--- language: - tr - en license: apache-2.0 base_model: Qwen/Qwen2.5-14B-Instruct tags: - turkish - qwen2 - instruction-tuned - sft - qlora - tr - reasoning - conversational - low-resource - turkish-nlp datasets: - ogulcanaydogan/Turkish-LLM-v10-Training pipeline_tag: text-generation model-index: - name: Turkish-LLM-14B-Instruct results: - task: type: text-generation dataset: name: MMLU-TR type: custom metrics: - name: accuracy type: acc value: 0.5977 creator: ogulcanaydogan --- > Not: Bu modelin dokümantasyonu Türk yapay zeka topluluğuna katkı sağlamak amacıyla VeriPazarı tarafından Türkçeye çevrilmiştir. Orijinal model **ogulcanaydogan** tarafından geliştirilmiş olup, VeriPazarı tarafından Türk AI ekosistemi için arşivlenmiştir. > > 🔗 Orijinal Kaynak: [ogulcanaydogan/Turkish-LLM-14B-Instruct](https://huggingface.co/ogulcanaydogan/Turkish-LLM-14B-Instruct) > 🔗 Derleyen Platform: [VeriPazarı](https://veripazari.com.tr) # Turkish-LLM-14B-Instruct 242 bin Türkçe talimat (instruction) örneği üzerinde QLoRA kullanılarak Qwen2.5-14B-Instruct modelinden fine-tune edilmiş, Türkçe yetenekleri geliştirilmiş 14B parametreli dil modeli. Bu model, [Turkish LLM Family (Türkçe LLM Ailesi)](https://huggingface.co/collections/ogulcanaydogan/turkish-llm-family-69b303b4ef1c36caffca4e94) koleksiyonunun bir parçasıdır. ## Öne Çıkan Özellikler - **14B Parametre:** Orta seviye donanım gereksinimleriyle güçlü performans sunar. - **Temel (Base) Modeli Geride Bırakır:** MMLU-TR testinde temel modele göre daha yüksek skor (+0.30 vs Qwen2.5-14B-Instruct). - **Canlı Demo:** [Hugging Face Spaces üzerinde deneyin](https://huggingface.co/spaces/ogulcanaydogan/Turkish-LLM-14B-Chat) - **GGUF Desteği:** [Q4/Q5/Q8/F16 kuantizasyon (quantization) formatları mevcuttur](https://huggingface.co/ogulcanaydogan/Turkish-LLM-14B-Instruct-GGUF) ## Benchmark Sonuçları | Benchmark | Temel Model (Qwen2.5-14B) | **Bizim Model** | Fark (Delta) | |:---|:---:|:---:|:---:| | **MMLU-TR** | 0.5947 | **0.5977** | **+0.30** | ## Hızlı Başlangıç (Quick Start) ### Ollama ile Kullanım ```bash ollama run hf.co/ogulcanaydogan/Turkish-LLM-14B-Instruct-GGUF:Q4_K_M ``` ### Transformers ile Kullanım ```python from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("ogulcanaydogan/Turkish-LLM-14B-Instruct", torch_dtype="auto", device_map="auto") tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("ogulcanaydogan/Turkish-LLM-14B-Instruct") messages = [ {"role": "system", "content": "Sen yardimci bir Turkce asistansin."}, {"role": "user", "content": "Yapay zekanin egitim sektorundeki etkilerini acikla."} ] text = tokenizer.apply_chat_template(messages, tokenize=False, add_generation_prompt=True) inputs = tokenizer([text], return_tensors="pt").to(model.device) outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=512) print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)) ``` ## Eğitim Detayları | Parametre | Değer | |:---|:---| | Temel (Base) Model | Qwen/Qwen2.5-14B-Instruct | | Yöntem | QLoRA (4-bit NF4) | | LoRA rank / alpha | 32 / 64 | | Learning rate (Öğrenme Oranı) | 1e-5 | | Veri Seti | 242K Türkçe instruction örneği | ## Türkçe LLM Ailesi | Model | Boyut | MMLU-TR | GGUF | |:---|:---:|:---:|:---| | [Turkish-LLM-7B](https://huggingface.co/ogulcanaydogan/Turkish-LLM-7B-Instruct) | 7B | - | [İndir](https://huggingface.co/ogulcanaydogan/Turkish-LLM-7B-Instruct-GGUF) | | **[Turkish-LLM-14B](https://huggingface.co/ogulcanaydogan/Turkish-LLM-14B-Instruct)** | **14B** | **0.5977** | [İndir](https://huggingface.co/ogulcanaydogan/Turkish-LLM-14B-Instruct-GGUF) | | [Turkish-LLM-32B](https://huggingface.co/ogulcanaydogan/Turkish-LLM-32B-Instruct) | 32B | 0.6564 | [İndir](https://huggingface.co/ogulcanaydogan/Turkish-LLM-32B-Instruct-GGUF) | ## Atıf (Citation) ```bibtex @misc{aydogan2026turkishllm, title={Turkish LLM Family: Open-Source Turkish Language Models}, author={Ogulcan Aydogan}, year={2026}, url={https://huggingface.co/collections/ogulcanaydogan/turkish-llm-family-69b303b4ef1c36caffca4e94} } ``` --- *Bu dosya veripazari.com.tr topluluğu tarafından Hugging Face altyapısında barındırılmaktadır. Orijinal emeğe saygı kuralımız gereği lisans ve model isimleri korunmuştur.*