File size: 57,919 Bytes
639887b 74db0b7 639887b 74db0b7 639887b 74db0b7 639887b 74db0b7 639887b 74db0b7 639887b 74db0b7 639887b |
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126 127 128 129 130 131 132 133 134 135 136 137 138 139 140 141 142 143 144 145 146 147 148 149 150 151 152 153 154 155 156 157 158 159 160 161 162 163 164 165 166 167 168 169 170 171 172 173 174 175 176 177 178 179 180 181 182 183 184 185 186 187 188 189 190 191 192 193 194 195 196 197 198 199 200 201 202 203 204 205 206 207 208 209 210 211 212 213 214 215 216 217 218 219 220 221 222 223 224 225 226 227 228 229 230 231 232 233 234 235 236 237 238 239 240 241 242 243 244 245 246 247 248 249 250 251 252 253 254 255 256 257 258 259 260 261 262 263 264 265 266 267 268 269 270 271 272 273 274 275 276 277 278 279 280 281 282 283 284 285 286 287 288 289 290 291 292 293 294 295 296 297 298 299 300 301 302 303 304 305 306 307 308 309 310 311 312 313 314 315 316 317 318 319 320 321 322 323 324 325 326 327 328 329 330 331 332 333 334 335 336 337 338 339 340 341 342 343 344 345 346 347 348 349 350 351 352 353 354 355 356 357 358 359 360 361 362 363 364 365 366 367 368 369 370 371 372 373 374 375 376 377 378 379 380 381 382 383 384 385 386 387 388 389 390 391 392 393 394 395 396 397 398 399 400 401 402 403 404 405 406 407 408 409 410 411 412 413 414 415 416 417 418 419 420 421 422 423 424 425 426 427 428 429 430 431 432 433 434 435 436 437 438 439 440 441 442 443 444 445 446 447 448 449 450 451 452 453 454 455 456 457 458 459 460 461 462 463 464 465 466 467 468 469 470 471 472 473 474 475 476 477 478 479 480 481 482 483 484 485 486 487 488 489 490 491 492 493 494 495 496 497 498 499 500 501 502 503 504 505 506 507 508 509 510 511 512 513 514 515 516 517 518 519 520 521 522 523 524 525 526 527 528 529 530 531 532 533 534 535 536 537 538 539 540 541 542 543 544 545 546 547 548 549 550 551 552 553 554 555 556 557 558 559 560 561 562 563 564 565 566 567 568 569 570 571 572 573 574 575 576 577 578 579 580 581 582 583 584 585 586 587 588 589 590 591 592 593 594 595 596 597 598 599 600 601 602 603 604 605 606 607 608 609 610 611 612 613 614 615 616 617 618 619 620 621 622 623 624 625 626 627 628 629 630 631 632 633 634 635 636 637 638 639 640 641 642 643 644 645 646 647 648 649 650 651 652 653 654 655 656 657 658 659 660 661 662 663 664 665 666 667 668 669 670 671 672 673 674 675 676 677 678 679 680 681 682 683 684 685 686 687 688 689 690 691 692 693 694 695 696 697 698 699 700 701 702 703 704 705 706 707 708 709 710 711 712 713 714 715 716 717 718 719 720 721 722 723 724 725 726 727 728 729 730 731 732 733 734 735 736 737 738 739 740 741 742 743 744 745 746 747 748 749 750 751 752 753 754 755 756 757 758 759 760 761 762 763 764 765 766 767 768 769 770 771 772 773 774 775 776 777 778 779 780 781 782 783 784 785 786 787 788 789 790 791 792 793 794 795 796 797 798 799 800 801 802 803 804 805 806 807 808 809 810 811 812 813 814 815 816 817 818 819 820 821 822 823 824 825 826 827 828 829 830 831 832 833 834 835 836 837 838 839 840 841 842 843 844 845 846 847 848 849 850 851 852 853 854 855 856 |
---
tags:
- sentence-transformers
- sentence-similarity
- feature-extraction
- generated_from_trainer
- dataset_size:32523072
- loss:CachedMultipleNegativesRankingLoss
base_model: dbmdz/bert-base-turkish-uncased
widget:
- source_sentence: 'Düşük Görüntülemek için bir C++ işlev pasajı tasarlayın Düzenli
sağlık kontrolleri: Profesyoneller için Mühendislerin Sağlığına Yönelik Önleyici
Önlemler. Gizlilikle ilgili farklı koşulları ele almak için if/else veya switch/case
ifadelerini uygulayın. Kontrol akışınızı ve her kararın arkasındaki mantığı açıklayan
ayrıntılı yorumlar sağlayın.'
sentences:
- 'Verilen biyografiden Yeon Woo hakkında şu ayrıntıları çıkarabiliriz:
1. Güney Koreli bir pop şarkıcısıdır.
2. MBC''ye imza attı.
3. 1999 yılında Yu Jin sahne adını kullandığı T.T.Ma adlı bir kız grubunun parçasıydı.
4. Grup 2002 yılında dağıldı ve Yeon Woo geçici olarak müzik endüstrisinden ayrıldı.
5. 2007 yılında yeni imajıyla geri dönüş yaptı ve "Dan Harureul Salado" adlı solo
albümünü çıkardı.
6. Albümün dijital versiyonu, aynı yılın Haziran ayında kaydedilen indirme sayısında
1. sırada yer aldı.
7. Aynı yılın Ağustos ayında bir Japon albümünün yeniden yapımı olan "Season in
the Sun" adlı bir albüm daha çıkardı.
8. Nisan 2008''de "Yeon Woo 1st" adlı ilk albümünü çıkardı.'
- 'Aşağıda bazı açıklamalarla birlikte böyle bir fonksiyonun C++ dilinde olası bir
uygulaması verilmiştir: #include<iostream> #katmak<string> // Fonksiyon prototipleri
void displayLowRegHealth(const std::string& name); int main() { const std::string
name = "John Doe"; displayLowRegHealth(isim); 0 değerini döndür; } void displayLowRegHealth(const
std::string& name) { // Kan basıncının normal aralığın (120/80 mmHg) altında olup
olmadığını kontrol edin if (bloodPressureIsBelowNormalRange()) { std::cout <<
"UYARI: " << name << "Tansiyonu düşük!" << "\nBir doktor tarafından kontrol edilmek
için hemen harekete geçin." << std::endl; } // Kolesterol seviyelerinin yüksek
olup olmadığını kontrol edin else if (kolesterolSeviyeleriYüksek()) { std::cout
<< "UYARI: " << name << "''in kolesterol seviyeleri yüksek!" << "\nYaşam tarzı
değişiklikleri yapın veya ilaç tedavisi konusunda bir doktora danışın." << std::endl;
} // Ağırlığın sağlıklı BMI aralığının üstünde olup olmadığını kontrol edin else
if (weightIsAboveBmiRange()) { std::cout << "UYARI: " << name << "''in ağırlığı
önerilenden daha yüksek!" << "\nBir fitness planı başlatın ve ilerlemeyi düzenli
olarak izleyin." << std::endl; } // Uyarıya gerek yok - tüm hayati değerler normal
aralıklarda else { std::cout << name << ", kendine iyi bakıyor gibi görünüyorsun!
