LLM Ölçekleme Yasaları: Yapay Zeka Araştırmacılarından Analizler

Büyük dil modelleri metin verilerinden öğrenilen kalıplara dayanarak bir sonraki token'ı tahmin eder. LLM ölçekleme yasaları terimi, model performansını eğitim sırasında kullanılan hesaplama, eğitim verisi ve model parametreleri miktarına bağlayan ampirik düzenlilikleri ifade eder.

Bu ilişkilerin pratikte modern model tasarımını nasıl etkilediğini anlamak için, 8 akademik makaleden bulguları ve 3 büyük yapay zeka laboratuvarı ve araştırmacısından gelen içgörüleri inceledik.

LLM ölçekleme yasaları analizinden önemli çıkarımlar

Önde gelen araştırmacılar aşağıdaki temel içgörüler üzerinde birleşiyor:

• Model performansı yalnızca parametre sayısına bağlı değildir. Veri miktarı ve kalitesi eşit derecede kritiktir.
• Ölçekleme kararları, daha büyük modellerin her zaman daha iyi olduğunu varsaymak yerine, görev gereksinimlerine dayanmalıdır.
• Parametre açısından verimli mimariler, daha düşük eğitim ve çıkarım maliyetleriyle rekabetçi performans elde edebilir.
• Gerçek dünya dağıtımlarında, çıkarım maliyetleri eğitim maliyetlerinden daha ağır basabilir ve bir model boyutu seçerken dikkate alınmalıdır.

Akademik ölçekleme yasası araştırmalarından kanıtlar

"LLM Pekiştirmeli Öğrenme Eğitim Sonrası Ölçekleme Davranışları", Zhang, Yin vd.

LLM Pekiştirmeli Öğrenme Eğitim Sonrası Ölçekleme Davranışları (2026) makalesi, eğitim sonrası sırasında pekiştirmeli öğrenmenin model boyutu ve hesaplama ile nasıl ölçeklendiğini inceler.

Yazarlar, değişen ölçeklerdeki modeller üzerinde ampirik bir çalışma yürütür ve test kaybı, hesaplama ve veri arasındaki ilişkinin öngörücü bir kuvvet yasası kullanılarak modellenebileceğini bulur. Bu model, hem temel hem de talimatla ince ayar yapılmış modellerde geçerlidir; bu da pekiştirmeli öğrenme eğitim sonrasının, ön eğitimde gözlemlenenlere benzer düzenlilikleri takip ettiğini gösterir.

Bununla birlikte, analiz ayrıca öğrenme verimliliği teriminde gizli bir doygunluk eğilimi tanımlar. Daha büyük modeller daha yüksek öğrenme verimliliği elde etse de, ölçek büyüdükçe getiriler azalır.

Bu, pekiştirmeli öğrenme ölçeklemesinin ön eğitimde gözlemlenenlerden farklı yerleşik sınırları olduğunu ve uygulayıcıların eğitim sonrası aşamalara hesaplama tahsis ederken bu sınırları hesaba katması gerektiğini gösterir.¹

"Ölçekleme Yasaları Model Mimarisiyle Buluşuyor: Çıkarım Verimli LLM'lere Doğru", Bian, Yu, Venkataraman & Park

Bian vd. (2025), model mimarisini hesaplama-optimal ölçeklemeye dahil ederek Chinchilla çerçevesini temel alır. Geleneksel ölçekleme yasaları, parametre sayısını ve eğitim token'larını ana değişkenler olarak ele alır, ancak çıkarım maliyeti birincil endişe haline geldikçe, mimari seçimler dağıtım verimliliğini giderek daha fazla belirler.

Yazarlar, Chinchilla çerçevesine mimari bilgi ekleyen koşullu bir ölçekleme yasası sunar. Gizli boyutun, parametrelerin MLP ve dikkat katmanları arasındaki tahsisinin ve gruplandırılmış sorgu dikkatinin hem doğruluğu hem de çıkarım maliyetini nasıl etkilediğini incelerler. Çerçeve ayrıca, eşzamanlı olarak çıkarım açısından verimli ve doğru olan konfigürasyonları belirlemek için bir arama prosedürü içerir.

