LLM Ölçekleme Yasaları: Yapay Zeka Araştırmacılarından Analiz

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 makalenin bulgularını ve 3 büyük yapay zeka laboratuvarı ile araştırmacıların görüşlerini inceledik.

LLM ölçekleme yasaları analizinden önemli çıkarımlar

Grafik, LLM eğitiminin parametre ağırlıklı, veri açısından zayıf yaklaşımlardan, önemli ölçüde daha fazla veri üzerinde daha küçük modeller eğitme yaklaşımına nasıl kaydığını göstermektedir. GPT-3, Gopher ve MT-NLG gibi ilk modeller parametre başına yaklaşık bir eğitim token'ı kullanmıştır. Chinchilla araştırması daha sonra sabit bir eğitim hesaplama bütçesi altında parametre başına yaklaşık 20 token'ın daha iyi performans sağlayabileceğini öne sürmüştür.

Yeni Llama modelleri bu oranı büyük bir farkla aşmaktadır. Örneğin Llama 3 8B, parametre başına yaklaşık 1.900 token ile eğitilmiştir. Bu, eğitim sırasında daha fazla hesaplama yatırımı yapmanın parametre başına model yeteneğini artırabileceğini ve modelin ömrü boyunca çıkarım maliyetlerini azaltabileceğini göstermektedir.

Temel çıkarım, tek başına parametre sayısının model performansının güvenilir bir göstergesi olmadığıdır. Model kalitesi; parametrelerin, eğitim verisinin ve hesaplamanın nasıl dengelendiğine bağlıdır.

Akademik ölçekleme yasası araştırmalarından kanıtlar

“LLM Reinforcement Learning Post-Training'in Ölçekleme Davranışları”, Zhang, Yin ve diğerleri.

LLM Reinforcement Learning Post-Training'in Ölçekleme Davranışları (2026) makalesi, post-training sırasında pekiştirmeli öğrenmenin model boyutu ve hesaplama ile nasıl ölçeklendiğini incelemektedir.

Yazarlar, farklı ölçeklerdeki modeller üzerinde ampirik bir çalışma yürütmüş ve test kaybı, hesaplama ve veri arasındaki ilişkinin öngörücü bir güç yasası kullanılarak modellenebileceğini bulmuştur. Bu örüntü hem temel hem talimatla ince ayar yapılmış modellerde geçerlidir; bu da pekiştirmeli öğrenme post-training'inin ön eğitimde gözlemlenenlere benzer düzenlilikleri izlediğini düşündürmektedir.

Ancak analiz, öğrenme verimliliği teriminde gizli bir doygunluk eğilimi de tespit etmektedir. Daha büyük modeller daha yüksek öğrenme verimliliğine ulaşsa da ölçek büyüdükçe getiriler azalmaktadır.

Bu, pekiştirmeli öğrenme ölçeklemesinin ön eğitimde gözlemlenenlerden farklı yerleşik sınırları olduğunu ve uygulayıcıların post-training aşamalarına hesaplama tahsis ederken bu sınırları dikkate alması gerektiğini gösterir.¹

“Ölçekleme Yasaları Model Mimarisiyle Buluşuyor: Çıkarım Verimliliği Yüksek LLM'lere Doğru”, Bian, Yu, Venkataraman & Park

Bian ve diğerleri (2025), model mimarisini hesaplama açısından 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 belirlemektedir.

Yazarlar, Chinchilla çerçevesine mimari bilgi ekleyen koşullu bir ölçekleme yasası sunmaktadır. Gizli boyutun, parametrelerin MLP ve dikkat katmanları arasındaki dağılımının ve gruplandırılmış sorgu dikkatinin hem doğruluğu hem de çıkarım maliyetini nasıl etkilediğini incelemektedirler. Çerçeve ayrıca aynı anda çıkarım verimliliği yüksek ve doğru yapılandırmaları belirlemek için bir arama prosedürü içerir.

