metadata

language:
  - es
license: apache-2.0
library_name: sentence-transformers
tags:
  - sentence-transformers
  - sentence-similarity
  - feature-extraction
  - generated_from_trainer
  - dataset_size:74124
  - loss:MultipleNegativesRankingLoss
base_model: microsoft/mpnet-base
datasets: []
metrics:
  - cosine_accuracy
  - dot_accuracy
  - manhattan_accuracy
  - euclidean_accuracy
  - max_accuracy
widget:
  - source_sentence: >-
      ¿Cuál es la tensión nominal en las redes monofásicas trifilares con el
      punto medio conectado a tierra?
    sentences:
      - >-
        Reglamento de Baja Tensión de la ANDE: El 14.3.1 trata sobre: Circuitos
        trifásicos son aquellos que emplean las tres fases de la energía que
        provee la ANDE, con interruptor y protección adecuados en el tablero de
        arranque y se emplean en líneas distribuidoras de fuerza motriz,
        calefacción, refrigeración y similares, comprendiendo incluso aparatos
        monofásicos, sin limitaciones de carga, siempre que:  a) Se realice el
        equilibrio de cargas de los equipos monofásicos. b) Se atienda
        correctamente a 13.4.2. c) Que ninguna de las cargas trifásicas
        individuales sea igual o superior a 15 A nominales en el caso de
        motores, o 20 A si son equipos de calefacción o similares. d) Se use un
        circuito trifásico independiente por cada motor de 15 A nominales o más.
        e) Se use un circuito trifásico independiente por cada equipo de
        calefacción o similar de 20 A o más.
      - >-
        Reglamento de Baja Tensión de la ANDE: El 24.5.1 trata sobre: No podrán
        ser usadas curvas de abertura inferior a 90°. En una tubería comprendida
        entre dos cajas, o entre extremidades libres, o entre una caja y una
        extremidad libre, no se podrán usar más de 3 curvas.
      - >-
        Reglamento de Baja Tensión de la ANDE: El 1.1 trata sobre: Este
        reglamento se aplica a las instalaciones eléctricas de baja tensión
        conectadas y a ser conectadas a las redes de la Administración Nacional
        de Electricidad (ANDE).  Observación: ANDE distribuye energía eléctrica
        en baja tensión a la frecuencia nominal de 50 Hz según los siguientes
        sistemas:  a) Mediante redes trifásicas trifilares sin neutro, a la
        tensión nominal de 220 Voltios entre fases; b) Mediante redes
        monofásicas trifilares con el punto medio conectado a tierra, a la
        tensión nominal de 220 Voltios; c) Mediante redes trifásicas
        tetrafilares con neutro conectado a tierra, a la tensión nominal de 380
        Voltios entre fases y de 220 Voltios entre fase y neutro.  NOTA 1:
        Entiéndase por “frecuencia nominal” la citada, admitiéndose una
        variación de hasta 2% en más o menos. NOTA 2: Entiéndase por “tensión
        nominal” las citadas, admitiéndose una variación de hasta 2% en más o en
        menos. NOTA 3: Las tolerancias indicadas en las notas precedentes se
        refieren a servicio normal, pudiendo ser excedidas en situaciones
        anormales no permanentes. NOTA 4: La Baja Tensión de las instalaciones
        servidas en Media o Alta Tensión, con transformador de uso exclusivo,
        podrá ser optativa.
  - source_sentence: >-
      ¿Cuál es la altura mínima requerida en relación a patios, jardines y
      paseos de exclusivo uso de peatones?
    sentences:
      - >-
        Reglamento de Baja Tensión de la ANDE: El 36.3.2 trata sobre: Deberán
        ser usados transformadores monofásicos de potencia no superior a 1 kVA,
        con tensión en el secundario, en vacío, no mayor de 20 kV y corriente de
        corto circuito no superior a 80 mA.. El 36.3.2 pertenece a la sección:
        <section>36.3</section>
      - >-
        Reglamento de Baja Tensión de la ANDE: El 36.6.1 trata sobre: Las partes
        conductoras de los circuitos de este tipo que operen con tensiones
        superiores a 1000 voltios, deberán mantener las siguientes separaciones
        mínimas:  a) 1,5 m en relación a ventanas, terrazas, balcones y lugares
        semejantes. b) 1,5 m en relación a líneas aéreas de luz, fuerza motriz,
        teléfonos y similares. c) 2,5 m de altura en relación al piso en
        instalaciones interiores, no protegidas, así como también en el caso de
