File size: 33,006 Bytes
182d2f5
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
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
857
858
859
860
861
862
863
864
865
866
867
868
869
870
871
872
873
874
875
876
877
878
879
880
881
882
883
884
885
886
887
---
base_model: BAAI/bge-m3
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
pipeline_tag: sentence-similarity
tags:
- sentence-transformers
- sentence-similarity
- feature-extraction
- generated_from_trainer
- dataset_size:6749
- loss:MatryoshkaLoss
- loss:MultipleNegativesRankingLoss
widget:
- source_sentence: La presentació de la comunicació prèvia, acompanyada de la documentació
    exigida, habilita a la persona interessada a executar els actes que s'hi descriuen,
    des del dia de la seva presentació, sens perjudici de les facultats de comprovació,
    control i inspecció de l'Ajuntament.
  sentences:
  - Quin és el resultat de la llicència d'usos i obres provisionals en relació amb
    altres autoritzacions administratives?
  - Quin és el paper de la persona interessada en aquest tràmit?
  - Quin és el tipus d'impost que es beneficia d'aquest tràmit?
- source_sentence: L'aportació de residus a la Deixalleria municipal us permet obtenir
    una bonificació de la taxa de residus del 15%.
  sentences:
  - Quin és el benefici de la Deixalleria municipal?
  - Quin és el benefici de tenir un volant de convivència?
  - Quin és el benefici de tenir el certificat del nombre d’habitants i habitatges
    del Padró d’Habitants?
- source_sentence: La presentació de la comunicació prèvia, acompanyada de la documentació
    exigida, habilita a la persona interessada a executar els actes que s'hi descriuen,
    des del dia de la seva presentació, sens perjudici de les facultats de comprovació,
    control i inspecció de l’Ajuntament.
  sentences:
  - Quin és el resultat de la presentació de la documentació exigida?
  - Quina és la condició per a la concessió de la bonificació?
  - On es troben els drets funeraris que es volen canviar?
- source_sentence: Renovació de concessió de drets funeraris a llarg termini (cementiri)
  sentences:
  - Quin és el requisit per aturar o estacionar el vehicle amb la targeta d'aparcament
    de transport col·lectiu?
  - Quin és el benefici de la concessió de drets funeraris a llarg termini?
  - Quin és el tipus de residus que es requereixen per a la bonificació?
- source_sentence: La presentació de la sol·licitud no dona dret al muntatge de la
    parada.
  sentences:
  - Quin és el motiu per canviar la persona titular dels drets funeraris?
  - Quin és el propòsit de la reunió informativa i de coordinació?
  - Quin és el requisit per a la presentació de la sol·licitud d’autorització?
model-index:
- name: SentenceTransformer based on BAAI/bge-m3
  results:
  - task:
      type: information-retrieval
      name: Information Retrieval
    dataset:
      name: dim 1024
      type: dim_1024
    metrics:
    - type: cosine_accuracy@1
      value: 0.044
      name: Cosine Accuracy@1
    - type: cosine_accuracy@3
      value: 0.116
      name: Cosine Accuracy@3
    - type: cosine_accuracy@5
      value: 0.18
      name: Cosine Accuracy@5
    - type: cosine_accuracy@10
      value: 0.3506666666666667
      name: Cosine Accuracy@10
    - type: cosine_precision@1
      value: 0.044
      name: Cosine Precision@1
    - type: cosine_precision@3
      value: 0.03866666666666667
      name: Cosine Precision@3
    - type: cosine_precision@5
      value: 0.036
      name: Cosine Precision@5
    - type: cosine_precision@10
      value: 0.03506666666666667
      name: Cosine Precision@10
    - type: cosine_recall@1
      value: 0.044
      name: Cosine Recall@1
    - type: cosine_recall@3
      value: 0.116
      name: Cosine Recall@3
    - type: cosine_recall@5
      value: 0.18
      name: Cosine Recall@5
    - type: cosine_recall@10
