SentenceTransformer based on BAAI/bge-small-en-v1.5

This is a sentence-transformers model finetuned from BAAI/bge-small-en-v1.5. It maps sentences & paragraphs to a 384-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: BAAI/bge-small-en-v1.5
Maximum Sequence Length: 512 tokens
Output Dimensionality: 384 tokens
Similarity Function: Cosine Similarity

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': True}) with Transformer model: BertModel 
  (1): Pooling({'word_embedding_dimension': 384, '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()
)

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 = [
    'Qual é a capacidade de armazenamento padrão do disco rígido dos computadores utilizados no Laboratório de Organização de Computadores e Sistemas Digitais e qual é a velocidade de rotação mínima do disco rígido?',
    'Projeto Pedagógico do Curso de Graduação em Ciência da Computação – Bacharelado **MINISTÉRIO DA EDUCAÇÃO**\n**UNIVERSIDADE FEDERAL DA FRONTEIRA SUL – UFFS**\n**PRÓ-REITORIA DE GRADUAÇÃO**\n**DIRETORIA DE PEDAGÓGICA****14.4 Laboratórios****14.4.2 Laboratórios de Organização de Computadores e Sistemas Digitais**O objetivo principal do Laboratório de Organização de Computadores e Sistemas Digitais é dar suporte às atividades teóricas e práticas das disciplinas de circuitos digitais, sistemas digitais, organização de computadores, arquitetura de computadores, linguagens de descrição de hardware (optativa) e tópicos em automação industrial (optativa). Este laboratório deve permitir que o aluno do curso de Ciência da Computação possa desenvolver atividades práticas (experimentos e projetos) envolvendo sistemas digitais, tais como: implementar circuitos combinacionais, implementar circuitos sequenciais, realizar simulações via software de circuitos combinacionais e sequenciais, realizar prototipagem de sistemas digitais em PLDs e FPGAs, além da implementação de circuitos inteligentes através da programação de microcontroladores. Na tabela abaixo são descritos os materiais necessários à implantação e funcionamento do laboratório. | Tabela 14: Descrição dos materiais do laboratório: “Laboratório de Organização de Computadores e Sistemas Digitais” |  |  |\n|---|---|---|\n| Laboratório de Organização de Computadores e Sistemas Digitais |   |   |\n| Professor responsável: Luciano Lores Caimi |   |   |\n| Alunos por turma: 25 |   |   |\n| Área: 80 m2 |   | Localização: Campus Chapecó |\n| Qtd | Descrição |   |\n| 19 | Bancada com 1 metro por 2 metros com tomadas (8 tomadas) |   |\n| 30 | Cadeira Giratória com rodas |   |\n| 3 | Armário (2,0 x 0,8 x 1,80) (L x P x A) |   |\n| 1 | Quadro branco |   |\n| 30 | Computadores com processador quad-core frequência de 2.2 GHz e FSB 800 MHz ou superior 4 Mb RAM (memória tipo DIMM SDRAM DDR2 ou superior) Disco rígido padrão Serial ATA II com capacidade de armazenamento de 400 Gbytes (ou superior) e rotação 7200 rpm (ou superior) Unidade óptica do tipo DVD-RW Monitor de vídeo LCD com tela de 19 polegadas, tela do tipo Matriz |   |\n|  | Ativa – TFT LCD, interface digital, dot pitch de 0.264 mm e resolução\ngráfica de 1280 x 1024 à 75 Hz\nTeclado padrão ABNT-2 com interface USB\nMouse óptico com 3 botões, rolagem e interface USB\nInterface de rede Gigabit Ethernet padrão IEEE 802.3x compatível com as\nvelocidades 10/100/1000, para conexão de cabo de par trançado, com\nconectores RJ-45.\nInterface para vídeo com alocação dinâmica de memória, que suporte a\nresolução de 1900 x 1200 com taxa de atualização de 85 Hz e interface\ndigital.\n02 (duas) interfaces para teclado e mouse padrão USB.\n01 (uma) interface serial integrada na placa mãe, com conector de 9 pinos\npadrão.\n04 (quatro) interfaces USB (além das interfaces para mouse e teclado).\nGabinete tool less |\n|---|---|\n|   | Ativa – TFT LCD, interface digital, dot pitch de 0.264 mm e resolução gráfica de 1280 x 1024 à 75 Hz Teclado padrão ABNT-2 com interface USB Mouse óptico com 3 botões, rolagem e interface USB Interface de rede Gigabit Ethernet padrão IEEE 802.3x compatível com as velocidades 10/100/1000, para conexão de cabo de par trançado, com conectores RJ-45.',
