tag Chain of Thought
Test-Time Compute (Test Anı Hesaplama)
Bu sayfada Chain of Thought (Test-Time Compute (Test Anı Hesaplama)) etiketi ile işaretlenmiş 3 yapay zeka kavramını bulabilirsiniz.
Test zamani hesaplama (test-time compute veya inference-time compute), bir yapay zeka modelinin cikarsama (inference) asamasinda daha fazla hesaplama kaynagi kullanarak dogrulugunu artirma yaklasimidır. Egitim sirasında sabitlenen parametreler sonrasinda modelin daha fazla 'dusunme' suresi veya daha fazla hesaplama butcesi ayrılarak daha iyi sonuclar uretmesi hedefler. Bu kavram, OpenAI'nin o1 modeliyle genis kitlelerce bilinir hale gelmistir. o1, kullanicinin gorunmez bir 'dusunce zinciri' (chain of thought) araciligiyla zor problemler uzerinde daha uzun hesaplama yapar. Matematiksel kanit, karmasik kod yazimi veya cok adimli mantik gorevi gibi senaryolarda o1'in ekstra cikarsama suresi dogruluğu belirgin sekilde arttirir. Test zamani hesaplamanin ana yontemleri sunlardir: zincir dusunce (chain-of-thought) gerceklestirme — modelin yanit vermeden once ara akil yurutme adimlarini yazmasini saglamak; arama (search) — Monte Carlo Tree Search veya beam search ile cok sayida olasi yanit yolunu kesfetmek; oylama (voting / majority voting) — birden fazla yanit uretip cogunluk oylamasiyla en uygun sekilde secmek; revizy on — modelin kendi yanıtini daha sonra gozden gecirip geri bildirim vermesi. Test zamani hesaplama, 'olcekleme yasalarinin' (scaling laws) yeni bir boyutudur. Geleneksel olcekleme yasalari egitim veri buyuklugu ve model parametresi sayısıyla ilgilenirken test zamani olcekleme cikarsama butcesiyle ilgilenmektedir. Bu yaklasim, daha ucuz ve kucuk modellerin daha guclu modellere kıyasla uzun cikarsama butcesiyle rekabetci sonuclar uretebilecegini gostermistir.
Test-Time Compute (Test Anı Hesaplama)
Test zamani hesaplama (test-time compute veya inference-time compute), bir yapay zeka modelinin cikarsama (inference) asamasinda daha fazla hesaplama kaynagi kullanarak dogrulugunu artirma yaklasimidır. Egitim sirasında sabitlenen parametreler sonrasinda modelin daha fazla 'dusunme' suresi veya daha fazla hesaplama butcesi ayrılarak daha iyi sonuclar uretmesi hedefler. Bu kavram, OpenAI'nin o1 modeliyle genis kitlelerce bilinir hale gelmistir. o1, kullanicinin gorunmez bir 'dusunce zinciri' (chain of thought) araciligiyla zor problemler uzerinde daha uzun hesaplama yapar. Matematiksel kanit, karmasik kod yazimi veya cok adimli mantik gorevi gibi senaryolarda o1'in ekstra cikarsama suresi dogruluğu belirgin sekilde arttirir. Test zamani hesaplamanin ana yontemleri sunlardir: zincir dusunce (chain-of-thought) gerceklestirme — modelin yanit vermeden once ara akil yurutme adimlarini yazmasini saglamak; arama (search) — Monte Carlo Tree Search veya beam search ile cok sayida olasi yanit yolunu kesfetmek; oylama (voting / majority voting) — birden fazla yanit uretip cogunluk oylamasiyla en uygun sekilde secmek; revizy on — modelin kendi yanıtini daha sonra gozden gecirip geri bildirim vermesi. Test zamani hesaplama, 'olcekleme yasalarinin' (scaling laws) yeni bir boyutudur. Geleneksel olcekleme yasalari egitim veri buyuklugu ve model parametresi sayısıyla ilgilenirken test zamani olcekleme cikarsama butcesiyle ilgilenmektedir. Bu yaklasim, daha ucuz ve kucuk modellerin daha guclu modellere kıyasla uzun cikarsama butcesiyle rekabetci sonuclar uretebilecegini gostermistir.