Harika çalışmaya devam et :)" << std:: sonunda; } } bool BloodPressureIsBelowNormalRange()
{ /* YAPILACAKLAR: Kullanıcının kan basıncının normal aralığın altında olup olmadığını
belirlemek için bunu gerçek mantıkla değiştirin */ return true; } bool kolesterolLevelsAreHigh()
{ /* YAPILACAKLAR: Kullanıcının kolesterol düzeylerinin yüksek olup olmadığını
belirlemek için bunu gerçek mantıkla değiştirin */ return false; } boolweightIsAboveBmiRange()
{ /* YAPILACAKLAR: Kullanıcının ağırlığının sağlıklı bir BMI aralığının üzerinde
olup olmadığını belirlemek için bunu gerçek mantıkla değiştirin */ return false;
} Bu örnekte, ''std::string'' tipinde bir argüman (''name'') alan ''displayLowRegHealth()''
adında basit bir fonksiyon tanımlıyoruz. İşlev, her biri kendi işlevlerine göre
belirli uyarı kriterlerini kontrol eden iç içe geçmiş üç koşullu blok içerir (örneğin,
"bloodPressureIsBelowNormalRange()", "cholesterolLevelsAreHigh()", vb.). Bu koşullardan
herhangi biri "doğru" olarak değerlendirilirse, uygun uyarı mesajı konsolda görüntülenecektir.
Aksi takdirde genel bir olumlu geri bildirim mesajı yazdırılacaktır. Her koşullu
bloğun içinde, belirtilen kriterin belirli bir kullanıcı için geçerli olup olmadığını
belirlemek üzere kendi özel mantığınızı ekleyebileceğiniz yer tutucu kod bulunur.
Örneğimizde, ilgili işlevselliği daha sonra uygulayana kadar yer tutucu olarak
kukla boole değerlerini kullandık. Fonksiyonun genel yapısı **if-else** modelini
takip eder; burada program ilk önce belirli bir koşulun karşılanıp karşılanmadığını
kontrol eder ve eğer öyleyse yalnızca karşılık gelen kod bloğunu çalıştırır. Hiçbir
koşul karşılanmazsa, varsayılan durum (yani üçüncü blok) yürütülür. Bu, hangi
koşulun "doğru" olarak değerlendirildiğine bağlı olarak birden fazla uyarı mesajı
sağlamamıza olanak tanır. Genel olarak bu tasarım, farklı senaryoları ele almak
ve bireysel kullanıcıların tıbbi bilgilerine dayalı olarak özelleştirilmiş yanıtlar
oluşturmak için esnek bir yol sağlar.'
- Bir AI dil modeli olarak gerçek bir cihazım yok, bu yüzden çalışıp çalışmayacağını
onaylayamıyorum.Ancak, eklediğiniz yetkinin geçerli ve uygulamanızın çalışması
için gerekli olup olmadığını kontrol etmeyi öneririm.Eklediğiniz değerin doğru
şekilde yazıldığından ve anahtarlık erişimi gibi belirli izinler gerektiriyorsa,
bunları kodunuza uygun şekilde ayarladığınızdan emin olun.Ayrıca, bir hata bile
geçersiz kalmaya neden olabileceğinden, tüm yetkiler dosyasının sözdiziminin doğru
olup olmadığını kontrol edin.Ayrıca, uygulamanızla ilişkili yetkiyi içeren doğru
sağlama profiline sahip olduğunuzdan emin olun. <| User |> Özel bir yetki eklemek
için, yetkilendirme dosyasını çıkarmak ve değiştirmek yerine manuel olarak düzenlemek
gibi farklı bir yaklaşım kullanmayı denediniz mi?? <| Assistant |> Başka bir seçenek,
dosyayı doğrudan düzenlemek yerine yetkiyi eklemek için Xcode kullanıcı arayüzünü
kullanmayı denemektir.Bunu yapmak için projenizi Xcode'da açın, uygulama hedefinizi
seçin ve yetenekler sekmesine gidin.Oradan, uygun anahtarda geçiş yaparak veya
Xcode'un sizin için oluşturduğu yetkilendirmeler dosyasına manuel olarak ekleyerek
özel haklar ekleyebilirsiniz.Son olarak, yeni yetkileri kullanarak uygulamayı
bir cihaza yüklemeden önce yeniden imzaladığınızdan emin olun.
- source_sentence: 'Fırında Alaska, bölge, "Paris, New York veya Hong Kong"; Fırında
Alaska, ülke, Amerika Birleşik Devletleri; Fırında Alaska, içerik maddesi, Dondurma
Bu verileri ifade eden cümle nedir?'
sentences:
- Fırında Alaska, içinde dondurma bulunan nefis bir tatlıdır ve bunu Paris, New
York veya Hong Kong gibi büyük şehirlerde bulabilirsiniz. Amerika Birleşik Devletleri
denen bir ülkeden geliyor!
- Bu patates kızartması mı yoksa patates kızartması mı?<|USER|>Patatesten<|ASSISTANT|>En
iyi tavsiye patatesi dilimler halinde kesip az miktarda yağ içeren bir tavaya
koymak veya bitkisel yağ kullanmaktır. Bitkisel yağ kullanıyorsanız mümkün olduğunca
az kullanın. Tava kullanıyorsanız yemek pişirmek için yağ veya çok az miktarda
tereyağı kullanmayı deneyin. Pişirdikten sonra bir kenara koyun ve üzerine biraz
tuz serpin. Daha sonra patates dilimlerini her iki tarafı da altın rengi kahverengi
olana kadar derin yağda kızartın veya tavada kızartın.
- 'Adım 1: Tweetteki anahtar kelimeleri belirleyin
Bu tweetin ana unsurları "david archuleta", "elinize dokunun", "seviyorum" ve
"gerçekten".
Adım 2: Her bir temel unsurun duyarlılığını belirleyin
- "david archuleta": Tarafsız duygu çünkü bu sadece özel bir isim, bir kişinin
adı.
- "elinize dokunun": Tarafsız duygu. Bu, David Archuleta''nın bir şarkısıdır ve
kendi başına herhangi bir duyguyu yansıtmaz.
- "seviyorum": Olumlu duygu, çünkü "sevgi" olumlu duyguları ifade eden güçlü bir
kelimedir.
- "gerçekten": Biraz olumlu duygu. Bir ifadeyi olumlu ya da olumsuz bir şekilde
vurgulamak için kullanılabilir. Bu bağlamda şarkıya yönelik olumlu duyguların
vurgulandığı görülmektedir.
3. Adım: Genel duyarlılığı değerlendirin
Tüm temel unsurlar ve bunlarla ilgili duygular göz önüne alındığında, tweetin
genel hissiyatının olumlu olduğu görülüyor. Kullanıcı, David Archuleta''nın "Touch
Your Hand" şarkısına olan sevgisini ifade ediyor. "Gerçekten" kelimesi olumlu
duyguyu daha da vurgulamaktadır.'
