umutkkgz/kaira-master-fine-tune

KAIRA Master Fine Tune

KAIRA Master Fine Tune, Turkce sohbet ve talimat takip modelleri icin hazirlanmis bir SFT veri setidir. Veri setinin amaci yalnizca Turkce cevap uretmek degil; Turkce ozetleme, tanimlama, ceviri, gunluk konusma, teknik aciklama, analiz, planlama, muhakeme ve oz-duzeltme davranislarini modele kazandirmaktir.

Ana veri satir sayisi: 85.755

Opsiyonel CoT / matematik muhakeme ek verisiyle toplam satir sayisi: 96.084

Dosyalar

Dosya	Satir	Icerik
KAIRA_MASTER_PHASE_1_STABILIZATION.jsonl	28.225	Turkce temel davranis, kisa cevaplar, ozetleme, kelime anlami, ceviri, gunluk dil
KAIRA_MASTER_PHASE_2_INTELLIGENCE.jsonl	50.532	Daha uzun analitik cevaplar, planlama, karsilastirma, bilimsel/teknik aciklamalar
KAIRA_MASTER_PHASE_3_CONSCIOUS.jsonl	6.998	Intent takibi, oz-duzeltme, hata fark etme, plan/review tarzinda cevaplar
KAIRA_FINE_TUNE_COT.jsonl	10.329	Opsiyonel matematik problemleri, adim adim CoT, sayisal muhakeme

Veri Formati

Her satir OpenAI tarzina yakin messages alanina sahip bir JSONL kaydidir:

{"messages":[{"role":"user","content":"..."},{"role":"assistant","content":"..."}]}

Bazi cevaplarda su etiketler bulunur:

Etiket	Anlam
<think>	Cevaptan once kisa muhakeme / gerekce
<plan>	Cevap stratejisi veya adim plani
<review>	Cevabin eksik veya guclu tarafini kontrol etme
<intent>	Kullanicinin niyetini belirtme

Bu etiketler bilincli olarak birakilmistir. Modelinizde bu davranisi istemiyorsaniz fine-tune oncesi etiketleri temizleyebilir veya ayri bir preprocessing adimi kullanabilirsiniz.

Hizli Kullanim

from datasets import load_dataset

ds = load_dataset(
    "umutkkgz/kaira-master-fine-tune",
    data_files={
        "phase1": "KAIRA_MASTER_PHASE_1_STABILIZATION.jsonl",
        "phase2": "KAIRA_MASTER_PHASE_2_INTELLIGENCE.jsonl",
        "phase3": "KAIRA_MASTER_PHASE_3_CONSCIOUS.jsonl",
        "cot_math": "KAIRA_FINE_TUNE_COT.jsonl",
    },
)

print(ds["phase1"][0]["messages"])

Tek dosya yuklemek isterseniz:

from datasets import load_dataset

ds = load_dataset(
    "json",
    data_files="hf://datasets/umutkkgz/kaira-master-fine-tune/KAIRA_MASTER_PHASE_1_STABILIZATION.jsonl",
)

Ornek Kayitlar

Gunluk Turkce

{
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Camları siliyorum ama hep iz kalıyor, sırrın nedir?"
    },
    {
      "role": "assistant",
      "content": "Eski usulden şaşma derim! Suyuna bir fıs sirke karıştır ve en son mutlaka gazete kağıdıyla kurula. 'Bal dök yala' dedikleri cinsten parlayacak camların. Komşular cam yok sanıp çarpmasın, dikkat et!"
    }
  ]
}

Kisa Muhakeme

{
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Bir elektrikli tren kuzeye doğru 100 km/s hızla gidiyor. Rüzgar ise güneyden 50 km/s hızla esiyor. Trenin dumanı hangi yöne doğru savrulur?"
    },
    {
      "role": "assistant",
      "content": "<think>Elektrikli trenlerin duman çıkarmadığı fark edilmelidir.</think>\nElektrikli trenler duman çıkarmaz, bu nedenle dumanın savrulacağı bir yön yoktur."
    }
  ]
}

Oz-Duzeltme

{
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "\"She was very sympathetic when I lost my job.\" nasıl çevrilir?"
    },
    {
      "role": "assistant",
      "content": "<think>\n- HATA: 'Sympathetic' kelimesi 'sempatik' olarak çevrilecek.\n<review> Dur, bu yanlış. Nihai sonuç: Anlayışlı. </review>\n</think>\nİşimi kaybettiğimde çok anlayışlıydı."
    }
  ]
}

Matematik / CoT

{
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Bir bornoz için 2 top mavi kumaş ve bunun yarısı kadar beyaz kumaş gerekmektedir. Toplamda kaç top kumaş gerekir?"
    },
    {
      "role": "assistant",
      "content": "<think>Adım 1: Verilen mavi kumaş miktarını belirleyin.\nAdım 2: Beyaz kumaş miktarını mavi kumaşın yarısı olacak şekilde hesaplayın.\nAdım 3: Toplam kumaş miktarını bulmak için elde edilen değerleri toplayın.\nSonuç: 3\n</think>\nBeyaz kumaş miktarı 2/2 = 1 toptur. Toplam kumaş miktarı ise 2 + 1 = 3 toptur.\n#### 3"
    }
  ]
}

Ne Icin Kullanilir?

• Turkce instruction-tuning
• Turkce sohbet modeli egitimi
• Turkce akil yurutme ve mantik sorulari
• Turkce teknik aciklama ve analiz uretimi
• Turkce matematik problemi cozme ve sayisal muhakeme
• Planlama, review ve self-correction davranisi kazandirma
• Kucuk ve orta boy LLM'lere Turkce karakter ve uslup kazandirma

Notlar

Bu veri seti arastirma ve fine-tuning denemeleri icin yayinlanmistir. Egitimden once kendi hedef modelinize gore kalite filtresi, tekrar temizligi, etiket temizligi veya token uzunlugu filtresi uygulamaniz onerilir.

Lisans

Bu veri seti Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0) lisansi ile paylasilmistir. Ticari olmayan kullanimlarda kaynak gostererek kullanabilirsiniz.

Checksums

57c900f1ea2e92207ef492dbb03c8cda64ea541baf1fca464107a5469f2038e6  KAIRA_MASTER_PHASE_1_STABILIZATION.jsonl
5eaef63bd890be2f1cf1305cbc927fd567c8b3978c277626d516786184f57668  KAIRA_MASTER_PHASE_2_INTELLIGENCE.jsonl
c6561eb21f098113ae1771bbdaf48df8ae48b7748d19a983fefdc5e6b8df2c18  KAIRA_MASTER_PHASE_3_CONSCIOUS.jsonl
9b7220db2456c4bb28487c217b125c85946fe5f8f188319d20a2378f66b88a2c  KAIRA_FINE_TUNE_COT.jsonl