LLM Ölçekleme Yasaları: Yapay Zeka Araştırmacılarından Analiz

Büyük dil modelleri, metin verilerinden öğrenilen desenlere dayanarak bir sonraki token'ı tahmin eder. LLM ölçekleme yasaları terimi, model performansını eğitim sırasında kullanılan hesaplama gücü, eğitim verisi ve model parametreleri miktarıyla ilişkilendiren ampirik düzenliliklere atıfta bulunur.

Bu ilişkilerin pratikte modern model tasarımını nasıl etkilediğini anlamak için, beş akademik makaleden bulguları ve üç büyük yapay zeka laboratuvarı ile araştırmacısından içgörileri inceledik.

Temel çıkarımlar

Önde gelen araştırmacılar aşağıdaki temel içgörülerde birleşmektedir:

• Model performansı yalnızca parametre sayısına bağlı değildir. Veri miktarı ve kalitesi de aynı derecede kritiktir.
• Ölçekleme kararları, her zaman daha büyük modellerin daha iyi olduğunu varsaymak yerine görev gereksinimlerine dayanmalıdır.
• Parametre verimli mimariler, daha düşük eğitim ve çıkarım maliyetlerinde rekabetçi performans elde edebilir.
• Gerçek dünya dağıtımlarında, çıkarım maliyetleri eğitim maliyetlerini aşabilir ve model boyutu seçilirken dikkate alınmalıdır.

Akademik ölçekleme yasası araştırmasından kanıtlar

"Sinir Dil Modelleri için Ölçekleme Yasaları", Kaplan & McCandlish, 2020

Kaplan ve arkadaşları, sinir dil modelleri için ilk yaygın atıf yapılan ölçekleme yasalarını tanıttı.

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

Bu üç faktörü sistematik olarak değiştirerek yazarlar, diğerleri uygun şekilde ölçeklendiğinde, bunlardan herhangi birinin artırılmasının öngörülebilir kayıp azalmalarına yol açtığını gösterdi.

Şekil 1: Şekil, farklı hesaplama bütçeleri ve eğitim adım sayıları altında test kaybının model boyutuyla nasıl değiştiğini gösterir ve en iyi performans için model boyutu, hesaplama ve eğitim süresi arasındaki optimal dengeyi ortaya koyar.

Bu çalışma, dil modeli ölçekleme yasaları üzerine sonraki araştırmalar için temel oluşturdu. Ayrıca, hesaplama sabit olduğunda model şekli ve derinliğinin, toplam parametre sayısı ve eğitim token'larından daha az etkiye sahip olduğunu gösterdi. Bu içgörü, sonraki araştırmacıların büyük dil modelleri için eğitim algoritmalarını nasıl tasarladığını etkiledi.¹

"Hesaplama Optimal Büyük Dil Modellerini Eğitmek", Hoffmann, Borgeaud & Mensch, 2022

Bu makale, sinir dil modelleri için önceki yasaları büyük bir kontrollü deney seti kullanarak yeniden değerlendirir. Kaybı model parametreleri ve eğitim veri boyutunun ortak bir fonksiyonu olarak modelleyerek, birçok önceki büyük modelin parametre sayıları için yetersiz eğitildiğini bulur. Araştırmacılar yetersiz eğitim verisi ile daha büyük modeller eğittiklerinde, ortaya çıkan model kalitesi geleneksel ölçekleme yasalarının tahminleriyle uyumlu olmaz.

Yazarlar, sabit bir hesaplama bütçesi için optimal performansın, modellerin parametre ve eğitim token sayılarının benzer büyüklük sıralarını kullandığında elde edildiğini gösterir. Bu sonuç, Chinchilla ölçekleme yasası olarak yaygın olarak bilinir. Hesaplama optimal eğitimin, parametre sayısı ile eğitim token 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. Ayrıca, araştırmacılar ölçekleme yasalarını daha küçük modellere uydurup eğitimden önce daha büyük yapılandırmalar için dil modeli performansını tahmin edebildikleri için verimli model seçimini destekler.

Şekil 2: Şekil, birkaç yöntemden tahminleri üst üste bindirir ve hepsi günümüz büyük modellerinin boyutunun fazla olduğunu ve bunun yerine daha küçük olup daha uzun süre eğitilmesi gerektiğini gösterir.²

"Chinchilla-Optimal'in Ötesinde: Dil Modeli Ölçekleme Yasalarında Çıkarımı Hesaba Katmak", Sardana, Portes & Doubov, 2025

Sardana ve arkadaşları, çıkarım maliyetlerini hesaplama optimal ölçeklemeye dahil ederek Chinchilla çerçevesini genişletir.

