arturmatos/energy-reg-br-embed-v1-1000

SentenceTransformer based on arturmatos/qwen-0.6b-embeddings-msmarco-ckpt800

This is a sentence-transformers model finetuned from arturmatos/qwen-0.6b-embeddings-msmarco-ckpt800 on the generated-triplets-final 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.

Model Details

Model Description

• Model Type: Sentence Transformer
• Base model: arturmatos/qwen-0.6b-embeddings-msmarco-ckpt800
• Maximum Sequence Length: 2048 tokens
• Output Dimensionality: 1024 dimensions
• Similarity Function: Cosine Similarity
• Training Dataset:
  • generated-triplets-final

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': 2048, 'do_lower_case': False, 'architecture': 'Qwen3Model'})
  (1): Pooling({'word_embedding_dimension': 1024, 'pooling_mode_cls_token': False, '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': True, '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 = [
    'Como funciona a proteção diferencial de linha no esquema mestre-escravo?',
    'A proteção diferencial de linha requer canais de comunicação para transmitir e receber as informações de correntes dos dois ou mais terminais da linha. Ela não necessita de informação de tensão, sendo imune a problemas tais como perda de potencial do TP, ferrorressonância em TPs e transitórios em DCPs. Também são imunes aos seguintes problemas:\n\n- Efeitos de indutância mútua;\n- Oscilações de potência;\n- Reversão de corrente na eliminação de falhas em LT paralelas.\n348 | Proteção de linhas de transmissão\n\nA figura 1.54 mostra uma implementação básica de proteção diferencial de linha de trans-\nmissão. Para compensação do tempo de transmissão do sinal do canal de comunicação, deve\nhaver uma forma de compensação do atraso.\n\n- A\n- I_A\n- SA\n- TX\n- DEL\n- i_A\n- +\n- I_d\n- I_d > I_op\n- RX\n- TPF\n- Telecommunication System\n- B\n- I_B\n- i_B\n\n- SA - Adaptador de Sinal\n- TX - Transmissor\n- RX - Receptor\n- I_OP - Corrente de Operação\n- DEL - Compensação de Atraso\n- TPF - Equipamento de Teleproteção\n\nFigura 1.54 – Proteção diferencial de linha de transmissão\n\nAs proteções diferenciais podem ser implementadas em duas modalidades: esquema mes-\ntre-mestre e esquema mestre-escravo.\n\nNo esquema mestre-mestre, temos os mesmos equipamentos e relés nos dois terminais.\nNeste tipo de configuração, a decisão de disparo é tomada pelos relés dos dois terminais de\nforma independente.\n\nNo esquema mestre-escravo, as correntes do terminal escravo são enviadas por comuni-\ncação e a decisão de disparo é tomada no terminal mestre. O terminal escravo abre por trans-\nferência direta de disparo recebida do terminal mestre.\n\nAs proteções diferenciais necessitam de compensação das correntes de *line charging*, de\nmodo a evitar atuações incorretas para falhas externas no caso de aplicação a linhas longas.\nAs diferenças de relação de transformação dos TCs nos terminais também necessitam de com-\npensação pelo mesmo motivo. Os relés diferenciais de linha modernos possuem parâmetros\nde ajuste que permitem essa compensação.\n\nOs erros dos TCs são compensados pela utilização de relés diferenciais percentuais, nos\nquais a corrente diferencial é obtida pela soma vetorial das correntes medidas, e a corrente de\nrestrição pela soma dos valores absolutos das mesmas correntes.\n\nA figura 1.55 mostra a característica de operação de um relé diferencial de linha com du-\npla inclinação.\nEquipamentos de Geração e Transmissão | 349\n\nFigura 1.55 – Característica de operação da proteção diferencial percentual\n\n### 1.7.3 – Esquema de transferência direta de disparo por subalcance (DUTT)\nEste esquema, mostrado de forma simplificada na figura 1.56, necessita de unidades de subalcance para falhas entre fases e fase-terra em cada terminal e de equipamentos de comunicação (TX, RX).\n\nFigura 1.56 – Esquema de transferência direta de disparo por subalcance (DUTT)\n\nAs unidades de subalcance para falhas entre fases e fase-terra Z1(A) e Z1(B), normalmente de distância, devem ser ajustadas de modo a não alcançar falhas no barramento remoto. Normalmente, o ajuste é de cerca de 80% a 90% da impedância de sequência positiva da linha, podendo ser menores dependendo da existência de linhas acopladas magneticamente em paralelo. Os alcances das unidades de medida devem se superpor para falhas no meio da linha.\n350 | Proteção de linhas de transmissão\n\n',
    'A proteção diferencial de linha de transmissão é fundamental para garantir a seletividade, operando com base na transmissão e recepção de sinais de corrente entre os terminais através de sistemas de telecomunicação. Essa modalidade é notável por sua imunidade a oscilações de potência, efeitos de indutância mútua e problemas de ferrorressonância em TPs, dispensando a necessidade de informação de tensão. No contexto de operação, pode-se adotar o esquema mestre-mestre, no qual equipamentos idênticos nos terminais tomam decisões de disparo de maneira independente. Para esquemas que envolvem a relação mestre-escravo, a arquitetura de proteção foca na compensação do atraso (DEL) do canal de comunicação e na mitigação das correntes de line charging, cruciais para evitar disparos indevidos em linhas de grande extensão diante de falhas externas. A estabilidade do sistema é reforçada pela utilização de relés diferenciais percentuais, onde a corrente de restrição é calculada pela soma dos valores absolutos das correntes, enquanto a corrente diferencial advém da soma vetorial. Além disso, em configurações de proteção que utilizam unidades de subalcance para falhas entre fases, os ajustes de impedância de sequência positiva costumam variar entre 80% e 90%, assegurando que a zona de atuação não alcance o barramento remoto e que os alcances das unidades de medida se sobreponham adequadamente no meio da linha.',
]
embeddings = model.encode(sentences)
print(embeddings.shape)
# [3, 1024]

