm pháp
luật và bị kỷ luật thì không áp dụng tính Điểm trừ trong học kỳ trễ tiến
độ. Sinh viên đã hoàn tất 122
chương trình đào tạo nhưng chưa đủ điều kiện tốt nghiệp thì không đánh
giá kết quả
rèn luyện.
9. Sinh viên khuyết tật hoặc mồ côi (cả cha lẫn mẹ hoặc cha hoặc mẹ),
hoàn
cảnh gia đình đặc biệt khó khăn có xác nhận của địa phương không có khả
năng
tham gia hoặc không đáp ứng yêu cầu chung các hoạt động rèn luyện thì
được ưu
tiên, khuyến khích, cộng điểm khi đánh giá kết quả rèn luyện.
10. Sinh viên đạt thủ khoa đầu ra toàn khóa của các ngành sẽ được cộng
10
điểm vào điểm rèn luyện toàn khóa học nếu như không vi phạm kỷ luật
trong toàn
bộ quá trình học.
11. Sinh viên đạt giải trong các kỳ thi cấp Quốc gia trở lên sẽ được
cộng 5
điểm vào điểm rèn luyện toàn khóa học nếu như không vi phạm nội quy, quy
chế
hoặc bị kỷ luật trong toàn bộ quá trình học.
12. Các trường hợp đặc biệt khác Hội đồng đánh giá cấp Trường sẽ xem
xét
và quyết định cụ thể.
Chương IV
TỔ CHỨC ĐÁNH GIÁ VÀ SỬ DỤNG KẾT QUẢ ĐÁNH GIÁ
Điều 9. Quy trình đánh giá kết quả rèn luyện
1. Vào đầu mỗi năm học, Phòng Công tác Sinh viên xây dựng kế hoạch và
phổ biến công tác đánh giá kết quả rèn luyện của sinh viên đến các Khoa,
Đoàn
thanh niên và Hội Sinh viên.
2. Trong mỗi học kỳ, sinh viên căn cứ vào kết quả rèn luyện của bản
thân, tự
đánh giá theo mức điểm chi tiết tại Phụ lục ban hành kèm theo Quy chế
này.
3. Vào cuối mỗi tháng và cuối mỗi học kỳ, các Khoa, Đoàn thanh niên và
Hội
Sinh viên tiến hành cập nhật các thành tích của sinh viên, danh sách
sinh viên tham
gia các sự kiện, chương trình, hoạt động do đơn vị chịu trách nhiệm tổ
chức theo
phương thức đã thống nhất với Phòng Công tác Sinh viên.
- >-
do thiên tai hoặc dịch bệnh, đánh giá cuối học kỳ theo hình thức thi
viết có thể được tổ chức bằng phương thức trực tuyến; Hiệu trưởng quyết
định lựa chọn đánh giá cuối học kỳ bằng phương 86
thức trực tuyến thay cho phương thức trực tiếp theo quy định, bảo đảm
trung thực,
công bằng và khách quan như khi đánh giá trực tiếp.
5. Đối với loại học phần thực hành: sinh viên phải tham dự đầy đủ các
bài
thực hành. Điểm tổng hợp đánh giá học phần là các điểm thành phần bao
gồm: điểm
các bài thực hành trong học kỳ, điểm chuyên cần, điểm bài thi thực hành
cuối kỳ.
6. Điểm học phần theo thang điểm 10, là điểm cuối cùng để đánh giá kết
quả của một học phần, được tính từ tổng các điểm thành phần nhân với
trọng số
tương ứng, được làm tròn tới một chữ số thập phân.
7. Sinh viên phải hoàn thành nghĩa vụ đóng học phí theo quy định.
Điều 7. Công tác tổ chức thi kết thúc học phần
7.1. Cuối mỗi học kỳ, Trường chỉ tổ chức một kỳ thi kết thúc học phần
theo kế
hoạch giảng dạy và học tập của học kỳ, năm học. Công tác tổ chức thi kết
thúc học
phần do Phòng Khảo thí và ĐBCL phụ trách, bao gồm: xếp lịch thi, in danh
sách thi,
mời cán bộ coi thi, tổ chức thi, in sao đề thi, bàn giao bài thi cho
giảng viên chấm
và nhận lại điểm thi đã chấm, thanh toán coi thi, chấm thi …
7.2. Lịch thi kết thúc học phần phải được công bố cho sinh viên trước 1
tháng
(tính từ ngày bắt đầu thi).
7.3. Phòng Đào tạo có trách nhiệm cung cấp dữ liệu cho Phòng Khảo thí
và
ĐBCL chuẩn bị công tác tổ chức thi.
7.4. Các Khoa/Bộ môn có trách nhiệm phối hợp với Phòng Khảo thí và ĐBCL
trong công tác cung cấp thông tin các học phần mở trong học kỳ; hỗ trợ
cán bộ coi
thi; tổ chức thi các lớp thực hành.
Điều 8. Đề thi kết thúc học phần
8.1. Về nội dung: Đề thi kết thúc học phần phải phù hợp với nội dung học
phần
đã quy định trong đề cương chi tiết học phần. Đối với các môn chung
thuộc khối
- source_sentence: phân loại kết quả rèn luyện theo điểm số được chia như thế nào ?
sentences:
- >-
trao đổi với các bên liên quan về các hành vi vi phạm của SV. c) Khoa
hoặc Phòng Công tác sinh viên xem xét, đề nghị Hội đồng khen thưởng và
kỷ luật sinh viên của Nhà trường; 144
d) Hội đồng khen thưởng và kỷ luật sinh viên tổ chức họp để xét kỷ
luật,
thành phần bao gồm: các thành viên của Hội đồng, đại diện tập thể lớp
SV có SV vi phạm và SV có hành vi vi phạm (nếu có). SV vi phạm kỷ luật
đã được mời mà không đến dự (nếu không có lý do chính đáng), không
có bản Tự kiểm điểm thì Hội đồng vẫn tiến hành họp và xét thêm khuyết
điểm thiếu ý thức tổ chức kỷ luật.
Hội đồng kiến nghị áp dụng hình thức kỷ luật và có văn bản đề nghị Hiệu
trưởng ra quyết định kỷ luật bằng văn bản.
2.
Hồ sơ xử lý kỷ luật của SV:
a) Bản tự kiểm điểm (nếu có);
b) Biên bản các buổi làm việc (theo Điểm b Khoản 1 Điều này);
c) Biên bản họp Hội đồng khen thưởng và kỷ luật sinh viên;
d) Các tài liệu có liên quan khác.
Điều 13. Chấm dứt hiệu lực của quyết định kỷ luật
1.
Đối với SV bị kỷ luật khiển trách: sau 03 tháng kể từ ngày có quyết định
kỷ
luật, nếu SV không tái phạm hoặc không có những vi phạm đến mức phải xử
lý kỷ
luật thì đương nhiên được chấm dứt hiệu lực của quyết định kỷ luật và
được hưởng
quyền lợi của SV kể từ ngày quyết định kỷ luật chấm dứt hiệu lực.
2.
