Add new SentenceTransformer model.

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+}

README.md

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+---
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+library_name: sentence-transformers
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+tags:
+- sentence-transformers
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+- feature-extraction
+- generated_from_trainer
+- dataset_size:296234
+- loss:CachedGISTEmbedLoss
+widget:
+- source_sentence: 'query: Commentez les dispositions de l''article L. 643-9 et de
+    l''article L. 643-13 du Code de commerce, telles que modifiées par l''ordonnance
+    n° 2014-326 du 12 mars 2014.'
+  sentences:
+  - 'passage: Conformément aux dispositions de l''article 344 O de l''annexe III du
+    Code général des impôts, toute déclaration relative au deuxième alinéa de l''article
+    1635 quater P du même code, concernant la situation des biens immobiliers, doit
+    impérativement être transmise par voie électronique auprès du service des impôts
+    compétent. Cette déclaration inclura les informations requises listées du 1° au
+    6° de l''article 344 N.'
+  - 'passage: Les formes et le délai de présentation de la demande de renseignements
+    prévue au I de l''article L. 145 A ainsi que les conséquences attachées à leur
+    respect sont régis conformément aux dispositions de l''article R. 611-12 du Code
+    de commerce.'
+  - 'passage: Les dispositions de l''ordonnance n° 2014-326 du 12 mars 2014 apportent
+    des ajustements spécifiques à certains articles du Code de commerce, véritable
+    pierre angulaire de la législation régissant les procédures collectives en France.
+    En particulier, l''article L. 643-9 connait une modificaton dans le cadre de la
+    gestion de la liquidation judiciaire et de sa clôture pour insuffisance d''actif,
+    impliquant ainsi des conditions plus précises quant à l''appréciation de la capacité
+    à satisfaire l''intégralité du passif par les actifs disponibles. Parallèlement,
+    l''article L. 643-13 procède à encadrer les conditions de reprise de la procédure
+    de liquidation judiciaire, offrant ainsi un cadre légal actualisé pour les cas
+    où la liquidation précédemment clôturée pourrait être réouverte. Ces modifications,
+    qui s''appliquent rétroactivement aux procédures antérieurement engagées, traduisent
+    une volonté législative de réconcilier les impératifs d''efficacité et de justice
+    au sein du traitement des situations d''insolvabilité, assurant ainsi un équilibre
+    entre les intérêts des créanciers et ceux de l''entreprise débitrice.'
+- source_sentence: 'query: Analyser le cadre réglementaire défini par l''article D.
+    112-3 du Code monétaire et financier concernant les plafonds de paiement en espèces
+    par les débiteurs ayant leur domicile fiscal en France.'
+  sentences:
+  - 'passage: Quelles sont les conséquences, sur l''obligation fiscale d''une personne
+    physique résidente en France, de la détention directe ou indirecte de parts dans
+    une entité étrangère qui est soumise à un régime fiscal privilégié, et ce, en
+    relation avec les dispositions de l''article 123 bis du Code général des impôts
+    concernant l''assimilation de ces bénéfices à des revenus de capitaux mobiliers
+    ?'
+  - 'passage: Conformément aux dispositions de l''article D. 112-3 du Code monétaire
+    et financier, le débiteur résidant fiscalement en France est astreint à une limitation
+    de paiement en espèces à hauteur de 1 000 euros. Cette mesure vise à encadrer
+    les transactions et à réduire les risques associés à la fraude fiscale. Tout montant
+    supérieur à ce plafond devra, de ce fait, être réglé par d''autres moyens de paiement
+    tels que chèque barré, virement ou carte de paiement.'
+  - 'passage: Le Bulletin officiel des finances publiques-impôts (Bofip) dans son
+    document BOI-REC-SOLID-30-10 précise la procédure d''exercice de l''action paulienne.
+    L''action paulienne se caractérise par une phase préalable consistant à administrer
