gte-pgm-pairs

SentenceTransformer based on Alibaba-NLP/gte-multilingual-base

This is a sentence-transformers model finetuned from Alibaba-NLP/gte-multilingual-base on the parquet dataset. It maps sentences & paragraphs to a 768-dimensional dense vector space and can be used for semantic textual similarity, semantic search, paraphrase mining, text classification, clustering, and more.

Model Details

Model Description

• Model Type: Sentence Transformer
• Base model: Alibaba-NLP/gte-multilingual-base <!-- at revision 9bbca17d9273fd0d03d5725c7a4b0f6b45142062 -->
• Maximum Sequence Length: 8192 tokens
• Output Dimensionality: 768 dimensions
• Similarity Function: Cosine Similarity
• Training Dataset:
  • parquet

<!-- - **Language:** Unknown --> <!-- - **License:** Unknown -->

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, 'architecture': '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()
)

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 = [
    'PROCURADORIA GERAL DO ESTADO DO RIO DE JANEIRO \nPROCURADORIA DE SERVIÇOS DE SAÚDE (PG-16) \n \nEXMO. SR. DR. DES. 3º PRESIDENTE DO TRIBUNAL DE JUSTIÇA DO RIO DE \nJANEIRO \n \n \n \nProcesso 0076107-19.2019.8.19.0001 \n \n \n \nO\n ESTADO DO RIO DE JANEIRO, \npela Procuradoria Geral do Estado, \nnos autos do recurso extraordinário interposto por \nPERCEDINA DOS SANTOS TORRES e \noutro\n,\n \nvem, tempestivamente, apresentar suas \n \n \nCONTRARRAZÕES DE RECURSO EXTRAORDINÁRIO \n \n \npelos fundamentos jurídicos expostos na peça em anexo, esperando, desde já, pelo não \nconhecimento ou pelo desprovimento do recurso, como de Direito. \n \nPede deferimento. \nRio de Janeiro, 26 de janeiro de 2021.  \n \n \n \nLETICIA LACROIX DE OLIVEIRA \nP\nROCURADORA DO \nE\nSTADO\n \n \n \n \n \n \n \nTJRJ 202100041683 27/01/2021 00:06:00 GPLI - PETIÇÃO ELETRÔNICA Assinada por LETICIA LACROIX DE OLIVEIRA\n373\nDigitally signed by LETICIA LACROIX DE OLIVEIRA:04296848780\nDate: 2021.01.26 21:23:08 BRST',
    'PROCURADORIA GERAL DO ESTADO DO RIO DE JANEIRO \nPROCURADORIA DE SERVIÇOS DE SAÚDE (PG-16) \n \n \n3 \n \n          Na prática, pode-se concluir que o acórdão recorrido revogou toda a \njurisprudência sumular dos Tribunais Superiores, entendendo ser aplicável um julgado do STF \nque, numa ação rescisória e em caráter incidental, acredita ser cabível o pagamento de \nhonorários advocatícios à Defensoria Pública pelo mesmo ente federado responsável por seu \nfuncionamento. Situação que, \npermissa venia\n, é inadmissível e viola frontalmente o \nordenamento jurídico vigente. \n \n         Uma outra questão jurídica diz respeito à possibilidade de este acórdão do STF, \nque como já se disse, decidiu sobre o tema em caráter incidental e não tem caráter vinculante, \nrevogar a própria Súmula 421 do STJ. Um acórdão que decide um tema de modo incidental \nrevoga automaticamente as Súmulas dos outros Tribunais? \nData venia\n, parece-nos que não.  \n \nII - ILEGALIDADE DO PAGAMENTO DE HONORÁRIOS PELO ESTADO EM \nFAVOR DA DEFENSORIA PÚBLICA – OCORRÊNCIA DA CONFUSÃO (ARTIGO \n381 DO CÓDIGO CIVIL) – TEMA PACIFICADO PELO E. STJ\n \n  \nRememore-se, por oportuno, que já está pacificado na doutrina e na jurisprudência \no entendimento de que há confusão na condenação do Estado ao pagamento de honorários \nsucumbenciais à Defensoria Pública, nos termos do que estabelece o artigo 381 do Código Civil, \nverbis\n: \n \nArt. 381 – Extingue-se a obrigação desde que na mesma pessoa se \nconfundam as qualidades de credor e devedor. \n \nCom efeito, considerando que tanto a Defensoria Pública, quanto o seu Centro de \nEstudos Jurídicos são órgãos do próprio Estado, mostra-se flagrante que o caso é de confusão',
    'Atribuição: Fazenda Pública \nCódigo/Nome Movimento: 1000173/Outras manifestações em 2º grau\n \nrestituição dos valores indevidamente descontados, com atualização e juros, e \napuração em fase de liquidação de sentença.  \n \nInconformada, a parte ré interpôs o recurso de apelação do \nitem 000114. \n \nPetição juntada no item 000122 noticiando o falecimento do \nautor e requerendo sua substituição processual por sua filha, Luciana Maria da Silva \nMirandola. \n \nDespacho no item 000140 determinando a intimação da \nProcuradoria Geral do Município do Rio de Janeiro e do Ministério Público sobre o \npedido de habilitação. \n \nCiência do Parquet no item 000148. \n \nManifestação dos réus no item 000150 requerendo a \ndeclaração de nulidade da sentença e dos atos praticados após o óbito do autor, bem \ncomo a rejeição do pedido de habilitação, uma vez que a sucessão processual deveria \nser pelo espólio, na forma do artigo 110 do CPC. \n \nDespacho no item 000155 para manifestação do Ministério \nPúblico. \n \nCiência do Parquet no item 000161. \n \nDespacho no item 000164 para manifestação da parte autora. \n \n221',
]
embeddings = model.encode(sentences)
print(embeddings.shape)
# [3, 768]

