{"id":1399,"date":"2026-11-02T21:41:10","date_gmt":"2026-11-02T18:41:10","guid":{"rendered":"https:\/\/teknolata.com\/?p=1399"},"modified":"2026-11-02T21:41:10","modified_gmt":"2026-11-02T18:41:10","slug":"googledan-yapay-zeka-destekli-yeni-uyku-yontemi","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/teknolata.com\/index.php\/2026\/11\/02\/googledan-yapay-zeka-destekli-yeni-uyku-yontemi\/","title":{"rendered":"Google\u2019dan Yapay Zek\u00e2 Destekli Yeni Uyku Y\u00f6ntemi"},"content":{"rendered":"

Google ara\u015ft\u0131rmac\u0131lar\u0131n\u0131n inceledi\u011fi yeni bir yakla\u015f\u0131m, yapay zek\u00e2 modellerinin sonradan \u00f6\u011frendi\u011fi bilgileri daha kal\u0131c\u0131 h\u00e2le getirirken \u00f6nceden edindikleri becerileri korumay\u0131 ama\u00e7l\u0131yor. \u0130nsan beyninin uyku s\u0131ras\u0131nda an\u0131lar\u0131 peki\u015ftirmesinden esinlenen bu y\u00f6ntem, bu nedenle yapay zek\u00e2 uyku y\u00f6ntemi<\/strong> olarak an\u0131l\u0131yor. Buradaki \u201cuyku\u201d ifadesi, modelin dinlendi\u011fi anlam\u0131na gelmiyor; sistemin yeni bilgi al\u0131m\u0131n\u0131 ge\u00e7ici olarak durdurup \u00f6\u011frendiklerini d\u00fczenledi\u011fi ayr\u0131 bir hesaplama a\u015famas\u0131n\u0131 tan\u0131ml\u0131yor.<\/p>\n

Bug\u00fcn b\u00fcy\u00fck dil modelleri, kullan\u0131c\u0131lar\u0131n sa\u011flad\u0131\u011f\u0131 belgelerden ve sohbetlerden yararlanabiliyor. Ancak bu yararlanma \u00e7o\u011fu zaman ge\u00e7ici oluyor: Model, bir konu\u015fma s\u0131ras\u0131nda verilen bilgiyi ba\u011flam\u0131nda kullanabilse de sohbet sona erdi\u011finde ayn\u0131 bilgiyi genel bilgi da\u011farc\u0131\u011f\u0131na kal\u0131c\u0131 bi\u00e7imde eklemeyebiliyor. Kullan\u0131c\u0131ya \u00f6zel bellek \u00f6zellikleri bu sorunun bir b\u00f6l\u00fcm\u00fcn\u00fc \u00e7\u00f6zse de modelin temel parametrelerinin ger\u00e7ekten g\u00fcncellenmesiyle ayn\u0131 \u015fey de\u011fil.<\/p>\n

Yeni y\u00f6ntemin hedefi, modeli her yeni bilgi i\u00e7in ba\u015ftan e\u011fitmek yerine \u00f6\u011frenmeyi a\u015famalara b\u00f6lmek. Model, g\u00fcnl\u00fck kullan\u0131m s\u0131ras\u0131nda yeni i\u00e7erikleri k\u0131sa s\u00fcreli bir alanda biriktiriyor; daha sonra ayr\u0131 bir a\u015famada bu i\u00e7erikleri mevcut bilgileriyle uyumlu bi\u00e7imde kal\u0131c\u0131la\u015ft\u0131rmaya \u00e7al\u0131\u015f\u0131yor. B\u00f6ylece \u00f6\u011frenme s\u00fcreci hem daha d\u00fczenli h\u00e2le geliyor hem de g\u00fcncellemenin modelin \u00f6nceki yeteneklerine zarar verme riski azalt\u0131l\u0131yor.<\/p>\n

