Do\u011fal Dil \u0130\u015fleme (NLP) alan\u0131nda, derin \u00f6\u011frenme modelleri geleneksel olarak e\u011fitim i\u00e7in b\u00fcy\u00fck etiketli veri k\u00fcmelerine ihtiya\u00e7 duyar. Ancak Zero-Shot ve Few-Shot \u00f6\u011frenme, yapay zeka modellerinin minimum veriyle g\u00f6revler aras\u0131nda \u00f6\u011frenme ve genelleme yapma bi\u00e7iminde devrim yarat\u0131r.<\/p>\n
Peki bu kavramlar tam olarak ne anlama gelir?<\/p>\n
Prompt, temel olarak istenen yan\u0131t\u0131 almak i\u00e7in bir yapay zeka modeliyle nas\u0131l ileti\u015fim kurdu\u011funuzla ilgilidir. T\u0131pk\u0131 bir insana talimat verir gibi iste\u011finizi ifade etme \u015fekliniz \u00e7\u0131kt\u0131n\u0131n kalitesini b\u00fcy\u00fck \u00f6l\u00e7\u00fcde etkileyebilir.<\/p>\n
\u00d6rne\u011fin, bir yapay zekadan ”bir e-posta yazmas\u0131n\u0131” isterseniz, e-postan\u0131n tonunu, bi\u00e7imini veya amac\u0131n\u0131 anlamakta zorlanabilir. Ancak ”Bir m\u00fc\u015fteriye \u00fcr\u00fcn g\u00fcncellemesi hakk\u0131nda resmi bir e-posta yaz\u0131n” diyerek y\u00f6nlendirmenizi geli\u015ftirirseniz, yapay zeka \u00e7ok daha alakal\u0131 bir yan\u0131t \u00fcretebilir.<\/p>\n
Yapay zekaya verilen talimat d\u00fczeyi, zero-shot ve few-shot y\u00f6nlendirmelerden hangisini kulland\u0131\u011f\u0131n\u0131z\u0131 belirler. Her teknik, modelin kendisine ne kadar ba\u011flam veya \u00f6rnek veri verildi\u011fine ba\u011fl\u0131 olarak yan\u0131t \u00fcretme becerisini etkiler.<\/p>\n
Zero-shot prompting, yapay zeka y\u00f6nlendirmesinin en basit \u015feklidir. Bir yapay zeka modelinden, \u00f6nceden herhangi bir \u00f6rnek vermeden bir g\u00f6revi yerine getirmesini istemek anlam\u0131na gelir. Yapay zeka, bir yan\u0131t olu\u015fturmak i\u00e7in tamamen e\u011fitildi\u011fi b\u00fcy\u00fck miktarda bilgiye g\u00fcvenir.<\/p>\n
\u00d6rne\u011fin, basit\u00e7e ”Yapay zeka nedir?” yazarsan\u0131z, yapay zeka, bu terim hakk\u0131ndaki mevcut anlay\u0131\u015f\u0131na dayanarak bir yan\u0131t \u00fcretir. GPT-4 gibi yapay zeka modelleri kapsaml\u0131 veri k\u00fcmeleri \u00fczerinde e\u011fitildi\u011finden, ek ba\u011flam olmadan bile \u015fa\u015f\u0131rt\u0131c\u0131 derecede do\u011fru yan\u0131tlar verebilir.<\/p>\n
Zero\u2011shot \u00f6\u011frenmenin art\u0131lar\u0131 ve eksileri<\/strong><\/p>\n Zero-shot \u00f6\u011frenmeyi kullanman\u0131n en b\u00fcy\u00fck avantaj\u0131, yeni g\u00f6r\u00fcnmeyen s\u0131n\u0131flar\u0131 tahmin etmek i\u00e7in modelin zaten bildiklerini kullanarak etiketli verilere olan ihtiyac\u0131 azaltmas\u0131d\u0131r. Ayr\u0131ca yapay zeka modellerinin kal\u0131plar\u0131 tan\u0131mas\u0131na, ola\u011fand\u0131\u015f\u0131 verileri tespit etmesine, yeniden e\u011fitim almadan (daha fazla kaynak gerektirir) bilgiyi geni\u015fletmesine ve hatta sanat veya m\u00fczik yaratmas\u0131na yard\u0131mc\u0131 olur.