# Get the similarity scores for the embeddings
similarities = model.similarity(embeddings, embeddings)
print(similarities)
# tensor([[ 1.0000,  0.6637, -0.0623],
#         [ 0.6637,  1.0000, -0.0069],
#         [-0.0623, -0.0069,  1.0000]])

<!-- ### 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

• Evaluated with <code>InformationRetrievalEvaluator</code>

<!-- ## 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

parquet

• Dataset: parquet
• Size: 200,000 training samples
• Columns: <code>anchor</code> and <code>positive</code>
• Approximate statistics based on the first 1000 samples:

  	anchor	positive
  type	string	string
  details	<ul><li>min: 129 tokens</li><li>mean: 395.23 tokens</li><li>max: 490 tokens</li></ul>	<ul><li>min: 99 tokens</li><li>mean: 356.9 tokens</li><li>max: 509 tokens</li></ul>

• Samples:

  anchor	positive
  <code>Doc. 1 <br>TJRJ CAP 12VFE 202401831853 17/04/24 12:55:57139829 PROGER-VIRTUAL<br>54<br><br><br>Petição Inicial Eletrônica 2ª instância/Conselho da Magistratura<br> <br>Srº Usuário, a petição foi encaminhada com sucesso.<br> <br>O protocolo gerado é a sua garantia do recebimento da petição pelo Tribunal de Justiça do<br>Rio de Janeiro, sendo desnecessário novo peticionamento eletrônico com as mesmas<br>informações.<br> <br>Dados do Processo<br>Processo: 0028612-06.2024.8.19.0000<br> <br>Protocolo: 3204/2024.00310040<br> <br>Segunda Instância<br> <br>Advogado(s)<br> <br>RJ144016<br> - DANIEL NEVES ROSA DURÃO DE ANDRADE<br>RJ152461<br> - CAROLINA TEIXEIRA DE SOUSA<br> <br>Parte(s)<br> <br>PASQUALE MAURO BENF<br> , Pessoa Física , CPF - 007.220.147-91 Endereço: Comercial - das Américas, 10333,<br>RJ, Rio de Janeiro, Barra da Tijuca, , CEP: 22793082<br> <br>Documento(s)<br>Data : 16/04/2024<br>Horário : 17:55<br>Número do Processo de Referência: <br>10041723<br>Orgão de Origem: <br>Capital: Cartório Eletrônico da 12ª Vara de Fazenda Publica<br>Natureza: <br>Civel<br>Tipo Protocolo: <br>AGRAVO DE INSTRUMENTO - CÍV...</code>	<code>3 <br>5.172/1966 – Código Tributário Nacional – “CTN”, com sua redação anterior à Lei Complementar <br>nº 118, de 9 de fevereiro de 2005. <br> <br>Em que pese a robusta argumentação contida da referida Exceção, esta foi rejeitada <br>por intermédio da r. decisão do indexador nº 28, ora agravada, abaixo transcrita: <br> <br>“Reconsidero a decisão retro equivocadamente proferida visto que o executado se encontra <br>representado nos autos por advogado. <br>Rejeito a arguição de prescrição visto que<br> <br>consta do Sistema de Dívida Ativa bem como <br>deste E. Tribunal de justiça que o AR para citação do executado retornou com <br>resultado positivo<br>. <br>Lavre-se termo de penhora e intime-se na forma do art. 12 da LEF”. (grifamos) <br> <br>Data maxima venia<br>, a conclusão exarada pelo MM. Juízo <br>a quo<br> não observa a legislação <br>e jurisprudência relativa ao reconhecimento da prescrição originária e intercorrente, se justificando a <br>interposição do presente Agravo de Instrumento com o intuito de obter a reforma da r. decisão <br>recorrida...</code>
  <code>TRIBUNAL DE JUSTIÇA DO RIO DE JANEIRO<br>eJUD TJRJ<br>03/05/2021 06:52<br>Emitido em:<br>DGJUR - SECRETARIA DA 12ª CÂMARA CÍVEL<br>Processo: 0277899-58.2018.8.19.0001 - APELAÇÃO<br>INTIMAÇÃO ELETRÔNICA<br>Rio de Janeiro, 03 de maio de 2021<br>Fica V. Sª / V. Exª intimado da determinação abaixo:<br>DÉCIMA SEGUNDA CÂMARA CÍVEL<br>DÉCIMA SEGUNDA CÂMARA CÍVEL<br>EMBARGOS DE DECLARAÇÃO EM APELAÇÃO CÍVEL Nº 0277899-58.2018.8.19.0001<br>EMBARGOS DE<br>Embargantes 1: JANE PASQUINELLI E OUTROS.<br>Embargantes 1: JANE PASQUINELLI E OUTROS.