[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"glossary-scaling-laws::tr":3,"gloss-cluster-scaling-laws::tr":26,"gloss-next-scaling-laws::tr":9},{"slug":4,"category":5,"name":6,"definition":7,"meta_desc":8,"faq":9,"schema_markup":9,"related":10},"scaling-laws","core-ai","Ölçekleme Yasaları (Scaling Laws)","Ölçekleme yasaları, bir modelin performansının üç şeyi birlikte artırdığınızda düzgün ve öngörülebilir biçimde iyileştiğine dair ampirik bulgudur: parametreler, eğitim verisi ve hesaplama. Logaritmik eksenlerde çizildiğinde kayıp neredeyse düz bir çizgi hâlinde düşer; bu da laboratuvarların daha büyük bir modelin ne kadar iyi olacağını eğitmeden önce öngörmesine ve sabit bir hesaplama bütçesini nasıl harcayacağına karar vermesine olanak tanır. Etkili \"Chinchilla\" sonucu, birçok erken modelin aşırı büyük ve yetersiz eğitilmiş olduğunu gösterdi: belirli bir hesaplama bütçesi için çoğu zaman çok daha fazla veriyle eğitilmiş daha küçük bir model istersiniz. SaaS geliştiricileri bu eğrileri asla kendileri çıkarmaz, ancak ölçekleme yasaları içine girdiğiniz sektörü açıklar — yeteneklerin neden takvime uygun tırmandığını, \"sadece büyüt\" yaklaşımının yıllarca neden işe yaradığını ve ham ölçeklemenin pratik sınırlarına ulaşırken sınırın neden veri kalitesine ve test anı hesaplamasına kaydığını. Planlama açısından çıkarım şu: kullandığınız model katmanının öngörülebilir bir ritimde ucuzlayıp güçleneceğini varsayın ve onu bir yeniden yazım gerekmeden değiştirebileceğiniz şekilde tasarlayın.","Ölçekleme yasaları, parametre, veri ve hesaplama birlikte arttıkça kaybın öngörülebilir biçimde düştüğü ampirik bulgudur; eğitimden önce tahmine izin verir.",null,[11,14,17,20,23],{"slug":12,"name":13},"foundation-model","Foundation Model (Temel Model)",{"slug":15,"name":16},"gpu","GPU (Grafik İşleme Birimi)",{"slug":18,"name":19},"model-weights","Model Ağırlıkları",{"slug":21,"name":22},"parameter","Parametre",{"slug":24,"name":25},"test-time-compute","Test Anı Hesaplaması (Test-Time Compute)",[27,31,35,39,42,45,48,51,54,57,60,63],{"slug":28,"category":5,"name":29,"updated_at":30},"agentic","Agentic AI (Ajan Tabanlı Yapay Zeka)","2026-08-24T02:46:36+00:00",{"slug":32,"category":5,"name":33,"updated_at":34},"alignment-tax","Hizalama Vergisi (Alignment Tax)","2026-08-24T02:46:37+00:00",{"slug":36,"category":5,"name":37,"updated_at":38},"artificial-intelligence","Yapay Zekâ (AI)","2026-08-24T02:46:38+00:00",{"slug":40,"category":5,"name":41,"updated_at":30},"attention","Attention (Dikkat Mekanizması)",{"slug":43,"category":5,"name":44,"updated_at":38},"beam-search","Işın Arama (Beam Search)",{"slug":46,"category":5,"name":47,"updated_at":34},"benchmark-contamination","Kıyaslama Kirlenmesi (Benchmark Contamination)",{"slug":49,"category":5,"name":50,"updated_at":34},"catastrophic-forgetting","Felaketvari Unutma (Catastrophic Forgetting)",{"slug":52,"category":5,"name":53,"updated_at":38},"computer-vision","Bilgisayarlı Görü",{"slug":55,"category":5,"name":56,"updated_at":34},"constitutional-ai","Anayasal Yapay Zekâ (Constitutional AI)",{"slug":58,"category":5,"name":59,"updated_at":30},"context-window","Bağlam Penceresi (Context Window)",{"slug":61,"category":5,"name":62,"updated_at":38},"deep-learning","Derin Öğrenme",{"slug":64,"category":5,"name":65,"updated_at":30},"diffusion-model","Difüzyon Modeli (Diffusion Model)"]