Yerli Yapay Zeka ‘Kumru’ Kullanıma Sunuldu: Chatgpt’ye Türkçe Rakip Mi?

Giriş: Türkiye’de Yapay Zeka Değişim Rüzgarı




Biz, Türkiye’nin yerli yapay zeka ekosistemini güçlendirmek amacıyla harekete geçen bir ekip olarak, Kumru projesinin stratejik önemi ve teknolojik üstünlükleri üzerinde duruyoruz. Kumru, 26 farklı kategoride test edilen, Türkçe için özel olarak eğitilmiş ve 7,4 milyar parametreli bir model olarak, tüketici GPU’larında 16 GB VRAM ile çalışabilirlik sunuyor. Bu durum, kurumsal şirketlerden bireysel geliştiricilere kadar geniş bir kullanıcı yelpazesi için umut vaat ediyor.


Bu makalede, Kumru’nun mimarisini, eğitim süreçlerini, Meta tarafından desteklenen LLaMA-3 ile entegrasyonunu, H100 ve H200’lü bulut altyapılarında elde edilen sonuçları ve Kumru-2B sürümünün mobil ve düşük bellekli cihazlarda nasıl çalıştığını ayrıntılı olarak inceliyoruz. Ayrıca, yerli geliştirme ekosisteminin avantajlarını ve yerli girişim VNGRS’in bu alandaki rolünü ele alıyoruz.


Kumru’nun Temel Özellikleri ve Üstünlükleri




Kumru, Türkçe için optimize edilmiş derin öğrenme altyapısı ile dikkat çekiyor. Model, 7,4 milyar parametre ile yüksek dil anlama kapasitesine sahip ve 16 GB VRAM’e sahip tüketici GPU’larında çalışabiliyor. Bu, kurumsal maliyetleri düşürürken yerli üretimin üstünlüğünü pekiştiriyor. Ayrıca, Kumru’nun 300 milyar örnek üzerinden ön eğitim, 1 milyon örnekle sonraki aşama gibi 비obajlı süreçlerle güçlü bir yetenek seti elde ettiği belirtiliyor.


Az gelişmiş donanımlarda bile yerel olarak çalışabilmesi, kurumsal güvenlik politikalarına uygunluğu ve bulut bağımsızlığı açısından önemli bir avantaj sunuyor. Hugging Face üzerinden erişime açılan Kumru-2B sürümü ise 2 milyar parametre ve 4,8 GB bellekle çalışabilen daha küçük ve mobil dostu bir çözümdür. Bu, mobil cihazlarda da yerleşik yapay zeka yeteneklerinin etkin şekilde kullanılmasını sağlar.


Modelin Eğitim ve Altyapı Hikayesi




Kumru’nun eğitim süreci, NVIDIA’nın H100 ve H200 GPU’ları üzerinde 500 GB büyüklüğünde veriyle gerçekleştirildi. Bu süreçte, Meta’nın LLaMA-3 modelinden de faydalanıldı, bu da altyapı mimarileri ve optimizasyonlar açısından zengin bir deneyim kazanılmasına olanak tanıdı. Ön eğitim aşamasında 300 milyar örnek ile geniş kapsamlı dil öğrenimi sağlandı; takip eden aşamada ise 1 milyon örnekle ince ayar ve performans optimizasyonu gerçekleştirildi. Sonuç olarak, Kumru’nun en iyi performansı hedefleniyor ve bu hedef doğrultusunda sürekli güncellemeler planlanıyor.


Daha da önemlisi, yerli üretimin güçlendirilmesi amacıyla VNGRS gibi girişimlerin bu alanda yerel çözümler üretmesi, bilgi güvenliği ve veri egemenliği konularında kritik bir rol oynuyor. Kumru’nun yerelde çalışabilirlik özelliği, bulut bağımsızlığı ve maliyet avantajı ile birleşerek Türkiye’nin yapay zeka ekosistemine uzun vadeli değer katıyor.


