---
title: Lion
slug: lion-045c7
url: /detay/lion-045c7
type: article
language: Türkçe
entity:
  primary: Lion
  type: article
  disambiguation: Lion: Yeni nesil, hafıza dostu optimizasyon algoritması. Büyük modellerde yüksek doğruluk sağlar.
  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:
    - Düşük Bellek
    - İşaret Bazlı Optimizasyon
    - Lion
    - DeepMind
    - Momentum
    - Optimizasyon
author: Kaan Gümele
created_at: 2025-04-28T02:47:30.983181+03:00
updated_at: 2025-04-28T10:54:34.474478+03:00
image: https://cdn.t3pedia.org/media/uploads/2025/04/27/1huKPav96nn2ubqMfQbb89lUmanKU5bW.png
---

# Lion

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

## KURE Information Cards

![Lion.png](https://cdn.t3pedia.org/media/uploads/2025/04/28/8wHTFeSO3ZM5CrlwmfrXsp4akvgb9oYc.png)

| Field | Value |
|-------|-------|
| Yıl(Sayısal) | 2023 |
| Avantaj(lar) | İşaret Bazlı Momentum,Düşük Bellek |

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

## Article Content

**Lion (Evolved Sign Momentum Optimizer)**, 2023 yılında Google DeepMind araştırmacıları tarafından tanıtılan yeni nesil bir [optimizasyon](/tr/detay/optimizasyon-fbf43/llms.txt) algoritmasıdır. Adı “Evolved Sign Momentum” kavramına dayanan [Lion](/tr/detay/lion-d1744/llms.txt) (Layer-wise Optimizer), özellikle büyük ölçekli modellerde **verimli, doğru&#32;**ve **düşük kaynak&#32;**tüketimli optimizasyon sağlamayı hedefler. Özellikle transformer tabanlı [büyük dil modelleri](/tr/detay/buyuk-dil-modelleri-llm-43067/llms.txt) gibi yoğun hesaplama gerektiren ağlarda dikkat çekici başarılar elde etmiştir.

### **Lion Optimizasyon Algoritması**

#### **Temel Yaklaşım**

Lion, klasik optimizasyon yöntemlerinin (örneğin [Adam](/tr/detay/adamax-0ddfd/llms.txt), SGD) aksine, ağırlıkların güncellenmesinde **yalnızca gradyanların işaretini&#32;**kullanır. Bu yaklaşım, hem **hafıza verimliliğini artırır** hem de **kararsızlıkları (oscillation) azaltır**.

Formül düzeyinde Lion algoritması şu şekilde ifade edilir:

$m_{t+1} = \beta_1 \cdot m_t + (1 - \beta_1) \cdot \nabla L(\theta_t)$

$\theta_{t+1} = \theta_t - \eta \cdot \text{sign}(m_{t+1}) $

Burada:

- $m_t$: momentum vektörü
- $\beta_1$: momentum katsayısı
- $\eta$: öğrenme oranı
- $\nabla L(\theta_t)$: parametrelerin mevcut gradyanı

Özellikle dikkat edilmesi gereken nokta, **parametre güncellemesinin gradyan büyüklüğüne değil sadece yönüne** (işaretine) bağlı olmasıdır.

### **Özellikleri**

#### **Avantajları**

- **Hafıza dostu**: Adam gibi kare gradyanlar tutmak yerine sadece momentum izlediği için bellek tasarrufu sağlar.
- **Yüksek doğruluk**: Özellikle Vision Transformer (ViT) ve LLM gibi modellerde güçlü sonuçlar vermektedir.
- **Basit ve etkili**: Sign kullanımı ile parametre güncellemeleri sadeleşir.
- **Hızlı yakınsama**: Daha düşük adım sayısıyla yüksek doğruluk elde edilebilir.

#### **Dezavantajları**

- **Yaygın kullanımda yeni**: Diğer optimizasyon yöntemlerine göre daha az test edilmiştir.
- **Gradyan büyüklüğü kaybı**: Yönsel güncelleme, bazı durumlarda öğrenmeyi yavaşlatabilir.

### **Uygulama Alanları**

- Büyük dil modelleri (LLM)
- Görsel transformer mimarileri (ViT)
- Görüntü sınıflandırma, segmentasyon
- Büyük ölçekli eğitim senaryoları

![Image](https://cdn.kureansiklopedi.com/media/uploads/2025/04/28/hkyhl3AoTnHxEGgT43gQoQZ8wuEcZFab.gif)
*Lion Optimizasyon Yöntemiyle Parametrelerin Güncellenmesi (Kaan Gümele)*

Lion, momentum vektörünün yönünü baz alarak yapılan sadeleştirilmiş parametre güncellemesi sayesinde verimli optimizasyon sağlar.

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

## Academic Sources and References

1. Chen, Xiangning, Chen Liang, Da Huang, Esteban Real, Kaiyuan Wang, Yao Liu, Hieu Pham, et al. 2023. “Symbolic Discovery of Optimization Algorithms,” February. https://doi.org/10.48550/arxiv.2302.06675.