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(Turkish)

Long before anyone spoke about large language models as if they were a settled genre, a brief essay by Richard Sutton argued that progress in AI had always come from throwing more general computation at learning systems rather than from hand-built knowledge. That 2019 note, titled ‘The Bitter Lesson,’ is short, declarative, and easy to pass around; it presents scaling not as a proof but as a posture, a way to act when no one is sure what will work next. Because it treats scale as a safe bet in a landscape of doubt, it becomes the seed of a mood that soon hardens into method (🔗).

When the curve became a doctrine

The posture gained its first widely cited mathematics in early 2020, when work on ‘Scaling Laws for Neural Language Models’ showed that training loss falls along smooth power-law curves as models grow in parameters, data, and compute. The claim traveled because it felt both permissive and predictive: if the curve is regular, then the future is more of the same, and the only mistake is stopping too soon. That paper occupies a special place in the genealogy, not because it invented scaling—engineers were already pushing batch sizes, token counts, and accelerators—but because it made scaling legible as a management object. It turned gut feeling into a graph you could hold in a meeting (🔗).

Just a few months later, ‘Language Models are Few-Shot Learners’ expanded the horizon of what ‘more’ could buy. GPT-3’s demonstrations of in-context learning were presented with a studied plainness, but the effect on readers was theatrical: simply by making a single model much larger and keeping the evaluation uncluttered, the paper suggested that capabilities could arrive without bespoke tricks. In that framing, scaling is not only a budget choice; it is a worldview that treats representation learning as the central engine of progress and the test prompt as a thin interface to it (🔗).

The pressure of cost and the invention of frugal scale

Every grand signifier meets its accounting department. The first pressure point was per-token compute, and the first popular relief valve in the LLM era was sparse activation. The Switch Transformer kept total parameter counts climbing while holding the compute paid on each token roughly constant, recasting ‘bigger’ as ‘bigger in reserve’ rather than ‘bigger every step.’ The move changed the social meaning of scale: not a reckless run-up, but a way to bank capacity and spend it locally when routing says it matters. The title may be technical, but the subtext is organizational—scale survived by learning to look thrifty (🔗).

A second, deeper pressure was the suspicion that many models were, in effect, under-trained relative to their size. The Chinchilla results answered that with compute-optimal training rules: if you hold total compute fixed, there exists a better balance between parameters and tokens than what many teams were using. This re-phrased scaling as a budgeting problem whose solution could be written down in simple exponents. Instead of ‘more at any cost,’ the maxim became ‘more where the curve bends most.’ That subtle re-centering is crucial to how the slogan traveled: it narrowed from prophecy to arithmetic without losing its authority (🔗).

The narrative on zizekanalysis.com and how it reframes the journey

Two consecutive pieces make this discursive shift explicit for a general reader. The first asks how a title like ‘X is all you need’ spoils for a fight and then absolves it, turning a method into a worldview and a pressure valve for an anxious field (🔗). The second shows how ‘less is more’ migrated from aphorism to calculus: a whole family of practices—dataset curation, quantization and pruning, sparse experts, and tight instruction tuning—gave the community a language for cutting that did not feel like retreat but like skill (🔗). Read together, those posts capture how ‘scaling is destiny’ survived contradiction by becoming choosy: it did not abandon scale; it specified which scale mattered, when, and to whom.

When smooth curves met rough edges

As models spread from research to products, the neatness of scaling laws ran into the texture of tasks. Extensions to the original laws acknowledged regime changes, data-mixture effects, context-length peculiarities, and the difference between total and active parameters in sparse networks. The field’s attention turned to long-context training, length generalization tricks such as attention with linear biases (a method introduced as a way to ‘train short, test long’), and the conditions under which those tricks held up. Each adjustment chipped away at the metaphysical shine of the early graphs and replaced it with local rules that engineers could actually live by (🔗).

Another important correction targeted the notion of ‘emergent abilities.’ Early reports seemed to show sudden, qualitative jumps as models crossed certain sizes; later analyses demonstrated how scoring choices and thresholded metrics could manufacture phantom cliffs. The debunking did not wound scaling; it domesticated it. By re-describing emergence as a measurement artifact, the community kept the promise of predictability while lowering the temperature of the claims (🔗).