<\/p>\n Bu avantajlara ra\u011fmen baz\u0131 dezavantajlar\u0131 da vard\u0131r. Karma\u015f\u0131k g\u00f6revleri yerine getirirken daha az do\u011fru olabilir, iyi kalitede yard\u0131mc\u0131 bilgilere ba\u011fl\u0131d\u0131r ve \u00f6nemli miktarda bilgi i\u015flem g\u00fcc\u00fc gerektirir. Tahminlerin a\u00e7\u0131klanmas\u0131 da zor olabilir ve e\u011fitim verilerinden kaynaklanan \u00f6nyarg\u0131lar\u0131 yans\u0131tabilir.<\/p>\n Peki Zero-Shot ne zaman kullan\u0131l\u0131r?<\/strong><\/p>\n Bu y\u00f6ntem genel sorgular, ger\u00e7eklere dayal\u0131 sorular veya basit i\u00e7erik olu\u015fturma i\u00e7in uygundur. Bir tan\u0131ma, \u00f6zete veya genel bir yan\u0131ta ihtiyac\u0131n\u0131z varsa, zero-shot istem h\u0131zl\u0131 ve etkili bir \u00e7\u00f6z\u00fcm olabilir.<\/p>\n Ancak s\u0131n\u0131rlamalar\u0131 vard\u0131r. Yapay zeka tamamen \u00f6nceden e\u011fitilmi\u015f bilgiye dayand\u0131\u011f\u0131ndan, yan\u0131t n\u00fcans, yarat\u0131c\u0131l\u0131k veya \u00f6zg\u00fcnl\u00fckten yoksun olabilir. Belirli bir yaz\u0131 stiline veya formata sahip bir yan\u0131ta ihtiyac\u0131n\u0131z varsa, tek ba\u015f\u0131na zero-shot y\u00f6nlendirme yeterli olmayabilir.<\/p>\n Zero\u2011shot \u00f6\u011frenme, olas\u0131 her s\u0131n\u0131f i\u00e7in yeterli e\u011fitim verisi toplaman\u0131n pratik olmad\u0131\u011f\u0131 veya imkans\u0131z oldu\u011fu durumlarda \u00e7ok \u00f6nemlidir. Bu durum genellikle nadir hastal\u0131klar\u0131n bir modelin \u00f6\u011frenmesi i\u00e7in yeterli \u00f6rne\u011fe sahip olmayabilece\u011fi t\u0131bbi g\u00f6r\u00fcnt\u00fcleme gibi alanlarda s\u00f6z konusudur. Zero\u2011shot \u00f6\u011frenmeden yararlanarak, bir model bu senaryolarda yine de do\u011fru tahminler yapabilir.<\/p>\n Ayr\u0131ca zero\u2011shot \u00f6\u011frenme, baz\u0131 s\u0131n\u0131flar\u0131n di\u011ferlerinden \u00e7ok daha fazla \u00f6rne\u011fe sahip oldu\u011fu veri dengesizli\u011fi sorununu azaltmaya yard\u0131mc\u0131 olabilir. Geleneksel makine \u00f6\u011freniminde bu durum, \u00e7o\u011funluk s\u0131n\u0131f\u0131na kar\u015f\u0131 \u00f6nyarg\u0131l\u0131 modellere yol a\u00e7abilir. Ancak zero\u2011shot \u00f6\u011frenme ile bir model, az\u0131nl\u0131k s\u0131n\u0131flar\u0131n\u0131n \u00e7ok fazla \u00f6rne\u011fini g\u00f6rmemi\u015f olsa bile bunlar\u0131 tan\u0131may\u0131 \u00f6\u011frenebilir.