---
language:
- tr
license: mit
library_name: transformers
pipeline_tag: text-generation
tags:
- turkish
- chain-of-thought
- reasoning
- thinking
- cot
- fine-tuned
- experimental
- kayra
datasets:
- sixfingerdev/kayra-thinking-data
base_model: sixfingerdev/kayra-1-exp
---

# 🧠 Kayra-1-Thinking-Exp

**A thinking Turkish language model — Chain-of-Thought reasoning fine-tune of Kayra-1-exp**

This is an experimental fine-tune of [sixfingerdev/kayra-1-exp](https://huggingface.co/sixfingerdev/kayra-1-exp) (86.4M parameters) on a **chain-of-thought reasoning** dataset. It learns to produce step-by-step reasoning within `<|think|>` tags before generating the final answer.

### Model Details

| Property | Value |
|----------|-------|
| **Base Model** | [sixfingerdev/kayra-1-exp](https://huggingface.co/sixfingerdev/kayra-1-exp) |
| **Parameters** | ~86.4M (106.8M with copied tied embeddings) |
| **Architecture** | Transformer Decoder (GPT-style), 10 layers, 640 hidden, 10 heads |
| **Context Length** | 512 tokens |
| **Vocabulary** | 32,000 BPE tokens |
| **Training Data** | [kayra-thinking-data](https://huggingface.co/datasets/sixfingerdev/kayra-thinking-data) (4,191 Turkish reasoning examples) |
| **Version** | Experimental (exp) |

### Training

| Hyperparameter | Value |
|----------------|-------|
| Epochs | 5 |
| Batch Size | 8 (per device) |
| Learning Rate | 5e-5 |
| Scheduler | Cosine (20 steps warmup) |
| Optimizer | AdamW |
| Precision | FP16 |
| Train / Eval Split | 95% / 5% (3,981 / 210) |
| Total Steps | 2,490 |

Eval loss decreased from 2.73 → **2.25** over 5 epochs.

### Dataset

Trained on [kayra-thinking-data](https://huggingface.co/datasets/sixfingerdev/kayra-thinking-data): a curated collection of 4,191 Turkish reasoning examples combining 4 sources — duxx (226), efe (350), Gemma-4 generated (32), and ThinkingData-200K-Turkish (~3,583).

Format:
```text
### Soru: <question>

### Yanit: <|think|><step-by-step reasoning></|think|><final answer>
```

### Usage

```python
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    "sixfingerdev/kayra-1-thinking-exp",
    trust_remote_code=True
)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("sixfingerdev/kayra-1-thinking-exp")

prompt = "### Soru: Türkiye'nin başkenti neresidir?\n\n### Yanit: <|think|>"
inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt")

outputs = model.generate(
    **inputs,
    max_new_tokens=120,
    do_sample=True,
    temperature=0.3,
    top_k=40,
    repetition_penalty=1.2,
    pad_token_id=tokenizer.pad_token_id,
)
```

Recommended generation parameters: `temperature=0.3`, `top_k=40`, `repetition_penalty=1.2`, `max_new_tokens=100-150`.

### Known Limitations

1. **Model capacity**: 86M parameters is too small for reliable complex reasoning. The model learns the *format* of thinking but struggles with *correct logical inference*.
2. **Function-call contamination**: The ThinkingData-200K source contains tool/API call examples. The model may occasionally generate function-call syntax (`get_name_by_id`, `tool_call`).
3. **Repetition**: Like most small models, it can enter repetitive loops. Use `repetition_penalty` to mitigate.
4. **Tokenizer spacing**: BPE subword tokenization can introduce spaces in Turkish words ("soruyor" → "sor uyor", "düşüneyim" → "düşün eyim").
5. **No factuality guarantee**: This is an experimental model. Do not use in production without verification.

---

# 🧠 Kayra-1-Thinking-Exp (Türkçe)

**Düşünen Türkçe model — Chain-of-Thought reasoning fine-tune of Kayra-1-exp**

Bu model, `sixfingerdev/kayra-1-exp` (86.4M parametre) üzerine **chain-of-thought reasoning** formatında fine-tune edilmiş deneysel bir sürümdür. `<|think|>` etiketleri arasında adım adım muhakeme yapıp ardından nihai cevabı üretmeyi öğrenir.

