---
language:
  - tr
  - en
license: apache-2.0
base_model: deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B
pipeline_tag: text-generation
library_name: peft
tags:
  - lora
  - fine-tuned
  - turkish
  - yks
  - tyt
  - ayt
  - ydt
  - education
  - exam
  - question-answering
datasets:
  - ezzhamed/yks-finetuning-mixed
model-index:
  - name: YKS-LLM-v1.0
    results: []
---

# YKS LLM v1.0

A LoRA fine-tuned model specialized in solving Turkish university entrance exam (YKS) questions — covering TYT, AYT, and YDT exams — with detailed reasoning and classification.

---

## Model Details

| Property | Value |
|---|---|
| Base Model | `deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B` |
| Method | LoRA (r=8, alpha=16) |
| Training Samples | 46,432 |
| Dataset | Proprietary — to be released on Hugging Face |
| Language | Turkish (primary), English |

---

## Dataset Breakdown

Each exam question generates **3 training tasks**: `SOLVE`, `REVERSE_GENERATE`, and `IDENTIFY_SOURCE`.

| Exam Type | Unique Questions | Total Entries |
|---|---|---|
| **TYT** (Basic level) | 8,841 | 17,658 |
| **AYT** (Advanced level) | 5,178 | 10,351 |
| **YDT** (Foreign language) | 2,301 | 4,594 |
| **Total** | **16,320** | **32,603** |

---

## Usage

```python
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
from peft import PeftModel
import torch

# Load base model
base_model = "deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(base_model, trust_remote_code=True)

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    base_model,
    torch_dtype=torch.float16,
    device_map="auto",
    trust_remote_code=True
)

# Load LoRA adapter
model = PeftModel.from_pretrained(model, "ezzhamed/YKS-LLM-v1.0")

# Generate
messages = [
    {
        "role": "system",
        "content": (
            "You are a specialized AI specifically trained on the Turkish YKS curriculum.\n\n"
            "Your first task for any input question is to CLASSIFY it into one of three categories:\n"
            "1. **TYT**: If the question is about basic reasoning, general Turkish, basic math/science, or social studies.\n"
            "2. **AYT**: If the question requires advanced subject knowledge (Advanced Calculus, Literature, Detailed History/Science).\n"
            "3. **YDT**: If the question is in a foreign language (English, German, etc.).\n\n"
            "After classification, you must solve the question with detailed reasoning.\n\n"
            "Output Format:\n"
            "**Analysis:**\n"
            "1. **Exam Type:** [TYT / AYT / YDT]\n"
            "2. **Subject:** [e.g., Physics, English]\n"
            "3. **Context:** [Brief analysis of difficulty/topic]\n\n"
            "**Correct Answer:** [Option] [Text]\n\n"
            "**Explanation:** [Detailed solution]"
        )
    },
    {
        "role": "user",
        "content": (
            "[TASK: SOLVE]\n"
            "Question: Aşağıdaki metinde yazarın asıl anlatmak istediği nedir?\n\n"
            "Metin: \"Teknolojinin hızla geliştiği günümüzde, bilgiye erişim hiç olmadığı kadar kolaylaşmıştır. Ancak bu durum, bilginin doğruluğunu sorgulama ve eleştirel düşünme becerilerinin önemini artırmaktadır. Sosyal medyada hızla yayılan yanlış bilgiler, bireylerin ve toplumların doğru kararlar almasını engelleyebilir. Bu nedenle, her bireyin edindiği bilgiyi farklı kaynaklardan teyit etmesi ve analitik bir yaklaşımla değerlendirmesi hayati önem taşımaktadır.\"\n\n"
            "Options:\n"
            "A) Teknolojinin bilgiye erişimi kolaylaştırdığı.\n"
            "B) Sosyal medyanın yanlış bilgi yaydığı.\n"
            "C) Eleştirel düşünme ve bilgi doğrulama becerilerinin önemi.\n"
            "D) Bireylerin doğru kararlar almasının zorlaştığı.\n"
            "E) Bilginin farklı kaynaklardan teyit edilmesi gerektiği."
        )
    }
]

text = tokenizer.apply_chat_template(messages, tokenize=False, add_generation_prompt=True)
inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt").to(model.device)

outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=512, temperature=0.7, do_sample=True)
print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))
```

