---
base_model: BAAI/bge-m3
datasets: []
language: []
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@3
- cosine_map@5
- cosine_map@10
- dot_accuracy@1
- dot_accuracy@3
- dot_accuracy@5
- dot_accuracy@10
- dot_precision@1
- dot_precision@3
- dot_precision@5
- dot_precision@10
- dot_recall@1
- dot_recall@3
- dot_recall@5
- dot_recall@10
- dot_ndcg@10
- dot_mrr@10
- dot_map@3
- dot_map@5
- dot_map@10
pipeline_tag: sentence-similarity
tags:
- sentence-transformers
- sentence-similarity
- feature-extraction
- generated_from_trainer
- dataset_size:5903
- loss:MultipleNegativesRankingLoss
widget:
- source_sentence: 'fldhelyével és tipusa:U. Arra a tételre kell ráállni, amelyik
kivezetés bizonylatát és átadott eszközét át akarjuk venni. Eszköz válogatás-ra
kattintva a kivezetés (átadás) bizonylat tételeiből lehet szelektálni. Amennyiben
az Eszköz válogatással nem szelektálunk, az átadó bizonylaton szereplő valamennyi
eszköz átvételre kerül. Az időszak, a beléptető fldhely,az átvevő bizonylat dátuma
megegyezik az átadó bizonylat időszakával és dátumával. Megadandó: · Új kezelő
eek, · Új szervezeti egység (eek nem kötelező) · Átvétel bizonylati tömb (KESXE01)
egyéb növekedés · Átvétel mozgásnem (KESXE01) egyéb növekedés · Bizonylat nyomtatás
(I/N) · Új tárhely adatok: Nem/Igen - Igen esetén: Tárolási hely leltárkörzet:
A [kescti] - Cím adatok tároló ingatlan alapján? készlet alrendszer paraméter
: Igen értéke esetén: Ha a Leltárkörzet törzsben hozzá van rendelve a megfelelő
tároló ingatlan akkor rögzítésekor a tároló ingatlan és a hozzá tartozó cím adatok
is bejegyzésre kerülnek. Itt értékük már nem'
sentences:
- Miért kéri az alkalmazás megjeleníteni a kontírozott folyószámlaszámot és árbevételi
számlát a szerződésben ha a jogcím törzs második oldala nyilvántartási számla
és elsődleges ellenszámla mezőiben szereplő folyószámlaszámok és árbevételi számlák
egyeznek meg a szerződésben megjelölt számlaszámokkal?
- Melyek a feltételek, amelyek alapján az online adatszolgáltatás előkészítő programja
tölt fel adattal az eredeti számla legutóbbi módosító okiratának sorszámát?
- Mi a célja az eszközök átvételével kapcsolatos új kezelők regisztrálásának és
az új szervezeti egység létrehozásának, amikor egyeztetni kell az átadó és átvevő
bizonylatokat?
- source_sentence: '(A Szerver oldali dll használat? [csharp] rendszerparaméter értéke
alapértelmezéstől eltérő 1, Igen esetén, ha a Külső bizonylatszámot a felhasználó
FST funkcióval felüldefiniálja, akkor az FST-ben definiált maximális hossz alapján
töltjük a külső bizonylatszámot.) Partnerkód (szárm.) - f_partner PARTNER törzskapcsolat
Az eszközt szállító/értékesítő partner azonosító kódja. ÉJ (Építményjegyzék) szám
- f_ej ESZEJ törzskapcsolat Az építmények építményjegyzék szerinti besorolását
lehet rögzíteni a hatályos építményjegyzéknek megfelelően. Kezelő elszámolási
egység / Kezelő szervezeti egység - f_keek EGYSEG törzskapcsolat Amennyiben az
Elszámolási egység törzsben a Státusz, a Nyitás dátuma és a Zárás dátuma mezők
használatban vannak, az alábbi feltételek teljesülése esetén választhatók ki:
1. a kód státusza Nyitott és a Nyitás dátuma üres vagy nem nagyobb, mint a viszonyítási
dátum (aktuális dátum) VAGY 2. a kód státusza Nyitott és a Zárás dátuma nagyobb,
mint a viszonyítási dátum (aktuális'
sentences:
- Milyen hatással bír az a szituáció, amikor az építményjegyzék (ÉJ) szám nem egyezik
meg a FST-ben definiált maximális hossz alapján töltött külső bizonylatszámmal?