Kal\u0131c\u0131 \u00f6\u011frenmenin \u00f6n\u00fcndeki temel sorun<\/h2>\n

Bir modele yeni bilgiler kazand\u0131rman\u0131n yayg\u0131n yollar\u0131ndan biri yeniden e\u011fitim ya da ince ayar (fine-tuning) uygulamak. Bu s\u00fcre\u00e7te model, yeni \u00f6rnekler \u00fczerinden tekrar e\u011fitiliyor. Ancak modelin a\u011f\u0131rl\u0131klar\u0131 g\u00fcncellendi\u011fi i\u00e7in yeni i\u00e7eri\u011fe uyum sa\u011flama \u00e7abas\u0131, daha \u00f6nce \u00f6\u011frendi\u011fi bilgileri ve becerileri olumsuz etkileyebiliyor. Bu olguya makine \u00f6\u011frenimi ara\u015ft\u0131rmalar\u0131nda y\u0131k\u0131c\u0131 unutma<\/strong> (catastrophic forgetting) deniyor.<\/p>\n

Y\u0131k\u0131c\u0131 unutma \u00f6zellikle s\u00fcrekli \u00f6\u011frenme senaryolar\u0131nda \u00f6nem ta\u015f\u0131yor. \u00c7\u00fcnk\u00fc bir modelin tek bir veri k\u00fcmesi \u00fczerinde iyi sonu\u00e7 vermesi yeterli de\u011fil; ger\u00e7ek kullan\u0131mda farkl\u0131 alanlardan gelen yeni bilgileri zaman i\u00e7inde edinmesi ve daha \u00f6nce \u00f6\u011frendiklerini korumas\u0131 bekleniyor. \u00d6rne\u011fin yeni bir dilde \u00e7eviri yapmay\u0131 \u00f6\u011frenen sistemin, bu s\u0131rada eski dillerdeki performans\u0131n\u0131 kaybetmemesi gerekiyor.<\/p>\n

Ba\u011flam i\u00e7i \u00f6\u011frenme ise modele bir sohbet s\u0131ras\u0131nda \u00f6rnek veya a\u00e7\u0131klama sunarak o i\u00e7erikten yararlanmas\u0131n\u0131 sa\u011flar; \u00e7o\u011fu zaman modelin temel parametrelerini de\u011fi\u015ftirmez. Bu y\u00f6ntem h\u0131zl\u0131 ve kullan\u0131\u015fl\u0131 olsa da bilginin sohbet d\u0131\u015f\u0131na ta\u015f\u0131nmas\u0131n\u0131 garanti etmez. Google ara\u015ft\u0131rmac\u0131lar\u0131n\u0131n ele ald\u0131\u011f\u0131 yakla\u015f\u0131m, k\u0131sa s\u00fcreli kullan\u0131m ile parametrelerde kal\u0131c\u0131 \u00f6\u011frenme aras\u0131na bir peki\u015ftirme s\u00fcreci ekleyerek bu iki s\u0131n\u0131rlamay\u0131 birlikte ele almay\u0131 hedefliyor.<\/p>\n

Aktif a\u015fama ve uyku a\u015famas\u0131<\/h2>\n

Sistemin ilk b\u00f6l\u00fcm\u00fc aktif, yani \u201cuyan\u0131k\u201d a\u015famad\u0131r. Model bu a\u015famada kullan\u0131c\u0131 girdilerini i\u015fler, g\u00f6revleri yerine getirir ve yeni i\u00e7erikleri ge\u00e7ici belle\u011finde tutar. Ancak her yeni bilgi al\u0131nd\u0131\u011f\u0131 anda ana modelin kal\u0131c\u0131 parametreleri de\u011fi\u015ftirilmez. Bu ayr\u0131m, g\u00fcndelik kullan\u0131m s\u0131ras\u0131nda yap\u0131lan g\u00fcncellemelerin eski becerileri beklenmedik bi\u00e7imde bozmas\u0131n\u0131 \u00f6nlemeye yard\u0131mc\u0131 olabilir.<\/p>\n

Belirli aral\u0131klarla devreye giren uyku a\u015famas\u0131nda ise model yeni kullan\u0131c\u0131 girdilerini i\u015flemeyi b\u0131rak\u0131r ve kaynaklar\u0131n\u0131 \u00f6\u011frenme s\u00fcrecine ay\u0131r\u0131r. Bu a\u015famada ge\u00e7ici bellekteki i\u00e7erikler de\u011ferlendirilir, yararl\u0131 g\u00f6r\u00fclen bilgiler modelin kal\u0131c\u0131 kapasitesine aktar\u0131l\u0131r ve modelin \u00f6nceki performans\u0131n\u0131 koruyup korumad\u0131\u011f\u0131 s\u0131nan\u0131r. Dolay\u0131s\u0131yla \u201cuyku\u201d, bir benzetmenin yan\u0131 s\u0131ra canl\u0131 kullan\u0131m ile model g\u00fcncellemesini birbirinden ay\u0131ran bir \u00e7al\u0131\u015fma d\u00fczenidir.<\/p>\n

