Yapay Zeka Belleği: En İyi Belleğe Sahip En Popüler Yapay Zeka Modelleri

Şevval Alper

ile

Berk Kalelioğlu

Güncellenme tarihi: 26 May 2026

Bakınız etik normlar

Bu Benchmarkı Kaynak Göster

Daha akıllı modeller genellikle daha kötü bir belleğe sahiptir. Hangilerinin gerçekten bilgiyi koruduğunu belirlemek için 32 mesajlık bir iş konuşmasında 26 büyük dil modelini test ettik.

Yapay zeka belleği benchmark sonuçları

Loading Chart

26 popüler büyük dil modelini, 43 soruluk simüle edilmiş 32 mesajlık bir iş konuşması üzerinden test ettik. Benchmarkımız, özel emisyon faktörleri ve 847 tedarikçi kaydı içeren karmaşık kurgusal bir veri seti kullanarak bellek tutma, akıl yürütme kalitesi ve halüsinasyon tespiti olmak üzere üç temel metriği değerlendirdi. Konuşma boyunca modellerin geniş etkileşimler sırasında belirli bilgileri ne kadar iyi hatırladığını ve uyguladığını ölçmek için girişim testleri ve nabız kontrolleri ekledik.

Kullanılan sorular ve metrikler hakkında ayrıntılar için yöntem bölümüne bakın.

GPT-5 hariç tutulması: GPT-5, bağlam sınırlarına yaklaştığında boş çıktılar döndürdü. Bunu aşmak için topluluk boyutlarını küçültmek, diğer modellerle karşılaştırmaları geçersiz kılardı.

Yapay zeka belleği üzerine bulgular

Test edilen 26 modelde iki tutarlı desen ortaya çıktı. Akıl yürütme modelleri, eşdeğer boyuttaki standart modellere göre bellek tutmada daha düşük puan alır. Daha küçük modeller, bellek görevlerinde daha büyük olanlardan daha iyi performans gösterir. LLM'lerde bellek ve akıl yürütmenin ayrıştırılması üzerine 2025 ACL makalesi, bu ödünleşim için resmi bir temel sunar: akıl yürütme için optimize edilmiş eğitim, modelin belirli gerçek bilgileri koruma kapasitesini azaltır.¹

Neden büyük modeller bellekle mücadele ediyor?

Daha büyük modeller, istenmeyen bağlam ve nitelendirmeler dahil olmak üzere daha uzun yanıtlar üretir. Bu, pencerenin kendisi daha büyük olsa bile, bağlam penceresi alanını daha hızlı tüketir ve konuşmanın önceki içeriği için daha az alan bırakır. Daha küçük modeller daha odaklanmış yanıtlar üreterek alanı korur ve modelin hatırlama aralığını uzatır.

Ayrıca yapısal bir sınırlama vardır: Transformer modelleri bilgiyi statik ağırlık matrislerinde kodlar. Yeni bilgi öğrenmek için bu ağırlıkları güncellemek, daha önce öğrenilmiş kalıpları bozar; bu olaya felaket unutma denir.

Yakın tarihli bir Nature Communications çalışması nüans ekler: LLM'ler, eğitim verilerini sadece tam tekrar yoluyla değil, bulanık kopyalardan parçalar birleştirerek ezberler; yazarların bu sürece "mozaik bellek" adını verdiği bir süreçtir. Ezberleme, ağırlık-kodlu bilginin güncelleme altında nasıl bozulduğu konusunda sonuçları olan, semantikten ziyade çoğunlukla sentaktiktir.²

Bu sınırları ele alan mimari yaklaşımlar

2025'in sonlarında ve 2026'nın başlarında yayınlanan dört araştırma yönü, yukarıdaki bellek kısıtlamalarını hedefler:

