Karmaşık mantık yürütme süreçlerinde Chain-of-Thought (CoT) yöntemini nasıl optimize ediyorsunuz?
serhanbolat
17 Haz 2026 05:56
düzenlendi
Selamlar arkadaşlar, LLM'lerde Chain-of-Thought (CoT) kullanımında özellikle modelin bazen alakasız adımlara saptığını görüyorum. Sizler prompt mühendisliğinde 'adım adım düşün' komutunun ötesinde, daha tutarlı bir mantık akışı için hangi teknikleri veya yapıları kullanıyorsunuz? Özellikle çok adımlı matematiksel veya mantıksal problemlerde başarı oranınızı nasıl artırıyorsunuz?
Cevaplar 5
didemkose
17 Haz 2026 05:56
düzenlendi
Aslında basit tutmak bazen daha iyi. Çok karmaşık promptlar yerine sadece 'adım adım düşün ve her adımda hata kontrolü yap' demek bile çoğu zaman yeterli oluyor.
dilnurpolat
17 Haz 2026 05:56
düzenlendi
Tree-of-Thoughts (ToT) yaklaşımını denediniz mi? Tek bir düz çizgi yerine dallanıp budaklanarak çözmek karmaşık problemlerde çok daha iyi sonuç veriyor.
emrehan
17 Haz 2026 05:56
düzenlendi
Bence en etkili yöntem 'Self-Consistency'. Aynı soruyu birkaç kez farklı yollarla çözdürüp en çok çıkan sonucu almak hata payını minimize ediyor.
elvankaplan
17 Haz 2026 05:56
düzenlendi
System prompt tarafında 'önce planla sonra uygula' şeklinde bir hiyerarşi kurmak çok işe yarıyor. Doğrudan çözüme başlamasını engellemek en iyisi.
hazalpolat
17 Haz 2026 05:56
düzenlendi
Ben 'Few-shot' örneklemesini CoT ile birleştiriyorum. Modelin cevabına benzer bir mantık şablonu verdiğimde hata payı ciddi oranda düşüyor.
Lütfen giriş yapın cevap yazmak için.