      value: 0.3506666666666667
      name: Cosine Recall@10
    - type: cosine_ndcg@10
      value: 0.16592235166459846
      name: Cosine Ndcg@10
    - type: cosine_mrr@10
      value: 0.11099682539682543
      name: Cosine Mrr@10
    - type: cosine_map@100
      value: 0.13414156200645738
      name: Cosine Map@100
  - task:
      type: information-retrieval
      name: Information Retrieval
    dataset:
      name: dim 768
      type: dim_768
    metrics:
    - type: cosine_accuracy@1
      value: 0.04133333333333333
      name: Cosine Accuracy@1
    - type: cosine_accuracy@3
      value: 0.116
      name: Cosine Accuracy@3
    - type: cosine_accuracy@5
      value: 0.17866666666666667
      name: Cosine Accuracy@5
    - type: cosine_accuracy@10
      value: 0.3626666666666667
      name: Cosine Accuracy@10
    - type: cosine_precision@1
      value: 0.04133333333333333
      name: Cosine Precision@1
    - type: cosine_precision@3
      value: 0.03866666666666666
      name: Cosine Precision@3
    - type: cosine_precision@5
      value: 0.03573333333333333
      name: Cosine Precision@5
    - type: cosine_precision@10
      value: 0.03626666666666667
      name: Cosine Precision@10
    - type: cosine_recall@1
      value: 0.04133333333333333
      name: Cosine Recall@1
    - type: cosine_recall@3
      value: 0.116
      name: Cosine Recall@3
    - type: cosine_recall@5
      value: 0.17866666666666667
      name: Cosine Recall@5
    - type: cosine_recall@10
      value: 0.3626666666666667
      name: Cosine Recall@10
    - type: cosine_ndcg@10
      value: 0.16902152680215465
      name: Cosine Ndcg@10
    - type: cosine_mrr@10
      value: 0.11157989417989429
      name: Cosine Mrr@10
    - type: cosine_map@100
      value: 0.13412743689937764
      name: Cosine Map@100
  - task:
      type: information-retrieval
      name: Information Retrieval
    dataset:
      name: dim 512
      type: dim_512
    metrics:
    - type: cosine_accuracy@1
      value: 0.04666666666666667
      name: Cosine Accuracy@1
    - type: cosine_accuracy@3
      value: 0.116
      name: Cosine Accuracy@3
    - type: cosine_accuracy@5
      value: 0.17866666666666667
      name: Cosine Accuracy@5
    - type: cosine_accuracy@10
      value: 0.356
      name: Cosine Accuracy@10
    - type: cosine_precision@1
      value: 0.04666666666666667
      name: Cosine Precision@1
    - type: cosine_precision@3
      value: 0.03866666666666667
      name: Cosine Precision@3
    - type: cosine_precision@5
      value: 0.03573333333333333
      name: Cosine Precision@5
    - type: cosine_precision@10
      value: 0.03560000000000001
      name: Cosine Precision@10
    - type: cosine_recall@1
      value: 0.04666666666666667
      name: Cosine Recall@1
    - type: cosine_recall@3
      value: 0.116
      name: Cosine Recall@3
    - type: cosine_recall@5
      value: 0.17866666666666667
      name: Cosine Recall@5
    - type: cosine_recall@10
      value: 0.356
      name: Cosine Recall@10
    - type: cosine_ndcg@10
      value: 0.16772455344289713
      name: Cosine Ndcg@10
    - type: cosine_mrr@10
      value: 0.11209576719576728
      name: Cosine Mrr@10
    - type: cosine_map@100
      value: 0.13459804045251053
      name: Cosine Map@100
  - task:
      type: information-retrieval
      name: Information Retrieval
    dataset:
      name: dim 256
      type: dim_256
    metrics:
    - type: cosine_accuracy@1
      value: 0.03866666666666667
      name: Cosine Accuracy@1
    - type: cosine_accuracy@3
      value: 0.10666666666666667
      name: Cosine Accuracy@3
    - type: cosine_accuracy@5
      value: 0.17066666666666666
      name: Cosine Accuracy@5
    - type: cosine_accuracy@10
      value: 0.3413333333333333
      name: Cosine Accuracy@10
    - type: cosine_precision@1
      value: 0.03866666666666667
      name: Cosine Precision@1
    - type: cosine_precision@3
