Hakkımızda
Olgu AI, Türkiye'de kurulan ve Türkçeye özel büyük dil modelleri geliştiren bir yapay zeka şirketidir.
Hikayemiz
Olgu AI fikri, mevcut büyük dil modellerinin Türkçeyi genellikle ikinci sınıf bir dil olarak ele almasından doğdu. Bu modeller İngilizce ve az sayıda büyük dilde etkileyici sonuçlar verirken, Türkçede sık sık daha zayıf, daha az doğal, bazen hatalı yanıtlar üretiyordu. Bu fark, 84 milyondan fazla insanın konuştuğu bir dilin yapay zeka çağında geride kalmaması gerektiği inancıyla Olgu'nun temelini attı.
Misyonumuz
Olgu'nun misyonu, Türkiye'nin yapay zeka alanında ihtiyaç duyduğu güçlü, yerli bir aktör olmaktır — bireyler için günlük yaşamda, kurumlar için güvenilir bir altyapı olarak, uzun vadede ise ulusal güvenlik alanında da yerli bir teknoloji tabanı olarak. Türkçeyi anadili seviyesinde konuşan, Türk kültürünü ve dilin inceliklerini gerçekten anlayan modeller geliştiriyoruz. Sıfırdan eğittiğimiz Türkçeye özel tokenizer sayesinde modellerimiz yalnızca Türkçeyi daha verimli işlemekle kalmıyor, doğrudan Türkçe düşünüyor — bu verimlilik hem kurumlar için daha düşük maliyet hem de bireysel kullanıcılar için yabancı platformlara kıyasla çok daha uygun fiyatlı bir hizmet anlamına geliyor. Aynı zamanda, verilerin yurt dışına çıkmadan ülke sınırları içinde kalmasını sağlayan güvenilir bir yapay zeka altyapısı sunmayı hedefliyoruz.
Kimler için çalışıyoruz?
Olgu AI, geniş bir yelpazede fayda sağlamayı hedefliyor.
Bireyler
Günlük işlerinizde, öğrenirken ya da sohbet ederken yanınızda olacak, Türkçeyi ve kültürümüzü gerçekten anlayan bir yapay zeka. Türkçeye özel tokenizer'ımızın sağladığı verimlilik, aynı kullanım için yabancı platformlara kıyasla önemli ölçüde daha uygun fiyatlı bir hizmet sunmamızı mümkün kılıyor — bu doğrudan kullanıcıya yansıyan somut bir avantaj.
Kurumlar
Türkiye'deki şirketlere ve kamu kurumlarına, verilerini yurt dışına çıkarmadan işleyebilecekleri, ihtiyaçlarına göre uyarlanabilen güvenilir bir yapay zeka altyapısı sunmayı hedefliyoruz.
Ulusal güvenlik
Uzun vadede, tamamen yerli ve denetlenebilir bir teknoloji tabanı olarak savunma ve ulusal güvenlik alanındaki ilgili kurumlarla iş birliği yapabilecek bir konuma gelmeyi hedefliyoruz.
Rakamlarla Olgu AI
İlk modelimizi geliştirirken ölçtüğümüz ve doğruladığımız temel göstergeler.
%54,7
Daha verimli tokenizasyon
Sıfırdan eğittiğimiz Türkçeye özel tokenizer, aynı Türkçe metni LLaMA tabanlı açık kaynaklı modellere kıyasla %54,7 daha verimli şekilde temsil ediyor.
2,21×
Kelime başına daha az token
Aynı donanımda daha düşük işletim maliyeti ve daha geniş bir bağlam penceresi demek. Pratikte, aynı bütçeyle benzer büyüklükte yabancı bir modele kıyasla yaklaşık %121 daha fazla sohbet geçmişini işleyebiliyoruz.
1 Milyar
Parametreli ilk modelimiz
Sıfırdan eğittiğimiz ilk modelimiz — yalnızca tokenizer verimliliğini değil, veri toplamadan eğitime kadar tüm yaklaşımımızı uçtan uca sınayan ilk tam çalıştırmamız, ve önümüzdeki daha büyük modellerin temeli.
