On-prem vs bulud LLM
Azərbaycan dili üçün nativ qurulmuş, tamamilə öz infrastrukturunuzda işləyən ilk böyük dil modeli. 587B, 99B və 39B ölçülərində.
On-prem və Bulud LLM: Hansı Yanaşma Sizin Üçün Doğrudur?
Böyük dil modelləri (LLM) iki əsas yerləşdirmə modeli ilə təqdim olunur: bulud əsaslı xidmətlər və öz infrastrukturunda işləyən on-prem həllər. Bulud həlləri sürətli başlanğıc və aşağı ilkin xərc baxımından cəlbedici görünsə də, məlumatlarınız xarici serverlərdə emal olunur, üçüncü tərəf siyasətlərinə tabe olur və şəbəkə izolyasiyası təmin edilmir. Dövlət qurumları, maliyyə təşkilatları və korporativ mühitlər kimi məlumat məxfiliyinin kritik əhəmiyyət daşıdığı sahələrdə bu risk qəbuledilməz ola bilər. On-prem yanaşma isə bütün emalın yalnız sizin şəbəkəniz daxilində baş verməsini, heç bir məlumatın xaricə ötürülməməsini və tam uyğunluğun təmin edilməsini mümkün edir.
On-prem Azərbaycan LLM-inin Əsas Üstünlükləri
Tam məlumat məxfiliyi: bütün sorğular və cavablar yalnız sizin şəbəkəniz daxilində emal olunur, heç bir məlumat xarici serverə ötürülmür
Nativ Azərbaycan tokenizeri: ə hərfi və aqlütinativ söz quruluşu düzgün tanınır, bu da ümumi modellərdə yaranan parçalanma xətalarının qarşısını alır
651 milyondan çox seçilmiş Azərbaycan sözü üzərində öyrədilmiş model daha dəqiq, kontekstə uyğun nəticələr verir
Azərbaycan mətni emalında ümumi həllərə nisbətən 4,6 dəfə daha yüksək səmərəlilik — eyni infrastrukturla daha çox iş görülür
587B, 99B və 39B parametr ölçüləri ilə müxtəlif infrastruktur gücünə və büdcəsinə uyğun konfiqurasiya seçmək mümkündür
TUMLU benchmark-ı çərçivəsində 38 139 nativ sual və 11 fənn sahəsi üzrə aparılan müstəqil doğrulama şəffaf keyfiyyət standartı təmin edir
On-prem və Bulud LLM: Əsas Fərqlər
Məlumat Təhlükəsizliyi
Bulud həllərində məlumatlar xarici serverlərdə emal olunur və üçüncü tərəf siyasətlərinə tabedir. On-prem modeldə bütün emal yalnız sizin şəbəkənizdə baş verir; heç bir məlumat xaricə ötürülmür. Bu, tənzimləyici tələblərə uyğunluğu əhəmiyyətli dərəcədə asanlaşdırır.
Azərbaycan Dili Dəstəyi
Ümumi bulud modellərinin əksəriyyəti Azərbaycan dilini ikinci dərəcəli dil kimi emal edir, bu da tokenizasiya xətalarına və keyfiyyətin aşağı düşməsinə səbəb olur. Allmaz modeli isə ə hərfini və aqlütinativ söz quruluşunu nativ tokenizer vasitəsilə düzgün tanıyır, çünki Azərbaycan dili üçün xüsusi olaraq qurulmuşdur.
Performans və Səmərəlilik
Azərbaycan mətni üzərində aparılan ölçmələrə görə bu model ümumi həllərə nisbətən 4,6 dəfə daha səmərəlidir. Nativ tokenizer dilin söz formalarını daha az token ilə ifadə etdiyindən eyni hesablama resursu ilə daha yüksək keyfiyyətli nəticə əldə olunur.
Ölçəklənə Bilən Parametr Seçimi
587B, 99B və 39B ölçülərindəki variantlar sayəsində həm böyük müəssisə serverləri, həm də daha məhdud infrastruktur üçün uyğun konfiqurasiya seçmək mümkündür. Bu çeviklik həm ilkin investisiyanı, həm də uzunmüddətli əməliyyat xərclərini optimallaşdırmağa imkan verir.
