Bu model, ai21labs/AI21-Jamba2-3B temel modeli üzerine Türkçe odaklı continued pre-training (CPT) ve ardından instruction supervised fine-tuning (SFT) uygulanarak hazırlanmıştır.

Eğitim hattı üç aşamadan oluşur:

Temel model: ai21labs/AI21-Jamba2-3B
Türkçe CPT modeli: serda-dev/Jamba2-3B-Turkish
Bu model: CPT modeli üzerine Türkçe instruction verileriyle QLoRA SFT uygulanmış sürüm

Model Türkçe sohbet, komut takip etme, soru-cevap, açıklama, özetleme ve genel metin üretimi için tasarlanmıştır.

Model Details

Field	Value
Model type	Jamba causal language model
Original base model	`ai21labs/AI21-Jamba2-3B`
CPT checkpoint	`serda-dev/Jamba2-3B-Turkish`
Language	Turkish (`tr`)
Task	Text generation, chat, instruction following
Architecture	`JambaForCausalLM`
Hidden size	2560
Layers	28
Attention heads	20
Vocabulary size	69,632
Saved dtype	bfloat16
SFT context length	1024 tokens

Training Overview

1. Continued Pre-Training

İlk aşamada ai21labs/AI21-Jamba2-3B, Türkçe dil dağılımına uyum sağlaması için continued pre-training ile eğitildi. CPT aşamasında yaklaşık 200 GB düzeyinde Türkçe ağırlıklı metin verisi kullanıldı.

CPT süreci yalnızca Türkçe metinle sınırlı tutulmadı. Türkçe adaptasyon sırasında modelin genel muhakeme, matematik, yapısal metin ve kod benzeri bağımlılıkları kaybetmemesi için Türkçe veriyle birlikte seçilmiş İngilizce kaynaklar da karıştırıldı.

Repo konfigürasyonundaki dört fazlı CPT müfredatı:

Phase	Purpose	Turkish target	English / auxiliary target
1	Turkish bridge	30 GB	10 GB DCLM + 5 GB English Wikipedia
2	High-quality transfer	30 GB	10 GB FineWeb-Edu (`score >= 4.0`)
3	Reasoning preservation	30 GB	10 GB OpenWebMath
4	Annealing / code preservation	30 GB	10 GB StarCoder Python

Türkçe ana kaynak:

***Private Repo***

CPT tarafında uzun JSONL/GZ shard'ları stream edilerek okunmuş, tokenlar tekrar kullanılabilir token cache shard'larına paketlenmiş ve eğitim checkpoint/resume destekli şekilde yürütülmüştür.

2. Supervised Fine-Tuning

CPT modeli üzerine Türkçe instruction verileriyle SFT uygulanmıştır. SFT eğitimi QLoRA ile yapılmış, ardından adapter tam modelle birleştirilebilir şekilde kaydedilmiştir.

SFT verisi farklı şemalardan tek bir eğitim formatına normalize edilmiştir:

prompt_answer
system_prompt_answer
messages

Yerel veri hazırlama raporundaki SFT istatistikleri:

Metric	Value
Source files processed	5
Rows seen	2,882,664
Rows written	2,882,519
Rows skipped	145
Accepted SFT rows	2,882,519
`prompt_answer` rows	2,605,516
`messages` rows	271,424
`system_prompt_answer` rows	5,579
JSONL shards	46

Kullanılan kaynak şemalar arasında system/user/assistant, messages + answer, talimat/giriş/çıktı, soru/cevap ve input/output biçimleri bulunur.

SFT Hyperparameters

Setting	Value
Method	QLoRA
Quantization during training	4-bit NF4
Double quantization	Enabled
Compute dtype	bfloat16
LoRA rank	16
LoRA alpha	32
LoRA dropout	0.05
Target modules	`q_proj`, `k_proj`, `v_proj`, `o_proj`, `up_proj`, `down_proj`, `gate_proj`
Optimizer	`adamw_8bit`
Learning rate	`2e-5`
Weight decay	`0.01`
Warmup steps	100
Micro batch size	1
Gradient accumulation	8
Max sequence length	1024
Max steps	5,000
Total SFT tokens	40,960,000
Training time	about 4.44 hours

Evaluation

Model Turkish MMLU üzerinde yerel olarak kontrol edilmiştir. Bu sonuç kapsamlı bir benchmark iddiası değil, aynı eval scriptiyle alınmış pratik bir doğrulama sonucudur.

