# cenkersisman/gpt2-turkish-128-token-GGUF

Quantized GGUF model files for [gpt2-turkish-128-token](https://huggingface.co/cenkersisman/gpt2-turkish-128-token) from [cenkersisman](https://huggingface.co/cenkersisman)


| Name | Quant method | Size |
| ---- | ---- | ---- |
| [gpt2-turkish-128-token.fp16.gguf](https://huggingface.co/afrideva/gpt2-turkish-128-token-GGUF/resolve/main/gpt2-turkish-128-token.fp16.gguf) | fp16 | 328.01 MB  |
| [gpt2-turkish-128-token.q2_k.gguf](https://huggingface.co/afrideva/gpt2-turkish-128-token-GGUF/resolve/main/gpt2-turkish-128-token.q2_k.gguf) | q2_k | 81.10 MB  |
| [gpt2-turkish-128-token.q3_k_m.gguf](https://huggingface.co/afrideva/gpt2-turkish-128-token-GGUF/resolve/main/gpt2-turkish-128-token.q3_k_m.gguf) | q3_k_m | 95.37 MB  |
| [gpt2-turkish-128-token.q4_k_m.gguf](https://huggingface.co/afrideva/gpt2-turkish-128-token-GGUF/resolve/main/gpt2-turkish-128-token.q4_k_m.gguf) | q4_k_m | 110.07 MB  |
| [gpt2-turkish-128-token.q5_k_m.gguf](https://huggingface.co/afrideva/gpt2-turkish-128-token-GGUF/resolve/main/gpt2-turkish-128-token.q5_k_m.gguf) | q5_k_m | 124.01 MB  |
| [gpt2-turkish-128-token.q6_k.gguf](https://huggingface.co/afrideva/gpt2-turkish-128-token-GGUF/resolve/main/gpt2-turkish-128-token.q6_k.gguf) | q6_k | 135.82 MB  |
| [gpt2-turkish-128-token.q8_0.gguf](https://huggingface.co/afrideva/gpt2-turkish-128-token-GGUF/resolve/main/gpt2-turkish-128-token.q8_0.gguf) | q8_0 | 175.27 MB  |



## Original Model Card:
# Model

GPT-2 Türkçe Modeli

### Model Açıklaması

GPT-2 Türkçe Modeli, Türkçe diline özelleştirilmiş olan GPT-2 mimarisi temel alınarak oluşturulmuş bir dil modelidir. Belirli bir başlangıç metni temel alarak insana benzer metinler üretme yeteneğine sahiptir ve geniş bir Türkçe metin veri kümesi üzerinde eğitilmiştir.
Modelin eğitimi için 900 milyon karakterli Vikipedi seti kullanılmıştır. Eğitim setindeki cümleler maksimum 128 tokendan (token = kelime kökü ve ekleri) oluşmuştur bu yüzden oluşturacağı cümlelerin boyu sınırlıdır..
Türkçe heceleme yapısına uygun tokenizer kullanılmış ve model 7.5 milyon adımda yaklaşık 154 epoch eğitilmiştir.
Eğitim için 4GB hafızası olan Nvidia Geforce RTX 3050 GPU kullanılmaktadır. 16GB Paylaşılan GPU'dan da yararlanılmakta ve eğitimin devamında toplamda 20GB hafıza kullanılmaktadır.

## Model Nasıl Kullanılabilir
ÖNEMLİ: model harf büyüklüğüne duyarlı olduğu için, prompt tamamen küçük harflerle yazılmalıdır.

```python
# Model ile çıkarım yapmak için örnek kod

from transformers import GPT2Tokenizer, GPT2LMHeadModel

model_name = "cenkersisman/gpt2-turkish-128-token"
tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained(model_name)
model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained(model_name)

prompt = "okyanusun derinliklerinde bulunan"
input_ids = tokenizer.encode(prompt, return_tensors="pt")
output = model.generate(input_ids, max_length=100, pad_token_id=tokenizer.eos_token_id)
generated_text = tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True)
print(generated_text)