        balcones, terrazas y lugares semejantes. d) 3,5 m de altura en relación
        a patios, jardines y paseos de exclusivo uso de peatones. e) 5,5 m de
        altura en relación a calles, patios y áreas de circulación de vehículos.
      - >-
        Reglamento de Baja Tensión de la ANDE: El 32.5 trata sobre Vanos y tiene
        las siguientes sub-secciones: 32.5.1, 32.5.2
  - source_sentence: >-
      Determine quién es responsable de la conservación y mantenimiento del
      material de la acometida una vez conectada la energía eléctrica.
    sentences:
      - >-
        Reglamento de Baja Tensión de la ANDE: El 11.2.1 trata sobre: Entrada es
        la conexión eléctrica entre el servicio y el equipo de medición.
      - >-
        Reglamento de Baja Tensión de la ANDE: El 31.1.2 trata sobre: Las barras
        desnudas podrán ser instaladas en canaletas, incluso en recintos de
        tránsito, siempre que las mismas aseguren adecuada protección eléctrica
        y mecánica.
      - >-
        Reglamento de Baja Tensión de la ANDE: El 11.4.2 trata sobre: La
        entrada  debe ser instalada por el electricista responsable. El material
        para el servicio será adquirido por el usuario e instalado por ANDE. Una
        vez conectada la energía eléctrica, todo el material de la acometida
        queda a cargo de la ANDE que, en consecuencia, es la responsable de su
        conservación y mantenimiento.
  - source_sentence: >-
      Identifique el número de la sección que trata sobre la Medida de la
      resistencia de aislación.
    sentences:
      - >-
        Reglamento de Baja Tensión de la ANDE: El 21.2 trata sobre Medida de la
        resistencia de aislación y tiene las siguientes sub-secciones: 21.2.1,
        21.2.2, 21.2.3
      - >-
        Reglamento de Baja Tensión de la ANDE: El 17.7 trata sobre Protección de
        los conductores y tiene las siguientes sub-secciones: 17.7.1, 17.7.2,
        17.7.3, 17.7.4
      - >-
        Reglamento de Baja Tensión de la ANDE: El 21.1 trata sobre Aplicación y
        tiene las siguientes sub-secciones: 21.1.1
  - source_sentence: >-
      ¿Cuál es el número del artículo que trata sobre la mínima sección
      permisible para una lámpara o grupo de lámparas?
    sentences:
      - >-
        Reglamento de Baja Tensión de la ANDE: El 12.1.1 trata sobre: El
        material con que se confeccionen los soportes, dependerá del material
        que se emplee en los elementos de maniobra, protección y control. Así,
        podrán usarse bastidores de metal, chapas metálicas, placas de mármol o
        de otra substancia aislante y maderas debidamente tratadas en
        dependencia de las características de los seccionadores, portafusibles,
        interruptores, llaves y demás elementos componentes del tablero.
      - >-
        Reglamento de Baja Tensión de la ANDE: El 14.7.3 trata sobre: La mínima
        sección permisible para una lámpara, o grupo de lámparas que forman un
        solo artefacto de iluminación, será de 1 mm².
      - >-
        Reglamento de Baja Tensión de la ANDE: El 19.2.1 trata sobre: La caída
        de tensión máxima permisible, es la siguiente:  a) Para iluminación, en
        general (19.1.1), hasta 4%. -2% en el alimentador, y -2% en el circuito
        (19.1.2). b) Para fuerza motriz y/o calefacción, hasta 5%. -4% en el
        alimentador, y -1% en el ramal. c) En el caso de clientes que reciban la
        energía a tensión diferente de las normales de utilización (19.1.3),
        hasta 4%.
pipeline_tag: sentence-similarity
model-index:
  - name: andegpt-embed
    results:
      - task:
          type: triplet
          name: Triplet
        dataset:
          name: andegpt dev
          type: andegpt-dev
        metrics:
          - type: cosine_accuracy
            value: 0.9970859640602234
            name: Cosine Accuracy
          - type: dot_accuracy
            value: 0.0031568722680913063
            name: Dot Accuracy
          - type: manhattan_accuracy
            value: 0.9968431277319086
            name: Manhattan Accuracy
          - type: euclidean_accuracy
            value: 0.9970859640602234
            name: Euclidean Accuracy
          - type: max_accuracy
            value: 0.9970859640602234
            name: Max Accuracy

