[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"glossary-hallucination::tr":3,"gloss-cluster-hallucination::tr":23,"gloss-next-hallucination::tr":9},{"slug":4,"category":5,"name":6,"definition":7,"meta_desc":8,"faq":9,"schema_markup":9,"related":10},"hallucination","core-ai","Halüsinasyon","Halüsinasyon, bir LLM'in akıcı, kendinden emin ve dilbilgisi açısından doğru ama gerçek dışı, uydurma veya hiçbir gerçek kaynakla desteklenmeyen metin üretmesidir — var olmayan bir alıntı uydurmak, yanlış bir istatistik ifade etmek veya asla yapılmamış bir API metodunu kendinden emin şekilde tarif etmek gibi. Halüsinasyonlar, LLM'lerin gerçek doğrulayan bir zemin-doğrusu veritabanına sahip doğruluk denetçileri değil, makul görünen metin üretmeye optimize edilmiş bir sonraki-token tahmincileri olmasından kaynaklanır; bir model bir yanıtı \"bilmediğinde\", güvenilir şekilde \"bilmiyorum\" demez — bunun yerine genellikle istatistiksel olarak en olası görünen yanıtı üretir, ki bu tamamen uydurma olabilir. Bu, özellikle düzenlenmiş veya yüksek riskli bağlamlarda (hukuk, tıp, finans, destek) yapay zeka özellikleri sunan SaaS geliştiricileri için en büyük güven ve sorumluluk riskidir. İyi belgelenmiş, gerçek dünyadan bir örnek: bir hukuk ekibi, bir mahkeme dilekçesi taslağı hazırlamak için ChatGPT'yi kullanırken, modelin tamamen uydurduğu, makul görünen dava isimleri ve dosya numaralarıyla birlikte birkaç mahkeme kararına atıfta bulunan bir dilekçe sundu — bu davalar mevcut değildi ve yaptırımlarla sonuçlandı. Geliştiricilerin üretimde gerçekten kullandığı azaltma yöntemleri: çıktıları RAG aracılığıyla geri getirilen kaynak dokümanlara dayandırmak (ve modele yalnızca sağlanan bağlamdan yanıt vermesini, bağlam yanıtı içermediğinde reddetmesini talimatlandırmak); gerçeklere dayalı görevler için sıcaklığı (temperature) düşürerek yaratıcı sapmayı azaltmak; her iddianın kullanıcının doğrulayabileceği bir kaynağa bağlanması için alıntı gereksinimleri eklemek; ilk modelin çıktısını kullanıcıya göstermeden önce geri getirilen gerçeklerle karşılaştırmak üzere koruma önlemleri (guardrails) veya ikinci bir \"doğrulayıcı\" LLM çağrısı kullanmak; ve kullanıcıların çıktıya aşırı güvenmemesi için net kullanıcı deneyimi sinyalleri (güven göstergeleri, \"yapay zeka tarafından üretildi, lütfen doğrulayın\" uyarıları). Mevcut hiçbir azaltma yöntemi halüsinasyonu tamamen ortadan kaldırmaz — bu, yamalanabilecek bir hata değil, bu modellerin metin üretme biçiminin bir özelliğidir — bu yüzden üretim sistemleri belirli bir halüsinasyon oranını varsaymalı ve buna göre doğrulama\u002Fgeri dönüş yolları tasarlamalıdır, özellikle yanlış çıktının gerçek bir maliyeti olduğu her yerde. Halüsinasyon oranları görev türüne göre anlamlı şekilde değişir ve göndermeden önce kıyaslanmaya değerdir: açık uçlu yaratıcı görevler tasarım gereği bir miktar uydurmayı tolere ederken, gerçek arama, sayısal çıkarım ve alıntı görevleri neredeyse sıfır halüsinasyon toleransı gerektirir çünkü kullanıcılar çıktıyı zemin gerçeği olarak kabul edip ona göre hareket edecektir. Kullanışlı bir üretim kalıbı öz-tutarlılık kontrolüdür — modele aynı soruyu birden çok kez (veya biraz farklı ifadelerle) sormak ve yanıtlar arasındaki tutarsızlığı düşük güven sinyali olarak işaretlemek; çünkü bir gerçek konusunda gerçekten emin olan bir model tutarlı yanıt verme eğilimindeyken, halüsinasyon gören bir model genellikle denemeler arasında uydurma yanıtını değiştirir.","Halüsinasyon, bir LLM'in kendinden emin ama gerçek dışı veya uydurma çıktısıdır — üretim yapay zeka özelliklerindeki temel güvenilirlik riski.",null,[11,14,17,20],{"slug":12,"name":13},"grounding","Temellendirme (Grounding)",{"slug":15,"name":16},"guardrails","Koruma Bariyerleri (Guardrails)",{"slug":18,"name":19},"retrieval-augmented-generation","Geri Getirme Destekli Üretim (RAG)",{"slug":21,"name":22},"temperature","Sıcaklık (Temperature)",[24,28,32,36,39,42,45,48,51,54,57,60],{"slug":25,"category":5,"name":26,"updated_at":27},"agentic","Agentic AI (Ajan Tabanlı Yapay Zeka)","2026-08-24T02:46:36+00:00",{"slug":29,"category":5,"name":30,"updated_at":31},"alignment-tax","Hizalama Vergisi (Alignment Tax)","2026-08-24T02:46:37+00:00",{"slug":33,"category":5,"name":34,"updated_at":35},"artificial-intelligence","Yapay Zekâ (AI)","2026-08-24T02:46:38+00:00",{"slug":37,"category":5,"name":38,"updated_at":27},"attention","Attention (Dikkat Mekanizması)",{"slug":40,"category":5,"name":41,"updated_at":35},"beam-search","Işın Arama (Beam Search)",{"slug":43,"category":5,"name":44,"updated_at":31},"benchmark-contamination","Kıyaslama Kirlenmesi (Benchmark Contamination)",{"slug":46,"category":5,"name":47,"updated_at":31},"catastrophic-forgetting","Felaketvari Unutma (Catastrophic Forgetting)",{"slug":49,"category":5,"name":50,"updated_at":35},"computer-vision","Bilgisayarlı Görü",{"slug":52,"category":5,"name":53,"updated_at":31},"constitutional-ai","Anayasal Yapay Zekâ (Constitutional AI)",{"slug":55,"category":5,"name":56,"updated_at":27},"context-window","Bağlam Penceresi (Context Window)",{"slug":58,"category":5,"name":59,"updated_at":35},"deep-learning","Derin Öğrenme",{"slug":61,"category":5,"name":62,"updated_at":27},"diffusion-model","Difüzyon Modeli (Diffusion Model)"]