[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"glossary-attention::tr":3,"gloss-cluster-attention::tr":20,"gloss-next-attention::tr":9},{"slug":4,"category":5,"name":6,"definition":7,"meta_desc":8,"faq":9,"schema_markup":9,"related":10},"attention","core-ai","Attention (Dikkat Mekanizması)","Attention (transformer'larda özellikle öz-dikkat \u002F self-attention), bir sinir ağının işlediği her token için, girdideki diğer her token'a ne kadar \"odaklanma\" vereceğine dinamik olarak karar vermesini sağlayan mekanizmadır — metni eski tekrarlayan modeller gibi sıkı sıkıya soldan sağa işlemek yerine, bir transformer bir cümlenin ilk kelimesini doğrudan son kelimesiyle ilişkilendirebilir. Mekanik olarak attention, her token'ın vektör temsilini üç role yansıtarak çalışır — bir sorgu (query), bir anahtar (key) ve bir değer (value) — ardından her token'ın sorgusu ile diğer her token'ın anahtarı arasında bir uyumluluk skoru hesaplar (genellikle ölçeklendirilmiş bir nokta çarpımı aracılığıyla), bu skorları softmax ile ağırlıklara dönüştürür ve bu ağırlıkları değer vektörlerinin ağırlıklı bir toplamını üretmek için kullanır. Sonuç: her token'ın, kendisiyle en alakalı token'lardan \"bilgilendirilmiş\" yeni bir temsili. Çok başlıklı attention (multi-head attention), bu süreci farklı öğrenilmiş yansıtmalarla paralel olarak birkaç kez çalıştırır ve modelin farklı ilişki türlerini eşzamanlı olarak takip etmesine olanak tanır (bir başlıkta dilbilgisel yapı, başka bir başlıkta gönderim\u002Fcoreference, üçüncü bir başlıkta konusal alaka). Bu, geliştiriciler için önemlidir çünkü attention birkaç pratik LLM davranışını açıklar: modellerin zamir çözümlemesi ve uzun menzilli bağımlılıkları neden iyi ele aldığı (\"Kupa bavula sığmadı çünkü çok büyüktü\" — attention, modelin \"o\"yu bağlama dayanarak \"bavul\" değil doğru şekilde \"kupa\"ya bağlamasını sağlar), çok uzun dokümanların neden bir modelin herhangi bir bölüme odaklanmasını sulandırabildiği (attention ağırlığı daha fazla token üzerinde daha ince yayılır) ve retrieval gibi tekniklerin (bağlamdaki içeriği daraltmak) neden doğruluğu artırdığı — attention için rekabet eden daha az alakasız içerik. Somut bir örnek: bir transformer \"Paris, Fransa'nın başkentidir ve yaklaşık 2 milyon nüfusa sahiptir\" cümlesini işlerken, attention \"o\" token'ının, model eğitim verisinden nüfus rakamlarının genellikle bahsedilen şehri takip ettiğini öğrendiği için \"Fransa\"ya değil \"Paris\"e güçlü şekilde odaklanmasını sağlar; bu da rastgele bir tahmin yerine tutarlı bir devam üretir. Attention aynı zamanda araştırmacıların verimlilik için en çok optimize ettiği bileşendir (örneğin FlashAttention, seyrek attention, kayan pencere attention'ı), çünkü maliyeti dizi uzunluğuyla ölçeklenir ve bağlam penceresi boyutunu ve çıkarım gecikmesini doğrudan etkiler. Modern verimli-attention araştırması (FlashAttention ve benzeri teknikler), matematiksel davranışını değiştirmeden attention hesaplamasını daha hızlı ve daha az bellek yoğun hale getirdi; bu, son model nesillerinde bağlam pencerelerinin bu kadar dramatik biçimde büyümesinin bir nedenidir — aynı temel mekanizma artık kabul edilebilir hız ve maliyetle çok daha fazla token üzerinde çalışıyor. Geliştiriciler için pratik çıkarım matematik değil, ürettiği davranıştır: güçlü attention mekanizmalarına sahip modeller, uzun bir prompt'un ortasına gömülü talimatları, başta veya sonda yer alan talimatlara göre daha az güvenilir şekilde ele alır (\"ortada kaybolma\" etkisi); bu, en önemli talimatlarınızı uzun bir bağlam bloğunun ortasına değil, başına veya sonuna koymanız için gerçek, test edilebilir bir nedendir.","Attention, bir modelin bir dizideki her token'ı işlerken diğer her token'ın ne kadar alakalı olduğunu tartmasını sağlayan transformer mekanizmasıdır.",null,[11,14,17],{"slug":12,"name":13},"context-window","Bağlam Penceresi (Context Window)",{"slug":15,"name":16},"llm","Büyük Dil Modeli (LLM)",{"slug":18,"name":19},"transformer","Transformer",[21,25,29,33,36,39,42,45,48,49,52,55],{"slug":22,"category":5,"name":23,"updated_at":24},"agentic","Agentic AI (Ajan Tabanlı Yapay Zeka)","2026-08-24T02:46:36+00:00",{"slug":26,"category":5,"name":27,"updated_at":28},"alignment-tax","Hizalama Vergisi (Alignment Tax)","2026-08-24T02:46:37+00:00",{"slug":30,"category":5,"name":31,"updated_at":32},"artificial-intelligence","Yapay Zekâ (AI)","2026-08-24T02:46:38+00:00",{"slug":34,"category":5,"name":35,"updated_at":32},"beam-search","Işın Arama (Beam Search)",{"slug":37,"category":5,"name":38,"updated_at":28},"benchmark-contamination","Kıyaslama Kirlenmesi (Benchmark Contamination)",{"slug":40,"category":5,"name":41,"updated_at":28},"catastrophic-forgetting","Felaketvari Unutma (Catastrophic Forgetting)",{"slug":43,"category":5,"name":44,"updated_at":32},"computer-vision","Bilgisayarlı Görü",{"slug":46,"category":5,"name":47,"updated_at":28},"constitutional-ai","Anayasal Yapay Zekâ (Constitutional AI)",{"slug":12,"category":5,"name":13,"updated_at":24},{"slug":50,"category":5,"name":51,"updated_at":32},"deep-learning","Derin Öğrenme",{"slug":53,"category":5,"name":54,"updated_at":24},"diffusion-model","Difüzyon Modeli (Diffusion Model)",{"slug":56,"category":5,"name":57,"updated_at":28},"direct-preference-optimization","Doğrudan Tercih Optimizasyonu (DPO)"]