Reasoning Model
Akıl Yürüten Model
- Okunuşu
- rizıning madıl
Kısaca
Reasoning model, yanıt vermeden önce problemi adım adım çözmek üzere eğitilmiş, zor işlerde daha iyi sonuç için ek hesaplama harcayan bir dil modelidir.
Reasoning model nedir?
Sıradan bir sohbet modeli yanıtını hemen yazmaya başlar. Reasoning model ise önce gizli ya da özetlenmiş bir düşünce zinciri üretir: problemi parçalara ayırır, yaklaşımlar dener, ara sonuçları kontrol eder ve kendini düzeltir; yanıtı ancak bundan sonra yazar. Fikir, bir modelden yalnızca adım adım düşünmesini istemenin yanıtlarını iyileştirdiği chain-of-thought prompt'lamasından doğdu.
Reasoning model'ler bunun için eğitilir; genellikle yanıtı kontrol edilebilen problemler üzerinde, örneğin matematik problemleri ve testleri olan programlama görevleri üzerinde, pekiştirmeli öğrenmeyle. OpenAI'ın 2024'teki o1'i ve 2025'teki DeepSeek-R1 bu yaklaşımı geniş çapta tanıttı; bugün birçok model ailesi bir düşünme ya da uzun akıl yürütme modu sunuyor.
Bedeli maliyet ve hızdır. Düşünmek ek token kullanır; bu yüzden yanıtlar daha uzun sürer ve daha pahalıya gelir. Bu kalıba test-time compute denir: yalnızca eğitim sırasında değil, yanıt verirken de daha fazla hesaplama harcamak. Birçok API geliştiricilerin bir düşünme bütçesi belirlemesine izin verir; böylece basit sorular hızlı yanıt alırken zor sorulara daha fazla çaba harcanır.
Sık yapılan bir yanlış, görünen akıl yürütmenin modelin yanıta tam olarak nasıl ulaştığını gösterdiğini düşünmektir. Yazılı adımlar yardımcı olur ama bunlar üretilmiş metindir, iç hesaplamanın garantili bir kaydı değildir; model akıl yürüterek de yanlış bir yanıta varabilir. Reasoning model'ler basit bilgi sorgularında ya da gündelik sohbette de pek fayda sağlamaz.
Önemli noktalar
- Reasoning model'ler yanıt vermeden önce adım adım düşünür.
- Kontrol edilebilir problemler üzerinde pekiştirmeli öğrenmeyle eğitilirler.
- OpenAI'ın 2024'teki o1'i ve 2025'teki DeepSeek-R1 onları yaygınlaştırdı.
- Ek düşünme token'ları yanıtları daha yavaş ve daha pahalı yapar.
- En çok matematik, kodlama ve çok adımlı problemlerde işe yararlar.
Sık sorulan sorular
Reasoning model ile chain-of-thought prompt'lama arasındaki fark nedir?
Chain-of-thought prompt'lama herhangi bir modelden adımlarını göstermesini ister. Reasoning model ise kendi başına uzun uzun akıl yürütmek için özel olarak eğitilmiştir ve bunu genellikle çok daha güvenilir şekilde yapar.
Test-time compute nedir?
Model eğitilirken değil, yanıt verirken harcanan hesaplamadır. Reasoning model'ler düşünme token'ları üreterek bundan daha fazla kullanır; bu da zor problemlerde sonuçları genellikle iyileştirir.
Reasoning model'i ne zaman kullanmalıyım?
Doğruluğun önemli olduğu, birkaç adımlı işlerde: hata ayıklama, matematik, planlama ya da analiz gibi. Hızlı bilgi yanıtları, basit yeniden yazma ya da sohbet için standart bir model daha hızlı ve daha ucuzdur.
İlgili sayfalar
- Chain-of-ThoughtYapay Zekâ ve Makine Öğrenmesi, s. 7Chain-of-thought prompting, bir LLM'den nihai yanıttan önce ara adımlarla akıl yürütmesini isteyen ve karmaşık görevlerde doğruluğu artıran bir tekniktir.
- LLMYapay Zekâ ve Makine Öğrenmesi, s. 28LLM, çok büyük metin yığınlarıyla eğitilmiş ve bir sonraki en olası metin parçasını tekrar tekrar tahmin ederek dil üreten bir makine öğrenmesi modelidir.
- Pekiştirmeli ÖğrenmeYapay Zekâ ve Makine Öğrenmesi, s. 34Pekiştirmeli öğrenme, bir ajanın iyi eylemler için ödül kazanarak deneme yanılmayla karar vermeyi öğrendiği bir makine öğrenmesi türüdür.
- InferenceYapay Zekâ ve Makine Öğrenmesi, s. 26Inference, eğitilmiş bir makine öğrenmesi modelinin, öğrendiklerini değiştirmeden yeni verilerden tahmin ya da çıktı üretmek için kullanıldığı aşamadır.
- TokenYapay Zekâ ve Makine Öğrenmesi, s. 43Token, bir LLM'nin okuduğu ve ürettiği temel metin birimidir; genellikle bir sözcük, sözcük parçası ya da noktalama işaretidir ve sayısal bir kimliğe eşlenir.
- Yapay Zekâ AjanıYapay Zekâ ve Makine Öğrenmesi, s. 51Yapay zekâ ajanı, hangi araçları çağıracağına karar verip sonuçları gözlemleyerek çok adımlı görevleri planlayan ve yürüten, LLM kullanan bir sistemdir.
Bu sayfada bir hata ya da eksik mi gördünüz?Düzeltme önerin