---
license: mit
language:
- tr
base_model:
- BardakAI/BARDAKAI
new_version: BardakAI/BARDAKAI
pipeline_tag: question-answering
library_name: sample-factory
---
# Model Card for Model ID

<!-- Provide a quick summary of what the model is/does. -->

This modelcard aims to be a base template for new models. It has been generated using [this raw template](https://github.com/huggingface/huggingface_hub/blob/main/src/huggingface_hub/templates/modelcard_template.md?plain=1).

## Model Details

### Model Description

<!-- Provide a longer summary of what this model is. -->



- **Developed by:** [kozasoft-dağlar ali koç]]
- **Funded by [optional]:** [Dağlar Ali K.]
- **Shared by [optional]:** [Kozasoft]
- **Model type:** [Dil modeli (LLM)transformer tabanlı]
- **Language(s) (NLP):** [TÜRKÇE (TR)]
- **License:** [MİT VEYA APACHE 2.0]
- **Finetuned from model [optional]:** [HAYIR SIFIRDAN EĞİTİLDİ]

### Model Sources [optional]

<!-- Provide the basic links for the model. -->

- **Repository:** []
- **Paper [optional]:** [More Information Needed]
- **Demo [optional]:** [https://sites.google.com/view/bardak-gpt/home]

## Uses

<!-- Address questions around how the model is intended to be used, including the foreseeable users of the model and those affected by the model. -->

### Direct Use

<!-- This section is for the model use without fine-tuning or plugging into a larger ecosystem/app. -->

[BARDAKAI, Türkçe doğal dil işleme görevleri için tasarlanmıştıt .Soru-cevap ,metin üretimi,sohbet ve temel dil görevlerinde kullanlıbalilir .günlük sohbet asistanı gbii alanlarda etkilidir.## Downstream Use [optional]

<!-- This section is for the model use when fine-tuned for a task, or when plugged into a larger ecosystem/app -->

[More Information Needed]

### Out-of-Scope Use

<!-- This section addresses misuse, malicious use, and uses that the model will not work well for. -->

[Yüksek doğruluk gerektiren krtitik kararlar,
yasadışı ve zararlı ,nefret söylemi içeren icerik üretimi ,hukiki danışmanlık]

## Bias, Risks, and Limitations

<!-- This section is meant to convey both technical and sociotechnical limitations. -->

[BardakAI 25 milyon parametreli küçük bir modeldir. Bu nedenle:

· Bilgi sınırı: Sadece eğitildiği verilerle sınırlıdır, güncel bilgilere erişimi yoktur.
· Halüsinasyon: Yanlış veya uydurma bilgi üretebilir.
· Önyargı: Eğitim verisindeki önyargıları yansıtabilir.
· Bağlam sınırı: Uzun konuşmalarda bağlamı kaybedebilir.
· Dil sınırı: Ağırlıklı olarak Türkçe odaklıdır, diğer dillerde zayıftır.
· Karmaşık görevler: Matematik, kod yazma gibi alanlarda sınırlıdır.]

### Recommendations

<!-- This section is meant to convey recommendations with respect to the bias, risk, and technical limitations. -->

Users (both direct and downstream) should be made aware of the risks, biases and limitations of the model. More information needed for further recommendations.

## How to Get Started with the Model

Use the code below to get started with the model.