Yaklaşımı doğrulamak için yazarlar, 8 milyar ila 100 milyar eğitim token'ı üzerinde 80 milyon ila 3 milyar parametre arasında değişen 200'den fazla model eğitmiştir. Sonuçlar, mimari kararların model boyutu ile çıkarım maliyeti arasındaki ilişkiyi öngörülebilir şekillerde değiştirebileceğini göstermektedir. Bu bulgu, model mimarisini eğitim başlamadan önce verilen sabit bir seçim olarak değil, ölçeklemede ayarlanabilir bir faktör olarak ele alma yönündeki daha geniş eğilimi desteklemektedir.

Şekil 1: Gizli boyut ve MLP-dikkat oranına göre çıkarım verimini (solda) ve tahmin edilen eğitim kaybı konturlarını (sağda) gösteren ölçekleme tarama sonuçları.²

“LLM'lerin Densing yasası”, Xiao, Cai & Zhao

LLM'lerin Densing yasası (2025), modellerin parametrelerini ne kadar verimli kullandığını incelemektedir. Modelin etkili parametre sayısının gerçek parametre sayısına oranı olarak tanımlanan yetenek yoğunluğu kavramını ortaya koymaktadır. Etkili parametre sayısı, mevcut modellere ölçekleme yasaları uydurularak ve mevcut performansı yakalamak için bir referans modelin ne kadar büyük olması gerektiği sorularak tahmin edilmektedir.

Yazarlar, her zaman noktasında en iyi modellerin artan yetenek yoğunluğu sergilediğini gözlemlemektedir. Bu, daha yeni modellerin belirli bir performansı daha eski modellere göre daha az parametreyle elde ettiği anlamına gelir. Eğilim yaklaşık olarak üstel görünmektedir.

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

Şekil 2: Grafik, açık kaynaklı temel LLM'ler için beş muhakeme ve kodlama benchmark'ı genelinde tahmin edilen yetenek yoğunluğunu göstermekte; daire boyutu model parametre sayısını belirtmekte ve eğilim çizgisi, zirve yetenek yoğunluğunun üstel olarak arttığı bir “densing yasasını” işaret etmektedir.³

“Sloth: LLM becerileri için aileler arası çoklu benchmark performansını tahmin etmeye yönelik ölçekleme yasaları”, Polo, Somerstep & Choshen

Sloth, Sloth: LLM becerileri için aileler arası çoklu benchmark performansını tahmin etmeye yönelik ölçekleme yasaları (2025), çalışmasında odak noktasını model kaybından benchmark düzeyindeki performansa kaydıran yeni bir yaklaşım sunmaktadır. Sloth, görevleri ayrı ayrı ele almak yerine, dil modellerinin farklı benchmark'lardaki performansını yakalayan bir dizi gizli beceri belirler. Bu beceriler, muhakeme veya bilgi erişimi gibi genel yetenekleri temsil eder.

Çerçeve, her becerinin modelin parametreleri ve eğitim verisiyle nasıl ölçeklendiğini modeller. Sloth, bu becerilerin bir model ailesi içinde nasıl değiştiğini tanımlamak için model ve veri kümesi boyutlarının logaritmaları gibi basit özellikler kullanır. Bir kez uydurulduktan sonra Sloth, aynı ailedeki daha büyük modellerin eğitilmeden birçok benchmark'ta nasıl performans göstereceğini tahmin edebilir.

Kuruluşlar, Sloth'un tahminlerini kullanarak hesaplama kaynaklarını nereye tahsis edeceklerine karar verebilir ve istenen performansa ulaşması muhtemel olmayan eğitim yapılandırmalarından kaçınabilir. Bu, gerçek dünya kısıtları altında modellerin eğitilmesine yönelik daha rasyonel planlamayı destekler.⁴

“Chinchilla-Optimal'in Ötesinde: Dil Modeli Ölçekleme Yasalarında Çıkarımı Hesaba Katma”, Sardana, Portes & Doubov

Chinchilla-Optimal'in Ötesinde: Dil Modeli Ölçekleme Yasalarında Çıkarımı Hesaba Katma (2025) çalışmasında Sardana ve diğerleri, çıkarım maliyetlerini hesaplama açısından optimal ölçeklemeye dahil ederek Chinchilla çerçevesini genişletmektedir.

