marianbasti/ModernBERT-large-BORA

SentenceTransformer based on answerdotai/ModernBERT-large

This is a sentence-transformers model finetuned from answerdotai/ModernBERT-large on the boletin-oficial-argentina-questions 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.

Training was possible through the collaboration between SandboxAI and Universidad Nacional de Río Negro

Model Details

Model Description

• Model Type: Sentence Transformer
• Base model: answerdotai/ModernBERT-large
• Maximum Sequence Length: 8192 tokens
• Output Dimensionality: 1024 dimensions
• Similarity Function: Cosine Similarity
• Training Dataset:
  • boletin-oficial-argentina-questions
• Language: es

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': 8192, 'do_lower_case': False}) with Transformer model: ModernBertModel 
  (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})
)

Usage

Direct Usage (Sentence Transformers)

First install the Sentence Transformers library:

pip install -U sentence-transformers

Then you can load this model and run inference.

from sentence_transformers import SentenceTransformer

# Download from the 🤗 Hub
model = SentenceTransformer("sentence_transformers_model_id")
# Run inference
sentences = [
    '¿Cómo se publican y notifican los Cuadros Tarifarios a los usuarios de los Accesos Norte y Oeste a la Ciudad Autónoma de Buenos Aires?',
    'Que corresponde entonces, sobre la base de la utilización de dicha metodología de variación mensual tarifaria aprobar los Cuadros Tarifarios a ser aplicados a los Accesos Norte y Oeste a la Ciudad Autónoma de Buenos Aires, que permitirán contar con la calidad en la prestación del servicio a los usuarios y la calidad de las prestaciones que realizan las empresas Concesionarias.  Que la GERENCIA EJECUTIVA DE PLANEAMIENTO Y CONCESIONES de esta DIRECCIÓN NACIONAL DE VIALIDAD ha tomado la intervención que le compete.  Que la GERENCIA EJECUTIVA DE ASUNTOS JURÍDICOS de esta DIRECCIÓN NACIONAL DE VIALIDAD ha tomado la intervención de su competencia.  Que la presente medida se dicta en ejercicio de las facultades conferidas por el Decreto Ley Nº 505/58 ratificado por la Ley Nº 14.467, la Ley Nº 17.520, la Ley Nº 23.696, la Ley Nº 27.445, la Ley 16.920 y el Decreto el N° 613 de fecha 15 de julio de 2024.  Por ello,  EL ADMINISTRADOR GENERAL DE LA DIRECCIÓN NACIONAL DE VIALIDAD  RESUELVE:  ARTÍCULO 1º.- Apruébanse los Cuadros Tarifarios a ser aplicados a los Corredores Accesos Norte y Oeste a la Ciudad Autónoma de Buenos Aires, que como Anexo N° IF-2024-109530073-APN-DNV#MEC forma parte integrante de la presente resolución.  ARTÍCULO 2°.- Establécese que los Cuadros Tarifarios que se aprueban por el artículo 1º de la presente medida, tendrán vigencia a partir de darse a conocer a los usuarios a través de su publicación en formato papel o digital durante DOS (2) días corridos, en por lo menos DOS (2) de los principales medios periodísticos de la zona de influencia, de manera previa a su aplicación.  ARTÍCULO 3°.- Publíquese la presente medida durante UN (1) día en el Boletín Oficial y difúndase por medio de la SUBGERENCIA DE ATENCIÓN AL USUARIO, a través de la página Web de esta DIRECCIÓN NACIONAL DE VIALIDAD.',
    'El Cuerpo de Integrantes, está compuesto por las siguientes Jefaturas de departamento/servicios/áreas/unidad funcional o sus representantes (completar con la información correspondiente al establecimiento de salud), e integrantes del Departamento/Dirección/Coordinación y/o Área de Calidad Institucional (si la misma estuviera conformada en la estructura hospitalaria).  Se realizará un seguimiento de la asistencia de los/las integrantes estables para quienes se solicitará un 80% de presentismo anual, descontando uso de licencias.  Se deberá establecer de antemano el cuadro de reemplazos para ausencias justificadas.  Integrantes o miembros adherentes o eventuales:  Entre los representantes de otros servicios de apoyo se encuentran (completar con la información correspondiente al establecimiento de salud). Asimismo, el Comité se reserva el derecho de convocar a otros/as miembros adherentes de acuerdo con el orden del día.  Esta institución, se basa, además, en el paradigma de la cultura de calidad y el enfoque de derechos y cuidados centrados en las personas, considera fundamental la participación de representantes de la comunidad /pacientes/residentes y/o familiares. Por dicho motivo se establecen los siguientes lineamientos que garantizan su participación (completar con la información correspondiente al establecimiento de salud).  Artículo 4. Responsabilidades del Comité  El comité deberá elevar a las autoridades del establecimiento un plan anual de trabajo que incorpore las acciones de mejora surgidas del diagnóstico situacional en fecha convenida.',
]
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]

