Yapay Zeka Modelinde Parametre Nedir ve Model Boyutunu Nasıl Etkiler?

Yapay zeka parametreleri, bir modelin eğitim sürecinde öğrendiği, girdileri anlamlandırıp çıktı üretmesini sağlayan ağırlık (weight) ve sapma (bias) değişkenleridir. Parametre sayısı arttıkça modelin desen tanıma kapasitesi genişlerken, ihtiyaç duyulan donanım kaynağı, VRAM kapasitesi ve işlem maliyeti doğrudan yükselir.

Yapay zeka modellerinin mimarisini incelerken karşılaşılan en temel kavram parametrelerdir. Bir modelin metin tamamlama, kod üretme, görsel analiz etme veya karmaşık mantıksal çıkarımlar yapma becerisi, eğitim sırasında optimize edilen bu sayısal değerlerin hacmine ve kalitesine bağlıdır. İşletme sahipleri, yazılım mimarları ve ürün yöneticileri için Yapay Zeka Modelinde Parametre Nedir ve Model Boyutunu Nasıl Etkiler? sorusu, yalnızca teorik bir merak değil; doğrudan altyapı bütçelerini, yanıt gecikme sürelerini ve veri güvenliği mimarisini belirleyen kritik bir stratejik eşiktir. Bu rehberde parametrelerin matematiksel mantığından donanım gereksinimlerine, model sıkıştırma tekniklerinden kurumsal seçim kriterlerine kadar tüm dinamikleri ayrıntılı olarak ele alıyoruz.

Yapay Zeka Parametresi Nedir? Matematiksel ve Mantıksal Altyapı

Yapay zeka ve derin öğrenme modellerinde parametre, modelin eğitim veri setini işlerken kendi kendine optimize ettiği ayarlanabilir matematiksel katsayılardır. Bir yapay zeka mimarisi ilk kurulduğunda bu parametreler genellikle rastgele değerlerle başlar. Eğitim sürecinde, modelin ürettiği tahminler ile gerçek hedefler arasındaki hata payı (loss) hesaplanır. Geriye yayılım (backpropagation) ve gradyan inişi (gradient descent) algoritmaları aracılığıyla her bir parametre, hata oranını en aza indirecek şekilde adım adım güncellenir. Sonuç olarak model, dildeki dilbilgisi kurallarını, semantik ilişkileri veya görsel kalıpları bu parametrelerin içine kodlanmış sayısal ilişkiler bütünü olarak kaydeder.

Parametrelerin çalışma mekanizmasını anlamak için insan beynindeki sinaps bağlantılarına benzetim yapılabilir. Beyindeki nöronlar arasındaki sinaptik bağlantıların güçlenmesi veya zayıflaması öğrenmeyi nasıl şekillendiriyorsa, yapay sinir ağlarındaki parametreler de dijital nöronlar arasındaki bilgi akışının şiddetini ve yönünü belirler. Bir model 7 milyar parametreye (7B) sahip olduğunda, bu durum modelin içinde girdi verisini işleyip dönüştüren 7 milyar adet bağımsız sayısal değerin bulunduğu anlamına gelir. Bu sayısal değerler, tek bir metin girdisini yüzlerce farklı soyut uzayda analiz ederek en olası bir sonraki kelimeyi (token) hesaplar.

Parametreler, sistem geliştiricisi tarafından eğitimin başında manuel olarak ayarlanan hiperparametrelerden (öğrenme oranı, katman sayısı, batch boyutu vb.) tamamen farklıdır. Hiperparametreler modelin nasıl öğreneceğini belirleyen dış yapılandırma ayarlarıyken, parametreler modelin eğitim sürecinde kendi kendine inşa ettiği içsel hafızadır. Dolayısıyla bir modelin "zeka" veya "anlama" olarak algılanan tüm kabiliyetleri, bu parametre matrislerinin matris çarpımları (matrix multiplication) yoluyla çalıştırılmasından ibarettir.

Sinir Ağlarında Ağırlık (Weight) ve Sapma (Bias) Kavramları

Bir yapay sinir ağındaki parametre havuzu temel olarak iki ana bileşenden meydana gelir: ağırlıklar (weights) ve sapmalar (biases). Matematiksel formülasyonda en basit bir yapay nöron $y = f(\sum(w_i \cdot x_i) + b)$ fonksiyonu ile ifade edilir. Burada $x$ modele verilen girdiyi, $w$ ilgili girdinin ağırlığını, $b$ sapma değerini, $f$ ise aktivasyon fonksiyonunu temsil eder.

