Gemma 4 26B-A4B Pruned + Türkçe Heal (bf16)
google/gemma-4-26B-A4B-it modelinin uzman-budanmış (expert-pruned) ve
Türkçeye uyarlanmış bf16 versiyonu. Her katmandaki 128 uzmandan 101'i
korundu (~%21 küçülme), ardından Türkçe + kod + matematik karışık talimat
veriseti üzerinde LoRA ile iyileştirildi.
GGUF (llama.cpp / Ollama / LM Studio) versiyonu için: gemma4-turkish-26b-a4b-pruned-gguf
Donanım Gereksinimleri
- bf16 inference: ~40 GB VRAM (A100, H100, 2× RTX 5090, vb.)
- Tek tüketici kart için 4-bit quantized GGUF sürümünü öneriyoruz
Kullanım
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
import torch
model_id = "esokullu/gemma4-tr-26b-a4b-pruned"
tok = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
model_id, torch_dtype=torch.bfloat16, device_map="auto"
)
msgs = [
{"role": "system", "content": "Sen Türkçe konuşan yardımsever bir asistansın."},
{"role": "user", "content": "Kuantum dolanıklığını basitçe açıklar mısın?"},
]
enc = tok.apply_chat_template(msgs, return_tensors="pt", add_generation_prompt=True,
return_dict=True).to(model.device)
out = model.generate(**enc, max_new_tokens=400, do_sample=True,
temperature=0.7, top_p=0.9, repetition_penalty=1.1)
print(tok.decode(out[0][enc["input_ids"].shape[-1]:], skip_special_tokens=True))
Eğitim Detayları
| Aşama | Detay |
|---|---|
| Calibration | 6000 örnek (%50 Türkçe + %25 kod + %25 matematik), router aktivasyonları loglandı |
| Prune | K=101 (128'den), routing weight × count metriğiyle, fused 3D expert + `router.per_expert_scale` aux sliced |
| Heal | LoRA r=32 α=64, 2 epoch, 25k örnek (%60 TR + %20 kod + %20 matematik), all-linear targets |
| Donanım | A100 80GB, ~2 saat |
Sınırlamalar
- Matematik akıl yürütme (çok adımlı problemler) zayıf
- Türkçe-dışı dillerde yazılı talimatlara varsayılan olarak Türkçe cevap verir
Lisans
Gemma kullanım koşullarına tabidir. Google Gemma Terms of Use
English
Expert-pruned variant of google/gemma-4-26B-A4B-it (128 → 101 experts per
layer, ~21% smaller), then LoRA-healed on a Turkish + code + math mix.
For consumer GPUs use the GGUF release.
Training Summary
| Stage | Detail |
|---|---|
| Calibration | 6000 samples, 50% Turkish + 25% code + 25% math |
| Prune | K=101 per layer, routing-weight × count, fused 3D expert + per_expert_scale aux |
| Heal | LoRA r=32 α=64, 2 epochs, 25k samples (60% TR + 20% code + 20% math) |
| Hardware | A100 80GB, ~2h total |
License
Subject to Gemma Terms of Use.