+    des preuves relatives à la créance et au préjudice subi, ainsi qu''à la complicité
+    entre le débiteur et les tiers acquéreurs. Par ailleurs, le juge est appelé à
+    se positionner à la date de l''acte litigieux pour apprécier l''éventuelle fraude
+    commise par le débiteur. La procédure judiciaire nécessite donc une approche minutieuse
+    et conforme au cadre légal, impliquant la collecte d''éléments probants et l''appréciation
+    judiciaire objective de la situation.'
+- source_sentence: 'query: Analyser la mesure par laquelle les associés ou membres
+    d''un groupement forestier doivent répondre vis-à-vis de la présentation de certains
+    documents à l''administration fiscale, en se référant aux dispositions de l''article
+    46 AGI annexé au code général des impôts.'
+  sentences:
+  - 'passage: Conformément aux articles 164 F quinvicies et 164 F sexvicies de l''Annexe
+    IV du Code général des impôts, les adhérents des associations agréées sont tenus
+    de notifier par écrit à leur association respective toute mesure prise en réponse
+    aux exigences disposées. Il incombe alors à l''association de vérifier et de s''assurer
+    que ces obligations soient dûment remplies.'
+  - 'passage: D''après l''article 46 AGJ de l''annexe III du Code général des impôts,
+    il est impératif que les associés ou membres d''un groupement forestier maintiennent
+    à la disposition de l''administration fiscale le document spécifié au II de l''article
+    46 AGI. Ce document est essentiel pour attester de la conformité aux exigences
+    fiscales liées au groupement et pour s''assurer de la pérennité des engagements
+    pris par les membres. Ces procédures de documentation sont cruciales pour garantir
+    la transparence et permettre à l''administration fiscale d''effectuer les vérifications
+    nécessaires.'
+  - 'passage: L''interaction entre le Code des douanes et le Code de la route se concrétise
+    par la provision de l''article 64 B du Code des douanes. Ce dernier établit une
+    procédure formelle où les fonctionnaires des douanes sont en droit de requérir
+    des données spécifiques mentionnées dans les articles L. 330-2 à L. 330-4 du Code
+    de la route. Ces informations touchent principalement à des aspects cruciaux tels
+    que la circulation et l''enregistrement des véhicules, éléments essentiels pour
+    diverses opérations de douane, incluant mais sans se limiter au contrôle du trafic
+    transfrontalier et à la surveillance des infractions liées à la fiscalité des
+    véhicules. L''efficience des opérations douanières s''en trouve renforcée, permettant
+    une synergie entre deux corps étatiques, facilitant ainsi une application plus
+    stricte et cohérente des lois dans les domaines correspondants.'
+- source_sentence: 'query: Analysez l''influence d''un transfert de titres dans un
+    patrimoine fiduciaire sur la composition d''un groupe fiscal, en prenant en compte
+    les dispositions du Code général des impôts.'
+  sentences:
+  - 'passage: Conformément au cinquième alinéa du a ter du I de l''article 219 du
+    Code général des impôts, le traitement fiscal des transferts de titres entre divers
+    comptes du bilan, notamment vers le compte des titres de participation ou vers
+    toute subdivision affectée aux ''titres relevant du régime des plus-values à long
+    terme'', implique l''intégration des plus ou moins-values générées par ces transferts
+    dans le résultat fiscal imposable. Cette intégration est effectuée selon les normes
+    et le taux de droit commun applicables lors de l''exercice fiscal durant lequel
+    les titres sont cédés. Les plus-values réalisées à long terme à la suite de tels
+    transferts contribuent à déterminer la plus ou moins-value nette à long terme
+    pour l''exercice concerné, au terme duquel cesse le bénéfice du report. Les plus
+    ou moins-values à court terme qui émergent de ces opérations sont également incorporées
+    au résultat imposable, respectant les conditions de droit commun de l''exercice
+    de cession.'
+  - 'passage: Les agents fiscaux disposent de droits étendus et spécifiques pour l''accès