# Get the similarity scores for the embeddings
similarities = model.similarity(embeddings, embeddings)
print(similarities)
# tensor([[ 1.0000,  0.6342, -0.1154],
#         [ 0.6342,  1.0000,  0.1242],
#         [-0.1154,  0.1242,  1.0000]])

Training Details

Training Dataset

generated-triplets-final

• Dataset: generated-triplets-final at 5eb4d64
• Size: 145,000 training samples
• Columns: anchor, positive, and negative
• Approximate statistics based on the first 1000 samples:

  	anchor	positive	negative
  type	string	string	string
  details	min: 9 tokens mean: 23.11 tokens max: 38 tokens	min: 219 tokens mean: 799.72 tokens max: 2048 tokens	min: 144 tokens mean: 301.83 tokens max: 634 tokens

• Samples:

  anchor	positive	negative
  Qual é a distância mínima de segurança para instalar cabos elétricos perto de sacadas e janelas de prédios?	12 - Cantoneira Reta - ferragem de abas iguais, utilizada na instalação de equipamentos, suporte "Z" e ancoragem de rede. 13 - Grampo de Ancoragem - acessório com cunhas poliméricas, utilizado para encabeçamento do cabo coberto. ND-2.9 - Instalações Básicas de Redes de Distribuição Compactas CEMIG Distribuição S.A. Classificação: Público 2-1 ## 2 AFASTAMENTOS MÍNIMOS ### Notas Gerais 1 - Apesar desta Norma tratar de instalações de redes com cabos dotados de cobertura protetora (não isolante), os espaçamentos mínimos devem ser mantidos nas diversas situações apresentadas. 2 - Observar afastamentos mínimos em prédios públicos, históricos e tombados pelo patrimônio histórico. 3 - Em situações onde os condutores aproximam-se das sacadas dos prédios ou janelas, comprometendo os espaçamentos mínimos previstos, poderá ser adotada a seguinte solução: - Quando a cota A da Figura 6 estiver inferior a 1,50 m, instalar o segundo alimentador no lado da rua, sob o primeiro. - Situações t...	As normas da CEMIG Distribuição S.A., especificamente a ND-2.9 para instalações de redes compactas, definem critérios para os afastamentos em edificações. O documento orienta que, embora os cabos possuam cobertura protetora, é fundamental observar os espaçamentos em relação a sacadas, janelas e telhados para garantir a segurança das pessoas, seguindo as padronizações das redes de distribuição aérea convencional. Existem orientações sobre como proceder quando os condutores se aproximam de sacadas de prédios, incluindo a possibilidade de readequação da instalação dos alimentadores e a consideração de proteções adicionais em situações temporárias conforme a NR-10. Além disso, o texto cita o uso de ferragens como a cantoneira reta e o grampo de ancoragem, e as figuras de 1 a 6 ilustram diferentes cenários de afastamento vertical e horizontal entre os condutores e as estruturas das edificações, devendo-se observar também as condições de prédios históricos e tombados.
  O que foi feito com a sobra de energia elétrica no Brasil nos anos 80?	O problema maior com que nos deparamos foi a sobra de energia. O setor elétrico vinha crescendo a taxas de 10 a 12% ao ano, e estava planejado para crescer nesse ritmo, quando entramos nos anos 80. Usinas cuja construção tivera início quatro ou cinco anos antes estavam entrando em operação, com aquelas perspectivas de crescimento. A sobra foi inevitável. Simultaneamente, estávamos atravessando uma grave crise na balança de pagamentos. A grande contribuição do GCOI nesse momento foi detectar toda a energia que estava sobrando no sistema e sugerir ao governo que a repassasse aos usuários a um preço altamente incentivado. Criou-se então a Epex – Energia Excedente para a Produção de Bens de 28 Exportação –, mediante a qual se oferecia energia a preço baratíssimo a quem fosse fabricar bens para exportação. Havia ainda a EGTD– Energia Garantida por Tempo Determinado, um mecanismo destinado a incentivar a substituição de derivados de petróleo por energia