---
title: "Chinchilla (language model) (TR)"
source: "https://systems-analysis.info/int/Chinchilla_(language_model)_(TR)"
wiki: "systems-analysis.info/int"
article: "Chinchilla_(language_model)_(TR)"
language: "tr"
categories:
  - "Category:Google"
  - "Category:Large language models"
  - "Category:LLM families"
  - "Category:Machine learning"
  - "Category:Turkish"
revision_id: 913
wiki_created_at: 2026-09-06T22:40:39Z
wiki_modified_at: 2026-09-06T22:40:39Z
downloaded_at: 2026-09-07T22:43:03Z
---

# Chinchilla (language model) (TR)

**Chinchilla** — büyük bir dil modelidir (LLM); DeepMind araştırma ekibi tarafından geliştirilmiş ve Mart 2022'de tanıtılmıştır<sup>[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Chinchilla_(language_model)_(TR)#cite_note-hoffmann2022-1)</sup>. Model yaklaşık **70 milyar** parametre içermekte olup **1,4 trilyon** token hacmindeki bir metin derlemesi üzerinde eğitilmiştir.

Chinchilla'nın temel özelliği, eğitime hesaplama açısından en uygun yaklaşımıdır. Önceki modellerde esas ağırlık parametre sayısını artırmaya verilirken, Chinchilla; model boyutu ile eğitim verisi hacminin orantılı biçimde ölçeklendirilmesi gerektiği hipotezine dayanılarak oluşturulmuştur. Bu yaklaşım sayesinde Chinchilla, çok daha büyük modeller olan **Gopher** (280 milyar parametre) ve **GPT-3** (175 milyar parametre) karşısında geniş bir dil görevi yelpazesinde üstünlük sağlamıştır<sup>[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Chinchilla_(language_model)_(TR)#cite_note-wali2022-2)</sup>.

## Ön Koşullar ve Geliştirme Tarihi

Chinchilla'nın geliştirilmesi, DeepMind'da **Gopher** model ailesi temel alınarak yürütülen LLM ölçeklendirme araştırmasının bir sonucudur<sup>[\[3\]](https://systems-analysis.info/int/Chinchilla_(language_model)_(TR)#cite_note-gopher2022-3)</sup>. 2021 yılında tanıtılan Gopher modeli 280 milyar parametreye sahipti; ancak yalnızca 300 milyar tokenlik görece küçük bir derleme üzerinde eğitilmişti. O dönemde sektörde hâkim olan yaklaşım, model performansının ağırlıklı olarak model boyutunun (parametre sayısının) artırılmasıyla yükseldiğini, veri hacminin ise görece sabit kaldığını öngörüyordu.

### Hesaplama Açısından Optimal Eğitim Hipotezi

DeepMind araştırmacıları, Gopher dahil pek çok büyük modelin kendi boyutuna göre **yetersiz eğitilmiş** (*undertrained*) olduğu hipotezini öne sürdü. Bu modeller, verilen hesaplama bütçesiyle ulaşılabilecek maksimum kaliteye erişemiyordu; çünkü eğitim verisi yetersiz kalıyordu<sup>[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Chinchilla_(language_model)_(TR)#cite_note-wali2022-2)</sup>.

Hipotezin özüne göre, hesaplama kaynaklarını en verimli biçimde kullanmak için model boyutu ile eğitim verisi hacmi **orantılı** olarak artırılmalıdır. Başka bir deyişle, model parametre sayısı iki katına çıkarıldığında eğitim token sayısının da yaklaşık iki katına çıkarılması gerekmektedir<sup>[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Chinchilla_(language_model)_(TR)#cite_note-hoffmann2022-1)</sup>. Bu sonuç, sabit veri hacmiyle yürütüldüğünden model boyutunu artırmanın değerini fazla tahmin eden önceki araştırmalarla çelişmekteydi.

Bu hipotezi doğrulamak amacıyla DeepMind ekibi, farklı boyutlardaki 400'den fazla modeli 5 ila 500 milyar tokenlik veri kümeleri üzerinde eğiterek kapsamlı deneyler gerçekleştirdi. Sonuçlar, paralel ölçeklendirmenin en uygun strateji olduğunu doğruladı. Bu bulgular temelinde Chinchilla, yeni paradigmanın pratik bir testi olarak geliştirildi<sup>[\[4\]](https://systems-analysis.info/int/Chinchilla_(language_model)_(TR)#cite_note-neurips_proc-4)</sup>.