Đối với SV bị kỷ luật cảnh cáo: sau 06 tháng kể từ ngày có quyết định
kỷ
luật, nếu SV không tái phạm hoặc không có những vi phạm đến mức phải xử
lý kỷ
luật thì đương nhiên được chấm dứt hiệu lực của quyết định kỷ luật và
được hưởng
quyền lợi của SV kể từ ngày quyết định kỷ luật chấm dứt hiệu lực.
3.
Đối với trường hợp đình chỉ học tập có thời hạn: khi hết thời hạn đình
chỉ,
SV phải nộp đơn xin học lại kèm theo chứng nhận của địa phương (cấp xã,
phường,
thị trấn) nơi cư trú về việc chấp hành tốt nghĩa vụ công dân tại địa
phương; chứng
nhận của cơ quan có thẩm quyền về việc đã chấp hành xong hình phạt tù
nhưng
cho hưởng án treo để Nhà trường xem xét, tiếp nhận vào học tiếp nếu đủ
điều kiện.
- >-
tiếng, giữ gìn vệ sinh chung. 4. Nhà trường từ chối phục vụ đối với
khách đã sử dụng rượu bia/chất kích thích, trang phục không lịch sự,
thái độ ứng xử không đúng mực khi đến cơ quan./. 163
QUY ĐỊNH
XÉT CẤP HỌC BỔNG KHUYẾN KHÍCH HỌC TẬP
(Ban hành kèm theo quyết định số 575/QĐ-KHTN ngày 25/03/2024 của Hiệu
trưởng Trường ĐH Khoa học tự nhiên, ĐHQG-HCM)
Điều 1: Quy định chung
- Học bổng này áp dụng đối với tất cả sinh viên (SV) Đại học Chính quy
(ĐHCQ) tại Trường Đại học Khoa học tự nhiên đang trong thời gian đào tạo
theo thiết
kế của khóa học.
- SV không bị kỷ luật từ mức khiển trách trở lên trong kỳ xét học
bổng.
- Học bổng được cấp theo từng học kỳ trong năm học như sau:
• Đối với SV ĐHCQ: cấp 2 học kỳ, mỗi học kỳ 5 tháng.
• Đối với SV ĐHCQ chương trình Chất lượng cao, Tiên tiến, Việt -
Pháp: cấp 03 học kỳ.
- Điểm trung bình xét học bổng trong kỳ được tính từ điểm học phần lần
thứ
nhất, không bao gồm điểm I, điểm học phần cải thiện, điểm học phần trả
nợ và điểm
các học phần không được tính vào điểm trung bình theo Quy chế đào tạo
trình độ
Đại học hiện hành của Trường.
- Số tín chỉ đăng ký tối thiểu là số tín chỉ của các học phần đăng ký
học trong kỳ.
- Số tín chỉ xét học bổng là số tín chỉ của các học phần tham gia vào
việc
tính Điểm trung bình xét học bổng.
- Trong kỳ xét học bổng, SV không có bất kỳ điểm học phần nào dưới 5.0
(bao gồm điểm của các học phần không tính vào Điểm trung bình xét học
bổng).
- Điểm rèn luyện là điểm được xác định theo Quy chế đánh giá kết quả
rèn
luyện SV đang được áp dụng.
- >-
Tốt, Khá, Trung bình, Yếu và Kém. 2. Phân loại kết quả rèn luyện: a) Từ
90 đến 100 điểm: loại Xuất sắc. b) Từ 80 đến 89 điểm: loại Tốt. c) Từ 65
đến 79 điểm: loại Khá. 121
d)
Từ 50 đến 64 điểm: loại Trung bình.
e)
Từ 35 đến 49 điểm: loại Yếu.
f)
Dưới 35 điểm: loại Kém.
Điều 8. Phân loại sinh viên để đánh giá
1. Trong thời gian sinh viên bị kỷ luật mức khiển trách, kết quả rèn
luyện không
được vượt quá loại Khá.
2. Trong thời gian sinh viên bị kỷ luật mức cảnh cáo, kết quả rèn luyện
không
được vượt quá loại Trung bình.
3. Sinh viên bị kỷ luật mức đình chỉ học tập không được đánh giá rèn
luyện
trong thời gian bị đình chỉ.
4. Sinh viên bị kỷ luật mức buộc thôi học không được đánh giá kết quả
rèn
luyện.
5. Sinh viên nghỉ học tạm thời hoặc sinh viên còn đang trong thời gian
đào tạo
nhưng không đăng ký học phần thì kết quả rèn luyện trong học kỳ đó được
xếp loại
Trung bình (50 điểm).
6. Sinh viên đồng thời học hai chương trình đào tạo sẽ được đánh giá kết
quả
rèn luyện tại đơn vị quản lý chương trình thứ nhất và lấy ý kiến nhận
xét của đơn vị
quản lý chương trình thứ hai làm căn cứ, cơ sở để đánh giá thêm. Trường
hợp chương
trình thứ nhất đã hoàn thành thì đơn vị quản lý chương trình thứ hai sẽ
tiếp tục được
đánh giá kết quả rèn luyện của người học.
7. Sinh viên chuyển trường được sự đồng ý của Hiệu trưởng hai cơ sở đào
tạo
thì được bảo lưu kết quả rèn luyện của cơ sở đào tạo cũ khi học tại cơ
sở đào tạo
mới và tiếp tục được đánh giá kết quả rèn luyện ở các học kỳ tiếp theo.
8. Sinh viên tốt nghiệp trễ tiến độ nếu không vi phạm pháp luật và bị kỷ
luật
thì không áp dụng tính Điểm trừ trong học kỳ trễ tiến độ. Sinh viên đã
hoàn tất
- source_sentence: >-
nếu sinh viên đang bị xem xét buộc thôi học thì có được chuyển trường
không
sentences:
- >-
a) Đối với các học phần đã đạt nhưng muốn cải thiện điểm thì sinh viên
phải đăng ký học lại và nộp học phí theo quy định. Điểm lần học cuối là
điểm chính thức của học phần. 73
b) Tùy vào điều kiện giảng dạy thực tế đối các các học phần, Trường sẽ
quy
định cụ thể các học phần không được học cải thiện (nếu có).
c) Điểm cải thiện không được sử dụng vào việc tính điểm trung bình học
kỳ
để xét học bổng khuyến khích học tập nhưng được tính vào điểm trung bình
và điểm
trung bình tích lũy.
Điều 15. Đánh giá kết quả học tập theo học kỳ, năm học, khóa học
1. Kết quả học tập của sinh viên được đánh giá sau từng học kỳ, sau
từng
năm học, hoặc khóa học của các học phần nằm trong yêu cầu của chương
trình
đào tạo mà sinh viên đã học tương ứng với hai cách tính điểm trung bình
như sau:
a) Điểm trung bình: là điểm trung bình của những học phần mà sinh viên
đã
học trong một học kỳ, trong một năm học hoặc tính từ đầu khóa học được
tính theo
điểm chính thức của học phần và trọng số là số tín chỉ của học phần đó.
b) Điểm trung bình tích lũy: là điểm trung bình của những học phần mà
sinh
viên đã đạt trong một học kỳ, trong một năm học hoặc tính từ đầu khóa
học được
tính theo điểm chính thức của học phần và trọng số là số tín chỉ của học
phần đó.
c) Không tính kết quả thi vào điểm trung bình hoặc điểm trung bình tích
lũy
đối với các học phần sau đây:
-
Giáo dục quốc phòng - An ninh;
-
Giáo dục thể chất;
-
Ngoại ngữ (tổng quát);
-
Tin học cơ sở;
-
Các học phần khác theo quy định trong chương trình đào tạo.
d) Việc đánh giá kết quả hoặc điều kiện cấp chứng chỉ đối với học phần
Giáo
dục quốc phòng - An ninh, Ngoại ngữ theo quy định chung của Bộ Giáo dục
và Đào
tạo, Đại học Quốc gia Thành phố Hồ Chí Minh.