Bu d\u00fczenin iki ana bile\u015feni bulunuyor: haf\u0131za peki\u015ftirme<\/strong> ve r\u00fcya g\u00f6rme<\/strong>. Haf\u0131za peki\u015ftirme, yeni edinilen bilgilerin kal\u0131c\u0131 \u00f6\u011frenmeye aktar\u0131lmas\u0131na odaklan\u0131yor. R\u00fcya g\u00f6rme ise modelin kendi \u00fcretti\u011fi sentetik \u00f6rneklerle al\u0131\u015ft\u0131rma yapmas\u0131n\u0131 ve farkl\u0131 bilgi par\u00e7alar\u0131 aras\u0131nda yeni ba\u011flant\u0131lar kurmas\u0131n\u0131 ama\u00e7l\u0131yor. \u0130ki a\u015fama da uyku benzetmesinden yararlansa da teknik olarak ayr\u0131 i\u015flevler \u00fcstleniyor.<\/p>\n

MoE mimarisi ve yeni uzman mod\u00fcller<\/h2>\n

Peki\u015ftirme s\u00fcrecinde Mixture of Experts (MoE) ad\u0131 verilen mimariden yararlan\u0131l\u0131yor. MoE, tek bir b\u00fcy\u00fck a\u011f\u0131n her g\u00f6revde b\u00fct\u00fcn b\u00f6l\u00fcmlerini \u00e7al\u0131\u015ft\u0131rmas\u0131 yerine, girdiye uygun uzman alt a\u011flar\u0131 se\u00e7erek i\u015flem yapmas\u0131na dayan\u0131yor. B\u00f6ylece belirli bir konu ya da g\u00f6rev i\u00e7in ilgili uzmanlar devreye girerken di\u011fer uzmanlar ayn\u0131 \u00f6l\u00e7\u00fcde de\u011fi\u015fime maruz kalm\u0131yor.<\/p>\n

Ara\u015ft\u0131rmada uyku a\u015famas\u0131 s\u0131ras\u0131nda mevcut yap\u0131ya d\u00fc\u015f\u00fck dereceli (low-rank) yeni uzman mod\u00fcller eklenmesi de ele al\u0131n\u0131yor. Bu mod\u00fcller, modele ek \u00f6\u011frenme kapasitesi kazand\u0131rmay\u0131 ama\u00e7l\u0131yor. Temel fikir, her yeni bilgiyi mevcut parametrelerin \u00fczerine do\u011frudan y\u00fcklemek yerine, gerekti\u011finde kullan\u0131labilecek ek uzmanlar olu\u015fturarak eski bilginin zarar g\u00f6rme riskini azaltmak.<\/p>\n

Bu yakla\u015f\u0131m, eski kapasiteyi korumay\u0131 tek ba\u015f\u0131na garanti etmiyor; bunun i\u00e7in \u00f6\u011frenme ve de\u011ferlendirme ad\u0131mlar\u0131n\u0131n birlikte \u00e7al\u0131\u015fmas\u0131 gerekiyor. Yeni uzmanlar\u0131n hangi bilgileri edinece\u011fi, mevcut uzmanlarla nas\u0131l ili\u015fkilendirilece\u011fi ve modelin \u00f6nceki g\u00f6revlerdeki performans\u0131n\u0131n nas\u0131l \u00f6l\u00e7\u00fclece\u011fi sistemin ba\u015far\u0131s\u0131n\u0131 etkileyen unsurlar aras\u0131nda yer al\u0131yor.<\/p>\n

Bilgiyi aktarma ve becerileri koruma teknikleri<\/h2>\n

Ge\u00e7ici bellekte tutulan i\u00e7eri\u011fin daha geni\u015f kapasiteli modele aktar\u0131lmas\u0131 i\u00e7in Knowledge Seeding ad\u0131 verilen, \u201cyukar\u0131 do\u011fru dam\u0131tma\u201d olarak tan\u0131mlanan bir y\u00f6ntem kullan\u0131l\u0131yor. Buradaki ama\u00e7, k\u0131sa s\u00fcreli bellekte bulunan yeni bilginin daha b\u00fcy\u00fck model taraf\u0131ndan \u00f6\u011frenilebilir bir bi\u00e7ime d\u00f6n\u00fc\u015ft\u00fcr\u00fclmesi. Bilginin yaln\u0131zca kopyalanmas\u0131 de\u011fil, modelin mevcut temsil yap\u0131s\u0131yla ili\u015fkilendirilmesi hedefleniyor.<\/p>\n

