Downloads · 30 days
22
3% of all-time downloads
SykoSLM/SykoLLM-V5.9-Mini
SykoLLM-V5.9-Mini is a text generation model from SykoSLM. Use it when you need the model to write or continue text. It is set up for transformers. The card lists the license as apache-2.0.
SykoLLM-V5.9-Mini, sıfırdan (from scratch) eğitilmiş, Türkçe ve İngilizce destekli, kod anlama kapasitesine sahip SykoLLM ailesinin küçük bir dil modelidir. Phi-3 mimarisi temel alınarak özel BPE tokenizer ile gelişti…
Downloads · 30 days
22
3% of all-time downloads
All-time downloads
813
Public
Parameters
277M
1.7 GB on disk
Likes
0
Public
Click a slice to open those files.
.safetensors554 MB · 99%
From the Hugging Face model README
SykoLLM-V5.9-Mini, sıfırdan (from scratch) eğitilmiş, Türkçe ve İngilizce destekli, kod anlama kapasitesine sahip SykoLLM ailesinin küçük bir dil modelidir. Phi-3 mimarisi temel alınarak özel BPE tokenizer ile geliştirilmiştir.
| Özellik | Değer |
|---|---|
| Mimari | Phi-3 (Phi3ForCausalLM) |
| Toplam Parametre | ~277 Milyon |
| Gizli Katman Boyutu | 1024 |
| Katman Sayısı | 18 |
| Attention Head | 8 (2 KV Head — GQA) |
| Vocabulary Boyutu | 50.000 |
| Maksimum Bağlam | 1024 Token |
| Aktivasyon Fonksiyonu | SiLU |
| Eğitim Adımı | ~3.500 Step |
| Yaklaşık Eğitim Örneği | ~1.500.000+ |
| Yaklaşık Eğitim Token'ı | ~1.500.000.000+ |
| Eğitim Donanımı | 2x NVIDIA Tesla T4 |
Model, sıfırdan eğitilmiş özel bir BPE tokenizer kullanmaktadır. Hugging Face'in hazır tokenizer'larından bağımsız olarak geliştirilmiştir.
<|endoftext|>, <|user|>, <|assistant|>, <|end|>, <|pad|>| Veri Seti | İçerik | Dil |
|---|---|---|
| uonlp/CulturaX | Genel Türkçe web metni | Türkçe |
| HuggingFaceTB/cosmopedia | Sentetik eğitim materyali | İngilizce |
| roneneldan/TinyStories | Kısa hikayeler | İngilizce |
| nampdn-ai/tiny-textbooks | Sentetik ders kitabı | İngilizce |
| nampdn-ai/tiny-codes | Kod örnekleri | Kod |
| ise-uiuc/Magicoder-Evol-Instruct-110K | Kod instruction | Kod |
| theblackcat102/evol-codealpaca-v1 | Kod instruction | Kod |
| turkish-nlp-suite/InstrucTurca | Türkçe instruction | Türkçe |
| Parametre | Değer |
|---|---|
| Optimizer | AdamW 8-bit (bitsandbytes) |
| Learning Rate | 1e-4 |
| LR Scheduler | Cosine |
| Warmup Steps | 200 |
| Batch Size | 8 per device x 2 GPU |
| Gradient Accumulation | 8 (Efektif batch: 128) |
| Max Steps | 3.500 |
| Precision | FP16 |
| Max Grad Norm | 1.0 |
| Weight Decay | 0.05 |
pip install transformers torch
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
import torch
model_id = "SykoSLM/SykoLLM-V5.9-Mini"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id, trust_remote_code=True)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
model_id,
torch_dtype=torch.float16,
device_map="auto",
trust_remote_code=True
)
prompt = "Türkiye'nin başkenti"
inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").to(model.device)
with torch.no_grad():
outputs = model.generate(
**inputs,
max_new_tokens=200,
temperature=0.7,
top_p=0.9,
do_sample=True,
eos_token_id=tokenizer.eos_token_id,
pad_token_id=tokenizer.pad_token_id
)
print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))
Model <|user|> / <|assistant|> prompt formatıyla eğitilmiştir:
prompt = "<|user|>\nPython'da Fibonacci dizisini nasıl yazarım?<|end|>\n<|assistant|>\n"
inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").to(model.device)
outputs = model.generate(
**inputs,
max_new_tokens=300,
do_sample=True,
temperature=0.7,
top_p=0.9
)
print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))
Bu model Apache 2.0 lisansı altında yayınlanmıştır.
@misc{sykollm-v5.9-mini-2025,
author = {SykoSLM},
title = {SykoLLM-V5.9-Mini: A Small Multilingual Causal Language Model Trained from Scratch},
year = {2025},
publisher = {HuggingFace},
url = {https://huggingface.co/SykoSLM/SykoLLM-V5.8-Mini}
}