- |-
Chương trình Cử nhân tài năng - Chất lượng cao
(Chương trình theo đề án)
Kiến thức và lập luận khoa học
- Áp dụng được các kiến thức khoa học tự nhiên,
xã hội cũng kiến thức Hóa học cơ sở và Hóa học
chuyên sâu làm nền tảng lý luận để giải quyết
các vấn đề thực tiễn liên quan đến hóa học.
- Vận dụng và phân tích được các kiến thức khoa
học chuyên sâu về các lĩnh vực trong ngành Hóa
học như: Hóa Hữu cơ, Hóa Vô cơ, Hóa Lý, Hóa
Phân tích, Hóa Polyme và Hóa Dược.
Ngoại ngữ và tin học
- Ứng dụng thành thạo tin học căn bản và tin
học dùng trong hóa học trong giao tiếp xã hội
và hoạt động nghề nghiệp
- Sinh viên Chương trình Cử nhân Tài năng,
Chất lượng cao có thể sử dụng tiếng Anh thành
thạo với các kỹ năng nghe, nói, đọc, viết. Sử
dụng tiếng Anh chuyên ngành để đọc tài liệu và
sách chuyên ngành.
Kỹ năng, văn hóa và đạo đức nghề nghiệp
- Nắm vững và áp dụng được các kiến thức nghề
nghiệp và nghiệp vụ trong các chủ đề Hóa học.
- Sử dụng thành thạo các dụng cụ, công cụ cần
thiết và kỹ thuật phòng thí nghiệm trong giải
quyết vấn đề liên quan đến hóa học
- Tư duy hiệu quả và nghiên cứu khoa học nhằm
định huớng cho nghiên cứu của bản thân và ý
thức được việc tự học tập tự nghiên cứu và học
tập suốt đời từ đó có khả năng tiếp cận và hòa
nhập với môi truờng công tác sau khi tốt nghiệp
- Kiến thức văn hóa và đạo đức nghề nghiệp
như trung thực trong khoa học, trách nhiệm
trong công việc và tôn trọng các kết quả
nghiên cứu khoa học.
- Ý thức công dân, hiểu biết và tôn trọng luật
pháp, hiểu biết các vấn đề kinh tế - xã hội.
Kỹ năng mềm
- Khả năng tổ chức, sắp xếp công việc và làm
việc độc lập; tự tin trong môi truờng làm việc
nhóm, thích ứng với sự thay đổi khi đổi môi
trường làm việc.
- Giao tiếp hiệu quả trong khoa học, hoạt động
nghề nghiệp và giao tiếp xã hội.
Phân tích, thiết kế và vận hành
- Phân tích, đánh giá bối cảnh xã hội có liên
quan đến ngành nghề.
Phương pháp, quy trình sản xuất, sản phẩm
- Phân tích, đánh giá, thiết kế và tiến hành một
đối tượng cụ thể.
- Thiết kế và tiến hành các thực nghiệm, phân
tích để cho ra các sản phẩm mới và dần hoàn
thiện chúng.
29
- >-
Trường có đủ các điều kiện bảo đảm chất lượng, chưa vượt quá năng lực
đào tạo đối với chương trình cùng ngành/nhóm ngành đào tạo đó theo quy
định hiện hành của Bộ Giáo dục và Đào tạo; 80
d) Được sự đồng ý của Trưởng khoa chuyên môn phụ trách chương trình,
ngành đào tạo và của Hiệu trưởng.
2. Sinh viên được xem xét chuyển Trường khi có đủ các điều kiện sau:
a) Không đang là sinh viên trình độ năm thứ nhất hoặc năm cuối khóa,
không
thuộc diện bị xem xét buộc thôi học và còn đủ thời gian học tập theo quy
định tại
khoản 7 Điều 2 của Quy chế này;
b) Sinh viên đạt điều kiện trúng tuyển của chương trình, ngành đào tạo
cùng
khóa tuyển sinh tại nơi chuyển đến;
c) Nơi chuyển đến có đủ các điều kiện bảo đảm chất lượng, chưa vượt quá
năng lực đào tạo đối với chương trình, ngành đào tạo đó theo quy định
hiện hành
của Bộ Giáo dục và Đào tạo;
d) Được sự đồng ý của Hiệu trưởng cơ sở đào tạo xin chuyển đi và cơ sở
đào tạo xin chuyển đến.
3. Thủ tục xin chuyển trường:
a) Sinh viên làm đơn xin học tại trường muốn chuyển đến.
b) Sinh viên nộp hồ sơ cho trường đang theo học gồm: đơn xin chuyển
trường
và minh chứng đã được tiếp nhận của Hiệu trưởng trường xin chuyển đến.
c) Trường có sinh viên xin chuyển đi tiếp nhận hồ sơ, xem xét và ra
quyết
định cho chuyển trường theo quy định.
d) Hiệu trưởng trường tiếp nhận ra quyết định thu nhận sinh viên, thực
hiện
công nhận các môn học đã tích lũy theo quy định.
4. Thời gian học được phép học tối đa đối với sinh viên chuyển đến là
thời
gian tối đa hoàn thành khóa học tương ứng theo quy định tại khoản 7 Điều
2 của
quy chế này.
Điều 21. Trao đổi sinh viên và hợp tác trong đào tạo
1. Trường hợp có sự hợp tác đào tạo giữa các cơ sở đào tạo, việc đánh
giá
- source_sentence: >-
tôi chưa xin phép mà rủ bạn bè tổ chức giải bóng đá nhân danh đhqg-hcm thì
có sao không?
sentences:
- >-
và các tài liệu cấm khác theo quy định của Nhà nước; tổ chức, tham gia,
truyền bá các hoạt động mê tín dị đoan; tổ chức, tham gia, truyền bá và
thực hành tôn giáo tại những nơi 102
không đúng quy định của Nhà nước và các hành vi vi phạm đạo đức khác.
7. Thành lập, tham gia các hoạt động mang tính chất chính trị trái pháp
luật;
tổ chức, tham gia các hoạt động tập thể mang danh nghĩa ĐHQG-HCM, CSĐT
khi
chưa được ĐHQG-HCM và thủ trưởng CSĐT cho phép.
8. Đăng tải, bình luận, chia sẻ bài viết, hình ảnh có nội dung dung tục,
bạo
lực, đồi trụy, xâm phạm an ninh quốc gia, chống phá Đảng và Nhà nước,
xuyên tạc,
vu khống, xúc phạm uy tín của tổ chức, danh dự và nhân phẩm của cá nhân
trên
mạng Internet.
