/ Модель

Характеристики

Контекст
8 194 токена
Параметры
659 млн
Архитектура
xlm-roberta · dense
Базовая модель
bge-m3
Библиотека
sentence-transformers
Опубликована
29 окт 2025

bge-m3-thai-land-tax-legal-retrieval

ЭмбеддингиТекст → embedding3 профессии

Дообученная на тайском законодательстве модель эмбеддингов для семантического поиска и сопоставления запросов с фрагментами законов о земельном и имущественном налоге.

123скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены29 окт 2025

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

Тесты пользователейпока нет

Никто ещё не опубликовал тест этой модели. Соберите бенчмарк из своих задач — результат появится здесь.

  1. Добавьте модель в бенчмарк

    Вместе с другими моделями категории «Эмбеддинги» — сравнение идёт внутри одной категории.

  2. Опишите свои задачи

    Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.

  3. Запустите и опубликуйте

    Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.

Публичные оценки

Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.

В подключённых источниках результатов для этой модели пока нет.

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

Модель SentenceTransformer, созданная дообучением BAAI/bge-m3 для поиска по тайскому земельному и имущественному налоговому законодательству. Она преобразует предложения и абзацы в плотные векторы размерностью 1024; сходство текстов оценивается косинусной мерой. Архитектура включает XLM-RoBERTa, слой пулинга по CLS-токену и нормализацию векторов. Максимальная длина входа — 8192 токена, число параметров — 658,7 млн.

Модель предназначена для семантического поиска и сопоставления запросов с фрагментами законов, а также может использоваться для поиска похожих формулировок и группировки текстов. Обучение выполнено на парах запросов и релевантных и нерелевантных фрагментов; примеры и данные обучения относятся к тайскому закону о земельном и имущественном налоге. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия в предоставленных сведениях не указана.

Сценарии применения

  • поиск нужного фрагмента тайского закона о земельном и имущественном налоге по вопросу
  • ранжирование фрагментов закона по релевантности запросу
  • поиск похожих положений и формулировок в тайских правовых текстах
  • группировка фрагментов законодательства по смыслу
  • сопоставление перефразированных запросов с текстами закона

Ограничения

Специализация обучения ограничена тайским законодательством о земельном и имущественном налоге, поэтому качество поиска в других правовых областях и языках не подтверждено. Модель выдаёт векторы для поиска и сопоставления, а не готовые юридические ответы.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

SentenceTransformer based on BAAI/bge-m3

This is a sentence-transformers model finetuned from BAAI/bge-m3. It maps sentences & paragraphs to a 1024-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: BAAI/bge-m3
  • Maximum Sequence Length: 8192 tokens
  • Output Dimensionality: 1024 tokens
  • Similarity Function: Cosine Similarity

Model Sources

Full Model Architecture

SentenceTransformer(
  (0): Transformer({'max_seq_length': 8192, 'do_lower_case': False}) with Transformer model: XLMRobertaModel 
  (1): Pooling({'word_embedding_dimension': 1024, 'pooling_mode_cls_token': True, 'pooling_mode_mean_tokens': False, 'pooling_mode_max_tokens': False, 'pooling_mode_mean_sqrt_len_tokens': False, 'pooling_mode_weightedmean_tokens': False, 'pooling_mode_lasttoken': False, 'include_prompt': True})
  (2): Normalize()
)

Usage

Direct Usage (Sentence Transformers)

First install the Sentence Transformers library:

pip install -U sentence-transformers

Then you can load this model and run inference.

