pablosi/boe_sintetic_question_context
Viewer • Updated • 5.04k • 6
How to use pablosi/bge-m3-trained with sentence-transformers:
from sentence_transformers import SentenceTransformer
model = SentenceTransformer("pablosi/bge-m3-trained")
sentences = [
"¿Qué tipo de obras no dan derecho a practicar la deducción en viviendas?",
"en el Real Decreto\n2066/2008, de 12 de diciembre, por el que se regula el Plan Estatal de Vivienda y\nRehabilitación 2009-2012, así como por las obras de instalación de infraestructuras\nde telecomunicación realizadas durante dicho período que permitan el acceso a\nInternet y a servicios de televisión digital en la vivienda del contribuyente.\n\nNo darán derecho a practicar esta deducción las obras que se realicen en\n\n\nviviendas afectas a una actividad económica, plazas de garaje, jardines, parques,\npiscinas e instalaciones deportivas y otros elementos análogos.\n\nLa base de esta deducción estará constituida por las cantidades satisfechas,\n\n\nmediante tarjeta de crédito o débito, transferencia bancaria, cheque nominativo o\ningreso en cuentas en entidades de crédito, a las personas o entidades que realicen\ntales obras. En ningún caso, darán derecho a practicar esta deducción las cantidades\nsatisfechas mediante entregas de dinero de curso legal.\n\n\n-----\n\n# BOLETÍN OFICIAL DEL ESTADO\n\n\n**Núm. 108** **Viernes 6 de mayo de 2011** **Sec. I. Pág. 45113**\n\nLa base máxima anual de esta deducción será de:\n\n\na) cuando la base imponible sea igual o inferior a 53.007,20 euros anuales:\n\n\n6.750 euros a",
"s/kilogramo. apartado 3.\nMaterias inhibidoras (MI): 725.42 pesetas~k-equitox. 5. EI regimen de autorizaciones para las operaciones\nSales solubles (SOL): 580.35 pesetas/Sm /centlme- a que hacen referencia los puntos 3 y 4 debe ser el\n\ntro. previsto por los artlculos 31 y 32 de la Ley de Presu-\n\nIncremento de temperatura (IT): 0.007681 pese- puestos de 1995.\ntas/metro cubico;oC.\nZona B. Artlculo 3. _Ordenaci6n de pagos._\nUsos domesticos: 28.60 pesetas/metro cubico y Prd. Se anade al artlculo 48.1 del texto refundido de la\nUsos industriales: 35.91 pesetas/metro cubico y Prd. Ley de Finanzas Publicas de Cataluna. aprobado por el\nMaterias en suspensi6n (MES): 36.26 pesetas/kilo- Decreto legislativo 9/1994. de 13 de julio. un nuevo\ngramo. . . parrafo con la siguiente redacci6n:\nMaterias oxidables (MO): 72.54 pesetas/kılogramo.\n\n.\"La ordenaci6n del pago puede efectuarse\n\nMaterias inhibidoras (MI): 725.42 pesetas~k-equitox.\n\nmediante la. firma de una orden individual 0 de\n\nSales solubles (SOL): 580.35 pesetas/Sm /centfme-\n\nun resumen elaborado por medios informaticos y\n\ntro.\n\ncomprensivo de varias 6rdenes.»\n\nIncremento de· temperatura (IT): 0.007681 pese-\ntas/metro cubico;oC.\n\nDisposici6n ",
" de la Repúbl1ca\n\nprocedente. A dicho efecto, el Presidente de- la Subcomisión de\n\nArgentina y el Ministerio de Trabajo de España efectuarán,\n\nSalarios está facultado para dirigirse directamente a los ser-\n\n#### de común acuerdO y con tres meses de antlcipac16n, la ~\n\nvicios o Departamentos oficiales, cualquiera que sea su ads-\n\n#### tiva programa.ción anua.l.\n\ncripción administrativa, así como a los Organismos Sindicales,\nrecabando los datos e informes precisos y debiendo los Orgar ARTÍCULO nI\n\nnismos requeridos cumplimentarlos en el pla:zo máXimo <le\n\nquince días. Cada pa.ls otorgará al otro hasta cinco becas anuales para.\n\n#### La SubcomisIón de Salarios elaborará cada tres meses un estudios de formación y especialización en Centros relacionados\ninforme expres1vo de la evolución de las rentas·· saláriale...c; y con los temas ql1e ~ hubieren selecclonado dé eom1in acuerdo.\n\n\n-----\n\n"
]
embeddings = model.encode(sentences)
similarities = model.similarity(embeddings, embeddings)
print(similarities.shape)
# [4, 4]This is a sentence-transformers model finetuned from BAAI/bge-m3 on the boe_sintetic_question_context 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.
