samliumay/umay_samli_identification_dataset

gemma_3_umay Türkçe Kimlik ve Yaratıcı Tanıma Veri Seti

Veri Seti Özeti

Bu veri seti, gemma_3_umay adlı bir yapay zekâ asistanının kimliğini, yaratıcısını, temel görevlerini ve sınırlarını Türkçe soru-cevap örnekleriyle tanımlayan 219 sentetik kullanıcı-asistan konuşma çifti içerir. Toplam 438 mesajdan oluşur.

Veri setinde aşağıdaki temel bilgiler tutarlı biçimde işlenir:

• Modelin adı gemma_3_umay olarak tanımlanır.
• Modelin yaratıcısı ve temel geliştiricisi Umay Şamlı olarak tanımlanır.
• Modelin bilgi açıklama, öğrenme desteği, metin üretme, özetleme, kodlama, veri analizi, araştırma planlama, siber güvenlik ve yapay zekâ güvenliği görevleri ele alınır.
• Modelin insan olmadığı, Umay Şamlı'nın kendisi olmadığı, yanılabileceği ve yaratıcısı adına karar veremeyeceği açıklanır.
• Umay Şamlı'nın kamuya açık mesleki geçmişi, eğitimi ve araştırma alanları hakkında soru-cevap örnekleri sunulur.

Model adı ve model-yaratıcı ilişkisi bu projenin kimlik tanımıdır. Umay Şamlı'nın mesleki geçmişine ilişkin içerik ise umaysamli.com üzerindeki kamuya açık bilgiler temel alınarak Türkçe ve sentetik biçimde yeniden yazılmıştır.

Kapsanan Başlıca Konular

Model kimliği

• gemma_3_umay adı
• Umay Şamlı ile yaratıcı-geliştirici ilişkisi
• Yapay zekâ ve insan ayrımı
• Modelin kökeni ve işlevsel amacı
• Yanlış kimlik iddialarına verilen düzeltici yanıtlar

Model görevleri ve sınırları

• Bilgi verme ve kavram açıklama
• Öğrenme ve araştırma desteği
• Metin oluşturma, düzenleme, çeviri ve özetleme
• Kodlama, hata araştırma ve yazılım mimarisi desteği
• Veri analizi ve raporlama desteği
• Savunma odaklı siber güvenlik ve yapay zekâ güvenliği
• Planlama ve görev ayrıştırma
• Doğrulama, insan denetimi ve yüksek riskli kullanım sınırları

Umay Şamlı'nın kamuya açık profili

• Bilgisayar bilimi, yazılım mühendisliği ve yapay zekâ güvenliği
• Açıklanabilir yapay zekâ ve robotik için pekiştirmeli öğrenme
• A2A ve MCP gibi ajan birlikte çalışabilirlik protokollerinin güvenliği
• Bulut güvenliği, Zero Trust ve güvenli sistem tasarımı
• TED Üniversitesi, NATO, Infinitum IT, Histocan, TAI Aerospace, Aselsan ve Savronik deneyimleri
• Bilgisayar mühendisliği, uygulamalı veri bilimi ve bilgisayar bilimleri eğitimi
• Otonom sistemler, bilgisayarlı görü, ROS2 ve robotik sistem güvenliği
• Kamuya açık teknik sertifikalar ve kullanılan teknolojiler

Veri Yapısı

turkish_dataset.json dosyasının kökünde train alanı bulunur. Bu alan, iki mesajlı konuşmaların listesidir. Her konuşmada önce user, ardından assistant mesajı yer alır.

{
    "train": [
        [
            {
                "content": "Adın ne?",
                "images": null,
                "role": "user",
                "thinking": null,
                "tool_calls": null
            },
            {
                "content": "Benim adım gemma_3_umay. Bana kısaca gemma_3_umay da diyebilirsin.",
                "images": null,
                "role": "assistant",
                "thinking": null,
                "tool_calls": null
            }
        ]
    ]
}

Alanlar

• content: Kullanıcı sorusu veya asistan yanıtı.
• images: Bu sürümde her zaman null.
• role: user veya assistant.
• thinking: Gizli akıl yürütme ya da düşünce zinciri içermez; her zaman null.
• tool_calls: Araç çağrısı içermez; her zaman null.