from sentence_transformers import SentenceTransformer

# Download from the 🤗 Hub
model = SentenceTransformer("sentence_transformers_model_id")
# Run inference
sentences = [
    'พนักงานที่ได้รับการแต่งตั้งตามมาตรา 11 มีอำนาจในการบังคับใช้กฎหมายหรือไม่?',
    '[ชื่อกฎหมาย:] พระราชบัญญัติภาษีที่ดินและสิ่งปลูกสร้าง พ.ศ. 2562 มาตรา 11\n[ข้อความกฎหมาย:] ให้ผู้บริหารท้องถิ่นมีอำนาจแต่งตั้งพนักงานสำรวจพนักงานประเมินและพนักงานเก็บภาษีเพื่อปฏิบัติการให้เป็นไปตามพระราชบัญญัตินี้ในการปฏิบัติหน้าที่ตามพระราชบัญญัตินี้ให้พนักงานตามวรรคหนึ่งเป็นเจ้าพนักงานตามประมวลกฎหมายอาญา',
    '[ชื่อกฎหมาย:] พระราชบัญญัติภาษีที่ดินและสิ่งปลูกสร้าง พ.ศ. 2562 มาตรา 21\n[ข้อความกฎหมาย:] ในแต่ละจังหวัดยกเว้นกรุงเทพมหานครให้มีคณะกรรมการคณะหนึ่งเรียกว่า "คณะกรรมการภาษีที่ดินและสิ่งปลูกสร้างประจำจังหวัด" ประกอบด้วยผู้ว่าราชการจังหวัดเป็นประธานกรรมการปลัดจังหวัดเจ้าพนักงานที่ดินจังหวัดธนารักษ์พื้นที่โยธาธิการและผังเมืองจังหวัดสรรพากรพื้นที่ที่ผู้ว่าราชการจังหวัดแต่งตั้งจำนวนหนึ่งคนนายกองค์การบริหารส่วนจังหวัดนายกเทศมนตรีจำนวนห้าคนนายกองค์การบริหารส่วนตำบลจำนวนห้าคนเป็นกรรมการและให้ท้องถิ่นจังหวัดเป็นกรรมการและเลขานุการ ในกรณีที่จังหวัดใดมีผู้บริหารท้องถิ่นขององค์กรปกครองส่วนท้องถิ่นอื่นในจังหวัดให้ผู้บริหารท้องถิ่นขององค์กรปกครองส่วนท้องถิ่นอื่นในจังหวัดนั้นเป็นกรรมการร่วมด้วยจำนวนหนึ่งคนให้นายกเทศมนตรีนายกองค์การบริหารส่วนตำบลและผู้บริหารท้องถิ่นขององค์กรปกครองส่วนท้องถิ่นอื่นในจังหวัดเป็นผู้พิจารณาเลือกนายกเทศมนตรีนายกองค์การบริหารส่วนตำบลหรือผู้บริหารท้องถิ่นขององค์กรปกครองส่วนท้องถิ่นอื่นในจังหวัดตามวรรคหนึ่งและวรรคสองแล้วแต่กรณีทั้งนี้ตามระเบียบที่รัฐมนตรีว่าการกระทรวงมหาดไทยประกาศกำหนดคณะกรรมการภาษีที่ดินและสิ่งปลูกสร้างประจำจังหวัดมีหน้าที่และอำนาจพิจารณาให้ความเห็นชอบอัตราภาษีตามร่างข้อบัญญัติท้องถิ่นขององค์กรปกครองส่วนท้องถิ่นตามมาตรา37วรรคเจ็ดให้ความเห็นชอบการลดภาษีหรือยกเว้นภาษีของผู้บริหารท้องถิ่นตามมาตรา56หรือมาตรา57และให้คำปรึกษาหรือคำแนะนำแก่ผู้บริหารท้องถิ่นเกี่ยวกับการจัดเก็บภาษีขององค์กรปกครองส่วนท้องถิ่นในจังหวัดรวมทั้งปฏิบัติการอื่นตามที่กำหนดในพระราชบัญญัตินี้ เพื่อประโยชน์แห่งมาตรานี้คำว่า"ผู้บริหารท้องถิ่นขององค์กรปกครองส่วนท้องถิ่นอื่นในจังหวัด"ให้หมายความรวมถึงนายกเมืองพัทยาด้วย',
]
embeddings = model.encode(sentences)
print(embeddings.shape)
# [3, 1024]

# Get the similarity scores for the embeddings
similarities = model.similarity(embeddings, embeddings)
print(similarities.shape)
# [3, 3]

