[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"glossary-prompt-ensembling::tr":3,"gloss-cluster-prompt-ensembling::tr":23,"gloss-next-prompt-ensembling::tr":9},{"slug":4,"category":5,"name":6,"definition":7,"meta_desc":8,"faq":9,"schema_markup":9,"related":10},"prompt-ensembling","prompt-eng","Prompt Ensembling","Prompt ensembling (komut topluluğu), aynı görevi birkaç farklı komuttan geçirir — değişik ifade, biçim, persona ya da örnek kümeleriyle — sonra çıktıları birleştirir; sınıflandırmada genellikle çoğunluk oyuyla, üretimde ise harmanlayarak. Fikir klasik model topluluğundan gelir: bağımsız ve çeşitli \"oy verenler\" birbirinin kendine özgü hatalarını götürür, böylece birleşik yanıt daha sağlam ve tek bir komutun kaprislerine daha az duyarlı olur. Tek bir komuttan birden çok akıl yürütme yolu örnekleyen self-consistency'den farkı şudur: burada çeşitlilik komutların kendisinden gelir. SaaS geliştiricileri için, kör noktaların pahalıya patladığı yüksek değerli kararlarda — içerik denetimi, lead skorlama, veri çıkarımı — güvenilirlik satın almanın bir yoludur. Bariz bedel şudur: N komut, N kat çağrı, token ve gecikme demektir; bu yüzden gerçek zamanlı deneyim yerine genellikle çevrimdışı ya da toplu iş hatlarında kullanılır veya sonraki değerlendirme için güvenilir bir \"gümüş\" veri kümesi oluşturmak için tercih edilir. Ayrıca artık tek yerine birkaç varyantı bakımlayıp sürümlediğiniz için komut yönetimini de karmaşıklaştırır.","Prompt ensembling, aynı görevi birkaç farklı komuttan geçirip sonuçları birleştirir: sınıflandırmada çoğunluk oyu, üretimde harmanlama uygulanır.",null,[11,14,17,20],{"slug":12,"name":13},"llm-as-judge","Hakem Olarak LLM (LLM-as-Judge)",{"slug":15,"name":16},"prompt-testing","Prompt Testi (İstem Testi)",{"slug":18,"name":19},"self-consistency","Self-Consistency (Öz Tutarlılık)",{"slug":21,"name":22},"temperature","Sıcaklık (Temperature)",[24,28,31,34,38,41,44,47,50,53,56,59],{"slug":25,"category":5,"name":26,"updated_at":27},"analogical-prompting","Analogical Prompting","2026-08-24T02:46:37+00:00",{"slug":29,"category":5,"name":30,"updated_at":27},"automatic-prompt-optimization","Otomatik Komut Optimizasyonu",{"slug":32,"category":5,"name":33,"updated_at":27},"chain-of-density","Yoğunluk Zinciri (CoD)",{"slug":35,"category":5,"name":36,"updated_at":37},"chain-of-thought-prompting","Chain-of-Thought Prompting (Düşünce Zinciri İstemi)","2026-08-24T02:46:36+00:00",{"slug":39,"category":5,"name":40,"updated_at":27},"chain-of-verification","Chain-of-Verification",{"slug":42,"category":5,"name":43,"updated_at":37},"chunking","Chunking (Parçalama)",{"slug":45,"category":5,"name":46,"updated_at":37},"constrained-decoding","Kısıtlanmış Çözümleme (Constrained Decoding)",{"slug":48,"category":5,"name":49,"updated_at":37},"context-stuffing","Bağlam Doldurma (Context Stuffing)",{"slug":51,"category":5,"name":52,"updated_at":37},"delimiter","Ayırıcı (Delimiter)",{"slug":54,"category":5,"name":55,"updated_at":27},"directional-stimulus-prompting","Directional Stimulus Prompting",{"slug":57,"category":5,"name":58,"updated_at":27},"emotion-prompting","Emotion Prompting",{"slug":60,"category":5,"name":61,"updated_at":37},"few-shot-prompting","Few-Shot Prompting (Az Örnekli İstem)"]