      value: 0.035555555555555556
      name: Cosine Precision@3
    - type: cosine_precision@5
      value: 0.034133333333333335
      name: Cosine Precision@5
    - type: cosine_precision@10
      value: 0.034133333333333335
      name: Cosine Precision@10
    - type: cosine_recall@1
      value: 0.03866666666666667
      name: Cosine Recall@1
    - type: cosine_recall@3
      value: 0.10666666666666667
      name: Cosine Recall@3
    - type: cosine_recall@5
      value: 0.17066666666666666
      name: Cosine Recall@5
    - type: cosine_recall@10
      value: 0.3413333333333333
      name: Cosine Recall@10
    - type: cosine_ndcg@10
      value: 0.15868936356762114
      name: Cosine Ndcg@10
    - type: cosine_mrr@10
      value: 0.10455608465608475
      name: Cosine Mrr@10
    - type: cosine_map@100
      value: 0.12901246498692368
      name: Cosine Map@100
  - task:
      type: information-retrieval
      name: Information Retrieval
    dataset:
      name: dim 128
      type: dim_128
    metrics:
    - type: cosine_accuracy@1
      value: 0.04933333333333333
      name: Cosine Accuracy@1
    - type: cosine_accuracy@3
      value: 0.12266666666666666
      name: Cosine Accuracy@3
    - type: cosine_accuracy@5
      value: 0.19866666666666666
      name: Cosine Accuracy@5
    - type: cosine_accuracy@10
      value: 0.36666666666666664
      name: Cosine Accuracy@10
    - type: cosine_precision@1
      value: 0.04933333333333333
      name: Cosine Precision@1
    - type: cosine_precision@3
      value: 0.040888888888888884
      name: Cosine Precision@3
    - type: cosine_precision@5
      value: 0.039733333333333336
      name: Cosine Precision@5
    - type: cosine_precision@10
      value: 0.03666666666666667
      name: Cosine Precision@10
    - type: cosine_recall@1
      value: 0.04933333333333333
      name: Cosine Recall@1
    - type: cosine_recall@3
      value: 0.12266666666666666
      name: Cosine Recall@3
    - type: cosine_recall@5
      value: 0.19866666666666666
      name: Cosine Recall@5
    - type: cosine_recall@10
      value: 0.36666666666666664
      name: Cosine Recall@10
    - type: cosine_ndcg@10
      value: 0.17594327999948436
      name: Cosine Ndcg@10
    - type: cosine_mrr@10
      value: 0.11901798941798955
      name: Cosine Mrr@10
    - type: cosine_map@100
      value: 0.14198426639116846
      name: Cosine Map@100
  - task:
      type: information-retrieval
      name: Information Retrieval
    dataset:
      name: dim 64
      type: dim_64
    metrics:
    - type: cosine_accuracy@1
      value: 0.037333333333333336
      name: Cosine Accuracy@1
    - type: cosine_accuracy@3
      value: 0.09466666666666666
      name: Cosine Accuracy@3
    - type: cosine_accuracy@5
      value: 0.15733333333333333
      name: Cosine Accuracy@5
    - type: cosine_accuracy@10
      value: 0.34
      name: Cosine Accuracy@10
    - type: cosine_precision@1
      value: 0.037333333333333336
      name: Cosine Precision@1
    - type: cosine_precision@3
      value: 0.03155555555555555
      name: Cosine Precision@3
    - type: cosine_precision@5
      value: 0.03146666666666667
      name: Cosine Precision@5
    - type: cosine_precision@10
      value: 0.034
      name: Cosine Precision@10
    - type: cosine_recall@1
      value: 0.037333333333333336
      name: Cosine Recall@1
    - type: cosine_recall@3
      value: 0.09466666666666666
      name: Cosine Recall@3
    - type: cosine_recall@5
      value: 0.15733333333333333
      name: Cosine Recall@5
    - type: cosine_recall@10
      value: 0.34
      name: Cosine Recall@10
    - type: cosine_ndcg@10
      value: 0.1535334048621682
      name: Cosine Ndcg@10
    - type: cosine_mrr@10
      value: 0.09865185185185205
      name: Cosine Mrr@10
    - type: cosine_map@100
      value: 0.12262604132052936
      name: Cosine Map@100
---