Training Details

Training Dataset

Unnamed Dataset

  • Size: 24,642 training samples
  • Columns: anchor, positive, and negative
  • Approximate statistics based on the first 1000 samples:
    anchorpositivenegative
    typestringstringstring
    detailsmin: 10 tokensmean: 20.81 tokensmax: 37 tokensmin: 48 tokensmean: 403.73 tokensmax: 736 tokensmin: 48 tokensmean: 373.05 tokensmax: 1640 tokens
  • Samples:
    anchorpositivenegative
    พระราชบัญญัติที่กล่าวถึงในข้อความนี้มีชื่อว่าอะไร?[ชื่อกฎหมาย:] พระราชบัญญัติภาษีที่ดินและสิ่งปลูกสร้าง พ.ศ. 2562 มาตรา 1[ข้อความกฎหมาย:] พระราชบัญญัตินี้เรียกว่า"พระราชบัญญัติภาษีที่ดินและสิ่งปลูกสร้างพ.ศ.2562"[ชื่อกฎหมาย:] พระราชบัญญัติภาษีที่ดินและสิ่งปลูกสร้าง พ.ศ. 2562 มาตรา 4[ข้อความกฎหมาย:] กฎหมาย กฎ ระเบียบและข้อบังคับใดที่ใช้บังคับอยู่ในวันก่อนวันที่พระราชบัญญัตินี้ใช้บังคับที่กล่าวถึงหรืออ้างถึงภาษีโรงเรือนและที่ดินตามกฎหมายว่าด้วยภาษีโรงเรือนและที่ดินหรือภาษีบำรุงท้องที่ตามกฎหมายว่าด้วยภาษีบำรุงท้องที่ ไม่ให้มีความหมายเป็นการกล่าวถึงหรืออ้างถึงภาษีตามพระราชบัญญัตินี้ กฎหมายใดที่ใช้บังคับอยู่ในวันก่อนวันที่พระราชบัญญัตินี้ใช้บังคับ ซึ่งได้บัญญัติให้ทรัพย์สินของบุคคลใดได้รับยกเว้นภาษีอากรตามกฎหมายโดยมิได้ระบุถึงภาษีอากรประเภทใดประเภทหนึ่งโดยเฉพาะหรือได้รับการยกเว้นภาษีโรงเรือนและที่ดินตามกฎหมายว่าด้วยภาษีโรงเรือนและที่ดินหรือภาษีบำรุงท้องที่ตามกฎหมายว่าด้วยภาษีบำรุงท้องที่ ไม่ให้มีความหมายเป็นการยกเว้นภาษีตามพระราชบัญญัตินี้ ความในวรรคสองมิให้ใช้บังคับกับการยกเว้นภาษีอากรตามกฎหมายที่ตราขึ้นตามข้อผูกพันที่ประเทศไทยมีอยู่ต่อองค์การสหประชาชาติ หรือตามกฎหมายระหว่างประเทศ หรือตามความตกลงระหว่างประเทศ หรือตามหลักถ้อยทีถ้อยปฏิบัติต่อกันกับนานาประเทศ
    พระราชบัญญัติที่กล่าวถึงในข้อความนี้มีชื่อว่าอะไร?[ชื่อกฎหมาย:] พระราชบัญญัติภาษีที่ดินและสิ่งปลูกสร้าง พ.ศ. 2562 มาตรา 1[ข้อความกฎหมาย:] พระราชบัญญัตินี้เรียกว่า"พระราชบัญญัติภาษีที่ดินและสิ่งปลูกสร้างพ.ศ.2562"[ชื่อกฎหมาย:] พระราชบัญญัติภาษีที่ดินและสิ่งปลูกสร้าง พ.ศ. 2562 คำปรารภ[ข้อความกฎหมาย:] "พระราชบัญญัติภาษีที่ดินและสิ่งปลูกสร้างพ.ศ.2562 สมเด็จพระเจ้าอยู่หัวมหาวชิราลงกรณบดินทรเทพยวรางกูรให้ไว้ณวันที่9มีนาคมพ.