ChatGPT Arayüzü Neden Kontekst Sınırına Ulaşmadan Yavaşlıyor?

ChatGPT Arayüzü Neden Kontekst Sınırına Ulaşmadan Yavaşlıyor?

ChatGPT ile uzun süreli sohbetler yapan kullanıcılar, modelin cevap verme hızında bir düşüş olmadığını, ancak arayüzün kendisinin yavaşladığını fark ediyor. Klavyeden yazarken gecikmeler, metinlerin yavaşça belirmesi, sayfa kaydırmasının titrekleşmesi hatta tarayıcı sekmesinin kısa süreli donması — bu belirtiler, 30-60 bin token civarında bir kontekst boyutuna ulaşıldığında başlıyor. İlginç olan, bu durumun OpenAI’nin açıkça belirttiği 128K veya 32K tokenlik kontekst sınırlarının çok öncesinde ortaya çıkması.

Neden Model Değil, Arayüz Sorun?

Bu sorunun model tabanlı bir sınırlama olmadığını anlamak çok önemli. ChatGPT’nin arka uçta çalışan büyük dil modeli (LLM), belki de 100 bin tokeni kolayca işliyor. Ancak kullanıcıya gösterilen arayüz — yani web tarayıcınızda gördüğünüz, tıkladığınız, yazdığınız, kaydırdığınız ekran — tamamen farklı bir katman. Bu katman, React tabanlı bir frontend mimarisiyle çalışıyor ve her yeni mesaj, her yanıt, her metin parçası DOM (Document Object Model) ağacına ekleniyor. Yani, sohbetiniz 50 sayfa uzunluğunda hale geldikçe, tarayıcınızın belleğinde 50 sayfalık metin, biçimlendirme, renk kodları, syntax highlighter etiketleri, etkileşim düğümleri ve dinamik olay dinleyicileri birikiyor.

DOM Ağaçları ve Bellek Patlaması

Modern web uygulamaları, veri değiştiğinde sadece gerekli parçaları günceller — bu, React’in ‘reconciliation’ süreci olarak bilinir. Ancak bu süreç, 10.000 öğeden fazla DOM elemanı varsa hızla bozulmaya başlar. ChatGPT’de her mesaj, bir div bloğu, bir paragraf, bir kod bloğu, bir buton, bir yanıt göstergesi, bir zaman damgası ve hatta görsel bir simgeyle birlikte DOM’a eklenir. 60 bin tokenlik bir sohbet, 500-1000 DOM öğesi bile olabilir. Bu sayı, tarayıcıların ideal performans sınırını aşar. Sonuç? Tarayıcı, her tuşa basışta, her kaydırma hareketinde, bu ağaç üzerindeki tüm düğümleri kontrol etmek zorunda kalır. Bu, CPU ve RAM üzerindeki yükü patlatır.

Syntax Highlighting: Görünmeyen Kötülük

Bir diğer gizli suçlu, kod bloklarının renklendirilmesi. ChatGPT, her kod parçasını otomatik olarak syntax highlighter ile renklendirir. Bu, kullanıcı deneyimi açısından harika, ancak her kod bloğu, 50-200 DOM elemanına dönüşebilir. Bir sohbette 10 tane kod bloğu varsa, bu 1000+ ekstra eleman demektir. Bu elemanlar, her yenilemede yeniden işlenir, her kaydırmada yeniden hesaplanır. Firefox veya Chrome’un geliştirici araçlarında bu durumu izlerseniz, DOM ağacının büyüklüğüne ve ‘reflow’ işlemlerine dikkat edin — özellikle uzun sohbetlerde bu işlemler saniyelerce sürebilir.

Bellek Sızıntısı mı, Yoksa Tasarım Kısıtlaması mı?

Bazı kullanıcılar, bu yavaşlamanın ‘bellek sızıntısı’ (memory leak) olduğunu düşünüyor. Ancak teknik analizler, bu durumun daha çok ‘tasarım tercihi’ olduğunu gösteriyor. OpenAI, arayüzü hızlı ve basit tutmak için, eski mesajları silmek yerine, tüm geçmişe erişim sağlamayı tercih etti. Bu, kullanıcı deneyimi açısından akıllıca bir karar — çünkü kullanıcılar geçmişe dönebilir, metinleri kopyalayabilir, düzeltmeler yapabilir. Ancak bu esneklik, teknik olarak maliyetli. Mobil cihazlarda veya düşük performanslı bilgisayarlarda bu durum, hemen hissedilir. 8 GB RAM’li bir laptop, 50 bin tokenlik bir sohbeti işlerken, tarayıcı belleği 1.5 GB’a kadar yükselebilir. Bu, Chrome’un kendi bellek yönetimiyle bile çatışır.

Ne Yapılabilir? Ne Yapılıyor?

Şu ana kadar OpenAI, bu sorunu resmi olarak tanımadı. Ancak kullanıcıların Reddit ve Twitter’da paylaştığı deneyimler, bu durumun yaygın olduğunu gösteriyor. Geliştiriciler, bazı çözüm önerilerinde bulunuyor: mesajları ‘düşük ağırlıklı’ olarak saklamak, kod bloklarını statik görsellere dönüştürmek, DOM öğelerini lazy-load etmek, ya da belirli bir sınırda (örneğin 20K token) eski mesajları özetleyip saklamak. Ancak bu çözümler, kullanıcı deneyimini kısıtlayabilir. Özetle, OpenAI’nin ‘tüm geçmişe erişim’ felsefesi, teknik olarak sınırların ötesinde bir maliyetle çalışmak zorunda.

Ne Anlama Geliyor?

Bu durum, sadece bir teknik sorun değil — bir felsefi çatışma. Yapay zekâ sistemleri, artık sadece ‘doğru cevap vermek’le kalmıyor; ‘insan gibi davranmak’ da gerekiyor. İnsanlar, uzun sohbetlerde geçmişe döner, detaylara bağlanır, tekrarlar yapar. ChatGPT, bu insan davranışını taklit ederken, tarayıcıların teknik sınırlarını zorluyor. Sonuç? Biz, AI ile konuşurken, aslında tarayıcımızla mücadele ediyoruz. Bu, AI’nın sınırlarının değil, insan-AI etkileşiminin mimarisinin sınırlarını gösteriyor. Gelecekte, bu tür sorunlar çözülecek. Ama şu anda, uzun sohbetler için bir ‘kayıt’ özelliği istiyorsanız, belki de bir not defteri açmak daha akıllıca olabilir.