9. Tổ chức hoặc tham gia các hoạt động vi phạm pháp luật khác.
Chương IV
NỘI DUNG VỀ CÔNG TÁC SINH VIÊN TẠI CƠ SỞ ĐÀO TẠO
CTSV được thực hiện tại các CSĐT thành viên, trực thuộc ĐHQG-HCM bao
gồm các nội dung cơ bản sau:
Điều 10. Tổ chức các hoạt động giáo dục, tuyên truyền
1. Giáo dục tư tưởng chính trị
a) Giáo dục, tuyên truyền để sinh viên nắm vững và thực hiện đúng chủ
trương, đường lối của Đảng, hình thành bản lĩnh chính trị, yêu tổ quốc
Việt Nam xã
hội chủ nghĩa, cảnh giác và biết phê phán những luận điểm xuyên tạc,
hành động
chống phá Đảng và Nhà nước.
b) Giáo dục, tuyên truyền nhằm nâng cao hiểu biết, nhận thức của sinh
viên
về hệ thống ĐHQG-HCM.
c) Phối hợp với Đoàn Thanh niên Cộng sản Hồ Chí Minh, Hội Sinh viên và
các tổ chức chính trị - xã hội khác có liên quan trong các hoạt động rèn
luyện của
sinh viên. Tạo môi trường để sinh viên rèn luyện phấn đấu được xét kết
nạp vào
- >-
nhận hoặc điều chỉnh nếu có. b) Thực hiện đầy đủ các yêu cầu như lên
lớp, làm bài tập, thực hành, thí nghiệm, tham gia thảo luận, dự kiểm tra
thường kỳ và thi kết thúc học phần. 66
Điều 8. Tổ chức giảng dạy và học tập
1. Yêu cầu về tổ chức giảng dạy và học tập:
a) Phát huy năng lực chuyên môn và trách nhiệm nghề nghiệp của đội ngũ
giảng viên, phù hợp với quy định về chế độ làm việc của giảng viên;
b) Phát huy vai trò chủ động đồng thời đề cao trách nhiệm của sinh viên,
tạo
điều kiện và động lực để sinh viên nỗ lực học tập; giữ vững kỷ cương học
đường,
nâng cao chất lượng và hiệu quả đào tạo;
c) Có cơ chế thanh tra, giám sát nội bộ và có hệ thống cải tiến chất
lượng
dựa trên thu thập, đánh giá ý kiến phản hồi của người học.
2. Dạy và học trực tuyến:
a) Hiệu trưởng quyết định tổ chức các lớp học theo phương thức trực
tuyến
khi đáp ứng các điều kiện theo quy định hiện hành.
b) Đối với đào tạo theo hình thức chính quy, tối đa 30% tổng khối lượng
của
chương trình đào tạo được thực hiện bằng lớp học trực tuyến. Trong
trường hợp thiên
tai, dịch bệnh phức tạp và các trường hợp bất khả kháng khác, cơ sở đào
tạo thực
hiện theo hướng dẫn của Bộ Giáo dục và Đào tạo và ĐHQG-HCM.
3. Tổ chức lớp học
a) Lớp học phần: là lớp học bao gồm những sinh viên theo học cùng một
học phần trong cùng một khoảng thời gian và cùng một giảng viên tạo
thành một
lớp học phần. Mỗi lớp học phần được ký hiệu bằng một mã số riêng do
trường quy
định. Hiệu trưởng quy định số lượng tối thiểu, tối đa cho mỗi lớp học
phần tùy theo
từng loại học phần. Nếu số lượng sinh viên đăng ký thấp hơn số lượng tối
thiểu thì
lớp học sẽ không được tổ chức.
b) Lớp sinh hoạt: bao gồm những sinh viên cùng khoá tuyển, cùng ngành
và
cùng chương trình đào tạo được tổ chức thành một lớp sinh hoạt, số lượng
sinh viên
của mỗi lớp sinh hoạt theo quy định về quản lý sinh viên.
- >-
đủ và đúng hạn phí nội trú theo quy định trong hợp đồng. 5. Nếu làm hư
hỏng, mất mát tài sản của khu nội trú phải bồi thường theo quy định của
Ban quản lý khu nội trú. 157
6. Phản ánh kịp thời các vụ việc xảy ra trong khu nội trú liên quan đến
HSSV vi
phạm nội quy, quy chế và các đề xuất, kiến nghị chính đáng với Ban quản
lý khu nội
trú.
7. Tích cực tham gia các hoạt động văn hóa, văn nghệ, thể dục thể thao,
phòng
chống ma túy, phòng chống tội phạm và các tệ nạn xã hội, các hoạt động
khác do
nhà trường hoặc Ban quản lý khu nội trú tổ chức; tích cực tham gia xây
dựng khu
nội trú văn minh, sạch đẹp, an toàn.
Điều 7. Các hành vi học sinh, sinh viên nội trú không được làm
1. Cải tạo phòng, thay đổi hoặc tự ý di chuyển trang thiết bị trong
phòng ở; gây
mất trật tự, an ninh, vệ sinh môi trường; viết vẽ, che chắn làm mất mỹ
quan trong
phòng ở và khu sinh hoạt chung của khu nội trú.
2. Chuyển nhượng hoặc cho thuê lại hợp đồng ở nội trú đã ký với nhà
trường
hoặc Ban quản lý khu nội trú.
3. Tự ý đưa người lạ vào phòng ở của khu nội trú khi chưa được phép của
Ban
quản lý khu nội trú.
4. Sản xuất, tàng trữ, sử dụng, buôn bán, vận chuyển, phát tán các loại
vũ khí,
chất gây cháy, gây nổ, hóa chất độc hại, ma túy và các chế phẩm của ma
túy, các
tài liệu, ấn phẩm, phim ảnh, thông tin phản động, đồi trụy và các tài
liệu cấm khác
theo quy định của Nhà nước; tổ chức hoặc tham gia đánh bạc, mại dâm dưới
mọi
hình thức.
5. Truyền bá các hoạt động mê tín dị đoan, các hoạt động tôn giáo và các
hành
vi bị cấm khác trong khu nội trú.
Điều 20. Kiểm tra, khen thưởng, kỷ luật
1. Các sở giáo dục và đào tạo, các cơ quan có liên quan và các nhà
trường
theo thẩm quyền tổ chức kiểm tra, sơ kết, tổng kết, đánh giá việc thực
hiện công tác
HSSV nội trú.
- source_sentence: >-
nghĩa vụ đăng ký tạm trú được quy định như thế nào đối với hssv ngoại trú
và hssv nội trú ?
sentences:
- |-
KHOA
ĐỊA CHẤT
Thông tin chung
khoadiachat@hcmus.edu.vn
(028) 38 355 271
Giáo vụ, trợ lý sinh viên:
ThS. Nguyễn Thị Trường Giang
(0784473173)
Email: ngttgiang@hcmus.edu.vn
Văn phòng khoa: phòng C.12A,
227 Nguyễn Văn Cừ, Q.5, TP.HCM
www.geology.hcmus.edu.vn
Ban Chủ nhiệm:
Trưởng Khoa:
PGS.TS. Phạm Trung Hiếu
Phó trưởng khoa:
ThS. Nguyễn Thùy Dung
KHOA ĐỊA CHẤT- Trường ĐH Khoa học
Tự nhiên, ĐHQG TP. HCM
f
Đào tạo cử nhân đáp ứng nhu cầu nhân lực
trong lĩnh vực địa chất, phục vụ cho sự phát
triển kinh tế - xã hội của Việt Nam và thế giới
trong thời đại công nghiệp 4.0.