• Ağırlıklar (Weights): İki nöron arasındaki bağlantının önem derecesini ve gücünü ifade eder. Model bir metni analiz ederken hangi kelimelerin birbiriyle daha ilişkili olduğunu ağırlık değerleri üzerinden belirler. Örneğin "gökyüzü" kelimesinden sonra "mavi" kelimesinin gelme olasılığı, modelin eğitiminde ilgili ağırlık matrisinin yüksek bir pozitif katsayı kazanmasıyla belirlenir. Negatif ağırlıklar ise girdinin çıktıyı baskılaması gerektiğini gösterir.

• Sapmalar (Biases): Nöronun girdilerden bağımsız olarak ne kadar kolay aktive olacağını belirleyen sabit öteleme değerleridir. Girdi sıfır olsa dahi nöronun belirli bir temel seviyede çıktı üretmesini sağlar. Sapma parametresi, modelin karar sınırlarını uzayda serbestçe kaydırmasına izin vererek veriye daha esnek ve gerçekçi şekilde uyum sağlamasına olanak tanır.

Parametre Sayısı Modelin Öğrenme Kapasitesini Nasıl Belirler?

Parametre sayısı, bir yapay zeka modelinin fonksiyonel kapasitesini (model capacity) doğrudan tanımlar. Az sayıda parametreye sahip bir model, verideki yalnızca en belirgin ve basit doğrusal örüntüleri yakalayabilirken; parametre sayısı arttıkça model çok boyutlu, karmaşık, mecazi ve bağlamsal ilişkileri haritalandırma yeteneği kazanır. Düşük parametreli sistemler karmaşık metinlerde konudan sapma eğilimi gösterirken, yüksek parametreli sistemler uzun bağlam pencerelerinde mantıksal tutarlılığı daha yüksek oranda korur.

Ancak öğrenme kapasitesi doğrusal bir bilgi deposu değildir. Parametreler bir kütüphanedeki kitaplar gibi doğrudan gerçekleri saklamaz; bunun yerine gerçekler arasındaki mantıksal bağlantı kurallarını ve istatistiksel olasılıkları modeller. Bu nedenle parametre sayısının artması, modelin doğrudan bir ansiklopedi gibi her bilgiyi kusursuz hatırlayacağı anlamına gelmez; daha ziyade çıkarım yapma, dil kurallarını uygulama ve soyut akıl yürütme becerilerini geliştirir.

Parametre Sayısı Model Boyutunu ve Performansını Nasıl Etkiler?

Parametre sayısı, bir yapay zeka modelinin hem disk üzerindeki dosya boyutunu hem de çalışma esnasında bellekte (RAM/VRAM) kapladığı alanı birebir belirleyen birincil faktördür. Standart bir derin öğrenme modelinde her bir parametre genellikle 16-bit kayan noktalı sayı (FP16 veya BF16) formatında saklanır. 16-bit formatındaki bir sayı bellekte tam olarak 2 bayt yer kaplar. Dolayısıyla 7 milyar parametreli (7B) bir modelin ham ağırlık dosyası yaklaşık $7 \times 10^9 \times 2 \text{ bayt} \approx 14 \text{ GB}$ disk ve bellek alanına ihtiyaç duyar. 70 milyar parametreli (70B) bir modelde ise bu gereksinim doğrudan 140 GB seviyesine fırlar.

Model boyutunun büyümesi, modelin dili işleme derinliğini artırırken beraberinde işlem gücü ihtiyacı (compute power), gecikme süresi (latency) ve enerji tüketimi gibi operasyonel zorlukları getirir. Büyük Dil Modelleri (LLM) literatüründe "Ölçekleme Yasaları" (Scaling Laws) olarak bilinen araştırmalar; veri seti büyüklüğü, hesaplama bütçesi ve parametre sayısı eşzamanlı olarak artırıldığında model performansının logaritmik bir düzen içinde tahmin edilebilir şekilde iyileştiğini göstermektedir.

Büyük Dil Modelleri (LLM) ve Küçük Dil Modelleri (SLM) Karşılaştırması

Son yıllarda yapay zeka geliştirme stratejilerinde önemli bir paradigma değişimi yaşanmaktadır. Trilyonlarca parametreye sahip devasa genel amaçlı modeller (LLM) her alanda geniş bilgi sağlarken, 1B ile 8B parametre aralığındaki Küçük Dil Modelleri (Small Language Models - SLM) belirli kurumsal görevlerde yüksek verimlilik sunmaktadır. Microsoft Phi serisi, Meta Llama 3 8B veya Google Gemma gibi küçük modeller; kaliteli, filtrelenmiş ve hedefe yönelik veri setleriyle eğitildiklerinde, geçmiş nesillerin çok daha büyük modelleriyle yarışır performans sergilemektedir.