Bu aktar\u0131mda Genel Bilgi Dam\u0131tma (GKD) ile peki\u015ftirmeli \u00f6\u011frenmeye dayal\u0131 taklit \u00f6\u011frenimi birlikte kullan\u0131l\u0131yor. Dam\u0131tma y\u00f6ntemleri, bir \u00f6\u011fretmen modelin veya daha kapsaml\u0131 bir sistemin \u00e7\u0131kt\u0131lar\u0131ndan yararlanarak ba\u015fka bir modelin \u00f6\u011frenmesini sa\u011flar. Taklit \u00f6\u011frenimi ise modelin \u00f6rnek \u00e7\u0131kt\u0131lar\u0131 izleyerek uygun davran\u0131\u015f\u0131 edinmesine odaklan\u0131r. Bu tekniklerin birlikte kullan\u0131lmas\u0131, yeni i\u00e7eri\u011fin aktar\u0131lmas\u0131yla modelin beklenen yan\u0131t bi\u00e7imini \u00f6\u011frenmesini ayn\u0131 s\u00fcrece ba\u011flamay\u0131 ama\u00e7l\u0131yor.<\/p>\n

Learning to Imitate (LTI) y\u00f6ntemi de model \u00e7\u0131kt\u0131s\u0131n\u0131 \u00f6\u011fretmen modelin yan\u0131t\u0131yla kar\u015f\u0131la\u015ft\u0131r\u0131yor. Bu kar\u015f\u0131la\u015ft\u0131rma yaln\u0131zca kelimelerin birebir ayn\u0131 olup olmad\u0131\u011f\u0131na dayanm\u0131yor; anlam\u0131n korunmas\u0131 da dikkate al\u0131n\u0131yor. Metinler aras\u0131ndaki d\u00fczenleme fark\u0131n\u0131 \u00f6l\u00e7en Levenshtein mesafesi, bir diziyi di\u011ferine d\u00f6n\u00fc\u015ft\u00fcrmek i\u00e7in gereken ekleme, silme veya de\u011fi\u015ftirme i\u015flemlerini say\u0131yor. Bu \u00f6l\u00e7\u00fct tek ba\u015f\u0131na anlam\u0131 de\u011ferlendirmese de ba\u015fka de\u011ferlendirmelerle birlikte yan\u0131tlar\u0131n bi\u00e7imsel yak\u0131nl\u0131\u011f\u0131n\u0131 \u00f6l\u00e7meye yard\u0131mc\u0131 olabiliyor.<\/p>\n

Uyku a\u015famas\u0131n\u0131n sonunda uygulanan sinaptik budama<\/strong> ile ge\u00e7ici belle\u011fin temizlenmesi ama\u00e7lan\u0131yor. Bu ad\u0131m, her konu\u015fma ayr\u0131nt\u0131s\u0131n\u0131n kal\u0131c\u0131 belle\u011fe ta\u015f\u0131nmas\u0131n\u0131 \u00f6nleyip yaln\u0131zca \u00f6\u011frenme s\u00fcreci i\u00e7in se\u00e7ilen i\u00e7eri\u011fin tutulmas\u0131na yard\u0131mc\u0131 olabilir. Ancak budama, \u00f6nemli bilginin yanl\u0131\u015fl\u0131kla elenmemesi i\u00e7in dikkatli tasarlanmal\u0131; aksi takdirde \u00f6\u011frenilmesi gereken i\u00e7erik de kaybolabilir.<\/p>\n