Dataset	Split/File	Questions	Accuracy	Answered Accuracy
`alibayram/turkish_mmlu`	`train-00000-of-00001.parquet`	2,000	36.5%	36.70%

Not: Çoktan seçmeli benchmarklarda prompt/parse formatı sonuca hassastır. Modeli farklı bir chat template, adapter merge veya generation ayarıyla değerlendirirken aynı evaluation formatının korunması önerilir.

Intended Use

Bu model aşağıdaki kullanımlar için uygundur:

Türkçe sohbet ve asistan uygulamaları
Türkçe instruction-following prototipleri
Türkçe soru-cevap ve açıklama üretimi
Yerel RAG veya agent sistemlerinde Türkçe yanıt üretimi
Türkçe veriyle daha ileri fine-tuning çalışmaları

Out-of-Scope Use

Model tıbbi, hukuki, finansal veya güvenlik açısından kritik kararlar için tek başına otorite olarak kullanılmamalıdır. Zararlı içerik üretimi, kişisel veri çıkarma, kimlik avı, kötüye kullanım otomasyonu veya yasa dışı amaçlar kapsam dışıdır.

Usage

Full merged model

Bu repo tam model ağırlıklarını içeriyorsa doğrudan AutoModelForCausalLM ile yüklenebilir:

python

import torch
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model_id = "serda-dev/Jamba2-3B-Turkish-SFT"  # replace with this repo id

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    device_map="auto",
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    attn_implementation="sdpa",
    trust_remote_code=True,
)
model.eval()

messages = [
    {"role": "system", "content": "Sen Türkçe yanıt veren yardımcı bir asistansın."},
    {"role": "user", "content": "Bu model ne için kullanılır?"},
]

input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    add_generation_prompt=True,
    return_tensors="pt",
).to(model.device)

with torch.no_grad():
    output_ids = model.generate(
        input_ids,
        max_new_tokens=256,
        do_sample=True,
        temperature=0.7,
        top_p=0.9,
        repetition_penalty=1.05,
    )

print(tokenizer.decode(output_ids[0][input_ids.shape[-1]:], skip_special_tokens=True))

PEFT adapter version

Bu repo yalnızca LoRA/QLoRA adapter ağırlıklarını içeriyorsa base model ile birlikte yükleyin:

python

import torch
from peft import PeftModel
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, BitsAndBytesConfig

base_model_id = "serda-dev/Jamba2-3B-Turkish"
adapter_id = "serda-dev/Jamba2-3B-Turkish-SFT"  # replace with this repo id

bnb_config = BitsAndBytesConfig(
    load_in_4bit=True,
    bnb_4bit_quant_type="nf4",
    bnb_4bit_use_double_quant=True,
    bnb_4bit_compute_dtype=torch.bfloat16,
)

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(adapter_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    base_model_id,
    device_map="auto",
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    quantization_config=bnb_config,
    attn_implementation="sdpa",
    trust_remote_code=True,
)
model = PeftModel.from_pretrained(model, adapter_id)
model.eval()

Prompt Format

Model chat template ile eğitilmiştir. tokenizer.apply_chat_template(...) kullanılması önerilir.

Örnek format:

text

<|im_start|>system
Sen Türkçe yanıt veren yardımcı bir asistansın.<|im_end|>
<|im_start|>user
Soru veya talimat<|im_end|>
<|im_start|>assistant

Limitations and Risks

Model Türkçe kullanım için optimize edilmiştir; diğer dillerde performans değişebilir.
SFT verisi farklı kaynak ve şemalardan dönüştürüldüğü için veri kalitesi homojen değildir.
Model yanlış, eksik veya uydurma bilgi üretebilir.
Kod, sağlık, hukuk ve finans gibi alanlarda uzman doğrulaması gerekir.
Safety alignment kapsamı sınırlıdır; üretimler uygulama katmanında filtrelenmelidir.
Eğitim verisi lisansları ve dağıtım koşulları, modeli public olarak paylaşmadan önce ayrıca doğrulanmalıdır.

Reproducibility Notes

CPT ve SFT süreçlerinde kullanılan yerel repo klasörleri:

Citation

Upstream model:

bibtex

@misc{ai21jamba2,
  title = {AI21 Jamba2-3B},
  author = {AI21 Labs},
  url = {https://huggingface.co/ai21labs/AI21-Jamba2-3B}
}

Framework Versions

Transformers: 4.57.6
PEFT: 0.18.1
Training dtype: bfloat16