    '|   |   |   |\n| OBJETIVO |   |   |   |\n| Viabilizar a introdução no curso de temas não abordados em outros componentes. Deve ser relevante para o momento, traduzindo a evolução das tecnologias e da ciência da computação e/ou aproveitando as experiências de professores ou outros profissionais qualificados. Esta disciplina também serve para atualizações da matriz curricular. |   |   |   |\n| REFERÊNCIAS BÁSICAS |   |   |   |\n| Contemplada no plano da disciplina a ser ministrada. |   |   |   |\n| REFERÊNCIAS COMPLEMENTARES |   |   |   |\n| Contemplada no plano da disciplina a ser ministrada. |   |   |   |\n| Código | COMPONENTE CURRICULAR | Créditos | Horas |\n|---|---|---|---|\n| Código | COMPONENTE CURRICULAR | Créditos | Horas |\n| GEX649 | TÓPICOS ESPECIAIS EM COMPUTAÇÃO XXVII | 2 | 30 |\n| EMENTA |   |   |   |\n| Conteúdo variável respeitando os objetivos mencionados. |   |   |   |\n| OBJETIVO |   |   |   |\n| Viabilizar a introdução no curso de temas não abordados em outros componentes. Deve ser relevante para o momento, traduzindo a evolução das tecnologias e da ciência da computação e/ou aproveitando as experiências de professores ou outros profissionais qualificados. Esta disciplina também serve para atualizações da matriz curricular. |   |   |   |\n| REFERÊNCIAS BÁSICAS |   |   |   |\n| Contemplada no plano da disciplina a ser ministrada. |   |   |   |\n| REFERÊNCIAS COMPLEMENTARES |   |   |   |\n| Contemplada no plano da disciplina a ser ministrada. |   |   |   |\n| Código | COMPONENTE CURRICULAR | Créditos | Horas |\n|---|---|---|---|\n| Código | COMPONENTE CURRICULAR | Créditos | Horas |\n| GEX650 | TÓPICOS ESPECIAIS EM COMPUTAÇÃO XXVIII | 2 | 30 |\n| EMENTA |   |   |   |\n| Conteúdo variável respeitando os objetivos mencionados. |   |   |   |\n| OBJETIVO |   |   |   |\n| Viabilizar a introdução no curso de temas não abordados em outros componentes. Deve ser relevante para o momento, traduzindo a evolução das tecnologias e da ciência da computação e/ou aproveitando as experiências de professores ou outros profissionais qualificados. Esta disciplina também serve para atualizações da matriz curricular. |   |   |   |\n| REFERÊNCIAS BÁSICAS |   |   |   |\n| Contemplada no plano da disciplina a ser ministrada. |   |   |   |\n| REFERÊNCIAS COMPLEMENTARES |   |   |   |\n| Contemplada no plano da disciplina a ser ministrada. |   |   |   |\n| Código | COMPONENTE CURRICULAR | Créditos | Horas |\n|---|---|---|---|\n| Código | COMPONENTE CURRICULAR | Créditos | Horas |\n| GEX651 | TÓPICOS ESPECIAIS EM COMPUTAÇÃO XXIX | 2 | 30 |\n| EMENTA |   |   |   |\n| Conteúdo variável respeitando os objetivos mencionados. |   |   |   |\n| OBJETIVO |   |   |   |\n| Viabilizar a introdução no curso de temas não abordados em outros componentes. Deve ser relevante para o momento, traduzindo a evolução das tecnologias e da ciência da computação e/ou aproveitando as experiências de professores ou outros profissionais qualificados. Esta disciplina também serve para atualizações da matriz curricular. |   |   |   |\n| REFERÊNCIAS BÁSICAS |   |   |   |\n| Contemplada no plano da disciplina a ser ministrada.',
]
embeddings = model.encode(sentences)
print(embeddings.shape)
# [3, 384]