İşletmeler için her senaryoda devasa bir LLM kullanmak maliyet ve hız açısından verimsizdir. Örneğin bir e-ticaret sitesinde yalnızca gelen iade taleplerini kategorize etmek veya standart SSS yanıtları üretmek için 70B parametreli bir model çalıştırmak, donanım kaynaklarının gereksiz tüketilmesine yol açar. Buna karşılık, iyi optimize edilmiş 3B veya 8B parametreli bir SLM, milisaniyeler düzeyindeki gecikme süreleriyle ve düşük maliyetle bu görevi başarıyla tamamlayabilir.

Parametre Artışının Performansa Etkisi: "Daha Büyük" Her Zaman Daha İyi midir?

Parametre sayısının artırılması tek başına başarı garantisi vermez. Modelin nihai performansı; parametre sayısının yanı sıra eğitim verisinin kalitesi, çeşitliliği ve toplam token hacmi ile sıkı sıkıya bağlıdır. Düşük kaliteli, gürültülü veya tekrar eden verilerle eğitilmiş 70B parametreli bir model; temiz, filtrelenmiş ve zengin veriyle eğitilmiş 8B parametreli bir modelden daha zayıf sonuçlar verebilir.

Bunun yanı sıra model boyutu büyüdükçe "azalan verimler yasası" (law of diminishing returns) devreye girer. Bir modeli 7B'den 70B parametreye çıkarmak 10 kat donanım maliyeti yaratırken, belirli standart görevlerdeki doğruluk artışı yalnızca %5 ila %15 bandında kalabilir. Bu nedenle kurumsal sistem tasarımında "en büyük model" yerine "görev için optimize edilmiş en küçük yeterli model" yaklaşımını benimsemek gerekir.

Aşırı Öğrenme (Overfitting) ve Halüsinasyon Riski

Model parametre kapasitesi ile veri seti büyüklüğü dengelenmediğinde aşırı öğrenme (overfitting) riski ortaya çıkar. Modelin parametre sayısı eğitim verisinin karmaşıklığına kıyasla gereğinden fazla büyükse, model verideki kuralları ve soyut mantığı genelleştirmek yerine eğitim verilerini doğrudan ezberler. Bu durum, modelin daha önce görmediği yeni şirket içi verilerle karşılaştığında hatalı veya tutarsız sonuçlar üretmesine yol açar.

Benzer şekilde yüksek parametreli modeller, dildeki olasılık dağılımlarını son derece akıcı şekilde taklit edebildikleri için "halüsinasyon" (gerçek dışı bilgiyi kesin bir dille doğruymuş gibi sunma) riskini tamamen ortadan kaldıramazlar. Aksine büyük modeller, hatalı bilgileri çok daha ikna edici ve edebi bir dille ifade edebilir. Bu nedenle kritik kurumsal iş süreçlerinde parametre boyutundan bağımsız olarak daima insan denetimi (human-in-the-loop) ve doğrulama katmanları uygulanmalıdır.

İşletmeler İçin Altyapı ve Donanım Maliyeti Analizi

Yapay zeka projelerinde bütçe planlamasının en kritik bileşeni çıkarım (inference) ve eğitim için gereken donanım altyapısıdır. Bir modelin çalıştırılabilmesi için tüm parametrelerinin GPU'nun yüksek hızlı grafik belleğine (VRAM) yüklenmesi zorunludur. Geleneksel sistem belleği (DDR4/DDR5 RAM) ile GPU çekirdekleri arasındaki veri yolu hızı, yapay zeka modellerinin gerçek zamanlı çalışması için yetersiz kalır. Bu nedenle donanım maliyeti hesabı, doğrudan ihtiyaç duyulan VRAM kapasitesi üzerinden yapılır.

Gereken VRAM miktarı sadece modelin ham parametre ağırlıklarıyla sınırlı değildir. Çıkarım esnasında kullanıcıdan gelen girdi ve modelin ürettiği çıktı bağlamını saklayan KV Cache (Key-Value Cache) alanı, aktivasyon tensörleri ve çalışma payı (overhead) için de ek VRAM ayrılmalıdır. Örneğin 8B parametreli bir model standart 16-bit formatında 16 GB VRAM kaplarken, 8.000 token uzunluğunda bir bağlam penceresiyle çok kullanıcılı ortamda çalıştırıldığında ihtiyaç duyulan VRAM kolaylıkla 24 GB sınırını aşabilir.