Google Titans + MIRAS, "sürpriz metriği" kullanarak depolamayı önceliklendirmeyi öğrenen nöral bir uzun vadeli bellek modülü tanıtır; beklenmedik bilgiler, anormal olaylara yönelik insan belleği önyargısını yansıtarak daha muhtemelen korunur. MIRAS çerçevesi, Titans'ı türev mimarilerle (Moneta, Yaad, Memora) birleştiren teorik bir şema sağlar; her biri farklı bellek tutma ve güncelleme kurallarını araştırır. ³
Google İç İçe Öğrenme, bir modeli tek bir optimizasyon süreci olarak değil, farklı frekanslarda güncellenen iç içe geçmiş alt süreçler hiyerarşisi olarak ele alır. Kanıt kavramı mimarisi Hope, hızlı, orta ve yavaş bellek bankalarıyla bir Süreklilik Bellek Sistemi uygular. Hope, dil modelleme, ortak akıl yürütme ve İğne-Köyde-Uzun-Bağlam görevlerinde standart transformer ve Mamba2'yi geride bıraktı.⁴
DeepSeek Engram, statik kalıp alımını dinamik akıl yürütmeden ayıran koşullu bir bellek modülü tanıtır. DeepSeek, optimal kapasite bölünmesinin %75 dinamik akıl yürütme ve %25 statik bellek olduğunu buldu. 100B parametreli bir embedding tablosu, %3'ün altında bir çıkarım yüküyle ana DRAM'e devredilebilir. Big-Bench Hard, ARC-Challenge ve MMLU dahil testlerde karmaşık akıl yürütme benchmarkları %70'ten %74 doğruluğa yükseldi.⁵
Stanford/NVIDIA TTT-E2E, uzun bağlam dil modellemesini sürekli öğrenme problemi olarak yeniden çerçevelemektedir. Tokenları bir KV deposunda önbelleğe almak yerine, model bağlamı çıkarım sırasında sonraki token tahmini yoluyla kendi ağırlıklarında sıkıştırır. 128K token'da, TTT-E2E NVIDIA H100'de tam dikkatten 2.7 kat daha hızlıdır; 2M token'da, tam dikkat doğruluğunu eşleştirirken 35 kat daha hızlıdır. Çıkarım gecikmesi, bağlam uzunluğundan bağımsız olarak sabit kalır; bu özellik daha önce sadece RNN'lerde görülmüştü.⁶

Zeka, halüsinasyon oranı ve bellek arasında nasıl optimize edilir?

Yapay zeka halüsinasyonu benchmarkımız ve bellek benchmarkımız mükemmel şekilde korele etmez. Halüsinasyon yapmayan VE iyi hatırlayan bir model istiyorsanız, bu grafikte sağ üst köşeye yakın tatlı noktaya bakın.

Yapay zeka belleği benchmark yöntemi

Soru Türleri (32 mesajda toplam 43)

Basit hatırlama: "Geri dönüştürülmüş plastik faktörümüz nedir?"
Testler: Saf tutma

Bellek + hesaplama: "18.500 kg geri dönüştürülmüş plastik için emisyonları hesaplayın."
Testler: Modelin hatırlanan bilgiyi doğru uygulayıp uygulamadığı

Bellek girişimi: Bir gerçeği onaylama ve tekrar sorma arasında alakasız sorular yerleştirilir
Testler: Bilişsel baskı direnci

Konuşma ötesi sentez: "Karbon fiyatlandırması, bulut göçü faydaları ve hibrit çalışma tasarruflarını birleştiren üç yıllık bir ROI modeli oluşturun."
Testler: Tüm konuşmadan bilgi çekme

Veri seti

450 çalışanlı kurgusal bir elektronik üretim şirketi oluşturduk. Veri seti şunları içerir:

Kurgusal 2,3M$'lık McKinsey çalışmasından özel Yaşam Döngüsü Değerlendirmesi (LCA) emisyon verileri
EcoVadis puanları ve Bilime Dayalı Hedef zaman çizelgeleriyle 847 tedarikçi
Operasyonel metrikler (hibrit çalışma etkileri, konferans harcamaları, yazılım lisanslama)
Üç tesis: Austin (180 çalışan), Denver (150), Portland (120)
Beş kategoriye yayılan 3,2M$ sürdürülebilirlik bütçesi

Veri seti iç tutarlıdır ancak halka açık değildir. Birçok iş alanı arasında sentez gerektirecek kadar karmaşık ve modellerin sadece çevrimiçi cevapları aramalarını engelleyecek kadar özeldir; gerçekten hatırlamaları gerekir.

Başarı ölçümü

Mükemmel performans şunları gerektirir:

Tüm özel faktörleri hatırlamak (sektör standartları değil: veri setimizde geri dönüştürülmüş plastik 1,2 kg CO₂e/kg, sektörün 0,6-0,9'u değil)
Herhangi bir bozulma olmadan tüm girişim testlerini yönetmek
Tam konuşmadan özel detayları kullanarak karmaşık senaryoları sentezlemek

Değerlendirme Metrikleri

1. Bellek metrikleri

Faktör doğruluğu: Sektör 0,6-0,9 yerine özel 1,2 kg CO₂e/kg kullanımı
Tutma zaman çizelgesi: Bellek ne zaman başarısız olur?
Girişim direnci: Dikkat dağıtıcı sorulardan sonra performans