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

Evaluation

Metrics

Information Retrieval

Evaluated with InformationRetrievalEvaluator

Metric	Value
cosine_accuracy@1	0.5895
cosine_accuracy@3	0.784
cosine_accuracy@5	0.8519
cosine_accuracy@10	0.9136
cosine_precision@1	0.5895
cosine_precision@3	0.2613
cosine_precision@5	0.1704
cosine_precision@10	0.0914
cosine_recall@1	0.5895
cosine_recall@3	0.784
cosine_recall@5	0.8519
cosine_recall@10	0.9136
cosine_ndcg@10	0.7532
cosine_mrr@10	0.7018
cosine_map@100	0.7071
dot_accuracy@1	0.5895
dot_accuracy@3	0.784
dot_accuracy@5	0.8519
dot_accuracy@10	0.9136
dot_precision@1	0.5895
dot_precision@3	0.2613
dot_precision@5	0.1704
dot_precision@10	0.0914
dot_recall@1	0.5895
dot_recall@3	0.784
dot_recall@5	0.8519
dot_recall@10	0.9136
dot_ndcg@10	0.7532
dot_mrr@10	0.7018
dot_map@100	0.7071

Training Details

Training Dataset

Unnamed Dataset

Size: 324 training samples
Columns: sentence_0 and sentence_1
Approximate statistics based on the first 324 samples:
sentence_0 sentence_1
type string string
details
min: 20 tokens
mean: 47.02 tokens
max: 103 tokens

min: 206 tokens
mean: 508.72 tokens
max: 512 tokens

	sentence_0	sentence_1
type	string	string
details	min: 20 tokens mean: 47.02 tokens max: 103 tokens	min: 206 tokens mean: 508.72 tokens max: 512 tokens

Samples:

sentence_0	sentence_1
`Qual é a cidade onde a sede da Universidade Federal da Fronteira Sul está localizada?`	MINISTÉRIO DA EDUCAÇÃO UNIVERSIDADE FEDERAL DA FRONTEIRA SUL – UFFS PRÓ-REITORIA DE GRADUAÇÃO DIRETORIA DE PEDAGÓGICA****IDENTIFICAÇÃO INSTITUCIONALA Universidade Federal da Fronteira Sul foi criada pela Lei Nº 12.029, de 15 de setembro de 2009. Tem abrangência interestadual com sede na cidade catarinense de Chapecó, trêscampino Rio Grande do Sul – Cerro Largo, Erechim e Passo Fundo – e dois campino Paraná – Laranjeiras do Sul e Realeza. Endereço da Reitoria: Avenida Fernando Machado, 108 E Bairro Centro – CEP 89802-112 – Chapecó-SC.
`Qual o número da lei que criou a Universidade Federal da Fronteira Sul?`	MINISTÉRIO DA EDUCAÇÃO UNIVERSIDADE FEDERAL DA FRONTEIRA SUL – UFFS PRÓ-REITORIA DE GRADUAÇÃO DIRETORIA DE PEDAGÓGICA****IDENTIFICAÇÃO INSTITUCIONALA Universidade Federal da Fronteira Sul foi criada pela Lei Nº 12.029, de 15 de setembro de 2009. Tem abrangência interestadual com sede na cidade catarinense de Chapecó, trêscampino Rio Grande do Sul – Cerro Largo, Erechim e Passo Fundo – e dois campino Paraná – Laranjeiras do Sul e Realeza. Endereço da Reitoria: Avenida Fernando Machado, 108 E Bairro Centro – CEP 89802-112 – Chapecó-SC.
`Qual é o nome do reitor da Universidade Federal da Fronteira Sul (UFFS) e qual cidade é a sede da reitoria da instituição?`	Tem abrangência interestadual com sede na cidade catarinense de Chapecó, trêscampino Rio Grande do Sul – Cerro Largo, Erechim e Passo Fundo – e dois campino Paraná – Laranjeiras do Sul e Realeza. Endereço da Reitoria: Avenida Fernando Machado, 108 E Bairro Centro – CEP 89802-112 – Chapecó-SC. Reitor: Jaime Giolo Vice-Reitor: Antonio Inácio Andrioli Pró-Reitor de Graduação: João Alfredo Braida Pró-Reitor de Pesquisa e Pós-Graduação: Joviles Vitório Trevisol Pró-Reitor de Extensão e Cultura:Émerson Neves da Silva Pró-Reitor de Administração e Infraestrutura:Péricles Luiz Brustolin Pró-Reitor de Planejamento: Charles Albino Schultz Pró-Reitor de Assuntos Estudantis:Darlan Christiano Kroth Pró-Reitor de Gestão de Pessoas:Marcelo Recktenvald Dirigentes de Chapecó-SCDiretora deCampus: Lísia Regina Ferreira Michels Coordenadora Administrativa: Ana Cláudia Lara Prado Coordenador Acadêmico: Rosane Rossato Binotto Dirigentes de Cerro Largo-RSDiretor deCampus: Ivann Carlos Lago Coordenador Administrativo: Sandro Adriano Schneider Coordenadora Acadêmica: Lauren Lúcia Zamin Dirigentes de Erechim-RSDiretor deCampus: Anderson Andre Genro Alves Ribeiro Coordenador Administrativo: Guilhermo Romero Coordenadora Acadêmica: Juçara Spinelli Projeto Pedagógico do Curso de Graduação em Ciência da Computação – Bacharelado Dirigentes de Laranjeiras do Sul-PRDiretora deCampus: Janete Stoffel, Coordenador Administrativo: Sandro Neckel da Silva Coordenadora Acadêmica: Katia Aparecida Seganfredo Índice1 DADOS GERAIS DO CURSO...............................................................................................5 2 HISTÓRICO INSTITUCIONAL.............................................................................................7 3 EQUIPE DE COORDENAÇÃO E DE ELABORAÇÃO DO PPC......................................14 4 JUSTIFICATIVA....................................................................................................................16 5 REFERENCIAIS ORIENTADORES (Ético-políticos, Epistemológicos, Metodológicos e Legais).......................................................................................................................................18 6 OBJETIVOS DO CURSO.....................................................................................................23 7 PERFIL DO EGRESSO.........................................................................................................24 8 ORGANIZAÇÃO CURRICULAR........................................................................................26 9 PROCESSO PEDAGÓGICO E DE GESTÃO DO CURSO E PROCESSO DE AVALIAÇÃO DO ENSINO-APRENDIZAGEM...................................................................164 10 AUTOAVALIAÇÃO DO CURSO.....................................................................................168 11 ARTICULAÇÃO ENTRE ENSINO, PESQUISA E EXTENSÃO....................................170 12 PERFIL DOCENTE (competências, habilidades, comprometimento, entre outros) E PROCESSO DE QUALIFICAÇÃO.......................................................................................172 13 QUADRO DE PESSOAL DOCENTE..............................................................................174 14 INFRAESTRUTURA NECESSÁRIA AO CURSO..........................................................178 15 APÊNDICES......................................................................................................................198 APÊNDICE I - REGULAMENTO DAS ATIVIDADES CURRICULARES COMPLEMENTARES DO CURSO DE GRADUAÇÃO EM CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO - BACHARELADO................................................................................................................198 APÊNDICE II - REGULAMENTO DE TRABALHO DE CONCLUSÃO DO CURSO DE GRADUAÇÃO EM CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO - BACHARELADO..........................210 APÊNDICE III - REGULAMENTO DE APROVEITAMENTO POR EQUIVALÊNCIA DE COMPONENTE CURRICULAR CURSADO COM APROVAÇÃO OU VALIDADO NA MATRIZ DE 2010 PARA A MATRIZ DE 2018.....................................................................226 MINISTÉRIO DA EDUCAÇÃO UNIVERSIDADE FEDERAL DA FRONTEIRA SUL – UFFS PRÓ-REITORIA DE GRADUAÇÃO DIRETORIA DE PEDAGÓGICA****1 DADOS GERAIS DO CURSO1.1.