## Mimari ve Eğitim

### Mimari Özellikler

Chinchilla, otomatik regresif transformer ailesine aittir ve mimari olarak GPT-2/GPT-3 modellerine yakındır<sup>[\[3\]](https://systems-analysis.info/int/Chinchilla_(language_model)_(TR)#cite_note-gopher2022-3)</sup>. Pek çok tasarım kararını Gopher'dan devralmıştır; ancak ağın derinliğini korurken boyutu küçültmeye yönelik temel farklılıklar içermektedir:

- **Parametreler**: 80 katmana dağılmış ~70 milyar parametre.
- **Model genişliği**: Öz-dikkat başı sayısı 64'e indirilmiştir (Gopher'daki 128'e kıyasla); katmanların iç boyutu ise 8192'ye düşürülmüştür (Gopher'daki ~16384'e kıyasla).
- **Optimize edici**: Adam yerine **AdamW** kullanılmaktadır; bu durum büyük veri kümelerinde yakınsama performansını iyileştirmektedir<sup>[\[3\]](https://systems-analysis.info/int/Chinchilla_(language_model)_(TR)#cite_note-gopher2022-3)</sup>.

Bu mimari, Chinchilla'nın Gopher ile aynı ağ derinliğini korurken çok daha az parametreye sahip olmasını sağlamış; bellek ve hesaplama kaynağı gereksinimlerini önemli ölçüde azaltmıştır.

### Ölçeklendirme ve Eğitim Verisi

Hipotezi test etmek amacıyla Chinchilla, Gopher ile aynı hesaplama bütçesiyle ancak kaynaklar veri lehine yeniden dağıtılarak eğitildi. 70 milyar parametreli model, **1,4 trilyon tokenlik** bir derleme üzerinde eğitilmiştir; bu, Gopher için kullanılan veri hacminin yaklaşık 4 katıdır<sup>[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Chinchilla_(language_model)_(TR)#cite_note-hoffmann2022-1)</sup>.

Parametre başına yaklaşık **20 token** olarak ifade edilen bu oran, **Chinchilla Noktası** (*Chinchilla Point*) olarak anılmaya başlanmış ve günümüz LLM'leri için hesaplama açısından optimal eğitimin referans değeri hâline gelmiştir<sup>[\[5\]](https://systems-analysis.info/int/Chinchilla_(language_model)_(TR)#cite_note-legalgenie-5)</sup>. Deney, bu optimal sınıra daha yakın eğitilen Chinchilla'nın potansiyelini, daha büyük fakat yetersiz eğitilmiş modellere kıyasla çok daha tam olarak gerçekleştirebildiğini doğrulamıştır.

## Sonuçlar ve Performans

Chinchilla, geniş bir standart test kümesinde önceki modellere karşı belirgin bir üstünlük sergilemiştir. Model, yalnızca Gopher'ı değil; OpenAI GPT-3 (175 milyar parametre) ve Megatron-Turing NLG (530 milyar parametre) dahil o dönemin diğer önde gelen LLM'lerini de geride bırakmıştır<sup>[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Chinchilla_(language_model)_(TR)#cite_note-hoffmann2022-1)</sup>.

En çarpıcı sonuç, yüzlerce farklı görevde bilgi ve muhakeme yeteneğini ölçen kapsamlı benchmark olan **MMLU** (*Measuring Massive Multitask Language Understanding*) üzerinde elde edilmiştir. Chinchilla, bu alanda yeni bir sınıf rekoru oluşturan ortalama **%67,5** doğruluk oranına ulaşmış ve Gopher'ın sonucunu 7 yüzde puanı geride bırakmıştır<sup>[\[4\]](https://systems-analysis.info/int/Chinchilla_(language_model)_(TR)#cite_note-neurips_proc-4)</sup>.

Yüksek etkinliğinin yanı sıra Chinchilla, **ekonomik kullanım** açısından da öne çıkmaktadır. Modelin daha küçük boyutu (70 milyar parametreye karşılık muadillerinin 175+ milyar parametresi), mantıksal çıkarım (*inference*) ve ince ayar (*fine-tuning*) aşamalarında çok daha az hesaplama kaynağı gerektirmekte; bu da modelin pratik uygulamalarda kullanımını kolaylaştırmaktadır.

## Önemi ve Etkisi

Chinchilla araştırması, büyük dil modellerinin eğitim yaklaşımları üzerinde köklü bir etki bırakmıştır.

- **Chinchilla Ölçeklendirme Yasaları** (*Chinchilla scaling laws*): Model boyutu ile veri hacmi arasında belirlenen optimal oran, sektördeki sonraki gelişmeler için fiilî bir standart ve referans noktasına dönüşmüştür.
- **Odağın boyuttan veriye kayması**: Bu çalışma, sektörü yalnızca parametre sayısını körce artırmak yerine eğitim derlemlerinin oluşturulmasına, temizlenmesine ve genişletilmesine daha fazla önem vermeye yönlendirmiştir.
- **Çok modlu sistemlerde uygulama**: Chinchilla, görüntü ve metni anlayabilen DeepMind'ın çok modlu modeli **Flamingo**nun temel dil bileşeni olarak kullanılmıştır<sup>[\[6\]](https://systems-analysis.info/int/Chinchilla_(language_model)_(TR)#cite_note-wiki_eng-6)</sup>.

Chinchilla modelinin kendisi kamuya açık olarak yayınlanmamış olsa da bilimsel çalışmada yayımlanan kavramlar ve sonuçlar, tüm LLM alanının gelişim yörüngesini değiştirmiş; yapay zekanın yeteneklerinin daha verimli ve dengeli biçimde büyümesine giden yolu göstermiştir.