2. Akıl yürütme kalitesi

Sentez: Farklı konuşma bölümlerinden bilgi entegrasyonu
Hesaplama doğruluğu: Denklemlerde doğru hatırlanan faktörler
Bağlam bakımı: Tedarikçileri, zaman çizelgelerini, maliyetleri takip etme

3. Halüsinasyon tespiti

Sayı uydurma: Gerçek olanları hatırlamak yerine figürler uydurma
Güven kalibrasyonu: Kendinden emin yanlış vs. belirsiz doğru
Genel yedek: Konuşma özelleri vs. iş klişeleri

Yapay Zeka Belleği: Nasıl Çalışır

Yapay zeka belleği, modellerin bir konuşma boyunca veya ayrı oturumlar arasında bilgiyi nasıl koruduğu, geri çağırdığı ve uyguladığı mekanizmalara atıfta bulunur. Bir modelin 3. mesajdan 30. mesaja kadar bir gerçeği kaybetmeden veya çarpıtmadan taşıyıp taşıyamayacağının ve haftalar önce gerçekleşen bir oturumdaki bir kullanıcı tercihine referans verip veremeyeceğinin birincil belirleyicisidir.

Araştırma topluluğu, depolama konumu, kalıcılık, yazma yolu ve erişim yöntemine dayalı olarak dört bellek türünü ayırt eder.⁷

Parametrik bellek, ön eğitim ve ince ayar sırasında modelin ağırlıklarına kodlanmış bilgidir. Geri çağrım olmadan her zaman mevcuttur ancak statiktir; yeniden eğitim olmadan güncellenemez. Ayrıca çoğunlukla sentaktiktir: Ocak 2026 tarihli bir Nature Communications çalışması, LLM'lerin eğitim verilerini benzer dizilerden parçalar birleştirerek ezberlediğini, gerçekleri ayrık birimler olarak saklamadığını buldu; bu da parametrik geri çağrımın kesin rakamlar için göründüğünden daha az güvenilir olduğu anlamına gelir.⁸

Bağlamsal (kısa vadeli) bellek, oturum sırasında aktif bağlam penceresinde tutulan içeriktir. Son değişimleri, belirtilen parametreleri ve pencerenin sınırına kadar olan konuşma geçmişini kapsar. Pencere dolduğunda, eski içerik düşürülür veya sıkıştırılır. Maksimum Etkili Bağlam Pencereleri üzerine Ocak 2026 çalışması, çoğu modelin pratikte reklam edilen sınırlarının çok altında performans gösterdiğini, bazılarının 1.000 token'da önemli ölçüde bozulduğunu ve neredeyse tümünün gerçek dünya görev koşullarında mimari maksimumlarının %99'dan fazlasının altında kaldığını buldu.⁹

Dış (geri çağrım destekli) bellek, veriyi modelin dışındaki vektör veritabanlarında veya yapılandırılmış depolarda saklar. Model çıkarım sırasında bunları sorgular ve geri çağrılan içeriği bağlam penceresine dahil eder. Bu, bağlam uzunluğu sorununu ortadan kaldırır ve bellek deposunun yeniden eğitim olmadan güncellenmesine olanak tanır. Mem0'un LOCOMO benchmarkı üzerine araştırması, geri çağrım destekli belleğin, OpenAI'ın yerel bellek özelliğinden %26 daha yüksek yanıt doğruluğuna (%66,9'a karşı %52,9) ulaştığını, tam bağlam yöntemlerine kıyasla p95 geri çağrım gecikmesini %91 ve token tüketimini %90 azalttığını buldu.¹⁰

Prosedürel ve olay belleği, modele ne yapılması istendiği, geçmiş görevlerin nasıl tamamlandığı ve zaman içinde kullanıcı tarafından belirtilen tercihler veya kısıtlamalar dahil görevlere özgü bilgi ve oturumlar arası etkileşim geçmişini kapsar. Bu, dört türün en az standartlaştırılmışıdır ve genellikle oturumlar arasında yapılandırılmış günlükler veya bilgi grafikleri tutan ajan çerçeveleri aracılığıyla uygulanır.

Yerel vs. geri çağrım destekli bellek

Yerel bellek, daha fazla konuşma geçmişini korumak için bağlam penceresini uzatır. Standart dikkat altında çıkarım maliyeti bağlam uzunluğuyla karesel olarak artarken, daha verimli varyantlarda doğrusal olarak artar. Kapasiteye ulaşıldığında bozulur, açık bir sıkıştırma adımı eklenmediği sürece içeriği özetlemek yerine düşürür.