+    aux documents comptables des entités lucratives, conformément aux articles L.
+    85 et R*85-1 du Livre des procédures fiscales. Ces articles leur confèrent le
+    pouvoir d''exiger la communication de tous documents utiles au contrôle fiscal.
+    Par ailleurs, le Code de commerce, aux articles L. 123-12 à L. 123-24, précise
+    les obligations de tenue et de conservation des livres comptables, garantissant
+    ainsi aux agents fiscaux un droit de regard sur la gestion financière des activités
+    commerciales. Ces dispositions assurent une base juridique robuste, autorisant
+    les intervenants fiscaux à requérir et vérifier toute documentation nécessaire
+    à l''évaluation de la conformité fiscale.'
+  - 'passage: L''analyse de l''impact d''un transfert de titres dans un patrimoine
+    fiduciaire, en matière de composition de groupe fiscal, s''effectue à l''aune
+    de l''article 223 A et de l''article 238 quater B du Code général des impôts.
+    En principe, un transfert de propriété des titres vers un patrimoine fiduciaire
+    équivaut à leur exclusion du calcul du seuil de détention de capital pour l''appartenance
+    à un groupe fiscal. Cependant, une exception spécifique autorise la prise en compte
+    des titres transférés si deux conditions prépondérantes sont remplies : l''attachement
+    de droits de vote et de dividendes aux titres cédés et la rétention par le constituant
+    de l''exercice des droits de vote ou leur utilisation par le fiduciaire conformément
+    aux directives du constituant, à condition que les termes contractuels de la fiducie
+    ne s''y opposent pas. Cette particularité légale favorise ainsi la continuité
+    ou l''intégration fiscale au sein du groupe pour les sociétés transférantes, tant
+    que les conditions de détention sont observées, et ce, pour les exercices clôturés
+    postérieurement au 31 décembre 2014.'
+- source_sentence: 'query: Décrivez avec précision les étapes détaillées requises
+    pour traiter les réclamations collectives résultant de désastres agricoles comme
+    définies dans l''article R*198-2 du Livre des procédures fiscales.'
+  sentences:
+  - 'passage: Conformément à l''article 310 K annexé au code général des impôts, l''usine
+    marémotrice de la Rance, localisée entre Saint-Malo et La Richardais en Ille-et-Vilaine,
+    peut prétendre à une déduction complémentaire. Cette dernière, prévue par le dernier
+    alinéa de l''article 1499 du même code, se voit attribuer un taux de 50 %. Ce
+    dispositif fiscal s''avère donc pertinent pour l''usine considérée, lui permettant
+    de bénéficier d''un avantage significatif quant à sa charge fiscale.'
+  - 'passage: Selon les dispositions de l''article R*196-6 du Livre des procédures
+    fiscales, il est attribué aux sujets fiscaux un intervalle précisément défini
+    pour élever des réclamations à l''égard des taxes, cotisations et autres prélèvements
+    relatifs aux céréales et leurs transformés. Ce délai se prolonge jusqu''à la fin
+    de la campagne agricole suivante celle au cours de laquelle l''avis de mise en
+    recouvrement de la taxe a été notifié ou le règlement de l''imposition contestée
+    effectué, permettant ainsi aux parties prenantes de se prévaloir de leurs prérogatives
+    contestataires avec une certitude temporelle.'
+  - 'passage: Selon l''article R*198-2 du Livre des procédures fiscales, le traitement
+    des réclamations collectives en cas de catastrophes naturelles impactant les cultures
+    agricoles, incluant des phénomènes tels que la grêle ou les inondations, exige
+    la collaboration de plusieurs entités administratives. Initialement, deux commissaires
+    sont nommés par l''administration fiscale pour superviser le processus. Ils sont
+    assistés par un délégué de l''administration des impôts. Avant toute action, le
+    maire de la commune affectée est notifié au moins dix jours avant l''inspection
+    prévue, et il est chargé de communiquer cette date aux résidents via des affichages
+    publics. Les agriculteurs affectés doivent alors rapporter leurs pertes à la mairie