Yaklaşımı doğrulamak için yazarlar, 80 milyondan 3 milyar parametreye kadar değişen 200'den fazla modeli, 8 milyardan 100 milyar eğitim token'ına kadar eğitir. Sonuçlar, mimari kararların model boyutu ile çıkarım maliyeti arasındaki ilişkiyi öngörülebilir şekillerde değiştirebileceğini göstermektedir. Bu bulgu, model mimarisini eğitim başlamadan önce yapılan sabit bir seçimden ziyade ölçeklemede ayarlanabilir bir faktör olarak ele alma yönündeki daha geniş eğilimi desteklemektedir.

Şekil 1: Gizli boyut ve MLP-dikkat oranı boyunca çıkarım verimini (sol) ve tahmini eğitim kaybı eğrilerini (sağ) gösteren ölçekleme taraması sonuçları.²

"LLM'lerin Yoğunlaşma Yasası", Xiao, Cai & Zhao

LLM'lerin Yoğunlaşma Yasası (2025), modellerin parametrelerini ne kadar verimli kullandığını inceler. Bir modelin etkili parametre sayısının gerçek parametre sayısına oranı olarak tanımlanan yetenek yoğunluğu kavramını tanıtır. Etkili parametre sayısı, mevcut modellere ölçekleme yasaları uydurularak ve mevcut performansla eşleşmek için bir referans modelin ne kadar büyük olması gerektiği sorularak tahmin edilir.

Yazarlar, her zaman noktasındaki en iyi modellerin artan yetenek yoğunluğu gösterdiğini gözlemler. Bu, daha yeni modellerin belirli bir performansı daha eski modellerden daha az parametre ile elde ettiği anlamına gelir. Eğilim yaklaşık olarak üstel görünmektedir.

Bu gözlem, büyük dil modellerindeki ilerlemenin yalnızca model boyutunu büyütmekle ilgili olmadığını, aynı zamanda model mimarisini, eğitim verisi kalitesini ve eğitim algoritmalarını iyileştirmekle ilgili olduğunu göstermektedir. Makale, doğal dil işleme ve makine öğreniminde gelecekteki yönelimleri anlamak için parametre verimliliğini izlemenin gerekli olduğunu savunmaktadır.

Şekil 2: Grafik, beş akıl yürütme ve kodlama benchmark'ı genelinde açık kaynaklı temel LLM'ler için tahmini yetenek yoğunluğunu gösterir; daire boyutu model parametre sayısını belirtir ve eğilim çizgisi, en yüksek yetenek yoğunluğunun zaman içinde üstel olarak arttığı bir "yoğunlaşma yasası"nı öne sürer.³

"Sloth: Aileler arasında çoklu benchmark performansını tahmin etmek için LLM becerileri için ölçekleme yasaları", Polo, Somerstep & Choshen

Sloth, Sloth: Aileler arasında çoklu benchmark performansını tahmin etmek için LLM becerileri için ölçekleme yasaları (2025), ile yeni bir yaklaşım sunar, odağı model kaybından benchmark düzeyindeki performansa kaydırır. Görevleri ayrı ayrı ele almak yerine Sloth, farklı benchmark'lar genelinde dil modellerinin performansını yakalayan bir dizi gizli beceri tanımlar. Bu beceriler, akıl yürütme veya bilgi alma gibi genel yetenekleri temsil eder.

Çerçeve, her bir becerinin modelin parametreleri ve eğitim verisi ile nasıl ölçeklendiğini modeller. Sloth, bu becerilerin bir model ailesi içinde nasıl değiştiğini açıklamak için model ve veri seti boyutlarının logaritmaları gibi basit özellikler kullanır. Bir kez uydurulduğunda, Sloth aynı ailedeki daha büyük modellerin birçok benchmark'ta nasıl performans göstereceğini onları eğitmeden tahmin edebilir.