[ Modele Nasıl Başlanır?

```python
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("kozasoft/bardakai")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("kozasoft/bardakai")

input_text = "Merhaba, nasılsın?"
inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt")
outputs = model.generate(**inputs, max_length=100)
print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))]

## Training Details

### Training Data

<!-- This should link to a Dataset Card, perhaps with a short stub of information on what the training data is all about as well as documentation related to data pre-processing or additional filtering. -->

[Eğitim Verileri:
Türkçe metin korpusu, açık kaynak veri setleri ve özenle seçilmiş örnek cümleler.

Eğitim Prosedürü:

· Ön işleme: Metin temizleme, tokenizasyon, normalizasyon
· Eğitim Platformu: Google Colab
· Eğitim Süresi: ~2.5 milyar token

Eğitim Hiperparametreleri:

· Learning rate: 3e-4
· Batch size: 8
· Epoch: 3
· Optimizer: AdamW
· Mimari: Transformer (hafif yapı)
]

### Training Procedure

<!-- This relates heavily to the Technical Specifications. Content here should link to that section when it is relevant to the training procedure. -->

#### Preprocessing [optional]

[More Information Needed]


#### Training Hyperparameters

- **Training regime:** [More Information Needed] <!--fp32, fp16 mixed precision, bf16 mixed precision, bf16 non-mixed precision, fp16 non-mixed precision, fp8 mixed precision -->

#### Speeds, Sizes, Times [optional]

<!-- This section provides information about throughput, start/end time, checkpoint size if relevant, etc. -->

[More Information Needed]

## Evaluation

<!-- This section describes the evaluation protocols and provides the results. -->

### Testing Data, Factors & Metrics

#### Testing Data

<!-- This should link to a Dataset Card if possible. -->

[More Information Needed]

#### Factors

<!-- These are the things the evaluation is disaggregating by, e.g., subpopulations or domains. -->

[More Information Needed]

#### Metrics

<!-- These are the evaluation metrics being used, ideally with a description of why. -->

[More Information Needed]

### Results

[BardakAI, KOZASOFT Ekibi tarafından geliştirilen 25 milyon parametreli, hafif ve optimize edilmiş bir Türkçe dil modelidir. Google Colab üzerinde eğitilmiştir. Anonim kullanım, gizlilik odaklı tasarım ve hızlı yanıt üretimi öncelikli hedefleridir.]

#### Summary



## Model Examination [optional]

<!-- Relevant interpretability work for the model goes here -->

[More Information Needed]

## Environmental Impact

<!-- Total emissions (in grams of CO2eq) and additional considerations, such as electricity usage, go here. Edit the suggested text below accordingly -->

Carbon emissions can be estimated using the [Machine Learning Impact calculator](https://mlco2.github.io/impact#compute) presented in [Lacoste et al. (2019)](https://arxiv.org/abs/1910.09700).

- **Hardware Type:** [GOOGLE COLAB T4 GPU]
- **Hours used:** [a few hours]
- **Cloud Provider:** [GOOGLE COLAB]
- **Compute Region:** [GLOBAL]
- **Carbon Emitted:** [DÜŞÜK VEYA HİÇE YAKIN]

## Technical Specifications [optional]

### Model Architecture and Objective

[More Information Needed]

### Compute Infrastructure

[More Information Needed]

#### Hardware

[More Information Needed]

#### Software

[More Information Needed]

## Citation [optional]

<!-- If there is a paper or blog post introducing the model, the APA and Bibtex information for that should go in this section. -->

**BibTeX:**

[More Information Needed]

**APA:**

[More Information Needed]

## Glossary [optional]

<!-- If relevant, include terms and calculations in this section that can help readers understand the model or model card. -->

[More Information Needed]

## More Information [optional]

[BardakAI 25 milyon parametreli küçük bir modeldir. Bu nedenle:

· Bilgi sınırı: Sadece eğitildiği verilerle sınırlıdır, güncel bilgilere erişimi yoktur.
· Halüsinasyon: Yanlış veya uydurma bilgi üretebilir.
· Önyargı: Eğitim verisindeki önyargıları yansıtabilir.
· Bağlam sınırı: Uzun konuşmalarda bağlamı kaybedebilir.
· Dil sınırı: Ağırlıklı olarak Türkçe odaklıdır, diğer dillerde zayıftır.
· Karmaşık görevler: Matematik, kod yazma gibi alanlarda sınırlıdır.]]

## Model Card Authors [optional]

[İletişim: bardakgpt@gmail.com
Kurumsal: info.kozasoft@gmail.com
Demo: https://bardakai.tiiny.site
websitesi:https://sites.google.com/view/bardak-gpt/home]

## Model Card Contact

[KOZASOFT Ekibi – BardakAI Geliştirme Ekibi

📧 Model Kart İletişim Bilgileri

E-posta: bardakgpt@gmail.com
Kurumsal: info.kozasoft@gmail.com
]