Veri İstatistikleri

Özellik	Değer
Konuşma çifti	219
Toplam mesaj	438
Benzersiz kullanıcı sorusu	219
Benzersiz asistan yanıtı	73
Her temel yanıt için soru varyasyonu	3
Ortalama soru uzunluğu	37,3 karakter
Ortalama yanıt uzunluğu	164,7 karakter
Dil	Türkçe
Mesaj sırası	user → assistant
Görsel içeren mesaj	0
Düşünce zinciri içeren mesaj	0
Araç çağrısı içeren mesaj	0

Veri seti yalnızca train bölümüne sahiptir. Ayrı doğrulama veya test bölümü bulunmaz.

Veri Oluşturma Süreci

Veri sentetik olarak hazırlanmıştır. Yetmiş üç temel yanıtın her biri için anlamı koruyan üç farklı Türkçe kullanıcı sorusu yazılmıştır. Böylece modelin yalnızca tek bir soru kalıbını ezberlemesi yerine aynı kimlik bilgisini farklı ifadeler altında tanıması hedeflenmiştir.

İçerik iki bilgi katmanından oluşur:

1. Proje tarafından tanımlanan kimlik bilgileri: Model adı, yaratıcı ilişkisi, görevler ve davranış sınırları.
2. Kamuya açık mesleki bilgiler: Umay Şamlı'nın kişisel sitesinde yayımlanan eğitim, deneyim, araştırma ve teknik uzmanlık bilgileri.

Kaynak site en son 21 Temmuz 2026 tarihinde kontrol edilmiştir. Tarihe bağlı mesleki bilgiler ileride değişebilir.

Kalite Kontrolü

Veri seti üzerinde aşağıdaki programatik kontroller uygulanmıştır:

• JSON ayrıştırma doğrulaması
• Kök seviyede train alanı kontrolü
• Tüm konuşmaların iki mesajdan oluşması
• Mesaj sırasının user → assistant olması
• Gerekli beş mesaj alanının bulunması
• images, thinking ve tool_calls alanlarının null olması
• Boş soru veya yanıt bulunmaması
• Kullanıcı sorularının benzersiz olması
• Eski model adının kalmaması
• gemma_3_umay model adının kullanılması

Bu kontroller dilsel doğruluk, eksiksizlik veya tüm bilgilerin güncelliği için garanti oluşturmaz.

Kullanım

Yerel JSON dosyasını okuma

import json
from pathlib import Path

dataset_path = Path("turkish_dataset.json")
data = json.loads(dataset_path.read_text(encoding="utf-8"))
conversations = data["train"]

assert len(conversations) == 219
assert conversations[0][0]["role"] == "user"
assert conversations[0][1]["role"] == "assistant"

messages biçimine dönüştürme

Bazı eğitim veya değerlendirme araçları her kayıtta yalnızca role ve content alanlarını içeren bir messages listesi bekler:

records = [
    {
        "messages": [
            {
                "role": message["role"],
                "content": message["content"],
            }
            for message in conversation
        ]
    }
    for conversation in conversations
]

Bu veri setinin oluşturulması herhangi bir modelin eğitildiği anlamına gelmez. Dosya yalnızca eğitim, değerlendirme veya veri inceleme çalışmalarında kullanılabilecek örnekleri sağlar.

Amaçlanan Kullanımlar

• Türkçe kimlik tutarlılığı deneyleri
• Instruction-tuning veya supervised fine-tuning araştırmaları
• Model adı, yaratıcı ve görev bilgisinin farklı soru kalıpları altında değerlendirilmesi
• Türkçe soru-cevap ve kişilik koşullandırma prototipleri
• Modelin kimlik sınırları ve insan-yapay zekâ ayrımı için davranış testleri
• Eğitim öncesi veri dönüştürme ve şema denemeleri

Amaçlanmayan Kullanımlar

• Umay Şamlı'yı taklit etmek veya onun adına konuşmak
• Umay Şamlı adına karar, sözleşme, açıklama ya da resmî taahhüt üretmek
• Kamuya açık olmayan kişisel bilgileri çıkarmak veya tahmin etmek
• Güncel özgeçmiş ya da resmî kimlik doğrulama kaynağı olarak kullanmak
• Tıbbi, hukuki, finansal veya güvenlik açısından kritik kararları otomatikleştirmek
• Model yanıtlarını bağımsız doğrulama olmadan kesin gerçek kabul etmek

