★
Menü
Ana Sayfa Nasıl İnşa Ediliyor İzleme Listesi Yığın
Donanım ÇiplerÇipleri Karşılaştır Sunucular ve SistemlerAğ bağlantısı BellekFabrikalar ve Paketleme Soğutma
Tesisler Veri MerkezleriGüç ProjelerBulut ve GPU İşlem
Zeka YZ ModelleriYazılım YZ ÜrünleriKıyaslama testleri Araştırma MakaleleriVeri kümeleri Kavramlar
Ekosistem ŞirketlerHisse Senetleri KişilerZaman çizelgesi TrendlerYapay zekanın geleceği
Eğitim Haberler Veriye Sor Yapay Zekâ Ajanları
Hakkında Hakkımızda Metodoloji Veri ve API Yasal Uyarı
Seçenekler
VERİ VE API

Sitenin önbelleğe alınmış verilerine ücretsiz salt okunur JSON erişimi.

Karanlık Mod

Rehberli Görünüm
Çipler, veri merkezleri ve model terimleri size yabancı mı? Gezinirken temel kavramları sade bir dille açıklıyoruz. Aynı veriler, yerleşik yardım sistemiyle birlikte.

Uzman Görünümü
Teknik altyapıyı zaten biliyorsunuz. Sadece veriler: temiz, hızlı ve özlü; fazladan açıklama yok. Bu varsayılan görünümdür.

Arayüz dili
‹ Geri
Ana Sayfa › Kavramlar › Scaling Laws

Scaling Laws

Kavram Eğitim ve Çıkarım

The empirical curves that justify the capex on this site.

Bir kavram açıklayıcısına bakıyorsunuz: bu terimin sade bir dilde ne anlama geldiği ve bir araya getirdiği kayıtlar.

Scaling laws (Kaplan 2020; Chinchilla 2022) show model loss falling predictably as compute, parameters and data grow together — the smooth curves that convinced investors trillion-dollar infrastructure was rational. Chinchilla corrected the recipe (more data per parameter); test-time compute added a second axis; the open question — whether pre-training returns are flattening — is the trillion-dollar debate, with Ilya Sutskever's 'age of scaling is over' remarks its sharpest statement.

Bu, yığının geri kalanıyla nasıl bağlantılı?

Bu kaydın bağlantılarına hızlı bakış — bir gruba tıklayarak o bölüme atlayın.

Kaynaklar

Kaplan scaling laws ↗

İncelenen kayıt tarihi: 2026-01-15 — görüntüle Metodoloji.