Blame for README.md

---
license: mit
library_name: tensorflow
tags:
  - cortex45m
  - turkish
  - text-correction
  - natural-language-processing
  - nlp
  - tensorflow
  - tuncerlab
---

# Cortex45M — Türkçe Metin Düzeltme

[![Model](https://img.shields.io/badge/Model-Cortex45M-2563eb?style=for-the-badge)](https://huggingface.co/korteks/cortex45m-metin-düzeltme)
[![Parametreler](https://img.shields.io/badge/Parametreler-45M-7c3aed?style=for-the-badge)](https://huggingface.co/korteks/cortex45m-metin-düzeltme)
[![TensorFlow](https://img.shields.io/badge/Framework-TensorFlow-ff8c00?style=for-the-badge&logo=tensorflow&logoColor=white)](https://www.tensorflow.org/)
[![Lisans](https://img.shields.io/badge/Lisans-MIT-16a34a?style=for-the-badge)](https://opensource.org/license/mit)

**Türkçe odaklı, metin düzeltme için tasarlanmış bir sinir ağı modeli.**

Cortex45M, TuncerLab tarafından geliştirilen, yaklaşık 45 milyon parametreye sahip TensorFlow tabanlı bir **ön eğitim (pre-training) modelidir**. Model şu an yalnızca ön eğitim aşamasındadır; metin düzeltme görevi için ayrıca supervised fine-tuning (SFT) veya başka bir görev odaklı ince ayar yapıldığı iddia edilmemektedir. Bu nedenle modelin doğrudan kullanıma hazır bir metin düzeltme sistemi olduğu varsayılmamalıdır.

---

## 🇹🇷 Türkçe

## 1. Proje Hakkında

**Cortex45M**, Türkçe metin düzeltme görevine odaklanan deneysel bir yapay zekâ modelidir. Projenin amacı, Türkçe doğal dil işleme alanında araştırma ve geliştirme çalışmalarını desteklemek ve metin düzeltme yöntemlerini incelemektir.

## 2. Model Bilgileri

| Özellik | Değer |
|---|---|
| Model adı | Cortex45M |
| Geliştirici | TuncerLab |
| Parametre sayısı | Yaklaşık 45 milyon |
| Eğitim aşaması | Ön eğitim (pre-training) |
| Hedeflenen sonraki görev | Türkçe metin düzeltme |
| Dil odağı | Türkçe |
| Makine öğrenimi çerçevesi | TensorFlow |
| Bildirilen eğitim veri külliyatı | Yaklaşık 10 GB |
| Bildirilen eğitim adımları | 28.000 |
| Lisans | MIT |

Bu bilgiler projenin mevcut tanımını yansıtır. Model mimarisinin ayrıntıları, veri setinin tam içeriği, eğitim donanımı ve değerlendirme sonuçları ayrıca belgelenmelidir.

## 3. Amaç ve Kullanım Alanları

Cortex45M şu an yalnızca ön eğitim (pre-training) aşamasındadır. Türkçe metin düzeltme, projenin hedeflenen kullanım alanıdır; ancak görev odaklı ince ayar yapıldığı veya modelin bu görev için hazır olduğu anlamına gelmez.

Olası araştırma ve geliştirme alanları:

- Türkçe metin düzeltme yöntemlerinin incelenmesi
- Sinir ağı tabanlı metin işleme deneyleri
- Türkçe doğal dil işleme projeleri
- Eğitim ve değerlendirme süreçlerinin karşılaştırılması
- Küçük ölçekli dil modeli geliştirme araştırmaları
- Metin ön işleme ve düzeltme iş akışlarının prototiplenmesi

Bunlar hedeflenen kullanım senaryolarıdır; her birinin model tarafından başarıyla gerçekleştirildiği anlamına gelmez.

## 4. Teknik Özellikler

### Parametre sayısı

Model yaklaşık 45 milyon parametreye sahiptir. Parametre sayısı, sinir ağındaki öğrenilebilir değerlerin sayısını ifade eder. Tek başına parametre sayısı doğruluk, hız veya metin kalitesini belirlemez.