Evaluation

Metrics

Information Retrieval

• Dataset: modernbert-bora-eval
• Evaluated with InformationRetrievalEvaluator

Metric	Value
cosine_accuracy@1	0.4372
cosine_accuracy@3	0.6143
cosine_accuracy@5	0.6881
cosine_accuracy@10	0.7747
cosine_precision@1	0.4372
cosine_precision@3	0.2048
cosine_precision@5	0.1376
cosine_precision@10	0.0775
cosine_recall@1	0.4372
cosine_recall@3	0.6143
cosine_recall@5	0.6881
cosine_recall@10	0.7747
cosine_ndcg@10	0.5996
cosine_mrr@10	0.5443
cosine_map@100	0.5523

Training Details

Training Dataset

boletin-oficial-argentina-questions

• Dataset: boletin-oficial-argentina-questions at 600d501
• Size: 49,673 training samples
• Columns: question and context
• Approximate statistics based on the first 1000 samples:

  	question	context
  type	string	string
  details	min: 20 tokens mean: 40.66 tokens max: 149 tokens	min: 51 tokens mean: 576.28 tokens max: 877 tokens

• Samples:

  question	context
  ¿Qué pasos debo seguir si quiero cambiar de Director Técnico en mi laboratorio?	Conjuntamente a lo anterior, la Dirección de Evaluación de Calidad podrá convocar tanto a los Directores Técnicos como a los analistas a jornadas, talleres o cursos de capacitación y actualización que estipule como obligatorios. ARTÍCULO 13.- Toda modificación en la situación del laboratorio en cuanto a domicilio, instalaciones, Director Técnico, equipamiento o reactivos que afecten al desarrollo de ensayos, deberá comunicarse en forma fehaciente a la Dirección de Evaluación de Calidad, dentro de los TREINTA (30) días corridos de producida la modificación. La modificación no surtirá efecto hasta recibir la conformidad por parte de la Dirección de Evaluación de Calidad, es decir, el laboratorio no podrá realizar análisis ni emitir certificados hasta recibir la conformidad por parte de la Dirección de Evaluación de Calidad. Otros cambios en los datos suministrados en cualquiera de los Anexos presentados en el momento de la habilitación deberán ser informados mediante la presentación de ...
  ¿Qué documentos o acuerdos se han homologado en esta resolución y cómo se gestionarán estos instrumentos?	Por ello, EL SECRETARIO DE TRABAJO RESUELVE: ARTÍCULO 1°.- Declárese homologado el acuerdo y sus anexos, obrantes en el RE-2023-59947548-APN-DTD#JGM del EX-2023-45783107- -APN-DGD#MT, celebrado entre el SINDICATO OBREROS Y EMPLEADOS DE ESTACIONES DE SERVICIO Y G.N.C., GARAGES, PLAYAS DE ESTACIONAMIENTO Y LAVADEROS (SOESGYPE) y la FEDERACIÓN DE OBREROS Y EMPLEADOS DE ESTACIONES DE SERVICIO, GARAGES, PLAYAS DE ESTACIONAMIENTO, LAVADEROS Y GOMERÍAS DE LA REPÚBLICA ARGENTINA, por el sector sindical, y la CÁMARA DE GARAJES, ESTACIONAMIENTOS Y ACTIVIDADES AFINES DE LA REPÚBLICA ARGENTINA, por el sector empleador, conforme a lo dispuesto en la Ley de Negociación Colectiva N° 14.250 (t.o. 2004). ARTÍCULO 2°.- Declárese homologado el acuerdo y sus anexos, obrantes en el RE-2023-124689919-APN-DGD#MT del EX-2023-45783107- -APN-DGD#MT, celebrado entre el SINDICATO OBREROS Y EMPLEADOS DE ESTACIONES DE SERVICIO Y G.N.C., GARAGES, PLAYAS DE ESTACIONAMIENTO Y LAVADEROS (SOESGYPE) y la FEDERACIÓN D...
  ¿Cuál es la fecha límite para presentar proyectos bajo las Convocatorias del Programa Nacional de Desarrollo de Proveedores 2023?	Vigencia: a partir del día siguiente al de su publicación en el Boletín Oficial) ARTÍCULO 11.- Apruébanse las “Bases y Condiciones Particulares del Programa Nacional de Desarrollo de Proveedores 2023” que regirán las Convocatorias formalizadas en los Artículos 1° a 10 de la presente disposición en forma complementaria a las “Bases y Condiciones Generales del Programa Nacional de Desarrollo de Proveedores” y al “Reglamento Operativo del Programa Nacional de Desarrollo de Proveedores”, ambos aprobados por la Resolución Nº 112 de fecha 21 de julio de 2020 de la ex SECRETARÍA DE INDUSTRIA, ECONOMÍA DEL CONOCIMIENTO Y GESTIÓN COMERCIAL EXTERNA del ex MINISTERIO DE DESARROLLO PRODUCTIVO y su modificatoria, las que como Anexo, IF-2023-17933030-APN-SSI#MEC, forman parte integrante de la presente medida. ARTÍCULO 12.- Establécese que la vigencia de las Convocatorias dispuestas en los Artículos 1° a 10 de la presente medida se extiende hasta el día 20 de abril de 2023, o hasta agotarse el cupo...