<\/p>\n Few-shot y\u00f6nlendirme, yan\u0131t istemeden \u00f6nce birden fazla \u00f6rnek sunarak i\u015fleri bir ad\u0131m \u00f6teye ta\u015f\u0131r. Yapay zekan\u0131n kal\u0131plar\u0131, stilleri ve n\u00fcanslar\u0131 daha iyi anlamas\u0131 i\u00e7in tek bir \u00f6rnek yerine birka\u00e7 \u00f6rnek verilir. \u00d6rne\u011fin, yapay zekan\u0131n y\u00fcksek kaliteli \u00fcr\u00fcn a\u00e7\u0131klamalar\u0131 olu\u015fturmas\u0131na ihtiyac\u0131n\u0131z varsa, a\u015fa\u011f\u0131daki istemleri verebilirsiniz:<\/p>\n \u00d6rnek \u00fcr\u00fcn a\u00e7\u0131klamalar\u0131<\/strong><\/p>\n Bu \u00fcr\u00fcn a\u00e7\u0131klamalar\u0131ndan yola \u00e7\u0131karak, bambu di\u015f f\u0131r\u00e7as\u0131 i\u00e7in benzer bir \u00fcr\u00fcn a\u00e7\u0131klamas\u0131 yazabilir misin?<\/p>\n Yapay zeka, birden fazla \u00f6rne\u011fi analiz ederek kal\u0131plar\u0131 belirleyebilir ve sa\u011flanan \u00f6rneklerle uyumlu daha y\u00fcksek kaliteli yan\u0131tlar \u00fcretebilir.<\/p>\n \u00d6rnek<\/strong><\/p>\n \u00d6rne\u011fin, bir modeli \u00f6zellikle bir kediyi veya k\u00f6pe\u011fi tan\u0131mas\u0131 i\u00e7in e\u011fitmek yerine ama\u00e7 ona hayvanlar\u0131 benzerlik ve farkl\u0131l\u0131klar\u0131na g\u00f6re nas\u0131l ay\u0131rt edece\u011fini \u00f6\u011fretmektir. E\u011fitimden sonra modele iki hayvan resmi g\u00f6sterirseniz, bu hayvanlar\u0131 daha \u00f6nce g\u00f6rm\u00fc\u015f olmas\u0131 gerekmeyecektir. \u00d6\u011frendi\u011fi kal\u0131plara dayanarak resimdeki hayvanlar\u0131n benzer olup olmad\u0131\u011f\u0131n\u0131 anlayabilir.<\/p>\n Peki Few-shot neden daha g\u00fc\u00e7l\u00fcd\u00fcr?<\/strong><\/p>\n Az say\u0131da komut istemi \u00f6zellikle karma\u015f\u0131k i\u00e7erik olu\u015fturma, yap\u0131land\u0131r\u0131lm\u0131\u015f yan\u0131tlar ve teknik g\u00f6revler i\u00e7in kullan\u0131\u015fl\u0131d\u0131r. Ayr\u0131nt\u0131l\u0131 bir rapor yaz\u0131yorsan\u0131z, yasal bir belge haz\u0131rl\u0131yorsan\u0131z veya bir pazarlama kampanyas\u0131 olu\u015fturuyorsan\u0131z, birden fazla \u00f6rnek sunmak yapay zekan\u0131n daha tutarl\u0131, ba\u011flamsal olarak do\u011fru ve \u00f6zel \u00e7\u0131kt\u0131lar \u00fcretmesini sa\u011flar.<\/p>\n Hata olas\u0131l\u0131\u011f\u0131n\u0131 \u00f6nemli \u00f6l\u00e7\u00fcde azalt\u0131r ve yapay zekan\u0131n bilgileri do\u011fru \u015fekilde genelleme yetene\u011fini geli\u015ftirir. Bununla birlikte, ana dezavantaj\u0131, birden fazla \u00f6rnek olu\u015fturman\u0131n daha fazla \u00e7aba gerektirmesi ve zero-shot\u2019a biraz daha zaman al\u0131c\u0131 olmas\u0131d\u0131r.