🦋🤖 Robo-Spun by IBF 🦋🤖

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(Turkish)

The story that most people outside machine learning remember begins with a reassuring promise: gather enough examples and the world will speak for itself. In the late Hadoop era, ‘Big Data’ did not just name a technique; it served as a banner around which businesses, researchers, and policymakers could coordinate. The claim was seductively simple to grasp. With sufficient observations, correlations could outrun theory, and performance would rise because errors would wash out in the averages. Language modeling absorbed this catechism early, treating larger corpora as the main axis of progress and framing model design as a logistics problem. You could watch this sensibility filter down into conference talks and product plans: what mattered first was adding more text, more clicks, more traces, so that learning could take place at a scale where individual quirks no longer mattered.

That confidence began to tilt when the scoreboard changed. In 2018, an analysis widely circulated under the title ‘AI and Compute’ re-centered attention from data quantity to training-run power curves, tracking how the compute consumed by headline results had been doubling at an astonishing clip (🔗). The effect was immediate and cultural as much as technical. Big Data had organized desire around the hoarding of tokens and events; Big Compute organized it around accelerator counts and training FLOPs. Funding conversations, research roadmaps, and the casual rhetoric of capability all started to orbit a new sun. To be serious now meant to be visible on the compute graph.

Once that switch had been thrown, the field found a language to make it normative. The ‘scaling laws’ program showed that pretraining loss falls predictably as a function of model parameters, dataset size, and compute; architecture details mattered, but over wide ranges they mattered less than simply spending more along the right curve (🔗). This moved the conversation from raw bigness to allocation. Rather than blindly inflating every dimension, practitioners started to ask what mixture of parameters and tokens was compute-optimal for a given budget. In 2022, the Chinchilla study crystallized that point, arguing that many landmark models were undertrained relative to their size and that better tradeoffs—more data with fewer parameters at the same compute—could produce superior results (🔗). The old slogan ‘more is more’ had been replaced by a managerial question: how should we spend.

From there, Big Compute matured into an engineering style. Mixture-of-Experts designs dramatically increased the number of parameters available while keeping per-token computation roughly constant by routing tokens through only a subset of experts, turning capacity into something spendable and aimable rather than uniformly applied (🔗). The rhetoric of scaling, once an abstract confidence in the smoothness of curves, became a discipline of budgets. Teams began to talk about training compute, serving compute, and verification compute as related but distinct line items. Data did not become unimportant; it became subordinate to allocation, judged less by volume than by its ability to justify and direct the next tranche of FLOPs.

As costs and environmental pressures mounted, the pendulum seemed to swing back toward restraint, but the austerity turn was not a retreat from compute so much as a demand that it be spent with intent. Work emphasizing carefully curated instruction sets demonstrated that small, high-quality supervision could sharply shape behavior without a parade of extra tokens, translating curation into capability far more efficiently than the field had assumed a few years earlier (🔗). Parallel efforts showed that ‘textbook-quality’ materials—dense, didactic, and clean—can train compact models that punch above their weight, reframing data work as the design of an effective signal rather than a scramble for whatever the web will yield (🔗). In this reframing, data is a way to aim compute rather than a warehouse to be endlessly expanded.

By the time large-language models became the dominant public face of AI, another shift had begun that completes the arc from Big Data to Big Compute. If training had taught the field to speak in budgets, inference began to teach it to speak in time. Instead of assuming that capability is fixed by pretraining and architecture, researchers increasingly treat ‘reasoning’ as a policy for spending more or less compute on a particular input. The workaday practice here is concrete and measurable. Systems branch when a problem is hard, verify when a claim is contested, and consult external tools when a memory fetch would be cheaper than a guess. This is not a metaphysical return to ‘thinking’; it is a scheduling decision. The story of LLM progress, once told as a straight line of ever-larger datasets, is now better told as an itinerary of budgets: how training FLOPs, context length, and test-time deliberation are apportioned per task and per request.

Public rhetoric and governance naturally followed the technical realignments. While the Big Data era encouraged policies focused on privacy, access, and consent, the Big Compute era has pushed governments toward compute governance—export controls on accelerators and memory, national training clusters, grant programs defined in GPU-years rather than project-years, and reporting requirements that make resource use legible. This is what happens when a master-signifier changes. When ‘data’ organized the field, the key institutions oversaw collection and compliance. When ‘compute’ takes over, the key institutions oversee allocation and access. In practical terms, this means that researchers now write about training runs the way economists write about budgets, and that start-ups pitch not just a model but a compute strategy, balancing pretraining against fine-tuning, retrieval, and post-training evaluation.

