Turkish-Gemma-9b-v0.1

1.6K

32

9.0B

1 language

—

by

ytu-ce-cosmos

Language Model

OTHER

9B params

New

2K downloads

Early-stage

Try on Hugging Face Add to Compare

Edge AI:

Mobile

Laptop

Server

21GB+ RAM

Mobile

Laptop

Server

Quick Summary

This is the Turkish-Gemma-9b-v0.

Device Compatibility

Mobile

4-6GB RAM

Laptop

16GB RAM

Server

GPU

Minimum Recommended

9GB+ RAM

Training Data Analysis

🟡 Average (4.3/10)

Researched training datasets used by Turkish-Gemma-9b-v0.1 with quality assessment

Specialized For

general

science

multilingual

reasoning

Training Datasets (3)

🔴 2.5/10

general

science

Key Strengths

•Scale and Accessibility: At 9.5+ petabytes, Common Crawl provides unprecedented scale for training d...
•Diversity: The dataset captures billions of web pages across multiple domains and content types, ena...
•Comprehensive Coverage: Despite limitations, Common Crawl attempts to represent the broader web acro...

Considerations

•Biased Coverage: The crawling process prioritizes frequently linked domains, making content from dig...
•Large-Scale Problematic Content: Contains significant amounts of hate speech, pornography, violent c...

🟡 5/10

science

multilingual

Key Strengths

•High-Quality Content: Wikipedia articles are subject to community review, fact-checking, and citatio...
•Multilingual Coverage: Available in 300+ languages, enabling training of models that understand and ...
•Structured Knowledge: Articles follow consistent formatting with clear sections, allowing models to ...

Considerations

•Language Inequality: Low-resource language editions have significantly lower quality, fewer articles...
•Biased Coverage: Reflects biases in contributor demographics; topics related to Western culture and ...

🟡 5.5/10

science

reasoning

Key Strengths

•Scientific Authority: Peer-reviewed content from established repository
•Domain-Specific: Specialized vocabulary and concepts
•Mathematical Content: Includes complex equations and notation

Considerations

•Specialized: Primarily technical and mathematical content
•English-Heavy: Predominantly English-language papers

Explore our comprehensive training dataset analysis

View All Datasets

Code Examples

Transformers pipelinepythontransformers

import transformers
import torch
model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model_id,
    model_kwargs={"torch_dtype": torch.bfloat16},
    device_map="auto",
)
messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = pipeline(
    messages,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=True,
    temperature=0.6,
    top_p=0.9,
)
print(outputs[0]["generated_text"][-1])
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

Transformers pipelinepythontransformers

import transformers
import torch
model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model_id,
    model_kwargs={"torch_dtype": torch.bfloat16},
    device_map="auto",
)
messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = pipeline(
    messages,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=True,
    temperature=0.6,
    top_p=0.9,
)
print(outputs[0]["generated_text"][-1])
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

Transformers pipelinepythontransformers

import transformers
import torch
model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model_id,
    model_kwargs={"torch_dtype": torch.bfloat16},
    device_map="auto",
)
messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = pipeline(
    messages,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=True,
    temperature=0.6,
    top_p=0.9,
)
print(outputs[0]["generated_text"][-1])
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

Transformers pipelinepythontransformers

import transformers
import torch
model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model_id,
    model_kwargs={"torch_dtype": torch.bfloat16},
    device_map="auto",
)
messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = pipeline(
    messages,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=True,
    temperature=0.6,
    top_p=0.9,
)
print(outputs[0]["generated_text"][-1])
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

Transformers pipelinepythontransformers

import transformers
import torch
model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model_id,
    model_kwargs={"torch_dtype": torch.bfloat16},
    device_map="auto",
)
messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = pipeline(
    messages,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=True,
    temperature=0.6,
    top_p=0.9,
)
print(outputs[0]["generated_text"][-1])
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

Transformers pipelinepythontransformers

import transformers
import torch
model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model_id,
    model_kwargs={"torch_dtype": torch.bfloat16},
    device_map="auto",
)
messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = pipeline(
    messages,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=True,
    temperature=0.6,
    top_p=0.9,
)
print(outputs[0]["generated_text"][-1])
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

Transformers pipelinepythontransformers

import transformers
import torch
model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model_id,
    model_kwargs={"torch_dtype": torch.bfloat16},
    device_map="auto",
)
messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = pipeline(
    messages,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=True,
    temperature=0.6,
    top_p=0.9,
)
print(outputs[0]["generated_text"][-1])
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

Transformers pipelinepythontransformers

import transformers
import torch
model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model_id,
    model_kwargs={"torch_dtype": torch.bfloat16},
    device_map="auto",
)
messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = pipeline(
    messages,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=True,
    temperature=0.6,
    top_p=0.9,
)
print(outputs[0]["generated_text"][-1])
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

Transformers pipelinepythontransformers

import transformers
import torch
model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model_id,
    model_kwargs={"torch_dtype": torch.bfloat16},
    device_map="auto",
)
messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = pipeline(
    messages,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=True,
    temperature=0.6,
    top_p=0.9,
)
print(outputs[0]["generated_text"][-1])
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

Transformers pipelinepythontransformers

import transformers
import torch
model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model_id,
    model_kwargs={"torch_dtype": torch.bfloat16},
    device_map="auto",
)
messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = pipeline(
    messages,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=True,
    temperature=0.6,
    top_p=0.9,
)
print(outputs[0]["generated_text"][-1])
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

Transformers pipelinepythontransformers

import transformers
import torch
model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model_id,
    model_kwargs={"torch_dtype": torch.bfloat16},
    device_map="auto",
)
messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = pipeline(
    messages,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=True,
    temperature=0.6,
    top_p=0.9,
)
print(outputs[0]["generated_text"][-1])
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

Transformers pipelinepythontransformers

import transformers
import torch
model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model_id,
    model_kwargs={"torch_dtype": torch.bfloat16},
    device_map="auto",
)
messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = pipeline(
    messages,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=True,
    temperature=0.6,
    top_p=0.9,
)
print(outputs[0]["generated_text"][-1])
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

Transformers pipelinepythontransformers

import transformers
import torch
model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model_id,
    model_kwargs={"torch_dtype": torch.bfloat16},
    device_map="auto",
)
messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = pipeline(
    messages,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=True,
    temperature=0.6,
    top_p=0.9,
)
print(outputs[0]["generated_text"][-1])
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

Transformers pipelinepythontransformers

import transformers
import torch
model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model_id,
    model_kwargs={"torch_dtype": torch.bfloat16},
    device_map="auto",
)
messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = pipeline(
    messages,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=True,
    temperature=0.6,
    top_p=0.9,
)
print(outputs[0]["generated_text"][-1])
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

Transformers pipelinepythontransformers

import transformers
import torch
model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model_id,
    model_kwargs={"torch_dtype": torch.bfloat16},
    device_map="auto",
)
messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = pipeline(
    messages,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=True,
    temperature=0.6,
    top_p=0.9,
)
print(outputs[0]["generated_text"][-1])
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

Transformers pipelinepythontransformers

import transformers
import torch
model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model_id,
    model_kwargs={"torch_dtype": torch.bfloat16},
    device_map="auto",
)
messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = pipeline(
    messages,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=True,
    temperature=0.6,
    top_p=0.9,
)
print(outputs[0]["generated_text"][-1])
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

Transformers pipelinepythontransformers

import transformers
import torch
model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model_id,
    model_kwargs={"torch_dtype": torch.bfloat16},
    device_map="auto",
)
messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = pipeline(
    messages,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=True,
    temperature=0.6,
    top_p=0.9,
)
print(outputs[0]["generated_text"][-1])
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

Transformers pipelinepythontransformers

import transformers
import torch
model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model_id,
    model_kwargs={"torch_dtype": torch.bfloat16},
    device_map="auto",
)
messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = pipeline(
    messages,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=True,
    temperature=0.6,
    top_p=0.9,
)
print(outputs[0]["generated_text"][-1])
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

Transformers pipelinepythontransformers

import transformers
import torch
model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model_id,
    model_kwargs={"torch_dtype": torch.bfloat16},
    device_map="auto",
)
messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = pipeline(
    messages,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=True,
    temperature=0.6,
    top_p=0.9,
)
print(outputs[0]["generated_text"][-1])
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

Transformers pipelinepythontransformers

import transformers
import torch
model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model_id,
    model_kwargs={"torch_dtype": torch.bfloat16},
    device_map="auto",
)
messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = pipeline(
    messages,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=True,
    temperature=0.6,
    top_p=0.9,
)
print(outputs[0]["generated_text"][-1])
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

Transformers pipelinepythontransformers

import transformers
import torch
model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model_id,
    model_kwargs={"torch_dtype": torch.bfloat16},
    device_map="auto",
)
messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = pipeline(
    messages,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=True,
    temperature=0.6,
    top_p=0.9,
)
print(outputs[0]["generated_text"][-1])
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

Transformers pipelinepythontransformers

import transformers
import torch
model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model_id,
    model_kwargs={"torch_dtype": torch.bfloat16},
    device_map="auto",
)
messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = pipeline(
    messages,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=True,
    temperature=0.6,
    top_p=0.9,
)
print(outputs[0]["generated_text"][-1])
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

Transformers pipelinepythontransformers

import transformers
import torch
model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model_id,
    model_kwargs={"torch_dtype": torch.bfloat16},
    device_map="auto",
)
messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = pipeline(
    messages,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=True,
    temperature=0.6,
    top_p=0.9,
)
print(outputs[0]["generated_text"][-1])
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

Transformers pipelinepythontransformers

import transformers
import torch
model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model_id,
    model_kwargs={"torch_dtype": torch.bfloat16},
    device_map="auto",
)
messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = pipeline(
    messages,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=True,
    temperature=0.6,
    top_p=0.9,
)
print(outputs[0]["generated_text"][-1])
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

Transformers pipelinepythontransformers

import transformers
import torch
model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model_id,
    model_kwargs={"torch_dtype": torch.bfloat16},
    device_map="auto",
)
messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = pipeline(
    messages,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=True,
    temperature=0.6,
    top_p=0.9,
)
print(outputs[0]["generated_text"][-1])
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

Transformers pipelinepythontransformers

import transformers
import torch
model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model_id,
    model_kwargs={"torch_dtype": torch.bfloat16},
    device_map="auto",
)
messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = pipeline(
    messages,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=True,
    temperature=0.6,
    top_p=0.9,
)
print(outputs[0]["generated_text"][-1])
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

Transformers pipelinepythontransformers

import transformers
import torch
model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model_id,
    model_kwargs={"torch_dtype": torch.bfloat16},
    device_map="auto",
)
messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = pipeline(
    messages,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=True,
    temperature=0.6,
    top_p=0.9,
)
print(outputs[0]["generated_text"][-1])
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

Transformers pipelinepythontransformers

import transformers
import torch
model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model_id,
    model_kwargs={"torch_dtype": torch.bfloat16},
    device_map="auto",
)
messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = pipeline(
    messages,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=True,
    temperature=0.6,
    top_p=0.9,
)
print(outputs[0]["generated_text"][-1])
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

Transformers pipelinepythontransformers

import transformers
import torch
model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model_id,
    model_kwargs={"torch_dtype": torch.bfloat16},
    device_map="auto",
)
messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = pipeline(
    messages,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=True,
    temperature=0.6,
    top_p=0.9,
)
print(outputs[0]["generated_text"][-1])
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

Transformers pipelinepythontransformers

import transformers
import torch
model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model_id,
    model_kwargs={"torch_dtype": torch.bfloat16},
    device_map="auto",
)
messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = pipeline(
    messages,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=True,
    temperature=0.6,
    top_p=0.9,
)
print(outputs[0]["generated_text"][-1])
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

Transformers pipelinepythontransformers

import transformers
import torch
model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model_id,
    model_kwargs={"torch_dtype": torch.bfloat16},
    device_map="auto",
)
messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = pipeline(
    messages,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=True,
    temperature=0.6,
    top_p=0.9,
)
print(outputs[0]["generated_text"][-1])
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

Transformers pipelinepythontransformers

import transformers
import torch
model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model_id,
    model_kwargs={"torch_dtype": torch.bfloat16},
    device_map="auto",
)
messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = pipeline(
    messages,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=True,
    temperature=0.6,
    top_p=0.9,
)
print(outputs[0]["generated_text"][-1])
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

Transformers pipelinepythontransformers

import transformers
import torch
model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model_id,
    model_kwargs={"torch_dtype": torch.bfloat16},
    device_map="auto",
)
messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = pipeline(
    messages,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=True,
    temperature=0.6,
    top_p=0.9,
)
print(outputs[0]["generated_text"][-1])
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

Transformers pipelinepythontransformers

import transformers
import torch
model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model_id,
    model_kwargs={"torch_dtype": torch.bfloat16},
    device_map="auto",
)
messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = pipeline(
    messages,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=True,
    temperature=0.6,
    top_p=0.9,
)
print(outputs[0]["generated_text"][-1])
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

Transformers pipelinepythontransformers

import transformers
import torch
model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model_id,
    model_kwargs={"torch_dtype": torch.bfloat16},
    device_map="auto",
)
messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = pipeline(
    messages,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=True,
    temperature=0.6,
    top_p=0.9,
)
print(outputs[0]["generated_text"][-1])
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

Transformers pipelinepythontransformers

import transformers
import torch
model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model_id,
    model_kwargs={"torch_dtype": torch.bfloat16},
    device_map="auto",
)
messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = pipeline(
    messages,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=True,
    temperature=0.6,
    top_p=0.9,
)
print(outputs[0]["generated_text"][-1])
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

Transformers pipelinepythontransformers

import transformers
import torch
model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model_id,
    model_kwargs={"torch_dtype": torch.bfloat16},
    device_map="auto",
)
messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = pipeline(
    messages,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=True,
    temperature=0.6,
    top_p=0.9,
)
print(outputs[0]["generated_text"][-1])
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

Transformers pipelinepythontransformers

import transformers
import torch
model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model_id,
    model_kwargs={"torch_dtype": torch.bfloat16},
    device_map="auto",
)
messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = pipeline(
    messages,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=True,
    temperature=0.6,
    top_p=0.9,
)
print(outputs[0]["generated_text"][-1])
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

Transformers pipelinepythontransformers

import transformers
import torch
model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model_id,
    model_kwargs={"torch_dtype": torch.bfloat16},
    device_map="auto",
)
messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = pipeline(
    messages,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=True,
    temperature=0.6,
    top_p=0.9,
)
print(outputs[0]["generated_text"][-1])
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

Transformers pipelinepythontransformers

import transformers
import torch
model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model_id,
    model_kwargs={"torch_dtype": torch.bfloat16},
    device_map="auto",
)
messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = pipeline(
    messages,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=True,
    temperature=0.6,
    top_p=0.9,
)
print(outputs[0]["generated_text"][-1])
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

Transformers pipelinepythontransformers

import transformers
import torch
model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model_id,
    model_kwargs={"torch_dtype": torch.bfloat16},
    device_map="auto",
)
messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = pipeline(
    messages,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=True,
    temperature=0.6,
    top_p=0.9,
)
print(outputs[0]["generated_text"][-1])
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

Transformers pipelinepythontransformers

import transformers
import torch
model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model_id,
    model_kwargs={"torch_dtype": torch.bfloat16},
    device_map="auto",
)
messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = pipeline(
    messages,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=True,
    temperature=0.6,
    top_p=0.9,
)
print(outputs[0]["generated_text"][-1])
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

Transformers pipelinepythontransformers

import transformers
import torch
model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model_id,
    model_kwargs={"torch_dtype": torch.bfloat16},
    device_map="auto",
)
messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = pipeline(
    messages,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=True,
    temperature=0.6,
    top_p=0.9,
)
print(outputs[0]["generated_text"][-1])
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

Transformers pipelinepythontransformers

import transformers
import torch
model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model_id,
    model_kwargs={"torch_dtype": torch.bfloat16},
    device_map="auto",
)
messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = pipeline(
    messages,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=True,
    temperature=0.6,
    top_p=0.9,
)
print(outputs[0]["generated_text"][-1])
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

Transformers pipelinepythontransformers

import transformers
import torch
model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model_id,
    model_kwargs={"torch_dtype": torch.bfloat16},
    device_map="auto",
)
messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = pipeline(
    messages,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=True,
    temperature=0.6,
    top_p=0.9,
)
print(outputs[0]["generated_text"][-1])
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

Transformers pipelinepythontransformers

import transformers
import torch
model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model_id,
    model_kwargs={"torch_dtype": torch.bfloat16},
    device_map="auto",
)
messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = pipeline(
    messages,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=True,
    temperature=0.6,
    top_p=0.9,
)
print(outputs[0]["generated_text"][-1])
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

Transformers pipelinepythontransformers

import transformers
import torch
model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model_id,
    model_kwargs={"torch_dtype": torch.bfloat16},
    device_map="auto",
)
messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = pipeline(
    messages,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=True,
    temperature=0.6,
    top_p=0.9,
)
print(outputs[0]["generated_text"][-1])
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

Transformers pipelinepythontransformers

import transformers
import torch
model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model_id,
    model_kwargs={"torch_dtype": torch.bfloat16},
    device_map="auto",
)
messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = pipeline(
    messages,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=True,
    temperature=0.6,
    top_p=0.9,
)
print(outputs[0]["generated_text"][-1])
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

Transformers pipelinepythontransformers

import transformers
import torch
model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model_id,
    model_kwargs={"torch_dtype": torch.bfloat16},
    device_map="auto",
)
messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = pipeline(
    messages,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=True,
    temperature=0.6,
    top_p=0.9,
)
print(outputs[0]["generated_text"][-1])
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

Transformers pipelinepythontransformers

import transformers
import torch
model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model_id,
    model_kwargs={"torch_dtype": torch.bfloat16},
    device_map="auto",
)
messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = pipeline(
    messages,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=True,
    temperature=0.6,
    top_p=0.9,
)
print(outputs[0]["generated_text"][-1])
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

Transformers pipelinepythontransformers

import transformers
import torch
model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model_id,
    model_kwargs={"torch_dtype": torch.bfloat16},
    device_map="auto",
)
messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = pipeline(
    messages,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=True,
    temperature=0.6,
    top_p=0.9,
)
print(outputs[0]["generated_text"][-1])
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

Transformers pipelinepythontransformers

import transformers
import torch
model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model_id,
    model_kwargs={"torch_dtype": torch.bfloat16},
    device_map="auto",
)
messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = pipeline(
    messages,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=True,
    temperature=0.6,
    top_p=0.9,
)
print(outputs[0]["generated_text"][-1])
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

Transformers pipelinepythontransformers

import transformers
import torch
model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model_id,
    model_kwargs={"torch_dtype": torch.bfloat16},
    device_map="auto",
)
messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = pipeline(
    messages,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=True,
    temperature=0.6,
    top_p=0.9,
)
print(outputs[0]["generated_text"][-1])
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

Transformers pipelinepythontransformers

import transformers
import torch
model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model_id,
    model_kwargs={"torch_dtype": torch.bfloat16},
    device_map="auto",
)
messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = pipeline(
    messages,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=True,
    temperature=0.6,
    top_p=0.9,
)
print(outputs[0]["generated_text"][-1])
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

