Solar System Basics

1 phaseActive

Multiple-choice benchmark covering planets, moons, orbits, missions, stars and galaxies at mixed difficulty.

Genel Bakış

Türkçe Çoktan Seçmeli Kıyaslama

Bu kıyaslama, yapay zeka modellerinin Türkçe dil anlama ve çoktan seçmeli soru yanıtlama yeteneklerini değerlendirmek için tasarlanmıştır.

Kıyaslama Hakkında

Amaç: Modeliniz, çeşitli kategorilerde Türkçe çoktan seçmeli sorulara cevap verecektir. Her soru için A, B, C veya D şeklinde tek bir doğru cevap beklenmektedir.

Örnek Soru:

Kategori: Dilbilgisi

Soru: "Kitabı okudum" cümlesinde özne hangisidir?

   A) Kitabı
   B) Okudum
   C) Ben (gizli özne)
   D) Hiçbiri

Doğru Cevap: C

Değerlendirme Metrikleri

Ana Metrikler

Metrik	Açıklama	Formül
Genel Skor	Doğruluk ve LLM Judge ortalaması	(Doğruluk × 0.5) + (LLM Skoru × 0.5)
Doğruluk	Doğru cevaplanan soruların oranı	(Doğru / Toplam) × 100
Kategori Skoru	Her kategori için ayrı başarı oranı	Dinamik hesaplama

Puanlama Sistemi

Durum	Puan
Doğru cevap	+1
Yanlış cevap	0
Boş bırakma	0

LLM-as-Judge Metrikleri

Not: Bu metrikler yalnızca reasoning alanı sağlandığında hesaplanır.

Metrik	Açıklama	Aralık	İdeal
Anlamsal Tutarlılık	Gerekçenin mantıksal tutarlılığı	0-100	Yüksek
Akıcılık	Dilin doğallığı ve okunabilirliği	0-100	Yüksek
Cevap Gerekçesi	Cevabın ne kadar iyi desteklendiği	0-100	Yüksek
Düşünce Zinciri	Adım adım mantık tutarlılığı	0-100	Yüksek
Olgusal Tutarlılık	Bilgilerin doğruluğu	0-100	Yüksek
Halüsinasyon	Uydurma bilgi oranı	0-100	Düşük
LLM Skoru	Ağırlıklı ortalama	0-100	Yüksek

Nasıl Katılırsınız?

Adım 1: Başlangıç Kiti

Sol menüden "Dosyalar" sekmesine gidin ve Başlangıç Kiti'ni indirin.

Adım 2: Model Yapılandırması

model.py dosyasındaki LLM API ayarlarını yapılandırın:

self.llm_config = {
    "api_url": "YOUR_API_URL/v1/chat/completions",
    "headers": {
        "Authorization": "Bearer YOUR_API_KEY",
        "Content-Type": "application/json"
    },
    "model_name": "your-model-name",  # örn: gpt-4, gemini-pro
    "enabled": True
}

Desteklenen API Formatları:

OpenAI uyumlu API'ler
LiteLLM proxy
Özel LLM sunucuları (OpenAI formatında)
Azure OpenAI
Google Gemini (OpenAI uyumlu)

Adım 3: Gönderim Paketi

Dosyalarınızı ZIP formatında hazırlayın:

gonderim.zip
├── model.py          # Ana model dosyası (ZORUNLU)
├── metadata          # Çalıştırma komutu
└── (ek dosyalar)     # Gerekirse

Adım 4: Gönderim

"Katıl" sekmesinden ZIP dosyanızı yükleyin.

Gönderim Formatı

{
    "predictions": [
        {
            "id": 1,
            "predicted_answer": "A",
            "category": "dilbilgisi",
            "confidence": 0.95,
            "reasoning": "Cümlede gizli özne 'ben' olduğu için C şıkkı doğrudur."
        },
        {
            "id": 2,
            "predicted_answer": "B",
            "category": "kelime_bilgisi",
            "confidence": 0.87,
            "reasoning": "'Sıla' kelimesi hasret anlamına gelir."
        }
    ]
}

Alan Açıklamaları

Alan	Zorunlu	Tip	Açıklama
id	Evet	Integer	Soru numarası
predicted_answer	Evet	String	A, B, C veya D
category	Evet	String	Soru kategorisi
confidence	Hayır	Float	Güven skoru (0.0 - 1.0)
reasoning	Hayır	String	Cevap gerekçesi (LLM-Judge için)

Önemli Kurallar

Yapılması Gerekenler:

Cevaplar BÜYÜK HARF olmalı (A, B, C, D)
UTF-8 encoding kullanın
Tüm soruları cevaplayın
JSON formatına uyun

Yapılmaması Gerekenler:

Küçük harf cevap vermeyin
60 saniyeyi aşmayın
Geçersiz şık seçmeyin
ID'leri karıştırmayın

Başarılar dileriz! Sorularınız için iletişim sekmesini kullanabilirsiniz.