<br>Embargantes 2: PREVI-RIO - INSTITUTO DE PREVIDÊNCIA E ASSISTÊNCIA.<br>Embargantes 2: PREVI-RIO<br>Embargados: OS MESMOS<br>Embargados: OS MESMOS<br>Relator: Desembargador JAIME DIAS PINHEIRO FILHO<br>Relator: Desembargador JAIME DIAS PINHEIRO <br>EMBARGOS DE DECLARAÇÃO OPOSTOS POR AMBAS AS PARTES. EMBARGOS OPOSTOS PELOS<br>EMBA<br>AUTORES/EMBARGANTES, QUE DEVE SER PROVIDO, COM EFEITOS INFRINGENTES, A FIM DE<br>AUTO<br>QUE O RÉU REEMBOLSE AOS AUTORES AS CUSTAS E A TAXA JUDICIÁRIA QUE FORAM<br>QUE O<br>ANTECIPADAS PELOS AUTORES, ANTE O...</code>	<code>não concorda e deve, por isso, manejar os recursos que entender cabíveis e não insistir na oposição de embargos<br>que, em regra, não servem para alterar o julgado, notadamente quando não há omissão, contradição, obscuridade<br>ou erro material.<br> In casu, o que se extrai dos autos é que os presentes embargos visam, primordialmente, a reforma, bem<br>como o prequestionamento da matéria objeto do julgado, conforme consignado em suas razões, ocasião em que a<br>recorrente pleiteia, inclusive, a concessão de efeitos infringentes.<br> Como é cediço, a modificação do julgado não se insere entre as funções dos embargos de declaração, o que<br>só se admite em casos excepcionais, não sendo, pois, esta a hipótese dos autos.<br> A propósito, transcrevo trecho do julgamento de Embargos de Declaração, da lavra do eminente Professor e<br>Desembargador Sergio Cavalieri Filho:<br>"Embargos de Declaração. Omissão Inexistente. Contestação do Julgado. Efeito Modificativo. Prequestionamento.<br>Descabimento....</code>
  <code>TRIBUNAL DE JUSTIÇA DO ESTADO DO RIO DE JANEIRO<br>eJUD TJRJ<br>08/03/2024 12:11<br>Emitido em:<br>SECRETARIA DA 6ª CÂMARA DE DIREITO PÚBLICO (ANTIGA 21ª CÂMARA CÍVEL)<br>Processo: 0297157-30.2013.8.19.0001 - APELAÇÃO<br>INTIMAÇÃO ELETRÔNICA<br>Rio de Janeiro, 08 de março de 2024<br>Fica V. Sª / V. Exª intimado da determinação abaixo:<br>Apelação Cível nº 0297157-30.2013.8.19.0001<br>Apelante: INSTITUTO DE PREVIDÊNCIA E ASSISTÊNCIA DO MUNICÍPIO DO RIO DE JANEIRO -<br>PREVIRIO<br>Apelado: MIDAS ENGENHARIA LTDA<br>Juízo de Origem: Quinta Vara de Fazenda Pública da Comarca da Capital<br>Relatora: Desembargadora LIDIA MARIA SODRÉ DE MORAES<br>APELAÇÃO CÍVEL. DIREITO ADMINISTRATIVO. AÇÃO DE OBRIGAÇÃO DE FAZER. PRESTAÇÃO DE<br>SERVIÇO. ALEGAÇÃO AUTORAL DE INEXECUÇÃO PARCIAL DO CONTRATO DE PRESTAÇÃO DE<br>SERVIÇOS COM EXECUÇÃO DE OBRAS DO SISTEMA DE AR-CONDICIONADO NOS BLOCOS I E II<br>DO CENTRO ADMINISTRATIVO SÃO SEBASTIÃO. SENTENÇA QUE JULGOU IMPROCEDENTE O<br>PEDIDO. IRRESIGNAÇÃO DO INSTITUTO DE PREVIDÊNCIA REPRISANDO AS ARGUMENTAÇÕES<br>APRESENTA...</code>	<code>Requereu a procedência do pedido para a condenação da ré na obrigação de fazer consistente na adequada<br>instalação do sistema de automação e "telesupervisão" do ar condicionado, ou subsidiariamente, a conversão em<br>perdas e danos, desde, 26/06/2008, término do prazo para cumprimento do contrato, e ao pagamento <br>de danos materiais relativo aos juros compensatórios e de mora, com correção monetária, desde o <br>desembolso e de acordo com as taxas contratualmente previstas, em razão do inadimplemento parcial do<br>contrato.<br> Adoto, no mais, o relatório constante da sentença, na forma regimental.<br> Prestação jurisdicional através da prolação da sentença de índice 430, que julgou improcedente o pedido,<br>cuja parte dispositiva, reza o seguinte:<br>"...Isto posto, julgo improcedentes os pedidos, e, em consequência, extinto o processo com julgamento do mérito,<br>na forma do artigo 487, I, do Código de Processo Civil.<br>Condeno a parte autora ao ...</code>