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()
)
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("pablosi/bge-m3-trained")
# Run inference
sentences = [
'¿Cuál es la disposición que se refiere a la hora de cierre de los establecimientos públicos en días laborables según el artículo 1.°?',
'n de las adscripciones o representaciones a que\nse refieren distintos apartados del artículo 11,2 del citado De\xad\n\n#### Art. 2:° Los sábados y vísperas de días festivos, los espec- creto orgánico del Consejo Nacional de Educación, táculos podrán terminar y los establecimientos públicos podrán Este Ministerio, haciendo uso de las atribuciones que le con\xad cerrar media hora más tarde de la que se determina en el fiere la disposición final segunda del citado Decreto orgánico, artículo l.° y de conformidad con el dictamen de la Asesoría Jurídica del\n Departamento, ha tenido a bien disponer lo siguiente:\n Art. 3.° La hora de cierre de los frontones podrá prorrogar\xad\nse excepcionalmente, en caso de empate de los partidos, hasta Primero.—Lo dispuesto en el artículo 14 del Decreto 2763/1971,\n\nde 21 de octubre, que organizó el Consejo Nacional de Educa\xad\n\n#### que sea necesaria, siempre que éstos hubieran comenzado a la hora establecida. ción, respecto de los Consejeros que lo fueran por razón de su\n cargo, debe entenderse no sólo respecto de los Consejeros natos,\n Art. 4.° Los bares interiores de los hoteles podrán retrasar sino también de los Consejeros designados por este Ministerio, su hora',
'o corrientes** 0330 ........................\n\n**TOTAL ACTIVO (A+B)** 0340 ........................\n\n**PASIVO Y PATRIMONIO NETO**\n\n\n**A) PASIVO CORRIENTE** 0350 ........................\n\n**I. Periodificaciones** 0360 ........................\n**II. Acreedores y cuentas a pagar** 0370 ........................\n**III. Deudas con empresas del grupo y asociadas a corto plazo** 0380 ........................\n**IV. Deudas a corto plazo** 0390 ........................\n**V. Provisiones a corto plazo** 0400 ........................\n**VI. Otros pasivos corrientes** 0410 ........................\n\n**B) PASIVO NO CORRIENTE** 0420 ........................\n\n**I. Periodificaciones** 0430 ........................\n**II. Pasivos por impuesto diferido** 0440 ........................\n**III. Deudas con empresas del grupo y asociadas a largo plazo** 0450 ........................\n**IV. Deudas a largo plazo** 0460 ........................\n**V. Provisiones a largo plazo** 0470 ........................\n**VI. Otros pasivos no corrientes** 0480 ........................\n**TOTAL PASIVO (A+B)** 0490 ........................\n\n**C) PATRIMONIO NETO** 0500 ........................\n\n**C-1) FONDOS REEMBOLSABLES** 0510 ....',
]
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]
dim_1024 and dim_768InformationRetrievalEvaluator| Metric | dim_1024 | dim_768 |
|---|---|---|
| cosine_accuracy@1 | 0.2242 | 0.2361 |
| cosine_accuracy@3 | 0.7778 | 0.7778 |
| cosine_accuracy@5 | 0.8413 | 0.8373 |
| cosine_accuracy@10 | 0.9087 | 0.9127 |
| cosine_precision@1 | 0.2242 | 0.2361 |
| cosine_precision@3 | 0.2593 | 0.2593 |
| cosine_precision@5 | 0.1683 | 0.1675 |
| cosine_precision@10 | 0.0909 | 0.0913 |
| cosine_recall@1 | 0.2242 | 0.2361 |
| cosine_recall@3 | 0.7778 | 0.7778 |
| cosine_recall@5 | 0.8413 | 0.8373 |
| cosine_recall@10 | 0.9087 | 0.9127 |
| cosine_ndcg@10 | 0.6183 | 0.6243 |
| cosine_mrr@10 | 0.5204 | 0.5273 |
| cosine_map@100 | 0.5242 | 0.5306 |
question and context| question | context | |
|---|---|---|
| type | string | string |
| details |
|
|
| question | context |
|---|---|
¿Cuáles son las funciones que corresponden a la Vicesecretaría General Técnica en relación con el régimen interior y económico? |
Explotación |
¿Qué tipo de documentación oficial deben exhibir los funcionarios y agentes de las administraciones comunes del país limitrofe para acreditar su nacionalidad, identidad, calidad y naturaleza de sus funciones? |
ones conı |
¿Cuál es el período máximo de vinculación provisional o a prueba que pueden establecer los estatutos de una sociedad cooperativa de segundo grado? |
ría en los estatutos, que también podrá regular un período de vinculación |
MatryoshkaLoss with these parameters:{
"loss": "MultipleNegativesRankingLoss",
"matryoshka_dims": [
1024,
768
],
"matryoshka_weights": [
1,
1
],
"n_dims_per_step": -1
}
question and context| question | context | |
|---|---|---|