# SentenceTransformer based on BAAI/bge-m3

This is a [sentence-transformers](https://www.SBERT.net) model finetuned from [BAAI/bge-m3](https://huggingface.co/BAAI/bge-m3) on the json dataset. 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](https://huggingface.co/BAAI/bge-m3) <!-- at revision 5617a9f61b028005a4858fdac845db406aefb181 -->
- **Maximum Sequence Length:** 8192 tokens
- **Output Dimensionality:** 1024 tokens
- **Similarity Function:** Cosine Similarity
- **Training Dataset:**
    - json
<!-- - **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': 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:

```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("adriansanz/sqv2")
# Run inference
sentences = [
    'La presentació de la sol·licitud no dona dret al muntatge de la parada.',
    'Quin és el requisit per a la presentació de la sol·licitud d’autorització?',
    'Quin és el motiu per canviar la persona titular dels drets funeraris?',
]
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]
```

<!--
### 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

#### Information Retrieval
* Dataset: `dim_1024`
* Evaluated with [<code>InformationRetrievalEvaluator</code>](https://sbert.net/docs/package_reference/sentence_transformer/evaluation.html#sentence_transformers.evaluation.InformationRetrievalEvaluator)

| Metric              | Value      |
|:--------------------|:-----------|
| cosine_accuracy@1   | 0.044      |
| cosine_accuracy@3   | 0.116      |
| cosine_accuracy@5   | 0.18       |
| cosine_accuracy@10  | 0.3507     |
| cosine_precision@1  | 0.044      |
| cosine_precision@3  | 0.0387     |
| cosine_precision@5  | 0.036      |
| cosine_precision@10 | 0.0351     |
| cosine_recall@1     | 0.044      |
| cosine_recall@3     | 0.116      |
| cosine_recall@5     | 0.18       |
| cosine_recall@10    | 0.3507     |
| cosine_ndcg@10      | 0.1659     |
| cosine_mrr@10       | 0.111      |
| **cosine_map@100**  | **0.1341** |

#### Information Retrieval
* Dataset: `dim_768`
* Evaluated with [<code>InformationRetrievalEvaluator</code>](https://sbert.net/docs/package_reference/sentence_transformer/evaluation.html#sentence_transformers.evaluation.InformationRetrievalEvaluator)

| Metric              | Value      |
|:--------------------|:-----------|
| cosine_accuracy@1   | 0.0413     |
| cosine_accuracy@3   | 0.116      |
| cosine_accuracy@5   | 0.1787     |
| cosine_accuracy@10  | 0.3627     |
| cosine_precision@1  | 0.0413     |
| cosine_precision@3  | 0.0387     |
| cosine_precision@5  | 0.0357     |
| cosine_precision@10 | 0.0363     |
| cosine_recall@1     | 0.0413     |
| cosine_recall@3     | 0.116      |
| cosine_recall@5     | 0.1787     |
| cosine_recall@10    | 0.3627     |
| cosine_ndcg@10      | 0.169      |
| cosine_mrr@10       | 0.1116     |
| **cosine_map@100**  | **0.1341** |

#### Information Retrieval
* Dataset: `dim_512`
* Evaluated with [<code>InformationRetrievalEvaluator</code>](https://sbert.net/docs/package_reference/sentence_transformer/evaluation.html#sentence_transformers.evaluation.InformationRetrievalEvaluator)

| Metric              | Value      |
|:--------------------|:-----------|
| cosine_accuracy@1   | 0.0467     |
| cosine_accuracy@3   | 0.116      |
| cosine_accuracy@5   | 0.1787     |
| cosine_accuracy@10  | 0.356      |
| cosine_precision@1  | 0.0467     |
| cosine_precision@3  | 0.0387     |
| cosine_precision@5  | 0.0357     |
| cosine_precision@10 | 0.0356     |
| cosine_recall@1     | 0.0467     |
| cosine_recall@3     | 0.116      |
| cosine_recall@5     | 0.1787     |
| cosine_recall@10    | 0.356      |
| cosine_ndcg@10      | 0.1677     |
| cosine_mrr@10       | 0.1121     |
| **cosine_map@100**  | **0.1346** |

#### Information Retrieval
* Dataset: `dim_256`
* Evaluated with [<code>InformationRetrievalEvaluator</code>](https://sbert.net/docs/package_reference/sentence_transformer/evaluation.html#sentence_transformers.evaluation.InformationRetrievalEvaluator)

| Metric              | Value     |
|:--------------------|:----------|
| cosine_accuracy@1   | 0.0387    |
| cosine_accuracy@3   | 0.1067    |
| cosine_accuracy@5   | 0.1707    |
| cosine_accuracy@10  | 0.3413    |
| cosine_precision@1  | 0.0387    |
| cosine_precision@3  | 0.0356    |
| cosine_precision@5  | 0.0341    |
| cosine_precision@10 | 0.0341    |
| cosine_recall@1     | 0.0387    |
| cosine_recall@3     | 0.1067    |
| cosine_recall@5     | 0.1707    |
| cosine_recall@10    | 0.3413    |
| cosine_ndcg@10      | 0.1587    |
| cosine_mrr@10       | 0.1046    |
| **cosine_map@100**  | **0.129** |