Transformers pipelinepythontransformers

import transformers
import torch
model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model_id,
    model_kwargs={"torch_dtype": torch.bfloat16},
    device_map="auto",
)
messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = pipeline(
    messages,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=True,
    temperature=0.6,
    top_p=0.9,
)
print(outputs[0]["generated_text"][-1])
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

Transformers pipelinepythontransformers

import transformers
import torch
model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model_id,
    model_kwargs={"torch_dtype": torch.bfloat16},
    device_map="auto",
)
messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = pipeline(
    messages,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=True,
    temperature=0.6,
    top_p=0.9,
)
print(outputs[0]["generated_text"][-1])
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

Transformers pipelinepythontransformers

import transformers
import torch
model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model_id,
    model_kwargs={"torch_dtype": torch.bfloat16},
    device_map="auto",
)
messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = pipeline(
    messages,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=True,
    temperature=0.6,
    top_p=0.9,
)
print(outputs[0]["generated_text"][-1])
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

Transformers pipelinepythontransformers

import transformers
import torch
model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model_id,
    model_kwargs={"torch_dtype": torch.bfloat16},
    device_map="auto",
)
messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = pipeline(
    messages,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=True,
    temperature=0.6,
    top_p=0.9,
)
print(outputs[0]["generated_text"][-1])
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

Transformers pipelinepythontransformers

import transformers
import torch
model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model_id,
    model_kwargs={"torch_dtype": torch.bfloat16},
    device_map="auto",
)
messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = pipeline(
    messages,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=True,
    temperature=0.6,
    top_p=0.9,
)
print(outputs[0]["generated_text"][-1])
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

Transformers pipelinepythontransformers

import transformers
import torch
model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model_id,
    model_kwargs={"torch_dtype": torch.bfloat16},
    device_map="auto",
)
messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = pipeline(
    messages,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=True,
    temperature=0.6,
    top_p=0.9,
)
print(outputs[0]["generated_text"][-1])
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

Transformers pipelinepythontransformers

import transformers
import torch
model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model_id,
    model_kwargs={"torch_dtype": torch.bfloat16},
    device_map="auto",
)
messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = pipeline(
    messages,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=True,
    temperature=0.6,
    top_p=0.9,
)
print(outputs[0]["generated_text"][-1])
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

Transformers pipelinepythontransformers

import transformers
import torch
model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model_id,
    model_kwargs={"torch_dtype": torch.bfloat16},
    device_map="auto",
)
messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = pipeline(
    messages,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=True,
    temperature=0.6,
    top_p=0.9,
)
print(outputs[0]["generated_text"][-1])
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

Transformers pipelinepythontransformers

import transformers
import torch
model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model_id,
    model_kwargs={"torch_dtype": torch.bfloat16},
    device_map="auto",
)
messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = pipeline(
    messages,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=True,
    temperature=0.6,
    top_p=0.9,
)
print(outputs[0]["generated_text"][-1])
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

Transformers pipelinepythontransformers

import transformers
import torch
model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model_id,
    model_kwargs={"torch_dtype": torch.bfloat16},
    device_map="auto",
)
messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = pipeline(
    messages,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=True,
    temperature=0.6,
    top_p=0.9,
)
print(outputs[0]["generated_text"][-1])
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

Transformers pipelinepythontransformers

import transformers
import torch
model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model_id,
    model_kwargs={"torch_dtype": torch.bfloat16},
    device_map="auto",
)
messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = pipeline(
    messages,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=True,
    temperature=0.6,
    top_p=0.9,
)
print(outputs[0]["generated_text"][-1])
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

Transformers pipelinepythontransformers

import transformers
import torch
model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model_id,
    model_kwargs={"torch_dtype": torch.bfloat16},
    device_map="auto",
)
messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = pipeline(
    messages,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=True,
    temperature=0.6,
    top_p=0.9,
)
print(outputs[0]["generated_text"][-1])
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

Transformers pipelinepythontransformers

import transformers
import torch
model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model_id,
    model_kwargs={"torch_dtype": torch.bfloat16},
    device_map="auto",
)
messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = pipeline(
    messages,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=True,
    temperature=0.6,
    top_p=0.9,
)
print(outputs[0]["generated_text"][-1])
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

Transformers pipelinepythontransformers

import transformers
import torch
model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model_id,
    model_kwargs={"torch_dtype": torch.bfloat16},
    device_map="auto",
)
messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = pipeline(
    messages,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=True,
    temperature=0.6,
    top_p=0.9,
)
print(outputs[0]["generated_text"][-1])
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

Transformers pipelinepythontransformers

import transformers
import torch
model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model_id,
    model_kwargs={"torch_dtype": torch.bfloat16},
    device_map="auto",
)
messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = pipeline(
    messages,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=True,
    temperature=0.6,
    top_p=0.9,
)
print(outputs[0]["generated_text"][-1])
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

Transformers pipelinepythontransformers

import transformers
import torch
model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model_id,
    model_kwargs={"torch_dtype": torch.bfloat16},
    device_map="auto",
)
messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = pipeline(
    messages,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=True,
    temperature=0.6,
    top_p=0.9,
)
print(outputs[0]["generated_text"][-1])
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

Transformers pipelinepythontransformers

import transformers
import torch
model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model_id,
    model_kwargs={"torch_dtype": torch.bfloat16},
    device_map="auto",
)
messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = pipeline(
    messages,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=True,
    temperature=0.6,
    top_p=0.9,
)
print(outputs[0]["generated_text"][-1])
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

Transformers pipelinepythontransformers

import transformers
import torch
model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model_id,
    model_kwargs={"torch_dtype": torch.bfloat16},
    device_map="auto",
)
messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = pipeline(
    messages,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=True,
    temperature=0.6,
    top_p=0.9,
)
print(outputs[0]["generated_text"][-1])
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

Transformers pipelinepythontransformers

import transformers
import torch
model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model_id,
    model_kwargs={"torch_dtype": torch.bfloat16},
    device_map="auto",
)
messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = pipeline(
    messages,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=True,
    temperature=0.6,
    top_p=0.9,
)
print(outputs[0]["generated_text"][-1])
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

Transformers pipelinepythontransformers

import transformers
import torch
model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model_id,
    model_kwargs={"torch_dtype": torch.bfloat16},
    device_map="auto",
)
messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = pipeline(
    messages,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=True,
    temperature=0.6,
    top_p=0.9,
)
print(outputs[0]["generated_text"][-1])
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

Transformers pipelinepythontransformers

import transformers
import torch
model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model_id,
    model_kwargs={"torch_dtype": torch.bfloat16},
    device_map="auto",
)
messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = pipeline(
    messages,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=True,
    temperature=0.6,
    top_p=0.9,
)
print(outputs[0]["generated_text"][-1])
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

Transformers pipelinepythontransformers

import transformers
import torch
model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model_id,
    model_kwargs={"torch_dtype": torch.bfloat16},
    device_map="auto",
)
messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = pipeline(
    messages,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=True,
    temperature=0.6,
    top_p=0.9,
)
print(outputs[0]["generated_text"][-1])
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

Transformers pipelinepythontransformers

import transformers
import torch
model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model_id,
    model_kwargs={"torch_dtype": torch.bfloat16},
    device_map="auto",
)
messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = pipeline(
    messages,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=True,
    temperature=0.6,
    top_p=0.9,
)
print(outputs[0]["generated_text"][-1])
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

Transformers pipelinepythontransformers

import transformers
import torch
model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model_id,
    model_kwargs={"torch_dtype": torch.bfloat16},
    device_map="auto",
)
messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = pipeline(
    messages,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=True,
    temperature=0.6,
    top_p=0.9,
)
print(outputs[0]["generated_text"][-1])
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

Transformers pipelinepythontransformers

import transformers
import torch
model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model_id,
    model_kwargs={"torch_dtype": torch.bfloat16},
    device_map="auto",
)
messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = pipeline(
    messages,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=True,
    temperature=0.6,
    top_p=0.9,
)
print(outputs[0]["generated_text"][-1])
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

Transformers pipelinepythontransformers

import transformers
import torch
model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model_id,
    model_kwargs={"torch_dtype": torch.bfloat16},
    device_map="auto",
)
messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = pipeline(
    messages,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=True,
    temperature=0.6,
    top_p=0.9,
)
print(outputs[0]["generated_text"][-1])
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

Transformers pipelinepythontransformers

import transformers
import torch
model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model_id,
    model_kwargs={"torch_dtype": torch.bfloat16},
    device_map="auto",
)
messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = pipeline(
    messages,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=True,
    temperature=0.6,
    top_p=0.9,
)
print(outputs[0]["generated_text"][-1])
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

Transformers pipelinepythontransformers

import transformers
import torch
model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model_id,
    model_kwargs={"torch_dtype": torch.bfloat16},
    device_map="auto",
)
messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = pipeline(
    messages,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=True,
    temperature=0.6,
    top_p=0.9,
)
print(outputs[0]["generated_text"][-1])
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

Transformers pipelinepythontransformers

import transformers
import torch
model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model_id,
    model_kwargs={"torch_dtype": torch.bfloat16},
    device_map="auto",
)
messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = pipeline(
    messages,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=True,
    temperature=0.6,
    top_p=0.9,
)
print(outputs[0]["generated_text"][-1])
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

Transformers pipelinepythontransformers

import transformers
import torch
model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model_id,
    model_kwargs={"torch_dtype": torch.bfloat16},
    device_map="auto",
)
messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = pipeline(
    messages,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=True,
    temperature=0.6,
    top_p=0.9,
)
print(outputs[0]["generated_text"][-1])
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

Transformers pipelinepythontransformers

import transformers
import torch
model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model_id,
    model_kwargs={"torch_dtype": torch.bfloat16},
    device_map="auto",
)
messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = pipeline(
    messages,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=True,
    temperature=0.6,
    top_p=0.9,
)
print(outputs[0]["generated_text"][-1])
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

Transformers pipelinepythontransformers

import transformers
import torch
model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model_id,
    model_kwargs={"torch_dtype": torch.bfloat16},
    device_map="auto",
)
messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = pipeline(
    messages,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=True,
    temperature=0.6,
    top_p=0.9,
)
print(outputs[0]["generated_text"][-1])
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

Transformers pipelinepythontransformers

import transformers
import torch
model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model_id,
    model_kwargs={"torch_dtype": torch.bfloat16},
    device_map="auto",
)
messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = pipeline(
    messages,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=True,
    temperature=0.6,
    top_p=0.9,
)
print(outputs[0]["generated_text"][-1])
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

Transformers pipelinepythontransformers

import transformers
import torch
model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model_id,
    model_kwargs={"torch_dtype": torch.bfloat16},
    device_map="auto",
)
messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = pipeline(
    messages,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=True,
    temperature=0.6,
    top_p=0.9,
)
print(outputs[0]["generated_text"][-1])
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

Transformers pipelinepythontransformers

import transformers
import torch
model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model_id,
    model_kwargs={"torch_dtype": torch.bfloat16},
    device_map="auto",
)
messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = pipeline(
    messages,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=True,
    temperature=0.6,
    top_p=0.9,
)
print(outputs[0]["generated_text"][-1])
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

Transformers pipelinepythontransformers

import transformers
import torch
model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model_id,
    model_kwargs={"torch_dtype": torch.bfloat16},
    device_map="auto",
)
messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = pipeline(
    messages,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=True,
    temperature=0.6,
    top_p=0.9,
)
print(outputs[0]["generated_text"][-1])
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

Transformers pipelinepythontransformers

import transformers
import torch
model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model_id,
    model_kwargs={"torch_dtype": torch.bfloat16},
    device_map="auto",
)
messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = pipeline(
    messages,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=True,
    temperature=0.6,
    top_p=0.9,
)
print(outputs[0]["generated_text"][-1])
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

Transformers pipelinepythontransformers

import transformers
import torch
model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model_id,
    model_kwargs={"torch_dtype": torch.bfloat16},
    device_map="auto",
)
messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = pipeline(
    messages,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=True,
    temperature=0.6,
    top_p=0.9,
)
print(outputs[0]["generated_text"][-1])
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

Transformers pipelinepythontransformers

import transformers
import torch
model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model_id,
    model_kwargs={"torch_dtype": torch.bfloat16},
    device_map="auto",
)
messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = pipeline(
    messages,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=True,
    temperature=0.6,
    top_p=0.9,
)
print(outputs[0]["generated_text"][-1])
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

Transformers pipelinepythontransformers

import transformers
import torch
model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model_id,
    model_kwargs={"torch_dtype": torch.bfloat16},
    device_map="auto",
)
messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = pipeline(
    messages,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=True,
    temperature=0.6,
    top_p=0.9,
)
print(outputs[0]["generated_text"][-1])
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

Transformers pipelinepythontransformers

import transformers
import torch
model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model_id,
    model_kwargs={"torch_dtype": torch.bfloat16},
    device_map="auto",
)
messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = pipeline(
    messages,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=True,
    temperature=0.6,
    top_p=0.9,
)
print(outputs[0]["generated_text"][-1])
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

Transformers pipelinepythontransformers

import transformers
import torch
model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model_id,
    model_kwargs={"torch_dtype": torch.bfloat16},
    device_map="auto",
)
messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = pipeline(
    messages,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=True,
    temperature=0.6,
    top_p=0.9,
)
print(outputs[0]["generated_text"][-1])
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

Transformers pipelinepythontransformers

import transformers
import torch
model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model_id,
    model_kwargs={"torch_dtype": torch.bfloat16},
    device_map="auto",
)
messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = pipeline(
    messages,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=True,
    temperature=0.6,
    top_p=0.9,
)
print(outputs[0]["generated_text"][-1])
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

Transformers pipelinepythontransformers

import transformers
import torch
model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model_id,
    model_kwargs={"torch_dtype": torch.bfloat16},
    device_map="auto",
)
messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = pipeline(
    messages,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=True,
    temperature=0.6,
    top_p=0.9,
)
print(outputs[0]["generated_text"][-1])
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

Transformers pipelinepythontransformers

import transformers
import torch
model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model_id,
    model_kwargs={"torch_dtype": torch.bfloat16},
    device_map="auto",
)
messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = pipeline(
    messages,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=True,
    temperature=0.6,
    top_p=0.9,
)
print(outputs[0]["generated_text"][-1])
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

Transformers pipelinepythontransformers

import transformers
import torch
model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model_id,
    model_kwargs={"torch_dtype": torch.bfloat16},
    device_map="auto",
)
messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = pipeline(
    messages,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=True,
    temperature=0.6,
    top_p=0.9,
)
print(outputs[0]["generated_text"][-1])
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

Transformers pipelinepythontransformers

import transformers
import torch
model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model_id,
    model_kwargs={"torch_dtype": torch.bfloat16},
    device_map="auto",
)
messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = pipeline(
    messages,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=True,
    temperature=0.6,
    top_p=0.9,
)
print(outputs[0]["generated_text"][-1])
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

Transformers pipelinepythontransformers

import transformers
import torch
model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model_id,
    model_kwargs={"torch_dtype": torch.bfloat16},
    device_map="auto",
)
messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = pipeline(
    messages,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=True,
    temperature=0.6,
    top_p=0.9,
)
print(outputs[0]["generated_text"][-1])
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

Transformers pipelinepythontransformers

import transformers
import torch
model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model_id,
    model_kwargs={"torch_dtype": torch.bfloat16},
    device_map="auto",
)
messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = pipeline(
    messages,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=True,
    temperature=0.6,
    top_p=0.9,
)
print(outputs[0]["generated_text"][-1])
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

Transformers pipelinepythontransformers

import transformers
import torch
model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model_id,
    model_kwargs={"torch_dtype": torch.bfloat16},
    device_map="auto",
)
messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = pipeline(
    messages,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=True,
    temperature=0.6,
    top_p=0.9,
)
print(outputs[0]["generated_text"][-1])
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

Transformers pipelinepythontransformers

import transformers
import torch
model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model_id,
    model_kwargs={"torch_dtype": torch.bfloat16},
    device_map="auto",
)
messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = pipeline(
    messages,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=True,
    temperature=0.6,
    top_p=0.9,
)
print(outputs[0]["generated_text"][-1])
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

Transformers pipelinepythontransformers

import transformers
import torch
model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model_id,
    model_kwargs={"torch_dtype": torch.bfloat16},
    device_map="auto",
)
messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = pipeline(
    messages,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=True,
    temperature=0.6,
    top_p=0.9,
)
print(outputs[0]["generated_text"][-1])
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

Transformers pipelinepythontransformers

import transformers
import torch
model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model_id,
    model_kwargs={"torch_dtype": torch.bfloat16},
    device_map="auto",
)
messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = pipeline(
    messages,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=True,
    temperature=0.6,
    top_p=0.9,
)
print(outputs[0]["generated_text"][-1])
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

Transformers pipelinepythontransformers

import transformers
import torch
model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model_id,
    model_kwargs={"torch_dtype": torch.bfloat16},
    device_map="auto",
)
messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = pipeline(
    messages,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=True,
    temperature=0.6,
    top_p=0.9,
)
print(outputs[0]["generated_text"][-1])
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

Transformers pipelinepythontransformers

import transformers
import torch
model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model_id,
    model_kwargs={"torch_dtype": torch.bfloat16},
    device_map="auto",
)
messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = pipeline(
    messages,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=True,
    temperature=0.6,
    top_p=0.9,
)
print(outputs[0]["generated_text"][-1])
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

Transformers pipelinepythontransformers

import transformers
import torch
model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model_id,
    model_kwargs={"torch_dtype": torch.bfloat16},
    device_map="auto",
)
messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = pipeline(
    messages,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=True,
    temperature=0.6,
    top_p=0.9,
)
print(outputs[0]["generated_text"][-1])
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

Transformers pipelinepythontransformers

import transformers
import torch
model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model_id,
    model_kwargs={"torch_dtype": torch.bfloat16},
    device_map="auto",
)
messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = pipeline(
    messages,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=True,
    temperature=0.6,
    top_p=0.9,
)
print(outputs[0]["generated_text"][-1])
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

Transformers pipelinepythontransformers

import transformers
import torch
model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model_id,
    model_kwargs={"torch_dtype": torch.bfloat16},
    device_map="auto",
)
messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = pipeline(
    messages,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=True,
    temperature=0.6,
    top_p=0.9,
)
print(outputs[0]["generated_text"][-1])
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

Transformers pipelinepythontransformers

import transformers
import torch
model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model_id,
    model_kwargs={"torch_dtype": torch.bfloat16},
    device_map="auto",
)
messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = pipeline(
    messages,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=True,
    temperature=0.6,
    top_p=0.9,
)
print(outputs[0]["generated_text"][-1])
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

Transformers pipelinepythontransformers

import transformers
import torch
model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model_id,
    model_kwargs={"torch_dtype": torch.bfloat16},
    device_map="auto",
)
messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = pipeline(
    messages,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=True,
    temperature=0.6,
    top_p=0.9,
)
print(outputs[0]["generated_text"][-1])
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

Transformers pipelinepythontransformers

import transformers
import torch
model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model_id,
    model_kwargs={"torch_dtype": torch.bfloat16},
    device_map="auto",
)
messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = pipeline(
    messages,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=True,
    temperature=0.6,
    top_p=0.9,
)
print(outputs[0]["generated_text"][-1])
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