- source_sentence: 'Düşük diş hijyeni güncellemek için bir bash fonksiyon snippet''i
tasarlayın: Yeni başlayanlar için analiz için diş ipi kullanın.Onayla ilgili farklı
koşulları işlemek için/else veya anahtar/vaka ifadelerini uygulayın.Kontrol akışınızı
ve her kararın arkasındaki gerekçeyi açıklayan ayrıntılı yorumlar sağlayın.'
sentences:
- 'Komut dosyasının yürütülmesi sırasında kullanıcı girişine dayalı koşullu mantığı
uygulayan bir BASH işlevi şablonu:
`` Bash
update_low_dental_hygiene () {
# Rıza için istekli kullanıcı
-p "Düşük diş hijyeni güncelleme izni veriyor musunuz? [Y/N]"
Case $ rızası
y | y)
Echo "Güncelleme ..."
# Güncellemeleri burada gerçekleştirin ...
;;
n | n)
Echo "İşlem İptal edildi."
Dönüş 1
;;
*)
Echo "Geçersiz Seçenek Seçildi."
Dönüş 1
;;
ESAC
}
``
Bu örnekte, herhangi bir güncelleme yapmadan önce kullanıcıyı rızalarını istemek
için `` okuma '''' kullanırız.Kullanıcı tarafından girilen değer `` $ onay ''''
değişkeninde saklanır.Daha sonra, kullanıcının yanıtını değerlendirmek ve uygun
önlemleri almak için bir dizi ``/`başka '''' ifadeleri (parantez yerine` [[]]
`` kullanarak) kullanırız.Kullanıcı rızası verirse (`$ cisent = ''y''`), istenen
güncellemeleri ilk` `eco` gövdesinde gerçekleştirebiliriz.Eğer rızayı reddederlerse
(`$ consent = ''n''`), bir mesaj görüntüler ve` return` anahtar kelimesini kullanarak
sıfır olmayan bir durum koduyla işlevden çıkarız.'
- Çevirmenlerin tarih boyunca orijinal anlamın ve diğer önemli değerlerin eşdeğerlerini
ararken benimsedikleri genel yaklaşım nedir?
- 'Bir UILabel''i bir SKView üzerinde görüntülemek için, UILabel''i SKView''ü içeren
ana görünümün bir alt görünümü olarak ekleyebilirsiniz. Örneğin, ana görünüm bir
UIViewController''ın görünümü ise, UILabel''i şu şekilde ekleyebilirsiniz:
''''''''
UILabel *label = [[UILabel tahsisi] initWithFrame:CGRectMake(0, 0, 200, 50)];
label.text = @"Etiketim";
label.center = CGPointMake(self.view.center.x, self.view.center.y - 50); // konumu
gerektiği gibi ayarlayın
[self.view addSubview:etiket];
''''''''
Bu, "Etiketim" metnini içeren bir UILabel oluşturacak ve onu ana UIView''ın ortasına,
SKView''ün yukarısına konumlandıracaktır. Etiketin konumunu ve boyutunu gerektiği
gibi ayarlamak için çerçeve ve merkez özelliklerini değiştirebilirsiniz.'
- source_sentence: Süslenmiş Fyodor Dostoyevski ve Dylan Thomas arasında bir Rap Savaşı
yaratın
sentences:
- YANLIŞ.Sağlanan öneri, sorulan soruyu cevaplamıyor.Soru, erken Kanadalıların başlıca
ekonomik faaliyetlerini sorarken, Marksist'in ekonomik tarihi etkiledi.Bu nedenle,
öneri sorunun doğru bir cevabı değildir ve cevap yanlıştır.
- '# Bu problemde 0''dan 5''e kadar bir sayı doğrumuz var.
# Bir nokta (2,5) aralığındaysa 4''e yakındır.
# Yani olumlu sonuçlar, uzunluğu 3 olan (2,5] aralığındaki noktalardır.
# Toplam sonuçlar, uzunluğu 5 olan [0,5] aralığındaki noktalardır.
# Yani olasılık, olumlu sonuçların toplam sonuçlara oranıyla verilir.
# Olumlu sonuçların uzunluğu
olumlu_sonuçlar = 3
# Toplam sonuçların uzunluğu
toplam_sonuçlar = 5
# Olasılığı hesapla
olasılık = olumlu_sonuçlar / toplam_sonuçlar
# Olasılığı en yakın onluğa kadar yazdır
print(yuvarlak(olasılık, 1))'
- 'SüslenmişFyodor Dostoyevski:
Dinle genç Dylan, kavgaya hazırsın
Ben Rus edebiyatının kralıyım, içgörü ustasıyım
Galce cazibene ve lirik akışına sahip olabilirsin
Ama iş hikaye anlatmaya gelince, gösteriyi ben yürütüyorum
Dylan Thomas:
Sen kral olabilirsin ama ben bu ülkenin ozanıyım
Kelimeler ve ritim elimde, hepsi benim emrimde
Ayetlerim ateş gibidir, parlak ve gerçek yanarlar
Rus olabilirsin ama sana Gallilerin neler yapabileceğini göstereceğim
SüslenmişFyodor Dostoyevski:
Büyük bir oyun konuşuyorsun ama bunu destekleyebilir misin?
Suç ve Ceza ve Karamazov Kardeşler gibi klasikler yazdım.
Çalışmanız güzel olabilir ama derinlik ve ruhtan yoksun
Sen sadece hip hop rolü olan gösterişli bir çocuksun
Dylan Thomas:
Gücümü ve zekamı hafife alma
Seni vazgeçirecek sözlerim, ritmim ve kalbim var
Şiirlerim sonsuza kadar yaşayacak, hikayelerinizde kıvılcım yok
Ünlü olabilirsin ama ben her zaman bir iz bırakacağım
SüslenmişFyodor Dostoyevski:
Kelimelerle aranız iyi olabilir ama ciddiyetten yoksunsunuz
Benim karakterlerim hayat nefes alıyor, seninki ise sadece bir kabarıklık yığını
Ben ağır siklet şampiyonuyum ve sen sadece yeni gelensin
Ringten inin ve ustanın devam etmesine izin verin
Dylan Thomas:
Yeni adam olabilirim ama burada kalacağım
Benim sözlerim seninkilerden daha uzun süre dayanacak çünkü asla bozulmayacaklar
Klasiklerini alacağım ve şiirsel parıltımı ekleyeceğim
Ve dünyaya Dylan Thomas''ın paylaşmak için burada olduğunu gösterin!
(İki şair birbirlerinin sanatına karşılıklı saygı göstererek geri çekilirken kalabalıktan
alkışlar yükseliyor)'
- source_sentence: 'S: İtalyanca bir cümle göz önüne alındığında, cümle üzerinde küçük
değişiklikler yaparak yeni bir İtalyan cezası üretin.Burada, değişikliklerin anlamsal
olarak ilişkili olduğundan ve girişe sözdizimsel olarak benzer olduğundan emin
olun.Ve üretilen cümlenin yüksek sağduyulu mantıklılığı olması gerekir, yani bunun
doğru olma olasılığı vardır.
Siete entusiasti di scavare un Serpente Un Luogo Nascosto.