Modelin \u201cr\u00fcyalar\u0131\u201d nas\u0131l olu\u015fturuluyor?<\/h2>\n

R\u00fcya g\u00f6rme a\u015famas\u0131nda model, e\u011fitim i\u00e7in kullan\u0131labilecek sentetik \u00f6rnekler \u00fcretir. Bu \u00f6rnekler do\u011frudan kullan\u0131c\u0131 verisinin tekrar\u0131 olmak zorunda de\u011fildir. Y\u00f6ntemde MoE mimarisindeki uzmanlar aras\u0131ndan farkl\u0131 se\u00e7imler yap\u0131larak \u00e7e\u015fitli bilgi alanlar\u0131n\u0131n bir araya getirilmesi hedeflenir. B\u00f6ylece model, tek bir uzmanl\u0131k alan\u0131yla s\u0131n\u0131rl\u0131 kalmayan yeni al\u0131\u015ft\u0131rmalar olu\u015fturabilir.<\/p>\n

\u00dcretilen her \u00f6rne\u011fin e\u011fitim a\u00e7\u0131s\u0131ndan e\u015fit de\u011feri olmayabilece\u011fi i\u00e7in sistem, geli\u015fim potansiyeli y\u00fcksek \u00f6rnekleri se\u00e7meye \u00e7al\u0131\u015f\u0131r. Gradyan tabanl\u0131 veri se\u00e7imi, bir \u00f6rne\u011fin modelin \u00f6\u011frenme s\u00fcrecini ne \u00f6l\u00e7\u00fcde etkileyebilece\u011fini de\u011ferlendirmek i\u00e7in kullan\u0131l\u0131yor. Se\u00e7ilen \u00f6rnekler daha sonra g\u00f6zetimli ince ayar ve peki\u015ftirmeli \u00f6\u011frenme gibi y\u00f6ntemlerle i\u015fleniyor.<\/p>\n

Sentetik veri \u00fcretmenin olas\u0131 yarar\u0131, modelin daha \u00f6nce kar\u015f\u0131la\u015fmad\u0131\u011f\u0131 kombinasyonlar \u00fczerinde kontroll\u00fc al\u0131\u015ft\u0131rma yapabilmesi. Bununla birlikte, modelin kendi \u00fcretti\u011fi \u00f6rnekler hatal\u0131 veya tek y\u00f6nl\u00fc olabilir. Bu nedenle \u00f6rnek se\u00e7imi ve de\u011ferlendirme kritik \u00f6nem ta\u015f\u0131yor: Modelin yanl\u0131\u015f bir bilgiyi tekrar tekrar \u00fcretmesi, o hatay\u0131 peki\u015ftirme riski ta\u015f\u0131r. Ara\u015ft\u0131rma yakla\u015f\u0131m\u0131nda se\u00e7me ve e\u011fitim ad\u0131mlar\u0131n\u0131n bulunmas\u0131 bu riski y\u00f6netmeye y\u00f6nelik olsa da sentetik verinin kalitesi ayr\u0131ca incelenmelidir.<\/p>\n

Deneylerde bildirilen sonu\u00e7lar<\/h2>\n

Ara\u015ft\u0131rmac\u0131lar y\u00f6ntemi, az kaynakl\u0131 Man\u00e7u ve Kalamang dillerindeki \u00e7eviri g\u00f6revleri gibi senaryolarda de\u011ferlendirdi. Az kaynakl\u0131 diller, e\u011fitim i\u00e7in \u00e7ok say\u0131da dijital metin veya etiketli \u00f6rnek bulunmayan diller anlam\u0131na geliyor. Bu t\u00fcr g\u00f6revler, bir modelin s\u0131n\u0131rl\u0131 yeni veriden ne kadar \u00f6\u011frenebildi\u011fini ve \u00f6nceki becerilerini g\u00fcncelleme s\u0131ras\u0131nda ne \u00f6l\u00e7\u00fcde korudu\u011funu incelemek i\u00e7in yararl\u0131 bir s\u0131nama alan\u0131 sunuyor.<\/p>\n

Aktar\u0131lan sonu\u00e7lara g\u00f6re sistem, birden fazla \u00f6\u011frenme a\u015famas\u0131ndan sonra \u00f6nceki g\u00f6revlerdeki performans\u0131n\u0131 b\u00fcy\u00fck \u00f6l\u00e7\u00fcde korudu. Buna kar\u015f\u0131l\u0131k ara\u015ft\u0131rmada kar\u015f\u0131la\u015ft\u0131r\u0131lan geleneksel ince ayar ve ba\u011flam i\u00e7i \u00f6\u011frenme yakla\u015f\u0131mlar\u0131nda daha belirgin performans d\u00fc\u015f\u00fc\u015fleri g\u00f6zlemlendi. Bu sonu\u00e7lar, y\u00f6ntemin farkl\u0131 g\u00f6revler aras\u0131nda denge kurma potansiyeline i\u015faret ediyor; ancak performans de\u011ferlendirmeleri kullan\u0131lan veri k\u00fcmeleri ve deney ko\u015fullar\u0131 \u00e7er\u00e7evesinde yorumlanmal\u0131.<\/p>\n