Kuruluşlar, Sloth'un tahminlerini kullanarak hesaplama kaynaklarını nereye tahsis edeceklerine karar verebilir ve istenen performansı elde etme olasılığı düşük eğitim konfigürasyonlarından kaçınabilir. Bu, gerçek dünya kısıtlamaları altında modellerin eğitiminin daha rasyonel bir şekilde planlanmasını destekler.⁴

"Chinchilla-Optimal'in Ötesinde: Dil Modeli Ölçekleme Yasalarında Çıkarımı Hesaplamak", Sardana, Portes & Doubov

Sardana vd., Chinchilla-Optimal'in Ötesinde: Dil Modeli Ölçekleme Yasalarında Çıkarımı Hesaplamak (2025) adlı çalışmada, çıkarım maliyetlerini hesaplama-optimal ölçeklemeye dahil ederek Chinchilla çerçevesini genişletir.

Yalnızca eğitim hesaplamasını en aza indirmek yerine, bir hedef performans seviyesini sabitler ve modelin ömrü boyunca eğitim ve çıkarımın birleşik maliyetini optimize ederler.

Bu değişim önemli bir pratik içgörüye yol açar: yüksek kullanım ortamlarında, daha fazla veri üzerinde eğitilen daha küçük modeller, daha düşük toplam hesaplama maliyetlerine maruz kalırken genellikle daha büyük modellerin performansıyla eşleşebilir.

Şekil 3: Grafikler, gerçek dünya maliyet-optimal modelleri ile Chinchilla tarzı modeller arasındaki toplam maliyet, parametre sayısı ve eğitim token'larının oranlarını karşılaştırmaktadır.⁵

"Yapay Zeka Ölçeklemesi 2030'a Kadar Devam Edebilir mi?", Epoch AI

Epoch AI, 2024 yılında, yapay zeka eğitim ölçeklemesinin mevcut hızının, yılda yaklaşık dört kat, on yılın sonuna kadar devam edip edemeyeceğini inceledi. Analiz dört potansiyel kısıtlamaya odaklanmaktadır: güç mevcudiyeti, çip üretim kapasitesi, veri kıtlığı ve sıralı hesaplama gereksinimleri tarafından dayatılan gecikme duvarı.

Yazarlar, 2e29 FLOP'luk eğitim çalışmalarının 2030 yılına kadar büyük olasılıkla uygulanabilir olacağını tahmin etmektedir. Çok modlu verilerin, etkili eğitim verisi stoklarını 450 trilyon ila 23 katrilyon token arasına genişleteceğini ve 6e28 ila 2e32 FLOP arasında eğitim çalışmalarına olanak sağlayacağını öngörmektedirler. Yapay zeka laboratuvarlarının bunu üretmeye anlamlı bir hesaplama payı ayırması halinde Sentetik veri üretimi bunu daha da genişletebilir.

Analiz, ilk olarak bağlayıcı olma olasılığı en yüksek kısıtlamanın güç mevcudiyeti olduğunu, onu çip üretim kapasitesinin izlediğini belirlemektedir. Veri kıtlığı aynı dönemde anlamlı bir sorun haline gelirken, gecikme duvarının yakın vadede bağlayıcı olma olasılığı daha düşüktür.

Epoch'un çalışması, soyut ölçekleme sınırları kavramını belirli nicel sınırlara dönüştürerek, kuruluşlara hesaplama kaynakları ve altyapı yatırımları etrafında uzun vadeli planlama için referans noktaları sağlar.⁶

"Eğitim Hesaplaması Açısından Optimal Büyük Dil Modelleri", Hoffmann, Borgeaud & Mensch

Eğitim Hesaplaması Açısından Optimal Büyük Dil Modelleri (2022) makalesi, kontrollü deneylerden oluşan geniş bir set kullanarak sinirsel dil modelleri için daha önceki yasaları yeniden değerlendirir. Kaybı, model parametrelerinin ve eğitim verisi boyutunun ortak bir fonksiyonu olarak modeller ve daha önceki birçok büyük modelin parametre sayıları için yetersiz eğitildiğini bulur. Araştırmacılar daha büyük modelleri yetersiz eğitim verisiyle eğittiğinde, ortaya çıkan model kalitesi geleneksel ölçekleme yasalarından gelen tahminlerle uyuşmaz.

