|
|
--- |
|
|
license: apache-2.0 |
|
|
language: |
|
|
- tr |
|
|
- en |
|
|
base_model: |
|
|
- unsloth/Qwen3-14B-GGUF |
|
|
pipeline_tag: text-generation |
|
|
--- |
|
|
<p align="center"> |
|
|
<img src="https://huggingface.co/front/assets/huggingface_logo-noborder.svg" height="60" alt="Hugging Face logo"/> |
|
|
</p> |
|
|
<h1 align="center"> |
|
|
OrionCAF/TurkishLaw |
|
|
</h1> |
|
|
<p align="center"> |
|
|
<b>Türk Hukuku için Özelleştirilmiş Dil Modeli</b><br> |
|
|
<sub>(Unsloth 4-bit + LoRA, yalnızca Türkçe hukuk metinleri için eğitilmiştir)</sub> |
|
|
</p> |
|
|
<p align="center"> |
|
|
<a href="https://huggingface.co/<KULLANICI_ADI>/Qwen3-14B-merged-law-tr"><img alt="HF Repo" src="https://img.shields.io/badge/HF%20Model-ziyaret%20et-blue?logo=huggingface"></a> |
|
|
<img alt="Parameters" src="https://img.shields.io/badge/Parametre-14B-orange"> |
|
|
</p> |
|
|
📋 İçindekiler |
|
|
|
|
|
Genel Açıklama |
|
|
Yetenekler |
|
|
Hızlı Başlangıç |
|
|
Örnek Kullanım |
|
|
Model Detayları |
|
|
Ekibimiz |
|
|
Kısıtlamalar |
|
|
Lisans |
|
|
|
|
|
📚 Genel Açıklama |
|
|
Qwen3-14B-Merged-Law-TR, Alibaba'nın Qwen3 modeli temel alınarak Türk Medeni, Borçlar ve Ticaret Hukuku metinleri üzerinde LoRA yöntemiyle ince ayar yapılmış ve 4-bit olarak verimli çalışması için tek dosyaya gömülmüş özelleştirilmiş bir dil modelidir. |
|
|
Bu model, hukukçular, hukuk öğrencileri, akademisyenler ve yasal bilgiye hızlı erişim ihtiyacı duyan herkes için tasarlanmıştır. Türk hukuk sistemi hakkında madde numaraları ile desteklenmiş, açıklayıcı ve doğru yanıtlar üretme kabiliyetine sahiptir. |
|
|
|
|
|
⚠️ Önemli Not: Bu model hukuki tavsiye yerine geçmez. Profesyonel hukuki konularda her zaman bir avukata danışmanız önerilir. |
|
|
|
|
|
✨ Yetenekler |
|
|
|
|
|
Türk Medeni Kanunu, Borçlar Kanunu ve Ticaret Kanunu hakkında detaylı bilgi |
|
|
Kanun maddelerini doğru numaralarla referans verme |
|
|
Hukuki kavramları açıklama ve yorumlama |
|
|
Hukuki soruları ilgili mevzuat çerçevesinde yanıtlama |
|
|
Düşük bellek kullanımı (4-bit kuantalama sayesinde) |
|
|
Hızlı yanıt üretimi |
|
|
|
|
|
## 🚀 Hızlı Başlangıç |
|
|
|
|
|
Aşağıda, verilen girdilere dayalı olarak modelin içerik oluşturmasını gösteren bir kod parçası yer almaktadır. |
|
|
```python |
|
|
from unsloth import FastLanguageModel |
|
|
|
|
|
model, tokenizer = FastLanguageModel.from_pretrained( |
|
|
model_name = "OrionCAF/TurkishLaw", |
|
|
max_seq_length = max_seq_length, |
|
|
#load_in_4bit = False, |
|
|
load_in_8bit = False, |
|
|
) |
|
|
|
|
|
FastLanguageModel.for_inference(model) |
|
|
|
|
|
messages = [{"role": "user", "content": Türk Medeni Kanunu'na göre evlenme engelleri nelerdir? }] |
|
|
inputs = tokenizer.apply_chat_template( |
|
|
messages, tokenize=True, add_generation_prompt=True, return_tensors="pt" |
|
|
).to(device) |
|
|
|
|
|
|
|
|
output = model.generate( |
|
|
input_ids=inputs, max_new_tokens=1500, use_cache=True, |
|
|
temperature=0.6, min_p=0.1 |
|
|
) |
|
|
|
|
|
cikti_text = tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True) |
|
|
``` |
|
|
|
|
|
🧠 Model Detayları |
|
|
|
|
|
Temel Model: Qwen3-14B |
|
|
Eğitim Yöntemi: LoRA (Low-Rank Adaptation) |
|
|
Eğitim Veri Seti: Türk Medeni Kanunu, Türk Borçlar Kanunu ve Türk Ticaret Kanunu metinleri |
|
|
Dil: Türkçe ve İngilizceyi destekler |
|
|
|
|
|
👥 Ekibimiz |
|
|
Bu model, aşağıdaki ekip üyeleri tarafından geliştirilmiştir: |
|
|
|
|
|
- Ferhat Kürkçüoğlu (https://www.linkedin.com/in/ferhatkurkcuoglu/) |
|
|
- Cengizhan Bayram (https://www.linkedin.com/in/cengizhan-bayram-a66009223/) |
|
|
- Cevdet Ahmet Turan (https://www.linkedin.com/in/cevdet-ahmet-turan/) |
|
|
- Volkan Altıntaş (https://www.linkedin.com/in/volkanaltintas/) |
|
|
|
|
|
Ekibimiz,Özelleştirilmiş yapay zeka modelleri geliştirmeye odaklanmaktadır. |
|
|
⚠️ Kısıtlamalar |
|
|
|
|
|
Model yalnızca Türk Medeni, Borçlar ve Ticaret Hukuku alanlarında eğitilmiştir. Diğer hukuk alanlarında (ceza hukuku, idare hukuku vb.) sınırlı bilgiye sahip olabilir. |
|
|
Modelin bilgisi eğitim verilerinin tarihiyle sınırlıdır. Güncel yasa değişikliklerini içermeyebilir. |
|
|
4-bit kuantalama düşük donanımlarda çalışabilirliği artırırken, bazı durumlarda tam hassasiyete kıyasla performans kaybına neden olabilir. |
|
|
Hukuki tavsiye vermek için değil, bilgi sağlamak amacıyla kullanılmalıdır. |
|
|
|
|
|
📄 Lisans |
|
|
Bu model Apache License 2.0 altında lisanslanmıştır. Ticari kullanım da dahil olmak üzere, uygun atıf yapıldığı sürece serbestçe kullanılabilir. |
|
|
|
|
|
<p align="center"> |
|
|
<sub>❓ Sorular ve geri bildirimler için: <a href="https://github.com/<KULLANICI_ADI>">GitHub</a> | <a href="https://huggingface.co/<KULLANICI_ADI>">Hugging Face</a></sub> |
|
|
</p> |
|
|
<p align="center"> |
|
|
<sub>Ferhat, Cengizhan, Cevdet ve Dr. Volkan Altıntaş tarafından NLP araştırmaları kapsamında geliştirilmiştir.</sub> |
|
|
</p> |