| type | string | string |
| details |
|
|
| question | context |
|---|---|
¿Qué tipo de productos están excluidos de la aplicación del Real Decreto 1801/2003, de 26 de diciembre, sobre seguridad general de los productos? |
1801/2003, de 26 |
¿En qué artículo de la Constitución se basa el Estado para dictar la legislación procesal mencionada en el texto? |
tencia estatal. |
¿Cuál es el propósito principal de la Comisión Mixta establecida en el Artículo 30? |
Organismos de Enlace de ambas Partes intercambiarán los datos estadísticos relativos a los pagos de |
MatryoshkaLoss with these parameters:{
"loss": "MultipleNegativesRankingLoss",
"matryoshka_dims": [
1024,
768
],
"matryoshka_weights": [
1,
1
],
"n_dims_per_step": -1
}
eval_strategy: stepsper_device_train_batch_size: 32per_device_eval_batch_size: 32gradient_accumulation_steps: 8learning_rate: 2e-05num_train_epochs: 6lr_scheduler_type: cosinewarmup_ratio: 0.1bf16: Truetf32: Truedataloader_num_workers: 4load_best_model_at_end: Trueoptim: adamw_torch_fusedgradient_checkpointing: Truebatch_sampler: no_duplicatesoverwrite_output_dir: Falsedo_predict: Falseeval_strategy: stepsprediction_loss_only: Trueper_device_train_batch_size: 32per_device_eval_batch_size: 32per_gpu_train_batch_size: Noneper_gpu_eval_batch_size: Nonegradient_accumulation_steps: 8eval_accumulation_steps: Nonetorch_empty_cache_steps: Nonelearning_rate: 2e-05weight_decay: 0.0adam_beta1: 0.9adam_beta2: 0.999adam_epsilon: 1e-08max_grad_norm: 1.0num_train_epochs: 6max_steps: -1lr_scheduler_type: cosinelr_scheduler_kwargs: {}warmup_ratio: 0.1warmup_steps: 0log_level: passivelog_level_replica: warninglog_on_each_node: Truelogging_nan_inf_filter: Truesave_safetensors: Truesave_on_each_node: Falsesave_only_model: Falserestore_callback_states_from_checkpoint: Falseno_cuda: Falseuse_cpu: Falseuse_mps_device: Falseseed: 42data_seed: Nonejit_mode_eval: Falseuse_ipex: Falsebf16: Truefp16: Falsefp16_opt_level: O1half_precision_backend: autobf16_full_eval: Falsefp16_full_eval: Falsetf32: Truelocal_rank: 0ddp_backend: Nonetpu_num_cores: Nonetpu_metrics_debug: Falsedebug: []dataloader_drop_last: Falsedataloader_num_workers: 4dataloader_prefetch_factor: Nonepast_index: -1disable_tqdm: Falseremove_unused_columns: Truelabel_names: Noneload_best_model_at_end: Trueignore_data_skip: Falsefsdp: []fsdp_min_num_params: 0fsdp_config: {'min_num_params': 0, 'xla': False, 'xla_fsdp_v2': False, 'xla_fsdp_grad_ckpt': False}fsdp_transformer_layer_cls_to_wrap: Noneaccelerator_config: {'split_batches': False, 'dispatch_batches': None, 'even_batches': True, 'use_seedable_sampler': True, 'non_blocking': False, 'gradient_accumulation_kwargs': None}deepspeed: Nonelabel_smoothing_factor: 0.0optim: adamw_torch_fusedoptim_args: Noneadafactor: Falsegroup_by_length: Falselength_column_name: lengthddp_find_unused_parameters: Noneddp_bucket_cap_mb: Noneddp_broadcast_buffers: Falsedataloader_pin_memory: Truedataloader_persistent_workers: Falseskip_memory_metrics: Trueuse_legacy_prediction_loop: Falsepush_to_hub: Falseresume_from_checkpoint: Nonehub_model_id: Nonehub_strategy: every_savehub_private_repo: Falsehub_always_push: Falsegradient_checkpointing: Truegradient_checkpointing_kwargs: Noneinclude_inputs_for_metrics: Falseinclude_for_metrics: []eval_do_concat_batches: Truefp16_backend: autopush_to_hub_model_id: Nonepush_to_hub_organization: Nonemp_parameters: auto_find_batch_size: Falsefull_determinism: Falsetorchdynamo: Noneray_scope: lastddp_timeout: 1800torch_compile: Falsetorch_compile_backend: Nonetorch_compile_mode: Nonedispatch_batches: Nonesplit_batches: Noneinclude_tokens_per_second: Falseinclude_num_input_tokens_seen: Falseneftune_noise_alpha: Noneoptim_target_modules: Nonebatch_eval_metrics: Falseeval_on_start: Falseuse_liger_kernel: Falseeval_use_gather_object: Falseaverage_tokens_across_devices: Falseprompts: Nonebatch_sampler: no_duplicatesmulti_dataset_batch_sampler: proportional| Epoch | Step | Training Loss | Validation Loss | dim_1024_cosine_ndcg@10 | dim_768_cosine_ndcg@10 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1.4225 | 25 | 0.1228 | - | - | - |
| 2.8451 | 50 | 0.0449 | - | - | - |
| 4.2817 | 75 | 0.0261 | - | - | - |
| 5.7042 | 100 | 0.0165 | 0.1640 | 0.6183 | 0.6243 |
@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",
}
@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}
}
@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}
}
Base model
BAAI/bge-m3