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

Bu değişim önemli bir pratik içgörüye yol açar: yüksek kullanımlı ortamlarda, daha fazla veriyle eğitilen daha küçük modeller genellikle daha büyük modellerin performansını yakalayabilirken daha düşük toplam hesaplama maliyetine neden olur.

Şekil 3: Grafikler, gerçek dünyadaki maliyet açısından optimal modeller ile Chinchilla tarzı modeller arasında toplam maliyet, parametre sayısı ve eğitim token'ları oranlarını karşılaştırmaktadır.⁵

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

Epoch AI, 2024'te yapay zeka eğitim ölçeklemesinin yaklaşık yılda dört kat olan mevcut hızının on yılın sonuna kadar devam edip edemeyeceğini inceledi. Analiz dört olası kısıta odaklanmaktadır: güç bulunabilirliği, çip üretim kapasitesi, veri kıtlığı ve sıralı hesaplama gereksinimlerinin dayattığı gecikme duvarı.

Yazarlar, 2e29 FLOP'luk eğitim çalıştırmalarının 2030 yılına kadar büyük olasılıkla uygulanabilir olacağını tahmin etmektedir. Çok modlu verilerin etkili eğitim verisi stoklarını 450 trilyon ila 23 katrilyon token aralığına çıkaracağını ve böylece 6e28 ila 2e32 FLOP arası eğitim çalıştırmalarına olanak tanıyacağını öngörmektedir. Yapay zeka laboratuvarları bunu üretmek için hesaplamanın anlamlı bir payını ayırırsa sentetik veri üretimi bu sınırı daha da ileriye taşıyabilir.

Analiz, güç bulunabilirliğini ilk olarak bağlayıcı hale gelmesi en muhtemel kısıt olarak tanımlamakta; onu çip üretim kapasitesi izlemektedir. Veri kıtlığı yaklaşık aynı dönemde anlamlı bir sorun haline gelirken, gecikme duvarının yakın vadede bağlayıcı olma olasılığı daha düşüktür.

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

“Hesaplama Açısından Optimal Büyük Dil Modellerinin Eğitimi”, Hoffmann, Borgeaud & Mensch

Training Compute-Optimal Large Language Models (2022) makalesi, geniş bir kontrollü deney seti kullanarak sinirsel dil modelleri için daha önceki yasaları yeniden değerlendirmektedir. Kaybı; model parametrelerinin ve eğitim verisi boyutunun ortak bir fonksiyonu olarak modeller ve birçok erken dönem büyük modelin parametre sayısına göre 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 en iyi performansın, modeller benzer büyüklük mertebelerinde parametre ve eğitim token'ı sayıları kullandığında elde edildiğini göstermektedir. Bu sonuç yaygın olarak Chinchilla ölçekleme yasası olarak bilinir. Bu yasa, hesaplama açısından optimal eğitimin parametre sayısı ile eğitim token'ı sayısı arasında neredeyse orantılı bir ilişki gerektirdiğini ifade eder.

Bu yaklaşım, sınırlı veriyle eğitilen daha büyük modellerden daha iyi performans gösteren daha küçük modeller üretir. Ayrıca araştırmacıların daha küçük modellere ölçekleme yasalarını uydurabilmesi ve eğitimden önce daha büyük yapılandırmalar için dil modeli performansını tahmin edebilmesi sayesinde verimli model seçimini destekler.

