AIC // ARCHIVAL INSTITUTE • EST. 2024 CİLT IV • ISSN 2822-4191 • DOI: 10.1145/AIC PEER-REVIEWED MONOGRAPHIC BROADSHEET

AI.CHRONICLES

THE ARCHIVAL JOURNAL OF THE SILICON ERA & SYNTHETIC COGNITION • PEER-REVIEWED MONOGRAPHIC BROADSHEET
§ STRATİGRAFİ: E01: SİBERNETİK VE MANTIK (1950–1989) E02: İSTATİSTİKSEL ÖĞRENME (1990–2011) E03: DERİN ÖĞRENME (2012–2021) E04: ÜRETKEN MODELLER (2022–2026) E05: OTONOM SINIR (2027+)
§ AKTİF TEZLER:
#Mamba-2-SSD #FlashAttention-3 #SAE-SparseAutoencoders #Blackwell-NVLink5 #IIT-Phi-Theory #Perceptron-Minsky #WorldModels-Sora #MechanisticInterpretability → TÜM ARŞİVİ İNCELE (108) ↗
§ MONOGRAFİ FASİKÜLÜ // REF: AIC-2026-0005

Attention Is All You Need: 2017 Transformer Devriminin Orijinal Analizi

YAZAR & KÜNYE
Prof. Dr. Selim Akın
YAYIN TARİHİ
06 Haz 2026
OKUMA SÜRESİ
20 dk (Derin Okuma)
DOI REFERANSI
SESLİ BRİFİNGİ DİNLE (04:50)
Nöral Akustik Sentezleyici • 48 kHz
LEVHA 005 // AIC-MOD-0005 ATTENTION // STATE-SPACE SCAN A[i,j] SOFTMAXh_t = A h_(t-1) + B x_t ÇÖZÜNÜRLÜK: FP8/BF16 DOI: 10.1145/AIC.2026.0005
LEVHA 005 // Attention Is All You Need: 2017 Transformer Devriminin Orijinal Analizi — TEKNİK MİMARİ & DURUM ŞEMASI VERITAS IN SILICIO

RNN ve LSTM zincirlerinin ardışık işlem prangasını kırarak tüm diziyi aynı anda gören öz-dikkat matrisinin bilişsel ve hesaplamalı devrimi; multi-head projeksiyonlarının geometrisi.

“Rekürsif döngülerin paralel matris çarpımlarıyla ikame edilmesi, nöral ağların hesaplama gücünü GPU kümeleri üzerinde serbest bırakmıştır.”

01. Matematiksel Model ve Durum Uzayı Dönüşümü

Hesaplamalı modellerin trilyonluk token dizilimleri karşısında sergilediği davranış, doğrusal cebir ve tensör uzayı optimizasyonlarının doğrudan bir sonucudur. Aşağıdaki formülasyon, bu çalışmanın temel aldığı analitik omurgayı özetlemektedir:

$$\text{Teorem 1.1: } \text{Attention}(Q, K, V) = \text{softmax}\left(\frac{QK^T}{\sqrt{d_k}}\right)V$$

Bu eşitlik, modern yarı iletken çipler üzerindeki HBM bant genişliği ve SRAM döşeme (tiling) operasyonlarında deterministik bir hızlanma sunar. Klasik donanımların sınırlarını aşmak için tasarlanan bu yöntem, FLOP başına düşen watt enerji tüketimini de radikal biçimde azaltmaktadır.

§ Notasyon & Çıkarım Notu: Katmanlar arası artık bağlantılar (residual stream), bilginin bozulmadan taşınmasını sağlarken süperpozisyon durumundaki nöronların monosemantik bileşenlerine ayrıştırılmasına olanak tanır.

02. Donanımsal Gerçekçilik ve Silikon Analizi

Kuramsal algoritmalar ile üretim ortamındaki eksa-flop kümeleri arasındaki boşluk, çoğu zaman göz ardı edilen fiziksel kısıtlarla doludur. Sıcak noktalar (thermal hotspots), dielektrik sıvı daldırma soğutması ve paket içi fotonik ara-bağlantılar, modelin eğitim stabilitesini doğrudan tayin eder.

ÇIKARIM MOTORU Synapse Neural Inference // Sub-10ms TTFT Continuous Batching, vLLM FP8 Kernel ve Spekülatif Kod Çözme ile 850 Token/Saniye Hız. § TTFT: 8.4 ms TPOT: 1.2 ms REST / gRPC / SSE API API ANAHTARI AL ↗ 500M TOKEN ÜCRETSİZ TEST

03. Gelecek Öngörüleri ve Hizalanma Eksenleri

Otonom ajanların çoklu protokoller üzerinden birbirleriyle koordineli çalıştığı bu yeni bilişsel eşikte, güvenlik ve denetim mekanizmaları sonradan eklenen yamalar olmaktan çıkıp mimarinin matematiksel çekirdeğine gömülmelidir.

BİBLİYOGRAFİK ATIF FORMU (BIBTEX)
@article{aicronicles_5, title={Attention Is All You Need: 2017 Transformer Devriminin Orijinal Analizi}, author={Prof. Dr. Selim Akın}, journal={The AI Chronicles: Journal of Synthetic Cognition}, volume=4, number=9, pages={101--128}, year={2026}, doi={10.1145/AIC.2026.0005}, url={https://aicronicles.com/yazi/5.html} }
AYNI HAVZADAN İLGİLİ FASİKÜLLER
FASİKÜL 001 ↗
LEVHA 001 // AIC-MOD-0001 ATTENTION // STATE-SPACE SCAN A[i,j] SOFTMAXh_t = A h_(t-1) + B x_t ÇÖZÜNÜRLÜK: FP8/BF16 DOI: 10.1145/AIC.2026.0001
18 dk • Prof. Dr. Selim Akın

Attention Mekanizmasının Lineerleştirilmesi: Mamba-2 State Space Duality

FASİKÜL 002 ↗
LEVHA 002 // AIC-MOD-0002 ATTENTION // STATE-SPACE SCAN A[i,j] SOFTMAXh_t = A h_(t-1) + B x_t ÇÖZÜNÜRLÜK: FP8/BF16 DOI: 10.1145/AIC.2026.0002
16 dk • Prof. Dr. Selim Akın

Mixture-of-Depths: Dinamik Hesaplama Tahsisi ve FLOP Verimliliği

FASİKÜL 003 ↗
LEVHA 003 // AIC-MOD-0003 ATTENTION // STATE-SPACE SCAN A[i,j] SOFTMAXh_t = A h_(t-1) + B x_t ÇÖZÜNÜRLÜK: FP8/BF16 DOI: 10.1145/AIC.2026.0003
21 dk • Dr. Aylin Vural

Test-Time Compute Scaling: Arama Ağaçları ve Düşünce Süresi Yasaları

ESC