---
license: apache-2.0
language:
- tr
- en
pipeline_tag: text-generation
library_name: transformers
tags:
- text-generation
- causal-lm
- custom-tokenizer
- experimental
- from-scratch
datasets:
- uonlp/CulturaX
- HuggingFaceTB/cosmopedia
- roneneldan/TinyStories
- nampdn-ai/tiny-textbooks
- nampdn-ai/tiny-codes
- ise-uiuc/Magicoder-Evol-Instruct-110K
- theblackcat102/evol-codealpaca-v1
- turkish-nlp-suite/InstrucTurca
---

# SykoLLM Phi-3 Mini (233M) - Experimental

> **⚠️ Uyarı / Disclaimer:** Bu model şu anda aktif bir **test ve araştırma aşamasındadır**. Temel amacı, yeni nesil **Phi-3** mimarisinin yeteneklerini sıfırdan eğitilmiş (trained from scratch) bir yapıyla küçük ölçekte test etmektir. Üretime (production) hazır bir model değildir; halüsinasyon görebilir, mantıksal hatalar yapabilir veya beklenmedik yanıtlar verebilir.

##  Model Özeti (Model Description)
Bu model, Microsoft'un **Phi-3** mimarisi temel alınarak sıfırdan eğitilmiş **233 Milyon** parametreli, deneysel bir dil modelidir. Hem **İngilizce** hem de **Türkçe** dillerinde genel bilgi, kodlama yeteneği ve mantıksal yürütme kapasitesini ölçmek amacıyla çeşitli yüksek kaliteli veri setleri harmanlanarak eğitilmiştir.

Ayrıca model için `BPE` (Byte-Pair Encoding) tabanlı **özel bir tokenizer** sıfırdan eğitilip kullanılmıştır.

##  Model Mimarisi (Architecture Details)
Model, daha kompakt bir konfigürasyonda tasarlanmış olup standart bir Phi-3 yapısına dayanır:
* **Mimari Türü:** `Phi3ForCausalLM`
* **Parametre Sayısı:** ~233M
* **Gömme Boyutu (Hidden Size):** 768
* **Ara Katman Boyutu (Intermediate Size):** 2304
* **Katman Sayısı (Hidden Layers):** 24
* **Dikkat Başlıkları (Attention Heads):** 6 (GQA destekli)
* **Bağlam Penceresi (Context Size):** 1024 Token
* **Sözlük Boyutu (Vocab Size):** 32,000

##  Eğitim Verisi (Training Data)
Eğitim verisi, modelin çok yönlü olabilmesi için özenle seçilmiş, yapay zeka kalıntıları (AI-robots) temizlenmiş ve filtrelenmiş şu veri setlerinden oluşmaktadır:

**1. Genel Bilgi ve Mantık (İngilizce):**
* `HuggingFaceTB/cosmopedia` (Math, KhanAcademy, OpenStax, Stanford vb.)
* `roneneldan/TinyStories`
* `nampdn-ai/tiny-textbooks`

**2. Kodlama ve Talimat (Coding & Instruct):**
* `nampdn-ai/tiny-codes`
* `ise-uiuc/Magicoder-Evol-Instruct-110K`
* `theblackcat102/evol-codealpaca-v1`

**3. Türkçe Veriler (Turkish NLP):**
* `uonlp/CulturaX` (Türkçe alt kümesi, CJK ve gürültü temizlenmiş)
* `turkish-nlp-suite/InstrucTurca`

##  Eğitim Konfigürasyonu (Training Procedure)
* **Optimizasyon:** 8-bit AdamW (`adamw_bnb_8bit`)
* **Öğrenme Oranı (Learning Rate):** 3e-4 (Cosine Scheduler ile)
* **Hassasiyet (Precision):** FP16
* **Max Adım Sayısı (Steps):** 6000
* **Ağırlık Azalması (Weight Decay):** 0.05

##  Örnek Kullanım (How to Use)
Modeli test etmek için aşağıdaki Python kodunu kullanabilirsiniz. `trust_remote_code=True` parametresinin ekli olduğundan emin olun.

```python
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
import torch

model_id = "SykoSLM/SykoLLM-Phi3-Test"

# Modeli ve Tokenizer'ı yükle
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id, trust_remote_code=True)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_id, trust_remote_code=True, device_map="auto")

prompt = "<|user|>\nPython ile bir 'Hello World' yaz.\n<|end|>\n<|assistant|>\n"
inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").to(model.device)

outputs = model.generate(
    **inputs, 
    max_new_tokens=100,
    temperature=0.7,
    do_sample=True,
    eos_token_id=tokenizer.eos_token_id,
    pad_token_id=tokenizer.pad_token_id
)

print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))