Transformers pipelinepythontransformers

import transformers
import torch
model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model_id,
    model_kwargs={"torch_dtype": torch.bfloat16},
    device_map="auto",
)
messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = pipeline(
    messages,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=True,
    temperature=0.6,
    top_p=0.9,
)
print(outputs[0]["generated_text"][-1])
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

Transformers pipelinepythontransformers

import transformers
import torch
model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model_id,
    model_kwargs={"torch_dtype": torch.bfloat16},
    device_map="auto",
)
messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = pipeline(
    messages,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=True,
    temperature=0.6,
    top_p=0.9,
)
print(outputs[0]["generated_text"][-1])
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

Transformers pipelinepythontransformers

import transformers
import torch
model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model_id,
    model_kwargs={"torch_dtype": torch.bfloat16},
    device_map="auto",
)
messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = pipeline(
    messages,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=True,
    temperature=0.6,
    top_p=0.9,
)
print(outputs[0]["generated_text"][-1])
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

Transformers pipelinepythontransformers

import transformers
import torch
model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model_id,
    model_kwargs={"torch_dtype": torch.bfloat16},
    device_map="auto",
)
messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = pipeline(
    messages,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=True,
    temperature=0.6,
    top_p=0.9,
)
print(outputs[0]["generated_text"][-1])
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

Transformers pipelinepythontransformers

import transformers
import torch
model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model_id,
    model_kwargs={"torch_dtype": torch.bfloat16},
    device_map="auto",
)
messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = pipeline(
    messages,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=True,
    temperature=0.6,
    top_p=0.9,
)
print(outputs[0]["generated_text"][-1])
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

Transformers pipelinepythontransformers

import transformers
import torch
model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model_id,
    model_kwargs={"torch_dtype": torch.bfloat16},
    device_map="auto",
)
messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = pipeline(
    messages,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=True,
    temperature=0.6,
    top_p=0.9,
)
print(outputs[0]["generated_text"][-1])
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

Transformers pipelinepythontransformers

import transformers
import torch
model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model_id,
    model_kwargs={"torch_dtype": torch.bfloat16},
    device_map="auto",
)
messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = pipeline(
    messages,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=True,
    temperature=0.6,
    top_p=0.9,
)
print(outputs[0]["generated_text"][-1])
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

Transformers pipelinepythontransformers

import transformers
import torch
model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model_id,
    model_kwargs={"torch_dtype": torch.bfloat16},
    device_map="auto",
)
messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = pipeline(
    messages,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=True,
    temperature=0.6,
    top_p=0.9,
)
print(outputs[0]["generated_text"][-1])
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

Transformers pipelinepythontransformers

import transformers
import torch
model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model_id,
    model_kwargs={"torch_dtype": torch.bfloat16},
    device_map="auto",
)
messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = pipeline(
    messages,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=True,
    temperature=0.6,
    top_p=0.9,
)
print(outputs[0]["generated_text"][-1])
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

Transformers pipelinepythontransformers

import transformers
import torch
model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model_id,
    model_kwargs={"torch_dtype": torch.bfloat16},
    device_map="auto",
)
messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = pipeline(
    messages,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=True,
    temperature=0.6,
    top_p=0.9,
)
print(outputs[0]["generated_text"][-1])
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

Transformers pipelinepythontransformers

import transformers
import torch
model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model_id,
    model_kwargs={"torch_dtype": torch.bfloat16},
    device_map="auto",
)
messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = pipeline(
    messages,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=True,
    temperature=0.6,
    top_p=0.9,
)
print(outputs[0]["generated_text"][-1])
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

Transformers pipelinepythontransformers

import transformers
import torch
model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model_id,
    model_kwargs={"torch_dtype": torch.bfloat16},
    device_map="auto",
)
messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = pipeline(
    messages,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=True,
    temperature=0.6,
    top_p=0.9,
)
print(outputs[0]["generated_text"][-1])
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

Transformers pipelinepythontransformers

import transformers
import torch
model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model_id,
    model_kwargs={"torch_dtype": torch.bfloat16},
    device_map="auto",
)
messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = pipeline(
    messages,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=True,
    temperature=0.6,
    top_p=0.9,
)
print(outputs[0]["generated_text"][-1])
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

Transformers pipelinepythontransformers

import transformers
import torch
model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model_id,
    model_kwargs={"torch_dtype": torch.bfloat16},
    device_map="auto",
)
messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = pipeline(
    messages,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=True,
    temperature=0.6,
    top_p=0.9,
)
print(outputs[0]["generated_text"][-1])
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

Transformers pipelinepythontransformers

import transformers
import torch
model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model_id,
    model_kwargs={"torch_dtype": torch.bfloat16},
    device_map="auto",
)
messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = pipeline(
    messages,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=True,
    temperature=0.6,
    top_p=0.9,
)
print(outputs[0]["generated_text"][-1])
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

Transformers pipelinepythontransformers

import transformers
import torch
model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model_id,
    model_kwargs={"torch_dtype": torch.bfloat16},
    device_map="auto",
)
messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = pipeline(
    messages,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=True,
    temperature=0.6,
    top_p=0.9,
)
print(outputs[0]["generated_text"][-1])
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

Transformers pipelinepythontransformers

import transformers
import torch
model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model_id,
    model_kwargs={"torch_dtype": torch.bfloat16},
    device_map="auto",
)
messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = pipeline(
    messages,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=True,
    temperature=0.6,
    top_p=0.9,
)
print(outputs[0]["generated_text"][-1])
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

Transformers pipelinepythontransformers

import transformers
import torch
model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model_id,
    model_kwargs={"torch_dtype": torch.bfloat16},
    device_map="auto",
)
messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = pipeline(
    messages,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=True,
    temperature=0.6,
    top_p=0.9,
)
print(outputs[0]["generated_text"][-1])
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

Transformers pipelinepythontransformers

import transformers
import torch
model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model_id,
    model_kwargs={"torch_dtype": torch.bfloat16},
    device_map="auto",
)
messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = pipeline(
    messages,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=True,
    temperature=0.6,
    top_p=0.9,
)
print(outputs[0]["generated_text"][-1])
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

Transformers pipelinepythontransformers

import transformers
import torch
model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model_id,
    model_kwargs={"torch_dtype": torch.bfloat16},
    device_map="auto",
)
messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = pipeline(
    messages,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=True,
    temperature=0.6,
    top_p=0.9,
)
print(outputs[0]["generated_text"][-1])
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

Transformers pipelinepythontransformers

import transformers
import torch
model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model_id,
    model_kwargs={"torch_dtype": torch.bfloat16},
    device_map="auto",
)
messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = pipeline(
    messages,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=True,
    temperature=0.6,
    top_p=0.9,
)
print(outputs[0]["generated_text"][-1])
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

Transformers pipelinepythontransformers

import transformers
import torch
model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model_id,
    model_kwargs={"torch_dtype": torch.bfloat16},
    device_map="auto",
)
messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = pipeline(
    messages,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=True,
    temperature=0.6,
    top_p=0.9,
)
print(outputs[0]["generated_text"][-1])
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

Transformers pipelinepythontransformers

import transformers
import torch
model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model_id,
    model_kwargs={"torch_dtype": torch.bfloat16},
    device_map="auto",
)
messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = pipeline(
    messages,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=True,
    temperature=0.6,
    top_p=0.9,
)
print(outputs[0]["generated_text"][-1])
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

Transformers pipelinepythontransformers

import transformers
import torch
model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model_id,
    model_kwargs={"torch_dtype": torch.bfloat16},
    device_map="auto",
)
messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = pipeline(
    messages,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=True,
    temperature=0.6,
    top_p=0.9,
)
print(outputs[0]["generated_text"][-1])
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

Transformers pipelinepythontransformers

import transformers
import torch
model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model_id,
    model_kwargs={"torch_dtype": torch.bfloat16},
    device_map="auto",
)
messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = pipeline(
    messages,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=True,
    temperature=0.6,
    top_p=0.9,
)
print(outputs[0]["generated_text"][-1])
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

Transformers pipelinepythontransformers

import transformers
import torch
model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model_id,
    model_kwargs={"torch_dtype": torch.bfloat16},
    device_map="auto",
)
messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = pipeline(
    messages,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=True,
    temperature=0.6,
    top_p=0.9,
)
print(outputs[0]["generated_text"][-1])
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

Transformers pipelinepythontransformers

import transformers
import torch
model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model_id,
    model_kwargs={"torch_dtype": torch.bfloat16},
    device_map="auto",
)
messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = pipeline(
    messages,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=True,
    temperature=0.6,
    top_p=0.9,
)
print(outputs[0]["generated_text"][-1])
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

Transformers pipelinepythontransformers

import transformers
import torch
model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model_id,
    model_kwargs={"torch_dtype": torch.bfloat16},
    device_map="auto",
)
messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = pipeline(
    messages,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=True,
    temperature=0.6,
    top_p=0.9,
)
print(outputs[0]["generated_text"][-1])
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

Transformers pipelinepythontransformers

import transformers
import torch
model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model_id,
    model_kwargs={"torch_dtype": torch.bfloat16},
    device_map="auto",
)
messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = pipeline(
    messages,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=True,
    temperature=0.6,
    top_p=0.9,
)
print(outputs[0]["generated_text"][-1])
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

Transformers pipelinepythontransformers

import transformers
import torch
model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model_id,
    model_kwargs={"torch_dtype": torch.bfloat16},
    device_map="auto",
)
messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = pipeline(
    messages,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=True,
    temperature=0.6,
    top_p=0.9,
)
print(outputs[0]["generated_text"][-1])
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

Transformers pipelinepythontransformers

import transformers
import torch
model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model_id,
    model_kwargs={"torch_dtype": torch.bfloat16},
    device_map="auto",
)
messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = pipeline(
    messages,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=True,
    temperature=0.6,
    top_p=0.9,
)
print(outputs[0]["generated_text"][-1])
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

Transformers pipelinepythontransformers

import transformers
import torch
model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model_id,
    model_kwargs={"torch_dtype": torch.bfloat16},
    device_map="auto",
)
messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = pipeline(
    messages,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=True,
    temperature=0.6,
    top_p=0.9,
)
print(outputs[0]["generated_text"][-1])
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

Transformers pipelinepythontransformers

import transformers
import torch
model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model_id,
    model_kwargs={"torch_dtype": torch.bfloat16},
    device_map="auto",
)
messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = pipeline(
    messages,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=True,
    temperature=0.6,
    top_p=0.9,
)
print(outputs[0]["generated_text"][-1])
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

Transformers pipelinepythontransformers

import transformers
import torch
model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model_id,
    model_kwargs={"torch_dtype": torch.bfloat16},
    device_map="auto",
)
messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = pipeline(
    messages,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=True,
    temperature=0.6,
    top_p=0.9,
)
print(outputs[0]["generated_text"][-1])
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

Transformers pipelinepythontransformers

import transformers
import torch
model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model_id,
    model_kwargs={"torch_dtype": torch.bfloat16},
    device_map="auto",
)
messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = pipeline(
    messages,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=True,
    temperature=0.6,
    top_p=0.9,
)
print(outputs[0]["generated_text"][-1])
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

Transformers pipelinepythontransformers

import transformers
import torch
model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model_id,
    model_kwargs={"torch_dtype": torch.bfloat16},
    device_map="auto",
)
messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = pipeline(
    messages,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=True,
    temperature=0.6,
    top_p=0.9,
)
print(outputs[0]["generated_text"][-1])
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

Transformers pipelinepythontransformers

import transformers
import torch
model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model_id,
    model_kwargs={"torch_dtype": torch.bfloat16},
    device_map="auto",
)
messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = pipeline(
    messages,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=True,
    temperature=0.6,
    top_p=0.9,
)
print(outputs[0]["generated_text"][-1])
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

Transformers pipelinepythontransformers

import transformers
import torch
model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model_id,
    model_kwargs={"torch_dtype": torch.bfloat16},
    device_map="auto",
)
messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = pipeline(
    messages,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=True,
    temperature=0.6,
    top_p=0.9,
)
print(outputs[0]["generated_text"][-1])
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

Transformers pipelinepythontransformers

import transformers
import torch
model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model_id,
    model_kwargs={"torch_dtype": torch.bfloat16},
    device_map="auto",
)
messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = pipeline(
    messages,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=True,
    temperature=0.6,
    top_p=0.9,
)
print(outputs[0]["generated_text"][-1])
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

Transformers pipelinepythontransformers

import transformers
import torch
model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model_id,
    model_kwargs={"torch_dtype": torch.bfloat16},
    device_map="auto",
)
messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = pipeline(
    messages,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=True,
    temperature=0.6,
    top_p=0.9,
)
print(outputs[0]["generated_text"][-1])
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

Transformers pipelinepythontransformers

import transformers
import torch
model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model_id,
    model_kwargs={"torch_dtype": torch.bfloat16},
    device_map="auto",
)
messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = pipeline(
    messages,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=True,
    temperature=0.6,
    top_p=0.9,
)
print(outputs[0]["generated_text"][-1])
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

Transformers pipelinepythontransformers

import transformers
import torch
model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model_id,
    model_kwargs={"torch_dtype": torch.bfloat16},
    device_map="auto",
)
messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = pipeline(
    messages,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=True,
    temperature=0.6,
    top_p=0.9,
)
print(outputs[0]["generated_text"][-1])
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

Transformers pipelinepythontransformers

import transformers
import torch
model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model_id,
    model_kwargs={"torch_dtype": torch.bfloat16},
    device_map="auto",
)
messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = pipeline(
    messages,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=True,
    temperature=0.6,
    top_p=0.9,
)
print(outputs[0]["generated_text"][-1])
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

Transformers pipelinepythontransformers

import transformers
import torch
model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model_id,
    model_kwargs={"torch_dtype": torch.bfloat16},
    device_map="auto",
)
messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = pipeline(
    messages,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=True,
    temperature=0.6,
    top_p=0.9,
)
print(outputs[0]["generated_text"][-1])
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

Transformers pipelinepythontransformers

import transformers
import torch
model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model_id,
    model_kwargs={"torch_dtype": torch.bfloat16},
    device_map="auto",
)
messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = pipeline(
    messages,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=True,
    temperature=0.6,
    top_p=0.9,
)
print(outputs[0]["generated_text"][-1])
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

Transformers pipelinepythontransformers

import transformers
import torch
model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model_id,
    model_kwargs={"torch_dtype": torch.bfloat16},
    device_map="auto",
)
messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = pipeline(
    messages,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=True,
    temperature=0.6,
    top_p=0.9,
)
print(outputs[0]["generated_text"][-1])
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

Transformers pipelinepythontransformers

import transformers
import torch
model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model_id,
    model_kwargs={"torch_dtype": torch.bfloat16},
    device_map="auto",
)
messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = pipeline(
    messages,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=True,
    temperature=0.6,
    top_p=0.9,
)
print(outputs[0]["generated_text"][-1])
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

Transformers pipelinepythontransformers

import transformers
import torch
model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model_id,
    model_kwargs={"torch_dtype": torch.bfloat16},
    device_map="auto",
)
messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = pipeline(
    messages,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=True,
    temperature=0.6,
    top_p=0.9,
)
print(outputs[0]["generated_text"][-1])
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

Transformers pipelinepythontransformers

import transformers
import torch
model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model_id,
    model_kwargs={"torch_dtype": torch.bfloat16},
    device_map="auto",
)
messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = pipeline(
    messages,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=True,
    temperature=0.6,
    top_p=0.9,
)
print(outputs[0]["generated_text"][-1])
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

Transformers pipelinepythontransformers

import transformers
import torch
model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model_id,
    model_kwargs={"torch_dtype": torch.bfloat16},
    device_map="auto",
)
messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = pipeline(
    messages,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=True,
    temperature=0.6,
    top_p=0.9,
)
print(outputs[0]["generated_text"][-1])
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

Transformers pipelinepythontransformers

import transformers
import torch
model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model_id,
    model_kwargs={"torch_dtype": torch.bfloat16},
    device_map="auto",
)
messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = pipeline(
    messages,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=True,
    temperature=0.6,
    top_p=0.9,
)
print(outputs[0]["generated_text"][-1])
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

Transformers pipelinepythontransformers

import transformers
import torch
model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model_id,
    model_kwargs={"torch_dtype": torch.bfloat16},
    device_map="auto",
)
messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = pipeline(
    messages,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=True,
    temperature=0.6,
    top_p=0.9,
)
print(outputs[0]["generated_text"][-1])
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

Transformers pipelinepythontransformers

import transformers
import torch
model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model_id,
    model_kwargs={"torch_dtype": torch.bfloat16},
    device_map="auto",
)
messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = pipeline(
    messages,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=True,
    temperature=0.6,
    top_p=0.9,
)
print(outputs[0]["generated_text"][-1])
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

Transformers pipelinepythontransformers

import transformers
import torch
model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model_id,
    model_kwargs={"torch_dtype": torch.bfloat16},
    device_map="auto",
)
messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = pipeline(
    messages,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=True,
    temperature=0.6,
    top_p=0.9,
)
print(outputs[0]["generated_text"][-1])
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

Transformers pipelinepythontransformers

import transformers
import torch
model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model_id,
    model_kwargs={"torch_dtype": torch.bfloat16},
    device_map="auto",
)
messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = pipeline(
    messages,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=True,
    temperature=0.6,
    top_p=0.9,
)
print(outputs[0]["generated_text"][-1])
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

Transformers pipelinepythontransformers

import transformers
import torch
model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model_id,
    model_kwargs={"torch_dtype": torch.bfloat16},
    device_map="auto",
)
messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = pipeline(
    messages,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=True,
    temperature=0.6,
    top_p=0.9,
)
print(outputs[0]["generated_text"][-1])
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

Transformers pipelinepythontransformers

import transformers
import torch
model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model_id,
    model_kwargs={"torch_dtype": torch.bfloat16},
    device_map="auto",
)
messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = pipeline(
    messages,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=True,
    temperature=0.6,
    top_p=0.9,
)
print(outputs[0]["generated_text"][-1])
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

Transformers pipelinepythontransformers

import transformers
import torch
model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model_id,
    model_kwargs={"torch_dtype": torch.bfloat16},
    device_map="auto",
)
messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = pipeline(
    messages,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=True,
    temperature=0.6,
    top_p=0.9,
)
print(outputs[0]["generated_text"][-1])
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

Transformers pipelinepythontransformers

import transformers
import torch
model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model_id,
    model_kwargs={"torch_dtype": torch.bfloat16},
    device_map="auto",
)
messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = pipeline(
    messages,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=True,
    temperature=0.6,
    top_p=0.9,
)
print(outputs[0]["generated_text"][-1])
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

Transformers pipelinepythontransformers

import transformers
import torch
model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model_id,
    model_kwargs={"torch_dtype": torch.bfloat16},
    device_map="auto",
)
messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = pipeline(
    messages,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=True,
    temperature=0.6,
    top_p=0.9,
)
print(outputs[0]["generated_text"][-1])
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

Transformers pipelinepythontransformers

import transformers
import torch
model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model_id,
    model_kwargs={"torch_dtype": torch.bfloat16},
    device_map="auto",
)
messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = pipeline(
    messages,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=True,
    temperature=0.6,
    top_p=0.9,
)
print(outputs[0]["generated_text"][-1])
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

