ufak AI’dan Türkçe modeller
ufakzeka
Türkçe için sıfırdan ya da kendi temel modelimiz üzerinde eğittiğimiz küçük, açık modeller geliştiriyor ve karar modellerini bir benchmark’la ölçüyoruz.
Modeller43 model, 1 benchmark
Modeller ve benchmark
ufakzeka-1
Sohbet modeli
Türkçe için sıfırdan eğitilmiş 151M parametreli sohbet modeli.
- 151Mparametre
- 286 $toplam harcama
ufakzeka-karar
Karar modeli
Türkçe bir metni okur; seçim, derecelendirme ve evet/hayır sorularını cevaplarken her seçeneğe bir olasılık, her soruya bir “emin değilim” sinyali verir.
- 182.494.466parametre, gömme matrisi dâhil
- 102,5 mssoru başına medyan süre, Apple M1 işlemcide tek iş parçacığıyla
HakemBench
Benchmark
Türkçe metinler hakkında verilen kararları yedi kategoride ölçen, tamamen açık bir benchmark.
- 4.275soru
- 2.346metin
ufakzeka-kulak
Konuşma tanıma modeli
Türkçe konuşmayı internet bağlantısı olmadan, işlemcide büyük harf ve noktalamayla metne döker.
- 31.564.935parametre
- 0,0921kelime hata oranı, FLEURS Türkçe testi
Ortak noktalariki model, aynı temel model
Tek temel model
ufakzeka-1 ve ufakzeka-karar, Türkçe için sıfırdan eğitilen ufakzeka-1-base temel modelinden gelmektedir. ufakzeka-1, bu temel modele ince ayar yapılarak elde edilen 151M parametreli sohbet modelidir; ufakzeka-karar ise aynı temel modelin ağırlıklarıyla başlatılıp üzerine bir karar katmanı eklenerek eğitilmiş bir karar modelidir. HakemBench, ufakzeka-karar’ı ve başka modelleri Türkçe karar sorularında aynı değerlendirme koduyla puanlamaktadır. ufakzeka-1 için verilen 151M parametre sayısına gömme matrisi dâhil değildir; ufakzeka-karar’ın 182.494.466 parametresi ise bu matrisi de içermektedir (gömme matrisi hariç 151.037.186). ufakzeka-kulak ise bu temel modele dayanmamaktadır; konuşma kayıtlarıyla ayrıca sıfırdan eğitilmiş, 31.564.935 parametreli bir konuşma tanıma modelidir.
- 3açık model
- 1benchmark
- ufakzeka-1-basesohbet ve karar modellerinin temel modeli
- Apache-2.0model lisansı