File size: 3,024 Bytes
281cddd 0be1bd2 00a9ac8 ca3063b 00a9ac8 ca3063b 0396b5a 281cddd 00a9ac8 b29c04f 06c7318 b29c04f 43801ff f4d9ce1 b29c04f 00a9ac8 |
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 |
---
widget:
- text: "ahmet elbir nasıl ders anlatır"
example_title: "Ahmet Hoca"
- text: "mehmet fatih amasyalı'nın ders anlatımı nasıldır"
example_title: "Fatih Hoca"
- text: "banu diri'nin ders anlatımı nasıldır"
example_title: "Banu Hoca"
- text: "burak hoca öğrencilerle nasıl anlaşır"
example_title: "Burak Hoca"
language:
- tr
license: mit
tags:
- Turkish
- turkish
- gpt2
datasets:
- uonlp/CulturaX
pipeline_tag: text-generation
base_model: ytu-ce-cosmos/turkish-gpt2-medium
---
# turkish-gpt2-medium-ytu-ce
This is a fine-tuned version of the ytu-ce-cosmos/turkish-gpt2-medium model for Yıldız Technical University Computer Engineering Department. Can answer specific questions about faculty members and courses. As the dataset grows, it will give better results.
## Example Usage
```python
from transformers import AutoTokenizer, GPT2LMHeadModel
from transformers import pipeline
def generate_text(model,prompt_text, max_length=100):
encoded_input = tokenizer.encode(prompt_text, return_tensors='pt', padding=True, truncation=True, max_length=max_length).to(device)
output_sequences = model.generate(
input_ids=encoded_input,
max_length=max_length + 20,
temperature=1.0,
top_k=50,
top_p=0.95,
repetition_penalty=1.2,
do_sample=True,
num_return_sequences=1
)
generated_text = tokenizer.decode(output_sequences[0], skip_special_tokens=True)
return generated_text.replace(prompt_text, "")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("kayrab/turkish-gpt2-medium-ytu-ce")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("kayrab/turkish-gpt2-medium-ytu-ce")
model.to(device)
while True:
prompt = input("Soru: ")
if prompt.lower() == "q":
break
prompt = f"{tokenizer.additional_special_tokens[0]} {prompt} {tokenizer.additional_special_tokens[1]}"
generated_text = generate_text(model, prompt)
print("Cevap:", generated_text)
"""
Soru: Mehmet Fatih Amasyalı'nın ders anlatımı nasıldır
Cevap: dersleri güzel anlatır ve anlattığı konuların gerçek hayat ve sektördeki uygulamaları hakkında bilgi verir
Soru: Mehmet Fatih Amasyalı'nın ders anlatımı nasıldır
Cevap: bilim aşkıyla yanıp tutuşan bir hoca olarak verdiği derslerde işin bilimsel mantığını öğretir ve sınavları kalitelidir
Soru: Banu Diri'nin ders anlatımı nasıldır
Cevap: dersleri çok eğlenceli anlatır öğrenciler tarafından tavsiye edilir
Soru: Burak hoca öğrencilerle nasıl anlaşır
Cevap: öğrencilere yardım etmekte istekli ve güler yüzlüdür en iyi araştırma görevlisi olarak öne çıkar
Soru: ahmet elbir nasıl ders anlatır
Cevap: dersi öğretmek için ekstra gayret gösterir ve öğrencilerin öğrenmesini önemser
Soru: Burak hoca öğrencilerle nasıl anlaşır
Cevap: öğrencilerle en iyi empati yapan hocalardan biridir her konuda yardımcı olmaya çalışır
"""
``` |