- Miért történik meg a KT02- bizonylat generálása csak akkor, ha nem adunk meg alszámot?
- Hogyan ellenőrizhetem, hogy véletlenül megsemmisítettem-e a főkönyvi naplómat?
- source_sentence: nyezhetők. Itt célszerű vagy előre FST/FJK szűrést beállítani vagy
a navigáció tölcsér funkciójával szűrést beállítani, hogy csak a bejelentkezett
felhasználó aláírására váró számlák jelenjenek meg. Iktatókönyv kijelölése után
aktív a Karbantartás funkció, az aláírandó számlán indítva megjelenik a számla
fej karbantartó.
sentences:
- Mi a bruttó végösszeg, ha 20%-os adót kell befizetni egy olyan számlán, amelyhez
hozzáadott értékkel megjelölt termékeket forgalmaztak?
- Milyen kritériumok alapján lesznek meghatározva az összes bejegyzés lehetséges
típusai a számlákhoz kapcsolódó értékeknél?
- Miért lenne fontos a navigációs tölcsér funkció használata ahhoz, hogy csak a
bejelentkezett felhasználó aláírására váró számlák jelenjenek meg az iktatókönyvben?
- source_sentence: 'y számla akkor eshet így ki a generálásból, ha a dátumai alapján
a megadott ÁFA-időszaknál későbbi lesz a megállapított ÁFA-időszaka. Ezekre a
számlákra majd a következő vagy azután következő hónapban kerül sor. (Ezek lehetnek
a 4 eset közül a 3. és 4. eset.) Könyvelési napló: az ÁFA-telj.dátumnak megfelelő
N - Nyitott, pénzügyi napló, amibe az ÁFA- rendező bizonylatot generálja a program.
Generálás hatására megerősítendő kérdést tesz fel: Igen hatására bekéri az ÁFA-rendező
bizonylat előállításához szükséges adatokat: SZÁLLÍTÓ'
sentences:
- Mi lesz a következő lépés, ha a feldolgozási dátum után egy hónappal kiadott számla
ÁFA-időszaka túllép a 3-4 hónapos időtartamon?
- Milyen folyamatot követ el az alkalmazás, ha a Számlakép fájlformátuma mezőben
PDF szerepel és küldéskor átkonvertálja?
- Mi az oka annak, hogy a program korlátozza az újrakontírozást azokra a kartonokra,
amelyeken még nincs könyvelt bruttó és/vagy ÉCS sora?
- source_sentence: '§ Adóalap összege (könyvelt): nettó adóalap § ÁFA összege (könyvelt):
nettó áfa § Adóalap összege (ÁFA árf) § ÁFA összege (ÁFA árf) Az ÁFA árfolyamos
adóalap és ÁFA oszlopokba az adott sorban eltárolt ÁFA-árfolyammal kiszámított
összegek kerülnek, így az ÁFA árfolyamos forint alap és a forint ÁFA százalékosan
megfelel egymásnak. Egy közösségi, 45 napos listázásánál ez a két összeg megegyezik,
mivel a 45 napos bizonylat ugyanezzel az árfolyammal lett forintosítva. Hogy jó
ÁFA-árfolyammal számoljon a program, célszerű az Utólagos forintosítás funkció
elindítani a bizonylatokra. Az ÁFA-rendező bizonylatokon a mennyiségi egység és
mennyiség informatíve tartalmazhatja a nettó összeget, ha azt egyébként a nettó
mezőben nem szerepeltetjük. Ezeket a mezőket az EU-ÁFA-rendező, a Fordított adózás,
a mínuszos számlákhoz, az eltérő teljesítési idejű számlákhoz, valamint a Felvásárlási
jegyekhez történő ÁFA-rendező bizonylatok generálása is feltölti, valamint a bizonylatok
kézi rögzítésénél is tölt'
sentences:
- Miért létezik a lehetőség, hogy egy alszámos, egy dimenziós PENZ02 kötvállalást
egyszerűen és rögzítetlenül feltölthessünk az adatbázisba?