---

## 📊 Model Details

| Özellik | Değer |
|---------|-------|
| **Base Model** | [sixfingerdev/kayra-1-exp](https://huggingface.co/sixfingerdev/kayra-1-exp) |
| **Parametreler** | ~86.4M (106.8M with tied embeddings copied) |
| **Mimari** | Transformer Decoder (GPT-style), 10 katman, 640 hidden, 10 heads |
| **Context Length** | 512 token |
| **Vocabulary** | 32,000 BPE token |
| **Eğitim Verisi** | [kayra-thinking-data](https://huggingface.co/datasets/sixfingerdev/kayra-thinking-data) (4,191 Türkçe reasoning örneği) |
| **Sürüm** | Experimental (exp) |

---

## 📈 Training Details

### Hyperparameters

| Parametre | Değer |
|-----------|-------|
| Epochs | 5 |
| Batch Size | 8 (per device) |
| Learning Rate | 5e-5 |
| Scheduler | Cosine (20 step warmup) |
| Optimizer | AdamW |
| Precision | FP16 |
| Train / Eval Split | 95% / 5% (3,981 / 210) |
| Total Steps | 2,490 |

### Training Metrics

| Step | Train Loss | Eval Loss |
|------|-----------|-----------|
| 200 | 4.26 | 2.73 |
| 400 | 3.87 | 2.54 |
| 600 | 3.72 | 2.45 |
| 800 | 3.60 | 2.38 |
| 1000 | 3.43 | 2.33 |
| 1200 | 3.28 | 2.30 |
| 1400 | 3.18 | 2.28 |
| 1600 | 3.04 | 2.27 |
| 1800 | 2.93 | 2.26 |
| 2000 | 2.83 | 2.25 |
| 2200 | 2.65 | 2.25 |
| 2400 | 2.60 | **2.248** |
| 2490 | 2.56 | 2.248 |

Loss monotonik olarak düştü, eval loss 2.25'te plateu yaptı. Daha fazla epoch overfitting riski taşır.

### Weight Tying Fix

Kayra-1-exp'in checkpoint'ında `lm_head.weight` bulunmaz (`tie_word_embeddings=True`). Eğitim öncesi `lm_head.weight.data.copy_(model.tok_emb.weight.data)` ile embedding ağırlıkları kopyalanır. Transformers 5.x'te `tie_word_embeddings=False` ile kaydedilir, böylece checkpoint save hatası önlenir.

---

## 📦 Dataset

Fine-tune verisi: **[kayra-thinking-data](https://huggingface.co/datasets/sixfingerdev/kayra-thinking-data)**

4 kaynaktan derlenmiş, dedupe edilmiş 4,191 Türkçe reasoning örneği:

| Kaynak | Adet | Açıklama |
|--------|------|----------|
| duxx | 226 | Türkçe matematik problemleri + CoT çözüm |
| efe | 350 | Türkçe matematik reasoning |
| Gemma-4 (E2B-it) | 32 | Gemma ile üretilip Türkçeleştirilmiş |
| ThinkingData-200K-Turkish | ~3,583 | İngilizce ThinkingData-200K'nın Türkçe çevirisi |

Her örnek şu formattadır:

```text
### Soru: <soru>

### Yanit: <|think|><adım adım muhakeme></|think|><nihai cevap>
```

---

## 🚀 Usage

### Yükleme

```python
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    "sixfingerdev/kayra-1-thinking-exp",
    trust_remote_code=True
)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("sixfingerdev/kayra-1-thinking-exp")
```

### Generate

```python
prompt = "### Soru: Türkiye'nin başkenti neresidir?\n\n### Yanit: <|think|>"
inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt")

outputs = model.generate(
    **inputs,
    max_new_tokens=120,
    do_sample=True,
    temperature=0.3,
    top_k=40,
    repetition_penalty=1.2,
    pad_token_id=tokenizer.pad_token_id,
)

generated = outputs[0][inputs.input_ids.shape[1]:]
print(tokenizer.decode(generated, skip_special_tokens=False))
```