A parallel conversation has unfolded about the cultural mechanisms that make such shifts feel inevitable. One useful reading is that titles and taglines act as coordination devices long before they are clean methods. A banner like ‘X is all you need’ begins life as provocation, soon hardens into a worldview, and eventually becomes a pressure valve when anxiety about costs and competition spikes. Recent commentary traces this lifecycle with unusual clarity. A piece from October 7 tracks how that particular title mutated from a paper name into a field-wide lens, a way of granting coherence to disparate tactics without having to renegotiate them each time (🔗). The following day’s essay shows how ‘less is more’ graduated from a minimalist quip into an austerity calculus, an explicit way to argue for sparse activation, pruning, and careful curation without posturing as asceticism (🔗). A companion piece the same day reads ‘scaling is destiny’ as a phrase that, whatever its empirical core, has functioned to naturalize budget decisions—turning what are, in the end, managerial choices into something like fate (🔗). Taken together, these essays do not deny the technological truths; they insist on naming the social work that slogans perform when resources are scarce and timelines are tight.

For readers new to the literature, the timeline looks straightforward. First came the intuition that language modeling thrives on quantity, which is true up to a point and easy to reason about. Then came the realization that the bottleneck visible to both accountants and engineers is compute, and that the most reliable improvements track power-law curves in spend. After that, the field discovered that the shape of progress is not just ‘bigger’ but ‘better-allocated’—that one can get more with the same by adjusting the mix of parameters and tokens, and more still by re-allocating at test-time when the instance demands it. Across each phase, the words that rally the community also change what the community can see. In the Big Data era, the meaningful differences were between small and large corpora; in the Big Compute era, the meaningful differences are between cheap and expensive instances, short and long contexts, shallow and deep deliberation.

The ethical and practical consequences follow directly. When compute is the scarce quantity, fairness becomes a question of access to accelerators and queues; transparency becomes a question of reporting training and serving footprints; safety becomes inseparable from evaluation regimes that must stand up under adaptive inference rather than static test sets. In that world, a responsible research paper simply states the allocation regime it assumes—how many training FLOPs, how much context-window budget, how many verification passes—and then defends those choices against alternatives. A responsible product does something similar in reverse, exposing knobs that let operators decide when extra time is justified. This is not the language of hype. It is the language of planning.

There is still a temptation to treat the present consensus as natural law. It is wiser to regard it as a hard-won settlement. The settlement is that ‘data’ and ‘model’ do not disappear, but they orbit a center of gravity called ‘compute’. Data curation matters more than ever because it raises the value of each unit of compute; architectural advances matter more than ever because they govern how elastically compute can be directed to hard parts of a problem; evaluation matters more than ever because dashboards have real authority over where budgets go next. In that sense, the field’s most important conceptual turn may be the simplest one to state. What we have been calling ‘reasoning’ in LLMs is, for the most part, the willingness to spend more time where the instance is difficult, to allocate deliberation rather than assume that one pass will do. With that recognition, the long arc from Big Data to Big Compute resolves into something both technical and graspable. Progress in these systems has become a story about how we apportion attention, memory, and seconds. It is a story about moving from accumulation to allocation and discovering, perhaps belatedly, that capability is not only a property trained into a model but a budget laid across time.

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Von Big Data zu Big Compute: wie ein Feld seinen Master-Signifikanten ersetzte, seine Budgets neu ordnete und entdeckte, dass ‘Reasoning’ Zeit ist

Die Geschichte, an die sich die meisten außerhalb des maschinellen Lernens erinnern, beginnt mit einem beruhigenden Versprechen: Sammle genug Beispiele, und die Welt wird für sich selbst sprechen. In der späten Hadoop-Ära benannte ‘Big Data’ nicht nur eine Technik; es diente als Banner, um das sich Unternehmen, Forschende und politische Entscheidungsträger koordinieren konnten. Die Behauptung ließ sich verführerisch leicht erfassen. Mit hinreichend Beobachtungen könnten Korrelationen die Theorie überholen, und die Leistung würde steigen, weil sich Fehler in den Mittelwerten herauswaschen. Die Sprachmodellierung nahm diesen Katechismus früh auf, behandelte größere Korpora als die zentrale Fortschrittsachse und rahmte Modelldesign als Logistikproblem. Man konnte beobachten, wie sich diese Sensibilität in Konferenzvorträgen und Produktplänen niederschlug: Zunächst zählte, mehr Text, mehr Klicks, mehr Spuren hinzuzufügen, damit Lernen in einem Maßstab stattfinden konnte, in dem individuelle Eigenheiten keine Rolle mehr spielten.