### TensorFlow

Cortex45M, TensorFlow tabanlı olarak tanımlanmıştır. Modeli çalıştırmak için model dosyalarının, mimari tanımının ve gerekli ön işleme adımlarının birbiriyle uyumlu olması gerekir.

### Türkçe odağı

Türkçenin eklemeli yapısı, yazım kuralları, özel karakterleri ve bağlama bağlı anlam farklılıkları değerlendirme sürecinde dikkate alınmalıdır.

## 5. Eğitim Bilgileri

Proje için bildirilen ön eğitim bilgileri:

- **Veri külliyatı:** Yaklaşık 10 GB
- **Eğitim adımları:** 28.000
- **Model boyutu:** Yaklaşık 45 milyon parametre
- **Framework:** TensorFlow

Veri külliyatının boyutu ve eğitim adımı sayısı tek başına model kalitesini kanıtlamaz. Eğitim sürecinin tekrarlanabilir biçimde belgelenmesi için veri kaynakları, veri ayrımları, tokenizer veya ön işleme yöntemi, optimizasyon algoritması, öğrenme oranı, batch size, kayıp fonksiyonu, donanım ve checkpoint seçimi gibi ayrıntılar da paylaşılabilir.

## 6. Veri Seti ve Veri Sorumluluğu

Eğitim verilerinin kaynağı, lisansı, kalitesi ve kullanım koşulları modelin güvenilir biçimde paylaşılması açısından önemlidir. Yaklaşık 10 GB büyüklüğündeki veri külliyatının tam içeriği bu kartta listelenmemiştir.

Veri setleri yayımlanmadan önce kaynak ve lisans bilgileri kontrol edilmeli, yeniden dağıtım koşulları incelenmeli, kişisel veya hassas bilgilerin yanlışlıkla paylaşılmadığı doğrulanmalı ve eğitim-test verileri arasındaki olası veri sızıntıları kontrol edilmelidir.

## 7. Değerlendirme ve Benchmark

Bu model kartında doğrulanmış bir benchmark sonucu veya doğruluk yüzdesi sunulmamaktadır. Modelin yalnızca ön eğitim aşamasında olduğu ve metin düzeltme için görev odaklı ince ayarının doğrulanmadığı dikkate alınmalıdır. Modeli değerlendirmek için ayrı bir test veri seti kullanılmalı ve sonuçlar açıkça belgelenmelidir.

İncelenebilecek ölçütler:

- Karakter düzeyinde hata oranı
- Kelime düzeyinde hata oranı
- Yazım doğruluğu
- Anlamın korunması
- Gereksiz değişikliklerin sayısı
- İnsan değerlendirmesi

Otomatik metrikler tek başına yeterli olmayabilir. Metin düzeltilirken anlamın gereksiz yere değiştirilmemesi de önemlidir.

## 8. Sınırlamalar

Cortex45M şu an yalnızca ön eğitim (pre-training) aşamasındaki bir model olarak değerlendirilmelidir; görev odaklı metin düzeltme modeli olarak ince ayarlandığı belirtilmemiştir.

- Her yazım veya dil bilgisi hatasını doğru düzeltemeyebilir.
- Doğru yazılmış ifadeleri gereksiz yere değiştirebilir.
- Bağlamı veya özel isimleri yanlış yorumlayabilir.
- Eğitim verilerinde yeterince temsil edilmeyen metin türlerinde performansı düşebilir.
- Bağımsız değerlendirme olmadan gerçek dünya performansı hakkında kesin bir sonuca varılamaz.

Önemli veya hassas metinler, model çıktısına dayanılarak kullanılmadan önce kontrol edilmelidir.

## 9. Lisans ve Atıf

Depoda MIT lisansı belirtilmiştir. Kullanım ve yeniden dağıtım koşulları için depodaki `LICENSE` dosyasını inceleyin. Model ağırlıklarının lisansı ile eğitim veri setlerinin lisansları farklı olabilir; veri kullanım ve dağıtım hakları ayrıca kontrol edilmelidir.

