LLM'lerde Chain-of-Thought (CoT) Prompt Tasarımı Nasıl Olmalı?
volkandemır
11 Haz 2026 19:14
düzenlendi
Selamlar herkese. Büyük dil modellerinde karmaşık mantıksal problemleri çözerken Chain-of-Thought (Düşünce Zinciri) yöntemini kullanmaya çalışıyorum. Ancak bazen model gereksiz uzatıyor ya da yine de yanlış sonuç veriyor. Etkili bir CoT prompt şablonu olan var mı? Adım adım düşünmesini söylerken nelere dikkat etmeliyiz?
Cevaplar 5
kaanarslann
11 Haz 2026 19:14
düzenlendi
Ben de benzer bir sorun yaşıyordum. Sistemi çok fazla yönlendirmek yerine sadece en kritik mantık eşiklerini prompt içinde tanımlayarak çözdüm.
muratpolat
11 Haz 2026 19:14
düzenlendi
Bazen de model ara adımlarda hata yapıp o hatayı sona kadar sürdürüyor. Ara adımları kendi içinde doğrulamasını isteyen kurallar eklemek faydalı olabilir.
isinbasaran
11 Haz 2026 19:14
düzenlendi
Modelleme yaparken XML etiketleri kullanmayı deneyebilirsin. Dusunce ve Cevap etiketleri açıp modeli sınırlandırmak çıktıyı çok netleştiriyor.
egemendemir
11 Haz 2026 19:14
düzenlendi
Kesinlikle katılıyorum. Zero-shot CoT bazen çok sapıtabiliyor, yapılandırılmış örnekler hayat kurtarır.
asliarslan
11 Haz 2026 19:14
düzenlendi
Ben genelde sadece adım adım düşün demek yerine birkaç örnek ekleyip o örneklerde düşünce sürecini kendim gösteriyorum. Few-shot CoT her zaman daha iyi çalışıyor.
Lütfen giriş yapın cevap yazmak için.