<\/p>\n A\u015fa\u011f\u0131daki listede few-shot \u00f6\u011frenmenin neden \u00f6nemli oldu\u011funa dair temel nedenler \u00f6zetlenmektedir:<\/p>\n \u0130nsanlar birka\u00e7 \u00f6rnek g\u00f6rd\u00fckten sonra el yaz\u0131s\u0131 karakterler aras\u0131ndaki fark\u0131 tespit edebilir. Ancak bilgisayarlar g\u00f6rd\u00fcklerini s\u0131n\u0131fland\u0131rmak ve el yaz\u0131s\u0131 karakterler aras\u0131ndaki fark\u0131 tespit etmek i\u00e7in b\u00fcy\u00fck miktarda veriye ihtiya\u00e7 duyar. Az say\u0131da \u00f6rnekten \u00f6\u011frenme, bilgisayarlar\u0131n insanlar gibi az say\u0131da \u00f6rnekten \u00f6\u011frenmesinin beklendi\u011fi bir test taban\u0131d\u0131r.<\/p>\n Makineler, few-shot \u00f6\u011frenmeyi kullanarak nadir durumlar\u0131 \u00f6\u011frenebilir. \u00d6rne\u011fin, hayvan g\u00f6r\u00fcnt\u00fclerini s\u0131n\u0131fland\u0131r\u0131rken, few-shot \u00f6\u011frenme teknikleriyle e\u011fitilen bir makine \u00f6\u011frenimi modeli, az miktarda \u00f6n bilgiye maruz kald\u0131ktan sonra nadir bir t\u00fcr\u00fcn g\u00f6r\u00fcnt\u00fcs\u00fcn\u00fc do\u011fru bir \u015fekilde s\u0131n\u0131fland\u0131rabilir.<\/p>\n Few-shot \u00f6\u011frenme, bir modeli e\u011fitmek i\u00e7in daha az veri gerektirdi\u011finden, veri toplama ve etiketleme ile ilgili y\u00fcksek maliyetler ortadan kalkar. D\u00fc\u015f\u00fck miktarda e\u011fitim verisi, e\u011fitim veri k\u00fcmesinde d\u00fc\u015f\u00fck boyutluluk anlam\u0131na gelir ve bu da hesaplama maliyetlerini \u00f6nemli \u00f6l\u00e7\u00fcde azaltabilir.<\/p>\n Zero-shot \u00f6\u011frenme, \u00e7e\u015fitli veri k\u00fcmeleri \u00fczerinde yap\u0131lan \u00f6n e\u011fitimden ortaya \u00e7\u0131kar. Bu veri k\u00fcmeleri modeli \u00e7ok \u00e7e\u015fitli \u00f6r\u00fcnt\u00fclere ve ili\u015fkilere maruz b\u0131rakarak g\u00f6revler aras\u0131nda genelleme yapmas\u0131n\u0131 sa\u011flar. \u00d6rne\u011fin, kitaplardan, web sitelerinden ve k\u00fcresel verilerden al\u0131nan metinler \u00fczerinde \u00f6n e\u011fitimden ge\u00e7irilmi\u015f bir dil modeli, \u00f6zel olarak \u00e7eviri i\u00e7in e\u011fitilmemi\u015f olsa bile birden fazla dilin yap\u0131s\u0131n\u0131 anlayabilir. Bu genelle\u015ftirilmi\u015f bilgi, modelin daha \u00f6nce hi\u00e7 kar\u015f\u0131la\u015fmad\u0131\u011f\u0131 g\u00f6revlerin \u00fcstesinden gelmesini sa\u011flar.<\/p>\n Few-shot \u00f6\u011frenme genellikle modelin anlay\u0131\u015f\u0131n\u0131 geli\u015ftirmek i\u00e7in minimum etiketli verinin sa\u011fland\u0131\u011f\u0131 ince ayar veya talimat ayar\u0131n\u0131 i\u00e7erir. Model, \u00f6n e\u011fitim s\u0131ras\u0131nda \u00f6\u011frendi\u011fi kal\u0131plar sayesinde birka\u00e7 \u00f6rnek alabilir ve yeni g\u00f6revin kurallar\u0131n\u0131 veya yap\u0131s\u0131n\u0131 tahmin edebilir.