[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"glossary-benchmark-contamination::tr":3,"gloss-cluster-benchmark-contamination::tr":23,"gloss-next-benchmark-contamination::tr":9},{"slug":4,"category":5,"name":6,"definition":7,"meta_desc":8,"faq":9,"schema_markup":9,"related":10},"benchmark-contamination","core-ai","Kıyaslama Kirlenmesi (Benchmark Contamination)","Kıyaslama kirlenmesi (veri veya test seti sızıntısı olarak da bilinir), herkese açık bir kıyaslamadaki (benchmark) soru ve cevapların bir modelin eğitim verisine karışmasıyla oluşur. Model o zaman kısmen testi ezberlediği için \"yüksek puan\" alır, onu gerçekten çözdüğü için değil — sınavı önceden görmüş bir öğrenci gibi. Öncü modeller devasa web taramalarıyla eğitildiğinden ve popüler kıyaslamalar internetin her yerinde bulunduğundan, bir miktar kirlenme yaygındır; bu da liderlik tablosu sayılarının gerçek dünyadaki yeteneği neden abartabildiğinin bir nedenidir. Model karşılaştıran geliştiriciler için ders şu: bir modeli yalnızca yayınlanmış kıyaslama puanlarına göre seçmeyin. Bir liderlik tablosunun zirvesindeki model, sizin gerçek görevinizde en iyisi olmayabilir. Pratik not: kendi gerçek girdileriniz ve beklenen çıktılarınızdan küçük, özel bir değerlendirme seti oluşturun, bunu eğitime dahil edilebilecek prompt kayıtlarından uzak tutun ve aday modelleri doğrudan bununla karşılaştırın. Kendi ayrı tuttuğunuz değerlendirme, modelin daha önce görmüş olabileceği herkese açık bir kıyaslamadan çok daha güvenilirdir.","Kıyaslama kirlenmesi, herkese açık test setinin eğitim verisine sızmasıdır; model sınavı çözdüğü için değil kısmen ezberlediği için yüksek puan alır.",null,[11,14,17,20],{"slug":12,"name":13},"knowledge-cutoff","Bilgi Kesim Tarihi (Knowledge Cutoff)",{"slug":15,"name":16},"llm-benchmark","LLM Kıyaslaması (LLM Benchmark)",{"slug":18,"name":19},"overfitting","Aşırı Öğrenme (Overfitting)",{"slug":21,"name":22},"synthetic-data","Sentetik Veri (Synthetic Data)",[24,28,32,36,39,42,45,48,51,54,57,60],{"slug":25,"category":5,"name":26,"updated_at":27},"agentic","Agentic AI (Ajan Tabanlı Yapay Zeka)","2026-08-24T02:46:36+00:00",{"slug":29,"category":5,"name":30,"updated_at":31},"alignment-tax","Hizalama Vergisi (Alignment Tax)","2026-08-24T02:46:37+00:00",{"slug":33,"category":5,"name":34,"updated_at":35},"artificial-intelligence","Yapay Zekâ (AI)","2026-08-24T02:46:38+00:00",{"slug":37,"category":5,"name":38,"updated_at":27},"attention","Attention (Dikkat Mekanizması)",{"slug":40,"category":5,"name":41,"updated_at":35},"beam-search","Işın Arama (Beam Search)",{"slug":43,"category":5,"name":44,"updated_at":31},"catastrophic-forgetting","Felaketvari Unutma (Catastrophic Forgetting)",{"slug":46,"category":5,"name":47,"updated_at":35},"computer-vision","Bilgisayarlı Görü",{"slug":49,"category":5,"name":50,"updated_at":31},"constitutional-ai","Anayasal Yapay Zekâ (Constitutional AI)",{"slug":52,"category":5,"name":53,"updated_at":27},"context-window","Bağlam Penceresi (Context Window)",{"slug":55,"category":5,"name":56,"updated_at":35},"deep-learning","Derin Öğrenme",{"slug":58,"category":5,"name":59,"updated_at":27},"diffusion-model","Difüzyon Modeli (Diffusion Model)",{"slug":61,"category":5,"name":62,"updated_at":31},"direct-preference-optimization","Doğrudan Tercih Optimizasyonu (DPO)"]