Chương trình đào tạo 06 chuyên ngành: (1)
Địa chất khoáng sản, (2) Ngọc học, (3) Địa chất
dầu khí, (4) Địa chất biển, (5) Địa chất thủy văn
– địa chất công trình và (6) Địa chất môi
trường.
Cơ hội việc làm:
Sinh viên tốt nghiệp chương trình đào tạo Địa
chất học có thể đáp ứng các yêu cầu tuyển
dụng và làm việc tại:
- Các Sở Tài nguyên & Môi trường, Sở Xây
dựng, Sở Nông nghiệp & Phát triển Nông
thôn, Sở Khoa học & Công nghệ, các Liên đoàn
Địa chất trong và ngoài nước.
- Phòng thí nghiệm Địa chất Công trình - Địa
chất Thủy văn toàn quốc; các phòng giám
định của doanh nghiệp vàng bạc đá quý và
các ngân hàng trong và ngoài nước.
- Các doanh nghiệp hoạt động trong lĩnh vực
địa chất, môi trường, xây dựng, giao thông,
thủy lợi, thủy điện, thăm dò và khai thác
khoáng sản, dầu khí, nước ngầm.
- Các viện nghiên cứu; giảng dạy tại các trường
đào tạo nghề, các trường cao đẳng và đại học
có các ngành liên quan.
- Tự khởi nghiệp, thành lập công ty, trung tâm
liên quan đến các lĩnh vực đã được đào tạo.
NGÀNH ĐỊA CHẤT HỌC
Trợ lý sinh viên:
TS. Phạm Thanh Thùy
(0357296139)
Email: ptthuy@hcmus.edu.vn
25
- >-
hiện hành của Nhà nước. 7. HSSV nữ. 8. HSSV tích cực tham gia các hoạt
động do nhà trường, Đoàn TNCS Hồ Chí Minh, Hội Sinh viên, khu nội trú
hoặc các tổ chức xã hội tổ chức. 156
Điều 5. Quyền của học sinh, sinh viên nội trú
1. Được tôn trọng và đối xử bình đẳng; được ở và sử dụng các trang thiết
bị
trong khu nội trú theo hợp đồng nội trú đã ký với nhà trường (hoặc
Trưởng ban quản
lý khu nội trú) để phục vụ học tập và sinh hoạt.
2. Được tham gia các hoạt động phục vụ đời sống văn hoá, tinh thần do
nhà
trường tổ chức trong khu nội trú.
3. Được đảm bảo an ninh, trật tự, an toàn và vệ sinh môi trường trong
khu nội
trú.
4. Được kiến nghị với Trưởng ban quản lý khu nội trú và nhà trường các
giải
pháp để góp phần xây dựng khu nội trú văn minh, sạch đẹp, an toàn; được
đề đạt
nguyện vọng và khiếu nại lên trưởng ban quản lý khu nội trú của nhà
trường giải
quyết các vấn đề có liên quan đến quyền, lợi ích chính đáng của HSSV
trong khu
nội trú.
Điều 6. Nghĩa vụ của học sinh, sinh viên nội trú
1. Thực hiện đăng ký tạm trú theo đúng quy định của Luật Cư trú hiện
hành.
Nếu vắng mặt tại khu nội trú quá 1 ngày phải báo với Ban quản lý khu nội
trú.
2. Chấp hành các quy định của khu nội trú về việc tiếp khách trong phòng
ở,
giờ tự học, tổ chức các sinh hoạt văn hóa, văn nghệ, không gây ảnh hưởng
đến việc
học tập, sinh hoạt của HSSV khác trong phòng ở và khu nội trú. Đoàn kết
thực hiện
nếp sống văn minh, văn hóa trong khu nội trú.
3. Tiết kiệm điện, nước, phòng chống cháy nổ, có ý thức giữ gìn và bảo
vệ tài
sản chung trong khu nội trú.
4. Nộp đủ và đúng hạn phí nội trú theo quy định trong hợp đồng.
5. Nếu làm hư hỏng, mất mát tài sản của khu nội trú phải bồi thường theo
quy
định của Ban quản lý khu nội trú.
- |-
Trở thành một trường đại học hàng đầu tại Việt Nam và
Đông Nam Á về đào tạo, nghiên cứu khoa học, công nghệ
nền tảng của kinh tế tri thức và kinh tế số.
TẦM NHÌN 2030
Trường Đại học Khoa học tự nhiên là trung tâm đào tạo,
nghiên cứu, phát triển và triển khai ứng dụng khoa học
công nghệ, cung cấp nguồn nhân lực và sản phẩm khoa học
công nghệ đáp ứng yêu cầu phát triển kinh tế - xã hội đất nước.