Dieses Selbstvertrauen begann zu kippen, als sich die Anzeigetafel änderte. 2018 rückte eine weithin zirkulierende Analyse mit dem Titel ‘AI and Compute’ die Aufmerksamkeit von der Datenmenge auf Leistungskurven von Trainingsläufen, indem sie nachzeichnete, wie sich das für Schlagzeilenergebnisse eingesetzte Compute in atemberaubendem Tempo verdoppelte (🔗). Die Wirkung war sofort und ebenso kulturell wie technisch. Big Data hatte das Begehren um das Horten von Token und Ereignissen organisiert; Big Compute organisierte es um die Anzahl der Beschleuniger und die Trainings-FLOPs. Finanzierungsgespräche, Forschungsfahrpläne und die lässige Rhetorik der Leistungsfähigkeit begannen, um eine neue Sonne zu kreisen. Ernst zu sein bedeutete nun, auf der Compute-Grafik sichtbar zu sein.

Sobald dieser Schalter umgelegt war, fand das Feld eine Sprache, um ihn normativ zu machen. Das Programm der ‘Skalierungsgesetze’ zeigte, dass der Vortrainingsverlust vorhersagbar als Funktion von Modellparametern, Datensatzgröße und Compute fällt; Architekturdetaills waren wichtig, aber über weite Bereiche weniger wichtig als schlicht entlang der richtigen Kurve mehr auszugeben (🔗). Das verschob das Gespräch von roher Größe zu Allokation. Anstatt blind jede Dimension aufzublasen, begannen Praktiker:innen zu fragen, welche Mischung aus Parametern und Token für ein gegebenes Budget compute-optimal ist. 2022 kristallisierte die Chinchilla-Studie diesen Punkt heraus, indem sie argumentierte, dass viele Landmarken-Modelle relativ zu ihrer Größe untertrainiert seien und dass bessere Abwägungen – mehr Daten mit weniger Parametern bei gleichem Compute – überlegene Ergebnisse liefern könnten (🔗). Der alte Slogan ‘more is more’ war durch eine Managementfrage ersetzt worden: Wie sollen wir ausgeben.

Von dort reifte Big Compute zu einem Ingenieurstil. Mixture-of-Experts-Designs erhöhten die Anzahl verfügbarer Parameter dramatisch, während sie den Rechenaufwand pro Token ungefähr konstant hielten, indem sie Token nur durch eine Teilmenge von Expert:innen routeten, wodurch Kapazität zu etwas wurde, das gezielt einsetzbar und steuerbar ist, statt gleichmäßig angewandt zu werden (🔗). Die Rhetorik des Skalierens, einst ein abstraktes Vertrauen in die Glätte von Kurven, wurde zu einer Disziplin der Budgets. Teams begannen, über Trainings-Compute, Serving-Compute und Verifikations-Compute als verwandte, aber unterschiedliche Posten zu sprechen. Daten wurden nicht unwichtig; sie wurden der Allokation untergeordnet, beurteilt weniger nach Volumen als nach ihrer Fähigkeit, die nächste Tranche an FLOPs zu rechtfertigen und zu lenken.

Als Kosten und Umweltzwänge zunahmen, schien das Pendel in Richtung Zurückhaltung auszuschlagen, aber die Austeritätswende war kein Rückzug von Compute, sondern die Forderung, es mit Absicht auszugeben. Arbeiten, die sorgfältig kuratierte Instruktionsdatensätze betonten, zeigten, dass kleine, hochwertige Supervision Verhalten scharf formen kann, ohne eine Parade zusätzlicher Token, und dass Kuratierung wesentlich effizienter in Fähigkeit übersetzt, als das Feld wenige Jahre zuvor angenommen hatte (🔗). Parallele Bemühungen zeigten, dass Materialien in ‘Lehrbuch-Qualität’ – dicht, didaktisch und sauber – kompakte Modelle trainieren können, die über ihre Gewichtsklasse hinaus leisten, und stellten Datenarbeit als Gestaltung eines wirksamen Signals statt als hektische Jagd nach allem, was das Web hergibt, dar (🔗). In dieser Neuinterpretation sind Daten ein Mittel, Compute zu zielen, nicht ein Lagerhaus, das endlos erweitert wird.