GPU ve VRAM İhtiyacı: Parametre Sayısına Göre Donanım Hesaplama

Kurumsal altyapıda kullanılacak GPU adedini ve modelini belirlemek için parametre başına bellek formülü kullanılır. FP16 hassasiyetinde temel kural şudur: Her 1 milyar parametre için minimum 2 GB VRAM gerekir; güvenli çalışma ve bağlam payı için bu değer genellikle parametre başına 2.5 - 3 GB olarak hesaplanır.

Bu formüle göre kurumsal senaryoların donanım gereksinimleri şu şekildedir:

• 7B - 8B Modeller (FP16): Minimum 16 - 20 GB VRAM gerektirir. 1 adet NVIDIA RTX 4090 (24 GB) veya kurumsal düzeyde 1 adet NVIDIA A10G / L4 GPU yeterlidir.

• 13B - 14B Modeller (FP16): Minimum 32 - 40 GB VRAM gerektirir. 2 adet RTX 4090 veya 1 adet NVIDIA A100 (40 GB / 80 GB) gereklidir.

• 70B Modeller (FP16): Minimum 160 - 180 GB VRAM gerektirir. Modelin belleğe sığabilmesi için en az 2 ila 4 adet NVIDIA A100/H100 (80 GB) GPU kümesi ve NVLink ara bağlantısı zorunludur.

+-------------------------------------------------------------------------+
|                  PARAMETRE VE DONANIM HİYERARŞİSİ                       |
+--------------------+---------------------+------------------------------+
| Model Parametresi  | Gerekli VRAM (FP16) | Örnek Donanım Yapılandırması |
+--------------------+---------------------+------------------------------+
| 3B - 4B (SLM)      | ~8 GB               | 1x RTX 4060 / Apple M serisi |
| 7B - 8B            | ~16 - 24 GB         | 1x RTX 4090 / 1x NVIDIA L4   |
| 14B - 32B          | ~32 - 70 GB         | 2x RTX 4090 / 1x A100 (80GB) |
| 70B (Kurumsal LLM) | ~160 - 200 GB       | 2x - 4x NVIDIA A100/H100     |
+--------------------+---------------------+------------------------------+

Model Sıkıştırma: Quantization (Niceleme) ile Maliyeti Düşürmek

Donanım maliyetlerini radikal biçimde düşürmenin en etkili yolu Quantization (niceleme) teknolojisidir. Quantization, modelin 16-bit (2 bayt) kayan noktalı parametre değerlerini matematiksel projeksiyon yöntemleriyle 8-bit (1 bayt), 4-bit (0.5 bayt) hatta 2-bit tamsayı formatlarına dönüştürme işlemidir (AWQ, GPTQ, GGUF formatları gibi).

4-bit quantization uygulandığında, 70B parametreli bir modelin bellek ihtiyacı 140 GB seviyesinden yaklaşık 35 - 40 GB seviyesine iner. Bu sayede 4 adet pahalı kurumsal GPU gerektiren bir sistem, tek veya çift profesyonel kart üzerinde çalışabilir hale gelir. Modern quantization algoritmaları, parametre sıkıştırması sırasında modelin muhakeme yeteneğinde yalnızca %1 ila %3 arasında ihmal edilebilir bir kayıp oluşturur. Bu optimizasyon, bütçe kısıtı olan işletmeler için devrim niteliğinde maliyet avantajı sağlar.

Bulut API Kullanımı (SaaS) ve Yerel Sunucu (On-Premise) Maliyet Dengesi

İşletmeler yapay zeka entegrasyonunda iki ana model arasında tercih yapmalıdır: Token bazlı bulut API kullanımı (OpenAI, Anthropic, Google Cloud vb.) veya şirket içi sunucularda (On-Premise / Özel Bulut) açık kaynaklı modellerin barındırılması.

• Bulut API Modeli (SaaS): Ön yatırım maliyeti (CapEx) sıfırdır. Sadece kullanılan girdi ve çıktı token miktarına göre operasyonel gider (OpEx) ödenir. Düşük ve dalgalı trafik hacimlerinde son derece ekonomiktir. Ancak trafik milyonlarca çağrıya ulaştığında aylık faturalar hızla artabilir.