#### Information Retrieval
* Dataset: `dim_128`
* Evaluated with [<code>InformationRetrievalEvaluator</code>](https://sbert.net/docs/package_reference/sentence_transformer/evaluation.html#sentence_transformers.evaluation.InformationRetrievalEvaluator)

| Metric              | Value     |
|:--------------------|:----------|
| cosine_accuracy@1   | 0.0493    |
| cosine_accuracy@3   | 0.1227    |
| cosine_accuracy@5   | 0.1987    |
| cosine_accuracy@10  | 0.3667    |
| cosine_precision@1  | 0.0493    |
| cosine_precision@3  | 0.0409    |
| cosine_precision@5  | 0.0397    |
| cosine_precision@10 | 0.0367    |
| cosine_recall@1     | 0.0493    |
| cosine_recall@3     | 0.1227    |
| cosine_recall@5     | 0.1987    |
| cosine_recall@10    | 0.3667    |
| cosine_ndcg@10      | 0.1759    |
| cosine_mrr@10       | 0.119     |
| **cosine_map@100**  | **0.142** |

#### Information Retrieval
* Dataset: `dim_64`
* Evaluated with [<code>InformationRetrievalEvaluator</code>](https://sbert.net/docs/package_reference/sentence_transformer/evaluation.html#sentence_transformers.evaluation.InformationRetrievalEvaluator)

| Metric              | Value      |
|:--------------------|:-----------|
| cosine_accuracy@1   | 0.0373     |
| cosine_accuracy@3   | 0.0947     |
| cosine_accuracy@5   | 0.1573     |
| cosine_accuracy@10  | 0.34       |
| cosine_precision@1  | 0.0373     |
| cosine_precision@3  | 0.0316     |
| cosine_precision@5  | 0.0315     |
| cosine_precision@10 | 0.034      |
| cosine_recall@1     | 0.0373     |
| cosine_recall@3     | 0.0947     |
| cosine_recall@5     | 0.1573     |
| cosine_recall@10    | 0.34       |
| cosine_ndcg@10      | 0.1535     |
| cosine_mrr@10       | 0.0987     |
| **cosine_map@100**  | **0.1226** |

<!--
## 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

#### json

* Dataset: json
* Size: 6,749 training samples
* Columns: <code>positive</code> and <code>anchor</code>
* Approximate statistics based on the first 1000 samples:
  |         | positive                                                                           | anchor                                                                             |
  |:--------|:-----------------------------------------------------------------------------------|:-----------------------------------------------------------------------------------|
  | type    | string                                                                             | string                                                                             |
  | details | <ul><li>min: 6 tokens</li><li>mean: 42.03 tokens</li><li>max: 106 tokens</li></ul> | <ul><li>min: 10 tokens</li><li>mean: 20.32 tokens</li><li>max: 54 tokens</li></ul> |
* Samples:
  | positive                                                                                                                                                                                                                                                            | anchor                                                                                       |
  |:--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|:---------------------------------------------------------------------------------------------|
  | <code>Aquest tràmit us permet compensar deutes de naturalesa pública a favor de l'Ajuntament, sigui quin sigui el seu estat (voluntari/executiu), amb crèdits reconeguts per aquest a favor del mateix deutor, i que el seu estat sigui pendent de pagament.</code> | <code>Quin és el benefici de la compensació de deutes amb crèdits?</code>                    |
  | <code>El seu objecte és que -prèviament a la seva execució material- l'Ajuntament comprovi l'adequació de l’actuació a la normativa i planejament, així com a les ordenances municipals sobre l’ús del sòl i edificació.</code>                                     | <code>Quin és el paper de les ordenances municipals en aquest tràmit?</code>                 |
  | <code>Comunicació prèvia del manteniment en espais, zones o instal·lacions comunitàries interiors dels edificis (reparació i/o millora de materials).</code>                                                                                                        | <code>Quin és el límit del manteniment en espais comunitaris interiors dels edificis?</code> |
* Loss: [<code>MatryoshkaLoss</code>](https://sbert.net/docs/package_reference/sentence_transformer/losses.html#matryoshkaloss) with these parameters:
  ```json
  {
      "loss": "MultipleNegativesRankingLoss",
      "matryoshka_dims": [
          1024,
          768,
          512,
          256,
          128,
          64
      ],
      "matryoshka_weights": [
          1,
          1,
          1,
          1,
          1,
          1
      ],
      "n_dims_per_step": -1
  }
  ```

