---
title: Adafactor
slug: adafactor-16173
url: /detay/adafactor-16173
type: article
language: Türkçe
entity:
  primary: Adafactor
  type: article
  disambiguation: Adafactor: Google'ın büyük modeller için tasarladığı, bellek etkin, adaptif öğrenme oranlı optimizasyon algoritması.
  categories:
    - name: Bilişim Ve İletişim Teknolojileri
      slug: bilisim-ve-iletisim-teknolojileri
      url: /kategori/bilisim-ve-iletisim-teknolojileri
    - name: Yazılım Ve Yapay Zekâ
      slug: yazilim-ve-yapay-zeka
      url: /kategori/yazilim-ve-yapay-zeka
  tags:
    - Bellek Verimliliği
    - Adafactor
    - gradyan inişi
    - Optimizasyon
    - Derin öğrenme
author: Kaan Gümele
created_at: 2025-04-27T03:44:36.902158+03:00
updated_at: 2025-04-29T11:14:11.010647+03:00
image: https://cdn.t3pedia.org/media/uploads/2025/04/27/IYBYAFWfUVTX8sY9QNkNIzbFZi3OkXgA.png
---

# Adafactor

<!-- CONTEXT: KURE Information Cards for "Adafactor" -->

## KURE Information Cards

![Adafactor.png](https://cdn.t3pedia.org/media/uploads/2025/04/27/U8Ep9sxi3Ffr8gxYFfEQ9I4jLpYTwbXz.png)

| Field | Value |
|-------|-------|
| Yıl(Sayısal) | 2018 |
| Avantaj(lar) | Düşük Bellek Kullanımı,Adaptif Öğrenme Oranı |

<!-- CONTEXT: Article Content for "Adafactor" -->

## Article Content

[Adafactor](/tr/detay/adafactor-9e561/llms.txt), Google tarafından geliştirilen ve özellikle **büyük ölçekli dil modelleri** gibi hafıza tüketimi yüksek modeller için tasarlanmış, verimli ve düşük bellekli bir optimizasyon algoritmasıdır. İlk olarak 2018 yılında *"Adafactor: Adaptive Learning Rates with Sublinear Memory Cost"* başlıklı çalışmada tanıtılmıştır. Adafactor, [Adam](/tr/detay/adamw-f15c0/llms.txt) algoritmasına benzer şekilde moment temelli güncellemeler yapar ancak **ikincil moment tahminlerini daha az bellek kullanarak hesaplar** ve böylece büyük modellerin eğitimine olanak tanır.

### **Adafactor Optimizasyon Algoritması**

#### **Bellek Verimliliği**

Adafactor’ın en önemli özelliği, ikinci moment vektörünü **tam matris** olarak tutmak yerine satır ve sütunların **ortalamalarını ayrı ayrı** saklamasıdır. Bu yaklaşım, özellikle yüksek boyutlu tensörlerde bellek tüketimini **karekök oranında** azaltır. Örneğin, $d \times d$ boyutunda bir parametre matrisinde $d^2$ yerine yalnızca $2d$ adet değer saklanır.

#### **Güncelleme Mekanizması**

[Adam](/tr/detay/adamax-0ddfd/llms.txt) algoritmasındaki gibi Adafactor da gradyanların ilk momenti (ortalama değeri) ile ikinci momentini (kareler ortalaması) kullanır. Ancak ikinci moment şöyle hesaplanır:

Parametre matrisi $W \in \mathbb{R}^{r \times c}$ için:



$R_t = \beta_2 \cdot R_{t-1} + (1 - \beta_2) \cdot \frac{1}{c} \sum_{j=1}^{c} g_{t,ij}^2 $



$C_t = \beta_2 \cdot C_{t-1} + (1 - \beta_2) \cdot \frac{1}{r} \sum_{i=1}^{r} g_{t,ij}^2 $

Bu değerler kullanılarak **yaklaşık kare norm matris** elde edilir:

$\hat{v}_{t,ij} = \frac{R_{t,i} \cdot C_{t,j}}{\frac{1}{rc} \sum_{i,j} R_{t,i} \cdot C_{t,j}} $

Öğrenme oranı ve normalleştirme ile parametre güncellenir:

$\theta_t = \theta_{t-1} - \eta_t \cdot \frac{g_t}{\sqrt{\hat{v}_t} + \epsilon} $

### **Özellikleri**

#### **Adaptif Öğrenme Oranı**

Adafactor, varsayılan olarak **mutlak öğrenme oranı yerine göreli öğrenme oranı** $(\eta_t \propto \frac{1}{\sqrt{t}})$ kullanır. Böylece büyük modeller için sabit değerler ayarlamadan otomatik öğrenme oranı kontrolü sağlanır.

#### **Bellek Kullanımı**

- **Adam**: $O(n)$ ilave bellek gerektirir (her parametre için iki moment).
- **Adafactor**: $O(n)$ yerine $O(\sqrt{n})$ bellekle yaklaşık aynı başarıyı sağlar.

### **Avantajları**

- **Bellek dostu**: Özellikle devasa Transformer tabanlı modellerde tercih edilir.
- **Adaptif öğrenme**: Öğrenme oranı otomatik ayarlanabilir.
- **Adam benzeri performans**: Çoğu durumda Adam’a benzer doğruluk sağlar.

### **Dezavantajları**

- **Kod karmaşıklığı**: Adam’a göre daha karmaşık bir güncelleme mekanizmasına sahiptir.
- **Yalnızca matris-tabanlı parametreler için uygundur**: Skaler parametrelerde performans kaybı olabilir.
- **Varsayılan hiperparametrelerle ince ayar gerekebilir**.

### **Kullanım Alanları**

- **Transformers**: Özellikle T5, mT5, BERT gibi modellerin eğitiminde kullanılmıştır.
- **Dil modelleme**: Büyük veri setlerinde uzun süreli eğitimlerde etkilidir.
- **Bellek sınırlı ortamlar**: GPU RAM’i sınırlı olan sistemlerde avantaj sağlar.

![Image](https://cdn.kureansiklopedi.com/media/uploads/2025/04/27/aF6ZtxZr9WCkT70e8Vd1DnhqfW2lcad8.gif)
*Adafactorün (4,4) noktası için adım adım optimizasyon süreci görselleştirildi. (*

Adafactor, parametre matrisinin satır ve sütun boyutlarında ayrı moment tahminleri kullanarak bellek kullanımını azaltır.

<!-- CONTEXT: Academic Sources and References for "Adafactor" -->

## Academic Sources and References

1. Noam Shazeer, and Mitchell Stern. 2018. “Adafactor: Adaptive Learning Rates with Sublinear Memory Cost.” ArXiv (Cornell University), April. https://doi.org/10.48550/arxiv.1804.04235.Vaswani, Ashish, Noam Shazeer, Niki Parmar, Jakob Uszkoreit, Llion Jones, Aidan N. Gomez, Lukasz Kaiser, and Illia Polosukhin. 2017. “Attention Is All You Need.” ArXiv.org. December 5, 2017. https://doi.org/10.48550/arXiv.1706.03762.