/model-architectures

Dil modeli mimarilerini hızlı bir şekilde prototiplemek, test etmek ve değerlendirmek için geliştirilmiş deneysel araştırma platformu.

Primary LanguageJupyter Notebook

Model Architectures Research

Dil modeli mimarilerini hızlı bir şekilde prototiplemek, test etmek ve değerlendirmek için geliştirilmiş deneysel araştırma platformu.

Projenin Amacı ve Kapsamı

Bu proje, dil modeli mimarilerinin araştırılması, geliştirilmesi ve test edilmesi için esnek bir framework sunmayı amaçlamaktadır. Temel hedefler:

  • Mevcut mimarilerin küçük ölçekli versiyonlarını oluşturma
  • Yeni mimari tasarımlarını hızlıca prototipleme
  • Yeni yayınlanan mimarileri hızlıca implement etme
  • Karşılaştırmalı performans analizleri yapma

Temel Özellikler

1. Modüler Mimari

from arch_lab import ModelBuilder, Architecture

# Temel mimari tanımlama
class CustomTransformer(Architecture):
    def __init__(self, config):
        self.attention = MultiHeadAttention(config)
        self.ffn = FeedForward(config)
        
# Hızlı prototipleme
model = ModelBuilder()\
    .add_encoder(layers=4)\
    .add_attention(heads=8)\
    .add_ffn(dim=512)\
    .build()

2. Hızlı Prototipleme Araçları

  • Modüler bileşen kütüphanesi
  • Konfigurasyon yönetimi
  • Otomatik mimari oluşturma
  • Hızlı deneme ortamı

3. Deneysel Framework

  • Mini-batch training
  • Hızlı değerlendirme
  • Bellek optimizasyonu
  • Performans profiling

Araştırma Alanları

1. Mimari Çalışmaları

  • Attention mekanizmaları
  • Positional encoding yaklaşımları
  • Aktivasyon fonksiyonları
  • Layer normalization alternatifleri

2. Optimizasyon Araştırmaları

  • Model kompresyonu
  • Bellek verimliliği
  • Hesaplama optimizasyonu
  • Paralel işleme

3. Yeni Yaklaşımlar

  • Hibrit mimariler
  • Sparse modeller
  • Conditional computation
  • Dynamic architecture

Teknik Altyapı

Framework Bileşenleri

arch_lab/
├── core/
│   ├── architectures/
│   ├── layers/
│   └── modules/
├── experiments/
│   ├── configs/
│   └── runners/
├── evaluation/
│   ├── metrics/
│   └── visualization/
└── utils/
    ├── profiling/
    └── optimization/

Desteklenen Özellikler

  • PyTorch ve JAX desteği
  • Distributed training
  • Automatic mixed precision
  • Gradient checkpointing

Deneysel Çalışmalar

Quick Start

# Hızlı deney başlatma
from arch_lab import Experiment

exp = Experiment(
    architecture="mini-gpt",
    dataset="tiny-shakespeare",
    batch_size=32,
    max_steps=1000
)

# Eğitim ve değerlendirme
results = exp.run()
exp.plot_metrics()

Değerlendirme Metrikleri

  • Training throughput
  • Memory usage
  • Convergence rate
  • Task performance

Mimari Kataloğu

Implementte Mimariler

  • Mini-BERT
  • Tiny-GPT
  • Small-T5
  • Nano-PALM

Özel Modüller

  • Custom attention layers
  • Specialized embeddings
  • Novel activation functions
  • Efficient layer implementations

Geliştirme Kılavuzu

Yeni Mimari Ekleme

  1. Temel sınıfları inherit edin
  2. Konfigurasyon dosyası oluşturun
  3. Test suite'i ekleyin
  4. Benchmark'ları çalıştırın

Deneysel Süreç

  1. Hipotez oluşturun
  2. Mimariyi tasarlayın
  3. Hızlı prototip oluşturun
  4. Benchmark'ları çalıştırın
  5. Sonuçları analiz edin

Yol Haritası

Kısa Vadeli Hedefler

  • Temel mimari kataloğu genişletme
  • Benchmark suite geliştirme
  • Otomatik analiz araçları
  • Dokümantasyon genişletme

Uzun Vadeli Hedefler

  • Advanced profiling tools
  • Automated architecture search
  • Distributed experiment platform
  • Interactive visualization tools

Katkıda Bulunma

  1. Repository'yi fork edin
  2. Feature branch oluşturun
  3. Mimarinizi/değişikliklerinizi ekleyin
  4. Test ve benchmark ekleyin
  5. Pull request açın

Lisans

MIT

Not: Bu proje, aktif araştırma ve geliştirme aşamasındadır. Detaylı teknik dokümantasyon ve mimari katalog için Wiki sayfasını ziyaret edebilirsiniz.