IA Kumru Quoi ? Modèle d'intelligence artificielle turque autochtone

Kumru est un grand modèle de langue (LLM) avec 7,4 milliards de paramètres que VNGRS s'entraîne à partir de zéro pour le turc. L'abstraction de texte a été développée pour des emplois tels que le traitement de documents et le traitement des questions; la première version générale a été annoncée fin septembre 2025. L'architecture est basée sur Mistral-v0.3; la fenêtre rocheuse (fenêtre coulissante) est équivalente à LLaMA-3 lorsque la structure est fermée.

Comment Denersin Kumru?

1. Depuis le navigateur Sommaire Allez à l'adresse; l'écran de discussion démo du modèle avec 7,4 milliards de paramètres s'ouvre.

2. Écrivez le texte que vous voulez résumer des questions turques ou du texte dans la boîte de chat.

3. 2 milliards de paramètres si vous voulez essayer sur leur ordinateur ou serveur Kumru- 2BVous pouvez télécharger ' depuis Hugging Face; ouvrir avec la licence Apache 2.0.

Ajustez les attentes en conséquence : Kumru est un petit modèle conçu pour être exécuté dans l'établissement, et non un assistant de chat à usage général. La version de démonstration peut donner de fausses informations et être forcée en mathématiques ; nous disons les raisons ci-dessous.

Kumru AI développé par la société VNGRS a été conçu spécifiquement pour répondre aux besoins de l'entreprise qui nécessitent la confidentialité des données et des performances élevées. Bien que cette évolution amène les discussions que le rival ChatGPT ne serait pas, la mission principale de Kumru est de fournir des solutions aux secteurs réglementaires en Turquie (sur site).

Qu'est-ce que Kumru AI et pourquoi développé à partir de Zero?

Kumru AI est une architecture de solvant (décodeur seulement) basée sur 7,4 milliards de paramètres Modèle grand langage (LLM). La principale motivation dans le développement du modèle est la nécessité profonde d'un modèle LLM de base, qui peut être utilisé dans l'organisation, compte tenu des règles de sécurité des données de la Turquie et de l'excellence en langue turque.

• Zéro avantage pour l'éducation : Au lieu de procéder à un ajustement fin sur des modèles multilingues tels que LLaMA ou Gemma, Kumru a été une décision stratégique de s'entraîner à partir de zéro pour l'anglais. Les modèles prêts sont dépensés beaucoup plus de jetons lors du traitement des jetons (encodeurs de texte), ce qui augmente le coût de la formation et de l'utilisation. Kumru utilise un tokenizer moderne spécialement développé pour le turc. Selon la comparaison de VNGRS, d'autres modèles multilingues dépensent plus de 38 % de jetons de plus que Kumru pour le même texte turc. Cette efficacité rend Kumru idéal pour la distribution en termes de vitesse et de coût.

• Légèreté et accessibilité : Kumru peut travailler sur des GPU de niveau moyen tels que RTX A4000 ou RTX 3090 avec 16 GB VRAM, il peut être intégré dans des systèmes d'entreprise sans nécessiter d'importants investissements matériels. Cette caractéristique est soumise aux secteurs de la réglementation de la sécurité des données (finance, santé, etc.) qui revêtent une importance critique.

Kumru Comment l'intelligence artificielle a été éduquée et quelles sont les spécifications techniques?

Processus de développement de KumruPar une petite équipe composée d'ingénieurs turcs, il a été réalisé avec un travail d'ingénierie minutieux:

• Étape de formation préliminaire : Le modèle a été nettoyé 500 Go de taille en utilisant des processeurs NVIDIA H100 et H200 GPU dans la phase de pré-entraînement de 45 jours. Kumru dans ce processus a été exposé à 300 milliards de jetons.

• Architecture et soutien : L'architecture de Kumru est basée sur Mistral-v0.3; l'équivalent de LLaMA-3 comme structure que la fenêtre de roche est fermée. Dans les décisions de formation telles que la taille globale des entreprises, optimisé et la vitesse d'apprentissage Rapport technique de LLaMA-3 u base a été prise.

• Durée du contexte : Kumru 8.192 a la longueur de contexte du jeton turc. Cela signifie que vous pouvez documenter jusqu'à 20 pages A4 dans une seule transaction.

