mitoz-anlatim-lora

Mitoz Anlatım Adaptörü — Türkçe Açıklanabilirlik Raporu

Bir mitoz tespitinin neden üretildiğini patoloğun okuyabileceği Türkçeyle anlatan LoRA adaptörü.

Bu model hiçbir gerçeği yazmaz

En önemli tasarım kararı budur. Model sayı, yön sözcüğü, etiket ya da karar üretmez. Her gerçek taşıyan simge süslü parantezli bir yuva olarak kalır; yuvaları ölçüm kodu doldurur.

Modelin ürettiği:

Kararın ne kadar sağlam olduğu, eşiği çeviren noktalar kapalı formda
çözülerek belirlenmiştir. {kirilganlik.p_yorumu} {kirilganlik.s_yorumu}
İki pay karşılaştırıldığında kararın {kirilganlik.dayanikli_asama}
aşamasındaki değişimlere daha dayanıklı olduğu görülür.

Kodun doldurduğu:

kirilganlik.dayanikli_asama = yanlış alarm eleme

Model yuvanın içinde ne yazdığını görmez. Uydurabileceği bir gerçek yoktur — elinde gerçek yoktur. Öğrendiği tek şey biçimdir: hangi yuvanın nereye geleceği, Türkçe cümle yapısı ve doğru ekler.

Eğitim

Eğitim verisi 19.695 rapordan bölünen 227.454 bölüm örneğidir; bölme slayt bazlı yapılmıştır (490 slaydın 29'u doğrulamaya ayrılmıştır), aynı görüntünün örnekleri hem eğitimde hem doğrulamada bulunmaz.

Başarım — eğitimde hiç görülmemiş slaytlarda

Doğrulanmamış ifade sayısının sıfır olması sistemin tek sert garantisidir. Üretilen her cümle, yuvalar doldurulduktan sonra anlam denetiminden geçer; geçemeyen cümle yayımlanmaz.

Çeşitlilik

Aynı 32 aday üzerinde, peş peşe iki raporda ortak cümle sayısı:

Rapor bölümleri

Aşama 0 (slayt bağlamı) · Aşama 1 (koşullandırma) · Aşama 2 (aday tespiti) · Aşama 3 (yanlış alarm eleme) · odaklanılan bölge · kapatma sınaması · öznitelik uzayında komşular · karar · kararın kırılganlığı · bu karara neden güvenilebilir, neden güvenilmeyebilir · kararlılık sınamaları · adayın slayt içindeki yeri.

Son bölüm altı bağımsız ölçümü kararı destekleyen ve zayıflatan diye ayırır; özet cümlesini de kod seçer, model değil.

Kullanım

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, BitsAndBytesConfig
from peft import PeftModel
import torch

TABAN = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Llama-8b-Instruct-v0.1"
tok = AutoTokenizer.from_pretrained(TABAN)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    TABAN, device_map={"": 0}, dtype=torch.bfloat16,
    quantization_config=BitsAndBytesConfig(
        load_in_4bit=True, bnb_4bit_quant_type="nf4",
        bnb_4bit_compute_dtype=torch.bfloat16,
        bnb_4bit_use_double_quant=True))
model = PeftModel.from_pretrained(model, "tunahangkrr/mitoz-anlatim-lora")

Çıkarım 4-bit yapılmalıdır — eğitim de 4-bit yapılmıştır.

İstem biçimi:

<talimat>

### BÖLÜM
<bölüm başlığı>

### ÖLÇÜMLER
<yuva adı> = <değer>
...

### METİN

Üretim üst sınırı 1024 jeton olmalıdır: en uzun bölüm ("Modelin kırpıntı içinde odaklandığı bölge") 692 jetondur ve daha düşük bir sınır çıktıyı sessizce keser.

Bu adaptör tek başına yeterli değildir

Yuvaları dolduracak ölçüm katmanı olmadan çıktı süslü parantezli bir iskelettir. Ölçüm katmanı TITAN, CONCH v1.5 ve MIDOG25 FCOS gerektirir; bkz. tunahangkrr/mitoz-tespit-modulleri.

Sınırlar

• Tanı aracı değildir. Araştırma amaçlıdır.
• Yalnızca bu boru hattının ürettiği ölçüm biçimi için eğitilmiştir; başka bir alana aktarılamaz.
• Doğruluk garantisi modelden değil, yuva mimarisinden ve denetçiden gelir. Model tamamen çıkarılsa da yanlış cümle üretilmez — yalnızca raporlar tekdüzeleşir.

Lisans

Taban model Llama 3 Community License'a tabidir ve bu adaptör de aynı lisans zincirine bağlıdır. Built with Llama.

TÜBİTAK destekli araştırma projesi kapsamında üretilmiştir.