+    avant la réalisation d''un constat officiel par l''inspecteur des impôts, qui
+    sera consigné dans un procès-verbal. Une fois ce document clôturé, aucune réclamation
+    supplémentaire n''est acceptée.'
+co2_eq_emissions:
+  emissions: 639.1701976661614
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+  source: codecarbon
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+  cpu_model: AMD EPYC 9V84 96-Core Processor
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+model-index:
+- name: SentenceTransformer based on intfloat/multilingual-e5-large
+  results:
+  - task:
+      type: information-retrieval
+      name: Information Retrieval
+    dataset:
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+      type: Lemone-information-retrieval
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+      name: Dot Map@100
+---
+
+# SentenceTransformer based on intfloat/multilingual-e5-large
+
+This is a [sentence-transformers](https://www.SBERT.net) model finetuned from [intfloat/multilingual-e5-large](https://huggingface.co/intfloat/multilingual-e5-large). 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:** [intfloat/multilingual-e5-large](https://huggingface.co/intfloat/multilingual-e5-large) <!-- at revision ab10c1a7f42e74530fe7ae5be82e6d4f11a719eb -->
+- **Maximum Sequence Length:** 512 tokens
+- **Output Dimensionality:** 1024 tokens
+- **Similarity Function:** Cosine Similarity
+<!-- - **Training Dataset:** Unknown -->
+<!-- - **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: XLMRobertaModel 
+  (1): Pooling({'word_embedding_dimension': 1024, '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})
+  (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("louisbrulenaudet/lemone-embed-l")
+# Run inference
+sentences = [
+    "query: Décrivez avec précision les étapes détaillées requises pour traiter les réclamations collectives résultant de désastres agricoles comme définies dans l'article R*198-2 du Livre des procédures fiscales.",
+    "passage: Selon l'article R*198-2 du Livre des procédures fiscales, le traitement des réclamations collectives en cas de catastrophes naturelles impactant les cultures agricoles, incluant des phénomènes tels que la grêle ou les inondations, exige la collaboration de plusieurs entités administratives. Initialement, deux commissaires sont nommés par l'administration fiscale pour superviser le processus. Ils sont assistés par un délégué de l'administration des impôts. Avant toute action, le maire de la commune affectée est notifié au moins dix jours avant l'inspection prévue, et il est chargé de communiquer cette date aux résidents via des affichages publics. Les agriculteurs affectés doivent alors rapporter leurs pertes à la mairie avant la réalisation d'un constat officiel par l'inspecteur des impôts, qui sera consigné dans un procès-verbal. Une fois ce document clôturé, aucune réclamation supplémentaire n'est acceptée.",
+    "passage: Selon les dispositions de l'article R*196-6 du Livre des procédures fiscales, il est attribué aux sujets fiscaux un intervalle précisément défini pour élever des réclamations à l'égard des taxes, cotisations et autres prélèvements relatifs aux céréales et leurs transformés. Ce délai se prolonge jusqu'à la fin de la campagne agricole suivante celle au cours de laquelle l'avis de mise en recouvrement de la taxe a été notifié ou le règlement de l'imposition contestée effectué, permettant ainsi aux parties prenantes de se prévaloir de leurs prérogatives contestataires avec une certitude temporelle.",
+]
+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: `Lemone-information-retrieval`
+* Evaluated with [<code>InformationRetrievalEvaluator</code>](https://sbert.net/docs/package_reference/sentence_transformer/evaluation.html#sentence_transformers.evaluation.InformationRetrievalEvaluator)
+
+| Metric              | Value      |
+|:--------------------|:-----------|
+| cosine_accuracy@1   | 0.9756     |
+| cosine_accuracy@3   | 0.9936     |
+| cosine_accuracy@5   | 0.9955     |
+| cosine_accuracy@10  | 0.9981     |
+| cosine_precision@1  | 0.9756     |