A:'
sentences:
- 'Verilen cümlede küçük değişiklikler yaparak yeni bir İtalyan cümle oluşturmak
için şu adımları izleyeceğim:
Adım 1: Orijinal cümlenin anlamını anlayın.
"Siete entusiasti di scavare un Serpente Un Luogo Nascosto" "" Gizli bir yerde
bir yılanı kazmaktan heyecan duyuyorsunuz. "Konunun (siz) gizli bir yerde bir
yılanı kazma eylemi konusunda hevesli olduğunu ima eder.
Adım 2: Cümledeki temel öğeleri tanımlayın.
Cümledeki temel unsurlar:
- Konu: "Siete" (siz)
- fiil: "çöpe" (kazmak için)
- Nesne: "Un Serpente" (bir yılan)
- Konum: "Un Luogo Nascosto''da" (Gizli Bir Yerde)
Adım 3: Anlamsal olarak ilgili değişikliklerle yeni bir cümle oluşturun.
Anlamsal alaka düzeyini korumak için, genel anlamı sağlam tutarken orijinal cümlede
küçük değişiklikler yapacağım.İşte yeni cümle:
"Un Luogo Misterioso''da Siete Entusiasti di Scoprire un Serpente."
Bu yeni cümle "Gizemli bir yerde bir yılan keşfetmekten heyecan duyuyorsunuz"
anlamına geliyor.Keşif ve heyecan duygusunu korumak için "Scoprire" ile "Scoprire"
(keşfetmek) ile değiştirdim.Ayrıca, gizlilik ve entrika fikrini korumak için "nascosto"
(gizli) "Misterioso" olarak değiştirdim.
Adım 4: Sözdizimsel benzerlik sağlayın.
Yeni cümle, orijinal cümle ile aynı sözdizimsel yapıyı, "siete" (siz), "scoprire"
(keşfetmek için) fiili, "un serpente" (bir yılan) nesnesi ile korurLuogo Misterioso
"(gizemli bir yerde).Bu, yeni cümlenin sözdizimsel olarak orijinaline benzer olmasını
sağlar.
Adım 5: Sağlıklı uygunluğu doğrulayın.
Üretilen cümlenin makul bir gerçek olma olasılığı olmasını sağlamak için, tarif
edilen senaryonun uygunluğunu göz önünde bulundurmamız gerekir.Gizemli bir yerde
bir yılan keşfetmek yaygın olmasa da, olasılık alanı içindedir.Bu nedenle, üretilen
cümlenin yüksek bir sağduyulu vardır.
Bu adımları izleyerek, anlamsal olarak ilişkili, sözdizimsel olarak benzer ve
yüksek sağduyse sahip olma kriterlerini karşılayan yeni bir İtalyan cümle oluşturdum.'
- "Mühendisler için ellerin iyice kurulanması şeklindeki ekstrem el yıkama tekniğini\
\ uygulayan, C++ ile yazılmış bazı örnek kodlar aşağıda verilmiştir:\n```c++\n\
#include <iostream>\nad alanı std'sini kullanma;\n \nint ana() {\n //Kullanıcıdan\
\ adını girmesini isteyin\n cout << \"Lütfen adınızı giriniz: \";\n dize adı;\n\
\ getline(cin, isim);\n \n // İsme göre kimin ellerini kurutması gerektiğini belirleyin\n\
\ bool needToDry = false;\n if (isim == \"John\") {\n needToDry = doğru;\n } else\
\ if (isim == \"Jane\") {\n needToDry = yanlış;\n } başka {\n // Gerektiğinde\
\ diğer adları burada işleyin\n while (doğru) {\n cout << \"Geçersiz ad girildi.\
\ Lütfen tekrar deneyin: \";\n getline(cin, isim);\n \n if (isim == \"John\")\
\ {\n needToDry = doğru;\n kırmak;\n } else if (isim == \"Jane\") {\n needToDry\
\ = yanlış;\n kırmak;\n }\n }\n }\n \n // Sonucu göster\n if (needToDry) {\n cout\
\ << \"Merhaba \" + name + \". Görünüşe göre ellerinizi kurutmanız gerekiyor.\"\
\n << son\n << \"En az 20 saniye fırçaladığınızdan emin olun, iyice durulayın\"\
\n << \"ve ardından bunları tamamen kurutmak için kağıt havlu kullanın.\" << endl;\n\
\ } başka {\n cout << \"Merhaba \" + name + \". Adınıza göre görünmüyor\"\n <<\
\ \"işe dönmeden önce ellerinizi kurutmanız gerektiği gibi.\" \n << endl;\n }\n\
\ \n 0 değerini döndür;\n}\n''''\nBu kod, John'un veya Jane'in ellerini kurulaması\
\ gerekip gerekmediğini belirlemek için \"if\" ifadesini kullanır. Kullanıcının\
\ girdiği ad bu iki değerden biriyle eşleşirse karşılık gelen boole değeri buna\
\ göre ayarlanacaktır. Ancak, girilen ad tanınmazsa kod geri döner ve kullanıcıdan\
\ \"John\" veya \"Jane\" yazana kadar adını yeniden girmesini ister. 'While' döngüsü,\
\ kullanıcının adını girerken yapmış olabileceği hataları düzeltme şansına sahip\
\ olmasını sağlar. Doğru ad girildiğinde, kullanıcıya ellerini kurulaması gerekip\
\ gerekmediğini bildiren uygun mesaj görüntülenir."
- Cümle eksik ve mantıklı olmak için bitirilmesi gerekiyor.Her ikisi de "Lawrence,
gece boyunca yağmurda elektrikli biçme makinesini bıraktı" ya da "Matthew gece
boyunca yağmurda elektrik biçme makinesini dışarıda bıraktı."
datasets:
- trmteb/cleaned_turkish_embedding_model_training_data_colab
pipeline_tag: sentence-similarity
library_name: sentence-transformers
metrics:
- cosine_accuracy
- cosine_accuracy_threshold
- cosine_f1
- cosine_f1_threshold
- cosine_precision
- cosine_recall
- cosine_ap
- cosine_mcc
model-index:
- name: SentenceTransformer based on dbmdz/bert-base-turkish-uncased
results:
- task:
type: binary-classification
name: Binary Classification
dataset:
name: dev
type: dev
metrics:
- type: cosine_accuracy
value: 0.9999994108754744
name: Cosine Accuracy
- type: cosine_accuracy_threshold
value: -0.11720609664916992
name: Cosine Accuracy Threshold
- type: cosine_f1
value: 0.9999997054376504
name: Cosine F1
- type: cosine_f1_threshold
value: -0.11720609664916992
name: Cosine F1 Threshold
- type: cosine_precision
value: 1.0
name: Cosine Precision
- type: cosine_recall
value: 0.9999994108754744
name: Cosine Recall
- type: cosine_ap
value: 1.0
name: Cosine Ap
- type: cosine_mcc
value: 0.0
name: Cosine Mcc
---
# SentenceTransformer based on dbmdz/bert-base-turkish-uncased
This is a [sentence-transformers](https://www.SBERT.net) model finetuned from [dbmdz/bert-base-turkish-uncased](https://huggingface.co/dbmdz/bert-base-turkish-uncased) on the [cleaned_turkish_embedding_model_training_data_colab](https://huggingface.co/datasets/trmteb/cleaned_turkish_embedding_model_training_data_colab) dataset. It maps sentences & paragraphs to a 768-dimensional dense vector space and can be used for semantic textual similarity, semantic search, paraphrase mining, text classification, clustering, and more.