Yazarlar, sabit bir hesaplama bütçesi için, optimal performansın modeller benzer büyüklük mertebelerinde parametre ve eğitim token'ı sayıları kullandığında elde edildiğini gösterir. Bu sonuç yaygın olarak Chinchilla ölçekleme yasası olarak bilinir. Hesaplama optimal eğitimin, parametre sayısı ile eğitim token'ı sayısı arasında neredeyse orantılı bir ilişki gerektirdiğini belirtir.

Bu yaklaşım, sınırlı veri üzerinde eğitilen daha büyük modellerden daha iyi performans gösteren daha küçük modeller üretir. Aynı zamanda verimli model seçimini de destekler, çünkü araştırmacılar ölçekleme yasalarını daha küçük modellere uydurabilir ve eğitimden önce daha büyük konfigürasyonlar için dil modeli performansını tahmin edebilir.

Şekil 4: Şekil, tümü günümüzün büyük modellerinin aşırı büyük olduğunu ve bunun yerine daha küçük ve daha uzun süre eğitilmeleri gerektiğini gösteren çeşitli yöntemlerden gelen tahminleri üst üste bindirmektedir.⁷

"Sinirsel Dil Modelleri için Ölçekleme Yasaları", Kaplan & McCandlish

Kaplan vd., Sinirsel Dil Modelleri için Ölçekleme Yasaları (2020) ile sinirsel dil modelleri için ilk yaygın olarak atıf alan ölçekleme yasalarını tanıttı.

Analizlerinde, model performansı üç temel değişkene göre kuvvet yasası ilişkilerini takip eder: model parametrelerinin sayısı, eğitim veri setinin boyutu (token cinsinden ölçülür) ve toplam eğitim hesaplaması.

Yazarlar, bu üç faktörü sistematik olarak değiştirerek, diğerleri uygun şekilde ölçeklendiği sürece bunlardan herhangi birini artırmanın kayıpta öngörülebilir azalmalara yol açtığını gösterdi.

Şekil 5: Şekil, en iyi performans için model boyutu, hesaplama ve eğitim süresi arasındaki optimal dengeyi ortaya koyarak, test kaybının farklı hesaplama bütçeleri ve eğitim adımı sayıları altında model boyutuyla nasıl değiştiğini göstermektedir.

Bu çalışma, dil modeli ölçekleme yasaları üzerine daha sonraki araştırmaların temelini oluşturdu. Ayrıca, hesaplama sabit olduğunda model şekli ve derinliğinin toplam parametre sayısı ve eğitim token'larından daha küçük bir etkiye sahip olduğunu gösterdi. Bu içgörü, daha sonraki araştırmacıların büyük dil modelleri için eğitim algoritmalarını nasıl tasarladığını etkiledi.⁸

LLM ölçekleme yasaları hakkında büyük yapay zeka laboratuvarlarından ve araştırmacılarından görüşler

Akademik ölçekleme yasalarının ötesinde, endüstri araştırmacıları ve uygulayıcılar bu ilkelerin gerçek dünya model geliştirme ve dağıtımına nasıl dönüştüğünü vurgulamaktadır.

Aşağıdaki bakış açıları, donanım sağlayıcılarından uygulamalı araştırmacılara kadar farklı paydaşların ölçekleme yasalarını pratikte nasıl yorumladığını ve uyguladığını göstermektedir.

NVIDIA

Bir altyapı perspektifinden bakıldığında, NVIDIA 2025 yılında ölçekleme yasalarını büyük dil modellerini tasarlamak ve eğitmek için pratik araçlar olarak sundu. Üç temel ölçekleme eksenini vurgular:

• Model boyutu.
• Veri seti boyutu.
• Hesaplama kaynakları.

NVIDIA'ya göre, doğru rejimde bu faktörlerden herhangi birini ölçeklemek, model kalitesinde öngörülebilir iyileştirmelerle sonuçlanır.

Makale ayrıca test zamanı hesaplamasının önemini vurgular. Modern sistemler, genişletilmiş akıl yürütme dizileri gibi teknikleri kullanarak çıkarım için daha fazla zaman harcar. Bu, ölçekleme yasalarına, eğitim token'ları ve model parametreleri üzerindeki orijinal odak noktasının ötesine uzanan yeni bir boyut ekler.