Als Large-Language-Modelle zum dominanten öffentlichen Gesicht der KI wurden, begann eine weitere Verschiebung, die den Bogen von Big Data zu Big Compute vollendet. Wenn das Training das Feld gelehrt hatte, in Budgets zu sprechen, begann die Inferenz, es lehrte, in Zeit zu sprechen. Anstatt anzunehmen, dass Fähigkeit durch Vortraining und Architektur fixiert ist, behandeln Forschende ‘Reasoning’ zunehmend als Richtlinie dafür, auf eine bestimmte Eingabe mehr oder weniger Compute zu verwenden. Die Alltagspraktik ist hier konkret und messbar. Systeme verzweigen, wenn ein Problem schwer ist, verifizieren, wenn eine Behauptung umstritten ist, und konsultieren externe Werkzeuge, wenn ein Speicherabruf billiger wäre als eine Vermutung. Das ist keine metaphysische Rückkehr zum ‘Denken’; es ist eine Planungsentscheidung. Die Geschichte des LLM-Fortschritts, einst als Gerade immer größerer Datensätze erzählt, lässt sich jetzt besser als Disposition von Budgets erzählen: wie Trainings-FLOPs, Kontextlänge und Deliberation zur Testzeit pro Aufgabe und pro Anfrage zugeteilt werden.

Öffentliche Rhetorik und Governance folgten den technischen Neuordnungen auf natürliche Weise. Während die Big-Data-Ära Politiken begünstigte, die sich auf Privatsphäre, Zugang und Einwilligung konzentrierten, hat die Big-Compute-Ära Regierungen in Richtung Compute-Governance gedrängt – Exportkontrollen für Beschleuniger und Speicher, nationale Trainings-Cluster, Förderprogramme, die in GPU-Jahren statt Projektjahren definiert sind, und Berichtspflichten, die Ressourcennutzung nachvollziehbar machen. Das geschieht, wenn sich ein Master-Signifikant ändert. Als ‘Daten’ das Feld organisierten, überwachten die Schlüsselinstitutionen Sammlung und Compliance. Wenn ‘Compute’ übernimmt, überwachen die Schlüsselinstitutionen Allokation und Zugang. Praktisch bedeutet das, dass Forschende heute über Trainingsläufe schreiben, wie Ökonom:innen über Budgets schreiben, und dass Start-ups nicht nur ein Modell, sondern eine Compute-Strategie pitchen, die Vortraining gegen Feintuning, Retrieval und nachgelagerte Evaluation austariert.

Parallel dazu hat sich ein Gespräch über die kulturellen Mechanismen entwickelt, die solche Verschiebungen unvermeidlich wirken lassen. Eine hilfreiche Lesart ist, dass Titel und Slogans lange bevor sie saubere Methoden sind, als Koordinationsinstrumente wirken. Ein Banner wie ‘X is all you need’ beginnt als Provokation, verhärtet sich bald zu einer Weltanschauung und wird schließlich zu einem Druckventil, wenn die Angst vor Kosten und Konkurrenz steigt. Jüngere Kommentare zeichnen diesen Lebenszyklus mit ungewöhnlicher Klarheit nach. Ein Beitrag vom 7. Oktober verfolgt, wie sich gerade dieser Titel von einem Papiernamen zu einer feldweiten Linse wandelte, einer Art, disparaten Taktiken Kohärenz zu verleihen, ohne sie jedes Mal neu aushandeln zu müssen (🔗). Der Essay am Folgetag zeigt, wie ‘less is more’ von einer minimalistischen Spitze zu einer Austeritätskalkulation graduierte, einer expliziten Weise, für spärliche Aktivierung, Pruning und sorgfältige Kuratierung zu argumentieren, ohne als Askese zu posieren (🔗). Ein Begleitstück desselben Tages liest ‘scaling is destiny’ als eine Wendung, die – ungeachtet ihres empirischen Kerns – dazu gedient hat, Budgetentscheidungen zu naturalisieren, also letztlich Managemententscheidungen in etwas Schicksalhaftes zu verwandeln (🔗). Zusammengenommen leugnen diese Essays die technologischen Wahrheiten nicht; sie bestehen darauf, die soziale Arbeit zu benennen, die Slogans verrichten, wenn Ressourcen knapp sind und Zeitpläne eng.

