Generative AI & LLM

Self-consistency prompting, LLM'lerin akıl yürütme doğruluğunu artıran güçlü bir tekniktir. Bu rehberde, yöntemin nasıl uygulanacağını, en iyi pratikleri ve yaygın hataları adım adım öğrenin.

GPT-4o ve Claude 3.5 Sonnet arasındaki farkları kodlama, yaratıcılık, mantık yürütme ve maliyet gibi kriterlerle karşılaştırın. Hangi modelin hangi görevde öne çıktığını öğrenin.

Chain-of-Thought (CoT) prompting, büyük dil modellerinin karmaşık mantıksal akıl yürütme gerektiren görevlerde adım adım düşünmesini sağlar. Bu rehberde CoT'nin ne olduğu, nasıl çalıştığı, zero-shot ve few-shot varyantları ve en iyi uygulamaları anlatılıyor.

Fine-tuning ve RAG arasındaki farkları, avantajları ve kullanım senaryolarını karşılaştırmalı olarak keşfedin. Hangi durumda hangi yöntemin daha etkili olduğunu öğrenin.

Prompt injection, LLM'leri hedef alan bir güvenlik açığıdır. Bu yazıda, prompt injection türlerini, risklerini ve korunma yöntemlerini adım adım öğrenin.

Prompt chaining, büyük dil modelleriyle karmaşık görevleri alt adımlara bölerek daha doğru ve güvenilir sonuçlar almanızı sağlar. Bu rehberde, zincirleme prompt yapısının temellerini, uygulama adımlarını ve yaygın hataları detaylandırıyoruz.

LLM'lerde sıcaklık (temperature) ve top-p (nucleus) sampling, çıktıların yaratıcılık ve tutarlılık dengesini belirler. Hangi parametrenin ne zaman kullanılacağını öğrenin.

Chain-of-Thought (CoT) prompting, büyük dil modellerine adım adım düşünme adımları üreterek karmaşık problemleri çözmeyi öğreten bir tekniktir. Bu yazıda CoT'nin ne olduğu, nasıl uygulanacağı ve hangi durumlarda etkili olduğu anlatılmaktadır.

Few-shot ve zero-shot prompting arasındaki farkları, hangi durumda hangisinin tercih edilmesi gerektiğini ve her iki yöntemin avantajlarını örneklerle açıklıyoruz.

Role prompting ile büyük dil modellerine (LLM) uzman, danışman veya yaratıcı gibi roller vererek çıktı kalitesini nasıl artıracağınızı öğrenin. Pratik örnekler ve yaygın hatalarla birlikte.