**Atıf bilgileri**

- **Model:** Cortex45M
- **Geliştirici:** TuncerLab
- **Görev:** Türkçe metin düzeltme
- **Framework:** TensorFlow

## 10. Model Deposu

[Hugging Face model sayfası](https://huggingface.co/korteks/cortex45m-metin-düzeltme)

---

## 🇬🇧 English

## 1. About the Project

**Cortex45M** is an experimental AI model focused on Turkish text correction. The project aims to support research and development in Turkish natural language processing and the study of text-correction methods.

## 2. Model Information

| Property | Description |
|---|---|
| Model name | Cortex45M |
| Developer | TuncerLab |
| Parameter count | Approximately 45 million |
| Current training stage | Pre-training only |
| Intended downstream task | Turkish text correction |
| Language focus | Turkish |
| Machine learning framework | TensorFlow |
| Reported training corpus | Approximately 10 GB |
| Reported training steps | 28,000 |
| License | MIT |

These details reflect the currently reported project configuration. The architecture, exact dataset composition, training hardware, and evaluation results should be documented separately.

## 3. Intended Use

Cortex45M is currently at the pre-training stage only. Turkish text correction is an intended downstream task, not a claim that task-specific fine-tuning has been completed or that the model is ready for direct text-correction use.

Potential research and development areas include:

- Turkish text-correction research
- Neural text-processing experiments
- Turkish NLP projects
- Comparison of training and evaluation approaches
- Small-scale language-model research
- Prototyping text preprocessing and correction pipelines

These are intended use cases, not claims that the model has demonstrated success in every listed area.

## 4. Technical Overview

### Parameter count

The model has approximately 45 million parameters. Parameter count refers to the learnable values in a neural network. It does not independently establish accuracy, speed, or text quality.

### TensorFlow

Cortex45M is described as a TensorFlow-based model. Practical use requires compatible model files, architecture definitions, and preprocessing steps.

### Turkish language focus

Turkish morphology, spelling conventions, special characters, and context-dependent meaning should be considered during evaluation.

## 5. Training Information

The reported pre-training configuration includes:

- **Training corpus:** Approximately 10 GB
- **Training steps:** 28,000
- **Model size:** Approximately 45 million parameters
- **Framework:** TensorFlow

Corpus size and training-step count do not independently demonstrate model quality. For reproducibility, further details could include dataset sources and splits, tokenizer and preprocessing methods, optimizer, learning rate, batch size, loss function, hardware, training duration, and checkpoint-selection criteria.

## 6. Dataset and Data Responsibility

Dataset provenance, licensing, quality, and permitted uses are important when distributing a model. The exact composition of the reported 10 GB training corpus is not listed in this model card.

Before publishing datasets or derived materials, verify source and license information, review redistribution permissions, check for accidentally included personal or sensitive information, and check for data leakage between training and evaluation sets.

## 7. Evaluation and Benchmarks

No verified benchmark result or accuracy percentage is reported in this model card. The model is currently pre-training only, and task-specific fine-tuning for text correction is not claimed. Evaluation should use a separate test set and clearly documented metrics.

Potential metrics include character-level error rate, word-level error rate, spelling accuracy, meaning preservation, unnecessary edits, and human evaluation.

Automatic metrics may not capture every important aspect of correction quality. A correction should improve the text without unnecessarily changing its meaning.

## 8. Limitations

Cortex45M should be treated as a pre-training-stage model. Task-specific fine-tuning for text correction is not claimed.

- It may fail to correct some spelling or grammar errors.
- It may unnecessarily alter already-correct text.
- It may misinterpret context or proper nouns.
- Performance may vary across text types and domains.
- Real-world performance cannot be established without independent evaluation.

Important or sensitive text should be reviewed before relying on model-generated corrections.

## 9. License and Attribution

The repository specifies the MIT license. Consult the repository's `LICENSE` file for the applicable terms. The license for model weights may differ from the licenses governing the training datasets. Dataset usage and redistribution rights should be checked separately.

**Attribution**

- **Model:** Cortex45M
- **Developer:** TuncerLab
- **Task:** Turkish text correction
- **Framework:** TensorFlow

## 10. Repository

[Hugging Face Model Repository](https://huggingface.co/korteks/cortex45m-metin-düzeltme)

---

**Developed by TuncerLab**