Эгүнэ (хиймэл оюун)

Эгүнэ LLM нь Монгол Улсад хиймэл оюуны салбарт томоохон алхам болсон үндэсний хэмжээний анхны их хэлний загвар (LLM). Энэхүү төслийг Эгүнэ Оюун ХХК-ийн үүсгэн байгуулагч, судлаач Санлигийн Бадрал тэргүүтэй баг хамт олон 2021-25 онд бүтээжээ. Эгүнэг бүтээгчид Голомт банкнаас 3,8 сая ам.долларын хөрөнгө оруулалтыг 2022 онд татжээ 2025 онд уг AI бүтээгдэхүүний үнэлгээ 38.5 сая ам.доллар болсон.

Тэд Монгол хэлний онцлог, баялаг үгсийн сан, өвөрмөц бүтцийг гүнзгий судалж, орчин үеийн дэвшилтэт Трансформер архитектурыг ашиглан Эгүнэ LLM-ийг бүтээжээ. Энэ нь зөвхөн орчуулга хийх бус, монгол хэлээр чөлөөтэй ярилцах, мэдээлэл боловсруулах, текст үүсгэх зэрэг өргөн хүрээний чадвартай байх зорилготой.

Гол зорилго
Монгол хэлний хиймэл оюуны хөгжилд хувь нэмэр оруулах
Монгол хэрэглэгчдэд зориулсан, монгол хэл дээр суурилсан ухаалаг туслах бий болгох
Олон улсын түвшинд өрсөлдөхүйц үндэсний хиймэл оюуны технологийг хөгжүүлэх

Бүтээсэн үе шат

Эгүнэ LLM-ийг бүтээх үйл явц нь хэд хэдэн үе шаттайгаар явагдсан:

2021 оны эхэн үе: Эгүнэ Оюун ХХК нь Монгол хэлний их хэлний загвар (LLM) бүтээх төслийг эхлүүлсэн.
2021 оны дунд үе: Өгөгдөл цуглуулах, цэвэрлэх, боловсруулах ажлууд хийгдсэн.
2021 оны сүүл үе - 2022 оны эхэн үе: Загварыг сургах, турших, сайжруулах ажлууд хийгдсэн.
2022 оны дунд үе: Эгүнэ LLM-ийн анхны хувилбарыг олон нийтэд танилцуулсан.
2022 оны сүүл үе - одоог хүртэл: Загварыг тасралтгүй сайжруулж, шинэ боломжуудыг нэмж байна.

AI-ийн Benchmark

Эгүнэ LLM-ийн ажиллагааг хэмжихдээ дараах benchmark-үүдийг ашигласан байх магадлалтай:

GLUE (General Language Understanding Evaluation): Хэлний ойлголтыг үнэлэх benchmark.
SQuAD (Stanford Question Answering Dataset): Асуултад хариулах чадварыг үнэлэх benchmark.
BLEU (Bilingual Evaluation Understudy): Орчуулгын чанарыг үнэлэх benchmark.
ROUGE (Recall-Oriented Understudy for Gisting Evaluation): Текст нэгтгэх чадварыг үнэлэх benchmark.
Perplexity: Хэлний загварын таамаглах чадварыг үнэлэх үзүүлэлт.
Эдгээр benchmark-үүд дээр Эгүнэ LLM нь дундаж эсвэл өндөр оноо авсан ба тодорхой оноонуудыг олон нийтэд зарлаагүй.

Архитектур

Эгүнэ LLM нь **Трансформер (Transformer)** архитектур дээр суурилсан. Энэ нь анх Google-ийн "Attention Is All You Need" судалгааны ажлаар танилцуулагдсан бөгөөд орчин үеийн хэлний загваруудын үндэс болсон.

   **Encoder-Decoder бүтэц:** Оролтын өгөгдлийг (жишээ нь, текст) Encoder хэсэг нь токенчилж, дараа нь Decoder хэсэг нь гаралтын текстийг үүсгэдэг.
   **Self-Attention механизм:** Текстийн аль ч хэсгийг бусад хэсгүүдтэй харьцуулан ойлгох боломжийг олгодог. Энэ нь урт өгүүлбэрүүдийн утгыг илүү сайн ойлгоход тусалдаг.
   **Positional Encoding:** Токенуудын дарааллыг хадгалахын тулд нэмэлт мэдээлэл оруулдаг.

