Bu model, Google Gemma 2 (9B) tabanlıdır ve Türk edebiyatının önde gelen yazarlarının (Hakan Günday, İhsan Oktay Anar, Tezer Özlü, Haruki Murakami vb.) üslubunu taklit etmek üzere Unsloth kütüphanesi ile fine-tune edilmiştir.

🎯 Ne Yapar?

Sıradan, günlük dille yazılmış bir metni alır ve seçtiğiniz yazarın edebi üslubuyla (kelime seçimi, cümle yapısı, ruh hali) yeniden yazar.

🏗️ Eğitim Yöntemi

Dataset: "Reverse-Stylization" yöntemiyle oluşturulmuş 3.700+ satırlık sentetik veri seti.
Base Model: unsloth/gemma-2-9b-it-bnb-4bit
Teknik: LoRA (Low-Rank Adaptation) & Chat Template Tuning.
Loss Başarısı: Eğitim sonucunda Loss değeri 1.88 seviyesine indirilmiştir.

🚀 Python ile Kullanım

python

from unsloth import FastLanguageModel

# 1. Modeli Yükle
model, tokenizer = FastLanguageModel.from_pretrained(
    model_name = "kdrhnn/turkce-edebi-stil-v1",
    max_seq_length = 2048,
    dtype = None,
    load_in_4bit = True,
)
FastLanguageModel.for_inference(model)

# 2. Mesajı Hazırla
msg = [
    {"from": "human", "value": "Bu metni Hakan Günday stilinde yeniden yaz.\n\nİlgili Metin:\nSabah uyandım, işe gittim. Hayat çok monoton."},
]

# 3. Üret
inputs = tokenizer.apply_chat_template(msg, tokenize=True, return_tensors="pt", add_generation_prompt=True).to("cuda")
outputs = model.generate(inputs, max_new_tokens=256, repetition_penalty=1.2)
print(tokenizer.batch_decode(outputs)[0])