andegpt-embed

This is a sentence-transformers model finetuned from microsoft/mpnet-base. 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: microsoft/mpnet-base
Maximum Sequence Length: 512 tokens
Output Dimensionality: 768 tokens
Similarity Function: Cosine Similarity
Language: es
License: apache-2.0

Model Sources

Documentation: Sentence Transformers Documentation
Repository: Sentence Transformers on GitHub
Hugging Face: Sentence Transformers on Hugging Face

Full Model Architecture

SentenceTransformer(
  (0): Transformer({'max_seq_length': 512, 'do_lower_case': False}) with Transformer model: MPNetModel 
  (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:

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("enpaiva/embed-andegpt-280724")
# Run inference
sentences = [
    '¿Cuál es el número del artículo que trata sobre la mínima sección permisible para una lámpara o grupo de lámparas?',
    'Reglamento de Baja Tensión de la ANDE: El 14.7.3 trata sobre: La mínima sección permisible para una lámpara, o grupo de lámparas que forman un solo artefacto de iluminación, será de 1 mm².',
    'Reglamento de Baja Tensión de la ANDE: El 19.2.1 trata sobre: La caída de tensión máxima permisible, es la siguiente:  a) Para iluminación, en general (19.1.1), hasta 4%. -2% en el alimentador, y -2% en el circuito (19.1.2). b) Para fuerza motriz y/o calefacción, hasta 5%. -4% en el alimentador, y -1% en el ramal. c) En el caso de clientes que reciban la energía a tensión diferente de las normales de utilización (19.1.3), hasta 4%.',
]
embeddings = model.encode(sentences)
print(embeddings.shape)
# [3, 768]

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

Evaluation

Metrics

Triplet

Dataset: andegpt-dev
Evaluated with TripletEvaluator

Metric	Value
cosine_accuracy	0.9971
dot_accuracy	0.0032
manhattan_accuracy	0.9968
euclidean_accuracy	0.9971
max_accuracy	0.9971

Training Details

Training Hyperparameters

Non-Default Hyperparameters

prediction_loss_only: False
learning_rate: 2e-05
lr_scheduler_type: cosine
log_level_replica: passive
log_on_each_node: False
logging_nan_inf_filter: False
bf16: True
batch_sampler: no_duplicates

All Hyperparameters

Click to expand

overwrite_output_dir: False
do_predict: False
prediction_loss_only: False
per_device_train_batch_size: 8
per_device_eval_batch_size: 8
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: 3
max_steps: -1
lr_scheduler_type: cosine
lr_scheduler_kwargs: {}
warmup_ratio: 0
warmup_steps: 0
log_level: passive
log_level_replica: passive
log_on_each_node: False
logging_nan_inf_filter: False
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: 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}
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
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
optim_target_modules: None
batch_sampler: no_duplicates
multi_dataset_batch_sampler: proportional

Training Logs

Epoch	Step	Training Loss	loss	andegpt-dev_max_accuracy
0	0	-	-	0.6136
0.0270	250	0.8269	0.3100	0.9658
0.0540	500	0.3667	0.2169	0.9721
0.0809	750	0.2305	0.1594	0.9801
0.1079	1000	0.1866	0.1372	0.9830
0.1349	1250	0.1639	0.1114	0.9859
0.1619	1500	0.1375	0.0983	0.9871
0.1889	1750	0.1082	0.0815	0.9886
0.2158	2000	0.1023	0.0723	0.9900
0.2428	2250	0.0777	0.0703	0.9905
0.2698	2500	0.0809	0.0656	0.9896
0.2968	2750	0.0639	0.0662	0.9891
0.3238	3000	0.0633	0.0590	0.9922
0.3507	3250	0.0545	0.0533	0.9930
0.3777	3500	0.0541	0.0458	0.9932
0.4047	3750	0.0475	0.0365	0.9947
0.4317	4000	0.0394	0.0330	0.9939
0.4587	4250	0.0561	0.0345	0.9939
0.4856	4500	0.0432	0.0327	0.9942
0.5126	4750	0.0417	0.0328	0.9944
0.5396	5000	0.0388	0.0252	0.9949
0.5666	5250	0.033	0.0284	0.9959
0.5936	5500	0.0243	0.0229	0.9964
0.6205	5750	0.023	0.0223	0.9959
0.6475	6000	0.0313	0.0209	0.9966
0.6745	6250	0.0285	0.0208	0.9961
0.7015	6500	0.022	0.0192	0.9961
0.7285	6750	0.0219	0.0235	0.9956
0.7555	7000	0.0258	0.0186	0.9954
0.7824	7250	0.0226	0.0230	0.9959
0.8094	7500	0.0226	0.0240	0.9961
0.8364	7750	0.0208	0.0173	0.9968
0.8634	8000	0.0147	0.0200	0.9956
0.8904	8250	0.0193	0.0147	0.9971
0.9173	8500	0.0254	0.0136	0.9968
0.9443	8750	0.0148	0.0132	0.9971
0.9713	9000	0.0174	0.0157	0.9968
0.9983	9250	0.0221	0.0144	0.9971

Framework Versions

Python: 3.11.0
Sentence Transformers: 3.0.1
Transformers: 4.39.3
PyTorch: 2.2.0+cu121
Accelerate: 0.28.0
Datasets: 2.20.0
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",
}

MultipleNegativesRankingLoss

@misc{henderson2017efficient,
    title={Efficient Natural Language Response Suggestion for Smart Reply}, 
    author={Matthew Henderson and Rami Al-Rfou and Brian Strope and Yun-hsuan Sung and Laszlo Lukacs and Ruiqi Guo and Sanjiv Kumar and Balint Miklos and Ray Kurzweil},
    year={2017},
    eprint={1705.00652},
    archivePrefix={arXiv},
    primaryClass={cs.CL}
}