This is a sentence-transformers model finetuned from intfloat/multilingual-e5-base. It maps sentences & paragraphs to a 768-dimensional dense vector space and can be used for retrieval.

Model Details

Model Description

Model Type: Sentence Transformer
Base model: intfloat/multilingual-e5-base
Maximum Sequence Length: 512 tokens
Output Dimensionality: 768 dimensions
Similarity Function: Cosine Similarity
Supported Modality: Text

Model Sources

Documentation: Sentence Transformers Documentation
Repository: Sentence Transformers on GitHub
Hugging Face: Sentence Transformers on Hugging Face

Full Model Architecture

SentenceTransformer(
  (0): Transformer({'transformer_task': 'feature-extraction', 'modality_config': {'text': {'method': 'forward', 'method_output_name': 'last_hidden_state'}}, 'module_output_name': 'token_embeddings', 'architecture': 'XLMRobertaModel'})
  (1): Pooling({'embedding_dimension': 768, 'pooling_mode': 'mean', '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.

python

from sentence_transformers import SentenceTransformer

# Download from the 🤗 Hub
model = SentenceTransformer("maximmikhalevich/e5_large_for_law_RAG")
# Run inference
queries = [
    'query: Чем наказывается управление транспортным средством, на котором незаконно установлен опознавательный фонарь по КоАП РФ?',
]
documents = [
    'passage: Управление транспортным средством, на котором незаконно установлен опознавательный фонарь легкового такси или опознавательный знак "Инвалид", - влечет наложение административного штрафа на водителя в размере пяти тысяч рублей с конфискацией предмета административного правонарушения. — Статья 12.5 КоАП РФ, часть 4.1.',
    'passage: Управление транспортным средством с заведомо неисправными тормозной системой (за исключением стояночного тормоза), рулевым управлением или сцепным устройством (в составе поезда) - влечет наложение административного штрафа в размере пятисот рублей. — Статья 12.5 КоАП РФ, часть 2.',
    'passage: Опережение транспортных средств при проезде пешеходных переходов осуществляется с учетом требований пункта 14.2 Правил. — пункт 10.5 ПДД РФ.',
]
query_embeddings = model.encode_query(queries)
document_embeddings = model.encode_document(documents)
print(query_embeddings.shape, document_embeddings.shape)
# [1, 768] [3, 768]

# Get the similarity scores for the embeddings
similarities = model.similarity(query_embeddings, document_embeddings)
print(similarities)
# tensor([[0.8667, 0.7090, 0.6231]])

Evaluation

Metrics

Information Retrieval

Dataset: legal-eval
Evaluated with InformationRetrievalEvaluator

Metric	Value
cosine_accuracy@1	0.4054
cosine_accuracy@3	0.7297
cosine_accuracy@5	0.7928
cosine_accuracy@10	0.8739
cosine_precision@1	0.4054
cosine_precision@3	0.2432
cosine_precision@5	0.1586
cosine_precision@10	0.0874
cosine_recall@1	0.4054
cosine_recall@3	0.7297
cosine_recall@5	0.7928
cosine_recall@10	0.8739
cosine_ndcg@10	0.6474
cosine_mrr@10	0.5736
cosine_map@10	0.5736

Training Details

Training Dataset

Unnamed Dataset

Size: 632 training samples
Columns: anchor, positive, and negative

Approximate statistics based on the first 100 samples:

	anchor	positive	negative
type	string	string	string
modality	text	text	text
details	min: 13 tokens mean: 31.99 tokens max: 57 tokens	min: 28 tokens mean: 92.92 tokens max: 278 tokens	min: 29 tokens mean: 85.54 tokens max: 278 tokens

Samples:

anchor	positive	negative
`query: Что обязан делать водитель по правилу «применение аварийной сигнализации и знака аварийной остановки» (пункт 6.1 ПДД)?`	passage: Аварийная световая сигнализация должна быть включена: при дорожно-транспортном происшествии; при вынужденной остановке в местах, где остановка запрещена; при ослеплении водителя светом фар; при буксировке (на буксируемом механическом транспортном средстве); при посадке детей в транспортное средство, имеющее опознавательные знаки «Перевозка детей»[2], и высадке из него. Водитель должен включать аварийную световую сигнализацию и в других случаях для предупреждения участников движения об опасности, которую может создать транспортное средство. — пункт 6.1 ПДД РФ.	`passage: При отсутствии или неисправности аварийной световой сигнализации на буксируемом механическом транспортном средстве на его задней части должен быть закреплен знак аварийной остановки. — пункт 6.3 ПДД РФ.`
`query: Какая ответственность за невыполнение водителем транспортного средства требования о прохождении медицинского освидетельствования на состояние опь?`	passage: Невыполнение водителем транспортного средства законного требования уполномоченного должностного лица о прохождении медицинского освидетельствования на состояние опьянения, если такие действия (бездействие) не содержат уголовно наказуемого деяния, — влечет наложение административного штрафа в размере сорока пяти тысяч рублей с лишением права управления транспортными средствами на срок от полутора до двух лет. — Статья 12.26 КоАП РФ, часть 1.	passage: Невыполнение водителем транспортного средства, не имеющим права управления транспортными средствами либо лишенным права управления транспортными средствами, законного требования уполномоченного должностного лица о прохождении медицинского освидетельствования на состояние опьянения, если такие действия (бездействие) не содержат уголовно наказуемого деяния, — влечет административный арест на срок от десяти до пятнадцати суток или наложение административного штрафа на лиц, в отношении которых в соответствии с настоящим Кодексом не может применяться административный арест, в размере сорока пяти тысяч рублей. — Статья 12.26 КоАП РФ, часть 2.
`query: Что обязан делать водитель по правилу «начало движения, маневрирование» (пункт 7.10 ПДД)?`	passage: При наличии полосы торможения водитель, намеревающийся повернуть, должен своевременно перестроиться на эту полосу и снижать скорость только на ней. При наличии в месте въезда на дорогу полосы разгона водитель должен двигаться по ней и перестраиваться на соседнюю полосу, уступая дорогу транспортным средствам, движущимся по этой дороге. — пункт 7.10 ПДД РФ.	passage: При перестроении водитель должен уступить дорогу транспортным средствам, движущимся попутно без изменения направления движения. При одновременном перестроении транспортных средств, движущихся попутно, водитель должен уступить дорогу транспортному средству, находящемуся справа. — пункт 7.4 ПДД РФ.

Loss: MultipleNegativesRankingLoss with these parameters:
json
1{ 2 "scale": 20.0, 3 "similarity_fct": "cos_sim", 4 "gather_across_devices": false, 5 "directions": [ 6 "query_to_doc" 7 ], 8 "partition_mode": "joint", 9 "hardness_mode": null, 10 "hardness_strength": 0.0 11}

Evaluation Dataset

Unnamed Dataset

Size: 111 evaluation samples
Columns: anchor, positive, and negative

Approximate statistics based on the first 100 samples:

	anchor	positive	negative
type	string	string	string
modality	text	text	text
details	min: 13 tokens mean: 29.57 tokens max: 61 tokens	min: 33 tokens mean: 87.16 tokens max: 247 tokens	min: 33 tokens mean: 80.69 tokens max: 408 tokens

Samples:

anchor	positive	negative
`query: Что говорится в ПДД РФ про «водитель может покидать свое место или оставлять транспортное средство, если им приняты необходимые меры»?`	`passage: Водитель может покидать свое место или оставлять транспортное средство, если им приняты необходимые меры, исключающие самопроизвольное движение транспортного средства или использование его в отсутствие водителя. — пункт 11.8 ПДД РФ.`	passage: Остановка запрещается: на трамвайных путях, а также в непосредственной близости от них, если это создаст помехи движению трамваев; на железнодорожных переездах, в тоннелях, а также на эстакадах, мостах, путепроводах (если для движения в данном направлении имеется менее трех полос) и под ними; в местах, где расстояние между сплошной линией разметки (кроме обозначающей край проезжей части), разделительной полосой или противоположным краем проезжей части и остановившимся транспортным средством менее 3 м; на пешеходных переходах и ближе 5 м перед ними; на проезжей части вблизи опасных поворотов и выпуклых переломов продольного профиля дороги при видимости дороги менее 100 м хотя бы в одном направлении; на пересечении проезжих частей и ближе 5 м от края пересекаемой проезжей части, за исключением стороны напротив бокового проезда трехсторонних пересечений (перекрестков), имеющих сплошную линию разметки или разделительную полос; ближе 15 метров от мест остановки маршрутных транспорт...
`query: Что предусмотрено УК РФ за деяния, предусмотренные частью первой настоящей статьи, повлекшие по неосторожности причинение средней тяжести вреда здоровью?`	`passage: Деяния, предусмотренные частью первой настоящей статьи, повлекшие по неосторожности причинение средней тяжести вреда здоровью — Статья 267 УК РФ, часть 3.`	`passage: Деяния, предусмотренные частью первой настоящей статьи, повлекшие по неосторожности смерть человека — Статья 267 УК РФ, часть 5.`
`query: Какая ответственность за превышение установленной скорости движения транспортного средства на величину более 60, но не более 80 километров в час?`	passage: Превышение установленной скорости движения транспортного средства на величину более 60, но не более 80 километров в час — влечет наложение административного штрафа в размере от трех тысяч до трех тысяч семисот пятидесяти рублей или лишение права управления транспортными средствами на срок от четырех до шести месяцев. — Статья 12.9 КоАП РФ, часть 4.	`passage: Превышение установленной скорости движения транспортного средства на величину более 20, но не более 40 километров в час — влечет наложение административного штрафа в размере семисот пятидесяти рублей. — Статья 12.9 КоАП РФ, часть 2.`