NVIDIA, modeller daha parametre açısından verimli hale gelse bile, hesaplama kaynaklarına olan talebin neden artmaya devam ettiğini açıklamak için bu fikirleri kullanır. Hem eğitimin hem de çıkarımın, gelecekteki doğal dil işleme sistemlerinde hesaplama kullanımının önemli itici güçleri olmaya devam edeceğini öne sürer.⁹

Cameron Wolfe, Netflix'te LLM araştırmacısı

Bir uygulayıcının bakış açısından, Cameron Wolfe 2025 yılında akademik literatürdeki orijinal kuvvet yasası ilişkilerinin mevcut modellere nasıl uygulandığını ve uygulayıcıların daha büyük modelleri eğitmeden önce ulaşılabilir model performansını tahmin etmek için bu eğrileri nasıl kullanabileceğini açıklar.

Wolfe, model şeklinin ve mimarisinin ölçeklemedeki rollerini tartışır ve geleneksel ölçekleme yasaları parametre sayısına odaklanırken, pratik sistemlerin veri kalitesini ve eğitim algoritmalarını da dikkate alması gerektiğini belirtir. Eser, yüksek kaliteli verilerin mevcudiyeti hakkındaki endişeleri ve bu kısıtlamaların gelecekteki daha büyük modellerin eğitimini nasıl etkileyebileceğini vurgular.

Tartışma, ölçekleme yasalarını mevcut modelleri değerlendirmek ve eğitim verileri genişletildiğinde veya model parametreleri ayarlandığında model performansının nasıl değişebileceğini tahmin etmek için bir rehber olarak sunar.¹⁰

MIT-IBM Watson Yapay Zeka Laboratuvarı

Daha metodolojik bir bakış açısı benimseyen MIT-IBM Watson Yapay Zeka Laboratuvarı'ndaki araştırmacılar, 2025 yılında birden fazla mimari ve veri seti genelinde ölçekleme yasalarını analiz ediyor.

Araştırmacılar, 485 önceden eğitilmiş model, ayrıntılı eğitim meta verileri ve 1.9 milyon performans metriği içeren geniş bir meta-veri seti derliyor. Modeller 40 model ailesinden (Pythia, OPT, OLMo, LLaMA, Bloom, T5-Pile, GPT ve daha fazlası) gelmektedir. Bu veri seti, 1.000'den fazla aday ölçekleme yasasını test etmek ve farklı model aileleri arasında genelleme yapan kalıpları belirlemek için kullanılır.

Çalışma, hesaplama kısıtlamaları altında ölçekleme yasalarını uydurmak için net adımlar özetlemektedir. Bir hesaplama bütçesi ve hedef performans tanımlamayı, ardından en büyük modellere odaklanmak yerine farklı boyutlarda küçük bir model koleksiyonu eğitmeyi önerir. Ara kontrol noktaları değerli bilgi kaynakları olarak vurgulanırken, gürültü nedeniyle erken eğitim verileri önerilmez.

Yazarlar, bu yönergeler izlendiğinde, tahminlerin rastgele tohum değişkenliği tarafından belirlenen alt sınıra yaklaşabileceğini göstermektedir. Tahminler daha az kesin olduğunda bile, ölçekleme yasaları eğitim seçimlerini karşılaştırmak ve umut verici konfigürasyonları belirlemek için yararlı olmaya devam eder.

Çalışma, performansın model aileleri arasında önemli ölçüdeğiştiğini belirtmektedir; bu da ölçekleme yasalarını uydururken farklı eğitim ayarlarının kullanılmasının önemini pekiştirir.¹¹

Önde gelen araştırmacılar ölçeklemenin geleceği hakkında ne söylüyor?

Ölçekleme yasalarının devam eden geçerliliğini destekleyen görüşler

Araştırma ortamında, ölçekleme yasalarının test edilen rejimler içinde geçerli olduğuna dair tutarlı kanıtlar vardır. Temel çalışmalar, modeller dengeli ortamlarda eğitildiğinde model parametreleri, eğitim verisi boyutu ve eğitim hesaplaması arasında net kuvvet yasası ilişkileri olduğunu gösterir.