### Training Hyperparameters
#### Non-Default Hyperparameters

- `eval_strategy`: epoch
- `per_device_train_batch_size`: 16
- `per_device_eval_batch_size`: 16
- `gradient_accumulation_steps`: 16
- `learning_rate`: 2e-05
- `num_train_epochs`: 5
- `lr_scheduler_type`: cosine
- `warmup_ratio`: 0.2
- `bf16`: True
- `tf32`: True
- `load_best_model_at_end`: True
- `optim`: adamw_torch_fused
- `batch_sampler`: no_duplicates

#### All Hyperparameters
<details><summary>Click to expand</summary>

- `overwrite_output_dir`: False
- `do_predict`: False
- `eval_strategy`: epoch
- `prediction_loss_only`: True
- `per_device_train_batch_size`: 16
- `per_device_eval_batch_size`: 16
- `per_gpu_train_batch_size`: None
- `per_gpu_eval_batch_size`: None
- `gradient_accumulation_steps`: 16
- `eval_accumulation_steps`: None
- `torch_empty_cache_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`: 5
- `max_steps`: -1
- `lr_scheduler_type`: cosine
- `lr_scheduler_kwargs`: {}
- `warmup_ratio`: 0.2
- `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`: True
- `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, 'non_blocking': False, 'gradient_accumulation_kwargs': None}
- `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
- `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
- `dispatch_batches`: None
- `split_batches`: 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
- `eval_use_gather_object`: False
- `batch_sampler`: no_duplicates
- `multi_dataset_batch_sampler`: proportional

</details>

### Training Logs
| Epoch      | Step    | Training Loss | dim_1024_cosine_map@100 | dim_128_cosine_map@100 | dim_256_cosine_map@100 | dim_512_cosine_map@100 | dim_64_cosine_map@100 | dim_768_cosine_map@100 |
|:----------:|:-------:|:-------------:|:-----------------------:|:----------------------:|:----------------------:|:----------------------:|:---------------------:|:----------------------:|
| 0.3791     | 10      | 3.0867        | -                       | -                      | -                      | -                      | -                     | -                      |
| 0.7583     | 20      | 2.4414        | -                       | -                      | -                      | -                      | -                     | -                      |
| 0.9858     | 26      | -             | 0.1266                  | 0.1255                 | 0.1232                 | 0.1257                 | 0.1091                | 0.1345                 |
| 1.1351     | 30      | 1.7091        | -                       | -                      | -                      | -                      | -                     | -                      |
| 1.5142     | 40      | 1.2495        | -                       | -                      | -                      | -                      | -                     | -                      |
| 1.8934     | 50      | 0.9813        | -                       | -                      | -                      | -                      | -                     | -                      |
| 1.9692     | 52      | -             | 0.1315                  | 0.1325                 | 0.1285                 | 0.1328                 | 0.1218                | 0.1309                 |
| 2.2701     | 60      | 0.6918        | -                       | -                      | -                      | -                      | -                     | -                      |
| 2.6493     | 70      | 0.7146        | -                       | -                      | -                      | -                      | -                     | -                      |
| 2.9905     | 79      | -             | 0.1370                  | 0.1344                 | 0.1355                 | 0.1338                 | 0.1269                | 0.1363                 |
| 3.0261     | 80      | 0.6002        | -                       | -                      | -                      | -                      | -                     | -                      |
| 3.4052     | 90      | 0.4816        | -                       | -                      | -                      | -                      | -                     | -                      |
| 3.7844     | 100     | 0.4949        | -                       | -                      | -                      | -                      | -                     | -                      |
| 3.9739     | 105     | -             | 0.1357                  | 0.1393                 | 0.1302                 | 0.1347                 | 0.1204                | 0.1354                 |
| 4.1611     | 110     | 0.474         | -                       | -                      | -                      | -                      | -                     | -                      |
| 4.5403     | 120     | 0.4692        | -                       | -                      | -                      | -                      | -                     | -                      |
| **4.9194** | **130** | **0.4484**    | **0.1341**              | **0.142**              | **0.129**              | **0.1346**             | **0.1226**            | **0.1341**             |

* The bold row denotes the saved checkpoint.

### Framework Versions
- Python: 3.10.12
- Sentence Transformers: 3.1.0
- Transformers: 4.44.2
- PyTorch: 2.4.0+cu121
- Accelerate: 0.35.0.dev0
- Datasets: 3.0.0
- Tokenizers: 0.19.1

## 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",
}
```

#### MatryoshkaLoss
```bibtex
@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
```bibtex
@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}
}
```

<!--
## 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.*
-->