SỨ MẠNG
SỨ MẠNG, TẦM NHÌN,
TRIẾT LÝ GIÁO DỤC
1
pipeline_tag: sentence-similarity
library_name: sentence-transformers
metrics:
- 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 truro7/vn-law-embedding
results:
- task:
type: information-retrieval
name: Information Retrieval
dataset:
name: dim 128
type: dim_128
metrics:
- type: cosine_accuracy@1
value: 0.9013333333333333
name: Cosine Accuracy@1
- type: cosine_accuracy@3
value: 0.9893333333333333
name: Cosine Accuracy@3
- type: cosine_accuracy@5
value: 0.9986666666666667
name: Cosine Accuracy@5
- type: cosine_accuracy@10
value: 0.9986666666666667
name: Cosine Accuracy@10
- type: cosine_precision@1
value: 0.9013333333333333
name: Cosine Precision@1
- type: cosine_precision@3
value: 0.46355555555555555
name: Cosine Precision@3
- type: cosine_precision@5
value: 0.2877333333333333
name: Cosine Precision@5
- type: cosine_precision@10
value: 0.14466666666666667
name: Cosine Precision@10
- type: cosine_recall@1
value: 0.7171777777777778
name: Cosine Recall@1
- type: cosine_recall@3
value: 0.9693111111111111
name: Cosine Recall@3
- type: cosine_recall@5
value: 0.9922222222222221
name: Cosine Recall@5
- type: cosine_recall@10
value: 0.996
name: Cosine Recall@10
- type: cosine_ndcg@10
value: 0.9525500526536282
name: Cosine Ndcg@10
- type: cosine_mrr@10
value: 0.9442666666666667
name: Cosine Mrr@10
- type: cosine_map@100
value: 0.9335488888888889
name: Cosine Map@100
SentenceTransformer based on truro7/vn-law-embedding
This is a sentence-transformers model finetuned from truro7/vn-law-embedding. 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: truro7/vn-law-embedding
- Maximum Sequence Length: 512 tokens
- Output Dimensionality: 768 dimensions
- Similarity Function: Cosine Similarity
Model Sources
- Documentation: Sentence Transformers Documentation
- Repository: Sentence Transformers on GitHub
- Hugging Face: Sentence Transformers on Hugging Face
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': False, 'pooling_mode_mean_tokens': True, 'pooling_mode_max_tokens': False, 'pooling_mode_mean_sqrt_len_tokens': False, 'pooling_mode_weightedmean_tokens': False, 'pooling_mode_lasttoken': False, 'include_prompt': True})
(2): Normalize()
)
Usage
Direct Usage (Sentence Transformers)
First install the Sentence Transformers library:
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("sentence_transformers_model_id")
# Run inference
sentences = [
'nghĩa vụ đăng ký tạm trú được quy định như thế nào đối với hssv ngoại trú và hssv nội trú ?',
'hiện hành của Nhà nước. 7. HSSV nữ. 8. HSSV tích cực tham gia các hoạt động do nhà trường, Đoàn TNCS Hồ Chí Minh, Hội Sinh viên, khu nội trú hoặc các tổ chức xã hội tổ chức. 156 \n \nĐiều 5. Quyền của học sinh, sinh viên nội trú \n1. Được tôn trọng và đối xử bình đẳng; được ở và sử dụng các trang thiết bị \ntrong khu nội trú theo hợp đồng nội trú đã ký với nhà trường (hoặc Trưởng ban quản \nlý khu nội trú) để phục vụ học tập và sinh hoạt. \n2. Được tham gia các hoạt động phục vụ đời sống văn hoá, tinh thần do nhà \ntrường tổ chức trong khu nội trú. \n3. Được đảm bảo an ninh, trật tự, an toàn và vệ sinh môi trường trong khu nội \ntrú. \n4. Được kiến nghị với Trưởng ban quản lý khu nội trú và nhà trường các giải \npháp để góp phần xây dựng khu nội trú văn minh, sạch đẹp, an toàn; được đề đạt \nnguyện vọng và khiếu nại lên trưởng ban quản lý khu nội trú của nhà trường giải \nquyết các vấn đề có liên quan đến quyền, lợi ích chính đáng của HSSV trong khu \nnội trú. \nĐiều 6. Nghĩa vụ của học sinh, sinh viên nội trú \n1. Thực hiện đăng ký tạm trú theo đúng quy định của Luật Cư trú hiện hành. \nNếu vắng mặt tại khu nội trú quá 1 ngày phải báo với Ban quản lý khu nội trú. \n2. Chấp hành các quy định của khu nội trú về việc tiếp khách trong phòng ở, \ngiờ tự học, tổ chức các sinh hoạt văn hóa, văn nghệ, không gây ảnh hưởng đến việc \nhọc tập, sinh hoạt của HSSV khác trong phòng ở và khu nội trú. Đoàn kết thực hiện \nnếp sống văn minh, văn hóa trong khu nội trú. \n3. Tiết kiệm điện, nước, phòng chống cháy nổ, có ý thức giữ gìn và bảo vệ tài \nsản chung trong khu nội trú. \n4. Nộp đủ và đúng hạn phí nội trú theo quy định trong hợp đồng. \n5. Nếu làm hư hỏng, mất mát tài sản của khu nội trú phải bồi thường theo quy \nđịnh của Ban quản lý khu nội trú.',
'Trở thành một trường đại học hàng đầu tại Việt Nam và \nĐông Nam Á về đào tạo, nghiên cứu khoa học, công nghệ \nnền tảng của kinh tế tri thức và kinh tế số.\nTẦM NHÌN 2030\nTrường Đại học Khoa học tự nhiên là trung tâm đào tạo, \nnghiên cứu, phát triển và triển khai ứng dụng khoa học \ncông nghệ, cung cấp nguồn nhân lực và sản phẩm khoa học \ncông nghệ đáp ứng yêu cầu phát triển kinh tế - xã hội đất nước.\nSỨ MẠNG\nSỨ MẠNG, TẦM NHÌN,\nTRIẾT LÝ GIÁO DỤC\n1',
]
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]
Evaluation
Metrics
Information Retrieval
- Dataset:
dim_128 - Evaluated with
InformationRetrievalEvaluator
| Metric | Value |
|---|---|
| cosine_accuracy@1 | 0.9013 |
| cosine_accuracy@3 | 0.9893 |
| cosine_accuracy@5 | 0.9987 |
| cosine_accuracy@10 | 0.9987 |
| cosine_precision@1 | 0.9013 |
| cosine_precision@3 | 0.4636 |
| cosine_precision@5 | 0.2877 |
| cosine_precision@10 | 0.1447 |
| cosine_recall@1 | 0.7172 |
| cosine_recall@3 | 0.9693 |
| cosine_recall@5 | 0.9922 |
| cosine_recall@10 | 0.996 |
| cosine_ndcg@10 | 0.9526 |
| cosine_mrr@10 | 0.9443 |
| cosine_map@100 | 0.9335 |
Training Details
Training Dataset
Unnamed Dataset
- Size: 8,848 training samples
- Columns:
anchorsandpositives - Approximate statistics based on the first 1000 samples:
anchors positives type string string details - min: 4 tokens
- mean: 25.32 tokens
- max: 78 tokens
- min: 52 tokens
- mean: 399.35 tokens
- max: 512 tokens
- Samples:
anchors positives vi phạm nội trú thì xử lý theo quy chế nàođủ và đúng hạn phí nội trú theo quy định trong hợp đồng. 5. Nếu làm hư hỏng, mất mát tài sản của khu nội trú phải bồi thường theo quy định của Ban quản lý khu nội trú. 157
6. Phản ánh kịp thời các vụ việc xảy ra trong khu nội trú liên quan đến HSSV vi
phạm nội quy, quy chế và các đề xuất, kiến nghị chính đáng với Ban quản lý khu nội
trú.
7. Tích cực tham gia các hoạt động văn hóa, văn nghệ, thể dục thể thao, phòng
chống ma túy, phòng chống tội phạm và các tệ nạn xã hội, các hoạt động khác do
nhà trường hoặc Ban quản lý khu nội trú tổ chức; tích cực tham gia xây dựng khu
nội trú văn minh, sạch đẹp, an toàn.
Điều 7. Các hành vi học sinh, sinh viên nội trú không được làm
1. Cải tạo phòng, thay đổi hoặc tự ý di chuyển trang thiết bị trong phòng ở; gây
mất trật tự, an ninh, vệ sinh môi trường; viết vẽ, che chắn làm mất mỹ quan trong
phòng ở và khu sinh hoạt chung của khu nội trú.
2. Chuyển nhượng hoặc cho thuê lại hợp đồng ở nội trú đã ký với nhà trường
hoặc Ban quản lý kh...vi phạm nội trú thì xử lý theo quy chế nào1. Các sở giáo dục và đào tạo, các cơ quan có liên quan và các nhà trường theo thẩm quyền tổ chức kiểm tra, sơ kết, tổng kết, đánh giá việc thực hiện công tác HSSV nội trú. 158
2. HSSV nội trú vi phạm các khoản 1, 2, 3, 4, 5 Điều 6 và Điều 7 của Quy chế
này, tùy theo mức độ sẽ bị nhà trường xử lý kỷ luật bằng hình thức khiển trách nếu
vi phạm lần 1, cảnh cáo nếu vi phạm lần thứ 2 trở lên hoặc bị xem xét, chấm dứt
hợp đồng ở khu nội trú. Những vi phạm khác xử lý kỷ luật theo quy định của Quy
chế HSSV các trường trường đại học, cao đẳng và trung cấp chuyên nghiệp hệ chính
quy đối với HSSV chính quy, Quy chế Học viên các trường đại học, cao đẳng và
trung cấp chuyên nghiệp hình thức vừa làm vừa học và Điều lệ trường trung học cơ
sở, trường trung học phổ thông và trường phổ thông có nhiều cấp học.
