Orbita V0.1

🚀 Orbita-v0.1

このモデルは、コーディングや数学などの様々なタスクをカバーするトルコ語の大規模言語モデルで、トルコ語に関する様々な次元で複数の機能を備えています。

🚀 クイックスタート

Orbita-v0.1は、トルコ語に特化した大規模言語モデルで、コーディングや数学などの様々なタスクに対応しています。このモデルは、Qwenベースの大規模言語モデルを拡張したもので、トルコ語の指示を正確かつ組織的に実行できるように、注意深く注釈付けされたクリーンなトルコ語データセットで学習されています。

✨ 主な機能

• トルコ語に関する様々なタスク（コーディング、数学など）に対応
• Qwen 14Bベースの大規模言語モデルを拡張
• 注意深く注釈付けされたトルコ語データセットで学習

📦 インストール

このモデルを使用するには、transformersライブラリが必要です。以下のコマンドでインストールできます。

pip install transformers

💻 使用例

基本的な使用法

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
device = "cuda" # the device to load the model onto

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    "Orbina/Orbita-v0.1",
    torch_dtype="auto",
    device_map="auto"
)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Orbina/Orbita-v0.1")

prompt = "Python'da ekrana 'Merhaba Dünya' nasıl yazılır?"
messages = [
    {"role": "system", "content": "Sen, Orbina AI tarafından üretilen ve verilen talimatları takip ederek en iyi cevabı üretmeye çalışan yardımcı bir yapay zekasın."},
    {"role": "user", "content": prompt}
]
text = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    tokenize=False,
    add_generation_prompt=True
)
model_inputs = tokenizer([text], return_tensors="pt").to(device)

generated_ids = model.generate(
    model_inputs.input_ids,
    temperature=0.3,
    top_k=50,
    top_p=0.9,
    max_new_tokens=512,
    repetition_penalty=1,
)
generated_ids = [
    output_ids[len(input_ids):] for input_ids, output_ids in zip(model_inputs.input_ids, generated_ids)
]

response = tokenizer.batch_decode(generated_ids, skip_special_tokens=True)[0]

生成例

Prompt:
Türkiye'deki finansal kurumlar, yapay zeka ile birlikte gelen veri güvenliği risklerini nasıl yönetiyor, 3 örnek verir misin?

Cevap:
Türkiye'deki finansal kurumlar, yapay zeka (AI) teknolojilerinin getirdiği veri güvenliği riskleri çeşitli yöntemlerle ele almakta ve bu riskleri azaltmaya çalışmaktadır. İşte üç örnek:

1. **Veri Şifreleme:** Finansal kuruluşlar, müşteri bilgileri gibi hassas verileri şifrelemeyi kullanarak veri ihlallerine karşı koruma sağlar. AES (Advanced Encryption Standard), RSA (Rivest-Shamir-Adleman) veya ECC (Elliptik Eğri Kriptografisi) gibi güçlü şifreleme algoritmaları, verilerin okunmasını engelleyebilir.
2. **Anomali Tespit Sistemleri:** Yapay zeka destekli anomali tespit sistemleri, beklenmedik davranışları algılayabilir ve güvenlik ekiplerini uyarır. Bu sistemler, makine öğrenimi modelleri sayesinde zaman içinde daha etkili hale gelebilir ve dolandırıcılık faaliyetlerini önlemede önemli rol oynar.
3. **Sürekli İzleme ve Güvenlik Politikası Uygulama:** Türkiye'deki finansal kurumlar, sürekli izleme ve güvenlik politikalarını uygularak veri güvenliğini sürdürür. Bu süreçlerde düzenli güvenlik denetimleri yapılır ve tüm personelin güvenlik konusunda eğitildiği göz önünde bulundurulur. Ayrıca, müşterilere de güvenlik protokollerini anlatan eğitimler sunulur.

Bu örnekler, Türkiye'deki finansal kurumların yapay zeka ile ilgili veri güvenliği risklerini yönetmek için kullandıkları bazı stratejileri göstermektedir. Ancak herhangi bir güvenlik sistemi mükemmel değildir ve bu nedenle kurumlar da sürekli olarak güvenlik durumlarını değerlendirip iyileştirmeler yapmaktadırlar.

Prompt:
Python'da ekrana "Merhaba Dünya" nasıl yazılır?

Cevap:
Python'da ekrana "Merhaba Dünya" yazmak için `print` fonksiyonunu kullanabilirsiniz. İşte basit bir örnek:

``python
print("Merhaba Dünya")
``

Bu kodu çalıştırdığınızda, konsol ekranında "Merhaba Dünya" metnini göreceksiniz. `print` fonksiyonu, verilen argümanı (bu durumda "Merhaba Dünya") alır ve onu çıktı olarak verir.

📚 ドキュメント

モデル詳細

Open LLM Turkish Leaderboard Evaluation Results

📄 ライセンス

このモデルは、Apache-2.0ライセンスの下で提供されています。