metadata
base_model: vngrs/kumru-2b
language:
- tr
library_name: peft
license: apache-2.0
tags:
- math
- lora
- sixfingerdev
- turkish
- mathematics
Sixfinger-2B Math LoRA 🧮
Bu model, vngrs/kumru-2b temel (base) modeli üzerine Türkçe matematik problemlerini, akıl yürütme (reasoning) ve hesaplama görevlerini daha iyi çözebilmesi amacıyla ince ayar (fine-tuning) yapılarak geliştirilmiş bir LoRA (Low-Rank Adaptation) adaptörüdür.
Geliştirici: sixfingerdev
Lisans: Apache-2.0
Dil: Türkçe (tr)
Temel Model: vngrs/kumru-2b
📌 Modelin Amacı
Bu LoRA adaptörü, Türkçe doğal dil işleme yeteneklerini geliştiren ana modelin, matematiksel problem çözme, adım adım denklemleri açıklama ve sayısal analiz konularındaki performansını artırmayı hedefler.
🚀 Kullanım (Usage)
Modeli kullanmak için transformers ve peft kütüphanelerine ihtiyacınız olacak:
pip install transformers peft torch
Aşağıdaki Python kodu ile modeli projenize dahil edebilirsiniz:
import torch
from peft import PeftModel
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
# Temel modeli ve tokenizer'ı yükleme
model_id = "vngrs/kumru-2b"
base_model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_id, device_map="auto")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
# LoRA adaptörünü temel model ile birleştirme
lora_id = "sixfingerdev/sixfinger-2b-math-lora"
model = PeftModel.from_pretrained(base_model, lora_id)
# Örnek Kullanım
prompt = "Bir bakkal tanesi 5 TL'den 20 tane ekmek alıyor. Toplam ne kadar öder?"
inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").to(model.device)
with torch.no_grad():
outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=50)
print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))
⚙️ Eğitim Detayları
- Kütüphane: PEFT
- Metot: LoRA
- Dil: Türkçe
- Odak Alanı: Matematik Çözümü / Soru Cevaplama
⚠️ Sınırlamalar
- Model karmaşık matematik teorilerinde zaman zaman hata yapabilir.
- Üretken (generative) modellerin doğası gereği halüsinasyon durumları görülebilir, elde edilen sayısal sonuçların her zaman teyit edilmesi önerilir.