- Mi lesz a hatása annak, ha bekapcsoljuk a raktári és főkönyvi mennyiség megadását
a készletmozgások bizonylatolásakor?
- Miért szükséges az adóalap és az áfa összege megfelelőnek lennie egy 45 napos
listázásnál?
model-index:
- name: SentenceTransformer based on BAAI/bge-m3
results:
- task:
type: information-retrieval
name: Information Retrieval
dataset:
name: BAAI/bge m3
type: BAAI/bge-m3
metrics:
- type: cosine_accuracy@1
value: 0.4481707317073171
name: Cosine Accuracy@1
- type: cosine_accuracy@3
value: 0.6524390243902439
name: Cosine Accuracy@3
- type: cosine_accuracy@5
value: 0.7301829268292683
name: Cosine Accuracy@5
- type: cosine_accuracy@10
value: 0.8246951219512195
name: Cosine Accuracy@10
- type: cosine_precision@1
value: 0.4481707317073171
name: Cosine Precision@1
- type: cosine_precision@3
value: 0.21747967479674796
name: Cosine Precision@3
- type: cosine_precision@5
value: 0.14603658536585362
name: Cosine Precision@5
- type: cosine_precision@10
value: 0.08246951219512194
name: Cosine Precision@10
- type: cosine_recall@1
value: 0.4481707317073171
name: Cosine Recall@1
- type: cosine_recall@3
value: 0.6524390243902439
name: Cosine Recall@3
- type: cosine_recall@5
value: 0.7301829268292683
name: Cosine Recall@5
- type: cosine_recall@10
value: 0.8246951219512195
name: Cosine Recall@10
- type: cosine_ndcg@10
value: 0.6325741777762836
name: Cosine Ndcg@10
- type: cosine_mrr@10
value: 0.5716384775454897
name: Cosine Mrr@10
- type: cosine_map@3
value: 0.5409044715447155
name: Cosine Map@3
- type: cosine_map@5
value: 0.5588922764227642
name: Cosine Map@5
- type: cosine_map@10
value: 0.5716384775454898
name: Cosine Map@10
- type: dot_accuracy@1
value: 0.4481707317073171
name: Dot Accuracy@1
- type: dot_accuracy@3
value: 0.6524390243902439
name: Dot Accuracy@3
- type: dot_accuracy@5
value: 0.7301829268292683
name: Dot Accuracy@5
- type: dot_accuracy@10
value: 0.8246951219512195
name: Dot Accuracy@10
- type: dot_precision@1
value: 0.4481707317073171
name: Dot Precision@1
- type: dot_precision@3
value: 0.21747967479674796
name: Dot Precision@3
- type: dot_precision@5
value: 0.14603658536585362
name: Dot Precision@5
- type: dot_precision@10
value: 0.08246951219512194
name: Dot Precision@10
- type: dot_recall@1
value: 0.4481707317073171
name: Dot Recall@1
- type: dot_recall@3
value: 0.6524390243902439
name: Dot Recall@3
- type: dot_recall@5
value: 0.7301829268292683
name: Dot Recall@5
- type: dot_recall@10
value: 0.8246951219512195
name: Dot Recall@10
- type: dot_ndcg@10
value: 0.6325741777762836
name: Dot Ndcg@10
- type: dot_mrr@10
value: 0.5716384775454897
name: Dot Mrr@10
- type: dot_map@3
value: 0.5409044715447155
name: Dot Map@3
- type: dot_map@5
value: 0.5588922764227642
name: Dot Map@5
- type: dot_map@10
value: 0.5716384775454898
name: Dot Map@10
---
# SentenceTransformer based on BAAI/bge-m3
This is a [sentence-transformers](https://www.SBERT.net) model finetuned from [BAAI/bge-m3](https://huggingface.co/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](https://huggingface.co/BAAI/bge-m3)
- **Maximum Sequence Length:** 8192 tokens
- **Output Dimensionality:** 1024 tokens
- **Similarity Function:** Cosine Similarity
### 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)
### 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:
```bash
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("cimi86/bge-m3-griffai-finetuned")
# Run inference
sentences = [