Transformers pipelinepythontransformers

import transformers
import torch
model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model_id,
    model_kwargs={"torch_dtype": torch.bfloat16},
    device_map="auto",
)
messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = pipeline(
    messages,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=True,
    temperature=0.6,
    top_p=0.9,
)
print(outputs[0]["generated_text"][-1])
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

Transformers pipelinepythontransformers

import transformers
import torch
model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model_id,
    model_kwargs={"torch_dtype": torch.bfloat16},
    device_map="auto",
)
messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = pipeline(
    messages,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=True,
    temperature=0.6,
    top_p=0.9,
)
print(outputs[0]["generated_text"][-1])
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

Transformers pipelinepythontransformers

import transformers
import torch
model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model_id,
    model_kwargs={"torch_dtype": torch.bfloat16},
    device_map="auto",
)
messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = pipeline(
    messages,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=True,
    temperature=0.6,
    top_p=0.9,
)
print(outputs[0]["generated_text"][-1])
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

Transformers pipelinepythontransformers

import transformers
import torch
model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model_id,
    model_kwargs={"torch_dtype": torch.bfloat16},
    device_map="auto",
)
messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = pipeline(
    messages,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=True,
    temperature=0.6,
    top_p=0.9,
)
print(outputs[0]["generated_text"][-1])
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

Transformers pipelinepythontransformers

import transformers
import torch
model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model_id,
    model_kwargs={"torch_dtype": torch.bfloat16},
    device_map="auto",
)
messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = pipeline(
    messages,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=True,
    temperature=0.6,
    top_p=0.9,
)
print(outputs[0]["generated_text"][-1])
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

Transformers pipelinepythontransformers

import transformers
import torch
model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model_id,
    model_kwargs={"torch_dtype": torch.bfloat16},
    device_map="auto",
)
messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = pipeline(
    messages,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=True,
    temperature=0.6,
    top_p=0.9,
)
print(outputs[0]["generated_text"][-1])
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

Transformers pipelinepythontransformers

import transformers
import torch
model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model_id,
    model_kwargs={"torch_dtype": torch.bfloat16},
    device_map="auto",
)
messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = pipeline(
    messages,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=True,
    temperature=0.6,
    top_p=0.9,
)
print(outputs[0]["generated_text"][-1])
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

Transformers pipelinepythontransformers

import transformers
import torch
model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model_id,
    model_kwargs={"torch_dtype": torch.bfloat16},
    device_map="auto",
)
messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = pipeline(
    messages,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=True,
    temperature=0.6,
    top_p=0.9,
)
print(outputs[0]["generated_text"][-1])
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

Transformers pipelinepythontransformers

import transformers
import torch
model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model_id,
    model_kwargs={"torch_dtype": torch.bfloat16},
    device_map="auto",
)
messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = pipeline(
    messages,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=True,
    temperature=0.6,
    top_p=0.9,
)
print(outputs[0]["generated_text"][-1])
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

Transformers pipelinepythontransformers

import transformers
import torch
model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model_id,
    model_kwargs={"torch_dtype": torch.bfloat16},
    device_map="auto",
)
messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = pipeline(
    messages,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=True,
    temperature=0.6,
    top_p=0.9,
)
print(outputs[0]["generated_text"][-1])
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

Transformers pipelinepythontransformers

import transformers
import torch
model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model_id,
    model_kwargs={"torch_dtype": torch.bfloat16},
    device_map="auto",
)
messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = pipeline(
    messages,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=True,
    temperature=0.6,
    top_p=0.9,
)
print(outputs[0]["generated_text"][-1])
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

Transformers pipelinepythontransformers

import transformers
import torch
model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model_id,
    model_kwargs={"torch_dtype": torch.bfloat16},
    device_map="auto",
)
messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = pipeline(
    messages,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=True,
    temperature=0.6,
    top_p=0.9,
)
print(outputs[0]["generated_text"][-1])
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

Transformers pipelinepythontransformers

import transformers
import torch
model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model_id,
    model_kwargs={"torch_dtype": torch.bfloat16},
    device_map="auto",
)
messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = pipeline(
    messages,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=True,
    temperature=0.6,
    top_p=0.9,
)
print(outputs[0]["generated_text"][-1])
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

Transformers pipelinepythontransformers

import transformers
import torch
model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model_id,
    model_kwargs={"torch_dtype": torch.bfloat16},
    device_map="auto",
)
messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = pipeline(
    messages,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=True,
    temperature=0.6,
    top_p=0.9,
)
print(outputs[0]["generated_text"][-1])
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

Transformers pipelinepythontransformers

import transformers
import torch
model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model_id,
    model_kwargs={"torch_dtype": torch.bfloat16},
    device_map="auto",
)
messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = pipeline(
    messages,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=True,
    temperature=0.6,
    top_p=0.9,
)
print(outputs[0]["generated_text"][-1])
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

Transformers pipelinepythontransformers

import transformers
import torch
model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model_id,
    model_kwargs={"torch_dtype": torch.bfloat16},
    device_map="auto",
)
messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = pipeline(
    messages,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=True,
    temperature=0.6,
    top_p=0.9,
)
print(outputs[0]["generated_text"][-1])
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

Transformers pipelinepythontransformers

import transformers
import torch
model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model_id,
    model_kwargs={"torch_dtype": torch.bfloat16},
    device_map="auto",
)
messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = pipeline(
    messages,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=True,
    temperature=0.6,
    top_p=0.9,
)
print(outputs[0]["generated_text"][-1])
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

Transformers pipelinepythontransformers

import transformers
import torch
model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model_id,
    model_kwargs={"torch_dtype": torch.bfloat16},
    device_map="auto",
)
messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = pipeline(
    messages,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=True,
    temperature=0.6,
    top_p=0.9,
)
print(outputs[0]["generated_text"][-1])
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

Transformers pipelinepythontransformers

import transformers
import torch
model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model_id,
    model_kwargs={"torch_dtype": torch.bfloat16},
    device_map="auto",
)
messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = pipeline(
    messages,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=True,
    temperature=0.6,
    top_p=0.9,
)
print(outputs[0]["generated_text"][-1])
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

Transformers pipelinepythontransformers

import transformers
import torch
model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model_id,
    model_kwargs={"torch_dtype": torch.bfloat16},
    device_map="auto",
)
messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = pipeline(
    messages,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=True,
    temperature=0.6,
    top_p=0.9,
)
print(outputs[0]["generated_text"][-1])
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

Transformers pipelinepythontransformers

import transformers
import torch
model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model_id,
    model_kwargs={"torch_dtype": torch.bfloat16},
    device_map="auto",
)
messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = pipeline(
    messages,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=True,
    temperature=0.6,
    top_p=0.9,
)
print(outputs[0]["generated_text"][-1])
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

Transformers pipelinepythontransformers

import transformers
import torch
model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model_id,
    model_kwargs={"torch_dtype": torch.bfloat16},
    device_map="auto",
)
messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = pipeline(
    messages,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=True,
    temperature=0.6,
    top_p=0.9,
)
print(outputs[0]["generated_text"][-1])
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

Transformers pipelinepythontransformers

import transformers
import torch
model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model_id,
    model_kwargs={"torch_dtype": torch.bfloat16},
    device_map="auto",
)
messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = pipeline(
    messages,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=True,
    temperature=0.6,
    top_p=0.9,
)
print(outputs[0]["generated_text"][-1])
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

Transformers pipelinepythontransformers

import transformers
import torch
model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model_id,
    model_kwargs={"torch_dtype": torch.bfloat16},
    device_map="auto",
)
messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = pipeline(
    messages,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=True,
    temperature=0.6,
    top_p=0.9,
)
print(outputs[0]["generated_text"][-1])
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

Transformers pipelinepythontransformers

import transformers
import torch
model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model_id,
    model_kwargs={"torch_dtype": torch.bfloat16},
    device_map="auto",
)
messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = pipeline(
    messages,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=True,
    temperature=0.6,
    top_p=0.9,
)
print(outputs[0]["generated_text"][-1])
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

Transformers pipelinepythontransformers

import transformers
import torch
model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model_id,
    model_kwargs={"torch_dtype": torch.bfloat16},
    device_map="auto",
)
messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = pipeline(
    messages,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=True,
    temperature=0.6,
    top_p=0.9,
)
print(outputs[0]["generated_text"][-1])
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

Transformers pipelinepythontransformers

import transformers
import torch
model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model_id,
    model_kwargs={"torch_dtype": torch.bfloat16},
    device_map="auto",
)
messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = pipeline(
    messages,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=True,
    temperature=0.6,
    top_p=0.9,
)
print(outputs[0]["generated_text"][-1])
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

Transformers pipelinepythontransformers

import transformers
import torch
model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model_id,
    model_kwargs={"torch_dtype": torch.bfloat16},
    device_map="auto",
)
messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = pipeline(
    messages,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=True,
    temperature=0.6,
    top_p=0.9,
)
print(outputs[0]["generated_text"][-1])
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

Transformers pipelinepythontransformers

import transformers
import torch
model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model_id,
    model_kwargs={"torch_dtype": torch.bfloat16},
    device_map="auto",
)
messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = pipeline(
    messages,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=True,
    temperature=0.6,
    top_p=0.9,
)
print(outputs[0]["generated_text"][-1])
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

Transformers pipelinepythontransformers

import transformers
import torch
model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model_id,
    model_kwargs={"torch_dtype": torch.bfloat16},
    device_map="auto",
)
messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = pipeline(
    messages,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=True,
    temperature=0.6,
    top_p=0.9,
)
print(outputs[0]["generated_text"][-1])
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

Transformers pipelinepythontransformers

import transformers
import torch
model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model_id,
    model_kwargs={"torch_dtype": torch.bfloat16},
    device_map="auto",
)
messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = pipeline(
    messages,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=True,
    temperature=0.6,
    top_p=0.9,
)
print(outputs[0]["generated_text"][-1])
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

Transformers pipelinepythontransformers

import transformers
import torch
model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model_id,
    model_kwargs={"torch_dtype": torch.bfloat16},
    device_map="auto",
)
messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = pipeline(
    messages,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=True,
    temperature=0.6,
    top_p=0.9,
)
print(outputs[0]["generated_text"][-1])
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

Transformers pipelinepythontransformers

import transformers
import torch
model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model_id,
    model_kwargs={"torch_dtype": torch.bfloat16},
    device_map="auto",
)
messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = pipeline(
    messages,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=True,
    temperature=0.6,
    top_p=0.9,
)
print(outputs[0]["generated_text"][-1])
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

Transformers pipelinepythontransformers

import transformers
import torch
model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model_id,
    model_kwargs={"torch_dtype": torch.bfloat16},
    device_map="auto",
)
messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = pipeline(
    messages,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=True,
    temperature=0.6,
    top_p=0.9,
)
print(outputs[0]["generated_text"][-1])
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

Transformers pipelinepythontransformers

import transformers
import torch
model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model_id,
    model_kwargs={"torch_dtype": torch.bfloat16},
    device_map="auto",
)
messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = pipeline(
    messages,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=True,
    temperature=0.6,
    top_p=0.9,
)
print(outputs[0]["generated_text"][-1])
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

Transformers pipelinepythontransformers

import transformers
import torch
model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model_id,
    model_kwargs={"torch_dtype": torch.bfloat16},
    device_map="auto",
)
messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = pipeline(
    messages,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=True,
    temperature=0.6,
    top_p=0.9,
)
print(outputs[0]["generated_text"][-1])
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

Transformers pipelinepythontransformers

import transformers
import torch
model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model_id,
    model_kwargs={"torch_dtype": torch.bfloat16},
    device_map="auto",
)
messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = pipeline(
    messages,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=True,
    temperature=0.6,
    top_p=0.9,
)
print(outputs[0]["generated_text"][-1])
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

Transformers pipelinepythontransformers

import transformers
import torch
model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model_id,
    model_kwargs={"torch_dtype": torch.bfloat16},
    device_map="auto",
)
messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = pipeline(
    messages,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=True,
    temperature=0.6,
    top_p=0.9,
)
print(outputs[0]["generated_text"][-1])
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

Transformers pipelinepythontransformers

import transformers
import torch
model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model_id,
    model_kwargs={"torch_dtype": torch.bfloat16},
    device_map="auto",
)
messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = pipeline(
    messages,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=True,
    temperature=0.6,
    top_p=0.9,
)
print(outputs[0]["generated_text"][-1])
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

Transformers pipelinepythontransformers

import transformers
import torch
model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model_id,
    model_kwargs={"torch_dtype": torch.bfloat16},
    device_map="auto",
)
messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = pipeline(
    messages,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=True,
    temperature=0.6,
    top_p=0.9,
)
print(outputs[0]["generated_text"][-1])
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

Transformers pipelinepythontransformers

import transformers
import torch
model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model_id,
    model_kwargs={"torch_dtype": torch.bfloat16},
    device_map="auto",
)
messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = pipeline(
    messages,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=True,
    temperature=0.6,
    top_p=0.9,
)
print(outputs[0]["generated_text"][-1])
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

Transformers pipelinepythontransformers

import transformers
import torch
model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model_id,
    model_kwargs={"torch_dtype": torch.bfloat16},
    device_map="auto",
)
messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = pipeline(
    messages,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=True,
    temperature=0.6,
    top_p=0.9,
)
print(outputs[0]["generated_text"][-1])
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

Transformers pipelinepythontransformers

import transformers
import torch
model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model_id,
    model_kwargs={"torch_dtype": torch.bfloat16},
    device_map="auto",
)
messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = pipeline(
    messages,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=True,
    temperature=0.6,
    top_p=0.9,
)
print(outputs[0]["generated_text"][-1])
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

Transformers pipelinepythontransformers

import transformers
import torch
model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model_id,
    model_kwargs={"torch_dtype": torch.bfloat16},
    device_map="auto",
)
messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = pipeline(
    messages,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=True,
    temperature=0.6,
    top_p=0.9,
)
print(outputs[0]["generated_text"][-1])
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

Transformers pipelinepythontransformers

import transformers
import torch
model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model_id,
    model_kwargs={"torch_dtype": torch.bfloat16},
    device_map="auto",
)
messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = pipeline(
    messages,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=True,
    temperature=0.6,
    top_p=0.9,
)
print(outputs[0]["generated_text"][-1])
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

Transformers pipelinepythontransformers

import transformers
import torch
model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model_id,
    model_kwargs={"torch_dtype": torch.bfloat16},
    device_map="auto",
)
messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = pipeline(
    messages,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=True,
    temperature=0.6,
    top_p=0.9,
)
print(outputs[0]["generated_text"][-1])
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

Transformers pipelinepythontransformers

import transformers
import torch
model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model_id,
    model_kwargs={"torch_dtype": torch.bfloat16},
    device_map="auto",
)
messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = pipeline(
    messages,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=True,
    temperature=0.6,
    top_p=0.9,
)
print(outputs[0]["generated_text"][-1])
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

Transformers pipelinepythontransformers

import transformers
import torch
model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model_id,
    model_kwargs={"torch_dtype": torch.bfloat16},
    device_map="auto",
)
messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = pipeline(
    messages,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=True,
    temperature=0.6,
    top_p=0.9,
)
print(outputs[0]["generated_text"][-1])
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

Transformers pipelinepythontransformers

import transformers
import torch
model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model_id,
    model_kwargs={"torch_dtype": torch.bfloat16},
    device_map="auto",
)
messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = pipeline(
    messages,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=True,
    temperature=0.6,
    top_p=0.9,
)
print(outputs[0]["generated_text"][-1])
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

Transformers pipelinepythontransformers

import transformers
import torch
model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model_id,
    model_kwargs={"torch_dtype": torch.bfloat16},
    device_map="auto",
)
messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = pipeline(
    messages,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=True,
    temperature=0.6,
    top_p=0.9,
)
print(outputs[0]["generated_text"][-1])
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

Transformers pipelinepythontransformers

import transformers
import torch
model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model_id,
    model_kwargs={"torch_dtype": torch.bfloat16},
    device_map="auto",
)
messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = pipeline(
    messages,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=True,
    temperature=0.6,
    top_p=0.9,
)
print(outputs[0]["generated_text"][-1])
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

Transformers pipelinepythontransformers

import transformers
import torch
model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model_id,
    model_kwargs={"torch_dtype": torch.bfloat16},
    device_map="auto",
)
messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = pipeline(
    messages,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=True,
    temperature=0.6,
    top_p=0.9,
)
print(outputs[0]["generated_text"][-1])
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

Transformers pipelinepythontransformers

import transformers
import torch
model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model_id,
    model_kwargs={"torch_dtype": torch.bfloat16},
    device_map="auto",
)
messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = pipeline(
    messages,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=True,
    temperature=0.6,
    top_p=0.9,
)
print(outputs[0]["generated_text"][-1])
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

Transformers pipelinepythontransformers

import transformers
import torch
model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model_id,
    model_kwargs={"torch_dtype": torch.bfloat16},
    device_map="auto",
)
messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = pipeline(
    messages,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=True,
    temperature=0.6,
    top_p=0.9,
)
print(outputs[0]["generated_text"][-1])
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

Transformers pipelinepythontransformers

import transformers
import torch
model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model_id,
    model_kwargs={"torch_dtype": torch.bfloat16},
    device_map="auto",
)
messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = pipeline(
    messages,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=True,
    temperature=0.6,
    top_p=0.9,
)
print(outputs[0]["generated_text"][-1])
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

Transformers pipelinepythontransformers

import transformers
import torch
model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model_id,
    model_kwargs={"torch_dtype": torch.bfloat16},
    device_map="auto",
)
messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = pipeline(
    messages,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=True,
    temperature=0.6,
    top_p=0.9,
)
print(outputs[0]["generated_text"][-1])
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

Transformers pipelinepythontransformers

import transformers
import torch
model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model_id,
    model_kwargs={"torch_dtype": torch.bfloat16},
    device_map="auto",
)
messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = pipeline(
    messages,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=True,
    temperature=0.6,
    top_p=0.9,
)
print(outputs[0]["generated_text"][-1])
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

Transformers pipelinepythontransformers

import transformers
import torch
model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model_id,
    model_kwargs={"torch_dtype": torch.bfloat16},
    device_map="auto",
)
messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = pipeline(
    messages,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=True,
    temperature=0.6,
    top_p=0.9,
)
print(outputs[0]["generated_text"][-1])
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

Transformers pipelinepythontransformers

import transformers
import torch
model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model_id,
    model_kwargs={"torch_dtype": torch.bfloat16},
    device_map="auto",
)
messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = pipeline(
    messages,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=True,
    temperature=0.6,
    top_p=0.9,
)
print(outputs[0]["generated_text"][-1])
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

Transformers pipelinepythontransformers

import transformers
import torch
model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model_id,
    model_kwargs={"torch_dtype": torch.bfloat16},
    device_map="auto",
)
messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = pipeline(
    messages,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=True,
    temperature=0.6,
    top_p=0.9,
)
print(outputs[0]["generated_text"][-1])
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

Transformers pipelinepythontransformers

import transformers
import torch
model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model_id,
    model_kwargs={"torch_dtype": torch.bfloat16},
    device_map="auto",
)
messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = pipeline(
    messages,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=True,
    temperature=0.6,
    top_p=0.9,
)
print(outputs[0]["generated_text"][-1])
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