Für Leser:innen, die neu in der Literatur sind, wirkt die Zeitleiste geradlinig. Zuerst kam die Intuition, dass Sprachmodellierung von Quantität lebt, was bis zu einem Punkt stimmt und leicht zu begründen ist. Dann kam die Einsicht, dass der für Buchhalter:innen wie Ingenieur:innen sichtbare Engpass Compute ist und dass die verlässlichsten Verbesserungen Potenzgesetzen in der Ausgabenhöhe folgen. Danach entdeckte das Feld, dass die Form des Fortschritts nicht nur ‘größer’, sondern ‘besser allokiert’ ist – dass man mit demselben mehr erreichen kann, indem man das Verhältnis von Parametern und Token anpasst, und noch mehr, indem man zur Testzeit neu allokiert, wenn es die Instanz erfordert. Über alle Phasen hinweg verändern die Wörter, die die Gemeinschaft mobilisieren, auch, was die Gemeinschaft sehen kann. In der Big-Data-Ära lagen die sinnvollen Unterschiede zwischen kleinen und großen Korpora; in der Big-Compute-Ära liegen sie zwischen billigen und teuren Instanzen, kurzen und langen Kontexten, flacher und tiefer Deliberation.

Die ethischen und praktischen Konsequenzen folgen unmittelbar. Wenn Compute die knappe Größe ist, wird Fairness zur Frage des Zugangs zu Beschleunigern und Warteschlangen; Transparenz wird zur Frage der Berichterstattung über Trainings- und Serving-Footprints; Sicherheit wird untrennbar von Evaluationsregimen, die unter adaptiver Inferenz standhalten müssen, statt unter statischen Testsätzen. In dieser Welt benennt ein verantwortlicher Forschungsartikel schlicht das Allokationsregime, das er voraussetzt – wie viele Trainings-FLOPs, wie viel Kontextfenster-Budget, wie viele Verifikationsdurchläufe – und verteidigt diese Entscheidungen gegen Alternativen. Ein verantwortliches Produkt tut Ähnliches in umgekehrter Richtung, indem es Stellschrauben offenlegt, die Betreiber:innen entscheiden lassen, wann zusätzliche Zeit gerechtfertigt ist. Das ist nicht die Sprache des Hypes. Es ist die Sprache der Planung.

Die Versuchung, den gegenwärtigen Konsens als Naturgesetz zu behandeln, bleibt. Klüger ist es, ihn als hart errungene Übereinkunft zu betrachten. Diese Übereinkunft besagt, dass ‘Daten’ und ‘Modell’ nicht verschwinden, sondern um ein Gravitationszentrum namens ‘Compute’ kreisen. Datenkuratierung ist wichtiger denn je, weil sie den Wert jeder Compute-Einheit erhöht; architektonische Fortschritte sind wichtiger denn je, weil sie bestimmen, wie elastisch Compute auf die harten Teile eines Problems gelenkt werden kann; Evaluation ist wichtiger denn je, weil Dashboards reale Autorität darüber haben, wohin Budgets als Nächstes fließen. In diesem Sinn ist die wichtigste begriffliche Wendung des Feldes vielleicht die einfachste: Was wir bei LLMs ‘Reasoning’ nennen, ist größtenteils die Bereitschaft, dort mehr Zeit aufzuwenden, wo die Instanz schwierig ist, Deliberation zu allokieren, statt anzunehmen, ein Durchlauf genüge. Mit dieser Einsicht löst sich der lange Bogen von Big Data zu Big Compute in etwas zugleich Technisches und Handgreifliches auf. Fortschritt in diesen Systemen ist zu einer Geschichte darüber geworden, wie wir Aufmerksamkeit, Speicher und Sekunden zuteilen. Es ist eine Geschichte darüber, von Akkumulation zu Allokation überzugehen und, vielleicht verspätet, zu entdecken, dass Fähigkeit nicht nur eine dem Modell antrainierte Eigenschaft ist, sondern ein über die Zeit verteiltes Budget.