BABILong testinde sistemin 10 milyon token uzunlu\u011fundaki ba\u011flamlarda neredeyse kusursuz sonu\u00e7 verdi\u011fi bildirildi. \u00c7ok uzun ba\u011flaml\u0131 de\u011ferlendirmeler, modelin geni\u015f bir metin i\u00e7inde gerekli bilgiyi bulup kullanma becerisini s\u0131nar. Ara\u015ft\u0131rmada elde edilen sonu\u00e7lar\u0131n GPT-4 ve Titans gibi sistemlerle kar\u015f\u0131la\u015ft\u0131r\u0131ld\u0131\u011f\u0131 da aktar\u0131l\u0131yor. Bu t\u00fcr k\u0131yaslamalarda model s\u00fcr\u00fcm\u00fc, g\u00f6rev tan\u0131m\u0131, de\u011ferlendirme \u00f6l\u00e7\u00fct\u00fc ve deney d\u00fczeni sonucu etkileyebilece\u011finden, kar\u015f\u0131la\u015ft\u0131rmalar\u0131n kapsam\u0131n\u0131 g\u00f6z \u00f6n\u00fcnde bulundurmak gerekir.<\/p>\n

Google\u2019\u0131n payla\u015ft\u0131\u011f\u0131 bilgilere g\u00f6re yakla\u015f\u0131m, SQuAD de\u011ferlendirmesinde y\u00fczde 48,9; s\u00fcrekli \u00f6n e\u011fitim de\u011ferlendirmesinde ise y\u00fczde 46,2 ba\u015far\u0131ya ula\u015ft\u0131. Bu sonu\u00e7lar\u0131n temel model, geleneksel ince ayar ve SEAL gibi y\u00f6ntemlerin \u00fczerinde oldu\u011fu belirtiliyor. Ancak verilen y\u00fczdelerin hangi \u00f6zel \u00f6l\u00e7\u00fctlere g\u00f6re hesapland\u0131\u011f\u0131 ve sonu\u00e7lar\u0131n farkl\u0131 ko\u015fullarda ne \u00f6l\u00e7\u00fcde tekrarlanabildi\u011fi de performans\u0131 do\u011fru yorumlamak i\u00e7in \u00f6nemlidir.<\/p>\n

Y\u00f6ntemin olas\u0131 katk\u0131s\u0131 ve a\u00e7\u0131k kalan sorular<\/h2>\n

Yapay zek\u00e2 uyku y\u00f6ntemi, modellerin yeni bilgileri yaln\u0131zca tek bir sohbet boyunca kullanmas\u0131 ile her g\u00fcncellemede yeniden e\u011fitilmesi aras\u0131ndaki bo\u015flu\u011fu kapatmay\u0131 hedefliyor. Aktif kullan\u0131m s\u0131ras\u0131nda bilgiyi ge\u00e7ici olarak toplamak, ard\u0131ndan planl\u0131 bir a\u015famada peki\u015ftirmek; ki\u015fiselle\u015ftirilmi\u015f ve zaman i\u00e7inde g\u00fcncellenen modeller i\u00e7in yararl\u0131 bir tasar\u0131m fikri olabilir. \u00d6zellikle daha \u00f6nce \u00f6\u011frendiklerini koruma ba\u015far\u0131s\u0131, s\u00fcrekli \u00f6\u011frenme alan\u0131ndaki temel sorunlardan birine do\u011frudan yan\u0131t ar\u0131yor.<\/p>\n