• Yerel / Özel Sunucu Modeli: Sunucu, GPU ve enerji yatırımı nedeniyle yüksek bir ilk kurulum maliyeti gerektirir. Ancak sabit iş yüklerinde ve yüksek hacimli veri işleme süreçlerinde token başına maliyet neredeyse sıfıra yaklaşır. Aynı zamanda kurumsal verilerin üçüncü taraflarla paylaşılmaması avantajını sunar.

İş Süreçleri İçin Doğru Model Boyutunu Seçme Stratejisi

Kurumsal bir yapay zeka mimarisi kurgulanırken yapılan en yaygın hata, her kullanım senaryosu için doğrudan pazardaki en büyük genel amaçlı modeli entegre etmeye çalışmaktır. Bu yaklaşım, yüksek gecikme sürelerine (latency), gereksiz bütçe harcamalarına ve ölçekleme darboğazlarına neden olur. Başarılı bir kurumsal entegrasyon, iş gereksinimlerinin karmaşıklığı ile modelin parametre ölçeğini tam olarak eşleştirmeyi gerektirir.

Model seçimi yapılırken değerlendirilmesi gereken temel kriterler; görevin gerektirdiği yaratıcılık düzeyi, yanıt hızı toleransı, eşzamanlı kullanıcı sayısı ve verinin gizlilik sınıflandırmasıdır. Deterministik (belirli kurallara dayalı) ve yapılandırılmış görevler küçük modellerle yüksek hızda çözülebilirken; çok dilli çeviri, karmaşık hukuki analiz veya çok adımlı kod blokları üretimi gibi senaryolar daha geniş parametre havuzlarına ihtiyaç duyar.

Göreve Özel Model Seçimi: Kullanım Senaryoları

Her iş sürecinin bilişsel yükü farklıdır. Kurumsal operasyonlarda model boyutlandırması senaryo bazlı olarak şu şekilde optimize edilmelidir:

• Müşteri Destek ve Canlı Sohbet (3B - 8B Parametre): Şirket SSS belgeleri ve bilgi bankası üzerinden gelen soruları yanıtlayan asistanlar için 3B ile 8B arasındaki modeller son derece yeterlidir. Düşük yanıt süresi kullanıcı deneyimini doğrudan iyileştirir.

• Metin Sınıflandırma, Duygu Analizi ve Veri Ayıklama (0.5B - 3B Parametre): E-postaları yönlendirme, faturalardan veri çekme veya çağrı merkezi kayıtlarının duygu analizini yapma gibi görevler için hafif SLM modelleri veya özel BERT türevleri en yüksek hız/maliyet oranını sağlar.

• Yazılım Geliştirme ve Kod Tamamlama (14B - 33B Parametre): Kodlama sözdizimi, mantıksal hata ayıklama ve mimari yapı kurma gibi görevler orta-büyük ölçekli parametre mimarisi gerektirir. Qwen-Coder veya DeepSeek Coder gibi özelleştirilmiş 14B-32B modeller bu alanda yüksek başarı gösterir.

• Stratejik Analiz, Hukuki Yorumlama ve İleri Düzey Muhakeme (70B+ Parametre): Çok katmanlı sözleşme analizleri, finansal modelleme ve çapraz mantık yürütme gerektiren üst düzey stratejik süreçlerde 70B ve üzeri büyük modeller tercih edilmelidir.

RAG ve Fine-Tuning ile Küçük Modelleri Güçlendirmek

Küçük parametreli modellerin temel kısıtı, dünyadaki tüm ansiklopedik bilgilere hafızalarında yer verememeleridir. Ancak kurumsal hayatta modelin genel kültüründen ziyade şirket içi verilere hâkim olması istenir. Bu noktada iki güçlü yöntem devreye girer: RAG (Retrieval-Augmented Generation) ve Fine-Tuning (İnce Ayar).

1. RAG (Bilgi Geri Çağırma Destekli Üretim): Modele tüm kurumsal veriyi parametre olarak ezberletmek yerine, ilgili veriler bir vektör veritabanında (Vector DB) saklanır. Kullanıcı soru sorduğunda, sistem ilgili bilgi parçacıklarını anlık olarak çeker ve küçük modelin bağlam penceresine (context window) girdi olarak verir. Böylece 8B parametreli bir model, trilyon parametreli bir model kadar doğru ve güncel şirket yanıtları üretebilir.