```
## Eğitim Süreci Eğrisi

![image/png](https://huggingface.co/cenkersisman/gpt2-turkish-128-token/resolve/main/1.png)

![image/png](https://huggingface.co/cenkersisman/gpt2-turkish-128-token/resolve/main/2.png)
## Sınırlamalar ve Önyargılar
Bu model, bir özyineli dil modeli olarak eğitildi. Bu, temel işlevinin bir metin dizisi alıp bir sonraki belirteci tahmin etmek olduğu anlamına gelir. Dil modelleri bunun dışında birçok görev için yaygın olarak kullanılsa da, bu çalışmayla ilgili birçok bilinmeyen bulunmaktadır.

Model, küfür, açık saçıklık ve aksi davranışlara yol açan metinleri içerdiği bilinen bir veri kümesi üzerinde eğitildi. Kullanım durumunuza bağlı olarak, bu model toplumsal olarak kabul edilemez metinler üretebilir.

Tüm dil modellerinde olduğu gibi, bu modelin belirli bir girişe nasıl yanıt vereceğini önceden tahmin etmek zordur ve uyarı olmaksızın saldırgan içerik ortaya çıkabilir. Sonuçları yayınlamadan önce hem istenmeyen içeriği sansürlemek hem de sonuçların kalitesini iyileştirmek için insanların çıktıları denetlemesini veya filtrelemesi önerilir.
{"language": ["tr"], "tags": ["gguf", "ggml", "quantized", "q2_k", "q3_k_m", "q4_k_m", "q5_k_m", "q6_k", "q8_0"], "model_name": "gpt2-turkish-128-token", "base_model": "cenkersisman/gpt2-turkish-128-token", "inference": false, "model_creator": "cenkersisman", "pipeline_tag": "text-generation", "quantized_by": "afrideva", "widget": [{"example_title": "fransa'n\u0131n ba\u015fkenti", "text": "fransa'n\u0131n ba\u015fkenti"}, {"example_title": "ingiltere'nin ba\u015fkenti", "text": "ingiltere'n\u0131n ba\u015fkenti"}, {"example_title": "italya'n\u0131n ba\u015fkenti", "text": "italya'n\u0131n ba\u015fkenti"}, {"example_title": "mo\u011folistan'\u0131n ba\u015fkenti", "text": "mo\u011folistan'\u0131n ba\u015fkenti"}, {"example_title": "amazon ormanlar\u0131n\u0131n bulundu\u011fu \u00fclke olan", "text": "amazon ormanlar\u0131n\u0131n bulundu\u011fu \u00fclke olan"}, {"example_title": "avrupa'y\u0131 asya'ya ba\u011flayan \u015fehir", "text": "avrupa'y\u0131 asya'ya ba\u011flayan \u015fehir"}, {"example_title": "zebralar\u0131n ya\u015fad\u0131\u011f\u0131 k\u0131ta olan", "text": "zebralar\u0131n ya\u015fad\u0131\u011f\u0131 k\u0131ta olan"}, {"example_title": "fenerbah\u00e7e'nin ezeli rakibi olan", "text": "fenerbah\u00e7e'nin ezeli rakibi olan"}, {"example_title": "tek bacakl\u0131 kurba\u011fa", "text": "tek bacakl\u0131 kurba\u011fa"}, {"example_title": "rize'de ya\u011fmur", "text": "rize'de ya\u011fmur"}, {"example_title": "hayat\u0131n anlam\u0131", "text": "hayat\u0131n anlam\u0131"}, {"example_title": "saint-joseph", "text": "saint-joseph"}, {"example_title": "renk isimleri \u015funlard\u0131r", "text": "renk isimleri \u015funlard\u0131r"}, {"example_title": "iklim de\u011fi\u015fikli\u011fi", "text": "iklim de\u011fi\u015fikli\u011fi"}, {"example_title": "tuzlu yiyecekler aras\u0131nda", "text": "tuzlu yiyecekler aras\u0131nda"}]}
gguf ggml quantized q2_k q3_k_m q4_k_m q5_k_m q6_k q8_0 text-generation tr base_model:cenkersisman/gpt2-turkish-128-token region:us