**Önerilen generation parametreleri:**
- `temperature`: 0.3-0.4 (düşük = daha deterministik)
- `top_k`: 40
- `repetition_penalty`: 1.15-1.25 (tekrarlamayı azaltır)
- `max_new_tokens`: 100-150 (512 context sınırı)
- `do_sample`: True

### Output Format

Model çıktısı şu pattern'i takip eder:

```
<|think|>Öncelikle, <adım 1>. Sonra, <adım 2>. ... </|think|><nihai cevap>
```

Not: Model bazen `</|think|>` kapatma etiketi üretmez. Bu durumda tüm çıktı thinking aşaması olarak kabul edilmelidir.

---

## ⚠️ Limitations & Known Issues

### 1. Model Kapasitesi
86M parametre karmaşık muhakeme için çok küçüktür. Model **muhakeme formatını** öğrenir ancak **doğru mantıksal çıkarımı** tutarlı şekilde yapamaz.

### 2. Function-Call Contamination
ThinkingData-200K verisi tool/API çağrısı formatında örnekler içerir. Model bazen `get_name_by_id`, `tool_call` gibi fonksiyon çağrısı syntax'ı üretebilir.

### 3. Tekrarlama (Repetition)
Küçük modellerde yaygın olduğu gibi, model uzun generation'larda tekrara girebilir. `repetition_penalty` ve `no_repeat_ngram_size` ile kontrol edilebilir.

### 4. Tokenizer Spacing
BPE tokenizer bazı kelimelerde boşluk ekler ("soruyor" → "sor uyor", "düşüneyim" → "düşün eyim"). Bu, tokenizer'ın alt kelime bölümlemesinden kaynaklanır ve model çıktısında görülebilir.

### 5. Doğruluk Garantisi Yok
Bu deneysel bir modeldir. Ürettiği bilgilerin doğruluğu garanti edilmez. Production kullanımı için uygun değildir.

---

## 🧪 Sample Outputs

### Türkiye'nin başkenti neresidir?
```
Tamam, kullanıcı Türkiye'nin başkentini soruyor. Türkiye'nin başkenti nedir ve nerede olduğunu bilmek istiyorlar. Kullanılabilir işlevleri kontrol edeyim...
```
→ Doğru yanıtı üretmekte zorlanır, function-call pattern'ine kayar.

### 2+2 kaç eder?
```
Doğrudan sonuca atlamadan önce verilenleri düzenli okuyorum. İlk olarak, ikinci veya üçüncü şahıs zamirlerinden kaçınmam gerekiyor...
```
→ </|think|> kapatır ama matematiksel doğruluk zayıftır.

---

## 🔬 Comparison: Base vs Fine-tuned

| Özellik | kayra-1-exp (base) | kayra-1-thinking-exp |
|---------|-------------------|---------------------|
| Loss | 3.75 (base eval) | 2.25 (fine-tune eval) |
| Reasoning Format | Yok | `<|think|>` CoT formatı |
| Yanıt Yapısı | Serbest metin | Soru → Düşünce → Cevap |
| Doğruluk | Düşük (85M hallücinasyon) | Düşük (kapasite sınırı) |

---

## 📜 License

MIT License — Ticari ve akademik kullanım serbesttir.

---

## 🙏 Acknowledgments

- **Base model**: [sixfingerdev/kayra-1-exp](https://huggingface.co/sixfingerdev/kayra-1-exp) — Sıfırdan Türkçe eğitilmiş GPT
- **Dataset**: [kayra-thinking-data](https://huggingface.co/datasets/sixfingerdev/kayra-thinking-data)
- **Framework**: PyTorch, HuggingFace Transformers
- **Inspired by**: DeepSeek-R1, ThinkingData-200K

---

**Kayra-1-Thinking-Exp** — *Küçük modeller de düşünebilir* 🧠