Trendyol’un Gemma 3 tabanlı, metin ve görsel girdileri işleyen; özetleme, soru-cevap, yapılandırılmış çıkarım ve e-ticaret görevlerine odaklı çok kipli (multimodal) talimat modeli.
Kıyaslama Skorları
Türkçe MMLU60.8
Türkçe Dilbilgisi87.2
Akıl Yürütme74.6
Kodlama48.1
Teknik Özellikler
Hızlı Başlangıç
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Trendyol/Trendyol-LLM-Asure-12B")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("Trendyol/Trendyol-LLM-Asure-12B")
prompt = "Merhaba, bugün sana nasıl yardımcı olabilirim?"
inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt")
output = model.generate(**inputs, max_new_tokens=128)
print(tokenizer.decode(output[0]))Model Ağırlıkları
Hugging Face
İlgili Veri Kümeleri
Türkçe VikipediMetin Üretimi
320 Mn token
OPUS-100 (TR-EN)Çeviri
18 Mn token
TR-NewsÖzetleme
180 Mn token