000			04960nam a2200445 i 4500
999			_c200438303 _d56515
003			TR-AnTOB
005			20230908000947.0
007			ta
008			171111s2018 xxu e mmmm 00| 0 eng d
035			_a(TR-AnTOB)200438303
040			_aTR-AnTOB _beng _erda _cTR-AnTOB
041	0		_atur
099			_aTEZ TOBB FBE BİL YL’20 HAR
100	1		_aHarma, Simla Burcu _eauthor _9127971
245	1	0	_aYapay sinir ağları ile makine çevirisinin detaylı başarım analizi / _cSimla Burcu Harma ; thesis advisor Oğuz Ergin.
246	1	1	_aAn in-depth performance analysis of neural machine translation tasks
264		1	_aAnkara : _bTOBB ETÜ Fen Bilimleri Enstitüsü, _c2020.
300			_axiv, 50 pages : _billustrations ; _c29 cm
336			_2rdacontent _btxt _atext
337			_2rdamedia _bn _aunmediated
338			_2rdacarrier _bnc _avolume
502			_aTez (Yüksek Lisans Tezi)--TOBB ETÜ Fen Bilimleri Enstitüsü Ocak 2020
520			_aTeknoloji çağında yaşıyoruz ve son on yılda Yapay Zeka üzerine en çok çalışılan teknoloji olmuştur. Sayısız alanda uygulaması bulunmakla birlikte, Yapay Sinir Ağları ile Makine Çevirisi (YMÇ) temel araştırma alanlarından birisidir. Google, Facebook, Amazon, Microsoft, Yandex gibi birçok büyük şirket ürünlerinde YMÇ kullanmaktadır ve YMÇ'nin kullanıcılara servis olarak sunulması son zamanlarda benimsenen bir yöntem olmuştur. Bu servislerin, kullanıcı memnuniyeti açısından, hız ve çeviri kalitesi başta olmak üzere bazı kısıtları sağlamaları gerekmektedir. YMÇ modellerini hızlandır- mak konusunda birçok çalışma yapılmıştır, ancak bildiğimiz kadarıyla bu çalışmaların hiçbiri detaylı başarım/zaman analizinde bulunmamıştır. Bu çalışmada en gelişmiş YMÇ modellerinden birisi olan, kodlayıcı-kodçözücü yapısını ilgi mekanizmasıyla birleştiren Dönüştürücü modeli ile çalışılmıştır. Dönüştürücü'nün etrafına bir mikroservis kurulmuş ve sistemin darboğazının modelin kendisi olduğu gösterilmiştir. Bunun üzerine temel yapılandırma parametrelerinin değişimiyle deneyler yapılmış ve bu parametrelerin başarımı hassas bir şekilde etkilediği gözlenmiştir. Bunun üzerine modelin her bir bileşeninin CPU ve GPU'da detaylı zaman dökümü çıkarılmış ve en verimsiz aşamanın ışın araması olduğu gösterilmiştir. Daha sonra ışın aramasının daha iyi anlaşılması adına her bir adımını gösteren zaman dökümü çıkarılmıştır. Ayrıca, ışın boyutunun BLEU skorunu sadece kelime-bazında etkilediği, türce-bazında bir etkisinin olmadığı gözlemlenmiştir. Son olarak kelime-hazinesi büyüklüğünün ışın aramasının başarımında büyük rolü olduğu gösterilmiştir.
520			_aWe live in the technology era and over the last decade Artificial Intelligence (AI) has been the most focused technology. It has applications in countless topics and neural machine translation (NMT) is one of the major research areas. Many big companies like Google, Facebook, Amazon, Microsoft, Yandex deploy NMT in their production systems and NMT services has become popular lately. These services need to provide some constraints, especially speed and translation quality, for user satisfaction. There has been significant amount of work on accelerating NMT models however to the best of our knowledge, there is no detailed research giving a detailed performance analysis of each step in a model. In this work, one of the state-of-the-art models the Transformer is used. It has encoder-decoder architecture with an additional attention mechanism. A microservice is implemented on top of the Transformer model and it is showed that the bottleneck is the model itself. Then, several experiments with different configuration values has been conducted and it is observed that the performance of the model is highly sensitive to the changes in these values. A detailed performance breakdown of the model in CPU and GPU show that beam search is a big source of inefficiency. So a detailed time breakdown of the beam search is obtained in order to have a better understanding. Additionally, it is observed that the beam size only affects BLEU score at word level, and not at token level. Finally, it is showed that the vocabulary size has a major role on the performance of the beam search.
650		7	_aTezler, Akademik _932546
653			_aMakine Çevirisi
653			_aMikroservisler
653			_aYapay Sinir Agları
653			_aDerin Öğrenme
653			_aPerformans Analizi
653			_aNeural Machine Translation
653			_aMicroservices
653			_aNeural Network
653			_a Deep Learning
653			_aPerformance Analysis
700	1		_aErgin, Oğuz _936153 _eadvisor
710			_aTOBB Ekonomi ve Teknoloji Üniversitesi. _bFen Bilimleri Enstitüsü _977078
942			_cTEZ _2z