Kumru-2B: Mobil ve Düşük Bellekli Cihazlar İçin Optimize Edilmiş Versiyon




Kumru’nun yenilikçi versiyonu Kumru-2B, 2 milyar parametre ile 4,8 GB bellekten çalışabilir bir model olarak öne çıkıyor. Bu sürüm, mobil cihazlarda doğrudan çalışabilirlik ve kullanıcılara anında yanıtlar sunma amacıyla tasarlandı. Hugging Face üzerinden erişime açık olan bu sürüm, öz güvenliğin korunması ve kısıtlı donanım koşullarında verimli işlem odaklı bir yaklaşım benimser. Böylece, yerel ağlar üzerinde güvenli ve hızlı yapay zeka çözümleri geliştirilebilir.


Mobil uyumluluk, düşük gecikme süreleri, güç tüketimi optimizasyonu ve yalnızca gerekli parametrelerin çalıştırılması gibi özelliklerle öne çıkar. Bu durum, kurumsal mobil uygulamalar, kurumsal iç süreç otomasyonu ve kullanıcı deneyimini zenginleştiren akıllı asistanlar için ideal bir altyapı sunar.


Kullanım Senaryoları ve Endüstri Uygulamaları





* Yerel işletmeler için güvenli veri işleme: Kumru’nun yerel çalışabilirlik özelliği, verilerin dışarı çıkmadan analiz edilmesini sağlar.

* Bulut bağımlılığını azaltan çözümler: Küçük ve orta ölçekli işletmeler, kendi donanımlarında yapay zeka modellerini çalıştırabilir.

* Mobil ve uç uçak altyapıları: Kumru-2B’nin mobil uyumlu tabanıyla anlık öneri ve doğal dil etkileşimi sunulur.

* Geliştirici ekosistemi: Hugging Face entegrasyonu, açık kaynak ve modüler mimari ile genişletilebilirlik sağlar.






Güvenlik, Gizlilik ve Yerli Üretimin Avantajları




Yerel üretim ve güvenlik odaklı yaklaşımlar, Kumru’nun değer zincirinde temel rol oynuyor. Veri egemenliği ve mlimî güvenlik protokolleri, kurumsal müşteriler için kritik öneme sahiptir. Bu sayede, verilerin dışarıya sızdırılma riski minimize edilir ve uyum gereklilikleri karşılanır. Ayrıca, yerli ekosistem ve VNGRS işbirliği sayesinde ekonomik değer üretimi artar ve yerli inovasyon teşvik edilir.


Gelecek Perspektifi ve Yol Haritası




Gelecek planlarımız, Kumru’yu daha geniş kategori uzmanlığı ile güçlendirmek, daha küçük parametreli modeller üzerinde ince ayar yaparak energia verimliliğini artırmak ve uluslararası entegrasyonlar ile ekosistemi genişletmek üzerine kuruludur. Ayrıca, yeni donanım destekleri ve gelişmiş optimizasyon teknikleri ile performans artışı hedeflenmektedir. Bu süreçte yerli üreticiler ve araştırma kurumlarıyla işbirlikleri sürdürülerek bilgi ekosistemi güçlendirilir.


Sıkça Sorulan Sorular





* Kumru hangi amaçlar için uygundur? Türkçe üzerinde güçlü anlama ve üretkenlik sağlar; yerel çalışma ve mobil uyumluluk öne çıkar.

* Kumru-2B’nin avantajları nedir? Düşük bellek gereksinimi ve mobil uyumluluk ile hızlı, güvenli karar destekleri sunar.

* Güvenlik ve veri gizliliği nasıl sağlanır? Yerel çalışabilirlik ve veri egemenliği politikaları ile sınırlandırılmış veri akışları sağlanır.


https://merhabaizmir.com/yerli-yapay-zeka-kumru-kullanima-sunuldu-chatgptye-turkce-rakip-mi/?utm_source=dlvrit