## Kaynakça

- Hendrycks, D.; Gimpel, K. (2016). *Gaussian Error Linear Units (GELUs)*. arXiv:1606.08415.
- Loshchilov, I.; Hutter, F. (2017). *Decoupled Weight Decay Regularization*. arXiv:1711.05101.
- Shoeybi, M.; et al. (2019). *Megatron‑LM: Training Multi‑Billion Parameter Language Models Using Model Parallelism*. arXiv:1909.08053.
- Kaplan, J.; et al. (2020). *Scaling Laws for Neural Language Models*. arXiv:2001.08361.
- Brown, T. B.; et al. (2020). *Language Models are Few‑Shot Learners*. arXiv:2005.14165.
- Rajbhandari, S.; et al. (2020). *ZeRO: Memory Optimizations Toward Training Trillion Parameter Models*. arXiv:1910.02054.
- Press, O.; et al. (2021). *Train Short, Test Long: Attention with Linear Biases Enables Input Length Extrapolation*. arXiv:2108.12409.
- Rae, J.; et al. (2021). *Scaling Language Models: Methods, Analysis & Insights from Training Gopher*. arXiv:2112.11446.
- Hoffmann, J.; et al. (2022). *Training Compute‑Optimal Large Language Models*. arXiv:2203.15556.
- Alayrac, J.‑B.; et al. (2022). *Flamingo: A Visual Language Model for Few‑Shot Learning*. arXiv:2204.14198.
- Hendrycks, D.; et al. (2020). *Measuring Massive Multitask Language Understanding*. arXiv:2009.03300.

## Notlar

1.  <span id="cite_note-hoffmann2022-1">↑ <sup>[1.0](https://systems-analysis.info/int/Chinchilla_(language_model)_(TR)#cite_ref-hoffmann2022_1-0)</sup> <sup>[1.1](https://systems-analysis.info/int/Chinchilla_(language_model)_(TR)#cite_ref-hoffmann2022_1-1)</sup> <sup>[1.2](https://systems-analysis.info/int/Chinchilla_(language_model)_(TR)#cite_ref-hoffmann2022_1-2)</sup> <sup>[1.3](https://systems-analysis.info/int/Chinchilla_(language_model)_(TR)#cite_ref-hoffmann2022_1-3)</sup> Hoffmann, J. et al. (2022). «Training Compute-Optimal Large Language Models». *NeurIPS 2022*. <a href="https://proceedings.neurips.cc/paper_files/paper/2022/file/c1e2faff6f588870935f114ebe04a3e5-Paper-Conference.pdf" class="external autonumber" rel="nofollow">[1]</a></span>
2.  <span id="cite_note-wali2022-2">↑ <sup>[2.0](https://systems-analysis.info/int/Chinchilla_(language_model)_(TR)#cite_ref-wali2022_2-0)</sup> <sup>[2.1](https://systems-analysis.info/int/Chinchilla_(language_model)_(TR)#cite_ref-wali2022_2-1)</sup> Wali, K. (2022). «DeepMind launches GPT-3 rival, Chinchilla». *Analytics India Magazine*. <a href="https://analyticsindiamag.com/ai-news-updates/deepmind-launches-gpt-3-rival-chinchilla/" class="external autonumber" rel="nofollow">[2]</a></span>
3.  <span id="cite_note-gopher2022-3">↑ <sup>[3.0](https://systems-analysis.info/int/Chinchilla_(language_model)_(TR)#cite_ref-gopher2022_3-0)</sup> <sup>[3.1](https://systems-analysis.info/int/Chinchilla_(language_model)_(TR)#cite_ref-gopher2022_3-1)</sup> <sup>[3.2](https://systems-analysis.info/int/Chinchilla_(language_model)_(TR)#cite_ref-gopher2022_3-2)</sup> Rae, J. et al. (2022). «Scaling Language Models: Methods, Analysis & Insights from Training Gopher». *arXiv:2112.11446*.</span>
4.  <span id="cite_note-neurips_proc-4">↑ <sup>[4.0](https://systems-analysis.info/int/Chinchilla_(language_model)_(TR)#cite_ref-neurips_proc_4-0)</sup> <sup>[4.1](https://systems-analysis.info/int/Chinchilla_(language_model)_(TR)#cite_ref-neurips_proc_4-1)</sup> «Training Compute-Optimal Large Language Models». *proceedings.neurips.cc*.</span>
5.  <span id="cite_note-legalgenie-5">[↑](https://systems-analysis.info/int/Chinchilla_(language_model)_(TR)#cite_ref-legalgenie_5-0) «What is the Chinchilla Point ("Chinchilla Optimal")?». *Legal Genie*.</span>
6.  <span id="cite_note-wiki_eng-6">[↑](https://systems-analysis.info/int/Chinchilla_(language_model)_(TR)#cite_ref-wiki_eng_6-0) «Chinchilla (language model)». *Wikipedia*.</span>