Self-Consistency: Çoklu Yol ile Doğrulama

Aynı soruya birden fazla farklı yoldan cevap üretip 'oy çokluğunu' alma. Doğruluk için en güçlü tekniklerden.

Şükrü Yusuf KAYA

8 dakikalık okuma

11.05.2026

Orta

Self-Consistency: Çoklu Yol ile Doğrulama

"Bir kafa iki düşünce" mantığı#

CoT bir cevap üretir. Ama o cevap doğruysa nasıl emin olursun?

Self-Consistency der ki: aynı soruyu N farklı yoldan çöz, sonra oy çokluğu olan cevabı al. Eğer 5 farklı CoT'tan 4'ü "17" derse, doğru cevap muhtemelen 17'dir.

Wang et al. 2023 makalesi GSM8K'da CoT'un üzerine +%10 doğruluk ekledi.

Self-consistency akış diyagramı: tek soru → N CoT → oy çokluğu. — Self-consistency: aynı soruya 5 farklı yoldan yanıt → en sık tekrar eden cevap kazanır.

text

Aşağıdaki problemi 5 FARKLI YAKLAŞIMLA çöz. Her yaklaşım için adım adım çözüm yap. Sonra 5 cevabı karşılaştır ve **çoğunlukta olan cevabı** son cevap olarak ver.
 
Problem: Bir kasada 3 mavi, 4 kırmızı, 5 yeşil top var. Rastgele 2 top çekildiğinde ikisinin de aynı renkte olma olasılığı nedir?
 
5 farklı yaklaşım:
- Yaklaşım 1: Doğrudan saymalı yaklaşım (kombinasyonlar)
- Yaklaşım 2: Olasılık ağacı
- Yaklaşım 3: Tamamlayıcı (farklı renk olasılığını çıkar)
- Yaklaşım 4: Simülasyon mantığı (her renk için ayrı hesap)
- Yaklaşım 5: Bayesyen yaklaşım
 
Her birinin sonucunu yaz, sonra final cevabı ver.

Pratik self-consistency promptu — 5 farklı yöntem zorunlu.

💡 Ne zaman kullanmalı?

Self-consistency maliyetli (5x token). Şu durumlarda değer: (1) Yüksek riskli karar (finans, tıp bilgilendirmesi), (2) Tek hata kabul edilemez (sayısal hesap), (3) Manuel kontrol pahalı (binlerce vaka). Günlük yazışma için aşırı.

Otomatize edilmiş versiyon (API)#

API üzerinden

temperature=0.7

ile aynı promptu N defa çağırıp, sonucu majority-voting ile birleştirebilirsin. Modül 11'de bunun Python kodunu paylaşacağız.

Sözde kod:

answers = [call_gpt(prompt, temperature=0.7) for _ in range(5)]
final = most_common(answers)

Özet#

✓ Self-Consistency = N farklı CoT + oy çokluğu ✓ +%10 doğruluk (CoT üzerine) ✓ 5x token maliyetine değer mi? Risk yüksekse evet

Sıradaki ders: Tree of Thoughts — dallanmalı düşünce ağacı.

Yorumlar & Soru-Cevap

(0)

Yorum yazmak için giriş yap.

Yorumlar yükleniyor...

İlgili İçerikler

Modül 1: Başlangıç ve Temeller

Bağlantılı Pillar Konular

Bu yazının bağlandığı pillar konular

Pillar Konusu

Prompt ve Bağlam Mühendisliği

Prompt mühendisliği; büyük dil modelinden tutarlı, doğru ve maliyet-verimli çıktı almak için talimatların, örneklerin, bağlamın ve format kontrolünün bilimsel olarak tasarlandığı uygulamalı disiplindir.