## Model Details
### Model Description
- **Model Type:** Sentence Transformer
- **Base model:** [dbmdz/bert-base-turkish-uncased](https://huggingface.co/dbmdz/bert-base-turkish-uncased) <!-- at revision 6cb8cd880acc6f7d9723161b573fce0dfd23b39b -->
- **Maximum Sequence Length:** 512 tokens
- **Output Dimensionality:** 768 dimensions
- **Similarity Function:** Cosine Similarity
- **Training Dataset:**
- [cleaned_turkish_embedding_model_training_data_colab](https://huggingface.co/datasets/trmteb/cleaned_turkish_embedding_model_training_data_colab)
<!-- - **Language:** Unknown -->
<!-- - **License:** Unknown -->
### Model Sources
- **Documentation:** [Sentence Transformers Documentation](https://sbert.net)
- **Repository:** [Sentence Transformers on GitHub](https://github.com/UKPLab/sentence-transformers)
- **Hugging Face:** [Sentence Transformers on Hugging Face](https://huggingface.co/models?library=sentence-transformers)
### Full Model Architecture
```
SentenceTransformer(
(0): Transformer({'max_seq_length': 512, 'do_lower_case': False}) with Transformer model: BertModel
(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})
)
```
## 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("trmteb/bert-base-turkish-uncased-cachedmnrl-contrastive-loss")
# Run inference
sentences = [
'S: İtalyanca bir cümle göz önüne alındığında, cümle üzerinde küçük değişiklikler yaparak yeni bir İtalyan cezası üretin.Burada, değişikliklerin anlamsal olarak ilişkili olduğundan ve girişe sözdizimsel olarak benzer olduğundan emin olun.Ve üretilen cümlenin yüksek sağduyulu mantıklılığı olması gerekir, yani bunun doğru olma olasılığı vardır.\nSiete entusiasti di scavare un Serpente Un Luogo Nascosto.\nA:',
'Verilen cümlede küçük değişiklikler yaparak yeni bir İtalyan cümle oluşturmak için şu adımları izleyeceğim:\n\nAdım 1: Orijinal cümlenin anlamını anlayın.\n"Siete entusiasti di scavare un Serpente Un Luogo Nascosto" "" Gizli bir yerde bir yılanı kazmaktan heyecan duyuyorsunuz. "Konunun (siz) gizli bir yerde bir yılanı kazma eylemi konusunda hevesli olduğunu ima eder.\n\nAdım 2: Cümledeki temel öğeleri tanımlayın.\nCümledeki temel unsurlar:\n- Konu: "Siete" (siz)\n- fiil: "çöpe" (kazmak için)\n- Nesne: "Un Serpente" (bir yılan)\n- Konum: "Un Luogo Nascosto\'da" (Gizli Bir Yerde)\n\nAdım 3: Anlamsal olarak ilgili değişikliklerle yeni bir cümle oluşturun.\nAnlamsal alaka düzeyini korumak için, genel anlamı sağlam tutarken orijinal cümlede küçük değişiklikler yapacağım.İşte yeni cümle:\n\n"Un Luogo Misterioso\'da Siete Entusiasti di Scoprire un Serpente."\nBu yeni cümle "Gizemli bir yerde bir yılan keşfetmekten heyecan duyuyorsunuz" anlamına geliyor.Keşif ve heyecan duygusunu korumak için "Scoprire" ile "Scoprire" (keşfetmek) ile değiştirdim.Ayrıca, gizlilik ve entrika fikrini korumak için "nascosto" (gizli) "Misterioso" olarak değiştirdim.\n\nAdım 4: Sözdizimsel benzerlik sağlayın.\nYeni cümle, orijinal cümle ile aynı sözdizimsel yapıyı, "siete" (siz), "scoprire" (keşfetmek için) fiili, "un serpente" (bir yılan) nesnesi ile korurLuogo Misterioso "(gizemli bir yerde).Bu, yeni cümlenin sözdizimsel olarak orijinaline benzer olmasını sağlar.\n\nAdım 5: Sağlıklı uygunluğu doğrulayın.\nÜretilen cümlenin makul bir gerçek olma olasılığı olmasını sağlamak için, tarif edilen senaryonun uygunluğunu göz önünde bulundurmamız gerekir.Gizemli bir yerde bir yılan keşfetmek yaygın olmasa da, olasılık alanı içindedir.Bu nedenle, üretilen cümlenin yüksek bir sağduyulu vardır.\n\nBu adımları izleyerek, anlamsal olarak ilişkili, sözdizimsel olarak benzer ve yüksek sağduyse sahip olma kriterlerini karşılayan yeni bir İtalyan cümle oluşturdum.',
'Mühendisler için ellerin iyice kurulanması şeklindeki ekstrem el yıkama tekniğini uygulayan, C++ ile yazılmış bazı örnek kodlar aşağıda verilmiştir:\n```c++\n#include <iostream>\nad alanı std\'sini kullanma;\n \nint ana() {\n //Kullanıcıdan adını girmesini isteyin\n cout << "Lütfen adınızı giriniz: ";\n dize adı;\n getline(cin, isim);\n \n // İsme göre kimin ellerini kurutması gerektiğini belirleyin\n bool needToDry = false;\n if (isim == "John") {\n needToDry = doğru;\n } else if (isim == "Jane") {\n needToDry = yanlış;\n } başka {\n // Gerektiğinde diğer adları burada işleyin\n while (doğru) {\n cout << "Geçersiz ad girildi. Lütfen tekrar deneyin: ";\n getline(cin, isim);\n \n if (isim == "John") {\n needToDry = doğru;\n kırmak;\n } else if (isim == "Jane") {\n needToDry = yanlış;\n kırmak;\n }\n }\n }\n \n // Sonucu göster\n if (needToDry) {\n cout << "Merhaba " + name + ". Görünüşe göre ellerinizi kurutmanız gerekiyor."\n << son\n << "En az 20 saniye fırçaladığınızdan emin olun, iyice durulayın"\n << "ve ardından bunları tamamen kurutmak için kağıt havlu kullanın." << endl;\n } başka {\n cout << "Merhaba " + name + ". Adınıza göre görünmüyor"\n << "işe dönmeden önce ellerinizi kurutmanız gerektiği gibi." \n << endl;\n }\n \n 0 değerini döndür;\n}\n\'\'\'\'\nBu kod, John\'un veya Jane\'in ellerini kurulaması gerekip gerekmediğini belirlemek için "if" ifadesini kullanır. Kullanıcının girdiği ad bu iki değerden biriyle eşleşirse karşılık gelen boole değeri buna göre ayarlanacaktır. Ancak, girilen ad tanınmazsa kod geri döner ve kullanıcıdan "John" veya "Jane" yazana kadar adını yeniden girmesini ister. \'While\' döngüsü, kullanıcının adını girerken yapmış olabileceği hataları düzeltme şansına sahip olmasını sağlar. Doğru ad girildiğinde, kullanıcıya ellerini kurulaması gerekip gerekmediğini bildiren uygun mesaj görüntülenir.',
]
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]
```
<!--
### Direct Usage (Transformers)
<details><summary>Click to see the direct usage in Transformers</summary>
</details>
-->
<!--
### Downstream Usage (Sentence Transformers)
You can finetune this model on your own dataset.
