Modelimin prodüksiyonda verdiği tam çıktıyı neden yeniden üretemiyorum?
Fırsat
Sıfır sıcaklıkta bile, aynı modele aynı istem iki kez gönderildiğinde farklı token'lar döndürülebilir. Ocak 2026'da yayımlanan bir arXiv makalesi, temel nedeni dinamik toplu işlemeye bağladı: GPU indirgeme çekirdekleri, toplu iş boyutu değiştiğinde iç aritmetik ağaçlarını değiştiriyor; kayan noktalı toplama birleşimli olmadığından farklı toplu iş boyutlarında işlenen iki istek farklı sayısal yollar izleyerek birbirinden sapıyor. Sunum altyapısının, belirli bir çıktıyı üreten toplu iş bağlamını kaydetme ya da açığa çıkarma yükümlülüğü bulunmuyor. Bu durum, başarısız bir çıkarımı yeniden oynatmayı, tam davranışı sabitleyen bir regresyon testi yazmayı ya da bir prodüksiyon olayında modelin gerçekte ne söylediğini yeniden oluşturmayı imkânsız kılıyor. Şimdiye kadar gösterilen tek çözüm, yüzde 61 oranında bir iş hacmi maliyeti getiriyor.
Neden önemli
Deterministik tekrar oynatma, bir model çağrısını güvendiğiniz ama inceleyemediğiniz bir kara kutu yerine denetlenebilir bir hesaplama olarak değerlendirmenin asgari koşuludur.
Fırsatı nasıl puanlıyorum
Fırsat Puanı benim kendi değerlendirmem, bir ölçüm değil: ne kadar acı verdiği, ne sıklıkla etkisi olduğu ve bugün için ne kadar az çözüm bulunduğu. Daha yüksek puan, inşa etmeye daha değer olduğunu düşündüğüm anlamına gelir.
Ortaya çıktığında ne kadar sorun yarattığı.
İnsanların bununla gerçekte ne sıklıkla karşılaştığı.
Bugün bunun için ne kadar az iyi araç bulunduğu.
Çözmeye değer daha fazla sorun
Neden her yapay zeka uygulaması sekmeyi kapattığım anda beni unutuyor?
AINeden yeni bir alanı öğrenmek hâlâ ne soracağını bilmekle sınırlı?
AIUzman olmayan biri, yapay zekanın söylediklerini neden doğrulayamıyor?
AIModelleri kıyaslamalarda test edip neden sezgiyle yayımlıyoruz?
AIYapay zeka ajanları neden kendi hatalarını hatırlamıyor?
AIBir modelin gerçekte neyle eğitildiğini neden denetleyemiyorum?