ศ.2562เป็นปีที่4ในรัชกาลปัจจุบัน สมเด็จพระเจ้าอยู่หัวมหาวชิราลงกรณบดินทรเทพยวรางกูรมีพระราชโองการโปรดเกล้าฯให้ประกาศว่า โดยที่เป็นการสมควรปรับปรุงกฎหมายว่าด้วยภาษีโรงเรือนและที่ดินและกฎหมายว่าด้วยภาษีบำรุงท้องที่ พระราชบัญญัตินี้มีบทบัญญัติบางประการเกี่ยวกับการจำกัดสิทธิและเสรีภาพของบุคคลซึ่งมาตรา26ประกอบกับมาตรา33และมาตรา37ของรัฐธรรมนูญแห่งราชอาณาจักรไทย บัญญัตินี้ให้กระทำได้โดยอาศัยอำนาจตามบทบัญญัติแห่งกฎหมาย เหตุผลและความจำเป็นในการจำกัดสิทธิและเสรีภาพของบุคคลตามพระราชบัญญัตินี้เพื่อให้การดำเนินการเกี่ยวกับการจัดเก็บภาษีที่ดินและสิ่งปลูกสร้างเป็นไปด้วยความเรียบร้อยและมีประสิทธิภาพอันจะเป็นประโยชน์ในด้านเศรษฐกิจของประเทศซึ่งการตราพระราชบัญญัตินี้สอดคล้องกับเงื่อนไขที่บัญญัติไว้ในมาตรา26ของรัฐธรรมนูญแห่งราชอาณาจักรไทยแล้ว จึงทรงพระกรุณาโปรดเกล้าฯให้ตราพระราชบัญญัติขึ้นไว้โดยคำแนะนำและยินยอมของสภานิติบัญญัติแห่งชาติทำหน้าที่รัฐสภาดังต่อไปนี้"
    พระราชบัญญัติที่กล่าวถึงในข้อความนี้มีชื่อว่าอะไร?[ชื่อกฎหมาย:] พระราชบัญญัติภาษีที่ดินและสิ่งปลูกสร้าง พ.ศ. 2562 มาตรา 1[ข้อความกฎหมาย:] พระราชบัญญัตินี้เรียกว่า"พระราชบัญญัติภาษีที่ดินและสิ่งปลูกสร้างพ.ศ.2562"[ชื่อกฎหมาย:] พระราชบัญญัติภาษีที่ดินและสิ่งปลูกสร้าง พ.ศ. 2562 มาตรา 98[ข้อความกฎหมาย:] การดำเนินการออกกฎกระทรวงระเบียบและประกาศตามพระราชบัญญัตินี้ให้ดำเนินการให้แล้วเสร็จภายในหนึ่งร้อยยี่สิบวันนับแต่วันที่พระราชบัญญัตินี้มีผลใช้บังคับหากไม่สามารถดำเนินการได้ให้รัฐมนตรีรายงานเหตุผลที่ไม่อาจดำเนินการได้ต่อคณะรัฐมนตรีเพื่อทราบ ผู้รับสนองพระราชโองการพลเอกประยุทธ์จันทร์โอชานายกรัฐมนตรี หมายเหตุ:->เหตุผลในการประกาศใช้พระราชบัญญัติฉบับนี้คือโดยที่กฎหมายว่าด้วยภาษีโรงเรือนและที่ดินและกฎหมายว่าด้วยภาษีบำรุงท้องที่ได้ใช้บังคับมาเป็นเวลานานแล้วการจัดเก็บภาษีตามกฎหมายทั้งสองฉบับไม่เหมาะสมกับสถานการณ์ในปัจจุบันสมควรยกเลิกกฎหมายทั้งสองฉบับดังกล่าวและให้ใช้กฎหมายว่าด้วยภาษีที่ดินและสิ่งปลูกสร้างแทนโดยมีองค์กรปกครองส่วนท้องถิ่นเป็นผู้รับผิดชอบการจัดเก็บภาษีดังกล่าวจึงจำเป็นต้องตราพระราชบัญญัตินี้
  • Loss: TripletLoss with these parameters:
    {
        "distance_metric": "TripletDistanceMetric.EUCLIDEAN",
        "triplet_margin": 0.3
    }
    