elétrica	Durante a década de 80, o planejamento do setor elétrico brasileiro enfrentou desafios críticos devido ao ritmo de expansão das usinas. Com projetos de construção iniciados cerca de quatro ou cinco anos antes, a entrada em operação dessas unidades coincidiu com uma mudança drástica nas taxas de crescimento, que anteriormente se mantinham entre 10% e 12% ao ano. Nesse cenário de transição, o GCOI desempenhou um papel fundamental ao monitorar a situação sistêmica frente à grave crise na balança de pagamentos que o país atravessava. O foco das autoridades e do GCOI concentrou-se na detecção técnica da capacidade energética disponível, considerando que toda a infraestrutura nacional havia sido dimensionada para um patamar de consumo elevado que não se confirmou, gerando um descompasso estrutural entre a oferta planejada e a realidade econômica do período.
  Como está o desempenho da CEMIG D na micro e minigeração distribuída?	XXIII - descumprir as disposições regulamentares estabelecidas nas Condições Gerais de Fornecimento de Energia Elétrica, não especificadas nos arts. 3º, 4º, 5º e 7º. Pág. 3 de 15 5. Em 28 de setembro de 2020, o Processo foi distribuído ao então Diretor Sandoval Feitosa. 6. Em 29 de setembro de 2020, ⁴foi solicitado à Procuradoria Federal junto à ANEEL ("PF/ANEEL") a emissão de parecer jurídico. 7. Em 8 de outubro de 2020, a PF/ANEEL aprovou o Parecer nº 00311/2020/PFANEEL/PGF/AGU, opinando pelo conhecimento do Recurso Administrativo interposto, para, no mérito, negar provimento, mantendo-se incólume a Decisão proferida pela SFE em juízo de reconsideração (Despacho SFE nº 2.602, de 2020). 8. Em 2 de maio de 2022⁵, a assessoria de diretoria solicitou à SFE a prestação de informações atualizadas sobre como está o desempenho da CEMIG D acerca dos procedimentos relacionados à micro e minigeração distribuída.	No âmbito do Processo distribuído ao Diretor Sandoval Feitosa, a análise sobre o desempenho da CEMIG D referente aos procedimentos de micro e minigeração distribuída fundamenta-se no cumprimento das disposições regulamentares das Condições Gerais de Fornecimento de Energia Elétrica. O Parecer nº 00311/2020/PFANEEL/PGF/AGU, aprovado em outubro de 2020, validou a manutenção da Decisão proferida pela SFE através do Despacho nº 2.602, de 2020. Tais registros administrativos e as solicitações de informações atualizadas visam assegurar que a distribuidora não descumpra os arts. 3º, 4º, 5º e 7º das normas vigentes, mantendo incólume o rito do Recurso Administrativo interposto durante a tramitação iniciada em setembro de 2020.

• Loss: MultipleNegativesRankingLoss with these parameters:

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

Training Hyperparameters

Non-Default Hyperparameters

• per_device_train_batch_size: 16
• gradient_accumulation_steps: 16
• learning_rate: 3e-05
• num_train_epochs: 2
• lr_scheduler_type: constant_with_warmup
• warmup_ratio: 0.03
• bf16: True
• batch_sampler: no_duplicates

All Hyperparameters

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• overwrite_output_dir: False
• do_predict: False
• eval_strategy: no
• prediction_loss_only: True
• per_device_train_batch_size: 16
• per_device_eval_batch_size: 8
• per_gpu_train_batch_size: None
• per_gpu_eval_batch_size: None
• gradient_accumulation_steps: 16
• eval_accumulation_steps: None
• torch_empty_cache_steps: None
• learning_rate: 3e-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: 2
• max_steps: -1
• lr_scheduler_type: constant_with_warmup
• lr_scheduler_kwargs: {}
• warmup_ratio: 0.03
• 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_torch_fused
• 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: 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
• 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
• 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: {}