Loss: MultipleNegativesRankingLoss with these parameters:
json
1{ 2 "scale": 20.0, 3 "similarity_fct": "cos_sim", 4 "gather_across_devices": false, 5 "directions": [ 6 "query_to_doc" 7 ], 8 "partition_mode": "joint", 9 "hardness_mode": null, 10 "hardness_strength": 0.0 11}

Training Hyperparameters

Non-Default Hyperparameters

num_train_epochs: 2
learning_rate: 5e-06
warmup_steps: 0.2
gradient_accumulation_steps: 4
fp16: True
per_device_eval_batch_size: 32
load_best_model_at_end: True
batch_sampler: no_duplicates

All Hyperparameters

Click to expand

per_device_train_batch_size: 8
num_train_epochs: 2
max_steps: -1
learning_rate: 5e-06
lr_scheduler_type: linear
lr_scheduler_kwargs: None
warmup_steps: 0.2
optim: adamw_torch_fused
optim_args: None
weight_decay: 0.0
adam_beta1: 0.9
adam_beta2: 0.999
adam_epsilon: 1e-08
optim_target_modules: None
gradient_accumulation_steps: 4
average_tokens_across_devices: True
max_grad_norm: 1.0
label_smoothing_factor: 0.0
bf16: False
fp16: True
bf16_full_eval: False
fp16_full_eval: False
tf32: None
gradient_checkpointing: False
gradient_checkpointing_kwargs: None
torch_compile: False
torch_compile_backend: None
torch_compile_mode: None
use_liger_kernel: False
liger_kernel_config: None
use_cache: False
neftune_noise_alpha: None
torch_empty_cache_steps: None
auto_find_batch_size: False
log_on_each_node: True
logging_nan_inf_filter: True
include_num_input_tokens_seen: no
log_level: passive
log_level_replica: warning
disable_tqdm: False
project: huggingface
trackio_space_id: None
trackio_bucket_id: None
trackio_static_space_id: None
per_device_eval_batch_size: 32
prediction_loss_only: True
eval_on_start: False
eval_do_concat_batches: True
eval_use_gather_object: False
eval_accumulation_steps: None
include_for_metrics: []
batch_eval_metrics: False
save_only_model: False
save_on_each_node: False
enable_jit_checkpoint: False
push_to_hub: False
hub_private_repo: None
hub_model_id: None
hub_strategy: every_save
hub_always_push: False
hub_revision: None
load_best_model_at_end: True
ignore_data_skip: False
restore_callback_states_from_checkpoint: False
full_determinism: False
seed: 42
data_seed: None
use_cpu: False
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
dataloader_drop_last: False
dataloader_num_workers: 0
dataloader_pin_memory: True
dataloader_persistent_workers: False
dataloader_prefetch_factor: None
remove_unused_columns: True
label_names: None
train_sampling_strategy: random
length_column_name: length
ddp_find_unused_parameters: None
ddp_bucket_cap_mb: None
ddp_broadcast_buffers: False
ddp_static_graph: None
ddp_backend: None
ddp_timeout: 1800
fsdp: []
fsdp_config: {'min_num_params': 0, 'xla': False, 'xla_fsdp_v2': False, 'xla_fsdp_grad_ckpt': False}
deepspeed: None
debug: []
skip_memory_metrics: True
do_predict: False
resume_from_checkpoint: None
warmup_ratio: None
local_rank: -1
prompts: None
batch_sampler: no_duplicates
multi_dataset_batch_sampler: proportional
router_mapping: {}
learning_rate_mapping: {}

Training Logs

Epoch	Step	Training Loss	Validation Loss	legal-eval_cosine_ndcg@10
-1	-1	-	-	0.5083
0.5063	10	1.7609	2.3078	0.5427
1.0	20	1.3277	1.7103	0.5883
1.5063	30	1.0447	1.4194	0.6297
2.0	40	0.97	1.3167	0.6474
-1	-1	-	-	0.6474

The bold row denotes the saved checkpoint.

Training Time

Training: 17.3 minutes

Framework Versions

Python: 3.12.13
Sentence Transformers: 5.5.1
Transformers: 5.9.0
PyTorch: 2.10.0+cu128
Accelerate: 1.13.0
Datasets: 4.8.5
Tokenizers: 0.22.2

Citation

BibTeX

Sentence Transformers

bibtex

@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

bibtex

@misc{oord2019representationlearningcontrastivepredictive,
      title={Representation Learning with Contrastive Predictive Coding},
      author={Aaron van den Oord and Yazhe Li and Oriol Vinyals},
      year={2019},
      eprint={1807.03748},
      archivePrefix={arXiv},
      primaryClass={cs.LG},
      url={https://arxiv.org/abs/1807.03748},
}