3. Các tập thể, cá nhân có thành tích trong công tác HSSV nội trú được xem
xét khen thưởng theo quy định.những quy định nào giúp đảm bảo sinh viên không bị quá tải học phần ?trí đều trong các tuần của học kỳ. Trong trường hợp cần thiết phải xếp lịch học tập trung thời gian, số giờ giảng đối với một học phần bất kỳ không vượt quá 15 giờ/tuần và 4 giờ/ngày. 64
7. Phân bố giờ học
a) Giờ của tiết học tại cơ sở 227 Nguyễn Văn Cừ:
Buổi sáng
Tiết 1: 6g40-7g30
Tiết 2: 7g30-8g20
Tiết 3: 8g30-9g20
Tiết 4: 9g20-10g10
Tiết 5: 10g20-11g10
Tiết 6: 11g10-12g00
Buổi chiều
Tiết 7: 12g30-13g20
Tiết 8: 13g20-14g10
Tiết 9: 14g20-15g10
Tiết 10: 15g10-16g00
Tiết 11: 16g10-17g00
Tiết 12: 17g00-17g50
Buổi tối
Tiết 13:18g00-18g50
Tiết 14: 18g50-19g40
Tiết 15: 19g40-20g30
b) Giờ của tiết học tại cơ sở Linh Trung:
Buổi sáng
Tiết 1: 7g30-8g20
Tiết 2: 8g20-9g10
Tiết 3: 9g20-10g10
Tiết 4: 10g10-11g00
Tiết 6: 12g30-13g20
Tiết 5: 11g10-12g00
Buổi chiều
Tiết 7: 13g20-14g10
Tiết 8: 14g20-15g10
Tiết 9: 15g10-16g00
Tiết 10: 16g10-17g00
Điều 7. Tổ chức đăng ký học tập
1. Đăng ký học phần:
a) Đầu mỗi học kỳ, sinh viên phải theo dõi thông báo để nắm ... - Loss:
MatryoshkaLosswith these parameters:{ "loss": "MultipleNegativesRankingLoss", "matryoshka_dims": [ 768, 512, 256, 128 ], "matryoshka_weights": [ 1, 1, 1, 1 ], "n_dims_per_step": -1 }
Training Hyperparameters
Non-Default Hyperparameters
eval_strategy: stepsper_device_train_batch_size: 4per_device_eval_batch_size: 4gradient_accumulation_steps: 4learning_rate: 3e-05num_train_epochs: 10lr_scheduler_type: cosinewarmup_ratio: 0.15bf16: Trueload_best_model_at_end: Trueoptim: adamw_torch_fusedbatch_sampler: no_duplicates
All Hyperparameters
Click to expand
overwrite_output_dir: Falsedo_predict: Falseeval_strategy: stepsprediction_loss_only: Trueper_device_train_batch_size: 4per_device_eval_batch_size: 4per_gpu_train_batch_size: Noneper_gpu_eval_batch_size: Nonegradient_accumulation_steps: 4eval_accumulation_steps: Nonetorch_empty_cache_steps: Nonelearning_rate: 3e-05weight_decay: 0.0adam_beta1: 0.9adam_beta2: 0.999adam_epsilon: 1e-08max_grad_norm: 1.0num_train_epochs: 10max_steps: -1lr_scheduler_type: cosinelr_scheduler_kwargs: {}warmup_ratio: 0.15warmup_steps: 0log_level: passivelog_level_replica: warninglog_on_each_node: Truelogging_nan_inf_filter: Truesave_safetensors: Truesave_on_each_node: Falsesave_only_model: Falserestore_callback_states_from_checkpoint: Falseno_cuda: Falseuse_cpu: Falseuse_mps_device: Falseseed: 42data_seed: Nonejit_mode_eval: Falseuse_ipex: Falsebf16: Truefp16: Falsefp16_opt_level: O1half_precision_backend: autobf16_full_eval: Falsefp16_full_eval: Falsetf32: Nonelocal_rank: 0ddp_backend: Nonetpu_num_cores: Nonetpu_metrics_debug: Falsedebug: []dataloader_drop_last: Falsedataloader_num_workers: 0dataloader_prefetch_factor: Nonepast_index: -1disable_tqdm: Falseremove_unused_columns: Truelabel_names: Noneload_best_model_at_end: Trueignore_data_skip: Falsefsdp: []fsdp_min_num_params: 0fsdp_config: {'min_num_params': 0, 'xla': False, 'xla_fsdp_v2': False, 'xla_fsdp_grad_ckpt': False}fsdp_transformer_layer_cls_to_wrap: Noneaccelerator_config: {'split_batches': False, 'dispatch_batches': None, 'even_batches': True, 'use_seedable_sampler': True, 'non_blocking': False, 'gradient_accumulation_kwargs': None}deepspeed: Nonelabel_smoothing_factor: 0.0optim: adamw_torch_fusedoptim_args: Noneadafactor: Falsegroup_by_length: Falselength_column_name: lengthddp_find_unused_parameters: Noneddp_bucket_cap_mb: Noneddp_broadcast_buffers: Falsedataloader_pin_memory: Truedataloader_persistent_workers: Falseskip_memory_metrics: Trueuse_legacy_prediction_loop: Falsepush_to_hub: Falseresume_from_checkpoint: Nonehub_model_id: Nonehub_strategy: every_savehub_private_repo: Nonehub_always_push: Falsegradient_checkpointing: Falsegradient_checkpointing_kwargs: Noneinclude_inputs_for_metrics: Falseinclude_for_metrics: []eval_do_concat_batches: Truefp16_backend: autopush_to_hub_model_id: Nonepush_to_hub_organization: Nonemp_parameters:auto_find_batch_size: Falsefull_determinism: Falsetorchdynamo: Noneray_scope: lastddp_timeout: 1800torch_compile: Falsetorch_compile_backend: Nonetorch_compile_mode: Noneinclude_tokens_per_second: Falseinclude_num_input_tokens_seen: Falseneftune_noise_alpha: Noneoptim_target_modules: Nonebatch_eval_metrics: Falseeval_on_start: Falseuse_liger_kernel: Falseeval_use_gather_object: Falseaverage_tokens_across_devices: Falseprompts: Nonebatch_sampler: no_duplicatesmulti_dataset_batch_sampler: proportional