ReAct (Akıl Yürütme + Eylem)
ReAct (Reasoning + Acting), büyük dil modellerinin (LLM) akıl yürütme izlerini (reasoning traces) ve eylemleri (actions) birbirine kenetleyerek ürettiği bir prompting çerçevesidir. Shunyu Yao ve arkadaşları tarafından 2022 yılında yayımlanan "ReAct: Synergizing Reasoning and Acting in Language Models" makalesiyle tanıtılmıştır. Geleneksel zincir-düşünce (Chain-of-Thought) prompting'i yalnızca dahili akıl yürütmeye dayanırken, ReAct modelin aynı zamanda harici araçlarla (web arama, hesap makinesi, veritabanı sorgusu) etkileşime girmesine olanak tanır. Her adımda model önce bir düşünce üretir (Thought), ardından bir eylem gerçekleştirir (Action), sonra bu eylemin sonucunu gözlemler (Observation) ve döngü tekrarlanır. ReAct döngüsü şu şekilde işler: 1) Model mevcut bağlamı değerlendirerek sıradaki adım için bir plan düşüncesi (Thought) üretir. 2) Bir araç çağrısı veya başka bir eylem (Action) tanımlar. 3) Araçtan dönen sonucu gözlemler (Observation). 4) Gözlemi bağlama ekleyerek yeni bir Thought üretir. Bu döngü görev tamamlanana kadar devam eder. ReAct, AI ajan çerçevelerinin (LangChain, LlamaIndex, OpenAI Agents, Google Vertex AI Agents) temel akıl yürütme stratejisi olarak yaygınlaşmıştır. Özellikle açık uçlu soru cevaplama, olgusal doğrulama (fact-checking) ve çok adımlı problem çözmede saf CoT'a kıyasla belirgin doğruluk artışı sağlar. Modelin hem düşüncesini hem de eylemini izlenebilir kılması, hata ayıklamayı ve güvenilirliği artırır.
Prompt Engineering (Prompt Mühendisliği)
Prompt mühendisliği (İngilizce: prompt engineering), yapay zeka dil modellerinden (ChatGPT, Claude, Gemini, LLaMA vb.) istenen kalitede, doğrulukta ve belirli bir formatta yanıt almak amacıyla girdi metnini yapılandırma, optimize etme ve sistematik biçimde test etme bilimidir. 2020'lerden itibaren büyük dil modellerinin (LLM) yaygınlaşmasıyla birlikte önem kazanan bu alan, kullanıcının sorusunu veya talebini yapay zekanın en iyi anlayacağı biçime dönüştürmekle ilgilenir. Aynı yapay zeka modelini kullanan iki kişi çok farklı sonuçlar alabilir; bu farkın temel nedeni prompt kalitesidir. İyi tasarlanmış bir prompt, model ağırlıklarında herhangi bir değişiklik yapmadan performansı yüzde otuz ila iki yüz arasında iyileştirebilir. Etkili bir prompt dört temel bileşen içerir: Görev (ne yapılması gerektiğinin net tanımı), Bağlam (modele arka plan bilgisi sağlamak), Veri (işlenecek girdi) ve Format (çıktının nasıl sunulması gerektiği). Bu bileşenler bir araya geldiğinde model, kullanıcının gerçek amacını çok daha iyi kavrar. Başlıca teknikler şunlardır: Sıfır atış (zero-shot) prompting, hiçbir örnek vermeden doğrudan soru sormaktır. Az atış (few-shot) prompting, iki ile beş arası örnek göstererek istenen çıktı formatını modele öğretir. Zincir düşünce (chain-of-thought) prompting, modeli adım adım akıl yürütmeye yönlendirir; özellikle matematik ve mantık problemlerinde doğruluğu ciddi ölçüde artırır. Rol prompting ise modele belirli bir kimlik veya uzman rolü atayarak yanıt tonunu ve derinliğini şekillendirir. İleri teknikler arasında öz-tutarlılık (self-consistency) — aynı promptu birden fazla kez çalıştırıp en sık sonucu seçme —, düşünce ağacı (tree of thoughts) ve otomatik prompt optimizasyonu (APO) yer almaktadır. Sistem promptları ve kullanıcı promptlarının ayrımı, özellikle API entegrasyonlarında kritik bir tasarım kararıdır. 2024 itibarıyla büyük teknoloji şirketleri yıllık 175.000–335.000 USD aralığında Prompt Mühendisi pozisyonları açmaktadır. Yazılım geliştirme, içerik üretimi, hukuk, finans ve eğitim gibi pek çok sektörde prompt optimizasyonu rekabet avantajı haline gelmiştir. Türkiye'de de YZ danışmanlık firmaları ve kurumsal dijital dönüşüm projeleri kapsamında prompt mühendisliği talebi artmaktadır. Önemli yazım notu: "Promt" yaygın bir hatadır; doğrusu "prompt"tur. Türkçe karşılığı "istem" veya "komut" olarak önerilse de sektörde İngilizce haliyle kullanılmaktadır.