Yerli Yapay Zeka Kumru: Türkçe İçin Sıfırdan Geliştirilen 7,4 Milyar Parametreli Dil Modeli Tanıtıldı
12 10 2025
Bu haberi paylaş:
Yerli yazılım girişimi VNGRS, Türkçe dilinde sıfırdan geliştirilen büyük dil modeli Kumru’yu tanıttı. 7,4 milyar parametreye sahip olan Kumru, Türkçe metin işleme, özetleme ve kurumsal soru-cevap sistemleri gibi birçok görevi başarıyla yerine getirebiliyor.
Kumru, kullanıcıların metinleri daha etkin yönetmesine olanak tanırken, dil bilgisi hatalarının düzeltilmesi, belge özetleme ve makine çevirisi gibi 26 farklı kategoride test edilerek rakiplerinden ayrıştığını gösterdi.
Teknik Özellikler ve Kullanım Kolaylığı
Model, yalnızca 16 GB VRAM’e sahip tüketici GPU’larında çalışabilme kapasitesiyle öne çıkıyor. Bu sayede kullanıcılar, yapay zekayı kendi bilgisayarlarında düşük maliyetle kullanabiliyor. Geliştirme sürecinde, NVIDIA H100 ve H200 GPU’ları üzerinde 500 GB büyüklüğünde veri ile 45 günlük ön eğitimden geçen Kumru, Mistral-v0.3 altyapısı üzerine inşa edildi ve Meta’nın LLaMA-3 modelinden de yararlandı.
Ön eğitim aşamasında 300 milyar token ile işlem kapasitesine ulaşan model, ardından 1 milyon örnekle ince ayardan geçirildi. Türkçe için özel olarak tasarlanan Kumru, İngilizce dilinde de yüksek performans gösteriyor. Kullanıcılar, metin sınıflandırma, doğal dil çıkarımı ve belge özetleme gibi görevlerde modeli etkin bir şekilde kullanabiliyor.
Kumru-2B: Mobil ve Açık Kaynaklı Alternatif
Kumru’nun açık kaynaklı daha küçük versiyonu Kumru-2B, 2 milyar parametre ile sadece 4,8 GB bellekle çalışabiliyor. Mobil cihazlarda kullanılabilen bu sürüm, Hugging Face üzerinden erişime açıldı ve yapay zekanın erişilebilirliğini artırıyor.
VNGRS yetkilileri, Kumru ile Türkçe dilinde yapay zeka uygulamalarının gelişimine katkı sağlamayı ve kullanıcıların kendi sistemlerinde düşük maliyetle yapay zekayı deneyimlemesini hedeflediklerini belirtti.
Haber Merkezi
Kumru, kullanıcıların metinleri daha etkin yönetmesine olanak tanırken, dil bilgisi hatalarının düzeltilmesi, belge özetleme ve makine çevirisi gibi 26 farklı kategoride test edilerek rakiplerinden ayrıştığını gösterdi.
Teknik Özellikler ve Kullanım Kolaylığı
Model, yalnızca 16 GB VRAM’e sahip tüketici GPU’larında çalışabilme kapasitesiyle öne çıkıyor. Bu sayede kullanıcılar, yapay zekayı kendi bilgisayarlarında düşük maliyetle kullanabiliyor. Geliştirme sürecinde, NVIDIA H100 ve H200 GPU’ları üzerinde 500 GB büyüklüğünde veri ile 45 günlük ön eğitimden geçen Kumru, Mistral-v0.3 altyapısı üzerine inşa edildi ve Meta’nın LLaMA-3 modelinden de yararlandı.
Ön eğitim aşamasında 300 milyar token ile işlem kapasitesine ulaşan model, ardından 1 milyon örnekle ince ayardan geçirildi. Türkçe için özel olarak tasarlanan Kumru, İngilizce dilinde de yüksek performans gösteriyor. Kullanıcılar, metin sınıflandırma, doğal dil çıkarımı ve belge özetleme gibi görevlerde modeli etkin bir şekilde kullanabiliyor.
Kumru-2B: Mobil ve Açık Kaynaklı Alternatif
Kumru’nun açık kaynaklı daha küçük versiyonu Kumru-2B, 2 milyar parametre ile sadece 4,8 GB bellekle çalışabiliyor. Mobil cihazlarda kullanılabilen bu sürüm, Hugging Face üzerinden erişime açıldı ve yapay zekanın erişilebilirliğini artırıyor.
VNGRS yetkilileri, Kumru ile Türkçe dilinde yapay zeka uygulamalarının gelişimine katkı sağlamayı ve kullanıcıların kendi sistemlerinde düşük maliyetle yapay zekayı deneyimlemesini hedeflediklerini belirtti.
Haber Merkezi