+| cosine_precision@3  | 0.3312     |
+| cosine_precision@5  | 0.1991     |
+| cosine_precision@10 | 0.0998     |
+| cosine_recall@1     | 0.9756     |
+| cosine_recall@3     | 0.9936     |
+| cosine_recall@5     | 0.9955     |
+| cosine_recall@10    | 0.9981     |
+| cosine_ndcg@10      | 0.988      |
+| cosine_mrr@10       | 0.9847     |
+| **cosine_map@100**  | **0.9847** |
+| dot_accuracy@1      | 0.9756     |
+| dot_accuracy@3      | 0.9936     |
+| dot_accuracy@5      | 0.9955     |
+| dot_accuracy@10     | 0.9981     |
+| dot_precision@1     | 0.9756     |
+| dot_precision@3     | 0.3312     |
+| dot_precision@5     | 0.1991     |
+| dot_precision@10    | 0.0998     |
+| dot_recall@1        | 0.9756     |
+| dot_recall@3        | 0.9936     |
+| dot_recall@5        | 0.9955     |
+| dot_recall@10       | 0.9981     |
+| dot_ndcg@10         | 0.988      |
+| dot_mrr@10          | 0.9847     |
+| dot_map@100         | 0.9847     |
+
+<!--
+## 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
+
+#### Unnamed Dataset
+
+
+* Size: 296,234 training samples
+* Columns: <code>query</code>, <code>positive</code>, and <code>negative</code>
+* Approximate statistics based on the first 1000 samples:
+  |         | query                                                                              | positive                                                                             | negative                                                                            |
+  |:--------|:-----------------------------------------------------------------------------------|:-------------------------------------------------------------------------------------|:------------------------------------------------------------------------------------|
+  | type    | string                                                                             | string                                                                               | string                                                                              |
+  | details | <ul><li>min: 24 tokens</li><li>mean: 54.2 tokens</li><li>max: 179 tokens</li></ul> | <ul><li>min: 75 tokens</li><li>mean: 182.28 tokens</li><li>max: 332 tokens</li></ul> | <ul><li>min: 53 tokens</li><li>mean: 190.2 tokens</li><li>max: 456 tokens</li></ul> |
+* Samples:
+  | query                                                                                                                                                                                            | positive                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                      | negative                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                             |
+  |:-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|:----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|:-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|
+  | <code>query: Détaillez les conditions requises pour la déductibilité fiscale de la provision pour reconstitution des gisements de substances minérales solides selon l'article 39 du CGI.</code> | <code>passage: Pour qu'une provision pour reconstitution des gisements de substances minérales solides soit admise en déduction des bases de l'impôt sur le revenu ou de l'impôt sur les sociétés, elle doit répondre à plusieurs exigences. D'une part, la provision doit avoir été effectivement constatée en accord avec les modalités détaillées dans le 5° du 1 de l'article 39 du Code général des impôts. D'autre part, elle doit impérativement être inscrite dans le tableau ou sur le relevé des provisions mentionnés aux II et III de l'article 38 de l'annexe III au CGI. Ce document, essentiel pour le processus déclaratif, doit être joint à la déclaration des résultats de l'exercice concerné, conformément aux instructions délivrées dans le BOI-BIC-PROV-20-20.