Bu public repo, tamamlanmış ve hashleri doğrulanmış V21 checkpoint-384 PEFT/LoRA adapterini içerir. Temel model: Qwen/Qwen3.5-9B revision c202236235762e1c871ad0ccb60c8ee5ba337b9a.

Önemli durum notu

Bu paket public olarak paylaşılan bir development checkpointtir; release-qualified değildir. Eğitim başarıyla tamamlandı, ancak daha sonra tamamlanan public-development tahminlerinin forensic indirgemesi beş üst kalite kapısının yalnız ikisini geçtiğini gösterdi. V23 değerlendirme terminali ayrıca inference sonrasındaki reducer altyapı hatasıyla başarısız oldu; formal bir aday seçimi yazılmadı. Protected-final çalıştırılmadı.

Bilinen forensic public-development sayıları:

Bölüm	EN	TR	Not
Birleşik canonical	321/344	315/344	EN eşiği 323, TR eşiği 316
MASSIVE	236/256	234/256	Her iki eşik de bir miktar kaçtı
XQuAD	85/88	81/88	Dil farkı 4; gereken `<3`

Bu sonuçlar modelin genel zekâsını veya açık uçlu sohbet kalitesini kanıtlamaz. Bu nedenle checkpoint deneysel kabul edilmeli ve ölçüm sınırları dikkate alınarak kullanılmalıdır.

Eğitim özeti

6.266 frozen eğitim kaydı
seed 20260731
learning rate 1e-6
completion-only loss
QLoRA NF4, rank 16, alpha 32
384 optimizer step, gradient accumulation 8
train loss 0.8622880603
train runtime 7791.2278 s (2 saat 9 dakika 51 saniye)

Yerel kullanım

Repo ile birlikte gelen chat_beyefendi.py dosyasını çalıştırın. Bu makinedeki doğrulanmış ortam:

python chat_beyefendi.py --adapter /path/to/downloaded/repo

Adapteri doğrudan public Hub reposundan kullanmak için önce temel modeli pinned revision ile 4-bit yükleyin, sonra:

python

from peft import PeftModel

model = PeftModel.from_pretrained(
    base_model,
    "Ibrahimsait/Beyefendi-v2",
    is_trainable=False,
)

Model public olarak sunulmaktadır; yukarıdaki kalite ve değerlendirme sınırlamaları model kartının ayrılmaz bir parçasıdır.