• Loss: MultipleNegativesRankingLoss with these parameters:

  {
      "scale": 20.0,
      "similarity_fct": "cos_sim"
  }
  

Training Hyperparameters

Non-Default Hyperparameters

• eval_strategy: steps
• per_device_train_batch_size: 4
• per_device_eval_batch_size: 2
• learning_rate: 4e-05
• num_train_epochs: 50
• warmup_ratio: 0.1
• fp16: True
• batch_sampler: no_duplicates

All Hyperparameters

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• overwrite_output_dir: False
• do_predict: False
• eval_strategy: steps
• prediction_loss_only: True
• per_device_train_batch_size: 4
• per_device_eval_batch_size: 2
• per_gpu_train_batch_size: None
• per_gpu_eval_batch_size: None
• gradient_accumulation_steps: 1
• eval_accumulation_steps: None
• torch_empty_cache_steps: None
• learning_rate: 4e-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: 50
• 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: True
• 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: None
• hub_always_push: False
• gradient_checkpointing: False
• gradient_checkpointing_kwargs: None
• include_inputs_for_metrics: False
• include_for_metrics: []
• 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
• use_liger_kernel: False
• eval_use_gather_object: False
• average_tokens_across_devices: False
• prompts: None
• batch_sampler: no_duplicates
• multi_dataset_batch_sampler: proportional