• Loss: <code>MultipleNegativesRankingLoss</code> with these parameters:

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

Evaluation Dataset

parquet

• Dataset: parquet
• Size: 2,000 evaluation samples
• Columns: <code>anchor</code> and <code>positive</code>
• Approximate statistics based on the first 1000 samples:

  	anchor	positive
  type	string	string
  details	<ul><li>min: 112 tokens</li><li>mean: 392.22 tokens</li><li>max: 536 tokens</li></ul>	<ul><li>min: 98 tokens</li><li>mean: 354.08 tokens</li><li>max: 555 tokens</li></ul>

• Samples:

  anchor	positive
  <code>EXCELENTÍSSIMA. DRA. DESEMBARGADORA-RELATORA DA QUINTA <br>CÂMARA DE DIREITO PÚBLICO DO TRIBUNAL DE JUSTIÇA DO ESTADO DO <br>RIO DE JANEIRO. <br> <br>Apelação Cível nº 0145575-65.2022.8.19.0001<br> <br> <br> <br> <br>SUZANA DE FÁTIMA DE SOUZA SILVA,<br> embargante já <br>devidamente qualificada nos autos do processo acima epigrafado, <br>VEM<br> <br>tempestivamente no quinquídio legal, e respeitosamente à presença de Vossa <br>Excelência, nos termos do art. 1.022, 1023 e 1.025 do Novo CPC, opor <br> <br>EMBARGOS DE DECLARAÇÃO <br>COM EFEITOS DE PREQUESTIONAMENTO E SUPERAÇÃO DE OMISSÃO <br>(SÚMULAS 98 E 211 DO STJ) <br> <br> <br>em face da decisão do acórdão proferido nos presentes autos em <br>epígrafe, que improveu a apelação das embargantes, para suprir pontos <br>contraditórios, proferido nos presentes autos em epígrafe, e a inda clarear <br>obscuridade, e afastar omissões, que eventualmente se registrem no V. Acórdão, <br>com base nos seguintes fundamentos fáticos e jurídicos a serem expostos a seguir:<br> <br>Nesse passo, e por isso, no entender da embargante, há...</code>	<code>Escolar; Dar banho e trocar o vestuário das crianças da <br>creche; Auxiliar na orientação das crianças no recreio <br>e nos intervalos, objetivando manter a segurança e a <br>disciplina; Participar de todas as aulas prestando <br>todos os cuidados devido às crianças; Organizar o <br>ambiente e orientar as crianças para o repouso, <br>permanecendo com elas durante todo o tempo que <br>estiverem <br>dormindo; <br>Responsabilizar-se <br>pelas <br>crianças que aguardam os pais ou o transporte escolar <br>até a sua efetiva entrega, zelando pela segurança e <br>bem estar de todos; Responsabilizar-se pela limpeza e <br>desinfecção de brinquedos e equipamentos utilizados <br>pelas crianças; Participar de todas as atividades <br>576</code>
