# Quantization nedir?

**Kategori:** Yapay Zekâ  
**Son güncelleme:** 2026-06-03

Yapay zeka modellerini daha hafif ve hızlı hale getirmek için yapılan boyut küçültme işlemidir.

## Tanım
Kuantizasyon, devasa yapay zeka modellerinin içindeki sayısal verilerin hassasiyetini azaltarak boyutlarını küçültme işlemidir. Bu sayede modeller, çok daha az bellek kullanarak daha düşük donanımlı cihazlarda çalışabilir.

## Bir benzetmeyle
Şöyle düşünün: Çok yüksek çözünürlüklü bir fotoğrafı, görüntü kalitesini gözle görülür şekilde bozmadan dosya boyutunu küçültmek için sıkıştırmaya benzer. Detaylardan biraz ödün vererek hız kazanırsınız.

## Nasıl çalışır?
Modeldeki ağırlıklar genellikle yüksek hassasiyetli ondalıklı sayılardır. Kuantizasyon bunları daha basit tam sayılara yuvarlar. Bu işlem, modelin kapladığı alanı ciddi oranda düşürürken zekasında çok küçük bir kayba neden olur.

## Nerede kullanılır?
Büyük modellerin cep telefonlarında veya kişisel bilgisayarlarda (self-hosting) çalıştırılabilmesi için kullanılır.

## Sık karıştırılanlar
Modeli eğitmekle karıştırılır, ancak bu eğitim sonrası yapılan bir optimizasyon işlemidir.

## Sıkça sorulanlar

**Modelin zekası düşer mi?**  
Çok az düşer ancak hız ve verimlilikteki kazanç genellikle buna değer.

**Her model kuantize edilebilir mi?**  
Evet, hemen hemen tüm büyük dil modelleri üzerinde uygulanabilir.

## İlgili terimler
- [SLM](/dictionary/slm/)
- [Open Weights](/dictionary/open-weights/)
- [Self-hosting](/dictionary/self-hosting/)
- [Inference](/dictionary/inference/)

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