Daha sonraki çalışmalar, hesaplama optimal eğitimin, model boyutunu eğitim token'larının hacmiyle hizalamanın gerektirdiğini ve bu hizalamanın önceki yaklaşımlara göre model performansını iyileştirdiğini göstererek bu resmi rafine eder.

Çoklu görev değerlendirmesi üzerine ek çalışmalar, benchmark performansının daha küçük bir dizi gizli beceri cinsinden ifade edildiğinde de öngörülebilir şekilde ölçeklendiğini gösterir. Bu, dil modeli ölçekleme yasalarının, veri seti boyutu ve hesaplama kaynakları uygun şekilde tahsis edildiğinde model performansını tahmin etmek için güvenilir araçlar olmaya devam ettiği görüşünü pekiştirir.

Verimli hesaplama tahsisini vurgulayan görüşler

İkinci bir araştırma hattı, ilerlemenin giderek yalnızca parametre sayısını genişletmekten ziyade hesaplamanın nasıl dağıtıldığına bağlı olduğunu savunur. Hesaplama optimal eğitim analizleri, modellerin potansiyellerine ulaşmak için yeterli eğitim verisine ihtiyaç duyduğunu ve sınırlı veri üzerinde eğitilen daha büyük modellerin genellikle verimsiz olduğunu gösterir.

Çıkarım maliyetlerini dahil eden çalışmalar, bir modelin toplam maliyetinin hem eğitim hesaplamasına hem de çıkarım zamanı hesaplamasına bağlı olduğunu göstererek bu fikri genişletir.

Bu bakış açısı, gelecekteki ölçekleme çabalarının model boyutunu, eğitim token'larını ve beklenen çıkarım hacmini ortaklaşa optimize eden verimli konfigürasyonları vurgulayacağını öne sürer. Büyük dil modellerinin tasarımını, maksimum parametre büyümesi arayışından ziyade bir hesaplama tahsisi alıştırması olarak çerçeveler.

Verimlilik ve yoğunluğun artan önemini vurgulayan görüşler

Bir başka bakış açısı ise parametre verimliliğine ve hesaplama kaynaklarının etkin kullanımına odaklanır. Parametre yoğunluğunu izleyen araştırmalar, daha yeni modellerin önceki modellere göre daha az parametre ile daha güçlü performans elde ettiğini gösterir. Bu, performans kazanımlarında mimari iyileştirmelerin, veri kalitesinin ve eğitim algoritmalarının önemli bir rol oynadığını gösterir.

Teknik yorumlar ayrıca çıkarım davranışının ve eğitim sonrası iyileştirmelerin artan önemini vurgular. Bir araya getirildiğinde, bu bulgular gelecekteki sistemlerin kontrolsüz parametre sayısı genişlemesinden ziyade verimli model tasarımına ve daha iyi eğitim yöntemlerine dayanacağını gösterir. Vurgu, daha büyük modellerden, parametrelerini daha etkili kullanan daha yetenekli modellere kayar.

Gelecekteki LLM ölçeklemesi üzerindeki kısıtlamalar

Hesaplama ve enerji sınırları

Literatürde tekrarlanan bir tema, büyük dil modellerini eğitmek ve dağıtmak için gereken ağır hesaplama talebidir. Büyük modelleri eğitmek önemli hesaplama kaynakları tüketirken, ölçekte çıkarım önemli operasyonel maliyetlere yol açar.

Bu faktörler, teorik ölçekleme yasaları daha fazla kazanım gösterse bile ölçeklemeye ekonomik sınırlar getirir. Modeller büyüdükçe, enerji tüketimi ve donanım gereksinimlerinin yönetilmesi giderek zorlaşır.

Veri mevcudiyeti kısıtlamaları

Bir diğer kısıtlama ise yüksek kaliteli verilerin mevcudiyetidir. Ölçekleme yasalarının geleneksel formülasyonları bol miktarda eğitim verisine erişim olduğunu varsayar, ancak bu varsayım artık güvenilir değildir.