Dürüst
Kıyaslama ilkemiz
Modelimizi diğer Türkçe dil modelleriyle karşılaştırırken yalnızca öne çıktığımız değil, geride kaldığımız noktaları da olduğu gibi paylaşıyoruz.
Neden bir ulusal dil modeli?
Büyük dil modellerinin büyük çoğunluğu İngilizce ve az sayıdaki büyük dil üzerine eğitiliyor. Türkçe gibi diller, bu modellerde genellikle ikinci planda kalıyor — hem dilsel doğallık hem de işlem verimliliği açısından. Biz, Türkçeyi anadili seviyesinde anlayan ve üreten, aynı zamanda Türkçeye özel tokenizer'ı sayesinde aynı donanımda daha fazla Türkçe içeriği işleyebilen bir model inşa ediyoruz — bu da hem daha düşük işletim maliyeti hem de daha güçlü bağlam anlayışı anlamına geliyor. Yapay zeka, günümüzde bireylerin günlük kullanımından kurumların iç süreçlerine, kamu hizmetlerinden ulusal güvenliğe kadar giderek daha kritik bir teknoloji haline geliyor; bu ölçekte dışa bağımlılık, uzun vadede her ülke için stratejik bir risk taşıyor. Bugün pek çok kurum, Türkçe ihtiyaçlarını İngilizce merkezli modellerin üzerine ince ayar yaparak karşılıyor — bu hem verimsiz hem de dışa bağımlı bir çözüm. Biz bu tabloyu değiştirmeyi hedefliyoruz.
2,21×
kelime başına daha az token — Türkçeye özel tokenizer'ımızla ölçtüğümüz verimlilik artışı
Yaklaşımımız
Var olan bir modeli Türkçeye uyarlamak yerine, sıfırdan Türkçe merkezli bir süreç izliyoruz.
Veri toplama ve temizleme
Türkçe metin verisini titizlikle bir araya getiriyoruz; MinHash tabanlı yakın-kopya tespiti ve örneklem bazlı doğrulamayla veri kalitesini güvence altına alıyoruz.
Türkçeye özel tokenizer
Sıfırdan eğittiğimiz tokenizer, Türkçe metni LLaMA tabanlı açık kaynak modellere göre %54,7 daha verimli, kelime başına 2,21 kat daha az tokenle temsil ediyor.
Sıfırdan eğitim
Var olan bir modeli Türkçeye sonradan uyarlamak yerine, Türkçe dil yapısını merkeze alan mimariyi baştan eğitiyoruz.
Değerlerimiz
Şeffaflık
Ne yaptığımızı ve nasıl yaptığımızı açıkça paylaşırız. Model yeteneklerini ve sınırlarını olduğu gibi anlatırız.
Sorumluluk
Kullanıcı verisine ve KVKK uyumuna en üst düzeyde önem veririz; verileriniz üzerindeki kontrol sizde kalır.
Veri egemenliği
Kritik kurumların ve kamu kurumlarının verileri, yurt dışına çıkmadan Türkiye sınırları içinde işlenir ve saklanır.
Erişilebilirlik
Yapay zeka herkes için kolay erişilebilir olmalı — teknik bilgi gerektirmeden, sade bir deneyimle.
Yol haritamız
İlk model: kavram kanıtı
1 milyar parametreli ilk modelimizi sıfırdan geliştirdik ve Türkçeye özel tokenizer'ımızın verimlilik avantajını doğruladık. Bu, gelecekteki daha büyük modellerimizin temelini oluşturuyor.
Ölçeği büyütmek
Modelimizi birkaç milyar parametre ölçeğine taşıyarak, gerçek dünya kullanım senaryolarında gerçek anlamda rekabetçi bir performans hedefliyoruz.
Ulusal ölçek
Türkiye'nin ihtiyaçlarına yanıt verebilecek, uluslararası düzeyde rekabetçi, büyük ölçekli bir Türkçe yapay zeka modeli inşa etmek — bireyler, kurumlar ve kamu için gerçek bir alternatif olmak.
Bize katılın
Sorularınız veya iş birliği fikirleriniz mi var? Sizden haber almak isteriz.
İletişime geçin