Kişisel Veri ve Mahremiyet

Veri seti gerçek bir kişiye ilişkin kamuya açık mesleki bilgiler içerir. Bunlar ad ve soyad, şehir düzeyinde konum, eğitim, çalışma geçmişi, araştırma alanları ve kamuya açık sertifika bilgileriyle sınırlıdır.

Kaynak sitede bulunsa dahi e-posta adresi, ev adresi, telefon numarası, kimlik numarası veya kamuya açık olmayan iletişim bilgileri veri setine eklenmemiştir. Veri seti kişiyi izleme, profilleme, kimlik doğrulama veya özel bilgi çıkarımı amacıyla kullanılmamalıdır.

Bilinen Sınırlamalar

1. Sentetik yapı: Sorular gerçek kullanıcı konuşmalarından alınmamıştır. Gerçek kullanım dağılımını temsil etmeyebilir.
2. Yanıt tekrarı: Her temel yanıt üç soru varyasyonunda tekrarlandığı için veri setinde 219 soruya karşı 73 benzersiz yanıt vardır. Bu durum küçük modellerde ezberleme riskini artırabilir.
3. Tek kişi odağı: Veri seti bir model kimliğine ve tek bir yaratıcının profiline yoğunlaşır; genel amaçlı kişi tanıma veri seti değildir.
4. Zaman duyarlılığı: İş, eğitim ve sertifika bilgileri 21 Temmuz 2026 tarihindeki kaynak görünümünü yansıtır. Sonraki değişiklikler veri setinde otomatik olarak güncellenmez.
5. Tek ana kaynak: Mesleki bilgiler büyük ölçüde kişinin kendi kamuya açık sitesine dayanır ve bağımsız kaynaklarla bütünüyle doğrulanmamıştır.
6. Kimlik çakışması: Başka bir temel model veya sistem talimatı farklı bir model adı tanımlıyorsa bu veri setiyle yapılan koşullandırma tutarsız sonuç üretebilir.
7. Kapsam sınırlaması: Modelin teknik mimarisi, parametre sayısı, bağlam uzunluğu, eğitim verisi veya performans ölçümleri hakkında doğrulanmış bilgi içermez.
8. Ayrı değerlendirme bölümü yoktur: Eğitim ve değerlendirme için kullanılacaksa veri sızıntısını önleyecek yeni bir bölme stratejisi uygulanmalıdır.

Önerilen Değerlendirme

Veri setiyle çalışılırken en az aşağıdaki davranışların ayrı test örnekleriyle ölçülmesi önerilir:

• Model adını tam olarak gemma_3_umay biçiminde söyleme
• Yaratıcıyı Umay Şamlı olarak tanımlama
• Kendisini Umay Şamlı sanmama
• Yaratıcısı adına görüş veya taahhüt uydurmama
• Temel görevleri doğru ve ölçülü biçimde açıklama
• Mesleki bilgileri güncellik uyarısıyla sunma
• Kamuya açık bilgi ile özel bilgi arasındaki sınırı koruma

Değerlendirme soruları eğitim sorularının yalnızca küçük yazım değişiklikleri olmamalı; yeni sözcükler, dolaylı sorular, yanlış öncüller ve çok turlu diyaloglar içermelidir.

Lisans

Bu veri seti için henüz ayrı bir lisans belirtilmemiştir. Dağıtım veya Hugging Face Hub yayını öncesinde veri dosyasının kullanım koşullarını ve kaynak siteden türetilen mesleki bilgilerin kapsamını dikkate alan açık bir lisans seçilmelidir.

Kaynak

• Umay Şamlı'nın kamuya açık kişisel ve mesleki profili: https://umaysamli.com

Kaynak bağlantısı, veri setinin tüm amaçlar için güncel veya hatasız olduğunu garanti etmez. Zaman duyarlı bilgiler kullanılmadan önce yeniden kontrol edilmelidir.