Teknoloji

Yerli yapay zeka “Kumru” kullanıma sunuldu!

Yayımlandı

üzerinde

Türkçe doğal dil işleme alanında yeni bir dönem başlatacak olan Kumru LLM, tamamen Türkçe verilerle eğitilen ilk büyük dil modeli olarak duyuruldu.

VNGRS tarafından geliştirilen model, 7,4 milyar parametreye sahip yapısıyla Türkçe odaklı yapay zekâ çalışmalarında yerelleştirilmiş, verimli ve özelleştirilebilir bir çözüm sunuyor. Kumru’nun yalnızca Türkçe için eğitilen tokenizer yapısı sayesinde çok dilli modellere göre %90’a kadar daha verimli çalıştığı belirtiliyor.

Model, 300 milyar token ve 500 GB veri içeren geniş bir eğitim setiyle oluşturuldu. Böylece Kumru’nun Türkçenin yalnızca sözcük yapısını değil, dilin doğal akışını da anlayabildiği ifade ediliyor.

Araştırmadan kurumsal uygulamalara kadar geniş bir kullanım alanına sahip olan Kumru; RAG tabanlı sohbet sistemleri, doküman özetleme, çağrı merkezi analitiği ve sosyal medya içerik üretimi gibi pek çok alanda kullanılabiliyor.

YERLİ KUMRU’NUN ÖZELLİKLERİ

Türk mühendisler tarafından geliştirilen Kumru LLM, tamamen Türkçe için eğitilmiş ilk büyük dil modeli olma özelliğini taşıyor. Model, doğal dil işleme alanında yüksek performans, verimlilik ve yerelleştirme kapasitesiyle öne çıkıyor.

TEKNİK ÖZELLİKLER

Parametre sayısı: 7,4 milyar

Eğitim verisi: 300 milyar Türkçe token, 500 GB veri

Tokenizer: Yalnızca Türkçe için özel olarak eğitilmiş tokenizer (çok dilli modellere göre %90’a kadar daha verimli)

Model tipi: Büyük dil modeli (LLM)

Eğitim dili: Tamamen Türkçe

YETKİNLİKLER

Metin üretimi, özetleme, yeniden yazma

Soru-cevap sistemleri

Konuşma ve diyalog üretimi

Doküman analizi ve özetleme

Chatbot ve müşteri destek uygulamaları

Sosyal medya içerik önerisi ve üretimi

KULLANIM ALANLARI

Araştırma ve akademik çalışmalar

Kurumsal yapay zekâ çözümleri

Çağrı merkezi analitiği

RAG tabanlı bilgi yönetimi sistemleri

Türkçe odaklı içerik üretimi ve medya uygulamaları

Leave a Reply

E-posta adresiniz yayınlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir

Çok Okunanlar

Exit mobile version