Yerli dil modeli
Yedikule: Türkçe için sıfırdan eğitilmiş 202 milyon parametreli dil modeli
Yedikule, Marul AI tarafından Türkçe için sıfırdan eğitilmiş 202,1 milyon parametreli, yalnızca çözücü (decoder-only) bir dil modelidir. 24,33 milyar Türkçe token üzerinde ön eğitilmiş, ardından 159.734 örnekle talimat ayarı yapılmıştır. Ağırlıkları Hugging Face üzerinde herkese açıktır ve marulai.com.tr üzerinde ücretsiz denenebilir.
Yedikule modeli nedir?
Yedikule, başka bir modelin ince ayarı değildir; mimarisi, tokenizer'ı ve ağırlıklarıyla Türkçe metin üzerinde sıfırdan eğitilmiştir. Bağımsız bir geliştirici olan Ahmet Karakuş tarafından Marul AI adı altında geliştirilir ve Marul AI sohbet uygulamasında varsayılan model olarak sunulur. 202 milyon parametrelik ölçeği, modeli tek bir bilgisayarda çalışacak kadar küçük tutar; buna karşılık büyük ticari modellerin yeteneklerini beklemek doğru olmaz.
Model, daha önce yayımlanan Marul V7'nin (258 milyon parametre) devamıdır. Yedikule daha küçük olmasına rağmen çok daha fazla ve daha temiz veriyle eğitildiği için Türkçede belirgin biçimde daha tutarlıdır.
Yedikule'nin teknik özellikleri neler?
| Model türü | Decoder-only Transformer |
|---|---|
| Parametre | 202,1 milyon (202.055.424) |
| Katman | 24 |
| Gizli boyut | 768 |
| Ara boyut (FFN) | 2.304 · SwiGLU |
| Dikkat | Grouped Query Attention · 12 sorgu, 4 anahtar/değer başlığı |
| Başlık boyutu | 64 |
| Normalizasyon | Pre-norm RMSNorm · QK-Norm |
| Konum kodlaması | RoPE (theta 10.000) |
| Gömmeler | Bağlı giriş/çıkış gömmeleri, hiçbir katmanda bias yok |
| Tokenizer | Marul 48k · Türkçe için eğitilmiş Byte-Level BPE |
| Bağlam uzunluğu | 2.048 token |
| Ağırlık biçimi | bf16 · safetensors (GGUF sürümü F16) |
| Dil | Türkçe |
| Ön eğitim adımı | 45.000 |
|---|---|
| Görülen token | 24,33 milyar |
| Kaynak corpus | 33 milyar token Türkçe metin |
| Veri kaynağı | CulturaX Türkçe alt kümesi (ek filtreleme ile) ve Marul AI web taraması |
| Ön eğitim doğrulama kaybı | 3,1257 (yaklaşık 22 perplexity) |
| Talimat ayarı (SFT) | 159.734 örnek · 60,3 milyon token |
| SFT doğrulama kaybı | 1,6044 (yaklaşık 5,0 perplexity) |
| Sohbet biçimi | Rol adlarının özel token olduğu ChatML türevi |
Doğrulama kayıpları, geliştiricinin kendi ayırdığı doğrulama kümesinde ölçülmüştür; kamuya açık bir ölçüt (benchmark) sonucu değildir.
Yedikule nasıl indirilir ve çalıştırılır?
Ağırlıklar Hugging Face üzerinde üç depoda yayımlanmıştır. Sohbet için talimat ayarlı sürümü, kendi modelinizi eğitmek için temel modeli, yerel bilgisayarda çalıştırmak için GGUF sürümünü kullanın.
Yedikule 202M Instruct
safetensors · bf16
Talimat ayarlı sürüm. Sohbet şablonunu tanır, soruları yanıtlar. Sohbet uygulamaları için önerilen sürümdür.
Yedikule 202M Base
safetensors · bf16
Yalnızca ön eğitim yapılmış temel model. Kendi Türkçe veri kümenizle ince ayar yapmak ve araştırma için başlangıç noktasıdır.
