--- language: - es license: apache-2.0 tags: - sentence-transformers - sentence-similarity - feature-extraction - generated_from_trainer - onnx - onnx-quantized - dataset_size:676 - loss:MatryoshkaLoss - loss:MultipleNegativesRankingLoss base_model: sentence-transformers/paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2 widget: - source_sentence: La persona nombre_de_persona_1 que dio el poder especial tiene la cedula de identidad cedula_de_identidad_1, con edad_1, de nacionalidad nacionalidad_1, ocupacion de ocupacion_3 y domicilio ubicado en domicilio_1. sentences: - 'CONCLUSION. Es conforme con la minuta. En fe de lo cual y previa lectura del presente instrumento, aceptan y se ratifican en el tenor integro de la presente escritura pública, y le dan por bien efectuada, sin ninguna nota de observación, en prueba de lo expuesto dejan su impresión digital del pulgar derecho y firman junto conmigo el Notario. Nota se hace constar que se transcribe solo la parte pertinente del poder de conocimiento de las partes, Asimismo se hace constar que el propietario adquirió el vehículo cuando era viudo tal como consta su certificado de matrimonio y defunción de su esposa. Los comparecientes declara(n) y manifiesta(n) en honor a la verdad que la documentación acompañada al presente actuado notarial es obtenidos legalmente, asegurando y garantizando la veracidad de los mismos, en, asume(n) plena responsabilidad civil y penal deslindando responsabilidades a terceros. La presente ESCRITURA DE: compra de un vehículo motorizado, se incorpora al protocolo bajo el numero: 70 del año cursante, que corre a mi cargo de todo lo que doy fe. Transcripción de las normas citadas en el cuerpo de la escritura: Art. codigo_1 del Código Civil “Art. codigo_2. (Contrato consigo mismo). El contrato celebrado por el representante consigo mismo, sea en nombre propio o en representación de un tercero, es anulable, excepto si lo permite la ley o fue con asentimiento del representado o si el negocio excluye por su naturaleza un conflicto de intereses.”. Firma y Huella Dactilar de nombre_de_persona_1, Firma y Huella Dactilar de nombre_de_persona_2, COMPRADORES y APODERADOS del VENDEDOR. Firma y sello: nombre_de_persona_3 ocupacion_1 de nombre_de_pais_1. Firman en documento matriz con código de contenido: . El proceso de firmas concluye en fecha __ / __ / ____' pipeline_tag: sentence-similarity library_name: sentence-transformers metrics: - cosine_accuracy@1 - cosine_accuracy@3 - cosine_accuracy@5 - cosine_accuracy@10 - cosine_precision@1 - cosine_precision@3 - cosine_precision@5 - cosine_precision@10 - cosine_recall@1 - cosine_recall@3 - cosine_recall@5 - cosine_recall@10 - cosine_ndcg@10 - cosine_mrr@10 - cosine_map@100 model-index: - name: MiniLM-L12-v2 Embed base Legal Public Deed - Matryoshka results: - task: type: information-retrieval name: Information Retrieval dataset: name: dim 384 type: dim_384 metrics: - type: cosine_accuracy@1 value: 0.013157894736842105 name: Cosine Accuracy@1 - type: cosine_accuracy@3 value: 0.06578947368421052 name: Cosine Accuracy@3 - type: cosine_accuracy@5 value: 0.17105263157894737 name: Cosine Accuracy@5 - type: cosine_accuracy@10 value: 0.2894736842105263 name: Cosine Accuracy@10 - type: cosine_precision@1 value: 0.013157894736842105 name: Cosine Precision@1 - type: cosine_precision@3 value: 0.021929824561403508 name: Cosine Precision@3 - type: cosine_precision@5 value: 0.034210526315789476 name: Cosine Precision@5 - type: cosine_precision@10 value: 0.028947368421052635 name: Cosine Precision@10 - type: cosine_recall@1 value: 0.013157894736842105 name: Cosine Recall@1 - type: cosine_recall@3 value: 0.06578947368421052 name: Cosine Recall@3 - type: cosine_recall@5 value: 0.17105263157894737 name: Cosine Recall@5 - type: cosine_recall@10 value: 0.2894736842105263 name: Cosine Recall@10 - type: cosine_ndcg@10 value: 0.12112699468942073 name: Cosine Ndcg@10 - type: cosine_mrr@10 value: 0.07090121136173767 name: Cosine Mrr@10 - type: cosine_map@100 value: 0.08633472380151944 name: Cosine Map@100 - task: type: information-retrieval name: Information Retrieval dataset: name: dim 256 type: dim_256 metrics: - type: cosine_accuracy@1 value: 0.0 name: Cosine Accuracy@1 - type: cosine_accuracy@3 value: 0.07894736842105263 name: Cosine Accuracy@3 - type: cosine_accuracy@5 value: 0.15789473684210525 name: Cosine Accuracy@5 - type: cosine_accuracy@10 value: 0.27631578947368424 name: Cosine Accuracy@10 - type: cosine_precision@1 value: 0.0 name: Cosine Precision@1 - type: cosine_precision@3 value: 0.02631578947368421 name: Cosine Precision@3 - type: cosine_precision@5 value: 0.031578947368421054 name: Cosine Precision@5 - type: cosine_precision@10 value: 0.027631578947368424 name: Cosine Precision@10 - type: cosine_recall@1 value: 0.0 name: Cosine Recall@1 - type: cosine_recall@3 value: 0.07894736842105263 name: Cosine Recall@3 - type: cosine_recall@5 value: 0.15789473684210525 name: Cosine Recall@5 - type: cosine_recall@10 value: 0.27631578947368424 name: Cosine Recall@10 - type: cosine_ndcg@10 value: 0.11294165840435406 name: Cosine Ndcg@10 - type: cosine_mrr@10 value: 0.06365914786967418 name: Cosine Mrr@10 - type: cosine_map@100 value: 0.08230274367319004 name: Cosine Map@100 --- # MiniLM-L12-v2 Embed base Legal Public Deed - Matryoshka (ONNX Quantized) This is an **ONNX quantized** version of the [MiniLM-L12-v2 Embed base Legal Public Deed - Matryoshka](https://huggingface.co/luiggy2620/modernbert-embed-base-legal-matryoshka-v3) model. It has been optimized for faster inference and a smaller file size, while maintaining comparable performance to the original model. This version is recommended for production deployments and applications where latency and memory footprint are critical, especially when running inference on CPUs or resource-constrained devices. ## Model Details ### Quantization Architecture * **Quantization Type:** Int8 (8-bit quantization). * **Model Size:** Significantly reduced compared to the original float32 model. ### Model Description - **Model Type:** Sentence Transformer (ONNX) - **Base model:** [sentence-transformers/paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2](https://huggingface.co/sentence-transformers/paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2) - **Maximum Sequence Length:** 128 tokens - **Output Dimensionality:** 384 dimensions - **Similarity Function:** Cosine Similarity - **Language:** es - **License:** apache-2.0 ### Model Sources - **Documentation:** [Sentence Transformers Documentation](https://sbert.net) - **Repository:** [Sentence Transformers on GitHub](https://github.com/UKPLab/sentence-transformers) - **Hugging Face:** [Sentence Transformers on Hugging Face](https://huggingface.co/models?library=sentence-transformers) - **Optimum:** [Hugging Face Optimum](https://huggingface.co/docs/optimum/index) ## Usage To use this quantized ONNX model with the `sentence-transformers` library, make sure you have the necessary dependencies installed: ```bash pip install -U sentence-transformers optimum onnx onnxruntime