metadata

tags:
  - sentence-transformers
  - sentence-similarity
  - feature-extraction
  - generated_from_trainer
  - dataset_size:1634
  - loss:MultipleNegativesRankingLoss
base_model: BAAI/bge-m3
widget:
  - source_sentence: 스마트 키의 비상경보 기능을 활성화하려면 어떻게 해야 하나요?
    sentences:
      - >-
        경고: • 좌석이 작동 중일 때에 신체나 물건이 끼이지 않도록 주의하십시오. • 프리미엄 릴렉션 좌석 및 레그레스트(종아리
        지지대)가 작동된 상태에서 충돌 시 부상의 위험이 증가할 수 있으므로 가급적 주정차 시 또는 휴식 중일 때만 사용하십시오. •
        안전벨트를 착용한 채로 좌석을 작동할 경우 가슴 쪽 안전벨트가 몸에 완전히 밀착되지 않을 수 있으므로 가급적 주정차 시 또는 휴식
        중일 때만 사용하십시오.
      - >-
        스마트 키 사용 방법: 스마트 키는 휴대만으로 도어(테일게이트 포함)를 잠그거나 열고, 엔진 시동을 걸 수 있도록 고안된
        장치입니다. • 도어 잠금 버튼: 앞좌석 도어의 바깥 손잡이에 있는 버튼을 누르면 도어가 잠깁니다. • 도어 잠금 해제 버튼:
        도어 잠금 해제 버튼을 누르면 도어가 잠금 해제됩니다. • 비상경보(알람): 비상경보 버튼을 길게 누르면 경고등 및 경고음이
        작동합니다. • 원격 시동 버튼(사양 적용 시): 원격으로 엔진 시동을 걸 수 있습니다. • 파워 테일게이트 열림/닫힘 버튼(사양
        적용 시): 테일게이트를 열거나 닫을 수 있습니다. • 파워 슬라이딩 도어 열림/닫힘: 슬라이딩 도어를 열거나 닫을 수
        있습니다.터치 타입 도어 잠금 방법: • 모든 도어를 닫은 후 스마트 키를 휴대하고 앞좌석 도어의 바깥손잡이에 도어 잠금
        센서부(음각 부분)를 약 1초 동안 터치하십시오. • 도어가 잠김 상태가 되며, 비상 경고등이 1회 깜빡이고 알림음이 울립니다.
        • 차량 내 설정 메뉴에서 실외 미러 자동 접힘 기능을 선택하면 실외 미러도 동시에 접힙니다. • 도어 잠금/잠금 해제 장치는
        스마트 키가 앞좌석 도어의 바깥 손잡이와 70~100 cm 이내의 거리에 있어야 감지되어 작동합니다. • 바깥 손잡이에서 도어를
        잠그면, 바깥 손잡이에서 3초 동안은 도어를 잠금 해제할 수 없습니다.
      - >-
        경 고 가파르거나 긴 내리막길을 내려올 때 브레이크 페달을 계속 밟으면 브레이크가 과열되어 브레이크 제동력의 급격한 저하를 일으킬
        수 있으므로 저단 기어를 사용하거나 속도를 서서히 줄이면서 차례대로 저단으로 변속하는 엔진 브레이크를 함께 사용하여 속도를
        줄이십시오 브레이크 장치가 젖을 정도로 깊은 물이 있는 곳을 주행하는 것은 정상적인 브레이크 작동을 방해합니다 브레이크 장치가
        젖어 제동 효과가 떨어졌을 때는 안전거리를 유지한 상태에서 정상적으로 브레이크가 작동될 때까지 여러 차례 가볍게 브레이크 페달을
        밟아 브레이크를 건조하십시오
  - source_sentence: 운전자 주의 경고 시스템의 기능 이상 시, 운전자는 어떤 조치를 취해야 하나요?
    sentences:
      - >-
        주 의 • 일반 도로에서 주행할 때는 반드시 일반 주행 모드(자동 사륜 모드)를 유지하십시오. 사륜구동 고정 모드 상태에서 일반
        도로 주행 시(특히, 선회 시) 사륜구동계 부품이 손상될 수 있으며, 진동 및 소음이 발생할 수 있습니다. • 사륜구동 고정 모드
        상태에서 일반 도로를 주행하면 미세한 진동 및 소음이 발생할 수 있으나 이는 극히 정상적인 현상으로 차량의 고장이 아니며,
        사륜구동 고정 모드를 해제하면 진동 및 소음이 없어집니다. • 사륜구동 고정 모드 해제 시 약간의 충격이 발생할 수 있으며, 이는
        차량 전·후륜에 작용하고 있는 구동력이 해제될 때 발생하는 현상으로 차량의 이상이 아닙니다.
      - >-
        알아두기: 최고속도 제한장치 장착 차량의 경우 차량속도가 110 km/h 가 되면 가속 페달을 밟아도 더 이상 속도가 올라가지
        않으므로 무리하게 가속 페달을 밟지 마십시오.
      - >-
        운전자 주의 경고 이상 및 제한 사항 기능 이상 운전자 주의 경고에 이상이 있으면 계기판에 경고문을 표시(일정 시간 후 꺼짐)하고
        통합 경고등 이 켜집니다. 경고문이 표시되면 당사 직영 하이테크센터나 블루핸즈에서 점검을 받으십시오. 제한 사항 다음과 같은