---

## YKS-LLM-v1.0 Modelini Test Etmek İçin Türkçe Prompt Önerileri

Bu promptlar, YKS-LLM-v1.0 modelinin eğitildiği üç ana görev olan SOLVE (çözme), REVERSE_GENERATE (tersine oluşturma) ve IDENTIFY_SOURCE (kaynak belirleme) yeteneklerini çeşitli soru türleri ve konular üzerinde test etmeyi amaçlamaktadır.

### 1. SOLVE Görevini Test Etmek İçin Promptlar

Bu promptlar, modelin soruları çözme ve ayrıntılı açıklamalar sunma yeteneğine odaklanmaktadır.

#### 1.1. TYT Testi (Temel Seviye)

**Konu: Türkçe - Okuduğunu Anlama**

```text
[TASK: SOLVE]
Question: Aşağıdaki metinde yazarın asıl anlatmak istediği nedir?

Metin: "Teknolojinin hızla geliştiği günümüzde, bilgiye erişim hiç olmadığı kadar kolaylaşmıştır. Ancak bu durum, bilginin doğruluğunu sorgulama ve eleştirel düşünme becerilerinin önemini artırmaktadır. Sosyal medyada hızla yayılan yanlış bilgiler, bireylerin ve toplumların doğru kararlar almasını engelleyebilir. Bu nedenle, her bireyin edindiği bilgiyi farklı kaynaklardan teyit etmesi ve analitik bir yaklaşımla değerlendirmesi hayati önem taşımaktadır."

Options:
A) Teknolojinin bilgiye erişimi kolaylaştırdığı.
B) Sosyal medyanın yanlış bilgi yaydığı.
C) Eleştirel düşünme ve bilgi doğrulama becerilerinin önemi.
D) Bireylerin doğru kararlar almasının zorlaştığı.
E) Bilginin farklı kaynaklardan teyit edilmesi gerektiği.
```

**Konu: Matematik - Temel Problemler**

```text
[TASK: SOLVE]
Question: Bir sınıftaki öğrencilerin %60'ı erkektir. Erkek öğrencilerin %50'si gözlüklüdür. Sınıftaki gözlüklü kız öğrenci sayısı, gözlüksüz erkek öğrenci sayısının yarısı kadardır. Sınıfta toplam 40 öğrenci olduğuna göre, gözlüksüz kız öğrenci sayısı kaçtır?

Options:
A) 6
B) 8
C) 10
D) 12
E) 14
```

#### 1.2. AYT Testi (İleri Seviye)

**Konu: Türk Edebiyatı - Divan Şiiri**

```text
[TASK: SOLVE]
Question: Fuzûlî'nin "Su Kasidesi"nde suyun sevgiliye ulaşma arzusunu dile getirmesi, divan şiirinin hangi temel özellikleriyle ilişkilendirilebilir?

Options:
A) Mazmun kullanımı ve tasavvufi aşk anlayışı.
B) Halk şiiri geleneğinden etkilenme.
C) Sade dil ve günlük yaşam temaları.
D) Milli ve yerel unsurlara vurgu.
E) Aruz ölçüsünün terk edilmesi.
```

**Konu: Fizik - Elektromanyetizma**

```text
[TASK: SOLVE]
Question: Bir bobinin öz indüksiyon katsayısı L, üzerinden geçen akım I ve bobinde depolanan manyetik enerji E olduğuna göre, bu nicelikler arasındaki ilişkiyi veren ifade aşağıdakilerden hangisidir?

Options:
A) E = LI
B) E = (1/2)LI
C) E = LI^2
D) E = (1/2)LI^2
E) E = L^2I
```