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: 10
per_device_eval_batch_size: 10
num_train_epochs: 5
multi_dataset_batch_sampler: round_robin

All Hyperparameters

Click to expand

overwrite_output_dir: False
do_predict: False
eval_strategy: steps
prediction_loss_only: True
per_device_train_batch_size: 10
per_device_eval_batch_size: 10
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: 5e-05
weight_decay: 0.0
adam_beta1: 0.9
adam_beta2: 0.999
adam_epsilon: 1e-08
max_grad_norm: 1
num_train_epochs: 5
max_steps: -1
lr_scheduler_type: linear
lr_scheduler_kwargs: {}
warmup_ratio: 0.0
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: 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, '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: batch_sampler
multi_dataset_batch_sampler: round_robin

Training Logs

Epoch	Step	cosine_map@100
1.0	33	0.5410
1.5152	50	0.5947
2.0	66	0.6343
3.0	99	0.6711
3.0303	100	0.6735
4.0	132	0.7057
4.5455	150	0.7044
5.0	165	0.7071

Framework Versions

Python: 3.10.12
Sentence Transformers: 3.2.0
Transformers: 4.44.2
PyTorch: 2.4.1+cu121
Accelerate: 0.34.2
Datasets: 3.0.1
Tokenizers: 0.19.1

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}
}

winderfeld
/

cc-uffs-ppc