VNGRS Kumru Türkçe yapay zekâ, Türkiye’de geliştirilen ilk büyük dil modeli olarak teknoloji dünyasının dikkatini çekiyor. 7,4 milyar parametreye sahip model, Türkçe için sıfırdan geliştirilmiş ve tüketici sınıfı GPU’larda çalışabilecek şekilde optimize edilmiş. Bu sayede kurumlar, yüksek maliyetli donanımlara ihtiyaç duymadan yapay zekâdan faydalanabiliyor.
Kumru, belge işleme, özetleme ve kurumsal soru-cevap sistemleri gibi alanlarda kullanılabiliyor. Aynı zamanda İngilizce ve kodlama gibi ek yetenekleriyle de esnek bir kullanım sağlıyor. VNGRS’nin geliştirdiği bu yerli model, hem araştırma hem de pratik iş akışlarında performansıyla öne çıkıyor.
45 Günlük Yoğun Eğitim ve İnce Ayar Süreci
Kumru’nun geliştirilme süreci, yaklaşık 45 günlük ön eğitim aşamasını kapsıyor. NVIDIA H100 ve H200 GPU’ları üzerinde 500 GB temizlenmiş ve yinelenmemiş veriyle eğitilen model, daha sonra 1 milyon örnekten oluşan veri setiyle ince ayara (fine-tuning) tabi tutuldu. Böylelikle model, mümkün olan en yüksek performansı verecek şekilde optimize edildi.
Mimari olarak Mistral-v0.3 tabanlı olan Kumru, ayrıca Meta’nın LLaMA-3 modelinden de teknik destek aldı. 8.192 tokenlik bağlam uzunluğuna sahip olması, modelin tek seferde yaklaşık 20 sayfalık bir belgeyi işleyebilmesini sağlıyor.
Tüketici Sınıfı GPU’larda Çalışabilen Hafif Model
VNGRS Kumru Türkçe yapay zekâ’nın öne çıkan bir diğer özelliği, sadece 16 GB VRAM’e sahip GPU’larda bile sorunsuz çalışabiliyor olması. Bu durum, kurumsal kullanıcılar için önemli bir maliyet avantajı sunuyor. Örneğin benzer kapasitedeki yabancı modellerde H100 gibi yüksek kapasiteli GPU’lar gerekirken, Kumru RTX 3090 veya RTX A4000 gibi standart kartlarla rahatlıkla çalışabiliyor.
Kumru’nun daha küçük ve mobil uyumlu sürümü olan Kumru-2B, yalnızca 4,8 GB bellek kullanıyor ve Hugging Face üzerinden erişime açık durumda. Bu versiyon, küçük işletmeler ve bireysel kullanıcılar için hızlı ve ekonomik bir çözüm sunuyor.
Belge İşleme, Özetleme ve Soru-Cevapta Öne Çıkıyor
Kumru, özellikle belge işleme ve özetleme görevlerinde yüksek performans sergiliyor. Kurumsal soru-cevap sistemlerinde de etkili olan model, İngilizce ve kodlama desteğiyle çok yönlü kullanım sağlıyor. VNGRS tarafından yapılan testler, Kumru’nun Türkçe dil bilgisi, anlamsal çözümleme ve metin sınıflandırma gibi alanlarda diğer büyük modelleri geride bıraktığını ortaya koyuyor.
Özel tokenizasyon sistemi sayesinde model, satır sonları, noktalama işaretleri ve sayıları ayrı token’lar olarak işliyor. Bu, daha uzun belgelerin daha hızlı ve düşük maliyetle işlenmesini sağlıyor.
Yerel Büyük Dil Modeli ile Kurumsal Çözümler
Kumru, yalnızca performansıyla değil, aynı zamanda yerinde konuşlandırma (on-premise) avantajıyla da dikkat çekiyor. Kurumlar, modelin sunucularına yüklenmesiyle verilerini dış sistemlere göndermeden güvenli bir şekilde kullanabiliyor. Bu yaklaşım, özellikle veri güvenliği ve maliyet optimizasyonu açısından büyük avantaj sağlıyor.
VNGRS, Kumru’nun sektörel ihtiyaçlara göre özelleştirilebileceğini ve farklı kullanım senaryoları için ek modellerin de geliştirileceğini açıkladı. Bu sayede Kumru, hem araştırma hem de kurumsal uygulamalarda esnek bir çözüm sunuyor.
Türkçe Yapay Zekâda Geleceğe Yatırım
VNGRS Kumru Türkçe yapay zekâ, yerli teknolojilerin gelişimine önemli bir katkı sağlıyor. Model, Türkçe dilinin yapısal ve anlamsal özelliklerini kavrama kapasitesiyle, hem akademik araştırmalarda hem de kurumsal çözümlerde kullanılabilecek güçlü bir altyapı sunuyor.
Kumru’nun herkese açık demo sürümü ise kumru.ai adresi üzerinden erişime açılmış durumda. Kullanıcılar, modelin belge işleme, özetleme ve soru-cevap yeteneklerini deneyimleyerek yerli yapay zekânın potansiyelini gözlemleyebiliyor.
Öne Çıkan Avantajlar
-
7,4 milyar parametre ile güçlü performans
-
16 GB VRAM’e sahip standart GPU’larda çalışabilme
-
Türkçe için sıfırdan geliştirilmiş yerel model
-
Belge işleme, özetleme ve soru-cevap sistemlerinde yüksek başarı
-
Kurumsal kullanım için yerinde konuşlandırma imkânı
VNGRS Kumru, Türkiye’de yerli yapay zekâ çözümleri için önemli bir dönüm noktası olarak görülüyor. Hem performansı hem de erişilebilirliğiyle, küçük ve büyük işletmeler için Türkçe yapay zekâ kullanımını bir adım ileri taşıyor.
Benzer içerikler için tıklayın.