Training Logs

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Epoch	Step	Training Loss
0.0018	1	3.1115
0.0035	2	3.1843
0.0053	3	3.1867
0.0071	4	2.904
0.0088	5	2.803
0.0106	6	2.9113
0.0124	7	2.9098
0.0141	8	2.8228
0.0159	9	2.3819
0.0177	10	2.093
0.0194	11	1.9176
0.0212	12	1.2992
0.0230	13	1.0432
0.0247	14	0.658
0.0265	15	0.597
0.0282	16	0.4551
0.0300	17	0.3279
0.0318	18	0.3068
0.0335	19	0.2432
0.0353	20	0.1728
0.0371	21	0.1529
0.0388	22	0.1086
0.0406	23	0.1075
0.0424	24	0.0757
0.0441	25	0.0793
0.0459	26	0.0602
0.0477	27	0.0458
0.0494	28	0.0539
0.0512	29	0.0564
0.0530	30	0.05
0.0547	31	0.0541
0.0565	32	0.0476
0.0583	33	0.0317
0.0600	34	0.0393
0.0618	35	0.0373
0.0636	36	0.0283
0.0653	37	0.0261
0.0671	38	0.0357
0.0689	39	0.0232
0.0706	40	0.038
0.0724	41	0.019
0.0741	42	0.0487
0.0759	43	0.018
0.0777	44	0.0325
0.0794	45	0.0254
0.0812	46	0.0271
0.0830	47	0.0329
0.0847	48	0.0235
0.0865	49	0.0271
0.0883	50	0.0179
0.0900	51	0.0302
0.0918	52	0.0232
0.0936	53	0.0231
0.0953	54	0.0236
0.0971	55	0.0376
0.0989	56	0.0221
0.1006	57	0.0158
0.1024	58	0.0152
0.1042	59	0.0107
0.1059	60	0.0238
0.1077	61	0.0252
0.1095	62	0.0216
0.1112	63	0.0344
0.1130	64	0.0272
0.1148	65	0.016
0.1165	66	0.0243
0.1183	67	0.0105
0.1200	68	0.0198
0.1218	69	0.0179
0.1236	70	0.0081
0.1253	71	0.027
0.1271	72	0.0213
0.1289	73	0.0174
0.1306	74	0.0165
0.1324	75	0.0052
0.1342	76	0.027
0.1359	77	0.0133
0.1377	78	0.0206
0.1395	79	0.0145
0.1412	80	0.0199
0.1430	81	0.0162
0.1448	82	0.0149
0.1465	83	0.0226
0.1483	84	0.0197
0.1501	85	0.0155
0.1518	86	0.0154
0.1536	87	0.0195
0.1554	88	0.0123
0.1571	89	0.0196
0.1589	90	0.0235
0.1607	91	0.0206
0.1624	92	0.0241
0.1642	93	0.0178
0.1659	94	0.033
0.1677	95	0.0143
0.1695	96	0.0152
0.1712	97	0.0285
0.1730	98	0.0214
0.1748	99	0.0118
0.1765	100	0.0206
0.1783	101	0.0325
0.1801	102	0.0161
0.1818	103	0.0378
0.1836	104	0.012
0.1854	105	0.0205
0.1871	106	0.0285
0.1889	107	0.0113
0.1907	108	0.0242
0.1924	109	0.0166
0.1942	110	0.0097
0.1960	111	0.0112
0.1977	112	0.0194
0.1995	113	0.0175
0.2013	114	0.0122
0.2030	115	0.043
0.2048	116	0.0118
0.2066	117	0.0098
0.2083	118	0.0109
0.2101	119	0.0116
0.2119	120	0.0155
0.2136	121	0.0107
0.2154	122	0.0104
0.2171	123	0.0147
0.2189	124	0.0085
0.2207	125	0.0131
0.2224	126	0.0228
0.2242	127	0.0101
0.2260	128	0.0175
0.2277	129	0.0224
0.2295	130	0.0176
0.2313	131	0.0082
0.2330	132	0.015
0.2348	133	0.0091
0.2366	134	0.0071
0.2383	135	0.0222
0.2401	136	0.0073
0.2419	137	0.0086
0.2436	138	0.0186
0.2454	139	0.0074
0.2472	140	0.0081
0.2489	141	0.0089
0.2507	142	0.0127
0.2525	143	0.0168
0.2542	144	0.0105
0.2560	145	0.0059
0.2578	146	0.0168
0.2595	147	0.0164
0.2613	148	0.0166
0.2630	149	0.0201
0.2648	150	0.0119
0.2666	151	0.0063
0.2683	152	0.0072
0.2701	153	0.0088
0.2719	154	0.0311
0.2736	155	0.008
0.2754	156	0.0065
0.2772	157	0.0125
0.2789	158	0.0118
0.2807	159	0.0102
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Framework Versions

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• Transformers: 4.56.2
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• Tokenizers: 0.22.2

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",
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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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