03.04.2026 12:56
İlerleyen süreçte Büyük Dil Modelleri (BLLM) üzerine yapılan tartışmalar, “context” kavramının kritik bir rol oynadığını vurgular. Bir model, çevresini tam anlamadan yanıltıcı ya da fabricate bilgi üretirse, bu durum “hallikasyon” olarak adlandırılır. Bu sorunu çözmek amacıyla modelin işine yarayacak belgeler, tarihi veriler ve güncel bilgiler sunulur. Ancak bu çerçeveyi sadece cevap vermeyi hedefleyenстомan farklı bir kategoriye ait zeki sürücüler vardır; onlar görevleri gerçekleştirme, fonları yönetme ve karmaşık protokolleri başlatma gibi işlemler için tasarlanmıştır. Dolayısıyla onlar, operasyonları yöneten altyapinin derin bir anlayısına ihtiyaç duyar.
Bu il prensibi marraskuadaki bir an için November 12, 2024'deki bir durum üzerinden düşünüldüğünde, Arbitrum Sequencer’inin yaklaşık 37 dakika boyunca çalışması durduğumuza, eşgüdlü olarak Ethereum taban ücreti normal seviyese 1649 kat yükseldiğini fark ettik. Bu an, bir yeniden denge aracının hareket ettiği bir noktaya karşılık gelir. Eğer bu kritik veriye erişememiş olsaydı, arac fırsatı algılayarak işlem gönderecekti; ancak gerçekte işlem alırken yüksek gecikme, anormal yüksek ücret ve başarısız olma riski gibi bir bağlam içinde gerçekleşmiş olurdu. Bu hatanın mantıksal bir kod yanlışlığı olduğunu söyleyebilmek yerine, arıcının bağlam anlayışı gerektiren bir eksikliğe kaynaklandığını gözlemek gerekir.
Blok zincirleri, statik sistemlerden farklı olarak dinamik ortamlardır; kovaných şifre, gas ücretlerinin dalgalanması, doğrulayıcıların aktivitesi ve bağlı köprüların durumu gibi faktörler nedeniyle davranışları sık sık değiştirir. Bu değişiklikler ölçülebilir ve genellikle belirliέρ içinde exprimilir ve gerçek zamanında değerlendirilebilir; bazı dönemlerde stabi, bazı dönemlerde düşük performans gibi. Bu verileri bir “Altyapı şu anda normal durumda” gibi basitleştirilebilir bir bildirimle sunan bir araç henüz yoktur.
Bu algının anlaşılması insani bilgi ve deneyim gerektirir; bir aracın bu kalıpları anlaması mümkün değildir. Bu boşluğu doldurmak için “Invariants” adlı bir sistem geliştirilmiştir.
Invariants, Katman 1, Katman 2 ve köprü ağlarını blok zincirlerinin altyapısının üç temel katmanı olarak tanımlar ve her bir durumu sertifikalar, doğrulanabilir ve tam zaman damgalarıyla sınıflandırır. Bu, bir olası kesin sayım değil, güvenilir bir bağlam sağlamaktadır. Bunun yanı sıra, bir hipotez geliştirilmektedir: Artan bir arac aktivitesi, bu ağlarda operasyonal ortamları kendisinden değiştirebilir; bu durum bir sinyal olarak epsilon(t) adında bir metrik olarak incelenmektedir.
Sonuç olarak, bir dil modelinin bağlama erişimi yoksa hallikasyon ortaya çıkar, bir aracın bağlama gerektirmediği durumlarda ise değer kaybına yol açabilir. Bu kritik fark lütfen unutulmamalıdır ve otomatik sistemlerin evrimleşmesi sürecinde bağlam bilinci'nin önemi vurgulanır.