Réponses aux questions de VNGRS : Comment positionner l'intelligence artificielle autochtone Kumru?

Suite à l'intense intérêt manifesté pour Kumru, VNGRS efface le positionnement du modèle en répondant aux questions les plus critiques des médias sociaux (X):

Kumru Competiter à ChatGPT?

Réponse Non. Kumru est une solution petite, rapide et bon marché développée pour les solutions internes (B2B), pas un produit pour l'utilisateur final (B2C). ChatGPT est une énorme famille de modèles positionnés pour B2C et B2B.

Pourquoi dois-je faire des erreurs (relation)?

Réponse Le problème de l'information incorrecte dans les modèles d'intelligence artificielle (demi-minute) est minimisé au stade de l'apprentissage consolidé (RLHF). Kumru, comme les premiers modèles Davinci de OpenAI, peut fournir des informations incorrectes car il ne passe pas encore par l'étape RLHF. Cette lacune sera comblée par des améliorations futures.

Pourquoi Kumru Math?

Réponse Les modèles linguistiques sont composés de mots et ils apprennent statistiquement du texte qu'ils forment l'information; ils n'ont pas de mécanisme de calcul dans leur propre. Kumru est développé pour les compétences turques et se trompe maintenant en mathématiques parce qu'il ne passe pas par le stade RLHF.

Pourquoi choisir zéro éducation?

Réponse Les modèles préparés (préformés) (comme LLaMA) et nécessitant un ajustement fin, utilisent le jeton du modèle original (encodeur de texte). Cela augmente le coût jusqu'à doubler lors du traitement des textes turcs. VNGRS a choisi de former Kumru avec un jeton moderne qui a été optimisé en termes de spécial, de coût et de vitesse aux besoins du turc à partir de zéro. Cela procure une efficacité et un avantage sur le plan des coûts à long terme.

7 Milliards de modèles seront publiés Open Source?

Réponse Comme des modèles plus grands et multimodes sont produits, il est prévu de les sortir par de vieux modèles à partir de la version 7 milliards. 2 milliards de paramètres uniquement sur la page Hugging Face de VNGRS au 14.10.2026 Kumru- 2B et la version de base de Kumru-2B-Base est ouverte avec la licence Apache 2.0. Le modèle de paramètre de 7,4 milliards n'a pas encore été publié en tant que source ouverte.

Les lettres de la Parole que j'ai mentionnées sont mauvaises, pourquoi?

Réponse La plus petite unité pour les modèles de langage populaire est le mot ou le mot (token). Le modèle voit des jetons, pas les lettres qui le font lors du traitement des textes. Par conséquent, ils font souvent des erreurs dans les questions sur les lettres.

Mistral Que vient l'architecture du modèle?

Réponse L'architecture du modèle Mistral ne signifie pas qu'un modèle Mistral a été pris et entraîné. Kumru a été créé et entraîné de bout en bout avec tokenizer et des poids de modèle. L'architecture définit la structure globale du modèle, comme l'architecture brute du bâtiment.

Kumru Comment offrir l'utilisation de l'IA et quels sont les plans futurs?

Kumru AI, sandru.ai adresse via un version démo avec accès.

Situation actuelle (14.10.2026) : Depuis la première sortie en septembre 2025, la page Hugging Face de VNGRS n'a pas été publiée un nouveau modèle Kumru. Les plans suivants visent à ce que VNGRS partage avec la première version.

Plans futurs :

• Apprentissage gai (RLHF): Il est prévu de prendre rapidement cette étape pour minimiser les erreurs du modèle et améliorer la capacité mathématique.

• Multimodalité: Il vise à créer un modèle multimodal de Kumru en fournissant des fonctions visuelles et de traitement de documents numérisés (intégration d'encodeur d'image).

• Modèles plus grands: Les versions Kumru plus grandes et ruinées devraient être formées avec des ensembles de données plus grands et à jour, puis diffusées en tant que source ouverte d'anciens modèles.

Ces développements, VNGRSIl montre également la mission d'effectuer des investissements à long terme dans l'écosystème privé d'IA en Turquie.

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