Evaluation Dataset

Unnamed Dataset

  • Size: 7,060 evaluation samples
  • Columns: anchor, positive, and negative
  • Approximate statistics based on the first 1000 samples:
    anchorpositivenegative
    typestringstringstring
    detailsmin: 10 tokensmean: 21.07 tokensmax: 38 tokensmin: 48 tokensmean: 293.7 tokensmax: 736 tokensmin: 49 tokensmean: 298.7 tokensmax: 1640 tokens
  • Samples:
    anchorpositivenegative
    ชื่อของพระราชบัญญัติที่เกี่ยวข้องกับภาษีที่ดินและสิ่งปลูกสร้างตามข้อความนี้คืออะไร?[ชื่อกฎหมาย:] พระราชบัญญัติภาษีที่ดินและสิ่งปลูกสร้าง พ.ศ. 2562 มาตรา 1[ข้อความกฎหมาย:] พระราชบัญญัตินี้เรียกว่า"พระราชบัญญัติภาษีที่ดินและสิ่งปลูกสร้างพ.ศ.2562"[ชื่อกฎหมาย:] พระราชบัญญัติภาษีที่ดินและสิ่งปลูกสร้าง พ.ศ. 2562 มาตรา 98[ข้อความกฎหมาย:] การดำเนินการออกกฎกระทรวงระเบียบและประกาศตามพระราชบัญญัตินี้ให้ดำเนินการให้แล้วเสร็จภายในหนึ่งร้อยยี่สิบวันนับแต่วันที่พระราชบัญญัตินี้มีผลใช้บังคับหากไม่สามารถดำเนินการได้ให้รัฐมนตรีรายงานเหตุผลที่ไม่อาจดำเนินการได้ต่อคณะรัฐมนตรีเพื่อทราบ ผู้รับสนองพระราชโองการพลเอกประยุทธ์จันทร์โอชานายกรัฐมนตรี หมายเหตุ:->เหตุผลในการประกาศใช้พระราชบัญญัติฉบับนี้คือโดยที่กฎหมายว่าด้วยภาษีโรงเรือนและที่ดินและกฎหมายว่าด้วยภาษีบำรุงท้องที่ได้ใช้บังคับมาเป็นเวลานานแล้วการจัดเก็บภาษีตามกฎหมายทั้งสองฉบับไม่เหมาะสมกับสถานการณ์ในปัจจุบันสมควรยกเลิกกฎหมายทั้งสองฉบับดังกล่าวและให้ใช้กฎหมายว่าด้วยภาษีที่ดินและสิ่งปลูกสร้างแทนโดยมีองค์กรปกครองส่วนท้องถิ่นเป็นผู้รับผิดชอบการจัดเก็บภาษีดังกล่าวจึงจำเป็นต้องตราพระราชบัญญัตินี้
    ชื่อของพระราชบัญญัติที่เกี่ยวข้องกับภาษีที่ดินและสิ่งปลูกสร้างตามข้อความนี้คืออะไร?[ชื่อกฎหมาย:] พระราชบัญญัติภาษีที่ดินและสิ่งปลูกสร้าง พ.ศ. 2562 มาตรา 1[ข้อความกฎหมาย:] พระราชบัญญัตินี้เรียกว่า"พระราชบัญญัติภาษีที่ดินและสิ่งปลูกสร้างพ.ศ.2562"[ชื่อกฎหมาย:] พระราชบัญญัติภาษีที่ดินและสิ่งปลูกสร้าง พ.