        상황에서는 운전자 주의 경고가 제한되거나 정상적으로 작동하지 않을 수 있습니다. • 과격하게 운전할 경우 • 의도적인 차선 침범이
        빈번할 경우 • 차로 이탈방지 보조 등과 같이 다른 운전자 보조 시스템에 의해 차량이 제어될 경우 전방 차량 출발 알림 기능 •
        끼어들기 상황 [A] : 자차, [B] : 전방 차량 전방에 차량이 끼어들 경우 전방 차량 출발 알림이 정상적으로 작동하지 않을
        수 있습니다. • 전방 차량이 좌/우회전 및 U턴 등 급격한 조향을 할 경우 [A] : 자차, [B] : 전방 차량 전방 차량이
        급격한 조향으로 이동할 경우 전방 차량 출발 알림이 정상적으로 작동하지 않을 수 있습니다. • 전방 차량이 급출발할 경우 전방
        차량이 급출발할 경우 전방 차량 출발 알림이 정상적으로 작동하지 않을 수 있습니다. • 자차와 전방 차량 사이에 보행자, 자전거
        탑승자가 있을 경우 자차와 전방 차량 사이로 보행자나 자전거 탑승자가 있을 경우 전방 차량 출발 알림이 정상적으로 작동하지 않을
        수 있습니다. 주차장 상황 전방에 주차 중인 차량이 자차에서 멀어지는 방향으로 주행하면 전방 차량 출발 알림이 발생할 수
        있습니다. • 전방 차량을 특정하기 어려울 경우 자차가 정차한 상황에서 전방 차로의 분기/합류로 전방 차량을 특정하기 어려울 경우
        전방 차량 출발 알림이 정상적으로 작동하지 않을 수 있습니다.
  - source_sentence: 로드 리미터는 차량 충돌 시 어떤 역할을 하나요?
    sentences:
      - >-
        로드 리미터 (Load Limiter): 차량이 충돌할 때 안전벨트로 인해 가슴에 과도한 하중이 걸리면, 프리텐셔너(리트랙터
        프리텐셔너)에 내장된 로드 리미터가 가슴의 압박을 줄여줍니다.
      - >-
        경고 밀폐된 공간에서 장시간 엔진 시동을 걸어 두지 마십시오 배기 가스에 중독될 위험이 있습니다 엔진 회전수 RPM이 높은
        상태에서 브레이크 페달을 밟지 않으면 차가 갑자기 움직일 수 있습니다 엔진 회전수 RPM이 안정될 때까지 기다렸다가 출발하십시오.
        절대 가속 페달을 밟으면서 시동을 걸지 마십시오. 차가 갑자기 움직여 사고가 날 수 있습니다
      - >-
        실내 조명 (룸 램프): • 모든 도어가 닫히고 잠김 상태에서 맵 램프 스위치가 위치일 때, 스마트 키의 도어 잠금 해제 버튼을
        누르면 약 30초 동안 룸 램프가 켜집니다. • A타입과 B타입의 작동 시간이 다릅니다.
  - source_sentence: 파워 테일게이트 열림/닫힘 버튼을 사용하여 스마트 슬라이딩 도어 기능을 중지하려면 어떤 조건이 필요한가요?
    sentences:
      - >-
        스마트 파워 슬라이딩 도어 기능 중지 방법: 감지 및 경보 중 아래 버튼 중 하나를 짧게 누를 경우 스마트 슬라이딩 도어 기능이
        즉시 중지됩니다. • 도어 잠금 버튼 • 도어 잠금 해제 버튼 • 파워 테일게이트 열림/닫힘 버튼(사양 적용 시) • 비상 경보
        버튼
      - >-
        다용도 보관함 주의사항: • 도난을 방지하기 위해 보관함에 값비싼 물건을 두지 마십시오. • 운전 중에는 넣어 두었던 물건들이
        움직일 수 있으므로 안전상 위험의 소지가 될 수 있는 물건 또는 소리가 나는 물건들은 넣지 마십시오. • 바깥 온도가 높을 때는
        실내 및 보관함에 플라스틱 제품(안경, 선글라스, 플라스틱 카드 등)을 두지 마십시오. 차가 밀폐된 상태로 직사광선을 받아 실내
        온도가 높아지면 플라스틱 제품이 변형될 수 있습니다.
      - >-
        주 의 • 운전석을 비울 때는 반드시 전자식 파킹 브레이크(EPB)를 작동시키고 변속 레버를 움직여 ‘P’(주차)단으로 변속한
        후, 차량의 움직임이 없는지 확인하십시오. 필요한 경우에는 바퀴에 고임목을 받치십시오. • 겨울철에는 전자식 파킹 브레이크 관련
        장치가 얼어 해제되지 않을 수 있습니다. 전자식 파킹 브레이크를 사용하지 말고 경사로가 아닌 평탄하고 안전한 곳에 기어를
        'P'(주차) 상태에 두고 바퀴에 고임목을 받쳐 주정차하십시오.
  - source_sentence: ELR(Emergency Locking Retractor) 3점식 안전벨트는 어떤 상황에서 작동하여 안전벨트를 고정하게 되나요?
    sentences:
      - >-
        사이드 에어백: 사이드 에어백은 앞좌석 바깥쪽에 내장되어 있습니다. 에어백 작동 조건(측면 충돌, 전복 사고 등)에 해당하면