  <code>TRIBUNAL DE JUSTIÇA DO RIO DE JANEIRO<br>eJUD TJRJ<br>03/08/2021 14:39<br>Emitido em:<br>DGJUR - SECRETARIA DA 22ª CÂMARA CÍVEL<br>Processo: 0232479-93.2019.8.19.0001 - APELAÇÃO<br>INTIMAÇÃO ELETRÔNICA<br>Rio de Janeiro, 03 de agosto de 2021<br>Fica V. Sª / V. Exª intimado da determinação abaixo:<br>VIGÉSIMA SEGUNDA CÂMARA CÍVEL<br>APELAÇÃO CÍVEL Nº 0232479-93.2019.8.19.0001<br>APELANTE 1: MUNICÍPIO DO RIO DE JANEIRO <br>PROC. MUNICIPAL: LEO BOSCO GRIGGI PEDROSA <br>APELANTE 2 : ESTADO DO RIO DE JANEIRO <br>PROC. DO ESTADO: ANA CRISTINA BACOS <br>APELADO : ASSOCIAÇÃO LAR SÃO FRANCISCO DE ASSIS NA PROVIDÊNCIA DE DEUS <br>ADVOGADO : PAMELA GUIMARÃES TEIXEIRA LIMA<br>RELATOR: DES. BENEDICTO ABICAIR<br>APELAÇÃO CÍVEL. ÇÃO DE COBRANÇA PROPOSTA POR HOSPITAL DA REDE PRIVADA EM FACE<br>DO ESTADO DO RIO DE JANEIRO E DO MUNICÍPIO DO RIO DE JANEIRO. DESPESAS DECORRENTES<br>DE INTERNAÇÃO E TRATAMENTO DE PACIENTE IMPOSTA POR DECISÃO JUDICIAL. OBRIGAÇÃO<br>SOLIDÁRIA DOS ENTES PÚBLICOS QUANTO À COBERTURA DOS CUSTOS DO TRATAMENTO.<br>ILEGITIMIDADE PASSIVA QUE SE AF...</code>	<code>VEREDA, A PRESTAÇÃO DO SERVIÇO MÉDICO-HOSPITALAR PELO AUTOR DECORREU DA<br>OMISSÃO DO PODER PÚBLICO EM CUMPRIR COM O SEU DEVER CONSTITUCIONAL,<br>CABENDO-LHE, POR CONSEGUINTE, RESSARCIR OS GASTOS SUPORTADOS PELO HOSPITAL<br>PARTICULAR. NO QUE SE REFERE À LIMITAÇÃO DO RESSARCIMENTO À TABELA DO SISTEMA<br>ÚNICO DE SAÚDE, O INTENTO RECURSAL NÃO MERECE PROSPERAR, NA MEDIDA EM QUE O<br>HOSPITAL AUTOR NÃO POSSUI CONVÊNIO COM O SUS. POR OUTRO LADO, NÃO SE MOSTRA<br>RAZOÁVEL EXIGIR QUE HOSPITAL PARTICULAR SUPORTE OS GASTOS, AINDA QUE<br>PARCIALMENTE, PARA INTERNAÇÃO E TRATAMENTO DE ADMINISTRADO EM RAZÃO DA<br>OMISSÃO DO ENTE PÚBLICO E EM DECORRÊNCIA DE DECISÃO JUDICIAL. DESPROVIMENTO DOS<br>RECURSOS. SENTENÇA MANTIDA<br>0140919-75.2016.8.19.0001 - Apelação - Relator: Des(a). MÔNICA DE FARIA SARDAS - Data de Julgamento:<br>06/08/2020, VIGÉSIMA CÂMARA CÍVEL <br>APELAÇÃO CÍVEL. AÇÃO DE COBRANÇA PROPOSTA POR HOSPITAL DA REDE PRIVADA EM FACE<br>DO ESTADO DO RIO DE JANEIRO E DO MUNICÍPIO DO RIO DE JANEIRO. DESPESAS DECORRENTES<br>274</code>
