police-report-analysis-model-1b

Model Card for Model ID

Model Details

Model Description

이 모델은 Google의 강력한 소형 언어 모델인 Gemma-3-1B-it을 기반으로, 한국어 범죄 사건 보고서 분석 태스크에 맞게 미세 조정(Fine-tuning)되었습니다.

# 주요 기능
사건 재구성 (Context Generation): 사건 보고서의 내용과 사실 관계를 분석하여 당시 상황을 논리적으로 재구성합니다.
사건 유형 분류 (Kind Classification): 재구성된 내용을 바탕으로 사건의 종류를 정확히 분류하여 제시합니다.

# 학습 전략
(QLoRA)모델 학습에는 QLoRA (Quantized Low-Rank Adaptation) 기법이 적용되어, 높은 메모리 효율성과 빠른 학습 속도를 달성했습니다.

양자화: 4-bit NF4 양자화 (BitsAndBytes)
PEFT: LoRA 적용 (Rank $r=16$, $\alpha=32$)
최적화: adamw_torch, Learning Rate $2e-4$, Cosine Scheduler

필수 라이브러리 및 버전이 모델의 학습 및 사용을 위해서는 다음 라이브러리 버전이 권장됩니다.
라이브러리 버전
transformers : 4.57.3
accelerate : 1.12.0
bitsandbytes : 0.48.2
peft : 0.15.2
torch : 2.9.0

Uses

from peft import prepare_model_for_kbit_training, LoraConfig, TaskType
from transformers import AutoModelForCausalLM, BitsAndBytesConfig, AutoTokenizer, TrainingArguments, Trainer

from peft import PeftModel


base_model = "google/gemma-3-1b-it"

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(base_model)
tokenizer.add_special_tokens({
    "additional_special_tokens": ["<start_of_turn>", "<end_of_turn>"]
})

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    base_model,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto"
)
model.config.pad_token_id = tokenizer.pad_token_id
model.config.bos_token_id = tokenizer.bos_token_id
model.config.eos_token_id = tokenizer.eos_token_id

model.resize_token_embeddings(len(tokenizer))

model = PeftModel.from_pretrained(model, f"/lora_adapter")


question = """다음 사건 보고서를 통해서 당시 범죄 사건을 재구성해주고, 사건 유형을 분류해줘.

[사건 보고서]
2024년 4월 25일, 서울 숭실대입구역 인근에서 이삿짐 화물차가 인도로 돌진해 60대 남성을 부상시킨 사건이 발생하였다.
현장 조사 결과, 화물차 운전자 김민수(35)는 사전에 브레이크 패드를 마모시키고 브레이크액에 물을 섞어 고장을 유발한 것으로 확인되었다.
사고 직후 김은 차 내부에 숨겨진 금고에서 현금 200만 원과 가죽 가방, 스마트폰을 꺼내 상가 안경원 직원에게 전달하고, 은행 계좌로 송금하였다.
경찰은 차량 GPS 기록, 브레이크 패드 마모 상태, CCTV 영상 조작 여부를 조사 중이며, 김은 교통사고처리특례법에 따라 치상 혐의로 입건되었다.
현재 수사는 김의 은행 송금 기록과 금고 내용물 확보를 통해 범죄 동기와 범행 방법을 파악 중이다. 사건은 아직 결말이 내려지지 않았으며, 추가 증거 확보가 필요하다."""


messages = [
    {"role": "system", "content": """당신은 범행분석 AI 모델입니다. 질문에 정확하게 답변하세요."""},
    {"role": "user", "content": question}
]

inputs = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    add_generation_prompt=True,
    return_tensors="pt",
    return_dict=True,
).to(model.device)

model.eval()
outputs = model.generate(
    **inputs,
    max_new_tokens=1024 * 2,
    temperature=0.1,
    do_sample=True,
)

generated = outputs[0][inputs["input_ids"].shape[-1] :]
answer = tokenizer.decode(generated, skip_special_tokens=True)
print('사건 재구성 : ', answer)


사건 재구성 : 서울 서부의 한 대형 이삿짐 화물차가 인도로 돌진하며 60대 남성을 치명적으로 부상시킨 사건은 단순한 교통사고가 아니라, 정교하게 계획된 ‘사고’였다. 사건의 배경은 바로 이삿짐이 서울 숭실대입구역 인도로 진입하기 직전, 화물차 운전자 김민수(35)가 사전에 브레이크 패드를 마모시키고 브레이크액에 물을 섞어 두었다는 점이다. 김은 이전에 이삿짐을 운행하면서 브레이크 패드가 마모되는 것을 자주 관찰했고, 이를 이용해 ‘브레이크 고장’이라는 가짜 사유를 만들 계획을 세웠다.  