Сургалтын процесс

Эгүнэ LLM-ийг сургахдаа дараах алхмуудыг хийсэн:

Өгөгдөл цуглуулах: Монгол хэл дээрх олон төрлийн текстэн өгөгдлийг цуглуулсан. Үүнд ном, сонин, вэб сайт, форум зэрэг эх сурвалжууд багтана.
Өгөгдөл цэвэрлэх, боловсруулах: Цуглуулсан өгөгдлийг цэвэрлэж, форматлаж, токенчилсон.
Загварыг сургах: Том хэмжээний өгөгдлийн багц дээр **Masked Language Modeling (MLM)** болон **Next Sentence Prediction (NSP)** зэрэг аргуудыг ашиглан загварыг сургасан.
Үнэлгээ, сайжруулалт: Загварын гүйцэтгэлийг янз бүрийн үнэлгээний метрикээр хэмжиж, шаардлагатай тохиолдолд параметрүүдийг тохируулж сайжруулсан.

Технологи

   Програмчлалын хэл: Python
   Машин сургалтын фреймворк: PyTorch эсвэл TensorFlow (аль нэгийг нь ашигласан байх магадлалтай)
   GPU/TPU: Загварыг сургахад өндөр хүчин чадалтай GPU эсвэл TPU ашигласан.
   Cloud платформ: AWS, Google Cloud, эсвэл Azure зэрэг үүлэн технологийн платформыг ашигласан байж болно.

Нэмэлт боломжууд

   Монгол хэлний онцлог: Үгийн аймаг, хэлзүйн бүтэц, дуудлага зэргийг харгалзан үзсэн.
   Олон төрлийн даалгавар: Орчуулга, текст үүсгэх, асуултад хариулах, код бичих зэрэг олон төрлийн даалгаврыг гүйцэтгэх чадвартай.
   Хэрэглэгчийн интерфейс: Вэб болон API хэлбэрээр хэрэглэгчдэд хүрч байна.

Хэрэглээ

Эгүнэ LLM-ийг Монголд хувь хүмүүс болон байгууллагууд 2025 онд дараах байдлаар өргөнөөр ашиглаж байна:

Хувь хүмүүсийн хэрэглээ

1.  **Боловсрол:**
    *   Оюутнууд хичээлийн материалыг ойлгох, тайлбар авах, даалгавраа хийхэд ашиглаж байна.
    *   Сурагчид гэрийн даалгавраа хийх, эссе бичих, шалгалтад бэлдэхэд тусламж авч байна.
    *   Насанд хүрэгчид шинэ ур чадвар эзэмших, гадаад хэл сурах, мэргэжлийн мэдлэгээ дээшлүүлэхэд ашиглаж байна.
2.  **Хувийн хэрэгцээ:**
    *   И-мэйл, мессеж бичих, хариу бэлтгэхэд ашиглаж байна.
    *   Блог, нийтлэл, сошиал медиа контент бичихэд тусламж авч байна.
    *   Аялал төлөвлөх, хоолны жор олох, худалдан авалт хийхэд зөвлөгөө авч байна.
3.  **Бүтээлч ажил:**
    *   Зохиолчид, яруу найрагчид санаа олох, өгүүллэг, шүлэг бичихэд ашиглаж байна.
    *   Дизайнерууд, уран бүтээлчид концепц гаргах, санаагаа хөгжүүлэхэд тусламж авч байна.
    *   Хөгжимчид дууны үг бичих, ая зохиохдоо ашиглаж байна.

Байгууллагуудын хэрэглээ

1.  **Бизнес:**
    *   Маркетингийн агентлагууд контент бүтээх, зар сурталчилгаа боловсруулах, хэрэглэгчийн сэтгэгдэлд хариу өгөхөд ашиглаж байна.
    *   Борлуулалтын багууд харилцагчидтай харилцах, борлуулалтын материал бэлтгэх, санал болгохдоо ашиглаж байна.
    *   Хүний нөөцийн хэлтэс ажил горилогчдын анкет шалгах, ярилцлага бэлтгэх, ажилтнуудад сургалт явуулахад ашиглаж байна.
2.  **Боловсрол:**
    *   Их, дээд сургуулиуд оюутнуудад

Эгүнэ Оюун ХХК (Egune Oyun LLC)
Үүсгэн байгуулагч: С. Бадрал (Санлигийн Бадрал)
Албан ёсны хаяг: Сити Тауэр 403, Сүхбаатарын талбай 8/1, Улаанбаатар хот, Монгол Улс
Утас: 7740-1140
Веб сайт: https://www.egune.com

Ангилал:Хиймэл оюун
Ангилал:Хиймэл оюуны загвар