Downloads · 30 days
87
7% of all-time downloads
wololoo/Llama-3.2-3B-TR-Instruct-DPO
Llama-3.2-3B-TR-Instruct-DPO is a text generation model from wololoo. Use it when you need the model to write or continue text. It is set up for transformers. The card lists the license as llama3.2.
Bu model, Llama-3.2-3B-Instruct temel alınarak geliştirilmiş, Türkçe dil yetenekleri ve teknik (STEM) alanlardaki muhakeme gücü artırılmış bir yapay zeka asistanıdır.
Downloads · 30 days
87
7% of all-time downloads
All-time downloads
1.3K
Public
Parameters
3.2B
8.5 GB on disk
Likes
2
Public
Click a slice to open those files.
.safetensors6.4 GB · 76%
From the Hugging Face model README
Bu model, Llama-3.2-3B-Instruct temel alınarak geliştirilmiş, Türkçe dil yetenekleri ve teknik (STEM) alanlardaki muhakeme gücü artırılmış bir yapay zeka asistanıdır.
This model is a Turkish fine-tuned version of unsloth/Llama-3.2-3B-Instruct. It has been trained using a two-stage pipeline (SFT + DPO) to enhance its Turkish language capabilities and reasoning skills in STEM (Science, Technology, Engineering, Mathematics) fields.
Bu model, talimatları daha iyi takip edebilmesi ve insan tercihlerine uygun cevaplar verebilmesi için iki aşamalı bir eğitimden geçmiştir:
Bu model genel amaçlı bir Türkçe asistan olarak kullanılabilir. Özellikle şu alanlarda etkilidir:
Tüm Büyük Dil Modelleri (LLM) gibi, bu model de "halüsinasyon" görebilir (yanlış bilgi üretebilir) veya eğitim verisindeki önyargıları yansıtabilir. Özellikle teknik veya kritik konularda modelin verdiği cevaplar mutlaka doğrulanmalıdır.
Modeli çalıştırmak için aşağıdaki Python kodunu kullanabilirsiniz:
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch
# Model ismini buraya girin
model_id = "wololoo/Llama-3.2-3B-TR-Instruct-DPO"
# Tokenizer ve Modeli Yükle
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
model_id,
torch_dtype=torch.bfloat16,
device_map="auto"
)
# Sohbet Şablonunu Hazırla
messages = [
{"role": "system", "content": "Sen yardımsever ve bilgili bir yapay zeka asistanısın."},
{"role": "user", "content": "Yapay zeka mühendisliğinde DPO (Direct Preference Optimization) nedir?"},
]
input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
messages,
add_generation_prompt=True,
return_tensors="pt"
).to(model.device)
# Cevap Üret
outputs = model.generate(
input_ids,
max_new_tokens=256,
do_sample=True,
temperature=0.7,
top_p=0.9,
)
# Sonucu Yazdır
response = tokenizer.decode(outputs[0][input_ids.shape[-1]:], skip_special_tokens=True)
print(response)