tag OtoregresifKodCozme

Otoregresif Kod Çözme (Otoregresif Kod Çözme)

Bu sayfada OtoregresifKodCozme (Otoregresif Kod Çözme (Otoregresif Kod Çözme)) etiketi ile işaretlenmiş 1 yapay zeka kavramını bulabilirsiniz.

Otoregresif Kod Çözme (Autoregressive Decoding), bir dil modelinin metin üretirken her yeni tokeni yalnızca önceki tokenlerden türeterek sırayla ürettiği standart çıkarım yöntemidir. Modelin çıktı dizisi soldan sağa doğru inşa edilir; her adımda tüm önceki bağlam koşullu olasılık dağılımını belirler ve buradan bir sonraki token örneklenir ya da seçilir. Matematikte otoregresif süreç, bir serinin her terimini kendinden önceki terimlere bağlı bir fonksiyon olarak ifade eder. Dil modellerinde bu P(x_t | x_1, ..., x_{t-1}) şeklinde yazılır: t. tokenin olasılığı 1'den t-1'e kadar tüm önceki tokenlere koşulludur. GPT ailesi başta olmak üzere tüm kausal dil modelleri bu paradigmayı kullanır. Kod çözme stratejisi, üretilen metnin kalitesini ve çeşitliliğini doğrudan etkiler. Açgözlü kod çözme (greedy decoding) her adımda en yüksek olasılıklı tokeni seçer; hızlıdır ancak tekrarlayan veya monoton çıktılar üretebilir. Işın araması (beam search), K olası diziyi paralel takip ederek toplu puan açısından en iyi tam diziyi arar; çeviri gibi görevlerde kaliteyi artırır. Sıcaklık örneklemesi (temperature sampling), olasılık dağılımını keskinleştirerek veya yumuşatarak çıktı çeşitliliğini ayarlar. Top-p (nucleus) ve top-k örnekleme ise düşük olasılıklı tokenleri keserek saçmalama riskini azaltır. Otoregresif kod çözmenin temel performans sorunu her tokenin sırayla üretilmesidir; bu durum gecikmeyi (latency) artırır ve GPU paralelizmini sınırlar. KV önbelleği (KV cache), önceki adımlarda hesaplanan anahtar-değer matrislerini saklayarak tekrar hesaplanmalarını önler ve çıkarımı hızlandırır. Spekülatif kod çözme (speculative decoding) ise küçük bir taslak model kullanarak büyük modelin doğrulamasını paralel yürütür ve verim artışı sağlar.

token

Otoregresif Kod Çözme (Otoregresif Kod Çözme)

Otoregresif Kod Çözme (Autoregressive Decoding), bir dil modelinin metin üretirken her yeni tokeni yalnızca önceki tokenlerden türeterek sırayla ürettiği standart çıkarım yöntemidir. Modelin çıktı dizisi soldan sağa doğru inşa edilir; her adımda tüm önceki bağlam koşullu olasılık dağılımını belirler ve buradan bir sonraki token örneklenir ya da seçilir. Matematikte otoregresif süreç, bir serinin her terimini kendinden önceki terimlere bağlı bir fonksiyon olarak ifade eder. Dil modellerinde bu P(x_t | x_1, ..., x_{t-1}) şeklinde yazılır: t. tokenin olasılığı 1'den t-1'e kadar tüm önceki tokenlere koşulludur. GPT ailesi başta olmak üzere tüm kausal dil modelleri bu paradigmayı kullanır. Kod çözme stratejisi, üretilen metnin kalitesini ve çeşitliliğini doğrudan etkiler. Açgözlü kod çözme (greedy decoding) her adımda en yüksek olasılıklı tokeni seçer; hızlıdır ancak tekrarlayan veya monoton çıktılar üretebilir. Işın araması (beam search), K olası diziyi paralel takip ederek toplu puan açısından en iyi tam diziyi arar; çeviri gibi görevlerde kaliteyi artırır. Sıcaklık örneklemesi (temperature sampling), olasılık dağılımını keskinleştirerek veya yumuşatarak çıktı çeşitliliğini ayarlar. Top-p (nucleus) ve top-k örnekleme ise düşük olasılıklı tokenleri keserek saçmalama riskini azaltır. Otoregresif kod çözmenin temel performans sorunu her tokenin sırayla üretilmesidir; bu durum gecikmeyi (latency) artırır ve GPU paralelizmini sınırlar. KV önbelleği (KV cache), önceki adımlarda hesaplanan anahtar-değer matrislerini saklayarak tekrar hesaplanmalarını önler ve çıkarımı hızlandırır. Spekülatif kod çözme (speculative decoding) ise küçük bir taslak model kullanarak büyük modelin doğrulamasını paralel yürütür ve verim artışı sağlar.

arrow_forward