Training Logs

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Epoch	Step	Training Loss	modernbert-bora-eval_cosine_ndcg@10
0.0201	100	1.3848	-
0.0403	200	1.345	-
0.0604	300	1.3149	-
0.0805	400	1.2363	-
0.1007	500	1.1118	-
0.1208	600	0.8115	-
0.1409	700	0.5525	-
0.1611	800	0.3266	-
0.1812	900	0.272	-
0.2013	1000	0.1926	-
0.2215	1100	0.1615	-
0.2416	1200	0.1206	-
0.2617	1300	0.1044	-
0.2819	1400	0.1285	-
0.3020	1500	0.0704	-
0.3221	1600	0.0957	-
0.3423	1700	0.1056	-
0.3624	1800	0.0981	-
0.3825	1900	0.0836	-
0.4027	2000	0.0672	-
0.4228	2100	0.0731	-
0.4429	2200	0.0534	-
0.4631	2300	0.0568	-
0.4832	2400	0.057	-
0.5033	2500	0.0479	-
0.5235	2600	0.063	-
0.5436	2700	0.0512	-
0.5637	2800	0.0454	-
0.5839	2900	0.0346	-
0.6040	3000	0.0364	-
0.6241	3100	0.0401	-
0.6443	3200	0.0486	-
0.6644	3300	0.0549	-
0.6845	3400	0.0424	-
0.7047	3500	0.027	-
0.7248	3600	0.0406	-
0.7449	3700	0.0223	-
0.7650	3800	0.0377	-
0.7852	3900	0.026	-
0.8053	4000	0.0452	-
0.8254	4100	0.0326	-
0.8456	4200	0.0434	-
0.8657	4300	0.0529	-
0.8858	4400	0.0265	-
0.9060	4500	0.0387	-
0.9261	4600	0.0398	-
0.9462	4700	0.0376	-
0.9664	4800	0.0321	-
0.9865	4900	0.0246	-
1.0066	5000	0.0478	-
1.0268	5100	0.0384	-
1.0469	5200	0.0256	-
1.0670	5300	0.0159	-
1.0872	5400	0.0302	-
1.1073	5500	0.0359	-
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1.1476	5700	0.0331	-
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1.1878	5900	0.0352	-
1.2080	6000	0.0189	-
1.2281	6100	0.0366	-
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1.3086	6500	0.0164	-
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1.4898	7400	0.0252	-
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1.5301	7600	0.0454	-
1.5502	7700	0.0206	-
1.5704	7800	0.0282	-
1.5905	7900	0.0349	-
1.6106	8000	0.0432	-
1.6308	8100	0.0177	-
1.6509	8200	0.0219	-
1.6710	8300	0.0342	-
1.6912	8400	0.024	-
1.7113	8500	0.0099	-
1.7314	8600	0.0191	-
1.7516	8700	0.0295	-
1.7717	8800	0.0277	-
1.7918	8900	0.0149	-
1.8120	9000	0.0274	-
1.8321	9100	0.0174	-
1.8522	9200	0.0298	-
1.8724	9300	0.0216	-
1.8925	9400	0.0293	-
1.9126	9500	0.0299	-
1.9328	9600	0.0413	-
1.9529	9700	0.0273	-
1.9730	9800	0.0195	-
1.9932	9900	0.025	-
2.0133	10000	0.0303	-
2.0334	10100	0.0209	-
2.0536	10200	0.0155	-
2.0737	10300	0.0219	-
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2.1140	10500	0.032	-
2.1341	10600	0.0206	-
2.1542	10700	0.0218	-
2.1744	10800	0.0153	-
2.1945	10900	0.0151	-
2.2146	11000	0.0196	-
2.2347	11100	0.0223	-
2.2549	11200	0.032	-
2.2750	11300	0.026	-
2.2951	11400	0.0213	-
2.3153	11500	0.031	-
2.3354	11600	0.025	-
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2.6777	13300	0.0325	-
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2.7783	13800	0.0173	-
2.7985	13900	0.0165	-
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2.8790	14300	0.0241	-
2.8991	14400	0.0241	-
2.9193	14500	0.02	-
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2.9595	14700	0.0215	-
2.9797	14800	0.0245	-
2.9998	14900	0.0247	-
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3.0602	15200	0.0091	-
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3.2414	16100	0.0189	-
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3.2817	16300	0.0176	-
3.3018	16400	0.0125	-
3.3219	16500	0.0296	-
3.3421	16600	0.0242	-
3.3622	16700	0.0205	-
3.3823	16800	0.013	-
3.4025	16900	0.0297	-
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Citation

BibTeX

Sentence Transformers

@inproceedings{reimers-2019-sentence-bert,
    title = "Sentence-BERT: Sentence Embeddings using Siamese BERT-Networks",
    author = "Reimers, Nils and Gurevych, Iryna",
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@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},
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    eprint={1705.00652},
    archivePrefix={arXiv},
    primaryClass={cs.CL}
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