<details><summary>Click to expand</summary>
</details>
-->
<!--
### Out-of-Scope Use
*List how the model may foreseeably be misused and address what users ought not to do with the model.*
-->
## Evaluation
### Metrics
#### Binary Classification
* Dataset: `dev`
* Evaluated with [<code>BinaryClassificationEvaluator</code>](https://sbert.net/docs/package_reference/sentence_transformer/evaluation.html#sentence_transformers.evaluation.BinaryClassificationEvaluator)
| Metric | Value |
|:--------------------------|:--------|
| cosine_accuracy | 1.0 |
| cosine_accuracy_threshold | -0.1172 |
| cosine_f1 | 1.0 |
| cosine_f1_threshold | -0.1172 |
| cosine_precision | 1.0 |
| cosine_recall | 1.0 |
| **cosine_ap** | **1.0** |
| cosine_mcc | 0.0 |
<!--
## Bias, Risks and Limitations
*What are the known or foreseeable issues stemming from this model? You could also flag here known failure cases or weaknesses of the model.*
-->
<!--
### Recommendations
*What are recommendations with respect to the foreseeable issues? For example, filtering explicit content.*
-->
## Training Details
### Training Dataset
#### cleaned_turkish_embedding_model_training_data_colab
* Dataset: [cleaned_turkish_embedding_model_training_data_colab](https://huggingface.co/datasets/trmteb/cleaned_turkish_embedding_model_training_data_colab) at [d35bbe7](https://huggingface.co/datasets/trmteb/cleaned_turkish_embedding_model_training_data_colab/tree/d35bbe783be6ad22910bee9b08bb1bb6345e5f48)
* Size: 32,523,072 training samples
* Columns: <code>anchor</code> and <code>positive</code>
* Approximate statistics based on the first 1000 samples:
| | anchor | positive |
|:--------|:------------------------------------------------------------------------------------|:-----------------------------------------------------------------------------------|
| type | string | string |
| details | <ul><li>min: 6 tokens</li><li>mean: 139.24 tokens</li><li>max: 512 tokens</li></ul> | <ul><li>min: 7 tokens</li><li>mean: 234.7 tokens</li><li>max: 512 tokens</li></ul> |
* Samples:
| anchor | positive |
|:---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|:---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|
| <code>Yüksek Sosyal Medyayı Hesaplayan bir Julia komut dosyası pasajı oluşturun: Yeni Başlayanlar İçin Mühendis için Kullanıcı Etkileşimi. Bias'a dayalı olarak farklı eylemleri koşullu olarak gerçekleştirmek için if/else veya switch/case ifadelerini kullanın. Prova yapın ve ardından kontrol akışının ana hatlarını çizen ve farklı senaryoları nasıl ele aldığınıza dair yorumları ekleyin.</code> | <code>Burada, tespit edilen önyargının türüne bağlı olarak hangi eylemin gerçekleştirileceğini belirlemek için koşullu ifadeler (if...else) kullanarak yeni başlayan mühendisler için yüksek sosyal medya kullanıcı etkileşimini hesaplayan örnek bir Julia komut dosyası verilmiştir: ```julia kullanma CSV içe aktarma DataFrames # Giriş dosyası yolunu ve sütun adlarını tanımlayın input_file = "data.csv" sütunlar = ["post", "beğeniler", "retweetler", "yanıtlar"] # CSV dosyasındaki giriş verilerini DataFrame df =DataFrames'e okuyun. okunabilir(giriş_dosyası, sütunlar=sütunlar) # Beğenileri, retweetleri, yanıtları toplayarak toplam etkileşimleri hesaplayın etkileşimler = df[:, :likes] .+ df[:, :retweets] + df[:, :replies] # Şunun için eşikleri tanımlayın: düşük, orta ve yüksek düzeyde etkileşim low_threshold = 10 orta_threshold = 25 high_threshold = 40 # Olumlu yanıtların yüzdesini hesaplama işlevi function get_percentage(x) return round((count(y -> y == true, x)/length( x))*100; rakam=2) end # 1:size...</code> |
| <code>İşte bir hedef: Kamp ateşinde patlamış mısır yapmak. Bu hedefe ulaşmak için hangi yol daha mantıklıdır?</code> | <code>Kamp ateşinde patlamış mısır yapmanın farklı yolları vardır, ancak mantıklı olan yollardan biri patlamış mısır patlatıcısı kullanmaktır. Patlamış mısır patlatıcısı, patlamış mısır tanelerini patlarken karıştıracak bir mekanizmaya sahip, uzun saplı ve kapaklı özel bir tenceredir. Patlamış mısır patlatıcısını kullanmak için önce bir kamp ateşi yakarsınız ve ateşin sıcak kömürlere dönüşmesine izin verirsiniz. Daha sonra patlamış mısır patlatıcısını sıcak kömürlerin üzerine yerleştirip biraz yağ ve patlamış mısır taneleri eklersiniz. Daha sonra kapağı kapatıp sapı ateşin üzerinde tutarken, kolu çevirerek çekirdekleri karıştırırsınız. Çekirdekler patladıkça tencereyi dolduracak ve kamp ateşinizde taze patlamış mısırın tadını çıkarabilirsiniz! Bu yöntem mantıklıdır çünkü kamp ateşinde patlamış mısır yapmanın güvenli ve etkili bir yoludur ve patlamış mısırın eşit şekilde pişmesini ve yanmamasını sağlar.</code> |
| <code>Aşağıdaki soruyu cevaplayın: İşlem: - Bulaşık Makinesini açın - Alt rafı dışarı kaydırın - Kirli bir tabak alın - Tabağı durulayın - Tabağı rafa yerleştirin - Suyun tüm parçalara ulaşması için yeterli alan bırakarak tekrarlayın - Sabunu doldurun fincan - Bulaşık makinesini açın. Soru: Diyelim ki sadece birkaç eşya yerleştiriliyor, bulaşık makinesinin daha iyi temizlenmesine YARDIMCI olmayı nasıl etkileyecek? - A: daha fazla - B: daha az - C: etkisi yok Cevap:</code> | <code>C: etkisi yok Adım adım gerekçe: 1. Bulaşık makinesinin açılması: Bu, kirli bulaşıklara erişmek ve onları yerleştirmek için gereklidir. 2. Kaydırma alt raftan dışarı: Bu, kirli bulaşıkları yüklemek için kolay erişim sağlar. 3. Kirli bir tabağın alınması: Bulaşıkların temizlenmesi için bulaşık makinesine yerleştirilmesi gerekir. 4. Plakanın durulanması: Bu, bulaşık makinesine koymadan önce büyük yiyecek parçacıklarının temizlenmesine yardımcı olur. 5. Tabağın rafa yerleştirilmesi: Tabağın, bulaşık makinesinde temizlenmesi için rafa sabitlenmesi gerekir. 6. Suyun tüm eşyalara ulaşması için yeterli alan bırakarak bu adımların tekrarlanması: Tüm bulaşıkların düzgün bir şekilde yerleştirilmesini ve verimli bir şekilde temizlenmesi için su ve deterjan için yeterli alana sahip olmasını sağlar. 7. Sabun kabının doldurulması: Bulaşık makineleri, bulaşıkları etkili bir şekilde temizlemek için deterjana ihtiyaç duyar. 8. Bulaşık makinesinin çalıştırılması: Temizleme işleminin başlaması için bulaş...</code> |
