---
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: '
- '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](https://www.SBERT.net) model finetuned from [microsoft/mpnet-base](https://huggingface.co/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](https://huggingface.co/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](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: 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:
```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("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](https://sbert.net/docs/package_reference/sentence_transformer/evaluation.html#sentence_transformers.evaluation.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
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- `disable_tqdm`: False
- `remove_unused_columns`: True
- `label_names`: None
- `load_best_model_at_end`: False
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- `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
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- `dataloader_persistent_workers`: False
- `skip_memory_metrics`: True
- `use_legacy_prediction_loop`: False
- `push_to_hub`: False
- `resume_from_checkpoint`: None
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- `hub_strategy`: every_save
- `hub_private_repo`: False
- `hub_always_push`: False
- `gradient_checkpointing`: False
- `gradient_checkpointing_kwargs`: None
- `include_inputs_for_metrics`: False
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- `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
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- `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