Geri çağrım destekli bellek (RAG), uzun vadeli veriyi harici olarak saklar ve sorgu zamanında ilgili kayıtları geri çağırır. Model mimarisinden bağımsız olarak ölçeklenir ve aktif pencerede tüm önceki içeriği tutmak yerine seçici geri çağrıma olanak tanır. Takas, geri çağrım gecikmesi ve dizinlenmemiş veya eksiksiz dizinlenmiş bağlamı kaçırma riskidir.

Hybrid sistemler her iki katmanı birleştirir: mevcut oturum için yerel bağlam ve geçmiş veriler için geri çağrım. NVIDIA ve Stanford'un TTT-E2E yaklaşımı (Ocak 2026), sonraki token tahmini yoluyla çıkarım sırasında bağlamı doğrudan model ağırlıklarına sıkıştırarak bağlam uzunluğundan bağımsız olarak sabit çıkarım gecikmesi elde eden ve tam dikkate kıyasla karşılanabilir doğruluk sağlayan üçüncü bir yol önerir. Araştırmacılar, TTT-E2E ve RAG'in tamamlayıcı katmanlar olarak işlev gördüğünü öne sürüyor: geniş bağlamsal anlayış için TTT-E2E, kesin gerçek geri çağrımı için RAG.¹¹

SSS'ler

Yapay zeka belleği, yapay zeka sistemlerinin hem kısa vadeli bellek (tek bir oturum içinde) hem de uzun vadeli bellek (harici veri depolama yoluyla) kullanarak geçmiş etkileşimlerden ilgili bilgiyi depolama, geri çağırma ve kullanma yeteneğine atıfta bulunur. İnsan belleğinin (geçmiş deneyimlerle şekillenen sinir ağlarına dayandığı) aksine, yapay zeka bellek sistemleri bağlamı korumak ve belirli detayları tutarlı bir şekilde geri çağırmak için yapılandırılmış geri çağrım mekanizmaları ve birikmiş bilgi kullanır.

Modern yapay zeka modelleri, bağlama duyarlı konuşmaları etkinleştirmek için geçmiş verileri ve kullanıcı tercihlerini entegre ederken, şeffaflık için güçlü veri depolama protokolleri, şifreleme ve kullanıcı kontrolünü uygular. Etik değerlendirmeler ve açık onay mekanizmaları, kullanıcıların gizliliği tehlikeye atmadan kişiselleştirilmiş etkileşimler sağlamasını sağlar.

Son etkileşimlerdeki desenleri tanıyarak ve geçmiş deneyimlerden yararlanarak, yapay zeka modelleri yanıtları özelleştirebilir ve doğal, kişisel bir yapay zeka asistanı gibi hissettiren ilgili bilgiler sağlayabilir. Verimli token kullanımı ve geri çağrım mekanizmalarıyla birleştirilen bu uyumlu öğrenme yaklaşımı, yapay zeka uygulamalarının belirli görevler için daha doğru, enerji verimli ve etkili içgörüler sunmasını sağlar.

Kıyaslamalarımızı ve veri odaklı içgörülerimizi kaçırmayın. Düğme Google'ı açar; AIMultiple'ı seçmeniz, Google arama sonuçlarında AIMultiple'ı daha sık görmek istediğinizi onaylar.

Tercih edilen kaynak olarak ekle

Daha fazla okuma

Bu benchmarkı kaynak gösterin

Yayınlayacağınız yere uygun formatı seçin. Bağlantılı sürümü CMS'inize yapıştırmak, geri bağlantıyı korur.

Şevval Alper and Berk Kalelioğlu (2026) - "Yapay Zeka Belleği: En İyi Belleğe Sahip En Popüler Yapay Zeka Modelleri". AIMultiple.com adresinde çevrimiçi yayımlanmıştır. Erişim tarihi: 26 Mayıs 2026, kaynak: https://aimultiple.com/ai-memory [Çevrimiçi Kaynak]

Alper, Ş., & Kalelioğlu, B. (2026, 26 Mayıs). Yapay Zeka Belleği: En İyi Belleğe Sahip En Popüler Yapay Zeka Modelleri. AIMultiple. https://aimultiple.com/ai-memory

@misc{alper2026,
  author = {Alper, Şevval and Kalelioğlu, Berk},
  title  = {{Yapay Zeka Belleği: En İyi Belleğe Sahip En Popüler Yapay Zeka Modelleri}},
  year   = {2026},
  month  = may,
  howpublished    = {\url{https://aimultiple.com/ai-memory}},
  note   = {AIMultiple. Erişim tarihi: 26 Mayıs 2026}
}