Model Weights (Model Ağırlıkları)

#ModelWeights #ModelAğırlıkları #NöralAğ #Eğitim #Parametreler

Model Weights (Model Ağırlıkları), bir yapay sinir ağının eğitim sürecinde öğrendiği ve ağın davranışını tamamen belirleyen sayısal parametreler bütünüdür.

Model Weights (Model Ağırlıkları), bir yapay sinir ağının eğitim sürecinde öğrendiği ve ağın davranışını tamamen belirleyen sayısal parametreler bütünüdür. Her ağırlık, katmanlar arasındaki bağlantı kuvvetini temsil eder; milyarlarca ağırlığın kombinasyonu modelin "bilgisini" oluşturur.

model_training Ağırlıklar Nasıl Öğrenilir?

Eğitim sürecinde model, her iterasyonda tahminlerini gerçek değerlerle karşılaştırır; geri yayılım (backpropagation) algoritması hataları hesaplar ve gradyan inişi (gradient descent) optimizasyonu ile ağırlıkları günceller. Milyarlarca parametre bu döngüde milyonlarca adımda ayarlanır. Eğitim bittikten sonra ağırlıklar dondurulur; artık modelin "belleği" hâline gelir.

Ağırlık Dosyası Formatları

lock SafeTensors

HuggingFace'in önerdiği güvenli format; pickle güvenlik açıklarını önler.

storage GGUF

llama.cpp ekosistemi için optimize edilmiş, kuantize model formatı.

code PyTorch .bin / .pt

Klasik PyTorch checkpoint formatı; araştırma ortamlarında yaygın.

quiz Sık Sorulan Sorular

  • check_circle Model ağırlıkları ne kadar yer kaplar?: Float32'de 7B parametreli bir model ≈28 GB yer kaplar. 4-bit kuantizasyonla ≈4 GB'a düşürülebilir.
  • check_circle "Açık ağırlık" ne demek?: Ağırlık dosyaları kamuya sunulmuştur; herkes indirip kendi donanımında çalıştırabilir. Ancak eğitim kodu veya verisi kamuya açık olmayabilir.