        탑승자의 측면을 보호하기 위해 작동합니다. 앞좌석 센터 에어백은 운전석 오른쪽에 내장되어 있습니다. 사고가 났을 때 운전자와
        동승자가 부딪히는 것을 방지하고 차량 내장 부품과의 충돌도 줄이기 위해 작동합니다.
      - >-
        알아두기: 속도계 표시 정보: 계기판 속도계와 내비게이션(옵션 장착 및 별도 구매품)에서 표시하는 속도는 차이가 발생할 수
        있습니다.
      - >-
        3점식 안전벨트: • ELR(Emergency Locking Retractor): 모든 좌석에는 ELR 3점식 안전벨트가 장착되어
        있습니다. 정상 주행 중에는 안전벨트를 착용해도 어느 정도 움직일 수 있고, 급정차, 급회전, 충돌과 같은 갑작스러운 변화가
        발생하면 관성 잠금 장치가 작동해 안전벨트를 고정합니다.
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: SentenceTransformer based on BAAI/bge-m3
    results:
      - task:
          type: information-retrieval
          name: Information Retrieval
        dataset:
          name: Unknown
          type: unknown
        metrics:
          - type: cosine_accuracy@1
            value: 0.0256198347107438
            name: Cosine Accuracy@1
          - type: cosine_accuracy@3
            value: 0.7925619834710744
            name: Cosine Accuracy@3
          - type: cosine_accuracy@5
            value: 0.8917355371900827
            name: Cosine Accuracy@5
          - type: cosine_accuracy@10
            value: 0.9644628099173553
            name: Cosine Accuracy@10
          - type: cosine_precision@1
            value: 0.0256198347107438
            name: Cosine Precision@1
          - type: cosine_precision@3
            value: 0.2641873278236914
            name: Cosine Precision@3
          - type: cosine_precision@5
            value: 0.17834710743801652
            name: Cosine Precision@5
          - type: cosine_precision@10
            value: 0.09644628099173552
            name: Cosine Precision@10
          - type: cosine_recall@1
            value: 0.0256198347107438
            name: Cosine Recall@1
          - type: cosine_recall@3
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            name: Cosine Recall@3
          - type: cosine_recall@5
            value: 0.8917355371900827
            name: Cosine Recall@5
          - type: cosine_recall@10
            value: 0.9644628099173553
            name: Cosine Recall@10
          - type: cosine_ndcg@10
            value: 0.5755797110373262
            name: Cosine Ndcg@10
          - type: cosine_mrr@10
            value: 0.44328807556080324
            name: Cosine Mrr@10
          - type: cosine_map@100
            value: 0.4449274719690279
            name: Cosine Map@100