Transformers pipelinepythontransformers

import transformers
import torch
model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model_id,
    model_kwargs={"torch_dtype": torch.bfloat16},
    device_map="auto",
)
messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = pipeline(
    messages,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=True,
    temperature=0.6,
    top_p=0.9,
)
print(outputs[0]["generated_text"][-1])
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

Transformers pipelinepythontransformers

import transformers
import torch
model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model_id,
    model_kwargs={"torch_dtype": torch.bfloat16},
    device_map="auto",
)
messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = pipeline(
    messages,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=True,
    temperature=0.6,
    top_p=0.9,
)
print(outputs[0]["generated_text"][-1])
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

Transformers pipelinepythontransformers

import transformers
import torch
model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model_id,
    model_kwargs={"torch_dtype": torch.bfloat16},
    device_map="auto",
)
messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = pipeline(
    messages,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=True,
    temperature=0.6,
    top_p=0.9,
)
print(outputs[0]["generated_text"][-1])
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

Transformers pipelinepythontransformers

import transformers
import torch
model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model_id,
    model_kwargs={"torch_dtype": torch.bfloat16},
    device_map="auto",
)
messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = pipeline(
    messages,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=True,
    temperature=0.6,
    top_p=0.9,
)
print(outputs[0]["generated_text"][-1])
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

Transformers pipelinepythontransformers

import transformers
import torch
model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model_id,
    model_kwargs={"torch_dtype": torch.bfloat16},
    device_map="auto",
)
messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = pipeline(
    messages,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=True,
    temperature=0.6,
    top_p=0.9,
)
print(outputs[0]["generated_text"][-1])
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

Transformers pipelinepythontransformers

import transformers
import torch
model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model_id,
    model_kwargs={"torch_dtype": torch.bfloat16},
    device_map="auto",
)
messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = pipeline(
    messages,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=True,
    temperature=0.6,
    top_p=0.9,
)
print(outputs[0]["generated_text"][-1])
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

Transformers pipelinepythontransformers

import transformers
import torch
model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model_id,
    model_kwargs={"torch_dtype": torch.bfloat16},
    device_map="auto",
)
messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = pipeline(
    messages,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=True,
    temperature=0.6,
    top_p=0.9,
)
print(outputs[0]["generated_text"][-1])
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

Transformers pipelinepythontransformers

import transformers
import torch
model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model_id,
    model_kwargs={"torch_dtype": torch.bfloat16},
    device_map="auto",
)
messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = pipeline(
    messages,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=True,
    temperature=0.6,
    top_p=0.9,
)
print(outputs[0]["generated_text"][-1])
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

X² = 1pythontransformers

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto",
)

messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    add_generation_prompt=True,
    return_tensors="pt"
).to(model.device)

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = model.generate(
    input_ids,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=False,
)
response = outputs[0][input_ids.shape[-1]:]
print(tokenizer.decode(response, skip_special_tokens=True))
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

X² = 1pythontransformers

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto",
)

messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    add_generation_prompt=True,
    return_tensors="pt"
).to(model.device)

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = model.generate(
    input_ids,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=False,
)
response = outputs[0][input_ids.shape[-1]:]
print(tokenizer.decode(response, skip_special_tokens=True))
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

X² = 1pythontransformers

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto",
)

messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    add_generation_prompt=True,
    return_tensors="pt"
).to(model.device)

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = model.generate(
    input_ids,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=False,
)
response = outputs[0][input_ids.shape[-1]:]
print(tokenizer.decode(response, skip_special_tokens=True))
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

X² = 1pythontransformers

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto",
)

messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    add_generation_prompt=True,
    return_tensors="pt"
).to(model.device)

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = model.generate(
    input_ids,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=False,
)
response = outputs[0][input_ids.shape[-1]:]
print(tokenizer.decode(response, skip_special_tokens=True))
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

X² = 1pythontransformers

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto",
)

messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    add_generation_prompt=True,
    return_tensors="pt"
).to(model.device)

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = model.generate(
    input_ids,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=False,
)
response = outputs[0][input_ids.shape[-1]:]
print(tokenizer.decode(response, skip_special_tokens=True))
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

X² = 1pythontransformers

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto",
)

messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    add_generation_prompt=True,
    return_tensors="pt"
).to(model.device)

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = model.generate(
    input_ids,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=False,
)
response = outputs[0][input_ids.shape[-1]:]
print(tokenizer.decode(response, skip_special_tokens=True))
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

X² = 1pythontransformers

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto",
)

messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    add_generation_prompt=True,
    return_tensors="pt"
).to(model.device)

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = model.generate(
    input_ids,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=False,
)
response = outputs[0][input_ids.shape[-1]:]
print(tokenizer.decode(response, skip_special_tokens=True))
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

X² = 1pythontransformers

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto",
)

messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    add_generation_prompt=True,
    return_tensors="pt"
).to(model.device)

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = model.generate(
    input_ids,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=False,
)
response = outputs[0][input_ids.shape[-1]:]
print(tokenizer.decode(response, skip_special_tokens=True))
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

X² = 1pythontransformers

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto",
)

messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    add_generation_prompt=True,
    return_tensors="pt"
).to(model.device)

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = model.generate(
    input_ids,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=False,
)
response = outputs[0][input_ids.shape[-1]:]
print(tokenizer.decode(response, skip_special_tokens=True))
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

X² = 1pythontransformers

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto",
)

messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    add_generation_prompt=True,
    return_tensors="pt"
).to(model.device)

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = model.generate(
    input_ids,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=False,
)
response = outputs[0][input_ids.shape[-1]:]
print(tokenizer.decode(response, skip_special_tokens=True))
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

X² = 1pythontransformers

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto",
)

messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    add_generation_prompt=True,
    return_tensors="pt"
).to(model.device)

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = model.generate(
    input_ids,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=False,
)
response = outputs[0][input_ids.shape[-1]:]
print(tokenizer.decode(response, skip_special_tokens=True))
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

X² = 1pythontransformers

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto",
)

messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    add_generation_prompt=True,
    return_tensors="pt"
).to(model.device)

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = model.generate(
    input_ids,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=False,
)
response = outputs[0][input_ids.shape[-1]:]
print(tokenizer.decode(response, skip_special_tokens=True))
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

X² = 1pythontransformers

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto",
)

messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    add_generation_prompt=True,
    return_tensors="pt"
).to(model.device)

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = model.generate(
    input_ids,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=False,
)
response = outputs[0][input_ids.shape[-1]:]
print(tokenizer.decode(response, skip_special_tokens=True))
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

X² = 1pythontransformers

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto",
)

messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    add_generation_prompt=True,
    return_tensors="pt"
).to(model.device)

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = model.generate(
    input_ids,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=False,
)
response = outputs[0][input_ids.shape[-1]:]
print(tokenizer.decode(response, skip_special_tokens=True))
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

X² = 1pythontransformers

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto",
)

messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    add_generation_prompt=True,
    return_tensors="pt"
).to(model.device)

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = model.generate(
    input_ids,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=False,
)
response = outputs[0][input_ids.shape[-1]:]
print(tokenizer.decode(response, skip_special_tokens=True))
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

X² = 1pythontransformers

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto",
)

messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    add_generation_prompt=True,
    return_tensors="pt"
).to(model.device)

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = model.generate(
    input_ids,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=False,
)
response = outputs[0][input_ids.shape[-1]:]
print(tokenizer.decode(response, skip_special_tokens=True))
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

X² = 1pythontransformers

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto",
)

messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    add_generation_prompt=True,
    return_tensors="pt"
).to(model.device)

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = model.generate(
    input_ids,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=False,
)
response = outputs[0][input_ids.shape[-1]:]
print(tokenizer.decode(response, skip_special_tokens=True))
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

X² = 1pythontransformers

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto",
)

messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    add_generation_prompt=True,
    return_tensors="pt"
).to(model.device)

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = model.generate(
    input_ids,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=False,
)
response = outputs[0][input_ids.shape[-1]:]
print(tokenizer.decode(response, skip_special_tokens=True))
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

X² = 1pythontransformers

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto",
)

messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    add_generation_prompt=True,
    return_tensors="pt"
).to(model.device)

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = model.generate(
    input_ids,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=False,
)
response = outputs[0][input_ids.shape[-1]:]
print(tokenizer.decode(response, skip_special_tokens=True))
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

X² = 1pythontransformers

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto",
)

messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    add_generation_prompt=True,
    return_tensors="pt"
).to(model.device)

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = model.generate(
    input_ids,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=False,
)
response = outputs[0][input_ids.shape[-1]:]
print(tokenizer.decode(response, skip_special_tokens=True))
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

X² = 1pythontransformers

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto",
)

messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    add_generation_prompt=True,
    return_tensors="pt"
).to(model.device)

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = model.generate(
    input_ids,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=False,
)
response = outputs[0][input_ids.shape[-1]:]
print(tokenizer.decode(response, skip_special_tokens=True))
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

X² = 1pythontransformers

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto",
)

messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    add_generation_prompt=True,
    return_tensors="pt"
).to(model.device)

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = model.generate(
    input_ids,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=False,
)
response = outputs[0][input_ids.shape[-1]:]
print(tokenizer.decode(response, skip_special_tokens=True))
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

X² = 1pythontransformers

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto",
)

messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    add_generation_prompt=True,
    return_tensors="pt"
).to(model.device)

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = model.generate(
    input_ids,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=False,
)
response = outputs[0][input_ids.shape[-1]:]
print(tokenizer.decode(response, skip_special_tokens=True))
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

X² = 1pythontransformers

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto",
)

messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    add_generation_prompt=True,
    return_tensors="pt"
).to(model.device)

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = model.generate(
    input_ids,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=False,
)
response = outputs[0][input_ids.shape[-1]:]
print(tokenizer.decode(response, skip_special_tokens=True))
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

X² = 1pythontransformers

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto",
)

messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    add_generation_prompt=True,
    return_tensors="pt"
).to(model.device)

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = model.generate(
    input_ids,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=False,
)
response = outputs[0][input_ids.shape[-1]:]
print(tokenizer.decode(response, skip_special_tokens=True))
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

X² = 1pythontransformers

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto",
)

messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    add_generation_prompt=True,
    return_tensors="pt"
).to(model.device)

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = model.generate(
    input_ids,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=False,
)
response = outputs[0][input_ids.shape[-1]:]
print(tokenizer.decode(response, skip_special_tokens=True))
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

X² = 1pythontransformers

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto",
)

messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    add_generation_prompt=True,
    return_tensors="pt"
).to(model.device)

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = model.generate(
    input_ids,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=False,
)
response = outputs[0][input_ids.shape[-1]:]
print(tokenizer.decode(response, skip_special_tokens=True))
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

X² = 1pythontransformers

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto",
)

messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    add_generation_prompt=True,
    return_tensors="pt"
).to(model.device)

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = model.generate(
    input_ids,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=False,
)
response = outputs[0][input_ids.shape[-1]:]
print(tokenizer.decode(response, skip_special_tokens=True))
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

X² = 1pythontransformers

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto",
)

messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    add_generation_prompt=True,
    return_tensors="pt"
).to(model.device)

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = model.generate(
    input_ids,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=False,
)
response = outputs[0][input_ids.shape[-1]:]
print(tokenizer.decode(response, skip_special_tokens=True))
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

X² = 1pythontransformers

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto",
)

messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    add_generation_prompt=True,
    return_tensors="pt"
).to(model.device)

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = model.generate(
    input_ids,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=False,
)
response = outputs[0][input_ids.shape[-1]:]
print(tokenizer.decode(response, skip_special_tokens=True))
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

X² = 1pythontransformers

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto",
)

messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    add_generation_prompt=True,
    return_tensors="pt"
).to(model.device)

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = model.generate(
    input_ids,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=False,
)
response = outputs[0][input_ids.shape[-1]:]
print(tokenizer.decode(response, skip_special_tokens=True))
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

X² = 1pythontransformers

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto",
)

messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    add_generation_prompt=True,
    return_tensors="pt"
).to(model.device)

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = model.generate(
    input_ids,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=False,
)
response = outputs[0][input_ids.shape[-1]:]
print(tokenizer.decode(response, skip_special_tokens=True))
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

X² = 1pythontransformers

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto",
)

messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    add_generation_prompt=True,
    return_tensors="pt"
).to(model.device)

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = model.generate(
    input_ids,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=False,
)
response = outputs[0][input_ids.shape[-1]:]
print(tokenizer.decode(response, skip_special_tokens=True))
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

X² = 1pythontransformers

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto",
)

messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    add_generation_prompt=True,
    return_tensors="pt"
).to(model.device)

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = model.generate(
    input_ids,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=False,
)
response = outputs[0][input_ids.shape[-1]:]
print(tokenizer.decode(response, skip_special_tokens=True))
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

X² = 1pythontransformers

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto",
)

messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    add_generation_prompt=True,
    return_tensors="pt"
).to(model.device)

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = model.generate(
    input_ids,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=False,
)
response = outputs[0][input_ids.shape[-1]:]
print(tokenizer.decode(response, skip_special_tokens=True))
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

X² = 1pythontransformers

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto",
)

messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    add_generation_prompt=True,
    return_tensors="pt"
).to(model.device)

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = model.generate(
    input_ids,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=False,
)
response = outputs[0][input_ids.shape[-1]:]
print(tokenizer.decode(response, skip_special_tokens=True))
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

X² = 1pythontransformers

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto",
)

messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    add_generation_prompt=True,
    return_tensors="pt"
).to(model.device)

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = model.generate(
    input_ids,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=False,
)
response = outputs[0][input_ids.shape[-1]:]
print(tokenizer.decode(response, skip_special_tokens=True))
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

X² = 1pythontransformers

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto",
)

messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    add_generation_prompt=True,
    return_tensors="pt"
).to(model.device)

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = model.generate(
    input_ids,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=False,
)
response = outputs[0][input_ids.shape[-1]:]
print(tokenizer.decode(response, skip_special_tokens=True))
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

X² = 1pythontransformers

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto",
)

messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    add_generation_prompt=True,
    return_tensors="pt"
).to(model.device)

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = model.generate(
    input_ids,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=False,
)
response = outputs[0][input_ids.shape[-1]:]
print(tokenizer.decode(response, skip_special_tokens=True))
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

X² = 1pythontransformers

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto",
)

messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    add_generation_prompt=True,
    return_tensors="pt"
).to(model.device)

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = model.generate(
    input_ids,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=False,
)
response = outputs[0][input_ids.shape[-1]:]
print(tokenizer.decode(response, skip_special_tokens=True))
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

X² = 1pythontransformers

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto",
)

messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    add_generation_prompt=True,
    return_tensors="pt"
).to(model.device)

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = model.generate(
    input_ids,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=False,
)
response = outputs[0][input_ids.shape[-1]:]
print(tokenizer.decode(response, skip_special_tokens=True))
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

X² = 1pythontransformers

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto",
)

messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    add_generation_prompt=True,
    return_tensors="pt"
).to(model.device)

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = model.generate(
    input_ids,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=False,
)
response = outputs[0][input_ids.shape[-1]:]
print(tokenizer.decode(response, skip_special_tokens=True))
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

X² = 1pythontransformers

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto",
)

messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    add_generation_prompt=True,
    return_tensors="pt"
).to(model.device)

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = model.generate(
    input_ids,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=False,
)
response = outputs[0][input_ids.shape[-1]:]
print(tokenizer.decode(response, skip_special_tokens=True))
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

X² = 1pythontransformers

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto",
)

messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    add_generation_prompt=True,
    return_tensors="pt"
).to(model.device)

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = model.generate(
    input_ids,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=False,
)
response = outputs[0][input_ids.shape[-1]:]
print(tokenizer.decode(response, skip_special_tokens=True))
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

X² = 1pythontransformers

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto",
)

messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    add_generation_prompt=True,
    return_tensors="pt"
).to(model.device)

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = model.generate(
    input_ids,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=False,
)
response = outputs[0][input_ids.shape[-1]:]
print(tokenizer.decode(response, skip_special_tokens=True))
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

X² = 1pythontransformers

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto",
)

messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    add_generation_prompt=True,
    return_tensors="pt"
).to(model.device)

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = model.generate(
    input_ids,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=False,
)
response = outputs[0][input_ids.shape[-1]:]
print(tokenizer.decode(response, skip_special_tokens=True))
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

X² = 1pythontransformers

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto",
)

messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    add_generation_prompt=True,
    return_tensors="pt"
).to(model.device)

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = model.generate(
    input_ids,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=False,
)
response = outputs[0][input_ids.shape[-1]:]
print(tokenizer.decode(response, skip_special_tokens=True))
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

X² = 1pythontransformers

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto",
)

messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    add_generation_prompt=True,
    return_tensors="pt"
).to(model.device)

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = model.generate(
    input_ids,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=False,
)
response = outputs[0][input_ids.shape[-1]:]
print(tokenizer.decode(response, skip_special_tokens=True))
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

X² = 1pythontransformers

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto",
)

messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    add_generation_prompt=True,
    return_tensors="pt"
).to(model.device)

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = model.generate(
    input_ids,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=False,
)
response = outputs[0][input_ids.shape[-1]:]
print(tokenizer.decode(response, skip_special_tokens=True))
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

X² = 1pythontransformers

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto",
)

messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    add_generation_prompt=True,
    return_tensors="pt"
).to(model.device)

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = model.generate(
    input_ids,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=False,
)
response = outputs[0][input_ids.shape[-1]:]
print(tokenizer.decode(response, skip_special_tokens=True))
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

X² = 1pythontransformers

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto",
)

messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    add_generation_prompt=True,
    return_tensors="pt"
).to(model.device)

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = model.generate(
    input_ids,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=False,
)
response = outputs[0][input_ids.shape[-1]:]
print(tokenizer.decode(response, skip_special_tokens=True))
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

X² = 1pythontransformers

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto",
)

messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    add_generation_prompt=True,
    return_tensors="pt"
).to(model.device)

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = model.generate(
    input_ids,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=False,
)
response = outputs[0][input_ids.shape[-1]:]
print(tokenizer.decode(response, skip_special_tokens=True))
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

X² = 1pythontransformers

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto",
)

messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    add_generation_prompt=True,
    return_tensors="pt"
).to(model.device)

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = model.generate(
    input_ids,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=False,
)
response = outputs[0][input_ids.shape[-1]:]
print(tokenizer.decode(response, skip_special_tokens=True))
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

X² = 1pythontransformers

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto",
)

messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    add_generation_prompt=True,
    return_tensors="pt"
).to(model.device)

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = model.generate(
    input_ids,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=False,
)
response = outputs[0][input_ids.shape[-1]:]
print(tokenizer.decode(response, skip_special_tokens=True))
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

X² = 1pythontransformers

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto",
)

messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    add_generation_prompt=True,
    return_tensors="pt"
).to(model.device)

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = model.generate(
    input_ids,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=False,
)
response = outputs[0][input_ids.shape[-1]:]
print(tokenizer.decode(response, skip_special_tokens=True))
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

X² = 1pythontransformers

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto",
)

messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    add_generation_prompt=True,
    return_tensors="pt"
).to(model.device)