</code> | <code>passage: Conformément aux dispositions de l'article 39 ter du Code général des impôts (CGI) et de l'article 10 E de l'annexe III au CGI, les travaux effectués et les immobilisations ou participations acquises grâce à la provision pour reconstitution des gisements d'hydrocarbures sont enregistrés à leur prix de revient. Ils influent sur la détermination du bénéfice imposable selon les conditions de droit commun. Les charges d'exploitation que représentent les travaux de recherche ou de récupération sont inscrites au débit du compte de résultat de l'exercice lors duquel elles sont engagées. Les immobilisations se voient appliquer des amortissements déterminés sur la base de leur prix de revient, qui peut être réévalué, répartis sur leur durée normale d'utilisation. En cas de dépréciation ou de risque de non-recouvrement des participations comptabilisées au prix de revient, y compris des avances correspondantes, la constitution de provisions pour dépréciation est envisageable.</code>            |
+  | <code>query: Détaillez les conditions requises pour la déductibilité fiscale de la provision pour reconstitution des gisements de substances minérales solides selon l'article 39 du CGI.</code> | <code>passage: Pour qu'une provision pour reconstitution des gisements de substances minérales solides soit admise en déduction des bases de l'impôt sur le revenu ou de l'impôt sur les sociétés, elle doit répondre à plusieurs exigences. D'une part, la provision doit avoir été effectivement constatée en accord avec les modalités détaillées dans le 5° du 1 de l'article 39 du Code général des impôts. D'autre part, elle doit impérativement être inscrite dans le tableau ou sur le relevé des provisions mentionnés aux II et III de l'article 38 de l'annexe III au CGI. Ce document, essentiel pour le processus déclaratif, doit être joint à la déclaration des résultats de l'exercice concerné, conformément aux instructions délivrées dans le BOI-BIC-PROV-20-20.</code> | <code>passage: Selon l'article 10 C quinquies de l'annexe III du Code général des impôts, les entreprises engagées dans le secteur extractif et confrontées à un déficit issu de la commercialisation de produits minéraux, qu'ils soient extraits de gisements locaux ou acquis auprès d'entités étrangères, sont autorisées à déduire ce déficit du bénéfice de l'année fiscale suivante associé aux mêmes activités. Dans le cas où le bénéfice de l'exercice s'avère insuffisant pour permettre une compensation totale du déficit, le surplus de ce dernier est alors reporté sur les bénéfices des années suivantes, jusqu'à extinction complète du déficit. Cette réglementation ne concerne que les résultats spécifiques aux opérations pour lesquelles une provision pour la reconstitution de gisements a été constituée, excluant ainsi d'autres types de bénéfices générés par l'entreprise. Cela prévoit une gestion fiscale plus équilibrée en tenant compte des variations économiques pouvant impacter le secteur extractif.</code> |
+  | <code>query: Détaillez les conditions requises pour la déductibilité fiscale de la provision pour reconstitution des gisements de substances minérales solides selon l'article 39 du CGI.</code> | <code>passage: Pour qu'une provision pour reconstitution des gisements de substances minérales solides soit admise en déduction des bases de l'impôt sur le revenu ou de l'impôt sur les sociétés, elle doit répondre à plusieurs exigences. D'une part, la provision doit avoir été effectivement constatée en accord avec les modalités détaillées dans le 5° du 1 de l'article 39 du Code général des impôts. D'autre part, elle doit impérativement être inscrite dans le tableau ou sur le relevé des provisions mentionnés aux II et III de l'article 38 de l'annexe III au CGI. Ce document, essentiel pour le processus déclaratif, doit être joint à la déclaration des résultats de l'exercice concerné, conformément aux instructions délivrées dans le BOI-BIC-PROV-20-20.</code> | <code>passage: Une entreprise peut être autorisée à constituer une provision pour la reconstitution des gisements miniers même si le produit marchand extrait comprend, seulement à titre accessoire, une ou plusieurs des substances minérales solidess énumérées par le Bulletin officiel des finances publiques-impôts. Cette permissivité s'applique dans le respect de certaines limites et à condition que le produit extrait ne contienne pas majoritairement des substances autres que celles désignées explicitement dans la liste limitative des substances présentant un intérêt pour l'économie française.</code>                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                        |