'§ Adóalap összege (könyvelt): nettó adóalap § ÁFA összege (könyvelt): nettó áfa § Adóalap összege (ÁFA árf) § ÁFA összege (ÁFA árf) Az ÁFA árfolyamos adóalap és ÁFA oszlopokba az adott sorban eltárolt ÁFA-árfolyammal kiszámított összegek kerülnek, így az ÁFA árfolyamos forint alap és a forint ÁFA százalékosan megfelel egymásnak. Egy közösségi, 45 napos listázásánál ez a két összeg megegyezik, mivel a 45 napos bizonylat ugyanezzel az árfolyammal lett forintosítva. Hogy jó ÁFA-árfolyammal számoljon a program, célszerű az Utólagos forintosítás funkció elindítani a bizonylatokra. Az ÁFA-rendező bizonylatokon a mennyiségi egység és mennyiség informatíve tartalmazhatja a nettó összeget, ha azt egyébként a nettó mezőben nem szerepeltetjük. Ezeket a mezőket az EU-ÁFA-rendező, a Fordított adózás, a mínuszos számlákhoz, az eltérő teljesítési idejű számlákhoz, valamint a Felvásárlási jegyekhez történő ÁFA-rendező bizonylatok generálása is feltölti, valamint a bizonylatok kézi rögzítésénél is tölt',
'Miért szükséges az adóalap és az áfa összege megfelelőnek lennie egy 45 napos listázásnál?',
'Miért létezik a lehetőség, hogy egy alszámos, egy dimenziós PENZ02 kötvállalást egyszerűen és rögzítetlenül feltölthessünk az adatbázisba?',
]
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
* Dataset: `BAAI/bge-m3`
* Evaluated with [InformationRetrievalEvaluator
](https://sbert.net/docs/package_reference/sentence_transformer/evaluation.html#sentence_transformers.evaluation.InformationRetrievalEvaluator)
| Metric | Value |
|:--------------------|:-----------|
| cosine_accuracy@1 | 0.4482 |
| cosine_accuracy@3 | 0.6524 |
| cosine_accuracy@5 | 0.7302 |
| cosine_accuracy@10 | 0.8247 |
| cosine_precision@1 | 0.4482 |
| cosine_precision@3 | 0.2175 |
| cosine_precision@5 | 0.146 |
| cosine_precision@10 | 0.0825 |
| cosine_recall@1 | 0.4482 |
| cosine_recall@3 | 0.6524 |
| cosine_recall@5 | 0.7302 |
| cosine_recall@10 | 0.8247 |
| cosine_ndcg@10 | 0.6326 |
| cosine_mrr@10 | 0.5716 |
| cosine_map@3 | 0.5409 |
| cosine_map@5 | 0.5589 |
| **cosine_map@10** | **0.5716** |
| dot_accuracy@1 | 0.4482 |
| dot_accuracy@3 | 0.6524 |
| dot_accuracy@5 | 0.7302 |
| dot_accuracy@10 | 0.8247 |
| dot_precision@1 | 0.4482 |
| dot_precision@3 | 0.2175 |
| dot_precision@5 | 0.146 |
| dot_precision@10 | 0.0825 |
| dot_recall@1 | 0.4482 |
| dot_recall@3 | 0.6524 |
| dot_recall@5 | 0.7302 |
| dot_recall@10 | 0.8247 |
| dot_ndcg@10 | 0.6326 |
| dot_mrr@10 | 0.5716 |
| dot_map@3 | 0.5409 |
| dot_map@5 | 0.5589 |
| dot_map@10 | 0.5716 |
## Training Details
### Training Dataset
#### Unnamed Dataset
* Size: 5,903 training samples
* Columns: positive
and anchor
* Approximate statistics based on the first 1000 samples:
| | positive | anchor |
|:--------|:-------------------------------------------------------------------------------------|:-----------------------------------------------------------------------------------|
| type | string | string |
| details |
apján, majd fokozatosan a kiadások függvényében lecsökken. A bizonylatok rögzítéshez a környezet beállító panelen Naplót, Pénzügyi kartont és Bizonylati tömböt kell választani. A bizonylatok karbantartása a NAVIGÁCIÓ és KARBANTARTÓ képernyők Művelet menüjében található funkciókkal történik. 138 Az általános funkciókról bővebben: Törzsek és nyilvántartások általános kezelése 831 A bizonylattípus sajátos funkcióiról bővebben: Bank bizonylatok karbantartása 30 A KARBANTARTÓ adatmezőinek értelmezése részletesen: Pénzügyi bizonylatok nyilvántartása Banki kartonok A menüpontban lehetőségünk van egy-egy banki kartonhoz tartozó összes bizonylati sor folyamatos megtekintésére, azaz nem kell bizonylatonként a fej és sor ablakok között váltva lépegetni.
