2026 itibarıyla LLM ekosisteminde prompt engineering, Stack Overflow Developer Survey 2025 verilerine göre profesyonel geliştiricilerin %71’inin haftada en az 6 saatini ayırdığı bir disiplin haline geldi; Chain-of-Thought ve few-shot teknikleriyle birleşen yapısal tasarım yaklaşımları, GPT-4 Turbo ve Claude 3.5 Sonnet sınıfı modellerde çıktı doğruluğunu %35’e kadar artırıyor. Konuyla ilişkili olarak DSPy Framework 2026: Prompt Programming […]
Google Brain’in Chain of Thought araştırması GSM8K matematik benchmark’ında doğruluğu %17,9 artırdı. 2026’da prompt engineering pattern’i seçimi, modeli değiştirmekten daha büyük etki yaratıyor; doğru pattern seçimi LLM uygulamalarının %72’sinde doğruluğu önemli oranda yukarı çekiyor. Konuyla ilişkili olarak Feature Engineering Automation 2026: Featuretools ve tsfresh Pattern'leri rehberimiz detaylı incelemeyi içerir. Konuyla ilişkili olarak Tool Use Patterns […]
Prompt engineering 2026 itibarıyla kurumsal LLM uygulamalarında doğruluğu %42’ye kadar artıran, çıktı tutarlılığını ölçülebilir biçimde iyileştiren ve token maliyetini %35’e varan oranlarda düşüren bir mühendislik disiplinine dönüşmüştür. Anthropic’in 2025 prompt rehberi, OpenAI Best Practices ve Google AI Gemini kılavuzu üç sağlayıcı üzerinde aynı temel ilkeleri tarif eder. Stanford HAI AI Index 2025 raporuna göre kurumsal […]
Fine-tuning, RAG ve prompt engineering ne zaman tercih edilmeli? Karar matrisi, maliyet karşılaştırması ve hibrit yaklaşımlar.