The relocation of destiny: from size at training to time at inference

Perhaps the most consequential migration in the last two years has been a shift from scaling the model to scaling the deliberation. If training-time scaling is an investment in a fixed reservoir of competence, inference-time scaling is a decision to spend more thought on harder prompts. Work that explicitly studies test-time compute—branching, verifying, allocating more steps where uncertainty is high—makes the same bet as Sutton’s essay, but with a new unit. The knob is no longer only parameters or pre-training tokens; it is time paid per question. As an engineering practice, this looks like decoupling latency and quality rather than pretending one size will fit every case. As a discourse, it is the ‘destiny’ story learning to talk about allocation instead of fate (🔗).

From master-signifier to maintenance manual

At this point, ‘scaling is destiny’ has done three kinds of work. First, it gave cover for a generation of big bets, allowing institutions to align research roadmaps, hardware purchases, and benchmark culture around a shared expectation of returns. Second, when costs bit back, it yielded to compute-optimal rules and sparse activation, accepting that the story of scale would be told in the language of budgets. Third, under product constraints and safety concerns, it learned to move sideways, turning from size into time and from inevitability into governance. On the page, that looks like a handful of titles that keep getting quoted and re-read; in practice, it looks like dashboards: curves for active parameters, for tokens seen by each routed expert, for the marginal value of another inference step on a class of prompts.

What the uninitiated need to know to read today’s literature without getting lost

The technical papers are not esoteric once you see what they are trying to stabilize. Sutton’s essay furnishes the instinct that, given enough compute and the right objective, learned systems outperform handcrafted ones (🔗). The original scaling-laws paper provides the quantitative skeleton that justifies widening the training regime when improvements stall (🔗). The GPT-3 report gives a visible face to the returns, so that ‘few-shot’ becomes a naturally expected behavior rather than a surprising trick (🔗). Sparse activation allows engineers to talk about capacity without paying for it on every token (🔗). Compute-optimal training explains why many earlier models were not only expensive but poorly balanced, and it offers a fix (🔗). The ALiBi work explains why length generalization does not always require training on the longest contexts you plan to use (🔗). The ‘mirage’ critique of emergence shows why you should distrust tales of sudden leaps and prefer careful, threshold-aware evaluation (🔗). Finally, research and reports on test-time compute teach you to treat time as a first-class budget, so that the next unit of ‘more’ can be spent where difficulty is greatest rather than where a parameter counter happens to end up (🔗).

The discursive core: how a worldview survives by learning to budget

The analysis you have already developed on zizekanalysis.com makes a general point that the literature itself cannot state without embarrassment: master-signifiers do real work in technical fields. ‘X is all you need’ sounds like a boast but functions like a coordination device, halting hesitation long enough to build a pipeline. ‘Less is more’ sounds ascetic but functions like a training rule, providing a moral vocabulary for the cuts that teams must make under constraints. ‘Scaling is destiny’ needed both allies to last. At first it legitimized the audacity of training bigger models on more tokens; then, when energy, latency, and opportunity costs mounted, it learned to speak in ratios, routes, and steps. That transformation keeps the center of the project intact. If we put it without metaphor: the signifier began as a proclamation and ends as a spreadsheet. The journey from the former to the latter is not a loss of nerve; it is how a research culture becomes an engineering culture.

Where the story is today

The most recent arc—placing test-time compute alongside parameter count and pre-training tokens—joins the old and the new in a way the uninitiated can immediately sense. It says that quality is not only a property of a frozen artifact but a choice you make at the moment of use. That is different from the early, intoxicating phase when people hoped size alone would flip qualitative switches. It is also more democratic: even small or moderately sized models, if designed and routed well, can buy capability with time on hard cases. In that sense, the ‘destiny’ of scaling has not been revoked; it has been localized. Instead of a single curve that tells the future once and for all, there are smaller curves everywhere—in data mixtures, in active-parameter counts, in verifier depth versus hallucination, in context length versus training recipe—each one telling you where your next unit of ‘more’ should go. The literature’s main contribution since 2020 has been to discover those local laws and to publish them in forms the rest of us can read.