ศ. 2562 มาตรา 5[ข้อความกฎหมาย:] ในพระราชบัญญัตินี้ ภาษีหมายความว่าภาษีที่ดินและสิ่งปลูกสร้าง ผู้เสียภาษีหมายความว่าบุคคลธรรมดาหรือนิติบุคคลซึ่งเป็นเจ้าของที่ดินหรือสิ่งปลูกสร้างหรือเป็นผู้ครอบครองหรือทำประโยชน์ในที่ดินหรือสิ่งปลูกสร้างอันเป็นทรัพย์สินของรัฐซึ่งเป็นผู้มีหน้าที่เสียภาษีตามพระราชบัญญัตินี้และให้หมายความรวมถึงผู้มีหน้าที่ชำระภาษีแทนผู้เสียภาษีตามพระราชบัญญัตินี้ด้วย ที่ดินหมายความว่าพื้นดินและให้หมายความรวมถึงพื้นที่ที่เป็นภูเขาหรือที่มีน้ำด้วย สิ่งปลูกสร้างหมายความว่าโรงเรือนอาคารตึกหรือสิ่งปลูกสร้างอย่างอื่นที่บุคคลอาจเข้าอยู่อาศัยหรือใช้สอยได้หรือที่ใช้เป็นที่เก็บสินค้าหรือประกอบการอุตสาหกรรมหรือพาณิชยกรรมและให้หมายความรวมถึงห้องชุดหรือแพที่บุคคลอาจใช้อยู่อาศัยได้หรือที่มีไว้เพื่อหาผลประโยชน์ด้วย ห้องชุดหมายความว่าห้องชุดตามกฎหมายว่าด้วยอาคารชุดที่ได้ออกหนังสือแสดงกรรมสิทธิ์ห้องชุดแล้ว องค์กรปกครองส่วนท้องถิ่นหมายความว่าเทศบาลองค์การบริหารส่วนตำบลกรุงเทพมหานครเมืองพัทยาและองค์กรปกครองส่วนท้องถิ่นอื่นตามที่มีกฎหมายจัดตั้งแต่ไม่หมายความรวมถึงองค์การบริหารส่วนจังหวัด เขตองค์กรปกครองส่วนท้องถิ่นหมายความว่า ->เขตเทศบาล ->เขตองค์การบริหารส่วนตำบล ->เขตกรุงเทพมหานคร ->เขตเมืองพัทยา ->เขตองค์กรปกครองส่วนท้องถิ่นอื่นตามที่มีกฎหมายกำหนดแต่ไม่หมายความรวมถึงเขตองค์การบริหารส่วนจังหวัด ผู้บริหารท้องถิ่นหมายความว่า ->นายกเทศมนตรี ->นายกองค์การบริหารส่วนตำบล ->ผู้ว่าราชการกรุงเทพมหานคร ->นายกเมืองพัทยา ->ผู้บริหารท้องถิ่นอื่นตามที่มีกฎหมายกำหนดแต่ไม่หมายความรวมถึงนายกองค์การบริหารส่วนจังหวัด "ข้อบัญญัติท้องถิ่น"หมายความว่า ->เทศบัญญัติ ->ข้อบัญญัติองค์การบริหารส่วนตำบล ->ข้อบัญญัติกรุงเทพมหานคร ->ข้อบัญญัติเมืองพัทยา ->ข้อบัญญัติขององค์กรปกครองส่วนท้องถิ่นอื่นตามที่มีกฎหมายกำหนดแต่ไม่หมายความรวมถึงข้อบัญญัติองค์การบริหารส่วนจังหวัด "คณะกรรมการกำหนดราคาประเมินทุนทรัพย์"หมายความว่าคณะกรรมการกำหนดราคาประเมินทุนทรัพย์ตามประมวลกฎหมายที่ดิน "คณะอนุกรรมการประจำจังหวัด"หมายความว่าคณะอนุกรรมการประจำจังหวัดตามประมวลกฎหมายที่ดิน "คณะกรรมการพิจารณาอุทธรณ์การประเมินภาษี"หมายความว่าคณะกรรมการพิจารณาอุทธรณ์การประเมินภาษีประจำจังหวัดหรือคณะกรรมการพิจารณาอุทธรณ์การประเมินภาษีกรุงเทพมหานครแล้วแต่กรณี "พนักงานสำรวจ"หมายความว่าผู้ซึ่งได้รับแต่งตั้งให้มีหน้าที่สำรวจที่ดินและสิ่งปลูกสร้างที่ผู้เสียภาษีเป็นเจ้าของหรือครอบครองอยู่ "พนักงานประเมิน"หมายความว่าผู้ซึ่งได้รับแต่งตั้งให้มีหน้าที่ประเมินภาษี "พนักงานเก็บภาษี"หมายความว่าผู้ซึ่งได้รับแต่งตั้งให้มีหน้าที่รับชำระภาษีและเร่งรัดการชำระภาษี "ปี"หมายความว่าปีปฏิทิน "รัฐมนตรี"หมายความว่ารัฐมนตรีผู้รักษาการตามพระราชบัญญัตินี้
    ชื่อของพระราชบัญญัติที่เกี่ยวข้องกับภาษีที่ดินและสิ่งปลูกสร้างตามข้อความนี้คืออะไร?[ชื่อกฎหมาย:] พระราชบัญญัติภาษีที่ดินและสิ่งปลูกสร้าง พ.ศ. 2562 มาตรา 1[ข้อความกฎหมาย:] พระราชบัญญัตินี้เรียกว่า"พระราชบัญญัติภาษีที่ดินและสิ่งปลูกสร้างพ.ศ.2562"[ชื่อกฎหมาย:] พระราชบัญญัติภาษีที่ดินและสิ่งปลูกสร้าง พ.ศ. 2562 คำปรารภ[ข้อความกฎหมาย:] "พระราชบัญญัติภาษีที่ดินและสิ่งปลูกสร้างพ.ศ.2562 สมเด็จพระเจ้าอยู่หัวมหาวชิราลงกรณบดินทรเทพยวรางกูรให้ไว้ณวันที่9มีนาคมพ.ศ.2562เป็นปีที่4ในรัชกาลปัจจุบัน สมเด็จพระเจ้าอยู่หัวมหาวชิราลงกรณบดินทรเทพยวรางกูรมีพระราชโองการโปรดเกล้าฯให้ประกาศว่า โดยที่เป็นการสมควรปรับปรุงกฎหมายว่าด้วยภาษีโรงเรือนและที่ดินและกฎหมายว่าด้วยภาษีบำรุงท้องที่ พระราชบัญญัตินี้มีบทบัญญัติบางประการเกี่ยวกับการจำกัดสิทธิและเสรีภาพของบุคคลซึ่งมาตรา26ประกอบกับมาตรา33และมาตรา37ของรัฐธรรมนูญแห่งราชอาณาจักรไทย บัญญัตินี้ให้กระทำได้โดยอาศัยอำนาจตามบทบัญญัติแห่งกฎหมาย เหตุผลและความจำเป็นในการจำกัดสิทธิและเสรีภาพของบุคคลตามพระราชบัญญัตินี้เพื่อให้การดำเนินการเกี่ยวกับการจัดเก็บภาษีที่ดินและสิ่งปลูกสร้างเป็นไปด้วยความเรียบร้อยและมีประสิทธิภาพอันจะเป็นประโยชน์ในด้านเศรษฐกิจของประเทศซึ่งการตราพระราชบัญญัตินี้สอดคล้องกับเงื่อนไขที่บัญญัติไว้ในมาตรา26ของรัฐธรรมนูญแห่งราชอาณาจักรไทยแล้ว จึงทรงพระกรุณาโปรดเกล้าฯให้ตราพระราชบัญญัติขึ้นไว้โดยคำแนะนำและยินยอมของสภานิติบัญญัติแห่งชาติทำหน้าที่รัฐสภาดังต่อไปนี้"
  • Loss: TripletLoss with these parameters:
    {
        "distance_metric": "TripletDistanceMetric.EUCLIDEAN",
        "triplet_margin": 0.3
    }
    

