Tuguberk/Qwen3.5-2B-Turkish-SFT
4310
Qwen3.5-2B-Turkish-SFT
Qwen3.5-2B base modeli üzerine Türkçe instruction-following verisiyle fine-tune edilmiş bir dil modelidir.
Model Detayları
Kullanım
Transformers
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoProcessor
import torch
model_name = "Tuguberk/Qwen3.5-2B-Turkish-SFT"
processor = AutoProcessor.from_pretrained(model_name)
tokenizer = processor.tokenizer
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
model_name,
torch_dtype=torch.bfloat16,
device_map="auto",
)
messages = [
{"role": "system", "content": "Sen yardımcı bir Türkçe asistansın."},
{"role": "user", "content": "Türkiye hakkında kısa bir bilgi verir misin?"},
]
text = tokenizer.apply_chat_template(
messages,
tokenize=False,
add_generation_prompt=True,
enable_thinking=False,
)
inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt").to(model.device)
outputs = model.generate(
inputs["input_ids"],
max_new_tokens=512,
temperature=0.7,
top_p=0.9,
do_sample=True,
)
response = tokenizer.decode(outputs[0][inputs["input_ids"].shape[1]:], skip_special_tokens=True)
print(response)Ollama (GGUF)
ollama run hf.co/Tuguberk/Qwen3.5-2B-Turkish-SFT:Q4_K_Mllama.cpp
# Metin modeli
llama-cli -hf Tuguberk/Qwen3.5-2B-Turkish-SFT --jinja
# Multimodal
llama-mtmd-cli -hf Tuguberk/Qwen3.5-2B-Turkish-SFT --jinjaMevcut Formatlar
Tavsiye: Çoğu kullanım için Q4_K_M yeterlidir.Dataset
AlicanKiraz0/Turkish-SFT-Dataset-v1.0 — genel amaçlı Türkçe instruction-following verisi.
Format: system / user / assistant üçlüsü, ChatML şablonuyla işlenmiştir.
Evaluation
Benchmark değerlendirmeleri lm-evaluation-harness-turkish kullanılarak yapılmıştır.
Önemli bulgular:
- Matematik muhakemesinde (GSM8K-TR) +3.34 puanlık belirgin iyileşme
- Doğruluk ve akıl yürütme gerektiren benchmark'larda (TruthfulQA, ARC, HellaSwag) tutarlı iyileşme
- Genel bilgi (MMLU) korunmuş — catastrophic forgetting gözlemlenmedi
- Yalnızca 5.579 örnekle elde edilmiş sonuçlar
Sınırlamalar
- 5.5K örnekle eğitilmiştir — büyük ölçekli veriyle eğitilmiş modellerle kıyaslanamaz
- Derin matematik ve zincirleme muhakeme görevlerinde sınırlı performans
- Yalnızca Türkçe instruction-following için optimize edilmiştir
LoRA Adaptörleri
Sadece LoRA ağırlıklarını kullanmak için: Tuguberk/Qwen3.5-2B-Turkish-SFT-LoRA
Lisans
Bu model, base model ile aynı lisansı taşımaktadır: Apache 2.0
