Локальная азербайджаноязычная LLM для телеком-операторов
Локальная азербайджаноязычная LLM для телеком-операторов. Операторы обрабатывают миллионы обращений абонентов на азербайджанском и русском языках при жёстких SLA по качеству обслуживания.
Локальная азербайджаноязычная LLM для телеком-операторов
Телеком-операторы ежедневно обрабатывают миллионы обращений абонентов на азербайджанском и русском языках, выдерживая жёсткие SLA по скорости и качеству обслуживания. Allmaz предлагает первую LLM, созданную нативно для азербайджанского языка и развёртываемую полностью на инфраструктуре оператора: данные абонентов никогда не покидают вашу сеть. Модель понимает смешанные AZ/RU диалоги, агглютинативную морфологию и специфику живой разговорной речи — именно то, что необходимо высоконагруженному контакт-центру для стабильного соблюдения договорных обязательств перед абонентами. В основе решения лежит собственный токенизатор, корректно обрабатывающий символ ə и сложные словообразовательные конструкции азербайджанского языка, что обеспечивает эффективность на азербайджанском тексте в 4,6 раза выше по сравнению с универсальными моделями. Модель обучена на более чем 651 миллионе отобранных слов азербайджанского текста и валидирована на бенчмарке TUMLU — 38 139 нативных вопросов по 11 дисциплинам, — что даёт операторам измеримую, независимо подтверждённую уверенность в точности обработки обращений. Доступные конфигурации на 39B, 99B и 587B параметров позволяют подобрать оптимальный баланс между вычислительной нагрузкой и требованиями к производительности для любого масштаба операции.
Почему это важно для вашего бизнеса
Снижение нагрузки на контакт-центр: автоматическая обработка типовых обращений на азербайджанском и русском языках без потери качества позволяет операторам поддержки сосредоточиться на сложных случаях.
Полная конфиденциальность абонентских данных — развёртывание исключительно on-premise гарантирует, что голосовые записи, тексты обращений и персональные данные не передаются ни в какие внешние облачные системы.
Измеримое качество, подтверждённое независимым бенчмарком: модель валидирована на TUMLU — 38 139 нативных вопросов по 11 дисциплинам — что исключает необоснованные маркетинговые заявления.
Высокая точность распознавания намерений благодаря нативному токенизатору, корректно обрабатывающему символ ə и агглютинативную морфологию азербайджанского языка, и обучению на 651M+ отобранных слов.
Поддержка смешанных AZ/RU диалогов в едином потоке без переключения между разными системами — так, как это происходит в реальных разговорах абонентов.
Гибкий выбор мощности: конфигурации на 39B, 99B и 587B параметров позволяют подобрать оптимальный баланс между скоростью ответа и вычислительными ресурсами под любой масштаб операции.
Ключевые возможности платформы
Нативная поддержка азербайджанского языка
Первая LLM, разработанная специально для азербайджанского языка. Собственный токенизатор обрабатывает букву ə и агглютинативную морфологию, что делает модель в 4,6 раза эффективнее на азербайджанском тексте по сравнению с универсальными решениями.
Полное on-premise развёртывание
Модель устанавливается целиком на инфраструктуре оператора. Голосовые записи, персональные данные и история обращений абонентов не передаются ни в какие внешние системы — это критично для соответствия регуляторным требованиям.
Масштабируемые размеры модели
Доступны конфигурации на 39B, 99B и 587B параметров. Оператор может выбрать оптимальный вариант под свои вычислительные мощности и требования к скорости ответа в контакт-центре.
Обработка смешанных AZ/RU диалогов
Модель понимает переключение кодов между азербайджанским и русским языками внутри одного обращения — так, как это происходит в реальных разговорах абонентов с операторами.
Валидация на отраслевом бенчмарке TUMLU
Качество модели подтверждено на бенчмарке TUMLU: 38 139 нативных вопросов по 11 дисциплинам. Это обеспечивает измеримую уверенность в точности ответов, а не только маркетинговые заявления.
Богатая обучающая база
Модель обучена на более чем 651 миллионе отобранных слов азербайджанского текста, что формирует глубокое понимание языковых конструкций, характерных для телеком-тематики и повседневного общения абонентов.
Как это работает
Часто задаваемые вопросы
Почему универсальные языковые модели не справляются с азербайджанским языком в контакт-центре?
Большинство универсальных моделей обучены преимущественно на английском и нескольких крупных языках. Азербайджанский — агглютинативный язык с уникальными символами вроде ə, и без нативного токенизатора модель теряет смысловые нюансы при разборе словоформ. Наша LLM создана специально для азербайджанского: она обучена на 651M+ отобранных слов и в 4,6 раза эффективнее обрабатывает азербайджанский текст, что напрямую влияет на точность распознавания намерений абонента.
Как обеспечивается защита персональных данных абонентов?
Модель развёртывается исключительно on-premise на инфраструктуре оператора. Ни голосовые записи, ни тексты обращений, ни любые другие данные не передаются во внешние облачные сервисы или на серверы Allmaz — весь процесс обработки происходит внутри периметра вашей сети.
Какой размер модели выбрать для высоконагруженного контакт-центра?
Выбор зависит от объёма одновременных обращений и доступных вычислительных ресурсов. Конфигурация на 39B параметров подходит для сценариев с высокой скоростью ответа при умеренной нагрузке, 99B обеспечивает расширенный баланс точности и производительности, а 587B — максимальную глубину понимания для сложных и нестандартных запросов. Команда Allmaz помогает подобрать оптимальную конфигурацию под конкретные требования вашего контакт-центра.
Как модель справляется с переключением языка внутри одного диалога?
Нативная архитектура модели обучена на реальных смешанных AZ/RU текстах, поэтому переключение кодов — когда абонент начинает фразу на азербайджанском и продолжает на русском — не нарушает понимание контекста и намерений. Это исключает необходимость использовать отдельные системы для каждого языка.
Как подтверждается качество модели и что такое бенчмарк TUMLU?
TUMLU — специализированный оценочный набор из 38 139 нативных вопросов по 11 дисциплинам, разработанный для объективного измерения качества азербайджаноязычных языковых моделей. Валидация на TUMLU позволяет операторам опираться на конкретные, воспроизводимые метрики точности, а не на субъективные оценки при выборе решения для контакт-центра.
Готовы повысить качество обслуживания абонентов?
Свяжитесь с командой Allmaz, чтобы обсудить пилотное развёртывание локальной азербайджаноязычной LLM на инфраструктуре вашего оператора и оценить её возможности на реальных сценариях вашего контакт-центра.
Запросить демо