# Attention nedir?

**Kategori:** Yapay Zekâ  
**Son güncelleme:** 2026-07-30

Yapay zekânın bir metin veya veri içindeki en önemli parçalara odaklanmasını sağlayan mekanizma.

## Tanım
Attention (dikkat) mekanizması, yapay zekânın uzun bir cümle veya metin içinde hangi kelimelerin birbirleriyle ilişkili olduğunu anlamasını sağlar. Örneğin, 'Kedi, sütü içti çünkü açtı' cümlesinde 'açtı' kelimesinin 'kedi' ile ilgili olduğunu anlamak için bu mekanizma kullanılır. Modern yapay zekâ modellerinin başarısının arkasındaki en temel teknolojidir.

## Bir benzetmeyle
Kalabalık bir odada konuşmaları dinlerken, sadece sizinle konuşan kişinin sesine odaklanıp diğer gürültüleri arka plana atmak gibidir.

## Nasıl çalışır?
Model, her kelimeye bir 'önem puanı' verir ve cümledeki diğer kelimelerle olan bağlantılarını hesaplar.

## Nerede kullanılır?
Transformer modellerinde, LLM'lerde ve çeviri araçlarında kullanılır.

## Sık karıştırılanlar
İnsan dikkatiyle karıştırılmamalıdır; bu tamamen matematiksel bir ağırlıklandırma işlemidir.

## Sıkça sorulanlar

**Neden bu kadar önemli?**  
Bu mekanizma sayesinde yapay zekâ, bağlamı (context) çok daha iyi kavrayabiliyor.

**Her modelde var mı?**  
Transformer mimarisini kullanan neredeyse tüm modern yapay zekâ modellerinde standarttır.

## İlgili terimler
- [Transformer](/dictionary/transformer/)
- [LLM](/dictionary/llm/)
- [NLP](/dictionary/nlp/)

---
Kaynak: TreScout Teknoloji Sözlüğü · https://trescout.com/dictionary/attention/
TreScout her gün GitHub, Hacker News ve HuggingFace trendlerini Türkçe özetler.