Kuantum fiziğinden gelen tensor ağları, büyük dil modellerini (LLM) ciddi ölçüde küçültüp enerji verimliliğini artırma vaadi taşıyor. Science News’ın haberine göre Multiverse Computing gibi ekipler, Llama serisini tensor tabanlı yaklaşımlarla sıkıştırarak belleği ve parametre sayısını kayda değer oranda azalttı. Bu sıkıştırma, bulut yerine uç cihazlarda çalışabilecek daha küçük modellerin yolunu açıyor; bazı çalışmalarda Raspberry Pi üzerinde bile çalışabildikleri gösterildi. Yöntemin avantajı hem verim hem de sıkıştırılmış modelin anlaşılabilirliğini artırma potansiyeli; öte yandan en iyi sonuçlar, problemin yapısı biliniyorsa elde ediliyor.
Tensor ağları, veriyle ilişkili büyük çok boyutlu tensörleri daha küçük, birbirine bağlı tensörlere bölerek saklama ve işleme yükünü hafifleten bir yaklaşımdır. Fizikte parçacıklar arasındaki ilişki ve korelasyonları tanımlamak için geliştirilen bu araçlar, son yıllarda yapay zekâ modellerinin içindeki gereksiz tekrarları yakalayıp çıkarmada kullanılmaya başlandı. Science News’ın aktardığına göre Multiverse Computing’in CompactifAI adlı yöntemi, örneğin Llama 2 7B modelinin bellekteki gereksinimini yaklaşık 27 GB’dan ~2 GB’a düşürerek (parametreleri 7 milyardan ~2 milyara indirerek) doğrulukta yalnızca birkaç puanlık kayıp yaşattı.
Tensor ağlarıyla sıkıştırmanın pratik bir getirisi, modellerin bulut yerine uç cihazlara — cep telefonlarına, gömülü sistemlere veya Raspberry Pi gibi küçük bilgisayarlara — sığabilmesi. Makine öğrenimi topluluğunda yapılan karşılaştırmalarda, tensor ağlarıyla sıkıştırılmış modellerin enerji tüketiminde ve yanıt üretiminde tasarruf sağladığı; Sopra Steria raporuna göre Multiverse’un Llama 3.1 8B sürümünü sıkıştırmasıyla %30–40 aralığında enerji tasarrufu görüldüğü bildirilmiştir. Ayrıca bazı örneklerde sıkıştırılmış modellerin benzer veya daha iyi performans verdiği gösterildi.
Tensörlerin en güçlü yanı, verideki korelasyonları matematiksel olarak açığa çıkarması ve gereksiz tekrarları yok etmesidir. Bu, makine öğreniminde yaygın olan budama (pruning) veya kuantizasyon gibi yöntemlerin çoğunda rastlanan deneme-yanılma sürecine göre daha kuramsal dayanaklı sıkıştırma sağlar. Araştırmacılar, tensor ağlarının sadece mevcut sinir ağı modellerini sıkıştırmakla kalmayıp; doğrudan tensor tabanlı modeller tasarlanarak eğitim maliyetlerinin, enerji ve hesap süresinin de azaltılabileceğini öne sürüyorlar.
Elbette tensor ağlarının sınırları da var: böl ve yönet yaklaşımı, problemin yapısı hakkında bilgi gerektiriyor. Fizikte olduğu gibi iyi tanımlanmış yapılar söz konusuysa yöntem çok verimli; ancak genel amaçlı, yapılandırılmamış problemler için sinir ağlarının esnekliği hâlâ avantaj sağlayabiliyor. Yine de pek çok araştırmacı, yeterli çalışmayla tensor ağlarının daha geniş görevleri üstlenebileceğini ve yapay zekâyı hem daha verimli hem de daha açıklanabilir kılabileceğini düşünüyor.
Kaynaklar ve Bağlantılar:
- www.sciencenews.org/article/quantum-tensor-network-ai-model-relief
- arxiv.org/abs/2307.00526
- www.esann.org/sites/default/files/proceedings/2025/ES2025-8.pdf
- journals.aps.org/prmaterials/abstract/10.1103/xrbw-xr49
- arxiv.org/abs/2507.04949