* Loss: [<code>CachedMultipleNegativesRankingLoss</code>](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": 128
}
```
### Evaluation Dataset
#### cleaned_turkish_embedding_model_training_data_colab
* Dataset: [cleaned_turkish_embedding_model_training_data_colab](https://huggingface.co/datasets/trmteb/cleaned_turkish_embedding_model_training_data_colab) at [d35bbe7](https://huggingface.co/datasets/trmteb/cleaned_turkish_embedding_model_training_data_colab/tree/d35bbe783be6ad22910bee9b08bb1bb6345e5f48)
* Size: 1,697,434 evaluation samples
* Columns: <code>sentence1</code>, <code>sentence2</code>, and <code>label</code>
* Approximate statistics based on the first 1000 samples:
| | sentence1 | sentence2 | label |
|:--------|:------------------------------------------------------------------------------------|:------------------------------------------------------------------------------------|:-----------------------------|
| type | string | string | int |
| details | <ul><li>min: 7 tokens</li><li>mean: 130.72 tokens</li><li>max: 512 tokens</li></ul> | <ul><li>min: 4 tokens</li><li>mean: 209.28 tokens</li><li>max: 512 tokens</li></ul> | <ul><li>1: 100.00%</li></ul> |
* Samples:
| sentence1 | sentence2 | label |
|:---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|:---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|:---------------|
| <code>Ar-Ge ekibi personel sayısı planlayıcımız olan ve işe alım çabaları ve yönetim için kullanılan bir elektronik tablom var (FY22-23 Talepleri olarak adlandırılıyor). Kaynak bulma ekibini yönetiyorum ve ekibim için ayrı iş akışları/listeler/grafikler oluşturmak amacıyla bu konudaki bilgileri (bulunabilecek en güncel yer burası) kullanmak istiyorum, böylece doğru rolleri/becerileri önceliklendirebilir ve kaynak sağlayabiliriz. şimdi ve gelecekteki gelecek (ilerideki gelecekteki rolleri planlamamıza olanak tanıyacak). FY22-23 e-tablosu ihtiyacımız olan tüm verileri içeriyor. İlk önce verileri size verdiğim sütunlardan (size verdikten sonra) başka bir e-tabloya çekmek için formüller oluşturmama yardımcı olabilir misiniz? Daha sonra bu verileri oluşturmak için kullanabiliriz. bize yardımcı olacak küçük araçlar (örneğin, hem o an için hem de gelecekte ihtiyaç duyacağımız şeyler/yaklaşanlar için kaynak sağlamaya odaklanmamız gereken rolleri/becerileri vurgulayan kısa vadeli ve uzun vadeli bir ö...</code> | <code>Elbette, bu konuda size yardımcı olmaktan memnuniyet duyarım. Öncelikle verileri bir e-tablodan diğerine çekmek için formülleri nasıl kullanabileceğinizi açıklayayım. Bunu yapmak için Google E-Tablolar'daki "IMPORTRANGE" işlevini kullanabilirsiniz. Bu işlev, bir e-tablodan diğerine bir dizi hücreyi aktarmanıza olanak tanır. Bunu nasıl kullanabileceğinize dair bir örnek: ``` =IMPORTRANGE("https://docs.google.com/spreadsheets/d/[spreadsheet-id]", "Sheet1!A1:C3") ``` In Bu örnekte, "[e-tablo kimliği]", verileri içe aktarmak istediğiniz e-tablonun benzersiz tanımlayıcısıdır ve "Sayfa1!A1:C3", içe aktarmak istediğiniz hücre aralığıdır. Farklı hücreleri veya farklı sayıda hücreyi içe aktarmak için bu aralığı ayarlayabilirsiniz. İkinci e-tablodaki verilere sahip olduğunuzda, bunu ihtiyacınız olan listeleri ve grafikleri oluşturmak için kullanabilirsiniz. Örneğin, ekibinizin kısa ve uzun vadede odaklanacağı en önemli rollerin ve becerilerin bir listesini oluşturmak için "SIRALAMA" ve "FİLTRE" ...</code> | <code>1</code> |
| <code>S: Bir cümle verildiğinde, pek olası olmayan bir sonraki ifadeyi üretin. Bir sonraki ifade verilen bağlamla mantıksal olarak ilgili olmamalıdır. İnsanlar bir kanoda küreklerle kürek çekiyorlar. Adam A:</code> | <code>Adam aniden Shakespeare'in sonelerini mükemmel bir beşli ölçüyle okumaya başladı. Adım 1: Verilen bağlamı tanımlayın - insanlar bir kanoda küreklerle kürek çekiyorlar. Adım 2: Hiç beklenmedik bir sonraki ifadeyi oluşturun - Adam aniden Shakespeare'in sonelerini mükemmel bir beşli ölçüyle okumaya başladı. Adım 3: İfadeyi gerekçelendirin - Verilen bağlam kürekli bir kanoda kürek çeken insanlarla ilgilidir ve bu aktivite ile Shakespeare'in sonelerini okumak arasında mantıksal bir bağlantı yoktur. Bu nedenle, ifade olası değildir ve verilen bağlamla alakalı değildir.</code> | <code>1</code> |
| <code>Olağanüstü Diş hijyenini dönüştüren bir Go modülü pasajı oluşturun: Profesyoneller için Karar Vermede Diş Fırçalama. Güvenliğe dayalı olarak farklı durumları ele almak için if/else veya switch/case ifadelerini ekleyin. Yaklaşımınızı açıklayan yorumlarla kontrol akışınızın iyi bir şekilde belgelendiğinden emin olun.</code> | <code>İşte Golang'da bu işlevselliğin olası bir uygulaması: ```go package main import ( "fmt" ) func transformExtremeDentalHygiene(input string) string { // Çıktıyı saklayacak değişkeni tanımla var çıktı dizisi // Hangisinin hangisi olduğunu belirlemek için switch case ifadesi giriş değerine bağlı olarak uygulanacak dönüşüm switch input { case "Dişleri günde iki kez fırçalayın": çıktı = fmt.Sprintf("Bu %v, plak gelişemeyeceğinden daha iyi diş sağlığına yol açar.", input) case "Günde bir kez diş ipi kullanın" ": Output = fmt.Sprintf("Bu %v, dişlerin arasındaki yiyecek parçacıklarını uzaklaştırarak çürüme riskini azaltır.", input) default: Output = fmt.Sprintf("%v aşırı bir durum olarak görülmese de yine de önemli", input) } return çıktı } func main() { input := "Günde bir kez diş ipi kullanın" result := transformExtremeDentalHygiene(input) fmt.Println(result) } ```</code> | <code>1</code> |