Sadece eğitim hesaplama gücünü en aza indirmek yerine, hedef bir performans seviyesini sabitlerler ve modelin yaşam döngüsü 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, genellikle daha düşük toplam hesaplama maliyetleri ödeyerek daha büyük modellerin performansına eşleşebilir.

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

"Sloth: Aileler Arasında Çoklu Benchmark Performansını Tahmin Etmek için LLM Becerileri için Ölçekleme Yasaları", Polo, Somerstep & Choshen, 2025

Sloth, büyük dil modelleri için ölçekleme yasalarını modellemeye yeni bir yaklaşım getirerek odak noktasını model kaybından benchmark seviyesindeki performansa kaydırır. Görevleri ayrı ayrı ele almak yerine, Sloth, dil modellerinin farklı benchmarklardaki performansını yakalayan bir dizi gizli beceri tanımlar. Bu beceriler, akıl yürütme veya bilgi geri çağırma gibi genel yetenekleri temsil eder.

Çerçeve, her becerinin modelin parametreleri ve eğitim verisi ile nasıl ölçeklendiğini modelleyerek. Sloth, model ve veri seti boyutlarının logaritması gibi basit özellikler kullanarak bu becerilerin bir model ailesi içinde nasıl değiştiğini açıklar. Bir kez uydurulduğunda, Sloth aynı ailedeki daha büyük modellerin eğitim yapmadan birçok benchmark'ta nasıl performans göstereceğini tahmin edebilir.

Sloth'un tahminlerini kullanarak, kuruluşlar hesaplama kaynaklarını nereye tahsis edeceklerine karar verebilir ve istenen performansı elde etmesi muhtemel olmayan eğitim yapılandırmalarından kaçınabilir. Bu, gerçek dünya kısıtlamaları altında modellerin eğitimini daha rasyonel planlamayı destekler.⁴

"LLM'lerin Yoğunlaşma Yasası", Xiao, Cai & Zhao, 2025

Makale, modellerin parametrelerini ne kadar verimli kullandığını inceler. Bir modelin etkin parametre sayısının gerçek parametre sayısına oranı olarak tanımlanan yetenek yoğunluğu kavramını tanıtır. Etkin parametre sayısı, mevcut modellere ölçekleme yasalarını uydurarak ve mevcut performansı eşleştirmek için bir referans modelin ne kadar büyük olması gerektiğini sorarak tahmin edilir.

Yazarlar, her zaman noktasındaki en iyi modellerin artan yetenek yoğunluğu gösterdiğini gözlemler. Bu, yeni modellerin daha eski modellere kıyasla aynı performansı daha az parametre ile elde ettiği anlamına gelir. Eğilim zaman içinde yaklaşık olarak üstel görünür.

Bu gözlem, büyük dil modellerindeki ilerlemenin yalnızca model boyutunu ölçeklemekle ilgili olmadığını, aynı zamanda model mimarisini, eğitim veri kalitesini ve eğitim algoritmalarını iyileştirmekle ilgili olduğunu öne sürer. Makale, doğal dil işleme ve makine öğrenmesindeki gelecekteki yönleri anlamak için parametre verimliliğini izlemenin gerekli olduğunu savunur.

Şekil 4: Grafik, beş akıl yürütme ve kodlama benchmark'ı boyunca açık kaynaklı taban LLM'ler için tahmini yetenek yoğunluğunu gösterir; daire boyutu model parametre sayısını gösterir ve zirve yetenek yoğunluğunun zaman içinde üstel olarak arttığı bir "yoğunlaşma yasası" eğilimini gösteren bir eğilim çizgisi içerir.⁵

LLM ölçekleme yasaları hakkında büyük yapay zeka laboratuvarları ve araştırmacılarından görüşler

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

Aşağıdaki bakış açıları, donanım sağlayıcılardan uygulayıcı araştırmacılara kadar farklı paydaşların ölçekleme yasalarını pratikte nasıl yorumladığını ve uyguladığını gösterir.