  <code>Praça Floriano, n. 55, sala 409 – Cinelândia - Centro. Rio de Janeiro – RJ. Brasil. CEP: 20.031-050. <br>Tel: (21) 2533-6008 [email protected] www.simonatopessoa.adv.br <br> <br>EXCELENTÍSSIMO SENHOR DOUTOR DESEMBARGADOR TERCEIRO <br>VICE-PRESIDENTE EDSON VASCONCELOS DO TRIBUNAL DE JUSTIÇA <br>DO ESTADO DO RIO DE JANEIRO. <br> <br>RECURSO ESPECIAL Nº 0466091-77.2015.8.19.0001<br> <br>Relator: <br>DES. MARCOS ANDRÉ CHUT <br>Apelante: <br>INSTITUTO SAO JOAO BATISTA LTDA - ISJOB <br>Apelado: <br>MUNICÍPIO DO RIO DE JANEIRO <br> <br>GRATUIDADE DE JUSTIÇA <br> <br> <br> <br> <br> <br>INSTITUTO SÃO JOÃO BAPTISTA LTDA – ISJOB<br>, com sede na Rua <br>Medina, 246, Méier, Rio de Janeiro – RJ. CEP: 20.735-130, inscrito no CNPJ/MF <br>sob nº 33.666.306/0001-30, nos autos do recurso de <br>Apelação<br> em epigrafe que <br>move em face do<br> MUNICÍPIO DO RIO DE JANEIRO<br>, por seu advogado, vem <br>respeitosamente à presença de Vossa Excelência, inconformado com a decisão <br>que inadmitiu o <br>RECUSOS ESPECIAL<br>, da lavra do Ilustre Desembargador <br>Terceiro Vice-Presi...</code>	<code>Praça Floriano, n. 55, sala 409 – Cinelândia - Centro. Rio de Janeiro – RJ. Brasil. CEP: 20.031-050. <br>Tel: (21) 2533-6008 [email protected] www.simonatopessoa.adv.br <br> <br>69. Assim, a partir do confronto destas datas não restam dúvidas de que as <br>obrigações em questão já se encontravam extintas. <br> <br>70. Neste sentido, resta evidente que a cobrança dos créditos tributários ora <br>contestados, encontra-se prescrita nos termos do caput do artigo 174 do <br>Código Tributário Nacional – CTN conforme o entendimento já <br>consolidado pelo Superior Tribunal de Justiça, conforme ementa abaixo <br>transcrita: <br> <br>“0010513-72.2004.8.19.0037 - APELACAO <br> <br>1ª Ementa <br>DES. JACQUELINE MONTENEGRO - Julgamento: 15/10/2015 - DECIMA <br>QUINTA CAMARA CIVEL <br> <br>APELAÇÃO CÍVEL. PROCESSUAL CIVIL. EXECUÇÃO FISCAL. IMPOSTO <br>SOBRE PROPRIEDADE TERRITORIAL URBANA ¿ IPTU, TAXA DE <br>SERVIÇOS URBANOS ¿ TSU E TAXA DE COLETA DE LIXO DOMICILIAR ¿ <br>TCDL DOS EXERCÍCIOS DE 1999 A 2003. MANDADO DE CITAÇÃO EM <br>EXEC...</code>