<\/p>\n Ara\u015ft\u0131rmac\u0131lar, geleneksel denetimli \u00f6\u011frenmenin s\u0131n\u0131rlar\u0131n\u0131 zorlayarak daha genelle\u015ftirilmi\u015f makine \u00f6\u011frenimi modelleri olu\u015fturmak i\u00e7in zero-shot \u00f6\u011frenmeyi kullan\u0131r.<\/p>\n Zero-shot ve few-shot \u00f6\u011frenmenin farkl\u0131l\u0131klar\u0131 a\u015fa\u011f\u0131dakileri i\u00e7ermektedir:<\/p>\n Bu iki tekni\u011fi kar\u015f\u0131la\u015ft\u0131rman\u0131n en \u00f6nemli nedeni, her birinin ne zaman kullan\u0131laca\u011f\u0131n\u0131 anlamakt\u0131r. Bu karar b\u00fcy\u00fck \u00f6l\u00e7\u00fcde g\u00f6revin niteli\u011fi ve yapay zeka modeli i\u00e7in e\u011fitim verilerinin mevcudiyeti gibi fakt\u00f6rlere ba\u011fl\u0131d\u0131r.<\/p>\n Zero-shot \u00f6\u011frenme, yeni bir g\u00f6rev i\u00e7in do\u011frudan \u00f6rnek olmad\u0131\u011f\u0131nda kullan\u0131\u015fl\u0131d\u0131r, ancak model benzer g\u00f6revlerden ilgili bilgileri kullanabilir. Tahminler yapmak i\u00e7in \u00f6nceki verilerden gelen kal\u0131plara veya ekstra bilgilere (a\u00e7\u0131klamalar gibi) dayan\u0131r. Yapay zeka modeliniz i\u00e7in herhangi bir e\u011fitim veriniz yoksa bu yakla\u015f\u0131m en iyi se\u00e7imdir. Uygulama \u00f6rnekleri aras\u0131nda bilinen dillere benzerlikleri kullanarak yeni bir dili \u00e7evirmek, tan\u0131mlay\u0131c\u0131 \u00f6zellikleri kullanarak yeni \u00fcr\u00fcnleri s\u0131n\u0131fland\u0131rmak ve g\u00f6r\u00fcnmeyen nesneleri etiketlerine g\u00f6re tan\u0131mlamak yer al\u0131r.<\/p>\n Buna kar\u015f\u0131l\u0131k, az say\u0131da e\u011fitim verisinin mevcut oldu\u011fu durumlarda few-shot \u00f6\u011frenme en iyi \u015fekilde kullan\u0131l\u0131r. Modelin sadece birka\u00e7 veri noktas\u0131ndan \u00f6\u011frenerek h\u0131zla geli\u015fmesine ve uyum sa\u011flamas\u0131na olanak tan\u0131r. \u00d6rne\u011fin, m\u00fc\u015fteri e-postalar\u0131n\u0131 s\u0131n\u0131fland\u0131rmakta zorlanan bir yapay zeka sistemi, birka\u00e7 etiketli \u00f6rnek g\u00f6rd\u00fckten sonra daha iyi performans g\u00f6sterebilir.<\/p>\n Yapay zeka geli\u015fmeye ve neredeyse her sekt\u00f6re girmeye devam ederken, zero-shot ve few-shot \u00f6\u011frenme, yenilikleri y\u00f6nlendiren hayati kavramlard\u0131r. Bu teknikler, \u00e7ok az veriyle yapay zeka modelleri olu\u015fturmam\u0131z\u0131 sa\u011flayarak t\u00fcm s\u00fcreci daha esnek ve verimli hale getirir.