Doğrulama və Etibarlılıq
Model, 11 fənn sahəsini əhatə edən 38 139 nativ Azərbaycan sualından ibarət TUMLU benchmark-ı ilə yoxlanılmışdır. Bu müstəqil qiymətləndirmə çərçivəsi Azərbaycan dili üçün ölçülə bilən və şəffaf keyfiyyət standartı təmin edir.
Uzunmüddətli Nəzarət və Xərc Proqnozlaşdırması
Bulud xidmətləri aşağı ilkin xərc təklif etsə də, uzunmüddətli abunə ödənişləri yığılır və vendor asılılığı yaranır. On-prem yanaşma tam nəzarət, proqnozlaşdırıla bilən xərc strukturu və infrastrukturunuz üzərində tam mülkiyyət hüququ verir.
On-prem LLM Necə Tətbiq Olunur?
Tez-tez Verilən Suallar
Məlumatlarım xarici serverə göndərilirmi?
Xeyr. On-prem model tamamilə sizin infrastrukturunuzda işləyir; heç bir sorğu, cavab və ya daxili sənəd xarici şəbəkəyə ötürülmür. Bu, həm texniki arxitektura, həm də tətbiq prinsipi baxımından təmin edilir.
Azərbaycan dili üçün xüsusi olaraq öyrədilmiş model niyə vacibdir?
Azərbaycan dili aqlütinativ quruluşa malikdir: bir söz kökünə çoxsaylı şəkilçilər əlavə olunur və bu, söz formalarının sayını kəskin artırır. Bundan əlavə, ə kimi spesifik hərflər mövcuddur. Ümumi modellər bu xüsusiyyətləri tam dəstəkləmir, tokenizasiya xətaları yaranır və nəticənin keyfiyyəti aşağı düşür. 651 milyondan çox seçilmiş Azərbaycan sözü üzərində öyrədilmiş nativ tokenizer isə dili düzgün parçalayaraq daha dəqiq və kontekstə uyğun nəticə verir.
TUMLU benchmark nədir və niyə əhəmiyyətlidir?
TUMLU, 11 fənn sahəsini əhatə edən 38 139 nativ Azərbaycan sualından ibarət müstəqil qiymətləndirmə çərçivəsidir. Bu benchmark modelin Azərbaycan dilindəki real dünya tapşırıqlarında nə qədər yaxşı işlədiyini ölçür və nəticələri şəffaf şəkildə müqayisə etməyə imkan verir. Beləliklə, keyfiyyət iddiası yalnız sözlə deyil, ölçülə bilən göstəricilərlə əsaslandırılır.
Hansı parametr ölçüsünü seçməliyəm?
Seçim infrastrukturunuzun gücünə və istifadə halınızın mürəkkəbliyinə bağlıdır. 39B variant daha az hesablama resursu tələb edir və standart tapşırıqlar üçün kifayət edə bilər; 99B orta mürəkkəblikdəki iş yükləri üçün balanslaşdırılmış seçimdir; 587B isə geniş kontekst, çoxşaxəli analiz və mürəkkəb tapşırıqlar üçün ən yüksək performansı təmin edir. Allmaz komandası sizin konkret tələblərinizi nəzərə alaraq ən uyğun variantı müəyyən etməkdə kömək edə bilər.
4,6 dəfə səmərəlilik praktikada nə deməkdir?
Bu göstərici Azərbaycan mətni emal edilərkən modelin ümumi həllərə nisbətən daha az hesablama resursu ilə eyni və ya daha yüksək keyfiyyətdə nəticə verdiyini bildirir. Bunun əsas səbəbi nativ tokenizerin dili daha az token ilə ifadə etməsidir: ümumi modellər Azərbaycan sözlərini çox sayda kiçik parçaya bölür, bu isə həm emal vaxtını artırır, həm də kontekst pəncərəsini sürətlə doldurur. Nativ tokenizer bu problemi aradan qaldırır.
Azərbaycan Dilinə Nativ LLM-i Öz İnfrastrukturunuzda Sınayın
Məlumatlarınızın tam nəzarəti sizdə qalsın. Allmaz komandası ilə əlaqə saxlayın və sizin tələblərinizə ən uyğun parametr ölçüsü ilə pilot tətbiqə başlayaq.
Demo tələb edin