+* Loss: [<code>CachedGISTEmbedLoss</code>](https://sbert.net/docs/package_reference/sentence_transformer/losses.html#cachedgistembedloss) with these parameters:
+  ```json
+  {'guide': SentenceTransformer(
+    (0): Transformer({'max_seq_length': 8192, 'do_lower_case': False}) with Transformer model: NewModel 
+    (1): Pooling({'word_embedding_dimension': 768, '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()
+  ), 'temperature': 0.01}
+  ```
+
+### Training Hyperparameters
+#### Non-Default Hyperparameters
+
+- `eval_strategy`: steps
+- `per_device_train_batch_size`: 128
+- `learning_rate`: 1e-05
+- `num_train_epochs`: 1
+- `warmup_ratio`: 0.1
+- `fp16`: 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`: 128
+- `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
+- `torch_empty_cache_steps`: None
+- `learning_rate`: 1e-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`: linear
+- `lr_scheduler_kwargs`: {}
+- `warmup_ratio`: 0.1
+- `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`: False
+- `fp16`: True
+- `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, '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`: 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 | Lemone-information-retrieval_cosine_map@100 |
+|:------:|:----:|:-------------:|:-------------------------------------------:|
+| 0.0432 | 100  | -             | 0.9828                                      |
+| 0.0864 | 200  | 0.4651        | 0.9828                                      |
+| 0.1296 | 300  | -             | 0.9846                                      |
+| 0.1728 | 400  | 0.0041        | 0.9826                                      |
+| 0.2160 | 500  | -             | 0.9814                                      |
+| 0.2592 | 600  | 0.0022        | 0.9817                                      |
+| 0.3024 | 700  | -             | 0.9815                                      |
+| 0.3456 | 800  | 0.0033        | 0.9832                                      |
+| 0.3888 | 900  | -             | 0.9828                                      |
+| 0.4320 | 1000 | 0.0032        | 0.9822                                      |
+| 0.4752 | 1100 | -             | 0.9775                                      |
+| 0.5184 | 1200 | 0.0036        | 0.9802                                      |
+| 0.5616 | 1300 | -             | 0.9797                                      |
+| 0.6048 | 1400 | 0.0024        | 0.9813                                      |
+| 0.6479 | 1500 | -             | 0.9810                                      |
+| 0.6911 | 1600 | 0.0031        | 0.9819                                      |
+| 0.7343 | 1700 | -             | 0.9831                                      |
+| 0.7775 | 1800 | 0.0021        | 0.9837                                      |
+| 0.8207 | 1900 | -             | 0.9842                                      |
+| 0.8639 | 2000 | 0.0031        | 0.9842                                      |
+| 0.9071 | 2100 | -             | 0.9845                                      |
+| 0.9503 | 2200 | 0.0029        | 0.9847                                      |
+| 0.9935 | 2300 | -             | 0.9847                                      |
+
+
+### Environmental Impact
+Carbon emissions were measured using [CodeCarbon](https://github.com/mlco2/codecarbon).
+- **Energy Consumed**: 1.732 kWh
+- **Carbon Emitted**: 0.639 kg of CO2
+- **Hours Used**: 3.122 hours
+
+### Training Hardware
+- **On Cloud**: No
+- **GPU Model**: 1 x NVIDIA H100 NVL
+- **CPU Model**: AMD EPYC 9V84 96-Core Processor
+- **RAM Size**: 314.69 GB
+
+### Framework Versions
+- Python: 3.10.12
+- Sentence Transformers: 3.1.1
+- Transformers: 4.44.2
+- PyTorch: 2.3.0+cu121
+- Accelerate: 0.33.0
+- Datasets: 2.21.0
+- 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",
+}
+```
+
+<!--
+## 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.*
+-->