김은 사전에 ‘브레이크 고장’이라는 가짜 사유를 만들기 위해 브레이크 패드에 미세한 균열을 만들고, 브레이크액에 물을 넣어 브레이크가 작동하지 않도록 조작했다. 이 과정은 30분 내에 완수되었으며, 브레이크가 작동하지 않자 차가 급속히 가속해 인도로 돌진했다. 이때 김은 차 내부에 숨겨진 작은 금고에 현금 200만 원과 가죽 가방, 그리고 스마트폰을 숨겨 두었다.  

사고 직후 김은 차를 즉시 정지시켰고, 주변에 있던 이웃집 상가 안경원 직원에게 ‘차량이 고장났습니다’라고 알리며 현장을 떠났다. 이후 김은 차를 다시 출발해 인도로 진입한 뒤, 차가 멈추자 바로 현금과 물건을 꺼내 상가 안경원 직원에게 전달했다. 이 과정에서 김은 차를 다시 출발해 인도로 진입한 뒤, 차가 정지한 상태에서 차를 끌어내어 물건을 숨겼다.  

이 사건은 교통사고처리특례법에 따라 ‘치상’으로 기소될 수 있다. 그러나 김은 사건을 은폐하기 위해 차를 정지시킨 뒤, 차 내부에 숨겨진 물건을 숨기고, 차를 다시 출발해 인도로 진입한 뒤 차를 끌어내어 물건을 숨겼다. 이 과정에서 김은 차를 다시 출발해 인도로 진입한 뒤, 차를 끌어내어 물건을 숨겼다.  

수사 과정에서 경찰은 차의 GPS 기록과 브레이크 패드 마모 상태를 조사해 김이 사전에 브레이크 패드를 마모시킨 사실을 확인했다. 또한, 김이 차를 다시 출발해 인도로 진입한 뒤 차를 끌어내어 물건을 숨겼다는 증거가 확보되었다. 그러나 김은 사건 직후 차를 다시 출발해 인도로 진입한 뒤 차를 끌어내어 물건을 숨겼다.  

이 사건은 교통사고가 아닌, 사전에 계획된 ‘사고’로 보이도록 조작된 것이었다는 점이 가장 큰 특징이다. 김은 사건을 은폐하기 위해 차를 다시 출발해 인도로 진입한 뒤, 차를 끌어내어 물건을 숨겼다. 이 사건은 아직 수사 중이며, 김의 은행 계좌와 금고 내부 물건이 아직 확보되지 않았다. 사건의 결말은 아직 미정이며, 김이 실제로 물건을 숨겼는지 여부가 수사의 핵심이다. 
사건 유형 : 살인

Training Details

base_model = "./gemma-3-1b-it"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(base_model)

bnb_config = BitsAndBytesConfig(
    load_in_4bit=True,
    bnb_4bit_compute_dtype=torch.bfloat16,
    bnb_4bit_use_double_quant=True,
    bnb_4bit_quant_type="nf4"
)

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    base_model,
    quantization_config=bnb_config,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto"
)

lora_config = LoraConfig(
    r=16,
    lora_alpha=32,
    target_modules=[
        "q_proj", "k_proj", "v_proj", "o_proj",
        "gate_proj", "up_proj", "down_proj"
    ],
    lora_dropout=0.05,
    bias="none",
    task_type=TaskType.CAUSAL_LM,
)

model2 = get_peft_model(model, lora_config)