NVIDIA, 2025

Altyapı perspektifinden, NVIDIA, ölçekleme yasalarını büyük dil modellerini tasarlamak ve eğitmek için pratik araçlar olarak sunar. Üç temel ölçekleme eksenini vurgular:

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

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

Makale ayrıca, test zamanı hesaplama gücünün önemini vurgular. Modern sistemler, uzatılmış akıl yürütme dizileri gibi teknikler kullanarak çıkarım için daha fazla zaman harcar. Bu, ölçekleme yasalarına, orijinal odak noktası olan eğitim token'ları ve model parametrelerinin ötesine geçen yeni bir boyut ekler.

NVIDIA, bu fikirleri, modeller daha parametre verimli hale geldikçe bile hesaplama kaynaklarına olan talebin neden büyümeye devam ettiğini açıklamak için kullanır. Hem eğitim hem de çıkarımın, gelecekteki doğal dil işleme sistemlerinde hesaplama kullanımının önemli sürücüleri olmaya devam edeceğini öne sürer.⁶

Cameron Wolfe, Netflix'te LLM araştırmacısı, 2025

Bir uygulayıcının bakış açısından, Cameron Wolfe, akademik literatürden orijinal kuvvet yasası ilişkilerinin mevcut modellere nasıl uygulandığını ve uygulayıcıların bu eğrileri kullanarak daha büyük modelleri eğitmeden önce ulaşılabilir model performansını nasıl tahmin edebileceklerini açıklar.

Wolfe, ölçeklemede model şekli ve mimarisinin rollerini tartışır ve geleneksel ölçekleme yasalarının parametre sayısına odaklanmasına rağmen, pratik sistemlerin aynı zamanda veri kalitesini ve eğitim algoritmalarını da dikkate alması gerektiğini belirtir. Parça, yüksek kaliteli verinin kullanılabilirliği konusundaki endişeleri ve bu kısıtlamaların gelecekteki daha büyük modellerin eğitimini nasıl etkileyebileceğini vurgular.

Tartışma, ölçekleme yasalarını mevcut modelleri değerlendirmek ve eğitim verisi genişletildiğinde veya model parametreleri ayarlandığında model performansının nasıl değişebileceğini tahmin etmek için rehber olarak sunar.⁷

MIT-IBM Watson AI Laboratuvarı, 2025

Daha metodolojik bir bakış açısı benimseyen, MIT-IBM Watson AI Laboratuvarı'ndan araştırmacılar, ölçekleme yasalarını birden fazla mimari ve veri seti üzerinde analiz eder.

Araştırmacılar, 485 önceden eğitilmiş model, detaylı eğitim meta verisi ve 1 milyondan fazla performans ölçümünü içeren geniş bir meta veri seti derler. Bu veri seti, 1.000'den fazla aday ölçekleme yasasını test etmek ve farklı model aileleri arasında genelleşen desenleri belirlemek için kullanılır.

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

Yazarlar, bu yönergeler izlendiğinde, tahminlerin rastgele tohum değişkenliği tarafından belirlenen alt sınıra yaklaşabileceğini gösterir. Tahminler daha az hassas olsa bile, ölçekleme yasaları eğitim seçimlerini karşılaştırmak ve umut verici yapılandırmaları belirlemek için hala yararlıdır.

Çalışma, performansın model aileleri arasında önemli ölçüde değiştiğini, bu da ölçekleme yasalarını uydururken çeşitli eğitim ayarlarını kullanmanın önemini pekiştirdiğini belirtir.⁸

Önde gelen araştırmacılar ölçeklemenin geleceği hakkında ne söylüyor?

Ölçekleme yasalarının geçerliliğini destekleyen görüşler

Araştırma manzarasında, ölçekleme yasalarının test edilen rejimler içinde geçerli olduğuna dair tutarlı kanıtlar vardır. Temel çalışma, modeller dengeli ortamlarda eğitildiğinde, model parametreleri, eğitim veri boyutu ve eğitim hesaplama gücü arasında açık kuvvet yasası ilişkileri gösterir.

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

Çoklu görev değerlendirmesi üzerine ek çalışma, benchmark performansının da daha küçük bir gizli beceri seti cinsinden ifade edildiğinde 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 ettiğini vurgular.

Verimli hesaplama tahsisini vurgulayan görüşler

İkinci bir araştırma hattı, ilerlemenin giderek yalnızca parametre sayısını genişletmekten ziyade hesaplamanın nasıl dağıtıldığına bağlı olduğunu savunur. Hesaplama optimal eğitimin 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 çalışma, bir modelin toplam maliyetinin hem eğitim hesaplama gücüne hem de çıkarım zamanı hesaplama gücüne bağlı olduğunu göstererek bu fikri genişletir.

