Ba2han/checkpoint-muon-12665

This is an experimental pretrained model.

Training progress: 0.28/1.5 epochs, ~2.5B / 13.5B tokens

Languages: English and Turkish

import torch
from transformers import pipeline, set_seed

set_seed(1881)

# Load the model pipeline
generator = pipeline("text-generation", model="Ba2han/checkpoint-muon-12665", device="cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")

# Your prompts
prompts = ["Osmanlı Devleti'nin kurucusu", "Türkiye Cumhuriyeti'nin kurucusu", "Leyla ile", "Türkiye'nin başkenti", "Fransa'nın başkenti", "İran'ın başkenti", "Twitter is a"]

print("Generated outputs for all prompts:\n")

# Generate text for each prompt individually
for i, prompt in enumerate(prompts, 1):
    try:
        output = generator(
            prompt, 
            temperature=0.7,
            repetition_penalty=1, 
            top_p=0.95, 
            max_new_tokens=5,
            return_full_text=False
        )
        
        # Extract the generated text
        generated_text = output[0]['generated_text']
        
        print(f"{i}. Prompt: '{prompt}'")
        print(f"   Generated: {generated_text}")
        print()
        
    except Exception as e:
        print(f"{i}. Prompt: '{prompt}'")
        print(f"   Error: {e}")
        print()

---

Generated outputs for all prompts:

1. Prompt: 'Osmanlı Devleti'nin kurucusu'

Generated: Osman Bey'in oğ

3. Prompt: 'Türkiye Cumhuriyeti'nin kurucusu'

Generated: Mustafa Kemal Atatürk

5. Prompt: 'Leyla ile'

Generated: Mecnun izle

7. Prompt: 'Türkiye'nin başkenti'

Generated: Ankara'da gece

9. Prompt: 'Fransa'nın başkenti'

Generated: Paris'te bir terör

11. Prompt: 'İran'ın başkenti'

Generated: Tahran'da bugün

13. Prompt: 'Twitter is a'

Generated: site and a service.