cc-uffs-ppc-distiluse-base-multilingual-cased-v1-finetuned

SentenceTransformer based on sentence-transformers/distiluse-base-multilingual-cased-v1

This is a sentence-transformers model finetuned from sentence-transformers/distiluse-base-multilingual-cased-v1. It maps sentences & paragraphs to a 512-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: sentence-transformers/distiluse-base-multilingual-cased-v1 <!-- at revision 30487a83b196a60bdf70abff0505ec70f112213c -->
• Maximum Sequence Length: 128 tokens
• Output Dimensionality: 512 tokens
• Similarity Function: Cosine Similarity

<!-- - **Training Dataset:** Unknown --> <!-- - **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': 128, 'do_lower_case': False}) with Transformer model: DistilBertModel 
  (1): Pooling({'word_embedding_dimension': 768, '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): Dense({'in_features': 768, 'out_features': 512, 'bias': True, 'activation_function': 'torch.nn.modules.activation.Tanh'})
)

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, 512]

# 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

• 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

Unnamed Dataset

• Size: 324 training samples
• Columns: <code>sentence_0</code> and <code>sentence_1</code>
• Approximate statistics based on the first 324 samples:

  	sentence_0	sentence_1
  type	string	string
  details	<ul><li>min: 17 tokens</li><li>mean: 36.64 tokens</li><li>max: 92 tokens</li></ul>	<ul><li>min: 128 tokens</li><li>mean: 128.0 tokens</li><li>max: 128 tokens</li></ul>

• Samples:

  sentence_0	sentence_1
  <code>Qual é a cidade onde a sede da Universidade Federal da Fronteira Sul está localizada?</code>	<code>MINISTÉRIO DA EDUCAÇÃO<br>UNIVERSIDADE FEDERAL DA FRONTEIRA SUL – UFFS<br>PRÓ-REITORIA DE GRADUAÇÃO<br>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:<br>Avenida Fernando Machado, 108 E <br>Bairro Centro – CEP 89802-112 – Chapecó-SC.</code>
  <code>Qual o número da lei que criou a Universidade Federal da Fronteira Sul?</code>	<code>MINISTÉRIO DA EDUCAÇÃO<br>UNIVERSIDADE FEDERAL DA FRONTEIRA SUL – UFFS<br>PRÓ-REITORIA DE GRADUAÇÃO<br>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:<br>Avenida Fernando Machado, 108 E <br>Bairro Centro – CEP 89802-112 – Chapecó-SC.</code>
  <code>Qual é o nome do reitor da Universidade Federal da Fronteira Sul (UFFS) e qual cidade é a sede da reitoria da instituição?</code>	<code>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:<br>Avenida Fernando Machado, 108 E <br>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 <br>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 <br>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 <br>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 <br>COMPLEMENTARES DO CURSO DE GRADUAÇÃO EM CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO <br>- BACHARELADO................................................................................................................198 APÊNDICE II - REGULAMENTO DE TRABALHO DE CONCLUSÃO DO CURSO DE <br>GRADUAÇÃO EM CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO - BACHARELADO..........................210 APÊNDICE III - REGULAMENTO DE APROVEITAMENTO POR EQUIVALÊNCIA DE <br>COMPONENTE CURRICULAR CURSADO COM APROVAÇÃO OU VALIDADO NA <br>MATRIZ DE 2010 PARA A MATRIZ DE 2018.....................................................................226 MINISTÉRIO DA EDUCAÇÃO<br>UNIVERSIDADE FEDERAL DA FRONTEIRA SUL – UFFS<br>PRÓ-REITORIA DE GRADUAÇÃO<br>DIRETORIA DE PEDAGÓGICA****1 DADOS GERAIS DO CURSO1.1.</code>

• Loss: <code>MultipleNegativesRankingLoss</code> 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

<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: 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

</details>

Training Logs

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}
}

<!-- ## 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.* -->