Şekil 4: Şekil, çeşitli yöntemlerden elde edilen tahminleri üst üste bindirmekte; hepsi günümüzün büyük modellerinin aşırı büyük olduğunu, bunun yerine daha küçük olmaları ve daha uzun süre eğitilmeleri gerektiğini göstermektedir.⁷

“Sinirsel Dil Modelleri için Ölçekleme Yasaları”, Kaplan & McCandlish

Kaplan ve diğerleri, Sinirsel Dil Modelleri için Ölçekleme Yasaları (2020) çalışmasında sinirsel dil modelleri için ilk yaygın olarak atıf alan ölçekleme yasalarını ortaya koymuştur.

Analizlerinde model performansı üç temel değişkene göre güç yasası ilişkilerini izler: model parametrelerinin sayısı, eğitim veri kümesinin 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 göstermiştir.

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

Bu çalışma, dil modeli ölçekleme yasaları üzerine sonraki araştırmalar için temel oluşturmuştur. Ayrıca hesaplama sabit olduğunda model şekli ve derinliğinin toplam parametre sayısı ve eğitim token'larından daha küçük bir etkiye sahip olduğunu göstermiştir. Bu içgörü, sonraki araştırmacıların büyük dil modelleri için eğitim algoritmalarını tasarlama biçimini etkilemiştir.⁸

Büyük yapay zeka laboratuvarları ve araştırmacılarından LLM ölçekleme yasaları görüşleri

Akademik ölçekleme yasalarının ötesinde, endüstri araştırmacıları ve uygulayıcılar bu ilkelerin gerçek dünyadaki model geliştirme ve dağıtıma nasıl yansıdığına vurgu yapmaktadır.

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

NVIDIA

Altyapı perspektifinden NVIDIA, 2025'te ölçekleme yasalarını büyük dil modellerini tasarlamak ve eğitmek için pratik araçlar olarak sunmuştur. Üç temel ölçekleme eksenini vurgulamaktadır:

• Model boyutu.
• Veri kümesi boyutu.
• Hesaplama kaynakları.

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

Makale ayrıca test zamanı hesaplamasının önemini vurgulamaktadır. Modern sistemler, genişletilmiş muhakeme dizileri gibi teknikler kullanarak çıkarım için daha fazla zaman harcamaktadır. Bu, ölçekleme yasalarına eğitim token'ları ve model parametrelerine yönelik orijinal odağın ötesine geçen yeni bir boyut eklemektedir.

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

Cameron Wolfe, Netflix'te LLM araştırmacısı

Uygulayıcı bakış açısıyla Cameron Wolfe, 2025'te akademik literatürdeki orijinal güç yasası ilişkilerinin güncel modellere nasıl uygulandığını ve uygulayıcıların daha büyük modelleri eğitmeden önce elde edilebilir model performansını tahmin etmek için bu eğrileri nasıl kullanabileceğini açıklamaktadır.

Wolfe, model şekli ve mimarisinin ölçeklemedeki rollerini tartışmakta ve geleneksel ölçekleme yasaları parametre sayısına odaklanırken pratik sistemlerin veri kalitesini ve eğitim algoritmalarını da dikkate alması gerektiğini belirtmektedir. Yazı, yüksek kaliteli verilerin bulunabilirliğine ilişkin endişeleri ve bu kısıtların gelecekteki daha büyük modellerin eğitimini nasıl etkileyebileceğini vurgulamaktadır.

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

MIT-IBM Watson AI Lab

Daha metodolojik bir bakış açısıyla MIT-IBM Watson AI Lab araştırmacıları, 2025'te birden fazla mimari ve veri kümesi genelinde ölçekleme yasalarını analiz etmektedir.

Araştırmacılar; 485 önceden eğitilmiş model, ayrıntılı eğitim meta verisi ve 1.9 milyon performans metriği içeren geniş bir meta veri kümesi derlemektedir. Modeller 40 model ailesinden gelmektedir (Pythia, OPT, OLMo, LLaMA, Bloom, T5-Pile, GPT ve daha fazlası). Bu veri kümesi, 1.000'den fazla aday ölçekleme yasasını test etmek ve farklı model aileleri genelinde genelleşen örüntüleri belirlemek için kullanılmaktadır.

