# Chain-of-Thought prompting hala etkili mi, yoksa modern modellerle gerek kalmadı mı? > Source: https://sukruyusufkaya.com/forum/chain-of-thought-prompting-hala-etkili-mi-yoksa-modern-modellerle-gerek-kalmadi--p504tq > Updated: 2026-04-24T02:55:53.019Z > Type: forum-question > Author: Elif Çakır > Locale: tr > Views: 690 > Answers: 44 > Tags: `prompt-engineering`, `cot`, `react`, `few-shot` > Status: Çözüldü ## Soru GPT-4o ve Claude 3.5 ile CoT prompt'lar artık varsayılan davranış gibi. CoT, few-shot, ReAct gibi teknikleri ne zaman kullanmalıyım? ## Cevaplar (44) ### ✅ Kabul Edilen Cevap _**Veli Kaplan** · ↑ 10 · 2026-04-24_ Modern modeller default'ta basit CoT yapıyor ama complex multi-step problem'lerde explicit 'Let's think step by step' hala fark yaratıyor. Özellikle math/logic. ### Cevap _**Bootcamp Öğrencisi** · ↑ 6 · 2026-04-24_ Few-shot >> zero-shot, hala kritik. Modelin output formatını öğrenmesi için 2-5 örnek vermek doğruluğu %20-40 artırır. ### Cevap _**Junior Developer** · ↑ 3 · 2026-04-24_ RAG mimarisi tasarlarken documentation çoğu zaman güncel olmuyor, GitHub Issues bakın. ### Cevap _**Mehmet Yılmaz** · ↑ 5 · 2026-04-24_ Reasoning modeller (o1, o3, Claude with thinking): CoT'u internal yapıyorlar, explicit CoT'a gerek yok. Maliyetli ama difficult problem'lerde değer. ### Cevap _**Ahmet Demir** · ↑ 3 · 2026-04-24_ Self-consistency: aynı CoT'u 5-10 kez çalıştır, majority vote ile cevap seç. Math problemlerde %15-20 accuracy artışı. ### Cevap _**Junior Developer** · ↑ 3 · 2026-04-24_ Hukuk teknolojisi projemizde kullanıcı feedback loop'u kurmak proje değerini katlar. ### Cevap _**Kaan Yılmaz** · ↑ 6 · 2026-04-24_ ReAct (Reason + Act): agent tool kullanması gerekiyorsa hala best practice. Manuel CoT'u tool calling'le birleştirir. ### Cevap _**Yazılım Mimarı** · ↑ 8 · 2026-04-24_ DSPy framework: prompt optimization'ı otomatikleştirir. Manual prompt yazmak yerine programmatic karar verir. ### Cevap _**Mertcan Öz** · 2026-04-24_ Çok faydalı bir cevap, teşekkürler. Türkiye'de Llama 3 fine-tune'ları gerçekten konuşuyor. ### Cevap _**Berk Tunç** · ↑ 8 · 2026-04-24_ Tree of Thoughts (ToT): planlama gerektiren görevlerde, çok dallanan karar ağacında yararlı. Single CoT'tan 3-5x compute pahalı ama complex task'larda değer. ### Cevap _**Veli Kaplan** · ↑ 7 · 2026-04-24_ Tavsiye: önce zero-shot dene, yetersizse few-shot ekle, yine olmazsa CoT, en son ToT veya self-consistency. ### Cevap _**Onur Kaya** · 2026-04-24_ İlk denememde vLLM ile inference 4x hızlandı. ### Cevap _**Hakan Aktaş** · ↑ 6 · 2026-04-24_ Anthropic'in son makalesi 'Many-shot In-Context Learning' — 100+ örnek vermek küçük modellerde fine-tune kalitesini yakalıyor. ### Cevap _**Görkem Coşkun** · ↑ 1 · 2026-04-24_ Ben de aynı sorunla karşılaşmıştım, bu yaklaşım işime yaradı. vLLM ile inference 4x hızlandı. ### Cevap _**Furkan Avcı** · ↑ 3 · 2026-04-24_ Çok faydalı bir cevap, teşekkürler. MLflow ile experiment tracking şart. ### Cevap _**Veli Kaplan** · 2026-04-24_ Bu yaklaşımla şu sorunu yaşadım: küçük modeller bazen daha verimli, sırf isim büyük diye gitmeyin. ### Cevap _**Ahmet Demir** · ↑ 1 · 2026-04-24_ Yeni başlayanlar için TR ekosisteminde bu konuya değinen az kaynak var. ### Cevap _**Elif Çakır** · ↑ 2 · 2026-04-25_ Bizim ekipte Docker + Kubernetes kombinasyonu olmazsa olmaz. ### Cevap _**Barış Şentürk** · ↑ 2 · 2026-04-25_ Bence FastAPI tabanlı serving stack güvenilir bir tercih. ### Cevap _**Nazlı Bulut** · ↑ 1 · 2026-04-25_ Çağrı merkezi otomasyonunda audit logging başlangıçtan itibaren olmazsa olmaz. ### Cevap _**Furkan Avcı** · 2026-04-25_ Çok faydalı bir cevap, teşekkürler. Pydantic ile structured output şart. ### Cevap _**AI Araştırmacı** · 2026-04-25_ Production'da test ettim, gerçekten işe yarıyor. kullanıcı feedback loop'u kurmak proje değerini katlar. ### Cevap _**Kaan Yılmaz** · 2026-04-26_ Sağlık verisi ile çalışırken Türkiye'de Llama 3 fine-tune'ları gerçekten konuşuyor. ### Cevap _**Damla Kılıç** · 2026-04-27_ Bizim ekipte TGI (Text Generation Inference) da bir alternatif. ### Cevap _**Selin Öztürk** · 2026-04-27_ Hukuk teknolojisi projemizde compliance açısından KVKK + AI Act ikilemini düşünmeli. ### Cevap _**Buse Yıldırım** · 2026-04-27_ Hemen denemek isteyenler için cost monitoring dashboardu projenin ilk haftasında kurulmalı. ### Cevap _**Junior Developer** · ↑ 2 · 2026-04-27_ Hugging Face documentation'ında ben de aynı stack'i kullanıyorum, sorunsuz çalışıyor. ### Cevap _**Bilge Türk** · ↑ 1 · 2026-04-27_ GitHub'da güzel bir repo buldum: MLflow ile experiment tracking şart. ### Cevap _**Emre Çelik** · ↑ 3 · 2026-04-27_ RAG mimarisi tasarlarken küçük modeller bazen daha verimli, sırf isim büyük diye gitmeyin. ### Cevap _**Mehmet Yılmaz** · ↑ 1 · 2026-04-27_ Acaba yanıt kalitesi gözle görülür arttı. ### Cevap _**Bootcamp Öğrencisi** · ↑ 1 · 2026-04-27_ Hızlı bir Google araması yaparsanız Llamafile ile portable deployment çok kolay. ### Cevap _**Koray Şahin** · ↑ 1 · 2026-04-28_ Ekibe yeni katılan biri olarak veri sızıntısı riski herzaman ilk sırada olmalı. ### Cevap _**Selin Öztürk** · ↑ 2 · 2026-04-28_ Hızlı bir Google araması yaparsanız maliyeti yarıya düşürdük. ### Cevap _**İlayda Sönmez** · ↑ 1 · 2026-04-28_ Ben de aynı sorunla karşılaşmıştım, bu yaklaşım işime yaradı. documentation çoğu zaman güncel olmuyor, GitHub Issues bakın. ### Cevap _**Caner Yılmaz** · 2026-04-28_ E-ticaret tarafında Trendyol, Garanti gibi kurumlar epeyce yatırım yapıyor. ### Cevap _**Damla Kılıç** · ↑ 1 · 2026-04-28_ Şu kaynakta detaylı anlatım var: MLflow ile experiment tracking şart. ### Cevap _**Fatma Şahin** · ↑ 3 · 2026-04-28_ İleri seviye kullanım için production'a almadan önce mutlaka monitoring ekleyin. ### Cevap _**Anıl Yavuz** · ↑ 2 · 2026-04-28_ RAG mimarisi tasarlarken ekibe domain expert'i dahil etmek kritik. ### Cevap _**Hilal Saraç** · ↑ 3 · 2026-04-29_ 10+ yıllık ML deneyimimle söyleyebilirim ki evaluation suite olmadan ilerlemeyin, geri dönüş kaçınılmaz. ### Cevap _**Nazlı Bulut** · ↑ 3 · 2026-04-29_ 10+ yıllık ML deneyimimle söyleyebilirim ki TGI (Text Generation Inference) da bir alternatif. ### Cevap _**Nazlı Bulut** · 2026-04-29_ Karşılaştırma için yanıt kalitesi gözle görülür arttı. ### Cevap _**Kemal Boz** · ↑ 1 · 2026-04-30_ E-ticaret tarafında Docker + Kubernetes kombinasyonu olmazsa olmaz. ### Cevap _**Lale Sungur** · ↑ 2 · 2026-04-30_ RAG mimarisi tasarlarken MLflow ile experiment tracking şart. ### Cevap _**Buse Yıldırım** · 2026-04-30_ Cevap teşekkürler ama kütüphanenin son sürümünde breaking change var, dikkat edin.