Training Logs
| Epoch | Step | Training Loss | dim_128_cosine_ndcg@10 |
|---|---|---|---|
| -1 | -1 | - | 0.6107 |
| 0.1085 | 30 | 9.8551 | 0.6259 |
| 0.2170 | 60 | 9.0754 | 0.6484 |
| 0.3255 | 90 | 6.8585 | 0.6729 |
| 0.4340 | 120 | 6.1144 | 0.6971 |
| 0.5425 | 150 | 5.6528 | 0.7277 |
| 0.6510 | 180 | 4.1877 | 0.7421 |
| 0.7595 | 210 | 4.7228 | 0.7576 |
| 0.8680 | 240 | 4.0221 | 0.7697 |
| 0.9765 | 270 | 3.9123 | 0.7772 |
| 1.0832 | 300 | 3.5228 | 0.7999 |
| 1.1917 | 330 | 2.4771 | 0.8097 |
| 1.3002 | 360 | 3.1504 | 0.8105 |
| 1.4087 | 390 | 2.9297 | 0.8127 |
| 1.5172 | 420 | 2.7076 | 0.8229 |
| 1.6257 | 450 | 2.7434 | 0.8452 |
| 1.7342 | 480 | 2.561 | 0.8357 |
| 1.8427 | 510 | 2.4285 | 0.8446 |
| 1.9512 | 540 | 2.2157 | 0.8451 |
| 2.0579 | 570 | 1.8836 | 0.8546 |
| 2.1664 | 600 | 1.5806 | 0.8517 |
| 2.2749 | 630 | 1.445 | 0.8616 |
| 2.3834 | 660 | 1.5858 | 0.8754 |
| 2.4919 | 690 | 1.7178 | 0.8708 |
| 2.6004 | 720 | 2.048 | 0.8683 |
| 2.7089 | 750 | 1.9854 | 0.8690 |
| 2.8174 | 780 | 1.7509 | 0.8744 |
| 2.9259 | 810 | 1.7643 | 0.8781 |
| 3.0325 | 840 | 1.3132 | 0.8870 |
| 3.1410 | 870 | 1.4164 | 0.8856 |
| 3.2495 | 900 | 1.3193 | 0.8870 |
| 3.3580 | 930 | 1.176 | 0.8973 |
| 3.4665 | 960 | 1.1743 | 0.8947 |
| 3.5750 | 990 | 1.0814 | 0.8951 |
| 3.6835 | 1020 | 1.0118 | 0.9051 |
| 3.7920 | 1050 | 1.5867 | 0.9089 |
| 3.9005 | 1080 | 1.4378 | 0.9092 |
| 4.0072 | 1110 | 1.0735 | 0.9066 |
| 4.1157 | 1140 | 0.8998 | 0.9089 |
| 4.2242 | 1170 | 0.9332 | 0.9100 |
| 4.3327 | 1200 | 1.2196 | 0.9123 |
| 4.4412 | 1230 | 1.08 | 0.9104 |
| 4.5497 | 1260 | 1.0907 | 0.9057 |
| 4.6582 | 1290 | 0.8068 | 0.9099 |
| 4.7667 | 1320 | 1.1293 | 0.9115 |
| 4.8752 | 1350 | 0.8142 | 0.9229 |
| 4.9837 | 1380 | 1.0416 | 0.9265 |
| 5.0904 | 1410 | 0.742 | 0.9270 |
| 5.1989 | 1440 | 0.6726 | 0.9245 |
| 5.3074 | 1470 | 0.7095 | 0.9283 |
| 5.4159 | 1500 | 0.8308 | 0.9261 |
| 5.5244 | 1530 | 0.8933 | 0.9280 |
| 5.6329 | 1560 | 0.9554 | 0.9254 |
| 5.7414 | 1590 | 1.0155 | 0.9275 |
| 5.8499 | 1620 | 0.7671 | 0.9278 |
| 5.9584 | 1650 | 1.0426 | 0.9298 |
| 6.0651 | 1680 | 0.8879 | 0.9345 |
| 6.1736 | 1710 | 0.6999 | 0.9339 |
| 6.2821 | 1740 | 0.7144 | 0.9354 |
| 6.3906 | 1770 | 1.0946 | 0.9336 |
| 6.4991 | 1800 | 0.5136 | 0.9391 |
| 6.6076 | 1830 | 0.3708 | 0.9392 |
| 6.7161 | 1860 | 0.6965 | 0.9391 |
| 6.8246 | 1890 | 0.618 | 0.9384 |
| 6.9331 | 1920 | 1.137 | 0.9394 |
| 7.0398 | 1950 | 0.5326 | 0.9406 |
| 7.1483 | 1980 | 0.804 | 0.9402 |
| 7.2568 | 2010 | 0.7989 | 0.9433 |
| 7.3653 | 2040 | 0.6908 | 0.9422 |
| 7.4738 | 2070 | 0.6518 | 0.9448 |
| 7.5823 | 2100 | 0.4915 | 0.9469 |
| 7.6908 | 2130 | 0.4586 | 0.9473 |
| 7.7993 | 2160 | 0.4537 | 0.9470 |
| 7.9078 | 2190 | 0.5117 | 0.9475 |
| 8.0145 | 2220 | 0.6986 | 0.9486 |
| 8.1230 | 2250 | 0.439 | 0.9472 |
| 8.2315 | 2280 | 0.7161 | 0.9472 |
| 8.3400 | 2310 | 0.6017 | 0.9474 |
| 8.4485 | 2340 | 0.5401 | 0.9484 |
| 8.5570 | 2370 | 0.5061 | 0.9504 |
| 8.6655 | 2400 | 0.6934 | 0.9502 |
| 8.7740 | 2430 | 0.4517 | 0.9518 |
| 8.8825 | 2460 | 0.572 | 0.9526 |
| 8.9910 | 2490 | 0.443 | 0.9528 |
| 9.0976 | 2520 | 0.5398 | 0.9523 |
| 9.2061 | 2550 | 0.6212 | 0.9517 |
| 9.3146 | 2580 | 0.649 | 0.9518 |
| 9.4231 | 2610 | 0.3859 | 0.9523 |
| 9.5316 | 2640 | 0.4697 | 0.9526 |
Framework Versions
- Python: 3.11.13
- Sentence Transformers: 4.1.0
- Transformers: 4.52.4
- PyTorch: 2.6.0+cu124
- Accelerate: 1.8.1
- Datasets: 3.6.0
- Tokenizers: 0.21.2
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",
}
MatryoshkaLoss
@misc{kusupati2024matryoshka,
title={Matryoshka Representation Learning},
author={Aditya Kusupati and Gantavya Bhatt and Aniket Rege and Matthew Wallingford and Aditya Sinha and Vivek Ramanujan and William Howard-Snyder and Kaifeng Chen and Sham Kakade and Prateek Jain and Ali Farhadi},
year={2024},
eprint={2205.13147},
archivePrefix={arXiv},
primaryClass={cs.LG}
}
MultipleNegativesRankingLoss
@misc{henderson2017efficient,
title={Efficient Natural Language Response Suggestion for Smart Reply},
author={Matthew Henderson and Rami Al-Rfou and Brian Strope and Yun-hsuan Sung and Laszlo Lukacs and Ruiqi Guo and Sanjiv Kumar and Balint Miklos and Ray Kurzweil},
year={2017},
eprint={1705.00652},
archivePrefix={arXiv},
primaryClass={cs.CL}
}