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

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

Çalışma, performansın model aileleri arasında önemli ölçüde farklılık gösterdiğini ve bunun ölçekleme yasalarını uydururken çeşitli eğitim ayarları kullanmanın önemini pekiştirdiğini belirtmektedir.¹¹

Önde gelen araştırmacılar ölçeklemenin geleceği hakkında ne söylüyor?

Ölçekleme yasalarının geçerliliğini sürdürdüğünü destekleyen görüşler

Araştırma alanının genelinde, ölçekleme yasalarının test edilen rejimler içinde geçerli olduğuna dair tutarlı kanıtlar bulunmaktadır. Temel çalışmalar, modeller dengeli ortamlarda eğitildiğinde model parametreleri, eğitim verisi boyutu ve eğitim hesaplaması arasında net güç yasası ilişkileri göstermektedir.

Daha sonraki çalışmalar, hesaplama açısından optimal eğitimin model boyutunu eğitim token'larının hacmiyle hizalamayı gerektirdiğini ve bu hizalamanın önceki yaklaşımlara kıyasla model performansını iyileştirdiğini göstererek bu tabloyu iyileştirmektedir.

Çok görevli değerlendirme üzerine ek çalışmalar, benchmark performansının daha küçük bir dizi gizli beceri cinsinden ifade edildiğinde de öngörülebilir şekilde ölçeklendiğini göstermektedir. Bu, veri kümesi boyutu ve hesaplama kaynakları uygun şekilde tahsis edildiğinde dil modeli ölçekleme yasalarının model performansını tahmin etmek için güvenilir araçlar olmaya devam ettiği görüşünü pekiştirmektedir.

Verimli hesaplama tahsisini vurgulayan görüşler

İkinci bir araştırma hattı, ilerlemenin giderek yalnızca parametre sayısını artırmaya değil, hesaplamanın nasıl dağıtıldığına bağlı olduğunu savunmaktadır. Hesaplama açısından optimal eğitim analizleri, modellerin potansiyellerine ulaşması için yeterli eğitim verisine ihtiyaç duyduğunu ve sınırlı veriyle eğitilen daha büyük modellerin genellikle verimsiz olduğunu göstermektedir.

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

Bu bakış açısı, gelecekteki ölçekleme çabalarının model boyutunu, eğitim token'larını ve beklenen çıkarım hacmini birlikte optimize eden verimli yapılandırmaları vurgulayacağını göstermektedir. Büyük dil modellerinin tasarımını, maksimum parametre büyümesi arayışından ziyade bir hesaplama tahsisi çalışması olarak ele alır.

Verimlilik ve yoğunluğun artan önemini vurgulayan görüşler

Bir başka bakış açısı parametre verimliliğine ve hesaplama kaynaklarının etkili kullanımına odaklanmaktadır. Parametre yoğunluğunu izleyen araştırmalar, daha yeni modellerin daha eski modellere göre daha az parametreyle daha güçlü performans elde ettiğini göstermektedir. Bu, mimari iyileştirmelerin, veri kalitesinin ve eğitim algoritmalarının performans kazanımlarında önemli bir rol oynadığını göstermektedir.

Teknik yorumlar ayrıca çıkarım davranışının ve post-training iyileştirmelerinin artan önemini vurgulamaktadır. Bir araya getirildiğinde bu bulgular, gelecekteki sistemlerin kontrolsüz parametre sayısı artışından ziyade verimli model tasarımına ve daha iyi eğitim yöntemlerine dayanacağını göstermektedir. Vurgu, daha büyük modellerden parametrelerini daha etkili kullanan daha yetenekli modellere kaymaktadır.

Gelecekteki LLM ölçeklemesi üzerindeki kısıtlar

Hesaplama ve enerji sınırları

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

Teorik ölçekleme yasaları daha fazla kazanım gösterse bile bu faktörler ölçeklemeye ekonomik sınırlar getirir. Modeller büyüdükçe enerji tüketimi ve donanım gereksinimlerinin yönetimi giderek zorlaşmaktadır.

