3 yazı
Self-hosted LLM'de fatura ve gecikme servis katmanından gelir. PagedAttention, sürekli gruplama, speculative decoding ve niceleme ile kat kat verim; sahadan.
LLM'de asıl maliyet çıkarımda. Model, sistem ve uygulama katmanlarında caching, routing, kuantizasyon ve batching ile maliyeti nasıl düşürdüğümü anlatıyorum.
Büyük dil modelleri, modern yapay zekâ ekosisteminin en etkili teknolojilerinden biri haline geldi. Ancak bu sistemlerin nasıl çalıştığı çoğu zaman yüzeysel biçimde anlatılıyor: “çok fazla veriyle eğitilmiş metin tahmin motorları” gibi açıklamalar başlangıç için faydalı olsa da, transformer mimarisi, tokenization mantığı, self-attention mekanizması, temsil öğrenimi ve inference süreci anlaşılmadan büyük dil modellerinin gerçek davranışını kavramak mümkün değildir. Bu kapsamlı rehberde, büyük dil modellerinin teknik çalışma prensiplerini; token’lardan embedding’lere, transformer bloklarından attention hesaplamasına, training ve inference ayrımından sampling stratejilerine kadar sistematik ve derinlikli biçimde ele alıyoruz.