🦅 Bozdoğan-7B
Bozdoğan, Umut Archery tarafından eğitilen ve geliştirilen Türkçe sohbet (chat) yapay zeka modelidir. Qwen 2.5 7B Instruct temel modeli üzerine ~10.000 Türkçe sohbet örneğiyle ince ayar yapılmış, tek parça tam modeldir (vLLM / serverless ile doğrudan çalışır).
Model Detayları
- Geliştirici: Umut Archery
- Model Adı: Bozdoğan-7B
- Temel Model: Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct
- Dil: Türkçe 🇹🇷
- Eğitim Verisi: ~10.000 Türkçe sohbet örneği
- Lisans: Apache 2.0
Bozdoğan kendi kimliğini bilir: kendisine kim olduğu sorulduğunda Bozdoğan olduğunu ve Umut Archery tarafından geliştirildiğini söyler.
Kullanım
import torch
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
"UmutArchery/Bozdogan-7B",
device_map="auto",
dtype=torch.bfloat16,
trust_remote_code=True
)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("UmutArchery/Bozdogan-7B")
SYSTEM = "Sen Bozdoğan'sın. Umut Archery tarafından eğitilen ve geliştirilen bir Türkçe yapay zeka asistanısın."
def sor(soru):
prompt = f"<|im_start|>system\n{SYSTEM}<|im_end|>\n<|im_start|>user\n{soru}<|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n"
inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").to(model.device)
out = model.generate(**inputs, max_new_tokens=300, temperature=0.7, top_p=0.9, do_sample=True)
cevap = tokenizer.decode(out[0], skip_special_tokens=False)
s = cevap.rfind("<|im_start|>assistant\n") + len("<|im_start|>assistant\n")
e = cevap.find("<|im_end|>", s)
return cevap[s:e].strip() if e != -1 else cevap[s:].strip()
print(sor("Merhaba, kendini tanıtır mısın?"))
Eğitim Sonuçları
| Metrik | Değer |
|---|---|
| Train Loss | ~0.53 |
| Eval Loss | ~0.59 |
| Token Doğruluğu | ~%88 |
Donanım
- GPU: NVIDIA A100 80GB
- Eğitim Süresi: ~40 dk (ana model) + ~6 dk (kimlik eğitimi)
Sınırlamalar
Bozdoğan ~10.000 örnekle eğitilmiş 7B'lik bir modeldir. Karmaşık akıl yürütme veya uzmanlık gerektiren konularda hata yapabilir. Kritik konularda verdiği bilgileri doğrulayın.
Bozdoğan, Umut Archery tarafından geliştirilmiştir. 🦅
- Downloads last month
- 53