A closing view that keeps the door open

The title-driven histories on zizekanalysis.com capture why this matters beyond the lab. A slogan that looks like a power move on first contact can turn out to be a maintenance manual once the field matures. ‘Scaling is destiny’ began as a way to keep building when no one could say exactly why it was working; today it persists as a way to budget attention, memory, and time. The proof is not in any one paper but in the way the discourse has cooled from metaphysics to method: power-laws turned into purchasing plans, breakthroughs turned into checklists, and destinies turned into allocations. If that sounds less romantic, it also sounds more durable. The future promised by those early curves did not vanish; it learned to keep receipts.

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Die lange Reise von ‘scaling is destiny’, vom Bauchgefühl zum Handbuch

Lange bevor jemand über große Sprachmodelle sprach, als wären sie ein gefestigtes Genre, argumentierte ein kurzer Essay von Richard Sutton, dass Fortschritt in der KI stets daraus entstanden sei, Lernsystemen mehr allgemeine Rechenleistung zuzuführen statt auf handgefertigtes Wissen zu setzen. Diese Notiz aus dem Jahr 2019 mit dem Titel ‘The Bitter Lesson’ ist kurz, deklarativ und leicht weiterzureichen; sie präsentiert Skalierung nicht als Beweis, sondern als Haltung, als eine Weise zu handeln, wenn niemand sicher ist, was als Nächstes funktionieren wird. Weil sie Größe als sichere Wette in einer Landschaft des Zweifels behandelt, wird sie zum Keim einer Stimmung, die bald zur Methode verhärtet (🔗).

Als die Kurve zur Doktrin wurde

Diese Haltung erhielt Anfang 2020 ihre erste vielzitierte Mathematik, als Arbeiten zu ‘Scaling Laws for Neural Language Models’ zeigten, dass der Trainingsverlust entlang glatter Potenzgesetz-Kurven fällt, wenn Modelle in Parametern, Daten und Rechenaufwand wachsen. Die Behauptung verbreitete sich, weil sie zugleich permissiv und prädiktiv wirkte: Ist die Kurve regelmäßig, dann ist die Zukunft mehr vom Gleichen, und der einzige Fehler besteht darin, zu früh aufzuhören. Diese Arbeit nimmt in der Genealogie einen besonderen Platz ein, nicht weil sie Skalierung erfand—Ingenieure trieben bereits Batchgrößen, Tokenzahlen und Beschleuniger voran—, sondern weil sie Skalierung als Managementobjekt lesbar machte. Sie verwandelte Bauchgefühl in ein Diagramm, das man in einer Besprechung in der Hand halten konnte (🔗).

Bereits wenige Monate später erweiterte ‘Language Models are Few-Shot Learners’ den Horizont dessen, was ‘mehr’ kaufen kann. Die Demonstrationen des In-Context-Lernens von GPT-3 wurden mit studierter Nüchternheit präsentiert, doch die Wirkung auf die Lesenden war theatralisch: Allein dadurch, ein einzelnes Modell erheblich zu vergrößern und die Evaluation aufgeräumt zu halten, suggerierte die Arbeit, dass Fähigkeiten ohne maßgeschneiderte Tricks eintreffen könnten. In diesem Rahmen ist Skalierung nicht nur eine Budgetentscheidung; sie ist eine Weltanschauung, die Repräsentationslernen als zentralen Motor des Fortschritts behandelt und den Test-Prompt als dünne Schnittstelle dazu (🔗).

