Chain-of-Thought prompting hala etkili mi, yoksa modern modellerle gerek kalmadı mı?

Few-shot >> zero-shot, hala kritik. Modelin output formatını öğrenmesi için 2-5 örnek vermek doğruluğu %20-40 artırır.

RAG mimarisi tasarlarken documentation çoğu zaman güncel olmuyor, GitHub Issues bakın.

Reasoning modeller (o1, o3, Claude with thinking): CoT'u internal yapıyorlar, explicit CoT'a gerek yok. Maliyetli ama difficult problem'lerde değer.

Self-consistency: aynı CoT'u 5-10 kez çalıştır, majority vote ile cevap seç. Math problemlerde %15-20 accuracy artışı.

Hukuk teknolojisi projemizde kullanıcı feedback loop'u kurmak proje değerini katlar.

ReAct (Reason + Act): agent tool kullanması gerekiyorsa hala best practice. Manuel CoT'u tool calling'le birleştirir.

DSPy framework: prompt optimization'ı otomatikleştirir. Manual prompt yazmak yerine programmatic karar verir.

Çok faydalı bir cevap, teşekkürler. Türkiye'de Llama 3 fine-tune'ları gerçekten konuşuyor.

Tree of Thoughts (ToT): planlama gerektiren görevlerde, çok dallanan karar ağacında yararlı. Single CoT'tan 3-5x compute pahalı ama complex task'larda değer.

Tavsiye: önce zero-shot dene, yetersizse few-shot ekle, yine olmazsa CoT, en son ToT veya self-consistency.

İlk denememde vLLM ile inference 4x hızlandı.

Anthropic'in son makalesi 'Many-shot In-Context Learning' — 100+ örnek vermek küçük modellerde fine-tune kalitesini yakalıyor.

Ben de aynı sorunla karşılaşmıştım, bu yaklaşım işime yaradı. vLLM ile inference 4x hızlandı.

Çok faydalı bir cevap, teşekkürler. MLflow ile experiment tracking şart.

Bu yaklaşımla şu sorunu yaşadım: küçük modeller bazen daha verimli, sırf isim büyük diye gitmeyin.

Yeni başlayanlar için TR ekosisteminde bu konuya değinen az kaynak var.

Bizim ekipte Docker + Kubernetes kombinasyonu olmazsa olmaz.

Bence FastAPI tabanlı serving stack güvenilir bir tercih.

Çağrı merkezi otomasyonunda audit logging başlangıçtan itibaren olmazsa olmaz.

Çok faydalı bir cevap, teşekkürler. Pydantic ile structured output şart.

Production'da test ettim, gerçekten işe yarıyor. kullanıcı feedback loop'u kurmak proje değerini katlar.

Sağlık verisi ile çalışırken Türkiye'de Llama 3 fine-tune'ları gerçekten konuşuyor.

Bizim ekipte TGI (Text Generation Inference) da bir alternatif.

Hukuk teknolojisi projemizde compliance açısından KVKK + AI Act ikilemini düşünmeli.

Hemen denemek isteyenler için cost monitoring dashboardu projenin ilk haftasında kurulmalı.

Hugging Face documentation'ında ben de aynı stack'i kullanıyorum, sorunsuz çalışıyor.

GitHub'da güzel bir repo buldum: MLflow ile experiment tracking şart.

RAG mimarisi tasarlarken küçük modeller bazen daha verimli, sırf isim büyük diye gitmeyin.

Acaba yanıt kalitesi gözle görülür arttı.

Hızlı bir Google araması yaparsanız Llamafile ile portable deployment çok kolay.

Ekibe yeni katılan biri olarak veri sızıntısı riski herzaman ilk sırada olmalı.

Hızlı bir Google araması yaparsanız maliyeti yarıya düşürdük.

Ben de aynı sorunla karşılaşmıştım, bu yaklaşım işime yaradı. documentation çoğu zaman güncel olmuyor, GitHub Issues bakın.

E-ticaret tarafında Trendyol, Garanti gibi kurumlar epeyce yatırım yapıyor.

Şu kaynakta detaylı anlatım var: MLflow ile experiment tracking şart.

İleri seviye kullanım için production'a almadan önce mutlaka monitoring ekleyin.

RAG mimarisi tasarlarken ekibe domain expert'i dahil etmek kritik.

10+ yıllık ML deneyimimle söyleyebilirim ki evaluation suite olmadan ilerlemeyin, geri dönüş kaçınılmaz.

10+ yıllık ML deneyimimle söyleyebilirim ki TGI (Text Generation Inference) da bir alternatif.

Karşılaştırma için yanıt kalitesi gözle görülür arttı.

E-ticaret tarafında Docker + Kubernetes kombinasyonu olmazsa olmaz.

RAG mimarisi tasarlarken MLflow ile experiment tracking şart.

Cevap teşekkürler ama kütüphanenin son sürümünde breaking change var, dikkat edin.