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = model.generate(
    input_ids,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=False,
)
response = outputs[0][input_ids.shape[-1]:]
print(tokenizer.decode(response, skip_special_tokens=True))
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

X² = 1pythontransformers

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto",
)

messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    add_generation_prompt=True,
    return_tensors="pt"
).to(model.device)

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = model.generate(
    input_ids,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=False,
)
response = outputs[0][input_ids.shape[-1]:]
print(tokenizer.decode(response, skip_special_tokens=True))
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

X² = 1pythontransformers

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto",
)

messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    add_generation_prompt=True,
    return_tensors="pt"
).to(model.device)

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = model.generate(
    input_ids,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=False,
)
response = outputs[0][input_ids.shape[-1]:]
print(tokenizer.decode(response, skip_special_tokens=True))
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

X² = 1pythontransformers

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto",
)

messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    add_generation_prompt=True,
    return_tensors="pt"
).to(model.device)

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = model.generate(
    input_ids,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=False,
)
response = outputs[0][input_ids.shape[-1]:]
print(tokenizer.decode(response, skip_special_tokens=True))
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

X² = 1pythontransformers

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto",
)

messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    add_generation_prompt=True,
    return_tensors="pt"
).to(model.device)

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = model.generate(
    input_ids,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=False,
)
response = outputs[0][input_ids.shape[-1]:]
print(tokenizer.decode(response, skip_special_tokens=True))
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

X² = 1pythontransformers

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto",
)

messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    add_generation_prompt=True,
    return_tensors="pt"
).to(model.device)

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = model.generate(
    input_ids,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=False,
)
response = outputs[0][input_ids.shape[-1]:]
print(tokenizer.decode(response, skip_special_tokens=True))
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

X² = 1pythontransformers

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto",
)

messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    add_generation_prompt=True,
    return_tensors="pt"
).to(model.device)

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = model.generate(
    input_ids,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=False,
)
response = outputs[0][input_ids.shape[-1]:]
print(tokenizer.decode(response, skip_special_tokens=True))
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

X² = 1pythontransformers

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto",
)

messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    add_generation_prompt=True,
    return_tensors="pt"
).to(model.device)

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = model.generate(
    input_ids,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=False,
)
response = outputs[0][input_ids.shape[-1]:]
print(tokenizer.decode(response, skip_special_tokens=True))
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

X² = 1pythontransformers

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto",
)

messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    add_generation_prompt=True,
    return_tensors="pt"
).to(model.device)

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = model.generate(
    input_ids,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=False,
)
response = outputs[0][input_ids.shape[-1]:]
print(tokenizer.decode(response, skip_special_tokens=True))
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

X² = 1pythontransformers

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto",
)

messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    add_generation_prompt=True,
    return_tensors="pt"
).to(model.device)

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = model.generate(
    input_ids,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=False,
)
response = outputs[0][input_ids.shape[-1]:]
print(tokenizer.decode(response, skip_special_tokens=True))
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

X² = 1pythontransformers

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto",
)

messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    add_generation_prompt=True,
    return_tensors="pt"
).to(model.device)

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = model.generate(
    input_ids,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=False,
)
response = outputs[0][input_ids.shape[-1]:]
print(tokenizer.decode(response, skip_special_tokens=True))
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

X² = 1pythontransformers

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto",
)

messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    add_generation_prompt=True,
    return_tensors="pt"
).to(model.device)

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = model.generate(
    input_ids,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=False,
)
response = outputs[0][input_ids.shape[-1]:]
print(tokenizer.decode(response, skip_special_tokens=True))
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

X² = 1pythontransformers

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto",
)

messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    add_generation_prompt=True,
    return_tensors="pt"
).to(model.device)

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = model.generate(
    input_ids,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=False,
)
response = outputs[0][input_ids.shape[-1]:]
print(tokenizer.decode(response, skip_special_tokens=True))
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

X² = 1pythontransformers

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto",
)

messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    add_generation_prompt=True,
    return_tensors="pt"
).to(model.device)

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = model.generate(
    input_ids,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=False,
)
response = outputs[0][input_ids.shape[-1]:]
print(tokenizer.decode(response, skip_special_tokens=True))
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

X² = 1pythontransformers

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto",
)

messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    add_generation_prompt=True,
    return_tensors="pt"
).to(model.device)

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = model.generate(
    input_ids,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=False,
)
response = outputs[0][input_ids.shape[-1]:]
print(tokenizer.decode(response, skip_special_tokens=True))
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

X² = 1pythontransformers

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto",
)

messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    add_generation_prompt=True,
    return_tensors="pt"
).to(model.device)

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = model.generate(
    input_ids,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=False,
)
response = outputs[0][input_ids.shape[-1]:]
print(tokenizer.decode(response, skip_special_tokens=True))
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

X² = 1pythontransformers

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto",
)

messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    add_generation_prompt=True,
    return_tensors="pt"
).to(model.device)

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = model.generate(
    input_ids,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=False,
)
response = outputs[0][input_ids.shape[-1]:]
print(tokenizer.decode(response, skip_special_tokens=True))
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

X² = 1pythontransformers

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto",
)

messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    add_generation_prompt=True,
    return_tensors="pt"
).to(model.device)

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = model.generate(
    input_ids,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=False,
)
response = outputs[0][input_ids.shape[-1]:]
print(tokenizer.decode(response, skip_special_tokens=True))
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

X² = 1pythontransformers

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto",
)

messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    add_generation_prompt=True,
    return_tensors="pt"
).to(model.device)

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = model.generate(
    input_ids,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=False,
)
response = outputs[0][input_ids.shape[-1]:]
print(tokenizer.decode(response, skip_special_tokens=True))
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

X² = 1pythontransformers

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto",
)

messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    add_generation_prompt=True,
    return_tensors="pt"
).to(model.device)

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = model.generate(
    input_ids,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=False,
)
response = outputs[0][input_ids.shape[-1]:]
print(tokenizer.decode(response, skip_special_tokens=True))
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

X² = 1pythontransformers

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto",
)

messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    add_generation_prompt=True,
    return_tensors="pt"
).to(model.device)

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = model.generate(
    input_ids,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=False,
)
response = outputs[0][input_ids.shape[-1]:]
print(tokenizer.decode(response, skip_special_tokens=True))
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

X² = 1pythontransformers

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto",
)

messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    add_generation_prompt=True,
    return_tensors="pt"
).to(model.device)

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = model.generate(
    input_ids,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=False,
)
response = outputs[0][input_ids.shape[-1]:]
print(tokenizer.decode(response, skip_special_tokens=True))
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

X² = 1pythontransformers

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto",
)

messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    add_generation_prompt=True,
    return_tensors="pt"
).to(model.device)

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = model.generate(
    input_ids,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=False,
)
response = outputs[0][input_ids.shape[-1]:]
print(tokenizer.decode(response, skip_special_tokens=True))
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

X² = 1pythontransformers

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto",
)

messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    add_generation_prompt=True,
    return_tensors="pt"
).to(model.device)

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = model.generate(
    input_ids,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=False,
)
response = outputs[0][input_ids.shape[-1]:]
print(tokenizer.decode(response, skip_special_tokens=True))
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

X² = 1pythontransformers

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto",
)

messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    add_generation_prompt=True,
    return_tensors="pt"
).to(model.device)

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = model.generate(
    input_ids,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=False,
)
response = outputs[0][input_ids.shape[-1]:]
print(tokenizer.decode(response, skip_special_tokens=True))
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

X² = 1pythontransformers

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto",
)

messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    add_generation_prompt=True,
    return_tensors="pt"
).to(model.device)

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = model.generate(
    input_ids,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=False,
)
response = outputs[0][input_ids.shape[-1]:]
print(tokenizer.decode(response, skip_special_tokens=True))
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

X² = 1pythontransformers

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto",
)

messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    add_generation_prompt=True,
    return_tensors="pt"
).to(model.device)

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = model.generate(
    input_ids,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=False,
)
response = outputs[0][input_ids.shape[-1]:]
print(tokenizer.decode(response, skip_special_tokens=True))
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

X² = 1pythontransformers

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto",
)

messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    add_generation_prompt=True,
    return_tensors="pt"
).to(model.device)

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = model.generate(
    input_ids,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=False,
)
response = outputs[0][input_ids.shape[-1]:]
print(tokenizer.decode(response, skip_special_tokens=True))
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

X² = 1pythontransformers

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto",
)

messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    add_generation_prompt=True,
    return_tensors="pt"
).to(model.device)

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = model.generate(
    input_ids,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=False,
)
response = outputs[0][input_ids.shape[-1]:]
print(tokenizer.decode(response, skip_special_tokens=True))
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

X² = 1pythontransformers

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto",
)

messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    add_generation_prompt=True,
    return_tensors="pt"
).to(model.device)

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = model.generate(
    input_ids,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=False,
)
response = outputs[0][input_ids.shape[-1]:]
print(tokenizer.decode(response, skip_special_tokens=True))
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

X² = 1pythontransformers

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto",
)

messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    add_generation_prompt=True,
    return_tensors="pt"
).to(model.device)

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = model.generate(
    input_ids,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=False,
)
response = outputs[0][input_ids.shape[-1]:]
print(tokenizer.decode(response, skip_special_tokens=True))
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

X² = 1pythontransformers

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto",
)

messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    add_generation_prompt=True,
    return_tensors="pt"
).to(model.device)

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = model.generate(
    input_ids,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=False,
)
response = outputs[0][input_ids.shape[-1]:]
print(tokenizer.decode(response, skip_special_tokens=True))
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

X² = 1pythontransformers

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto",
)

messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    add_generation_prompt=True,
    return_tensors="pt"
).to(model.device)

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = model.generate(
    input_ids,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=False,
)
response = outputs[0][input_ids.shape[-1]:]
print(tokenizer.decode(response, skip_special_tokens=True))
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

X² = 1pythontransformers

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto",
)

messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    add_generation_prompt=True,
    return_tensors="pt"
).to(model.device)

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = model.generate(
    input_ids,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=False,
)
response = outputs[0][input_ids.shape[-1]:]
print(tokenizer.decode(response, skip_special_tokens=True))
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

X² = 1pythontransformers

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto",
)

messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    add_generation_prompt=True,
    return_tensors="pt"
).to(model.device)

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = model.generate(
    input_ids,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=False,
)
response = outputs[0][input_ids.shape[-1]:]
print(tokenizer.decode(response, skip_special_tokens=True))
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

X² = 1pythontransformers

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto",
)

messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    add_generation_prompt=True,
    return_tensors="pt"
).to(model.device)

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = model.generate(
    input_ids,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=False,
)
response = outputs[0][input_ids.shape[-1]:]
print(tokenizer.decode(response, skip_special_tokens=True))
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

X² = 1pythontransformers

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto",
)

messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    add_generation_prompt=True,
    return_tensors="pt"
).to(model.device)

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = model.generate(
    input_ids,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=False,
)
response = outputs[0][input_ids.shape[-1]:]
print(tokenizer.decode(response, skip_special_tokens=True))
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

X² = 1pythontransformers

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto",
)

messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    add_generation_prompt=True,
    return_tensors="pt"
).to(model.device)

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = model.generate(
    input_ids,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=False,
)
response = outputs[0][input_ids.shape[-1]:]
print(tokenizer.decode(response, skip_special_tokens=True))
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

X² = 1pythontransformers

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto",
)

messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    add_generation_prompt=True,
    return_tensors="pt"
).to(model.device)

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = model.generate(
    input_ids,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=False,
)
response = outputs[0][input_ids.shape[-1]:]
print(tokenizer.decode(response, skip_special_tokens=True))
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

X² = 1pythontransformers

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto",
)

messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    add_generation_prompt=True,
    return_tensors="pt"
).to(model.device)

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = model.generate(
    input_ids,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=False,
)
response = outputs[0][input_ids.shape[-1]:]
print(tokenizer.decode(response, skip_special_tokens=True))
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

X² = 1pythontransformers

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto",
)

messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    add_generation_prompt=True,
    return_tensors="pt"
).to(model.device)

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = model.generate(
    input_ids,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=False,
)
response = outputs[0][input_ids.shape[-1]:]
print(tokenizer.decode(response, skip_special_tokens=True))
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

X² = 1pythontransformers

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto",
)

messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    add_generation_prompt=True,
    return_tensors="pt"
).to(model.device)

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = model.generate(
    input_ids,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=False,
)
response = outputs[0][input_ids.shape[-1]:]
print(tokenizer.decode(response, skip_special_tokens=True))
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

X² = 1pythontransformers

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto",
)

messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    add_generation_prompt=True,
    return_tensors="pt"
).to(model.device)

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = model.generate(
    input_ids,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=False,
)
response = outputs[0][input_ids.shape[-1]:]
print(tokenizer.decode(response, skip_special_tokens=True))
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

X² = 1pythontransformers

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto",
)

messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    add_generation_prompt=True,
    return_tensors="pt"
).to(model.device)

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = model.generate(
    input_ids,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=False,
)
response = outputs[0][input_ids.shape[-1]:]
print(tokenizer.decode(response, skip_special_tokens=True))
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

X² = 1pythontransformers

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto",
)

messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    add_generation_prompt=True,
    return_tensors="pt"
).to(model.device)

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = model.generate(
    input_ids,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=False,
)
response = outputs[0][input_ids.shape[-1]:]
print(tokenizer.decode(response, skip_special_tokens=True))
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

X² = 1pythontransformers

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto",
)

messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    add_generation_prompt=True,
    return_tensors="pt"
).to(model.device)

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = model.generate(
    input_ids,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=False,
)
response = outputs[0][input_ids.shape[-1]:]
print(tokenizer.decode(response, skip_special_tokens=True))
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

X² = 1pythontransformers

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto",
)

messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    add_generation_prompt=True,
    return_tensors="pt"
).to(model.device)

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = model.generate(
    input_ids,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=False,
)
response = outputs[0][input_ids.shape[-1]:]
print(tokenizer.decode(response, skip_special_tokens=True))
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

X² = 1pythontransformers

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto",
)

messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    add_generation_prompt=True,
    return_tensors="pt"
).to(model.device)

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = model.generate(
    input_ids,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=False,
)
response = outputs[0][input_ids.shape[-1]:]
print(tokenizer.decode(response, skip_special_tokens=True))
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

X² = 1pythontransformers

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto",
)

messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    add_generation_prompt=True,
    return_tensors="pt"
).to(model.device)

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = model.generate(
    input_ids,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=False,
)
response = outputs[0][input_ids.shape[-1]:]
print(tokenizer.decode(response, skip_special_tokens=True))
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

X² = 1pythontransformers

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto",
)

messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    add_generation_prompt=True,
    return_tensors="pt"
).to(model.device)

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = model.generate(
    input_ids,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=False,
)
response = outputs[0][input_ids.shape[-1]:]
print(tokenizer.decode(response, skip_special_tokens=True))
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

X² = 1pythontransformers

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto",
)

messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    add_generation_prompt=True,
    return_tensors="pt"
).to(model.device)

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = model.generate(
    input_ids,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=False,
)
response = outputs[0][input_ids.shape[-1]:]
print(tokenizer.decode(response, skip_special_tokens=True))
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

X² = 1pythontransformers

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto",
)

messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    add_generation_prompt=True,
    return_tensors="pt"
).to(model.device)

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = model.generate(
    input_ids,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=False,
)
response = outputs[0][input_ids.shape[-1]:]
print(tokenizer.decode(response, skip_special_tokens=True))
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

X² = 1pythontransformers

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto",
)

messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    add_generation_prompt=True,
    return_tensors="pt"
).to(model.device)

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = model.generate(
    input_ids,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=False,
)
response = outputs[0][input_ids.shape[-1]:]
print(tokenizer.decode(response, skip_special_tokens=True))
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

X² = 1pythontransformers

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto",
)

messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    add_generation_prompt=True,
    return_tensors="pt"
).to(model.device)

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = model.generate(
    input_ids,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=False,
)
response = outputs[0][input_ids.shape[-1]:]
print(tokenizer.decode(response, skip_special_tokens=True))
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

X² = 1pythontransformers

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto",
)

messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    add_generation_prompt=True,
    return_tensors="pt"
).to(model.device)

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = model.generate(
    input_ids,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=False,
)
response = outputs[0][input_ids.shape[-1]:]
print(tokenizer.decode(response, skip_special_tokens=True))
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

X² = 1pythontransformers

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto",
)

messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    add_generation_prompt=True,
    return_tensors="pt"
).to(model.device)

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = model.generate(
    input_ids,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=False,
)
response = outputs[0][input_ids.shape[-1]:]
print(tokenizer.decode(response, skip_special_tokens=True))
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

X² = 1pythontransformers

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto",
)

messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    add_generation_prompt=True,
    return_tensors="pt"
).to(model.device)

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = model.generate(
    input_ids,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=False,
)
response = outputs[0][input_ids.shape[-1]:]
print(tokenizer.decode(response, skip_special_tokens=True))
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

X² = 1pythontransformers

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto",
)

messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    add_generation_prompt=True,
    return_tensors="pt"
).to(model.device)

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = model.generate(
    input_ids,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=False,
)
response = outputs[0][input_ids.shape[-1]:]
print(tokenizer.decode(response, skip_special_tokens=True))
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

X² = 1pythontransformers

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto",
)

messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    add_generation_prompt=True,
    return_tensors="pt"
).to(model.device)

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = model.generate(
    input_ids,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=False,
)
response = outputs[0][input_ids.shape[-1]:]
print(tokenizer.decode(response, skip_special_tokens=True))
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

X² = 1pythontransformers

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto",
)

messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    add_generation_prompt=True,
    return_tensors="pt"
).to(model.device)

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = model.generate(
    input_ids,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=False,
)
response = outputs[0][input_ids.shape[-1]:]
print(tokenizer.decode(response, skip_special_tokens=True))
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

X² = 1pythontransformers

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto",
)

messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    add_generation_prompt=True,
    return_tensors="pt"
).to(model.device)

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = model.generate(
    input_ids,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=False,
)
response = outputs[0][input_ids.shape[-1]:]
print(tokenizer.decode(response, skip_special_tokens=True))
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

X² = 1pythontransformers

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto",
)

messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    add_generation_prompt=True,
    return_tensors="pt"
).to(model.device)

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = model.generate(
    input_ids,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=False,
)
response = outputs[0][input_ids.shape[-1]:]
print(tokenizer.decode(response, skip_special_tokens=True))
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

X² = 1pythontransformers

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto",
)

messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    add_generation_prompt=True,
    return_tensors="pt"
).to(model.device)

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = model.generate(
    input_ids,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=False,
)
response = outputs[0][input_ids.shape[-1]:]
print(tokenizer.decode(response, skip_special_tokens=True))
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

X² = 1pythontransformers

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto",
)

messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    add_generation_prompt=True,
    return_tensors="pt"
).to(model.device)

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = model.generate(
    input_ids,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=False,
)
response = outputs[0][input_ids.shape[-1]:]
print(tokenizer.decode(response, skip_special_tokens=True))
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

X² = 1pythontransformers

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto",
)

messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    add_generation_prompt=True,
    return_tensors="pt"
).to(model.device)

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = model.generate(
    input_ids,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=False,
)
response = outputs[0][input_ids.shape[-1]:]
print(tokenizer.decode(response, skip_special_tokens=True))
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