Preprocessing [optional]

def format_prompt(ex, max_length=1775):
    global max_length_cal, row


    title = '다음 사건 보고서를 통해서 당시 사건을 재구성해주고, 사건 유형을 분류해줘\n'
    question = ex["report"]
    answer = ex["context"]
    kind = f'\n사건 유형 : {ex["kind"]}'

    prompt = f"""<start_of_turn>system
당신은 범행분석 AI 모델입니다.
질문에 정확하게 답변하세요.
<end_of_turn>
<start_of_turn>user
{title}

[사건 보고서]
{question}\n<end_of_turn>\n<start_of_turn>model\n"""

    prompt_ids = tokenizer(prompt, add_special_tokens=False)["input_ids"]

    model_part = f"""{answer} {kind}<end_of_turn>"""
    answer_ids = tokenizer(model_part, add_special_tokens=False)["input_ids"]

    input_ids = prompt_ids + answer_ids
    labels = [-100] * len(prompt_ids) + answer_ids
    attention_mask = [1] * len(input_ids)

    pad_len = max_length - len(input_ids)
    input_ids += [tokenizer.pad_token_id] * pad_len
    attention_mask += [0] * pad_len
    labels += [-100] * pad_len

    return {
        "input_ids": input_ids,
        "attention_mask": attention_mask,
        "labels": labels,
    }

Training Hyperparameters

training_args = TrainingArguments(
  output_dir=model_path,
  per_device_train_batch_size=16,
  gradient_accumulation_steps=2,
  num_train_epochs=4, 
  learning_rate=2e-4, 
  bf16=True,
  fp16=False,
  gradient_checkpointing = False,
  logging_steps=5,
  eval_steps=300,                  
  save_strategy="steps",
  save_steps=300,                              
  save_total_limit=2,
  report_to="none",
  lr_scheduler_type="cosine",
  warmup_ratio=0.05, 
  optim="adamw_torch"
)

Speeds, Sizes, Times [optional]

[4844/4844 5:28:09, Epoch 4/4]
Step	Training Loss
10	2.668900
20	2.386700
30	2.226000
40	2.026500
50	1.896800
60	1.778100
70	1.733700
80	1.678000
90	1.622100
100	1.583400
200	1.399400
300	1.343400
400	1.290700
500	1.286000
600	1.229200
700	1.226100
800	1.216800
900	1.204500
1000	1.158700
1100	1.153700
1200	1.157400
1300	1.106100
1400	1.114300
1500	1.091600
1600	1.087400
1700	1.087200
1800	1.093100
1900	1.082200
2000	1.084200
2100	1.090000
2200	1.084300
2300	1.058100
2400	1.062100
2500	1.021800
2600	1.028800
2700	1.034700
2800	1.040300
2900	1.033000
3000	1.016200
3100	1.015800
3200	0.983400
3300	1.010900
3400	1.015900
3500	1.028600
3600	1.019400
3700	0.971100
3800	0.947100
3900	0.984500
4000	0.965500
4100	0.973800
4200	0.968100
4300	0.969000
4400	0.953500
4500	0.988400
4505	0.942400
4510	0.931300
4515	0.973200
4520	0.989900
4525	0.979900
4530	0.963000
4535	0.981700
4540	0.953700
4545	0.963700
4550	0.961500
4555	0.972000
4560	0.958600
4565	0.970500
4570	0.987800
4575	0.974500
4580	0.968700
4585	0.982000
4590	0.961300
4595	0.968400
4600	0.966000
4700	0.998300
4800	0.966200
4805	0.973900
4810	0.975200
4815	0.974400
4820	0.973400
4825	0.972000
4830	0.960200
4835	0.961700
4840	0.974000


Evaluation Result : 
{'eval_loss': 1.062408447265625, 'eval_runtime': 15.7428, 'eval_samples_per_second': 24.9, 'eval_steps_per_second': 3.113, 'epoch': 4.0}


Best checkpoint :
4510	0.931300

Model Card Authors [optional]

(주)인정보
홈페이지 : http://www.ijbinfo.com

정보통신산업진흥원의 지원을 받아서 진행했습니다.

Model Card Contact

(주)인정보
주소 : 서울시 금천구 가산동 60-5 갑올그레이트밸리A동 805호
연락처 : TEL : 02-3397-7765 FAX : 02-3397-7769 E-mail : [email protected]
담당자 : 장형원([email protected])

Framework versions

• PEFT 0.15.2