Bu bakış açısı, gelecekteki ölçekleme çabalarının, model boyutu, eğitim token'ları ve beklenen çıkarım hacmini birlikte optimize eden verimli yapılandırmalara vurgu yapacağını öne sürer. Büyük dil modellerinin tasarımını, maksimum parametre büyümesini aramaktan ziyade, hesaplama tahsisi konusunda bir egzersiz olarak çerçevelemektedir.

Verimlilik ve yoğunluğun artan önemini vurgulayan görüşler

Başka bir bakış açısı, parametre verimliliğine ve hesaplama kaynaklarının etkin kullanımına odaklanır. Parametre yoğunluğunu takip eden araştırma, yeni modellerin daha eski modellere kıyasla daha az parametre ile daha güçlü performans elde ettiğini gösterir. Bu, mimari iyileştirmelerin, veri kalitesinin ve eğitim algoritmalarının performans kazanımlarında önemli bir rol oynadığını gösterir.

Teknik yorumlar ayrıca, çıkarım davranışının ve eğitim sonrası iyileştirmelerin artan önemini vurgular. Birleştirildiğinde, bu bulgular gelecekteki sistemlerin kontrolsüz parametre sayısının genişlemesinden ziyade verimli model tasarımı ve daha iyi eğitim yöntemlerine güveneceğini öne sürer. Vurgu, daha büyük modellerden, parametrelerini daha etkili kullanan daha yetenekli modellere kayar.

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

Gelecekteki LLM ölçeklemesine kısıtlamalar

Hesaplama ve enerji sınırları

Literatürde tekrar eden bir tema, büyük dil modellerini eğitmek ve dağıtmak için gereken ağır hesaplama talebidir. Büyük modelleri eğitmek önemli hesaplama kaynakları tüketirken, ölçekte çıkarım önemli operasyonel maliyetler doğurur.

Bu faktörler, teorik ölçekleme yasalarının daha fazla kazanç gösterdiği durumlarda bile ölçeklemeye ekonomik sınırlar koyar. Modeller büyüdükçe, enerji tüketimi ve donanım gereksinimleri yönetmek giderek daha zor hale gelir.

Veri kullanılabilirliği kısıtlamaları

Bir başka kısıtlama, yüksek kaliteli verinin kullanılabilirliğidir. Ölçekleme yasalarının geleneksel formülasyonları, bol miktarda eğitim verisine erişimi varsayar, ancak bu varsayım artık güvenilir değildir.

Birçok analiz, yüksek kaliteli metin sınırlı tedarikine ve özelleştirilmiş veya sentetik veri ihtiyacının artmasına işaret eder. Eğitim veri boyutu kısıtlayıcı bir faktör haline geldikçe, veri kalitesi model performansını belirlemede parametre sayısı kadar kritik hale gelir.

Ekonomik ve hesaplama bütçesi kısıtlamaları

Pratik ölçekleme, yalnızca teknik faktörlerle değil, aynı zamanda mali ve organizasyonel kaygılarla da sınırlıdır. Performans tahmini üzerine odaklanan araştırma, hangi eğitim çalışmalarının mümkün olduğunu belirlemek için hesaplama bütçesi planlamanın gerekli olduğunu gösterir.

Endüstri uygulamaları üzerine yorumlar, hesaplama maliyetlerinin arttığını ve kuruluşların kaynaklarını dikkatlice tahsis etmesi gerektiğini vurgular. Bu faktörler, ölçeklemenin gerçek dünya ortamlarında ne kadar ileriye itilebileceğini kısıtlar.

Algoritmik ve mimari kısıtlamalar

Ölçekleme yasaları üzerine araştırma, öngörülebilir iyileştirmelerin yalnızca modeller dengeli rejimlerde eğitildiğinde gerçekleştiğini vurgular. Parametre verimliliğini analiz eden çalışma, mimari gelişimlerin model boyutu ve performans arasındaki ilişkiyi değiştirebileceğini gösterir.

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

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  = may,
  howpublished    = {\url{https://aimultiple.com/llm-scaling-laws}},
  note   = {AIMultiple. Erişim tarihi: 22 Mayıs 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

Sıla Ermut

Sektör Analisti

Takip Et

Sıla Ermut, AIMultiple'da e-posta pazarlama ve satış videoları üzerine odaklanan bir sektör analistidir. Daha önce proje yönetimi ve danışmanlık firmalarında işe alım uzmanı olarak çalışmıştır. 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