#### 1.3. YDT Testi (Yabancı Dil - İngilizce)

**Konu: Okuduğunu Anlama**

```text
[TASK: SOLVE]
Question: Read the passage and answer the question.

Passage: "Climate change is a global phenomenon that has far-reaching consequences for ecosystems and human societies. Rising global temperatures lead to melting glaciers, rising sea levels, and more frequent extreme weather events. Addressing this challenge requires international cooperation and a shift towards sustainable practices."

Question: According to the passage, which of the following is a consequence of rising global temperatures?

Options:
A) Decreased frequency of extreme weather events.
B) Expansion of glaciers.
C) Falling sea levels.
D) Increased international cooperation.
E) More frequent extreme weather events.
```

### 2. REVERSE_GENERATE Görevini Test Etmek İçin Promptlar

Bu promptlar, modelin belirli bir hedef cevaba ve konuya dayanarak YKS benzeri sorular üretme yeteneğine odaklanmaktadır.

#### 2.1. TYT Testi

**Konu: Tarih - İlk Çağ Uygarlıkları**

```text
[TASK: REVERSE_GENERATE]
Subject: Tarih - İlk Çağ Uygarlıkları
Target Answer: "Mezopotamya"
```

**Konu: Kimya - Kimyanın Temel Kanunları**

```text
[TASK: REVERSE_GENERATE]
Subject: Kimya - Kimyanın Temel Kanunları
Target Answer: "Kütlenin Korunumu Kanunu"
```

#### 2.2. AYT Testi

**Konu: Coğrafya - İklim Tipleri**

```text
[TASK: REVERSE_GENERATE]
Subject: Coğrafya - İklim Tipleri
Target Answer: "Akdeniz İklimi"
```

**Konu: Biyoloji - Kalıtım**

```text
[TASK: REVERSE_GENERATE]
Subject: Biyoloji - Kalıtım ve Biyolojik Çeşitlilik
Target Answer: "Mendel Genetiği"
```

#### 2.3. YDT Testi (Yabancı Dil - Almanca)

**Konu: Dilbilgisi**

```text
[TASK: REVERSE_GENERATE]
Subject: Almanca - Gramer
Target Answer: "Dativ"
```

### 3. IDENTIFY_SOURCE Görevini Test Etmek İçin Promptlar

Bu promptlar, modelin bir soru parçasından sorunun kaynağını veya türünü belirleme yeteneğine odaklanmaktadır.

#### 3.1. TYT Testi

**Konu: Felsefe - Etik**

```text
[TASK: IDENTIFY_SOURCE]
Question Snippet: "İnsan eylemlerinin ahlaki değerini belirleyen temel ölçüt nedir?"
```

**Konu: Din Kültürü ve Ahlak Bilgisi - Temel Değerler**

```text
[TASK: IDENTIFY_SOURCE]
Question Snippet: "İslam dininde yardımlaşma ve dayanışmanın önemi..."
```

#### 3.2. AYT Testi

**Konu: Matematik - Türev ve İntegral**

```text
[TASK: IDENTIFY_SOURCE]
Question Snippet: "f(x) = x^3 - 3x^2 + 2 fonksiyonunun yerel ekstremum noktaları..."
```

**Konu: Tarih - Osmanlı Devleti**

```text
[TASK: IDENTIFY_SOURCE]
Question Snippet: "Osmanlı Devleti'nde Lale Devri'nin özellikleri ve sonuçları..."
```

#### 3.3. YDT Testi (Yabancı Dil - Fransızca)

**Konu: Kelime Bilgisi**

```text
[TASK: IDENTIFY_SOURCE]
Question Snippet: "Le verbe 'aller' au présent de l'indicatif..."
```

---

## Topics Covered

**TYT**
- Turkish Language & Reading Comprehension
- Basic Mathematics (Algebra, Geometry)
- Social Studies (History, Geography, Citizenship)
- Basic Sciences (Physics, Chemistry, Biology)

**AYT**
- Advanced Mathematics & Calculus
- Turkish Literature & Language
- Advanced Physics, Chemistry, Biology
- History of Turkey & World History
- Geography & Philosophy

**YDT**
- English (Reading, Grammar, Vocabulary)
- German
- Other foreign languages

---

## License

Apache 2.0