Veri bulunabilirliği kısıtları

Bir diğer kısıt, yüksek kaliteli verilerin bulunabilirliğidir. Ölçekleme yasalarının geleneksel formülasyonları bol miktarda eğitim verisine erişimi varsayar; ancak bu varsayım artık güvenilir değildir.

Birkaç analiz, yüksek kaliteli metnin sınırlı arzına ve seçilmiş veya sentetik veriye yönelik artan ihtiyaca işaret etmektedir. Eğitim verisi boyutu sınırlayıcı bir faktör haline geldikçe veri kalitesi, model performansını belirlemede parametre sayısı kadar önemli hale gelmektedir.

Ekonomik ve hesaplama bütçesi kısıtları

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

Endüstri uygulamalarına ilişkin yorumlar, hesaplama maliyetinin arttığını ve kuruluşların kaynaklarını dikkatli bir şekilde tahsis etmeleri gerektiğini vurgulamaktadır. Bu faktörler, gerçek dünya ortamlarında ölçeklemenin ne kadar ileriye götürülebileceğini sınırlamaktadır.

Algoritmik ve mimari kısıtlar

Ölçekleme yasaları üzerine araştırmalar, modeller dengeli rejimlerde eğitildiğinde öngörülebilir iyileşmelerin gerçekleştiğini vurgulamaktadır. Parametre verimliliğini analiz eden çalışmalar, mimari ilerlemelerin model boyutu ile performans arasındaki ilişkiyi değiştirebileceğini göstermektedir.

Ek yorumlar, eğitim algoritmalarının ölçekleme yasalarının ne kadar etkili uygulanacağını etkilediğini göstermektedir. Bu içgörüler, basit parametre ölçeklemesinin sonsuza kadar devam edemeyeceğini ve ilerlemenin giderek yeni eğitim yöntemlerine ve model mimarilerine bağlı olacağını ima etmektedir.

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

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 Analiz}},
  year   = {2026},
  month  = jul,
  howpublished    = {\url{https://aimultiple.com/llm-scaling-laws}},
  note   = {AIMultiple. Erişim tarihi: 24 Temmuz 2026}
}

Değişiklik günlüğü

2 güncelleme

20262025

1. 22 May

   Araştırma bölümüne üç makale eklendi: RL sonrası eğitim ölçeklendirmesi, çıkarım verimli mimari ölçeklendirme ve Epoch AI'nin 2030 ölçeklendirme analizi.

Referans Linkleri

1.

Scaling Behaviors of LLM Reinforcement Learning Post-Training: An Empirical Study in Mathematical Reasoning

2.

SCALING LAWS MEET MODEL ARCHITECTURE: TOWARD INFERENCE-EFFICIENT LLMS

3.

Densing law of LLMs | Nature Machine Intelligence

Nature Publishing Group UK

4.

Sloth: scaling laws for LLM skills to predict multi-benchmark performance across families

5.

Beyond Chinchilla-Optimal: Accounting for Inference in Language Model Scaling Laws

6.

Can AI scaling continue through 2030? | Epoch AI

7.

Training Compute-Optimal Large Language Models

8.

Scaling Laws for Neural Language Models

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'da yapay zeka model'lerini, yapay zeka altyapısını, yapay zeka yönetişimini ve kurumsal yapay zeka uygulamalarını ele alan bir sektör analistidir. Araştırmaları çoğunlukla yapay zekanın pazarlama, sağlık hizmetleri, tedarik zincirleri ve sürdürülebilirlik alanlarındaki kullanımına odaklanmaktadır.
Daha önce proje yönetimi ve danışmanlık firmalarında işe alım uzmanı olarak çalıştı. Sıla, Sosyal Psikoloji alanında yüksek lisans derecesine 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