Der Kostendruck und die Erfindung der sparsamen Skalierung

Jeder große Signifikant trifft irgendwann auf die Buchhaltung. Der erste Druckpunkt war die Rechenarbeit pro Token, und das erste populäre Entlastungsventil im LLM-Zeitalter war Sparse Activation. Der Switch Transformer hielt die Gesamtzahl der Parameter im Steigen, während der pro Token gezahlte Rechenaufwand ungefähr konstant blieb, und deutete ‘größer’ als ‘größer auf Vorrat’ statt ‘größer bei jedem Schritt’ um. Dieser Schritt veränderte die soziale Bedeutung von Größe: nicht ein waghalsiger Aufwuchs, sondern eine Möglichkeit, Kapazität zu bunkern und sie lokal auszugeben, wenn das Routing es verlangt. Der Titel mag technisch sein, doch der Subtext ist organisatorisch—Skalierung überlebte, indem sie lernte, sparsam auszusehen (🔗).

Ein zweiter, tieferer Druck war der Verdacht, dass viele Modelle gemessen an ihrer Größe de facto untertrainiert waren. Die Chinchilla-Ergebnisse beantworteten das mit compute-optimalen Trainingsregeln: Hält man den gesamten Rechenaufwand konstant, existiert ein besseres Gleichgewicht zwischen Parametern und Token als das, was viele Teams nutzten. Das formulierte Skalierung als Budgetierungsproblem um, dessen Lösung sich in einfachen Exponenten niederschreiben lässt. Statt ‘mehr um jeden Preis’ wurde das Maxime zu ‘mehr dort, wo die Kurve sich am stärksten krümmt’. Diese subtile Neuzentrierung ist entscheidend dafür, wie der Slogan reiste: Er verengte sich von Prophezeiung zu Arithmetik, ohne seine Autorität zu verlieren (🔗).

Die Erzählung auf zizekanalysis.com und wie sie die Reise umdeutet

Zwei aufeinanderfolgende Beiträge machen diese diskursive Verschiebung für ein allgemeines Publikum explizit. Der erste fragt, wie ein Titel wie ‘X is all you need’ eine Auseinandersetzung herausfordert und sie dann entlastet, indem er eine Methode in eine Weltanschauung und in ein Druckventil für ein nervöses Feld verwandelt (🔗). Der zweite zeigt, wie ‘less is more’ vom Aphorismus zur Kalkulation migrierte: Eine ganze Familie von Praktiken—Datensatz-Kuration, Quantisierung und Pruning, Sparse Experts und striktes Instruction Tuning—gab der Gemeinschaft eine Sprache des Kürzens, die sich nicht wie Rückzug anfühlte, sondern wie Könnerschaft (🔗). Zusammengelesen fangen diese Beiträge ein, wie ‘scaling is destiny’ Widerspruch überlebte, indem es wählerisch wurde: Es verließ die Skalierung nicht; es spezifizierte, welche Skalierung wann und für wen zählte.

Als glatte Kurven auf raue Kanten trafen

Als Modelle sich von der Forschung in Produkte ausbreiteten, traf die Sauberkeit der Skalierungsgesetze auf die Rauheit der Aufgaben. Erweiterungen der ursprünglichen Gesetze anerkannten Regimewechsel, Effekte der Datenmischung, Besonderheiten der Kontextlänge und den Unterschied zwischen Gesamt- und aktiven Parametern in sparsamen Netzen. Die Aufmerksamkeit des Feldes wandte sich dem Training mit langen Kontexten zu, Tricks der Längengeneralisierung wie Attention mit linearen Biases (eine Methode, die als Weg eingeführt wurde, um ‘train short, test long’ zu ermöglichen), und den Bedingungen, unter denen diese Tricks hielten. Jede Anpassung kratzte ein wenig vom metaphysischen Glanz der frühen Graphen ab und ersetzte ihn durch lokale Regeln, mit denen Ingenieure tatsächlich leben konnten (🔗).

Eine weitere wichtige Korrektur zielte auf den Begriff der ‘emergent abilities’. Frühe Berichte schienen plötzliche, qualitative Sprünge zu zeigen, sobald Modelle bestimmte Größen überschritten; spätere Analysen demonstrierten, wie Bewertungsentscheidungen und schwellenbasierte Metriken trügerische Klippen erzeugen konnten. Die Entzauberung verletzte die Skalierung nicht; sie domestizierte sie. Indem sie Emergenz als Messartefakt neu beschrieb, bewahrte die Gemeinschaft das Versprechen der Vorhersagbarkeit und senkte die Temperatur der Behauptungen (🔗).