config.json

@@ -0,0 +1,28 @@
+{
+  "_name_or_path": "intfloat/multilingual-e5-large",
+  "architectures": [
+    "XLMRobertaModel"
+  ],
+  "attention_probs_dropout_prob": 0.1,
+  "bos_token_id": 0,
+  "classifier_dropout": null,
+  "eos_token_id": 2,
+  "hidden_act": "gelu",
+  "hidden_dropout_prob": 0.1,
+  "hidden_size": 1024,
+  "initializer_range": 0.02,
+  "intermediate_size": 4096,
+  "layer_norm_eps": 1e-05,
+  "max_position_embeddings": 514,
+  "model_type": "xlm-roberta",
+  "num_attention_heads": 16,
+  "num_hidden_layers": 24,
+  "output_past": true,
+  "pad_token_id": 1,
+  "position_embedding_type": "absolute",
+  "torch_dtype": "float32",
+  "transformers_version": "4.44.2",
+  "type_vocab_size": 1,
+  "use_cache": true,
+  "vocab_size": 250002
+}

config_sentence_transformers.json

@@ -0,0 +1,10 @@
+{
+  "__version__": {
+    "sentence_transformers": "3.1.1",
+    "transformers": "4.44.2",
+    "pytorch": "2.3.0+cu121"
+  },
+  "prompts": {},
+  "default_prompt_name": null,
+  "similarity_fn_name": null
+}

model.safetensors

@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:b0a710563aff7dc54e9f72542123108e2ee1a68af723700afd26b4317656ce15
+size 2239607176

modules.json

@@ -0,0 +1,20 @@
+[
+  {
+    "idx": 0,
+    "name": "0",
+    "path": "",
+    "type": "sentence_transformers.models.Transformer"
+  },
+  {
+    "idx": 1,
+    "name": "1",
+    "path": "1_Pooling",
+    "type": "sentence_transformers.models.Pooling"
+  },
+  {
+    "idx": 2,
+    "name": "2",
+    "path": "2_Normalize",
+    "type": "sentence_transformers.models.Normalize"
+  }
+]

sentence_bert_config.json

@@ -0,0 +1,4 @@
+{
+  "max_seq_length": 512,
+  "do_lower_case": false
+}

sentencepiece.bpe.model

@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:cfc8146abe2a0488e9e2a0c56de7952f7c11ab059eca145a0a727afce0db2865
+size 5069051

special_tokens_map.json

@@ -0,0 +1,51 @@
+{
+  "bos_token": {
+    "content": "<s>",
+    "lstrip": false,
+    "normalized": false,
+    "rstrip": false,
+    "single_word": false
+  },
+  "cls_token": {
+    "content": "<s>",
+    "lstrip": false,
+    "normalized": false,
+    "rstrip": false,
+    "single_word": false
+  },
+  "eos_token": {
+    "content": "</s>",
+    "lstrip": false,
+    "normalized": false,
+    "rstrip": false,
+    "single_word": false
+  },
+  "mask_token": {
+    "content": "<mask>",
+    "lstrip": true,
+    "normalized": false,
+    "rstrip": false,
+    "single_word": false
+  },
+  "pad_token": {
+    "content": "<pad>",
+    "lstrip": false,
+    "normalized": false,
+    "rstrip": false,
+    "single_word": false
+  },
+  "sep_token": {
+    "content": "</s>",
+    "lstrip": false,
+    "normalized": false,
+    "rstrip": false,
+    "single_word": false
+  },
+  "unk_token": {
+    "content": "<unk>",
+    "lstrip": false,
+    "normalized": false,
+    "rstrip": false,
+    "single_word": false
+  }
+}

tokenizer.json

@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:883b037111086fd4dfebbbc9b7cee11e1517b5e0c0514879478661440f137085
+size 17082987

tokenizer_config.json

@@ -0,0 +1,54 @@
+{
+  "added_tokens_decoder": {
+    "0": {
+      "content": "<s>",
+      "lstrip": false,
+      "normalized": false,
+      "rstrip": false,
+      "single_word": false,
+      "special": true
+    },
+    "1": {
+      "content": "<pad>",
+      "lstrip": false,
+      "normalized": false,
+      "rstrip": false,
+      "single_word": false,
+      "special": true
+    },
+    "2": {
+      "content": "</s>",
+      "lstrip": false,
+      "normalized": false,
+      "rstrip": false,
+      "single_word": false,
+      "special": true
+    },
+    "3": {
+      "content": "<unk>",
+      "lstrip": false,
+      "normalized": false,
+      "rstrip": false,
+      "single_word": false,
+      "special": true
+    },
+    "250001": {
+      "content": "<mask>",
+      "lstrip": true,
+      "normalized": false,
+      "rstrip": false,
+      "single_word": false,
+      "special": true
+    }
+  },
+  "bos_token": "<s>",
+  "clean_up_tokenization_spaces": true,
+  "cls_token": "<s>",
+  "eos_token": "</s>",
+  "mask_token": "<mask>",
+  "model_max_length": 512,
+  "pad_token": "<pad>",
+  "sep_token": "</s>",
+  "tokenizer_class": "XLMRobertaTokenizer",
+  "unk_token": "<unk>"
+}