Update README.md
Browse files
README.md
CHANGED
|
@@ -8,9 +8,6 @@ tags:
|
|
| 8 |
- llm
|
| 9 |
- instruction-tuning
|
| 10 |
- conversational
|
| 11 |
-
datasets:
|
| 12 |
-
- sixfingerdev/turkish-qa-multi-dialog-dataset
|
| 13 |
-
base_model: sixfingerdev/kayra-1-exp
|
| 14 |
---
|
| 15 |
|
| 16 |
# 🇹🇷 Kayra-Stable
|
|
@@ -20,8 +17,6 @@ base_model: sixfingerdev/kayra-1-exp
|
|
| 20 |
## 📊 Model Özellikleri
|
| 21 |
|
| 22 |
- **Parametre Sayısı**: 85 Milyon
|
| 23 |
-
- **Base Model**: kayra-1-exp (500K Türkçe doküman ile pretrained)
|
| 24 |
-
- **Fine-tuning Dataset**: 21,282 Türkçe QA örneği
|
| 25 |
- **Context Window**: 512 token
|
| 26 |
- **Vocab Size**: 32,000
|
| 27 |
- **Eğitim Süresi**: ~2 saat (T4 GPU)
|
|
@@ -35,7 +30,7 @@ base_model: sixfingerdev/kayra-1-exp
|
|
| 35 |
| Factuality | ~%20 | ~%60 | ↑ 3x |
|
| 36 |
|
| 37 |
## 🚀 Kullanım
|
| 38 |
-
|
| 39 |
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
|
| 40 |
|
| 41 |
# Model yükle
|
|
@@ -50,7 +45,7 @@ base_model: sixfingerdev/kayra-1-exp
|
|
| 50 |
outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=100, temperature=0.2)
|
| 51 |
response = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
|
| 52 |
print(response.split("### Cevap:")[-1].strip())
|
| 53 |
-
|
| 54 |
## ✅ Test Sonuçları
|
| 55 |
|
| 56 |
- **Türkiye'nin başkenti?** → Ankara ✅
|
|
@@ -66,11 +61,11 @@ base_model: sixfingerdev/kayra-1-exp
|
|
| 66 |
4. **Reasoning**: Karmaşık mantık yürütme zayıf
|
| 67 |
|
| 68 |
## 📝 Prompt Formatı
|
| 69 |
-
|
| 70 |
### Soru: {soru}
|
| 71 |
|
| 72 |
### Cevap: {model yanıtı}
|
| 73 |
-
|
| 74 |
## 🔮 V2 Roadmap
|
| 75 |
|
| 76 |
1. ✅ Tokenizer düzeltme (NFC + Whitespace)
|
|
@@ -84,4 +79,4 @@ MIT License
|
|
| 84 |
|
| 85 |
---
|
| 86 |
|
| 87 |
-
**Not**: Bu
|
|
|
|
| 8 |
- llm
|
| 9 |
- instruction-tuning
|
| 10 |
- conversational
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| 11 |
---
|
| 12 |
|
| 13 |
# 🇹🇷 Kayra-Stable
|
|
|
|
| 17 |
## 📊 Model Özellikleri
|
| 18 |
|
| 19 |
- **Parametre Sayısı**: 85 Milyon
|
|
|
|
|
|
|
| 20 |
- **Context Window**: 512 token
|
| 21 |
- **Vocab Size**: 32,000
|
| 22 |
- **Eğitim Süresi**: ~2 saat (T4 GPU)
|
|
|
|
| 30 |
| Factuality | ~%20 | ~%60 | ↑ 3x |
|
| 31 |
|
| 32 |
## 🚀 Kullanım
|
| 33 |
+
```
|
| 34 |
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
|
| 35 |
|
| 36 |
# Model yükle
|
|
|
|
| 45 |
outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=100, temperature=0.2)
|
| 46 |
response = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
|
| 47 |
print(response.split("### Cevap:")[-1].strip())
|
| 48 |
+
```
|
| 49 |
## ✅ Test Sonuçları
|
| 50 |
|
| 51 |
- **Türkiye'nin başkenti?** → Ankara ✅
|
|
|
|
| 61 |
4. **Reasoning**: Karmaşık mantık yürütme zayıf
|
| 62 |
|
| 63 |
## 📝 Prompt Formatı
|
| 64 |
+
```
|
| 65 |
### Soru: {soru}
|
| 66 |
|
| 67 |
### Cevap: {model yanıtı}
|
| 68 |
+
```
|
| 69 |
## 🔮 V2 Roadmap
|
| 70 |
|
| 71 |
1. ✅ Tokenizer düzeltme (NFC + Whitespace)
|
|
|
|
| 79 |
|
| 80 |
---
|
| 81 |
|
| 82 |
+
**Not**: Bu bir base modeldir. Production kullanımı için test edilmelidir.
|