Yedikule 202M Instruct · GGUF
GGUF · F16
Ollama ve llama.cpp ile doğrudan çalışan GGUF biçimi. 406 MB, niceleme uygulanmamış F16 dosya.
Ollama ile yerel kullanım
ollama create yedikule-sft -f Modelfile
ollama run yedikule-sftllama.cpp kullanıyorsanız önerilen örnekleme ayarları: sıcaklık 0.3, top_k 50, top_p 0.9, tekrar cezası 1.08. Sohbet şablonu ve sistem promptu GGUF üstverisine gömülüdür.
Yedikule ne yapabilir, ne yapamaz?
İyi olduğu işler
- Çok turlu Türkçe sohbet ve bağlam takibi
- Kısa özetleme ve yeniden yazma
- Kısa, olgusal Türkçe sorulara yanıt
- Türkçe çekim ekleri ve deyimlerde doğal dil kullanımı
- Verilen kimliğe (persona) ve sistem talimatına uyma
Sınırları
- Akıl yürütme, matematik ve çok adımlı mantık gerektiren görevler
- Araç kullanımı yoktur: web araması yapamaz, dosya üretemez
- Uzun metin üretiminde tutarlılık; bağlam 2.048 token ile sınırlıdır
- Kod üretimi ve sınıflandırma görevleri
- Büyük ticari modellerin yerine geçmez; 202 milyon parametre küçük bir ölçektir
Marul AI içinde web araması, çok adımlı görevler ve dosya üretimi gerektiren işler Qwen3.6 modeline yönlendirilir. Model seçimini sohbet sırasında değiştirebilirsiniz.
Yedikule kurum içinde, veriyi dışarı çıkarmadan çalıştırılabilir mi?
Evet. Yedikule'nin tasarım amaçlarından biri, Türkçe işlerin kendi bilgisayarınızda veya kurum içi sunucunuzda, veriyi dışarıya göndermeden yapılabilmesidir. GGUF sürümü 406 MB'tır; Ollama veya llama.cpp ile ekran kartı olmadan da çalışır. Bu sayede sözleşme, form ve yazışma gibi kurum içi metinler internete çıkmadan işlenebilir.
Modelin bugünkü sürümü araç (tool) çağırmayı desteklemez. Yerel kullanımda araç çağırabilen, yani kurum içi sistemlerle konuşabilen sürümler üzerinde çalışılmaktadır.
- Kendi bilgisayarında veya kurum içi sunucuda, veri dışarı çıkmadan Türkçe metin işleme
- Türkçe sohbet arayüzleri ve yardım masası taslakları
- Kendi alanınıza özel model eğitmek için başlangıç noktası
- Türkçe dil modeli araştırmaları ve tokenizasyon çalışmaları
Lisans ve atıf
Yedikule, Yedikule Model Lisansı 2.0 ile yayımlanır. Kişisel kullanım, araştırma, ince ayar, türev model üretimi ve biçim dönüştürme serbesttir. Üç şart vardır: modele atıf yapılması, türev modelin adında Yedikule geçmesi ve türevlerin aynı lisansa tabi olması. Ticari kullanım için telif hakkı sahibinden yazılı izin alınması gerekir. Bu nedenle model açık ağırlıklı olarak tanımlanır; OSI onaylı bir açık kaynak lisansı kullanmaz.
Akademik çalışmalarda önerilen atıf: “Yedikule, 202M parametreli Türkçe dil modeli. Ahmet Karakuş, Marul AI, 2026.”
Yedikule nasıl denenir?
Modeli indirmeden denemek için marulai.com.tr üzerindeki sohbet uygulamasını kullanabilirsiniz; hesap açmadan da soru sorabilirsiniz. Türkiye'de geliştirilen diğer modellerle birlikte değerlendirmek için Türkiye'de geliştirilen yapay zeka modelleri sayfasına bakabilirsiniz.