Huseyin/yks-turkish-7b-lora

🎓 YKS Turkish 7B LoRA

📋 Model Hakkında

Türkiye YKS (TYT/AYT) sınavlarına özel fine-tune edilmiş Türkçe eğitim modeli. TRUBA H200 GPU kullanılarak 1854 gerçek YKS sorusu ile eğitilmiştir.

🚀 Özellikler

• ✅ TYT/AYT Desteği: Matematik, Fizik, Kimya, Biyoloji, Türkçe, Tarih
• 📚 1854 Soru: Gerçek YKS formatında eğitim verisi
• 🎯 Yüksek Başarı: TYT Matematik %75+ doğruluk
• ⚡ Optimize Edilmiş: 4-bit quantization, 617MB LoRA adapter
• 🇹🇷 Türkçe Odaklı: Türk öğrenciler için özel

📊 Performans Metrikleri

Ders	Başarı Oranı	Soru Sayısı
TYT Matematik	%75	168
AYT Matematik	%60	144
AYT Tarih	%65	156
Fizik	%55	132
Kimya	%50	90
Biyoloji	%50	114

🔧 Kullanım

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, BitsAndBytesConfig
from peft import PeftModel
import torch

# 4-bit config (opsiyonel, bellek tasarrufu için)
bnb_config = BitsAndBytesConfig(
    load_in_4bit=True,
    bnb_4bit_compute_dtype=torch.float16
)

# Model yükleme
base_model = "Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct"
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    base_model,
    quantization_config=bnb_config,  # Opsiyonel
    device_map="auto"
)

# LoRA adapter yükle
model = PeftModel.from_pretrained(model, "Huseyin/yks-turkish-7b-lora")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Huseyin/yks-turkish-7b-lora")

# Soru çözme
def yks_coz(soru):
    prompt = f"""Sen bir YKS uzmanısın. Soruyu çöz ve Türkçe açıkla.
    
Soru: {soru}

Çözüm:"""
    
    inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt")
    outputs = model.generate(
        **inputs,
        max_new_tokens=300,
        temperature=0.7,
        do_sample=True,
        top_p=0.9
    )
    return tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)

# Test
print(yks_coz("x² - 5x + 6 = 0 denkleminin kökleri nelerdir?"))

📈 Eğitim Detayları

• Base Model: Qwen2.5-7B-Instruct (7.77B parametre)
• Fine-tuning Metodu: LoRA (Low-Rank Adaptation)
• Trainable Parametreler: 161M (%2.07)
• Training Loss: 4.19 → 0.16
• Epochs: 5
• Batch Size: Effective 32
• Learning Rate: 2e-5
• LoRA Config:
  • Rank: 64
  • Alpha: 128
  • Target Modules: q_proj, v_proj, k_proj, o_proj, gate_proj, up_proj, down_proj
• Donanım: NVIDIA H200 (141GB)
• Eğitim Süresi: 56 dakika

💡 Örnek Sorular

sorular = [
    "2x + 5 = 15 denklemini çöz",
    "Pisagor teoremini açıkla",
    "Mitoz ve mayoz arasındaki farklar nelerdir?",
    "Osmanlı Devleti'nin kuruluş tarihi nedir?"
]

for soru in sorular:
    cevap = yks_coz(soru)
    print(f"S: {soru}")
    print(f"C: {cevap}\n")

⚠️ Bilinen Limitler

1. Dil Karışması: Nadiren Türkçe-Çince karışımı (ek training ile düzeltilebilir)
2. Görsel Sorular: Vision desteği yok (metin tabanlı)
3. Kompleks Problemler: İleri seviye integral/limit problemlerinde düşük performans

🔮 Planlanan Geliştirmeler

• 10K+ soru ile genişletilmiş training
• Pure Türkçe corpus ile dil düzeltmesi
• Vision-Language desteği
• RAG (Retrieval Augmented Generation) entegrasyonu
• ÖSYM resmi format standardizasyonu

📝 Lisans ve Kullanım

• Lisans: Apache 2.0
• Kullanım Alanı: Eğitim, araştırma, kişisel çalışma
• Ticari Kullanım: İzin ile

🙏 Teşekkürler

• TRUBA/TÜBİTAK ULAKBİM: GPU kaynakları için
• esrt/yksuniform: Dataset için
• Qwen Team: Base model için

📧 İletişim

Soru ve öneriler için GitHub Issues veya Discussions kullanabilirsiniz.

---

Not: Bu model eğitim amaçlıdır. Gerçek sınav hazırlığında mutlaka uzman desteği alınmalıdır.

Developed with ❤️ for Turkish students