---
language:
  - tr
  - en
license: apache-2.0
library_name: transformers
tags:
  - causal-lm
  - turkish
  - phi3
  - llm
  - text-generation
  - pre-training
  - beta
  - syko
pipeline_tag: text-generation
base_model: SykoSLM/SykoLLM-V5.5-Beta
model_type: phi3
inference: true
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
metrics:
  - perplexity
---

# 🧠 SykoLLM V5.5-Beta

> ⚠️ **Bu model hâlâ beta aşamasındadır.** Üretim ortamında kullanmadan önce kapsamlı test yapmanız önerilir.

**SykoLLM V5.5-Beta**, SykoLLM ailesinin şu ana kadar eğitilmiş **en büyük dil modelidir.** Phi-3 mimarisi üzerine inşa edilmiş olup Türkçe ve İngilizce metinler, kodlama veri setleri ve eğitici içerikler üzerinde ön-eğitimden (pre-training) geçirilmiştir.

---

## 📐 Model Mimarisi

| Özellik | Değer |
|---|---|
| **Mimari** | Phi-3 (Causal LM) |
| **Toplam Parametre** | ~447 Milyon |
| **Gizli Katman Boyutu** (`hidden_size`) | 1024 |
| **Ara Katman Boyutu** (`intermediate_size`) | 3072 |
| **Dikkat Başlığı Sayısı** (`num_attention_heads`) | 8 |
| **Katman Sayısı** (`num_hidden_layers`) | 28 |
| **Kelime Hazinesi** (`vocab_size`) | 32.000 |
| **Bağlam Penceresi** (`context_length`) | 1024 token |

---

## 📚 Eğitim Veri Setleri

Model aşağıdaki 8 farklı veri seti üzerinde harmanlanarak (interleave) eğitilmiştir:

| Veri Seti | İçerik Türü | Dil |
|---|---|---|
| [uonlp/CulturaX](https://huggingface.co/datasets/uonlp/CulturaX) | Genel web metinleri (tr bölümü) | 🇹🇷 Türkçe |
| [HuggingFaceTB/cosmopedia](https://huggingface.co/datasets/HuggingFaceTB/cosmopedia) | Sentetik eğitici içerik | 🇬🇧 İngilizce |
| [roneneldan/TinyStories](https://huggingface.co/datasets/roneneldan/TinyStories) | Kısa, sade hikayeler | 🇬🇧 İngilizce |
| [nampdn-ai/tiny-textbooks](https://huggingface.co/datasets/nampdn-ai/tiny-textbooks) | Ders kitabı tarzı içerik | 🇬🇧 İngilizce |
| [nampdn-ai/tiny-codes](https://huggingface.co/datasets/nampdn-ai/tiny-codes) | Kod örnekleri ve açıklamalar | 💻 Çokdil |
| [ise-uiuc/Magicoder-Evol-Instruct-110K](https://huggingface.co/datasets/ise-uiuc/Magicoder-Evol-Instruct-110K) | Gelişmiş kodlama talimatları | 💻 Çokdil |
| [theblackcat102/evol-codealpaca-v1](https://huggingface.co/datasets/theblackcat102/evol-codealpaca-v1) | Kodlama talimatları | 💻 Çokdil |
| [turkish-nlp-suite/InstrucTurca](https://huggingface.co/datasets/turkish-nlp-suite/InstrucTurca) | Türkçe instruction/yanıt çiftleri | 🇹🇷 Türkçe |

> Toplamda yaklaşık **~300.000 örnek** ile eğitilmiştir.

---

## ⚙️ Eğitim Detayları

| Parametre | Değer |
|---|---|
| **Kullanılan Donanım** | 2× NVIDIA Tesla T4 |
| **Eğitim Adımı** | 2300 steps |
| **Batch Boyutu (cihaz başına)** | 4 |
| **Gradyan Birikimi** | 16 (efektif batch: 64) |
| **Öğrenme Hızı** | 3e-4 |
| **LR Zamanlayıcı** | Cosine |
| **Isınma Adımı** | 200 |
| **Ağırlık Bozunması** | 0.05 |
| **Optimizatör** | AdamW (Fused) |
| **Gradyan Kırpma** | 1.0 |
| **Çerçeve** | HuggingFace Transformers + Trainer |

---

## 🚀 Kullanım

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

model_id = "SykoSLM/SykoLLM-V5.5-Beta"

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto"
)

# Sohbet formatı
prompt = "<|user|>\nMerhaba! Nasılsın?<|end|>\n<|assistant|>\n"

inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").to(model.device)

with torch.no_grad():
    outputs = model.generate(
        **inputs,
        max_new_tokens=256,
        do_sample=True,
        temperature=0.7,
        top_p=0.9,
        repetition_penalty=1.1
    )

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

### Sohbet Şablonu

Model aşağıdaki özel token formatıyla eğitilmiştir:

```
<|user|>
Kullanıcı mesajı burada<|end|>
<|assistant|>
Modelin yanıtı burada<|end|>
```

---

## 🗺️ SykoLLM Ailesi Yol Haritası

| Versiyon | Durum | Veri Miktarı | Donanım |
|---|---|---|---|
| SykoLLM V5.5-Beta | ✅ Yayında (Beta) | ~300K örnek | 2× T4 |
| **SykoLLM V5.6** | 🔜 Geliştiriliyor | **~1.7M örnek** | **NVIDIA A100** |

> **V5.6 ile ne değişecek?**
> - Eğitim verisi **~5.6x büyüyecek** (300K → 1.7M örnek)
> - A100'ün bellek ve hesaplama gücü sayesinde daha uzun bağlam ve daha derin öğrenme
> - Türkçe dil yetkinliği önemli ölçüde artacak
> - Beta etiketinin kaldırılması planlanmaktadır

---

## ⚠️ Sınırlamalar ve Önemli Notlar

- Bu model **beta aşamasındadır**; tutarsız veya hatalı yanıtlar üretebilir.
- Bağlam penceresi **1024 token** ile sınırlıdır.
- Model yalnızca **ön-eğitim (pre-training)** görmüştür; RLHF veya DPO gibi hizalama süreçleri uygulanmamıştır.
- Kritik, tıbbi, hukuki veya güvenlik gerektiren uygulamalarda kullanımı önerilmez.
- Model zaman zaman Türkçe yerine İngilizce yanıt verebilir.

---

## 📄 Lisans

Bu model **Apache 2.0** lisansı altında yayınlanmıştır. Ticari kullanım serbesttir, ancak modelin kaynağının belirtilmesi beklenir.

---

## 🙏 Teşekkürler

Bu modelin eğitiminde kullanılan veri setlerini açık kaynak olarak sunan tüm araştırmacılara ve topluluklara teşekkürler: HuggingFace, Turkish NLP Suite, Cosmopedia ekibi ve diğerleri.

---

*SykoSLM tarafından geliştirilmiştir. Sorularınız için bir Issue açabilirsiniz.*