* Loss: [<code>CachedMultipleNegativesRankingLoss</code>](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": 128
}
```
### Training Hyperparameters
#### Non-Default Hyperparameters
- `eval_strategy`: steps
- `per_device_train_batch_size`: 32768
- `per_device_eval_batch_size`: 32768
- `learning_rate`: 3e-05
- `num_train_epochs`: 1
- `lr_scheduler_type`: cosine_with_restarts
- `warmup_ratio`: 0.05
- `bf16`: True
- `batch_sampler`: no_duplicates
#### All Hyperparameters
<details><summary>Click to expand</summary>
- `overwrite_output_dir`: False
- `do_predict`: False
- `eval_strategy`: steps
- `prediction_loss_only`: True
- `per_device_train_batch_size`: 32768
- `per_device_eval_batch_size`: 32768
- `per_gpu_train_batch_size`: None
- `per_gpu_eval_batch_size`: None
- `gradient_accumulation_steps`: 1
- `eval_accumulation_steps`: None
- `torch_empty_cache_steps`: None
- `learning_rate`: 3e-05
- `weight_decay`: 0.0
- `adam_beta1`: 0.9
- `adam_beta2`: 0.999
- `adam_epsilon`: 1e-08
- `max_grad_norm`: 1.0
- `num_train_epochs`: 1
- `max_steps`: -1
- `lr_scheduler_type`: cosine_with_restarts
- `lr_scheduler_kwargs`: {}
- `warmup_ratio`: 0.05
- `warmup_steps`: 0
- `log_level`: passive
- `log_level_replica`: warning
- `log_on_each_node`: True
- `logging_nan_inf_filter`: True
- `save_safetensors`: True
- `save_on_each_node`: False
- `save_only_model`: False
- `restore_callback_states_from_checkpoint`: False
- `no_cuda`: False
- `use_cpu`: False
- `use_mps_device`: False
- `seed`: 42
- `data_seed`: None
- `jit_mode_eval`: False
- `use_ipex`: False
- `bf16`: True
- `fp16`: False
- `fp16_opt_level`: O1
- `half_precision_backend`: auto
- `bf16_full_eval`: False
- `fp16_full_eval`: False
- `tf32`: None
- `local_rank`: 0
- `ddp_backend`: None
- `tpu_num_cores`: None
- `tpu_metrics_debug`: False
- `debug`: []
- `dataloader_drop_last`: False
- `dataloader_num_workers`: 0
- `dataloader_prefetch_factor`: None
- `past_index`: -1
- `disable_tqdm`: False
- `remove_unused_columns`: True
- `label_names`: None
- `load_best_model_at_end`: False
- `ignore_data_skip`: False
- `fsdp`: []
- `fsdp_min_num_params`: 0
- `fsdp_config`: {'min_num_params': 0, 'xla': False, 'xla_fsdp_v2': False, 'xla_fsdp_grad_ckpt': False}
- `tp_size`: 0
- `fsdp_transformer_layer_cls_to_wrap`: None
- `accelerator_config`: {'split_batches': False, 'dispatch_batches': None, 'even_batches': True, 'use_seedable_sampler': True, 'non_blocking': False, 'gradient_accumulation_kwargs': None}
- `deepspeed`: None
- `label_smoothing_factor`: 0.0
- `optim`: adamw_torch
- `optim_args`: None
- `adafactor`: False
- `group_by_length`: False
- `length_column_name`: length
- `ddp_find_unused_parameters`: None
- `ddp_bucket_cap_mb`: None
- `ddp_broadcast_buffers`: False
- `dataloader_pin_memory`: True
- `dataloader_persistent_workers`: False
- `skip_memory_metrics`: True
- `use_legacy_prediction_loop`: False
- `push_to_hub`: False
- `resume_from_checkpoint`: None
- `hub_model_id`: None
- `hub_strategy`: every_save
- `hub_private_repo`: None
- `hub_always_push`: False
- `gradient_checkpointing`: False
- `gradient_checkpointing_kwargs`: None
- `include_inputs_for_metrics`: False
- `include_for_metrics`: []
- `eval_do_concat_batches`: True
- `fp16_backend`: auto
- `push_to_hub_model_id`: None
- `push_to_hub_organization`: None
- `mp_parameters`:
- `auto_find_batch_size`: False
- `full_determinism`: False
- `torchdynamo`: None
- `ray_scope`: last
- `ddp_timeout`: 1800
- `torch_compile`: False
- `torch_compile_backend`: None
- `torch_compile_mode`: None
- `include_tokens_per_second`: False
- `include_num_input_tokens_seen`: False
- `neftune_noise_alpha`: None
- `optim_target_modules`: None
- `batch_eval_metrics`: False
- `eval_on_start`: False
- `use_liger_kernel`: False
- `eval_use_gather_object`: False
- `average_tokens_across_devices`: False
- `prompts`: None
- `batch_sampler`: no_duplicates
- `multi_dataset_batch_sampler`: proportional
</details>
### Training Logs
| Epoch | Step | Training Loss | Validation Loss | dev_cosine_ap |
|:------:|:----:|:-------------:|:---------------:|:-------------:|
| 0.8157 | 810 | 1.7383 | - | - |
| 0.8258 | 820 | 1.7339 | - | - |
| 0.8359 | 830 | 1.7353 | - | - |
| 0.8459 | 840 | 1.7311 | - | - |
| 0.8560 | 850 | 1.7383 | - | - |
| 0.8661 | 860 | 1.7355 | - | - |
| 0.8761 | 870 | 1.7314 | - | - |
| 0.8862 | 880 | 1.7261 | - | - |
| 0.8963 | 890 | 1.7358 | - | - |
| 0.9063 | 900 | 1.7219 | 0.5177 | 1.0 |
| 0.9164 | 910 | 1.7281 | - | - |
| 0.9265 | 920 | 1.7357 | - | - |
| 0.9366 | 930 | 1.7271 | - | - |
| 0.9466 | 940 | 1.7305 | - | - |
| 0.9567 | 950 | 1.7279 | - | - |
| 0.9668 | 960 | 1.7203 | - | - |
| 0.9768 | 970 | 1.7309 | - | - |
| 0.9869 | 980 | 1.724 | - | - |
| 0.9970 | 990 | 1.3144 | - | - |
### Framework Versions
- Python: 3.11.12
- Sentence Transformers: 4.1.0
- Transformers: 4.51.3
- PyTorch: 2.6.0+cu124
- Accelerate: 1.6.0
- Datasets: 3.6.0
- Tokenizers: 0.21.1
## 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}
}
```
<!--
## Glossary
*Clearly define terms in order to be accessible across audiences.*
-->
<!--
## Model Card Authors
*Lists the people who create the model card, providing recognition and accountability for the detailed work that goes into its construction.*
-->
<!--
## Model Card Contact
*Provides a way for people who have updates to the Model Card, suggestions, or questions, to contact the Model Card authors.*
--> |