Bu proje, açık kaynak büyük dil modellerinin Türkçe dilinde daha iyi performans göstermesini amaçlar. Mevcut dil modelleri, Türkçe dil bilgisi, sözcük dağarcığı ve anlamsal bütünlük konularında yetersizlikler göstermektedir. Bu eksiklikler, Türkçe konuşan kullanıcılar için tatmin edici olmayan sonuçlar doğurmakta ve dil modellerinin etkili kullanımını sınırlamaktadır. Bu projede, bu sorunların çözülmesi ve dil modellerinin performansının iyileştirilmesi hedeflenmektedir.
Bu proje ile çalışmaya başlamak için aşağıdaki adımları takip edebilirsiniz:
- Python'un resmi web sitesine gidin.
- En son sürümü indirin ve işletim sisteminize uygun olanı seçin (Windows, macOS, veya Linux).
- İndirilen yükleyici dosyasını çalıştırın.
- Kurulum sihirbazında, "Add Python to PATH" seçeneğini işaretlediğinizden emin olun.
- "Install Now" seçeneğine tıklayarak kurulumu tamamlayın.
Python kurulumunu doğrulamak için terminal veya komut istemcisinde aşağıdaki komutu çalıştırabilirsiniz:
bash'de python --version yazıp versiyonu kontrol edin.
Visual Studio Code'un resmi web sitesine gidin. İndirme sayfasında işletim sisteminize uygun olan yükleyiciyi seçin ve indirin. İndirilen yükleyici dosyasını çalıştırın ve kurulum adımlarını takip edin. Visual Studio Code kurulumunu doğrulamak için uygulamayı açıp, Code komutunu çalıştırabilirsiniz.
Proje gereksinimlerini yüklemek için terminal veya komut istemcisinde aşağıdaki komutu çalıştırın:
pip install -r requirements.txt
Bu adımlar, kullanıcıların projenizle çalışmaya başlamaları için gerekli olan temel yazılımları kurmalarına yardımcı olacaktır.
-Python 3.11.5 -Vs Code
Bu proje, GumusAI projesi ile entegre edebilirsiniz. Bunun icin asagidaki adimlari izleyin
-Öncelikle, GumusAI projesini kendi bilgisayarınıza klonlayın. git clone https://github.com/GumusAI/GumusAi.git (Bu komut, GumusAI projesinin tam bir kopyasını yerel makinenize indirecektir.)
-Klonlama tamamlandıktan sonra, GumusAI projesinin bulunduğu dizine geçin: (cd GumusAi)
-GumusAI projesi için gerekli bağımlılıkları kurmak için requirements.txt dosyasını kullanın. Eğer bu dosya mevcutsa, şu komutu çalıştırarak gerekli bağımlılıkları kurabilirsiniz: pip install -r requirements.txt (Eğer kendi projenizde bağımlılıkları zaten kuruluysa, bu adımı atlayabilirsiniz.)
-GumusAI'den ihtiyacınız olan modülleri veya kod parçacıklarını projenize dahil edin. Örneğin, belirli bir Python dosyasını kullanmak istiyorsanız, onu kendi projenize kopyalayabilir veya doğrudan GumusAI'deki dosyaları referans alabilirsiniz. GumusAI klasöründen bir modülü import etme from GumusAi.some_module import SomeClass
-GumusAI ile entegrasyonu tamamladıktan sonra, projenizi test edin. Kodunuzun sorunsuz çalıştığından ve entegrasyonun başarılı olduğundan emin olun. python your_project_script.py
-Son olarak, GumusAI ile entegrasyonunuzu kaydetmek için git komutlarını kullanarak değişiklikleri version control sistemine ekleyin. git add . git commit -m "GumusAI entegrasyonu tamamlandı" git push origin main
Layer (type) Output Shape Param #
=================================================================
embedding (Embedding) (None, 199, 256) 77879296
lstm (LSTM) (None, 64) 82176
dropout (Dropout) (None, 64) 0
dense (Dense) (None, 304216) 19774040
=================================================================
Total params: 97735512 (372.83 MB)
Trainable params: 97735512 (372.83 MB)
Non-trainable params: 0 (0.00 Byte)
_______________________________________
Test Sonuçları:
Train loss: 0.0482
Train accuracy: 0.9976
Validation loss: 0.0012
Validation accuracy: 1.0000
Accuracy: 1.0000
Precision: 1.0000
Recall: 1.0000
F1 Score: 1.0000
- Emin Gürses - Ana Geliştirici - Github Profil
- Huriye TOPRAK - Katkıda bulunanlar - Github Profil Sorularıınızı buradan da iletebilirsiniz