Die Verlagerung des Schicksals: von Größe beim Training zu Zeit bei der Inferenz

Vielleicht die folgenreichste Migration der letzten zwei Jahre war die Verschiebung vom Skalieren des Modells zum Skalieren der Überlegung. Wenn Trainingszeit-Skalierung eine Investition in ein fixes Reservoir an Kompetenz ist, dann ist Inferenzzeit-Skalierung die Entscheidung, bei schwierigeren Prompts mehr Gedankenaufwand zu betreiben. Arbeiten, die Testzeit-Compute ausdrücklich untersuchen—Verzweigen, Verifizieren, mehr Schritte zuweisen, wo Unsicherheit hoch ist—, machen dieselbe Wette wie Suttons Essay, aber mit einer neuen Einheit. Der Knopf ist nicht länger nur Parameter oder Pre-Training-Token; er ist Zeit, die pro Frage bezahlt wird. Als Ingenieurspraxis sieht das so aus, dass Latenz und Qualität entkoppelt werden, statt so zu tun, als passe eine einzige Größe für jeden Fall. Als Diskurs lernt die ‘destiny’-Erzählung, über Allokation statt über Schicksal zu sprechen (🔗).

Vom Master-Signifikanten zum Wartungshandbuch

An diesem Punkt hat ‘scaling is destiny’ drei Arten von Arbeit geleistet. Erstens bot es einer Generation großer Wetten Deckung, indem es Institutionen erlaubte, Forschungsfahrpläne, Hardwarekäufe und Benchmark-Kultur um eine gemeinsame Erwartung von Erträgen zu bündeln. Zweitens, als die Kosten zurückbissen, fügte es sich compute-optimalen Regeln und sparsamer Aktivierung, in der Anerkenntnis, dass die Geschichte der Skalierung in der Sprache der Budgets erzählt werden würde. Drittens lernte es unter Produktzwängen und Sicherheitsbedenken, seitwärts zu gehen, die Größe in Zeit und die Unvermeidlichkeit in Governance zu verwandeln. Auf der Seite sieht das aus wie eine Handvoll Titel, die immer wieder zitiert und neu gelesen werden; in der Praxis sieht es aus wie Dashboards: Kurven für aktive Parameter, für Token, die jede geroutete Expert-Instanz gesehen hat, für den Grenznutzen eines weiteren Inferenzschritts bei einer Klasse von Prompts.

Was Unkundige wissen müssen, um die heutige Literatur zu lesen, ohne sich zu verirren

Die technischen Arbeiten sind nicht esoterisch, sobald man sieht, was sie zu stabilisieren versuchen. Suttons Essay liefert den Instinkt, dass gelernte Systeme bei ausreichendem Compute und dem richtigen Ziel handgefertigte übertreffen (🔗). Die ursprüngliche Arbeit zu Skalierungsgesetzen stellt das quantitative Skelett bereit, das rechtfertigt, das Trainingsregime zu erweitern, wenn Verbesserungen stocken (🔗). Der GPT-3-Bericht gibt den Erträgen ein sichtbares Gesicht, sodass ‘few-shot’ von einem überraschenden Trick zu einem natürlich erwarteten Verhalten wird (🔗). Sparse Activation erlaubt es Ingenieuren, über Kapazität zu sprechen, ohne sie bei jedem Token zu bezahlen (🔗). Compute-optimales Training erklärt, warum viele frühere Modelle nicht nur teuer, sondern schlecht ausbalanciert waren, und bietet eine Abhilfe (🔗). Die ALiBi-Arbeit erklärt, warum Längengeneralisierung nicht immer erfordert, auf den längsten Kontexten zu trainieren, die man verwenden will (🔗). Die ‘Mirage’-Kritik an Emergenz zeigt, warum man Erzählungen plötzlicher Sprünge misstrauen und eine sorgfältige, schwellenbewusste Evaluation bevorzugen sollte (🔗). Schließlich lehren Forschungen und Berichte zur Testzeit-Compute, Zeit als ein Budget erster Ordnung zu behandeln, sodass die nächste Einheit ‘mehr’ dort ausgegeben werden kann, wo die Schwierigkeit am größten ist, statt dort, wo ein Parameterzähler zufällig endet (🔗).