Çeşitli analizler, yüksek kaliteli metnin sınırlı arzına ve seçilmiş veya sentetik verilere olan artan ihtiyaca işaret etmektedir. Eğitim verisi boyutu sınırlayıcı bir faktör haline geldikçe, veri kalitesi model performansını belirlemede parametre sayısı kadar önemli hale gelir.

Ekonomik ve hesaplama bütçesi kısıtlamaları

Pratik ölçekleme, teknik faktörlerin yanı sıra finansal ve organizasyonel hususlarla da sınırlıdır. Performans tahminine odaklanan araştırmalar, hangi eğitim çalışmalarının uygulanabilir olduğunu belirlemek için hesaplama bütçesi planlamasının gerekli olduğunu göstermektedir.

Endüstri uygulamaları üzerine yorumlar, hesaplamanın artan maliyetini ve kuruluşların kaynaklarını dikkatli bir şekilde tahsis etme ihtiyacını vurgular. Bu faktörler, gerçek dünya ortamlarında ölçeklemenin ne kadar ileri itilebileceğini kısıtlar.

Algoritmik ve mimari kısıtlamalar

Ölçekleme yasaları üzerine yapılan araştırmalar, modeller dengeli rejimlerde eğitildiğinde öngörülebilir iyileştirmelerin meydana geldiğini vurgular. Parametre verimliliğini analiz eden çalışmalar, mimari ilerlemelerin model boyutu ile performans arasındaki ilişkiyi değiştirebileceğini gösterir.

Ek yorumlar, eğitim algoritmalarının ölçekleme yasalarının ne kadar etkili uygulandığını etkilediğini gösterir. Bu içgörüler, basit parametre ölçeklemesinin süresiz olarak devam edemeyeceğini ve ilerlemenin giderek yeni eğitim yöntemlerine ve model mimarilerine bağlı olacağını ima eder.

Google Arama'da daha fazla kıyaslamamızı ve veri odaklı içgörülerimizi görün.

Tercih edilen kaynak olarak ekle

SSS'ler

Bu araştırmayı kaynak gösterin

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

@misc{ermut2026,
  author = {Ermut, Sıla},
  title  = {{LLM Ölçekleme Yasaları: Yapay Zeka Araştırmacılarından Analizler}},
  year   = {2026},
  month  = jul,
  howpublished    = {\url{https://aimultiple.com/llm-scaling-laws}},
  note   = {AIMultiple. Erişim tarihi: 24 Temmuz 2026}
}

Referans Linkleri

1.

https://arxiv.org/pdf/2509.25300

2.

https://arxiv.org/pdf/2510.18245

3.

Densing law of LLMs | Nature Machine Intelligence

Nature Publishing Group UK

4.

https://arxiv.org/pdf/2412.06540

5.

https://arxiv.org/pdf/2401.00448

6.

Can AI scaling continue through 2030? | Epoch AI

7.

https://arxiv.org/pdf/2203.15556

8.

https://arxiv.org/pdf/2001.08361

9.

How Scaling Laws Drive Smarter, More Powerful AI | NVIDIA Blog

10.

Scaling Laws for LLMs: From GPT-3 to o3

Deep (Learning) Focus

11.

How to build AI scaling laws for efficient LLM training and budget maximization | MIT News | Massachusetts Institute of Technology

Sıla Ermut

Sektör Analisti

Takip Et

Sıla Ermut, AIMultiple'ta e-posta pazarlama ve satış videolarına odaklanan bir sektör analistidir. Daha önce proje yönetimi ve danışmanlık firmalarında işe alım uzmanı olarak çalıştı. Sıla, Sosyal Psikoloji alanında Yüksek Lisans ve Uluslararası İlişkiler alanında Lisans derecesine sahiptir.

Tam Profili Görüntüle

Yorum yapan ilk kişi olun

E-posta adresiniz yayınlanmayacak. Tüm alanlar gereklidir. Yorumlar orijinal dilinde bırakılır.

Ad

E-posta Adresi

Yorum

0/450

Yorumu Gönder