Training Hyperparameters

Non-Default Hyperparameters

  • overwrite_output_dir: True
  • per_device_train_batch_size: 2
  • per_device_eval_batch_size: 2
  • learning_rate: 2e-05
  • num_train_epochs: 2
  • lr_scheduler_type: cosine
  • warmup_steps: 500
  • bf16: True
  • load_best_model_at_end: True
  • optim: adamw_torch_fused

All Hyperparameters

  • overwrite_output_dir: True
  • do_predict: False
  • prediction_loss_only: True
  • per_device_train_batch_size: 2
  • per_device_eval_batch_size: 2
  • per_gpu_train_batch_size: None
  • per_gpu_eval_batch_size: None
  • gradient_accumulation_steps: 1
  • eval_accumulation_steps: None
  • learning_rate: 2e-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: 2
  • max_steps: -1
  • lr_scheduler_type: cosine
  • lr_scheduler_kwargs: {}
  • warmup_ratio: 0.0
  • warmup_steps: 500
  • 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
  • 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: True
  • ignore_data_skip: False
  • fsdp: []
  • fsdp_min_num_params: 0
  • fsdp_config: {'min_num_params': 0, 'xla': False, 'xla_fsdp_v2': False, 'xla_fsdp_grad_ckpt': False}
  • fsdp_transformer_layer_cls_to_wrap: None
  • accelerator_config: {'split_batches': False, 'dispatch_batches': None, 'even_batches': True, 'use_seedable_sampler': True}
  • deepspeed: None
  • label_smoothing_factor: 0.0
  • optim: adamw_torch_fused
  • 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: False
  • hub_always_push: False
  • gradient_checkpointing: False
  • gradient_checkpointing_kwargs: None
  • include_inputs_for_metrics: False
  • fp16_backend: auto
  • push_to_hub_model_id: None
  • push_to_hub_organization: None
  • mp_parameters:
  • auto_find_batch_size: False
  • full_determinism: False
  • torchdynamo: None
  • ray_scope: last
  • ddp_timeout: 1800
  • torch_compile: False
  • torch_compile_backend: None
  • torch_compile_mode: None
  • dispatch_batches: None
  • split_batches: None
  • include_tokens_per_second: False
  • include_num_input_tokens_seen: False
  • neftune_noise_alpha: None
  • batch_sampler: batch_sampler
  • multi_dataset_batch_sampler: proportional

Training Logs

EpochStepTraining Lossloss
0.081210000.16270.1232
0.162320000.10680.1005
0.243530000.09250.0948
0.324640000.08250.0842
0.405850000.07740.0864
0.487060000.07420.0699
0.568170000.06820.0704
0.649380000.06260.0624
0.730590000.05470.0620
0.8116100000.05160.0561
0.8928110000.05180.0592
0.9739120000.04910.0559
1.0551130000.0340.0542
1.1363140000.03280.0494
1.2174150000.02820.0514
1.2986160000.02740.0499
1.3798170000.02320.0462
1.4609180000.02440.0456
1.5421190000.02120.0456
1.6232200000.01880.0449
1.7044210000.01840.0425
1.7856220000.01830.0431
1.8667230000.01930.0435
1.9479240000.01620.0432
  • The bold row denotes the saved checkpoint.

Framework Versions

  • Python: 3.10.9
  • Sentence Transformers: 3.0.1
  • Transformers: 4.38.2
  • PyTorch: 2.4.0+cu121
  • Accelerate: 0.32.1
  • Datasets: 2.16.1
  • Tokenizers: 0.15.2

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",
}

TripletLoss

@misc{hermans2017defense,
    title={In Defense of the Triplet Loss for Person Re-Identification}, 
    author={Alexander Hermans and Lucas Beyer and Bastian Leibe},
    year={2017},
    eprint={1703.07737},
    archivePrefix={arXiv},
    primaryClass={cs.CV}
}

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм · sentence-transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
XLMRobertaModel
Ревизия весов
244aa9f

0 моделей