[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"glossary-stop-sequence::tr":3,"gloss-cluster-stop-sequence::tr":26,"gloss-next-stop-sequence::tr":9},{"slug":4,"category":5,"name":6,"definition":7,"meta_desc":8,"faq":9,"schema_markup":9,"related":10},"stop-sequence","prompt-eng","Durdurma Dizisi","Durdurma dizisi, model onu ürettiği anda üretimi bitiren bir metin parçasıdır. İstekle birlikte bir veya birkaç tane gönderirsiniz; çözücü eşleşen bir aralık ürettiğinde durur ve durdurma metni genellikle döndürülen tamamlamadan çıkarılır. Var olmasının nedeni, modelin çağıranın yanıtı ne zaman bitmiş saydığına dair güvenilir bir sezgisinin olmamasıdır — kendi haline bırakılırsa bir açıklamaya, ikinci bir örneğe ya da hayali bir sonraki konuşma sırasına devam edebilir — ve işe yarar kısımdan sonra üretilen belirteçlerin de para ve gecikme maliyeti vardır. Tipik kullanımlar dar ve mekaniktir. Bir sınıflandırma veya çıkarım çağrısında durdurma dizisi olarak satır sonu kullanmak tek satırlık yanıtı garantiler. Yinelenen bloklardan kurulu az örnekli bir istemde doğal durdurucu blok ayracıdır, çünkü modelin örüntüyü sürdürme alışkanlığı tam da kesmek istediğiniz şeydir. Sohbet biçimli bir tamamlamada, kullanıcı sırasını başlatan işaret modelin konuşmanın iki yakasını birden yazmasını engeller. İki uyarı. İçerikte meşru olarak geçebilecek bir durdurma dizisi geçerli bir yanıtı yarıda keser — çok satırlı bir çıktı için çıplak satır sonu kötü bir durdurucudur, iç içe JSON için kapanış süslü parantezi kötü bir durdurucudur. Model bittiği için değil kesildiği için durduğundan, yanıtın bitiş nedenini her zaman kontrol edin: kesilmiş bir tamamlamayı tam sanmak, sessizce bozuk veri üretmenin yaygın bir kaynağıdır.","Durdurma dizisi, model onu üretir üretmez üretimi keser; tek satırlık yanıtlarda ve az örnekli bloklarda kullanımı ile kesme riskleri anlatılıyor.",null,[11,14,17,20,23],{"slug":12,"name":13},"delimiter","Ayırıcı (Delimiter)",{"slug":15,"name":16},"json-mode","JSON Modu",{"slug":18,"name":19},"output-formatting","Çıktı Biçimlendirme",{"slug":21,"name":22},"streaming-generation","Akış Tabanlı Üretim",{"slug":24,"name":25},"structured-output","Yapılandırılmış Çıktı",[27,31,34,37,41,44,47,50,53,54,57,60],{"slug":28,"category":5,"name":29,"updated_at":30},"analogical-prompting","Analogical Prompting","2026-08-24T02:46:37+00:00",{"slug":32,"category":5,"name":33,"updated_at":30},"automatic-prompt-optimization","Otomatik Komut Optimizasyonu",{"slug":35,"category":5,"name":36,"updated_at":30},"chain-of-density","Yoğunluk Zinciri (CoD)",{"slug":38,"category":5,"name":39,"updated_at":40},"chain-of-thought-prompting","Chain-of-Thought Prompting (Düşünce Zinciri İstemi)","2026-08-24T02:46:36+00:00",{"slug":42,"category":5,"name":43,"updated_at":30},"chain-of-verification","Chain-of-Verification",{"slug":45,"category":5,"name":46,"updated_at":40},"chunking","Chunking (Parçalama)",{"slug":48,"category":5,"name":49,"updated_at":40},"constrained-decoding","Kısıtlanmış Çözümleme (Constrained Decoding)",{"slug":51,"category":5,"name":52,"updated_at":40},"context-stuffing","Bağlam Doldurma (Context Stuffing)",{"slug":12,"category":5,"name":13,"updated_at":40},{"slug":55,"category":5,"name":56,"updated_at":30},"directional-stimulus-prompting","Directional Stimulus Prompting",{"slug":58,"category":5,"name":59,"updated_at":30},"emotion-prompting","Emotion Prompting",{"slug":61,"category":5,"name":62,"updated_at":40},"few-shot-prompting","Few-Shot Prompting (Az Örnekli İstem)"]