• Loss: <code>MultipleNegativesRankingLoss</code> with these parameters:

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

Training Hyperparameters

Non-Default Hyperparameters

• eval_strategy: steps
• per_device_train_batch_size: 64
• per_device_eval_batch_size: 64
• gradient_accumulation_steps: 4
• num_train_epochs: 1
• warmup_ratio: 0.1
• bf16: True
• optim: adamw_8bit
• gradient_checkpointing: True
• eval_on_start: 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: 64
• per_device_eval_batch_size: 64
• per_gpu_train_batch_size: None
• per_gpu_eval_batch_size: None
• gradient_accumulation_steps: 4
• 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: 1.0
• 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: True
• fp16: False
• fp16_opt_level: O1
• half_precision_backend: auto
• bf16_full_eval: False
• fp16_full_eval: False
• tf32: None
• local_rank: 0
• ddp_backend: None
• tpu_num_cores: None
• tpu_metrics_debug: False
• debug: []
• dataloader_drop_last: False
• dataloader_num_workers: 0
• dataloader_prefetch_factor: None
• 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}
• parallelism_config: None
• deepspeed: None
• label_smoothing_factor: 0.0
• optim: adamw_8bit
• 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
• hub_revision: None
• gradient_checkpointing: True
• 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
• 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: True
• use_liger_kernel: False
• liger_kernel_config: None
• eval_use_gather_object: False
• average_tokens_across_devices: False
• prompts: None
• batch_sampler: no_duplicates
• multi_dataset_batch_sampler: proportional
• router_mapping: {}
• learning_rate_mapping: {}

</details>

Training Logs

Framework Versions

• Python: 3.12.11
• Sentence Transformers: 5.1.2
• Transformers: 4.57.0.dev0
• PyTorch: 2.9.0+cu128
• Accelerate: 1.11.0
• Datasets: 4.3.0
• Tokenizers: 0.22.1

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}
}

<!-- ## 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.* -->