2. Fine-Tuning (Hizalama ve Biçimlendirme): Modelin mevcut parametreleri belirli bir sektörün jargonu, çıktı formatı (JSON, XML vb.) veya iletişim tonu ile eğitilerek küçük bir ağırlık katmanıyla (LoRA / QLoRA yöntemleri) özelleştirilir. Bu sayede model boyutunu büyütmeden göreve özel mükemmel performans elde edilir.

Veri Gizliliği, GDPR ve KVKK Uyumluluğu

Model boyutu seçimi, veri güvenliği stratejisini doğrudan etkiler. Finans, sağlık, hukuk ve e-ticaret gibi hassas müşteri verisi (PII) işleyen sektörlerde, verilerin harici API sağlayıcılarının sunucularına gönderilmesi KVKK ve GDPR kapsamında yasal riskler doğurabilir.

Küçük ve orta ölçekli modeller (3B - 14B), işletmenin kendi özel bulutunda (AWS VPC, Azure Private Cluster) veya şirket içi fiziksel sunucularında tamamen izole şekilde çalıştırılabilir. Veri hiçbir zaman şirket sınırları dışına çıkmadığı için yasal uyum tam olarak sağlanır ve veri sızıntısı riski minimize edilir.

Model Dağıtımında Karşılaşılan Optimizasyon Zorlukları ve Çözümler

Yapay zeka modellerinin canlı üretim ortamlarına (production) taşınması, sadece model dosyasını bir GPU sunucusuna yüklemekten ibaret değildir. Parametre sayısı arttıkça bellek bant genişliği darboğazları, eşzamanlı istek yönetimi ve dinamik toplu işleme (batching) gibi operasyonel engeller ortaya çıkar. Büyük bir modelin parametre matrisleri her bir token üretiminde GPU belleğinden çekirdeklere tekrar tekrar taşınır. Bu transfer hızı, üretim performansının asıl belirleyicisidir.

Yüksek parametreli modellerde çıkarım verimliliğini artırmak için vLLM, TensorRT-LLM ve TGI (Text Generation Inference) gibi özel çıkarım motorları kullanılır. Bu motorlar, PagedAttention gibi gelişmiş bellek yönetimi algoritmaları kullanarak KV Cache belleğindeki fragmantasyonu önler ve tek bir GPU üzerinde eşzamanlı işlenen istek sayısını 5 ila 10 katına çıkarır.

Bellek Bant Genişliği Darboğazı (Memory Bandwidth Bottleneck)

Derin öğrenme modellerinde çıkarım işlemi genellikle hesaplama gücünden (FLOPs) ziyade bellek bant genişliği ile sınırlandırılır (Memory-Bound). Bir model ne kadar çok parametreye sahipse, bir sonraki kelimeyi tahmin etmek için o kadar fazla verinin bellekten GPU çekirdeklerine aktarılması gerekir. Bu durum, parametre sayısı büyük modellerde neden belirgin bir gecikme süresi (latency) oluştuğunu açıklar.

Örneğin 70B parametreli bir model 4-bit quantization ile sıkıştırıldığında yaklaşık 35 GB veri transferi gerektirir. 2 TB/saniye bellek bant genişliğine sahip bir NVIDIA A100 GPU üzerinde bu model, teorik olarak saniyede maksimum yaklaşık 50-60 token üretebilir. Çok kullanıcılı kurumsal sistemlerde bu darboğazı aşmak için model paralelizmi (Tensor Parallelism ve Pipeline Parallelism) uygulanarak parametreler birden fazla GPU kartına paylaştırılır.

Model Pruning (Budama) ve Knowledge Distillation (Bilgi Damıtma)

Parametre verimliliğini artırmak için kullanılan diğer iki ileri düzey yöntem budama (pruning) ve bilgi damıtmadır (distillation):

• Model Budama (Pruning): Eğitim sonrasında model çıktısına etkisi sıfıra yakın veya çok düşük olan ağırlıkların tespit edilip modelden tamamen silinmesi işlemidir. Yapılandırılmamış (unstructured) veya yapılandırılmış (structured) budama ile model boyutu %20-%40 oranında küçültülebilir.

• Bilgi Damıtma (Knowledge Distillation): Çok büyük ve yüksek parametreli bir "öğretmen model" (Teacher Model), daha küçük parametreli bir "öğrenci modelin" (Student Model) eğitiminde kullanılır. Küçük model, doğrudan ham veriden öğrenmek yerine büyük modelin çıktı olasılık dağılımlarını taklit eder. Bu sayede 3B parametreli bir model, 70B parametreli bir modelin akıl yürütme kalitesinin büyük bölümünü devralır.