Buna ra\u011fmen y\u00f6ntem, modellerin herhangi bir denetim olmadan g\u00fcvenilir bi\u00e7imde \u00f6\u011frenebilece\u011fini tek ba\u015f\u0131na kan\u0131tlam\u0131yor. Hangi bilgilerin kal\u0131c\u0131la\u015ft\u0131r\u0131laca\u011f\u0131, \u00e7eli\u015fen i\u00e7eriklerin nas\u0131l \u00e7\u00f6z\u00fclece\u011fi, hatal\u0131 kullan\u0131c\u0131 girdilerinin nas\u0131l ay\u0131klanaca\u011f\u0131 ve modelin hassas bilgileri belle\u011fe almas\u0131n\u0131n nas\u0131l \u00f6nlenece\u011fi gibi sorular\u0131n yan\u0131tlanmas\u0131 gerekiyor. Ayr\u0131ca uyku a\u015famas\u0131nda gereken hesaplama kaynaklar\u0131 ve bu i\u015flemin ne s\u0131kl\u0131kta uygulanaca\u011f\u0131 da ger\u00e7ek \u00fcr\u00fcnlerdeki kullan\u0131m\u0131 belirleyecek etkenler aras\u0131nda.<\/p>\n

Ara\u015ft\u0131rma, yapay zek\u00e2 sistemlerinin \u00f6\u011frendiklerini d\u00f6nemsel olarak d\u00fczenleyip peki\u015ftirebilece\u011fi bir gelece\u011fe y\u00f6nelik deneysel bir yakla\u015f\u0131m sunuyor. Bildirilen sonu\u00e7lar umut verici olsa da y\u00f6ntemin pratik \u00fcr\u00fcnlere hangi bi\u00e7imde ve ne zaman aktar\u0131laca\u011f\u0131na ili\u015fkin bir takvim payla\u015f\u0131lm\u0131\u015f de\u011fil. Bu nedenle en do\u011fru de\u011ferlendirme, yakla\u015f\u0131m\u0131 kal\u0131c\u0131 \u00f6\u011frenme ve y\u0131k\u0131c\u0131 unutma sorunlar\u0131na y\u00f6nelik ilgi \u00e7ekici bir ara\u015ft\u0131rma y\u00f6n\u00fc olarak g\u00f6rmek; ger\u00e7ek kullan\u0131m ba\u015far\u0131s\u0131n\u0131n ise daha geni\u015f deneyler ve uygulamalarla ortaya \u00e7\u0131kmas\u0131n\u0131 beklemektir.<\/p>\n

TAGS: <\/strong>BABILong<\/a><\/span>b\u00fcy\u00fck dil modelleri<\/a><\/span>catastrophic forgetting<\/a><\/span>Google yapay zek\u00e2 ara\u015ft\u0131rmas\u0131<\/a><\/span>haf\u0131za peki\u015ftirme<\/a><\/span>ince ayar<\/a><\/span>kal\u0131c\u0131 \u00f6\u011frenme<\/a><\/span>Knowledge Seeding<\/a><\/span>Mixture of Experts<\/a><\/span>MoE<\/a><\/span>sentetik veri<\/a><\/span>s\u00fcrekli \u00f6\u011frenme<\/a><\/span>yapay zek\u00e2 uyku y\u00f6ntemi<\/a><\/span>y\u0131k\u0131c\u0131 unutma<\/a> <\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Google\u2019\u0131n yapay zek\u00e2 destekli yeni uyku y\u00f6ntemi nas\u0131l \u00e7al\u0131\u015f\u0131yor? Uyku kalitesini art\u0131rmay\u0131 hedefleyen bu yenili\u011fin ayr\u0131nt\u0131lar\u0131n\u0131 ke\u015ffedin.<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":1400,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[1],"tags":[2660,2649,2652,2648,2655,2658,2650,2657,2653,2654,2656,2659,2647,2651],"class_list":["post-1399","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-tumu","tag-babilong","tag-buyuk-dil-modelleri","tag-catastrophic-forgetting","tag-google-yapay-zeka-arastirmasi","tag-hafiza-pekistirme","tag-ince-ayar","tag-kalici-ogrenme","tag-knowledge-seeding","tag-mixture-of-experts","tag-moe","tag-sentetik-veri","tag-surekli-ogrenme","tag-yapay-zeka-uyku-yontemi","tag-yikici-unutma"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/teknolata.com\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1399","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/teknolata.com\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/teknolata.com\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/teknolata.com\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/teknolata.com\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=1399"}],"version-history":[{"count":1,"href":"https:\/\/teknolata.com\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1399\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":1401,"href":"https:\/\/teknolata.com\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1399\/revisions\/1401"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/teknolata.com\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/media\/1400"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/teknolata.com\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=1399"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/teknolata.com\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=1399"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/teknolata.com\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=1399"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}