SentenceTransformer based on BAAI/bge-m3

This is a sentence-transformers model finetuned from BAAI/bge-m3. 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: BAAI/bge-m3
Maximum Sequence Length: 8192 tokens
Output Dimensionality: 1024 dimensions
Similarity Function: Cosine Similarity

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}) with Transformer model: XLMRobertaModel 
  (1): Pooling({'word_embedding_dimension': 1024, '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 = [
    'ELR(Emergency Locking Retractor) 3점식 안전벨트는 어떤 상황에서 작동하여 안전벨트를 고정하게 되나요?',
    '3점식 안전벨트: • ELR(Emergency Locking Retractor): 모든 좌석에는 ELR 3점식 안전벨트가 장착되어 있습니다. 정상 주행 중에는 안전벨트를 착용해도 어느 정도 움직일 수 있고, 급정차, 급회전, 충돌과 같은 갑작스러운 변화가 발생하면 관성 잠금 장치가 작동해 안전벨트를 고정합니다.',
    '사이드 에어백: 사이드 에어백은 앞좌석 바깥쪽에 내장되어 있습니다. 에어백 작동 조건(측면 충돌, 전복 사고 등)에 해당하면 탑승자의 측면을 보호하기 위해 작동합니다. 앞좌석 센터 에어백은 운전석 오른쪽에 내장되어 있습니다. 사고가 났을 때 운전자와 동승자가 부딪히는 것을 방지하고 차량 내장 부품과의 충돌도 줄이기 위해 작동합니다.',
]
embeddings = model.encode(sentences)
print(embeddings.shape)
# [3, 1024]

# Get the similarity scores for the embeddings
similarities = model.similarity(embeddings, embeddings)
print(similarities.shape)
# [3, 3]

Evaluation

Metrics

Information Retrieval

Evaluated with InformationRetrievalEvaluator

Metric	Value
cosine_accuracy@1	0.0256
cosine_accuracy@3	0.7926
cosine_accuracy@5	0.8917
cosine_accuracy@10	0.9645
cosine_precision@1	0.0256
cosine_precision@3	0.2642
cosine_precision@5	0.1783
cosine_precision@10	0.0964
cosine_recall@1	0.0256
cosine_recall@3	0.7926
cosine_recall@5	0.8917
cosine_recall@10	0.9645
cosine_ndcg@10	0.5756
cosine_mrr@10	0.4433
cosine_map@100	0.4449