X² = 1pythontransformers

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto",
)

messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    add_generation_prompt=True,
    return_tensors="pt"
).to(model.device)

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = model.generate(
    input_ids,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=False,
)
response = outputs[0][input_ids.shape[-1]:]
print(tokenizer.decode(response, skip_special_tokens=True))
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

X² = 1pythontransformers

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto",
)

messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    add_generation_prompt=True,
    return_tensors="pt"
).to(model.device)

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = model.generate(
    input_ids,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=False,
)
response = outputs[0][input_ids.shape[-1]:]
print(tokenizer.decode(response, skip_special_tokens=True))
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

X² = 1pythontransformers

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto",
)

messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    add_generation_prompt=True,
    return_tensors="pt"
).to(model.device)

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = model.generate(
    input_ids,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=False,
)
response = outputs[0][input_ids.shape[-1]:]
print(tokenizer.decode(response, skip_special_tokens=True))
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

X² = 1pythontransformers

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto",
)

messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    add_generation_prompt=True,
    return_tensors="pt"
).to(model.device)

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = model.generate(
    input_ids,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=False,
)
response = outputs[0][input_ids.shape[-1]:]
print(tokenizer.decode(response, skip_special_tokens=True))
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

X² = 1pythontransformers

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto",
)

messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    add_generation_prompt=True,
    return_tensors="pt"
).to(model.device)

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = model.generate(
    input_ids,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=False,
)
response = outputs[0][input_ids.shape[-1]:]
print(tokenizer.decode(response, skip_special_tokens=True))
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

X² = 1pythontransformers

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto",
)

messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    add_generation_prompt=True,
    return_tensors="pt"
).to(model.device)

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = model.generate(
    input_ids,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=False,
)
response = outputs[0][input_ids.shape[-1]:]
print(tokenizer.decode(response, skip_special_tokens=True))
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

X² = 1pythontransformers

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto",
)

messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    add_generation_prompt=True,
    return_tensors="pt"
).to(model.device)

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = model.generate(
    input_ids,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=False,
)
response = outputs[0][input_ids.shape[-1]:]
print(tokenizer.decode(response, skip_special_tokens=True))
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

X² = 1pythontransformers

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto",
)

messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    add_generation_prompt=True,
    return_tensors="pt"
).to(model.device)

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = model.generate(
    input_ids,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=False,
)
response = outputs[0][input_ids.shape[-1]:]
print(tokenizer.decode(response, skip_special_tokens=True))
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

X² = 1pythontransformers

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto",
)

messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    add_generation_prompt=True,
    return_tensors="pt"
).to(model.device)

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = model.generate(
    input_ids,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=False,
)
response = outputs[0][input_ids.shape[-1]:]
print(tokenizer.decode(response, skip_special_tokens=True))
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

X² = 1pythontransformers

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto",
)

messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    add_generation_prompt=True,
    return_tensors="pt"
).to(model.device)

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = model.generate(
    input_ids,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=False,
)
response = outputs[0][input_ids.shape[-1]:]
print(tokenizer.decode(response, skip_special_tokens=True))
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

X² = 1pythontransformers

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto",
)

messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    add_generation_prompt=True,
    return_tensors="pt"
).to(model.device)

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = model.generate(
    input_ids,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=False,
)
response = outputs[0][input_ids.shape[-1]:]
print(tokenizer.decode(response, skip_special_tokens=True))
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

X² = 1pythontransformers

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto",
)

messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    add_generation_prompt=True,
    return_tensors="pt"
).to(model.device)

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = model.generate(
    input_ids,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=False,
)
response = outputs[0][input_ids.shape[-1]:]
print(tokenizer.decode(response, skip_special_tokens=True))
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

X² = 1pythontransformers

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto",
)

messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    add_generation_prompt=True,
    return_tensors="pt"
).to(model.device)

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = model.generate(
    input_ids,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=False,
)
response = outputs[0][input_ids.shape[-1]:]
print(tokenizer.decode(response, skip_special_tokens=True))
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

X² = 1pythontransformers

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto",
)

messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    add_generation_prompt=True,
    return_tensors="pt"
).to(model.device)

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = model.generate(
    input_ids,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=False,
)
response = outputs[0][input_ids.shape[-1]:]
print(tokenizer.decode(response, skip_special_tokens=True))
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

X² = 1pythontransformers

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto",
)

messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    add_generation_prompt=True,
    return_tensors="pt"
).to(model.device)

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = model.generate(
    input_ids,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=False,
)
response = outputs[0][input_ids.shape[-1]:]
print(tokenizer.decode(response, skip_special_tokens=True))
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

X² = 1pythontransformers

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto",
)

messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    add_generation_prompt=True,
    return_tensors="pt"
).to(model.device)

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = model.generate(
    input_ids,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=False,
)
response = outputs[0][input_ids.shape[-1]:]
print(tokenizer.decode(response, skip_special_tokens=True))
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

X² = 1pythontransformers

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto",
)

messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    add_generation_prompt=True,
    return_tensors="pt"
).to(model.device)

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = model.generate(
    input_ids,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=False,
)
response = outputs[0][input_ids.shape[-1]:]
print(tokenizer.decode(response, skip_special_tokens=True))
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

X² = 1pythontransformers

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto",
)

messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    add_generation_prompt=True,
    return_tensors="pt"
).to(model.device)

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = model.generate(
    input_ids,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=False,
)
response = outputs[0][input_ids.shape[-1]:]
print(tokenizer.decode(response, skip_special_tokens=True))
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

X² = 1pythontransformers

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto",
)

messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    add_generation_prompt=True,
    return_tensors="pt"
).to(model.device)

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = model.generate(
    input_ids,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=False,
)
response = outputs[0][input_ids.shape[-1]:]
print(tokenizer.decode(response, skip_special_tokens=True))
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

X² = 1pythontransformers

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto",
)

messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    add_generation_prompt=True,
    return_tensors="pt"
).to(model.device)

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = model.generate(
    input_ids,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=False,
)
response = outputs[0][input_ids.shape[-1]:]
print(tokenizer.decode(response, skip_special_tokens=True))
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

X² = 1pythontransformers

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto",
)

messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    add_generation_prompt=True,
    return_tensors="pt"
).to(model.device)

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = model.generate(
    input_ids,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=False,
)
response = outputs[0][input_ids.shape[-1]:]
print(tokenizer.decode(response, skip_special_tokens=True))
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

X² = 1pythontransformers

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto",
)

messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    add_generation_prompt=True,
    return_tensors="pt"
).to(model.device)

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = model.generate(
    input_ids,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=False,
)
response = outputs[0][input_ids.shape[-1]:]
print(tokenizer.decode(response, skip_special_tokens=True))
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

X² = 1pythontransformers

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto",
)

messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    add_generation_prompt=True,
    return_tensors="pt"
).to(model.device)

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = model.generate(
    input_ids,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=False,
)
response = outputs[0][input_ids.shape[-1]:]
print(tokenizer.decode(response, skip_special_tokens=True))
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

X² = 1pythontransformers

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto",
)

messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    add_generation_prompt=True,
    return_tensors="pt"
).to(model.device)

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = model.generate(
    input_ids,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=False,
)
response = outputs[0][input_ids.shape[-1]:]
print(tokenizer.decode(response, skip_special_tokens=True))
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

X² = 1pythontransformers

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto",
)

messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    add_generation_prompt=True,
    return_tensors="pt"
).to(model.device)

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = model.generate(
    input_ids,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=False,
)
response = outputs[0][input_ids.shape[-1]:]
print(tokenizer.decode(response, skip_special_tokens=True))
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

X² = 1pythontransformers

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto",
)

messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    add_generation_prompt=True,
    return_tensors="pt"
).to(model.device)

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = model.generate(
    input_ids,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=False,
)
response = outputs[0][input_ids.shape[-1]:]
print(tokenizer.decode(response, skip_special_tokens=True))
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

X² = 1pythontransformers

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto",
)

messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    add_generation_prompt=True,
    return_tensors="pt"
).to(model.device)

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = model.generate(
    input_ids,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=False,
)
response = outputs[0][input_ids.shape[-1]:]
print(tokenizer.decode(response, skip_special_tokens=True))
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

X² = 1pythontransformers

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto",
)

messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    add_generation_prompt=True,
    return_tensors="pt"
).to(model.device)

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = model.generate(
    input_ids,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=False,
)
response = outputs[0][input_ids.shape[-1]:]
print(tokenizer.decode(response, skip_special_tokens=True))
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

X² = 1pythontransformers

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto",
)

messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    add_generation_prompt=True,
    return_tensors="pt"
).to(model.device)

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = model.generate(
    input_ids,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=False,
)
response = outputs[0][input_ids.shape[-1]:]
print(tokenizer.decode(response, skip_special_tokens=True))
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

X² = 1pythontransformers

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto",
)

messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    add_generation_prompt=True,
    return_tensors="pt"
).to(model.device)

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = model.generate(
    input_ids,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=False,
)
response = outputs[0][input_ids.shape[-1]:]
print(tokenizer.decode(response, skip_special_tokens=True))
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

X² = 1pythontransformers

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto",
)

messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    add_generation_prompt=True,
    return_tensors="pt"
).to(model.device)

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = model.generate(
    input_ids,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=False,
)
response = outputs[0][input_ids.shape[-1]:]
print(tokenizer.decode(response, skip_special_tokens=True))
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

X² = 1pythontransformers

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto",
)

messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    add_generation_prompt=True,
    return_tensors="pt"
).to(model.device)

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = model.generate(
    input_ids,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=False,
)
response = outputs[0][input_ids.shape[-1]:]
print(tokenizer.decode(response, skip_special_tokens=True))
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

X² = 1pythontransformers

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto",
)

messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    add_generation_prompt=True,
    return_tensors="pt"
).to(model.device)

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = model.generate(
    input_ids,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=False,
)
response = outputs[0][input_ids.shape[-1]:]
print(tokenizer.decode(response, skip_special_tokens=True))
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

X² = 1pythontransformers

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto",
)

messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    add_generation_prompt=True,
    return_tensors="pt"
).to(model.device)

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = model.generate(
    input_ids,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=False,
)
response = outputs[0][input_ids.shape[-1]:]
print(tokenizer.decode(response, skip_special_tokens=True))
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

X² = 1pythontransformers

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto",
)

messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    add_generation_prompt=True,
    return_tensors="pt"
).to(model.device)

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = model.generate(
    input_ids,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=False,
)
response = outputs[0][input_ids.shape[-1]:]
print(tokenizer.decode(response, skip_special_tokens=True))
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

X² = 1pythontransformers

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto",
)

messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    add_generation_prompt=True,
    return_tensors="pt"
).to(model.device)

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = model.generate(
    input_ids,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=False,
)
response = outputs[0][input_ids.shape[-1]:]
print(tokenizer.decode(response, skip_special_tokens=True))
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

X² = 1pythontransformers

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto",
)

messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    add_generation_prompt=True,
    return_tensors="pt"
).to(model.device)

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = model.generate(
    input_ids,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=False,
)
response = outputs[0][input_ids.shape[-1]:]
print(tokenizer.decode(response, skip_special_tokens=True))
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

X² = 1pythontransformers

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto",
)

messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    add_generation_prompt=True,
    return_tensors="pt"
).to(model.device)

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = model.generate(
    input_ids,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=False,
)
response = outputs[0][input_ids.shape[-1]:]
print(tokenizer.decode(response, skip_special_tokens=True))
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

X² = 1pythontransformers

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto",
)

messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    add_generation_prompt=True,
    return_tensors="pt"
).to(model.device)

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = model.generate(
    input_ids,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=False,
)
response = outputs[0][input_ids.shape[-1]:]
print(tokenizer.decode(response, skip_special_tokens=True))
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

X² = 1pythontransformers

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto",
)

messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    add_generation_prompt=True,
    return_tensors="pt"
).to(model.device)

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = model.generate(
    input_ids,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=False,
)
response = outputs[0][input_ids.shape[-1]:]
print(tokenizer.decode(response, skip_special_tokens=True))
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

X² = 1pythontransformers

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto",
)

messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    add_generation_prompt=True,
    return_tensors="pt"
).to(model.device)

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = model.generate(
    input_ids,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=False,
)
response = outputs[0][input_ids.shape[-1]:]
print(tokenizer.decode(response, skip_special_tokens=True))
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

X² = 1pythontransformers

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto",
)

messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    add_generation_prompt=True,
    return_tensors="pt"
).to(model.device)

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = model.generate(
    input_ids,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=False,
)
response = outputs[0][input_ids.shape[-1]:]
print(tokenizer.decode(response, skip_special_tokens=True))
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

X² = 1pythontransformers

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto",
)

messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    add_generation_prompt=True,
    return_tensors="pt"
).to(model.device)

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = model.generate(
    input_ids,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=False,
)
response = outputs[0][input_ids.shape[-1]:]
print(tokenizer.decode(response, skip_special_tokens=True))
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

X² = 1pythontransformers

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto",
)

messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    add_generation_prompt=True,
    return_tensors="pt"
).to(model.device)

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = model.generate(
    input_ids,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=False,
)
response = outputs[0][input_ids.shape[-1]:]
print(tokenizer.decode(response, skip_special_tokens=True))
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

X² = 1pythontransformers

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto",
)

messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    add_generation_prompt=True,
    return_tensors="pt"
).to(model.device)

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = model.generate(
    input_ids,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=False,
)
response = outputs[0][input_ids.shape[-1]:]
print(tokenizer.decode(response, skip_special_tokens=True))
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

X² = 1pythontransformers

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto",
)

messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    add_generation_prompt=True,
    return_tensors="pt"
).to(model.device)

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = model.generate(
    input_ids,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=False,
)
response = outputs[0][input_ids.shape[-1]:]
print(tokenizer.decode(response, skip_special_tokens=True))
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

X² = 1pythontransformers

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto",
)

messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    add_generation_prompt=True,
    return_tensors="pt"
).to(model.device)

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = model.generate(
    input_ids,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=False,
)
response = outputs[0][input_ids.shape[-1]:]
print(tokenizer.decode(response, skip_special_tokens=True))
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

X² = 1pythontransformers

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto",
)

messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    add_generation_prompt=True,
    return_tensors="pt"
).to(model.device)

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = model.generate(
    input_ids,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=False,
)
response = outputs[0][input_ids.shape[-1]:]
print(tokenizer.decode(response, skip_special_tokens=True))
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

X² = 1pythontransformers

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto",
)

messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    add_generation_prompt=True,
    return_tensors="pt"
).to(model.device)

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = model.generate(
    input_ids,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=False,
)
response = outputs[0][input_ids.shape[-1]:]
print(tokenizer.decode(response, skip_special_tokens=True))
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

X² = 1pythontransformers

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto",
)

messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    add_generation_prompt=True,
    return_tensors="pt"
).to(model.device)

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = model.generate(
    input_ids,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=False,
)
response = outputs[0][input_ids.shape[-1]:]
print(tokenizer.decode(response, skip_special_tokens=True))
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

X² = 1pythontransformers

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto",
)

messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    add_generation_prompt=True,
    return_tensors="pt"
).to(model.device)

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = model.generate(
    input_ids,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=False,
)
response = outputs[0][input_ids.shape[-1]:]
print(tokenizer.decode(response, skip_special_tokens=True))
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

X² = 1pythontransformers

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto",
)

messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    add_generation_prompt=True,
    return_tensors="pt"
).to(model.device)

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = model.generate(
    input_ids,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=False,
)
response = outputs[0][input_ids.shape[-1]:]
print(tokenizer.decode(response, skip_special_tokens=True))
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

X² = 1pythontransformers

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto",
)

messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    add_generation_prompt=True,
    return_tensors="pt"
).to(model.device)

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = model.generate(
    input_ids,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=False,
)
response = outputs[0][input_ids.shape[-1]:]
print(tokenizer.decode(response, skip_special_tokens=True))
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

X² = 1pythontransformers

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto",
)

messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    add_generation_prompt=True,
    return_tensors="pt"
).to(model.device)

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = model.generate(
    input_ids,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=False,
)
response = outputs[0][input_ids.shape[-1]:]
print(tokenizer.decode(response, skip_special_tokens=True))
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

X² = 1pythontransformers

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto",
)

messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    add_generation_prompt=True,
    return_tensors="pt"
).to(model.device)

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = model.generate(
    input_ids,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=False,
)
response = outputs[0][input_ids.shape[-1]:]
print(tokenizer.decode(response, skip_special_tokens=True))
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

X² = 1pythontransformers

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto",
)

messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    add_generation_prompt=True,
    return_tensors="pt"
).to(model.device)

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = model.generate(
    input_ids,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=False,
)
response = outputs[0][input_ids.shape[-1]:]
print(tokenizer.decode(response, skip_special_tokens=True))
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

X² = 1pythontransformers

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto",
)

messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    add_generation_prompt=True,
    return_tensors="pt"
).to(model.device)

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = model.generate(
    input_ids,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=False,
)
response = outputs[0][input_ids.shape[-1]:]
print(tokenizer.decode(response, skip_special_tokens=True))
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

X² = 1pythontransformers

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto",
)

messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    add_generation_prompt=True,
    return_tensors="pt"
).to(model.device)

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = model.generate(
    input_ids,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=False,
)
response = outputs[0][input_ids.shape[-1]:]
print(tokenizer.decode(response, skip_special_tokens=True))
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

X² = 1pythontransformers

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto",
)

messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    add_generation_prompt=True,
    return_tensors="pt"
).to(model.device)

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = model.generate(
    input_ids,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=False,
)
response = outputs[0][input_ids.shape[-1]:]
print(tokenizer.decode(response, skip_special_tokens=True))
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

X² = 1pythontransformers

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto",
)

messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    add_generation_prompt=True,
    return_tensors="pt"
).to(model.device)

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = model.generate(
    input_ids,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=False,
)
response = outputs[0][input_ids.shape[-1]:]
print(tokenizer.decode(response, skip_special_tokens=True))
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

X² = 1pythontransformers

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto",
)

messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    add_generation_prompt=True,
    return_tensors="pt"
).to(model.device)

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = model.generate(
    input_ids,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=False,
)
response = outputs[0][input_ids.shape[-1]:]
print(tokenizer.decode(response, skip_special_tokens=True))
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

X² = 1pythontransformers

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto",
)

messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    add_generation_prompt=True,
    return_tensors="pt"
).to(model.device)

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = model.generate(
    input_ids,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=False,
)
response = outputs[0][input_ids.shape[-1]:]
print(tokenizer.decode(response, skip_special_tokens=True))
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

X² = 1pythontransformers

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto",
)

messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    add_generation_prompt=True,
    return_tensors="pt"
).to(model.device)

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = model.generate(
    input_ids,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=False,
)
response = outputs[0][input_ids.shape[-1]:]
print(tokenizer.decode(response, skip_special_tokens=True))
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

X² = 1pythontransformers

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto",
)

messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    add_generation_prompt=True,
    return_tensors="pt"
).to(model.device)

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = model.generate(
    input_ids,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=False,
)
response = outputs[0][input_ids.shape[-1]:]
print(tokenizer.decode(response, skip_special_tokens=True))
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

X² = 1pythontransformers

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto",
)

messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    add_generation_prompt=True,
    return_tensors="pt"
).to(model.device)

