トルコ語 - DeepSeekオープンソース言語モデル - トルコ語のテキスト処理と交流アプリケーションをサポート

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Turkish Deepseek

Developed by alibayram

DeepSeekアーキテクチャに基づき、トルコ語テキストで訓練された言語モデルで、マルチヘッド潜在的注意(MLA)と専家混合(MoE)技術を含んでいます。

大規模言語モデル

Transformers

OtherOpen Source License:Apache-2.0 #トルコ語生成 #疎な専家混合 #潜在的注意圧縮

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Release Time : 5/30/2025

Model Overview

トルコ語に最適化された言語モデルで、先進的なMLAとMoE技術を採用し、トルコ語テキスト生成タスクに適しています。

Model Features

マルチヘッド潜在的注意(MLA)

圧縮されたキー値表現(ランク256)を採用し、独立した位置なしと位置符号化コンポーネントを組み合わせて、長いシーケンスの効率的なメモリ使用を実現します。

専家混合(MoE)

4つのルーティング専家と2つの共有専家を含み、各トークンが2つの専家を活性化し、疎な活性化によって計算量を削減します。

最適化されたトルコ語処理

トルコ語に特化して訓練され、トルコ語ウィキペディアデータを使用し、語彙表がトルコ語に最適化されています。

YaRNスケーリングの回転位置符号化

周波数スケーリングをサポートする回転位置埋め込みで、訓練長を超えるコンテキストを拡張できます。

Model Capabilities

トルコ語テキスト生成

長いシーケンス処理

効率的なメモリ使用

Use Cases

テキスト生成

トルコ語コンテンツ作成

トルコ語の記事、物語またはその他の創造的なコンテンツを生成します。

トルコ語対話システム

トルコ語のチャットボットまたは対話アシスタントを構築します。

教育

トルコ語学習支援

学習者がトルコ語の作文と文法を練習するのを支援します。

🚀 トルコ語DeepSeekモデル

このモデルは、DeepSeekアーキテクチャを使用してトルコ語テキストで学習された言語モデルです。Multi-head Latent Attention (MLA) と Mixture of Experts (MoE) 技術を備えています。

✨ 主な機能

プロパティ	詳細
パラメータ数	~192M
語彙	50,256トークン
コンテキスト長	256トークン
言語	トルコ語 (tr)
アーキテクチャ	MLA + MoEを備えたDeepSeek

🔧 技術詳細

プロパティ	詳細
隠れ次元	1024
レイヤー数	6 (1密 + 5 MoE)
アテンションヘッド	8
MoEエキスパート	4ルーティング + 2共有
アクティブエキスパート	トークンごとに2

💻 使用例

基本的な使用法

import torch
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM

# モデルとトークナイザーをロード
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("your-username/turkish-deepseek", trust_remote_code=True)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("your-username/turkish-deepseek")

# テキスト生成
prompt = "Merhaba dünya"
inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt")
with torch.no_grad():
    outputs = model.generate(
        **inputs,
        max_length=50,
        temperature=0.7,
        do_sample=True,
        pad_token_id=tokenizer.pad_token_id
    )

generated_text = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
print(generated_text)

オリジナル実装での使用

# オリジナルの実装を使用する場合
import torch
import sentencepiece as spm

# トークナイザーをロード
tokenizer = spm.SentencePieceProcessor()
tokenizer.load("tokenizer.model")

# モデルのチェックポイントをロード
checkpoint = torch.load("pytorch_model.bin", map_location="cpu")

# オリジナルのモデルクラスを使用してロード
# from your_original_implementation import Transformer, ModelArgs
# model = Transformer(args)
# model.load_state_dict(checkpoint)

📚 ドキュメント

学習データ

ソース: トルコ語Wikipedia
トークン化: SentencePiece BPE
語彙: トルコ語に最適化されています。

モデルアーキテクチャ

Multi-head Latent Attention (MLA)

圧縮されたキーバリュー表現 (ランク256)
別々のノーポジションとポジションエンコーディングコンポーネント
長いシーケンスに対する効率的なメモリ使用

Mixture of Experts (MoE)

トップ2ルーティングと負荷分散
共通パターンのための共有エキスパート
疎活性化による計算量削減

RoPE with YaRN Scaling

周波数スケーリングによる回転位置埋め込み
学習長を超えた拡張コンテキストサポート
基本周波数: 10000.0

パフォーマンス

推論: トルコ語テキスト生成に最適化されています。
メモリ: MLAはKVキャッシュサイズを削減します。
速度: MoEは制御された計算により、より大きな容量を可能にします。

制限事項

主にトルコ語Wikipediaで学習されている (限られたドメインカバレッジ)
コンテキスト長は256トークンに制限されています。
学習データに存在するバイアスを示す可能性があります。

引用

このモデルを使用する場合は、以下のように引用してください。

@misc{turkish-deepseek,
  title={Turkish DeepSeek Language Model},
  author={Your Name},
  year={2024},
  url={https://huggingface.co/your-username/turkish-deepseek}
}