Training Details

Training Dataset

Unnamed Dataset

Size: 1,634 training samples
Columns: sentence_0 and sentence_1
Approximate statistics based on the first 1000 samples:
sentence_0 sentence_1
type string string
details
min: 12 tokens
mean: 23.84 tokens
max: 43 tokens

min: 14 tokens
mean: 203.19 tokens
max: 2889 tokens

	sentence_0	sentence_1
type	string	string
details	min: 12 tokens mean: 23.84 tokens max: 43 tokens	min: 14 tokens mean: 203.19 tokens max: 2889 tokens

Samples:

sentence_0	sentence_1
`좌석을 작동할 때 안전벨트를 착용하면 어떤 문제가 발생할 수 있나요?`	경고: • 좌석이 작동 중일 때에 신체나 물건이 끼이지 않도록 주의하십시오. • 프리미엄 릴렉션 좌석 및 레그레스트(종아리 지지대)가 작동된 상태에서 충돌 시 부상의 위험이 증가할 수 있으므로 가급적 주정차 시 또는 휴식 중일 때만 사용하십시오. • 안전벨트를 착용한 채로 좌석을 작동할 경우 가슴 쪽 안전벨트가 몸에 완전히 밀착되지 않을 수 있으므로 가급적 주정차 시 또는 휴식 중일 때만 사용하십시오.
`타임랩스 녹화 중 버튼 표시등의 깜빡임 주기는 몇 초인가요?`	빌트인 캠 수동 녹화 및 표시등: • 빌트인 캠 수동 녹화 버튼을 통해 운전자가 원하는 시점의 영상을 저장할 수 있습니다. • 표시등이 켜짐, 깜빡임 등의 상태로 작동 상태를 알려줍니다. 상시 저장은 버튼 표시등 켜짐. 수동 버튼 이벤트 녹화 중은 버튼 표시등 깜빡임 (1초 주기). 충격 감지 이벤트 녹화 중은 버튼 표시등 깜빡임 (1초 주기.) 타임랩스 녹화 중은 버튼 표시등 깜빡임 (2초 주기) • 타임랩스 녹화는 최대 20분/40분/100분 동안 저장 가능합니다.
`경음기의 작동영역에 대해 주의해야 하는 이유는 무엇인가요?`	`경음기: 경음기의 작동영역을 누르면 경적음이 납니다. 과도한 사용은 피하고, 강한 힘으로 누르지 마십시오. 경음기를 주먹으로 내려치거나 뾰족한 물체로 누르는 경우 오작동할 수 있습니다. 주의사항: 경음기 작동 영역을 정확히 숙지하여 필요한 순간에 사용할 수 있도록 하십시오.`

Loss: MultipleNegativesRankingLoss with these parameters:

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

Training Hyperparameters

Non-Default Hyperparameters

eval_strategy: steps
per_device_train_batch_size: 5
per_device_eval_batch_size: 5
num_train_epochs: 20
fp16: True
multi_dataset_batch_sampler: round_robin

All Hyperparameters

Click to expand

overwrite_output_dir: False
do_predict: False
eval_strategy: steps
prediction_loss_only: True
per_device_train_batch_size: 5
per_device_eval_batch_size: 5
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: 20
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: True
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: None
hub_always_push: False
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
eval_use_gather_object: False
average_tokens_across_devices: False
prompts: None
batch_sampler: batch_sampler
multi_dataset_batch_sampler: round_robin

Training Logs

Epoch	Step	Training Loss	cosine_ndcg@10
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Citation

BibTeX

Sentence Transformers

@inproceedings{reimers-2019-sentence-bert,
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    author = "Reimers, Nils and Gurevych, Iryna",
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@misc{henderson2017efficient,
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    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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