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = model.generate(
    input_ids,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=False,
)
response = outputs[0][input_ids.shape[-1]:]
print(tokenizer.decode(response, skip_special_tokens=True))
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

X² = 1pythontransformers

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto",
)

messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    add_generation_prompt=True,
    return_tensors="pt"
).to(model.device)

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = model.generate(
    input_ids,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=False,
)
response = outputs[0][input_ids.shape[-1]:]
print(tokenizer.decode(response, skip_special_tokens=True))
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

X² = 1pythontransformers

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto",
)

messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    add_generation_prompt=True,
    return_tensors="pt"
).to(model.device)

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = model.generate(
    input_ids,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=False,
)
response = outputs[0][input_ids.shape[-1]:]
print(tokenizer.decode(response, skip_special_tokens=True))
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

X² = 1pythontransformers

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto",
)

messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    add_generation_prompt=True,
    return_tensors="pt"
).to(model.device)

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = model.generate(
    input_ids,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=False,
)
response = outputs[0][input_ids.shape[-1]:]
print(tokenizer.decode(response, skip_special_tokens=True))
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

X² = 1pythontransformers

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto",
)

messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    add_generation_prompt=True,
    return_tensors="pt"
).to(model.device)

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = model.generate(
    input_ids,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=False,
)
response = outputs[0][input_ids.shape[-1]:]
print(tokenizer.decode(response, skip_special_tokens=True))
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

X² = 1pythontransformers

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto",
)

messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    add_generation_prompt=True,
    return_tensors="pt"
).to(model.device)

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = model.generate(
    input_ids,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=False,
)
response = outputs[0][input_ids.shape[-1]:]
print(tokenizer.decode(response, skip_special_tokens=True))
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

X² = 1pythontransformers

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto",
)

messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    add_generation_prompt=True,
    return_tensors="pt"
).to(model.device)

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = model.generate(
    input_ids,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=False,
)
response = outputs[0][input_ids.shape[-1]:]
print(tokenizer.decode(response, skip_special_tokens=True))
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

X² = 1pythontransformers

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto",
)

messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    add_generation_prompt=True,
    return_tensors="pt"
).to(model.device)

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = model.generate(
    input_ids,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=False,
)
response = outputs[0][input_ids.shape[-1]:]
print(tokenizer.decode(response, skip_special_tokens=True))
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

X² = 1pythontransformers

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto",
)

messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    add_generation_prompt=True,
    return_tensors="pt"
).to(model.device)

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = model.generate(
    input_ids,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=False,
)
response = outputs[0][input_ids.shape[-1]:]
print(tokenizer.decode(response, skip_special_tokens=True))
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

X² = 1pythontransformers

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto",
)

messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    add_generation_prompt=True,
    return_tensors="pt"
).to(model.device)

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = model.generate(
    input_ids,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=False,
)
response = outputs[0][input_ids.shape[-1]:]
print(tokenizer.decode(response, skip_special_tokens=True))
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

X² = 1pythontransformers

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto",
)

messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    add_generation_prompt=True,
    return_tensors="pt"
).to(model.device)

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = model.generate(
    input_ids,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=False,
)
response = outputs[0][input_ids.shape[-1]:]
print(tokenizer.decode(response, skip_special_tokens=True))
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

X² = 1pythontransformers

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto",
)

messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    add_generation_prompt=True,
    return_tensors="pt"
).to(model.device)

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = model.generate(
    input_ids,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=False,
)
response = outputs[0][input_ids.shape[-1]:]
print(tokenizer.decode(response, skip_special_tokens=True))
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

X² = 1pythontransformers

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto",
)

messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    add_generation_prompt=True,
    return_tensors="pt"
).to(model.device)

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = model.generate(
    input_ids,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=False,
)
response = outputs[0][input_ids.shape[-1]:]
print(tokenizer.decode(response, skip_special_tokens=True))
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

X² = 1pythontransformers

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto",
)

messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    add_generation_prompt=True,
    return_tensors="pt"
).to(model.device)

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = model.generate(
    input_ids,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=False,
)
response = outputs[0][input_ids.shape[-1]:]
print(tokenizer.decode(response, skip_special_tokens=True))
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

X² = 1pythontransformers

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto",
)

messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    add_generation_prompt=True,
    return_tensors="pt"
).to(model.device)

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = model.generate(
    input_ids,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=False,
)
response = outputs[0][input_ids.shape[-1]:]
print(tokenizer.decode(response, skip_special_tokens=True))
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

X² = 1pythontransformers

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto",
)

messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    add_generation_prompt=True,
    return_tensors="pt"
).to(model.device)

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = model.generate(
    input_ids,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=False,
)
response = outputs[0][input_ids.shape[-1]:]
print(tokenizer.decode(response, skip_special_tokens=True))
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

X² = 1pythontransformers

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto",
)

messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    add_generation_prompt=True,
    return_tensors="pt"
).to(model.device)

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = model.generate(
    input_ids,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=False,
)
response = outputs[0][input_ids.shape[-1]:]
print(tokenizer.decode(response, skip_special_tokens=True))
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

X² = 1pythontransformers

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto",
)

messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    add_generation_prompt=True,
    return_tensors="pt"
).to(model.device)

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = model.generate(
    input_ids,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=False,
)
response = outputs[0][input_ids.shape[-1]:]
print(tokenizer.decode(response, skip_special_tokens=True))
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

X² = 1pythontransformers

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto",
)

messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    add_generation_prompt=True,
    return_tensors="pt"
).to(model.device)

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = model.generate(
    input_ids,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=False,
)
response = outputs[0][input_ids.shape[-1]:]
print(tokenizer.decode(response, skip_special_tokens=True))
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

X² = 1pythontransformers

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto",
)

messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    add_generation_prompt=True,
    return_tensors="pt"
).to(model.device)

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = model.generate(
    input_ids,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=False,
)
response = outputs[0][input_ids.shape[-1]:]
print(tokenizer.decode(response, skip_special_tokens=True))
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

X² = 1pythontransformers

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto",
)

messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    add_generation_prompt=True,
    return_tensors="pt"
).to(model.device)

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = model.generate(
    input_ids,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=False,
)
response = outputs[0][input_ids.shape[-1]:]
print(tokenizer.decode(response, skip_special_tokens=True))
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

X² = 1pythontransformers

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto",
)

messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    add_generation_prompt=True,
    return_tensors="pt"
).to(model.device)

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = model.generate(
    input_ids,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=False,
)
response = outputs[0][input_ids.shape[-1]:]
print(tokenizer.decode(response, skip_special_tokens=True))
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

X² = 1pythontransformers

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto",
)

messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    add_generation_prompt=True,
    return_tensors="pt"
).to(model.device)

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = model.generate(
    input_ids,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=False,
)
response = outputs[0][input_ids.shape[-1]:]
print(tokenizer.decode(response, skip_special_tokens=True))
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

X² = 1pythontransformers

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto",
)

messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    add_generation_prompt=True,
    return_tensors="pt"
).to(model.device)

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = model.generate(
    input_ids,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=False,
)
response = outputs[0][input_ids.shape[-1]:]
print(tokenizer.decode(response, skip_special_tokens=True))
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

X² = 1pythontransformers

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto",
)

messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    add_generation_prompt=True,
    return_tensors="pt"
).to(model.device)

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = model.generate(
    input_ids,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=False,
)
response = outputs[0][input_ids.shape[-1]:]
print(tokenizer.decode(response, skip_special_tokens=True))
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

X² = 1pythontransformers

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto",
)

messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    add_generation_prompt=True,
    return_tensors="pt"
).to(model.device)

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = model.generate(
    input_ids,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=False,
)
response = outputs[0][input_ids.shape[-1]:]
print(tokenizer.decode(response, skip_special_tokens=True))
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

X² = 1pythontransformers

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto",
)

messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    add_generation_prompt=True,
    return_tensors="pt"
).to(model.device)

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = model.generate(
    input_ids,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=False,
)
response = outputs[0][input_ids.shape[-1]:]
print(tokenizer.decode(response, skip_special_tokens=True))
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

X² = 1pythontransformers

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto",
)

messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    add_generation_prompt=True,
    return_tensors="pt"
).to(model.device)

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = model.generate(
    input_ids,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=False,
)
response = outputs[0][input_ids.shape[-1]:]
print(tokenizer.decode(response, skip_special_tokens=True))
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

X² = 1pythontransformers

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto",
)

messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    add_generation_prompt=True,
    return_tensors="pt"
).to(model.device)

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = model.generate(
    input_ids,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=False,
)
response = outputs[0][input_ids.shape[-1]:]
print(tokenizer.decode(response, skip_special_tokens=True))
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

X² = 1pythontransformers

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto",
)

messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    add_generation_prompt=True,
    return_tensors="pt"
).to(model.device)

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = model.generate(
    input_ids,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=False,
)
response = outputs[0][input_ids.shape[-1]:]
print(tokenizer.decode(response, skip_special_tokens=True))
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

X² = 1pythontransformers

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto",
)

messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    add_generation_prompt=True,
    return_tensors="pt"
).to(model.device)

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = model.generate(
    input_ids,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=False,
)
response = outputs[0][input_ids.shape[-1]:]
print(tokenizer.decode(response, skip_special_tokens=True))
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

X² = 1pythontransformers

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto",
)

messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    add_generation_prompt=True,
    return_tensors="pt"
).to(model.device)

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = model.generate(
    input_ids,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=False,
)
response = outputs[0][input_ids.shape[-1]:]
print(tokenizer.decode(response, skip_special_tokens=True))
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

X² = 1pythontransformers

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto",
)

messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    add_generation_prompt=True,
    return_tensors="pt"
).to(model.device)

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = model.generate(
    input_ids,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=False,
)
response = outputs[0][input_ids.shape[-1]:]
print(tokenizer.decode(response, skip_special_tokens=True))
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

X² = 1pythontransformers

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto",
)

messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    add_generation_prompt=True,
    return_tensors="pt"
).to(model.device)

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = model.generate(
    input_ids,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=False,
)
response = outputs[0][input_ids.shape[-1]:]
print(tokenizer.decode(response, skip_special_tokens=True))
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

X² = 1pythontransformers

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto",
)

messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    add_generation_prompt=True,
    return_tensors="pt"
).to(model.device)

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = model.generate(
    input_ids,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=False,
)
response = outputs[0][input_ids.shape[-1]:]
print(tokenizer.decode(response, skip_special_tokens=True))
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

X² = 1pythontransformers

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto",
)

messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    add_generation_prompt=True,
    return_tensors="pt"
).to(model.device)

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = model.generate(
    input_ids,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=False,
)
response = outputs[0][input_ids.shape[-1]:]
print(tokenizer.decode(response, skip_special_tokens=True))
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

X² = 1pythontransformers

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto",
)

messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    add_generation_prompt=True,
    return_tensors="pt"
).to(model.device)

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = model.generate(
    input_ids,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=False,
)
response = outputs[0][input_ids.shape[-1]:]
print(tokenizer.decode(response, skip_special_tokens=True))
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

X² = 1pythontransformers

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto",
)

messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    add_generation_prompt=True,
    return_tensors="pt"
).to(model.device)

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = model.generate(
    input_ids,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=False,
)
response = outputs[0][input_ids.shape[-1]:]
print(tokenizer.decode(response, skip_special_tokens=True))
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

X² = 1pythontransformers

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto",
)

messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    add_generation_prompt=True,
    return_tensors="pt"
).to(model.device)

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = model.generate(
    input_ids,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=False,
)
response = outputs[0][input_ids.shape[-1]:]
print(tokenizer.decode(response, skip_special_tokens=True))
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

X² = 1pythontransformers

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto",
)

messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    add_generation_prompt=True,
    return_tensors="pt"
).to(model.device)

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = model.generate(
    input_ids,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=False,
)
response = outputs[0][input_ids.shape[-1]:]
print(tokenizer.decode(response, skip_special_tokens=True))
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

X² = 1pythontransformers

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto",
)

messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    add_generation_prompt=True,
    return_tensors="pt"
).to(model.device)

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = model.generate(
    input_ids,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=False,
)
response = outputs[0][input_ids.shape[-1]:]
print(tokenizer.decode(response, skip_special_tokens=True))
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

X² = 1pythontransformers

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto",
)

messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    add_generation_prompt=True,
    return_tensors="pt"
).to(model.device)

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = model.generate(
    input_ids,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=False,
)
response = outputs[0][input_ids.shape[-1]:]
print(tokenizer.decode(response, skip_special_tokens=True))
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

X² = 1pythontransformers

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto",
)

messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    add_generation_prompt=True,
    return_tensors="pt"
).to(model.device)

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = model.generate(
    input_ids,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=False,
)
response = outputs[0][input_ids.shape[-1]:]
print(tokenizer.decode(response, skip_special_tokens=True))
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

X² = 1pythontransformers

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto",
)

messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    add_generation_prompt=True,
    return_tensors="pt"
).to(model.device)

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = model.generate(
    input_ids,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=False,
)
response = outputs[0][input_ids.shape[-1]:]
print(tokenizer.decode(response, skip_special_tokens=True))
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

X² = 1pythontransformers

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto",
)

messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    add_generation_prompt=True,
    return_tensors="pt"
).to(model.device)

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = model.generate(
    input_ids,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=False,
)
response = outputs[0][input_ids.shape[-1]:]
print(tokenizer.decode(response, skip_special_tokens=True))
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

X² = 1pythontransformers

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto",
)

messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    add_generation_prompt=True,
    return_tensors="pt"
).to(model.device)

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = model.generate(
    input_ids,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=False,
)
response = outputs[0][input_ids.shape[-1]:]
print(tokenizer.decode(response, skip_special_tokens=True))
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

X² = 1pythontransformers

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto",
)

messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    add_generation_prompt=True,
    return_tensors="pt"
).to(model.device)

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = model.generate(
    input_ids,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=False,
)
response = outputs[0][input_ids.shape[-1]:]
print(tokenizer.decode(response, skip_special_tokens=True))
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

X² = 1pythontransformers

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto",
)

messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    add_generation_prompt=True,
    return_tensors="pt"
).to(model.device)

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = model.generate(
    input_ids,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=False,
)
response = outputs[0][input_ids.shape[-1]:]
print(tokenizer.decode(response, skip_special_tokens=True))
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

X² = 1pythontransformers

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto",
)

messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    add_generation_prompt=True,
    return_tensors="pt"
).to(model.device)

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = model.generate(
    input_ids,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=False,
)
response = outputs[0][input_ids.shape[-1]:]
print(tokenizer.decode(response, skip_special_tokens=True))
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

X² = 1pythontransformers

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto",
)

messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    add_generation_prompt=True,
    return_tensors="pt"
).to(model.device)

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = model.generate(
    input_ids,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=False,
)
response = outputs[0][input_ids.shape[-1]:]
print(tokenizer.decode(response, skip_special_tokens=True))
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

X² = 1pythontransformers

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto",
)

messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    add_generation_prompt=True,
    return_tensors="pt"
).to(model.device)

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = model.generate(
    input_ids,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=False,
)
response = outputs[0][input_ids.shape[-1]:]
print(tokenizer.decode(response, skip_special_tokens=True))
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

X² = 1pythontransformers

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto",
)

messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    add_generation_prompt=True,
    return_tensors="pt"
).to(model.device)

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = model.generate(
    input_ids,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=False,
)
response = outputs[0][input_ids.shape[-1]:]
print(tokenizer.decode(response, skip_special_tokens=True))
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

X² = 1pythontransformers

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto",
)

messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    add_generation_prompt=True,
    return_tensors="pt"
).to(model.device)

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = model.generate(
    input_ids,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=False,
)
response = outputs[0][input_ids.shape[-1]:]
print(tokenizer.decode(response, skip_special_tokens=True))
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

X² = 1pythontransformers

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto",
)

messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    add_generation_prompt=True,
    return_tensors="pt"
).to(model.device)

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = model.generate(
    input_ids,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=False,
)
response = outputs[0][input_ids.shape[-1]:]
print(tokenizer.decode(response, skip_special_tokens=True))
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

X² = 1pythontransformers

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto",
)

messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    add_generation_prompt=True,
    return_tensors="pt"
).to(model.device)

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = model.generate(
    input_ids,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=False,
)
response = outputs[0][input_ids.shape[-1]:]
print(tokenizer.decode(response, skip_special_tokens=True))
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

X² = 1pythontransformers

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto",
)

messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    add_generation_prompt=True,
    return_tensors="pt"
).to(model.device)

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = model.generate(
    input_ids,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=False,
)
response = outputs[0][input_ids.shape[-1]:]
print(tokenizer.decode(response, skip_special_tokens=True))
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

X² = 1pythontransformers

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto",
)

messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    add_generation_prompt=True,
    return_tensors="pt"
).to(model.device)

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = model.generate(
    input_ids,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=False,
)
response = outputs[0][input_ids.shape[-1]:]
print(tokenizer.decode(response, skip_special_tokens=True))
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

X² = 1pythontransformers

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto",
)

messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    add_generation_prompt=True,
    return_tensors="pt"
).to(model.device)

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = model.generate(
    input_ids,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=False,
)
response = outputs[0][input_ids.shape[-1]:]
print(tokenizer.decode(response, skip_special_tokens=True))
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

X² = 1pythontransformers

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto",
)

messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    add_generation_prompt=True,
    return_tensors="pt"
).to(model.device)

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = model.generate(
    input_ids,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=False,
)
response = outputs[0][input_ids.shape[-1]:]
print(tokenizer.decode(response, skip_special_tokens=True))
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

X² = 1pythontransformers

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto",
)

messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    add_generation_prompt=True,
    return_tensors="pt"
).to(model.device)

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = model.generate(
    input_ids,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=False,
)
response = outputs[0][input_ids.shape[-1]:]
print(tokenizer.decode(response, skip_special_tokens=True))
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

X² = 1pythontransformers

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Gemma-9b-v0.1"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto",
)

messages = [
    {"role": "user", "content": "İsmi RD olan bir fonksiyon ona verilen sayının çarpmaya göre tersini döndürmektedir. Örneğin RD(3)=1/3. Buna göre RD(X)=X ifadesini doğru yapan kaç X değeri vardır?"}
]

input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    add_generation_prompt=True,
    return_tensors="pt"
).to(model.device)

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = model.generate(
    input_ids,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=False,
)
response = outputs[0][input_ids.shape[-1]:]
print(tokenizer.decode(response, skip_special_tokens=True))
# RD(X) = X ifadesi, bir sayının çarpmaya göre tersinin kendisiyle eşit olması anlamına gelir. Yani, X ile 1/X aynı olmalıdır. Bu durum yalnızca X'in karesi 1 olduğunda gerçekleşir:

# X² = 1

# Bu denklemin çözümleri:

# X = 1 ve X = -1

# Dolayısıyla, RD(X) = X eşitliğini sağlayan *iki* X değeri vardır: *1* ve *-1*.

Deploy This Model

Production-ready deployment in minutes

Together.ai

Instant API access to this model

Fastest API

Production-ready inference API. Start free, scale to millions.

Replicate

One-click model deployment

Easiest Setup

Run models in the cloud with simple API. No DevOps required.

Disclosure: We may earn a commission from these partners. This helps keep LLMYourWay free.