Der diskursive Kern: wie eine Weltanschauung überlebt, indem sie das Budgetieren lernt

Die auf zizekanalysis.com bereits entwickelte Analyse macht einen allgemeinen Punkt, den die Literatur selbst nicht ohne Verlegenheit aussprechen kann: Master-Signifikanten leisten in technischen Feldern reale Arbeit. ‘X is all you need’ klingt wie Prahlerei, funktioniert aber als Koordinationsgerät, das das Zögern lange genug anhält, um eine Pipeline zu bauen. ‘Less is more’ klingt asketisch, funktioniert aber als Trainingsregel, die eine moralische Sprache für die Kürzungen bereitstellt, die Teams unter Zwängen vornehmen müssen. ‘Scaling is destiny’ brauchte beide Verbündeten, um zu bestehen. Zunächst legitimierte es die Kühnheit, größere Modelle auf mehr Token zu trainieren; dann, als Energie-, Latenz- und Opportunitätskosten zunahmen, lernte es, in Verhältnissen, Routen und Schritten zu sprechen. Diese Transformation hält das Zentrum des Projekts intakt. Ohne Metapher gesagt: Der Signifikant begann als Proklamation und endet als Tabellenkalkulation. Der Weg vom einen zum anderen ist kein Verlust an Mut; er ist der Weg, auf dem aus einer Forschungskultur eine Ingenieurskultur wird.

Wo die Geschichte heute steht

Der jüngste Bogen—Testzeit-Compute neben Parameterzahl und Pre-Training-Token zu stellen—verbindet das Alte und das Neue auf eine Weise, die Unkundige sofort spüren können. Er sagt, dass Qualität nicht nur eine Eigenschaft eines eingefrorenen Artefakts ist, sondern eine Wahl, die man im Moment der Nutzung trifft. Das unterscheidet sich von der frühen, berauschenden Phase, als man hoffte, dass Größe allein qualitative Schalter umlegen würde. Es ist auch demokratischer: Selbst kleine oder mittelgroße Modelle können, wenn sie gut entworfen und geroutet sind, auf schwierigen Fällen mit Zeit Fähigkeiten kaufen. In diesem Sinne wurde das ‘Schicksal’ der Skalierung nicht aufgehoben; es wurde lokalisiert. Statt einer einzigen Kurve, die die Zukunft ein für alle Mal erzählt, gibt es überall kleinere Kurven—bei Datenmischungen, bei aktiven Parameterzahlen, bei Verifier-Tiefe versus Halluzination, bei Kontextlänge versus Trainingsrezept—, von denen jede sagt, wohin die nächste Einheit ‘mehr’ gehen sollte. Der Hauptbeitrag der Literatur seit 2020 bestand darin, diese lokalen Gesetze zu entdecken und sie in Formen zu veröffentlichen, die der Rest von uns lesen kann.

Ein Schlusspunkt, der die Tür offen hält

Die titelgetriebenen Geschichten auf zizekanalysis.com fassen, warum das jenseits des Labors zählt. Ein Slogan, der beim ersten Kontakt wie ein Machtspruch wirkt, kann sich als Wartungshandbuch entpuppen, sobald das Feld reift. ‘Scaling is destiny’ begann als eine Weise, weiterzubauen, wenn niemand genau sagen konnte, warum es funktionierte; heute besteht es fort als eine Weise, Aufmerksamkeit, Speicher und Zeit zu budgetieren. Der Beweis liegt nicht in einem einzelnen Paper, sondern darin, wie sich der Diskurs von Metaphysik zu Methode abgekühlt hat: Potenzgesetze wurden zu Einkaufsplänen, Durchbrüche zu Checklisten und Schicksale zu Allokationen. Wenn das weniger romantisch klingt, klingt es auch langlebiger. Die Zukunft, die jene frühen Kurven versprachen, ist nicht verschwunden; sie hat gelernt, Belege aufzubewahren.