| Melyek azok a bizonylattípusok, amelyekhez az átutalás folyamata kiemelt funkciókkal rendelkezik?
|
| Ez az információ nem biztos, hogy megfelel a folyószámla információból kapott adatokkal, mert az csak a Z - Zárt és K - Könyvelt bizonylatokkal foglalkozik, a számla rendezési egyenlege viszont a banki tétel lerögzítésekor azonnal módosul. 212 Egy bizonylat hatására megjelenik a képernyőn a számla az Egy bizonylat megtekintése menüpontban ismertetett módon. Lekérdezés hatására az általános lekérdező indul, mellyel a pénzügyi bizonylatok tételeiről készíthetünk outputokat. Bizonylati tételek lekérdezése 62 A Pénzügyi bizonylatok SOR adatainak (psztetel) tábla lekérdezése az Általános lekérdező segítségével. Bizonylati fejek lekérdezése 30 A Pénzügyi bizonylatok FEJ adatainak (pszfej) tábla lekérdezése az Általános lekérdező segítségével. Egy bizonylat megtekintése A Forrásban rögzített, egy konkrét bizonylat képernyős megjelenítési lehetősége. Ez egyrészt az adott bizonylat megkeresésének egy gyorsabb módja, másrészt így olyan felhasználó is megtekintheti a bizonylatot, akinek egyébként
| Mi indokolhatja a számla rendezési egyenlegben észlelt változást, ha az nem jelenik meg a folyószámlán?
|
| y-e a felhasználó 'forras' rendszerparaméter értéke Költségvetési intézmény és a forkjl - Költségvetési intézmény jellege 'forras' rendszerparaméter értéke Fejezet. A fejezeti hatáskörrel rendelkező költségvetési intézményeknél, a külső megvalósító által bonyolított szerződések, kötelezettségvállalások pénzügyi bonyolításakor, a külső beruházónak címzett számlák bizonylati csoportjának a nyilvántartása. A számla nem a felhasználónak van címezve, hanem a külső beruházónak. Bizonylattípus: PENX01. A bizonylat fejben a Partner adatai (f_padat) mező kitöltése kötelező, ennek hiányában nem jelöli ki utalásra a számlát. Faktorált tartozás kivezetése Faktorált tartozás kivezetés bizonylatok nyilvántartása. Bizonylattípus: PENS16. A bizonylat rögzíthető vagy generatív úton (ajánlott) előállítható ebben a menüpontban. Mindkét művelethez a Környezet beállító panelen Naplót és Bizonylati tömböt kell választani. 30 A KARBANTARTÓ képernyő adatmezőinek értelmezését a Pénzügyi bizonylatok nyilvántart
| Miért szükséges külön menüpontot létrehozni a faktorált tartozás kivezetése és annak bizonylati nyilvántartása esetén, miközben ebben a menüpontban megjelenő pénzügyi bizonylatokat azonosítási szempontból megegyezik más pénzügyi bizonylatokkal?
|
* Loss: [MultipleNegativesRankingLoss
](https://sbert.net/docs/package_reference/sentence_transformer/losses.html#multiplenegativesrankingloss) with these parameters:
```json
{
"scale": 20.0,
"similarity_fct": "cos_sim"
}
```
### Training Hyperparameters
#### Non-Default Hyperparameters
- `eval_strategy`: epoch
- `per_device_train_batch_size`: 16
- `per_device_eval_batch_size`: 16
- `gradient_accumulation_steps`: 16
- `learning_rate`: 2e-05
- `num_train_epochs`: 4
- `lr_scheduler_type`: cosine
- `warmup_ratio`: 0.1
- `fp16`: True
- `tf32`: False
- `load_best_model_at_end`: True
- `optim`: adamw_torch_fused
- `batch_sampler`: no_duplicates
#### All Hyperparameters