<\/p>\n \u00d6rne\u011fin, \u00e7evrimi\u00e7i bir sanal asistan kuran k\u00fc\u00e7\u00fck bir i\u015fletmeyi d\u00fc\u015f\u00fcn\u00fcn. Few-shot \u00f6\u011frenme ile model, sadece birka\u00e7 \u00f6rnek g\u00f6rd\u00fckten sonra m\u00fc\u015fteri sorgular\u0131na yan\u0131t vermeye ba\u015flayabilir. Benzer \u015fekilde, zero-shot \u00f6\u011frenme ile yapay zeka sohbet robotu, do\u011frudan e\u011fitilmedi\u011fi sorular\u0131 bile (argo veya k\u00fclt\u00fcrel referanslar\u0131 anlamak gibi) ekstra veriye ihtiya\u00e7 duymadan halledebilir.<\/p>\n Sonu\u00e7 olarak, sorgulama teknikleri, LLM’ler ile pratik dil tabanl\u0131 makine \u00f6\u011frenimi g\u00f6revleri aras\u0131nda bir k\u00f6pr\u00fc haline gelmi\u015ftir. \u00d6nceden etiketlenmi\u015f veri gerektirmeyen Zero-shot, bu modellerin genelleme ve yeni sorunlara uyum sa\u011flama potansiyelini ortaya koymaktad\u0131r. Ancak, ince ayara k\u0131yasla benzer\/daha iyi performans elde etmekte ba\u015far\u0131s\u0131z olmaktad\u0131r. \u00c7ok say\u0131da \u00f6rnek ve k\u0131yaslama performans\u0131 kar\u015f\u0131la\u015ft\u0131rmalar\u0131, few-shot y\u00f6nlendirmenin \u00e7e\u015fitli g\u00f6revlerde ince ayar yapmaya cazip bir alternatif sundu\u011funu g\u00f6stermektedir. Bu teknikler, istemler i\u00e7inde birka\u00e7 etiketli \u00f6rnek sunarak modellerin minimum etiketli veriyle yeni s\u0131n\u0131flara h\u0131zla adapte olmas\u0131n\u0131 sa\u011flar.<\/p>\n Zero-shot \u00f6\u011frenme, mevcut bilgiden yararlanarak herhangi bir do\u011frudan \u00f6rnek olmadan yeni g\u00f6revler i\u00e7in sonu\u00e7lar\u0131 tahmin eder. Buna kar\u015f\u0131l\u0131k, few-shot \u00f6\u011frenme yeni g\u00f6revleri \u00f6\u011frenmek i\u00e7in sadece birka\u00e7 etiketli \u00f6rnek kullanarak h\u0131zl\u0131 bir \u015fekilde adapte olur.<\/p>\n Zero-shot prompting’e \u00f6rnek olarak, bir yapay zekadan bir c\u00fcmleyi daha \u00f6nce hi\u00e7 g\u00f6rmemi\u015f olsa bile Frans\u0131zcaya \u00e7evirmesini istemek verilebilir. Model, \u00e7eviriyi olu\u015fturmak i\u00e7in genel dil becerilerini kullan\u0131r.<\/p>\n Zero-shot \u00f6\u011frenme, bir yapay zeka modelinin daha \u00f6nce kar\u015f\u0131la\u015fmad\u0131\u011f\u0131 g\u00f6revleri yerine getirmek i\u00e7in \u00f6nceki bilgilerini kulland\u0131\u011f\u0131 bir tekniktir. Belirli e\u011fitim \u00f6rneklerine ihtiya\u00e7 duymadan tahminler yapmak i\u00e7in anlamsal ili\u015fkileri kullan\u0131r.<\/p>\n Zero-shot \u00f6\u011frenme, yeni g\u00f6revlerle herhangi bir \u00f6rnek olmadan ilgilenir, geni\u015f ve \u00f6nceden \u00f6\u011frenilmi\u015f bilgiye dayan\u0131r. \u00d6te yandan az say\u0131da \u00f6rnekle \u00f6\u011frenme, yaln\u0131zca birka\u00e7 \u00f6rnek kullanarak uyum sa\u011flar ve s\u0131n\u0131rl\u0131 veri mevcut oldu\u011funda etkili olur.<\/p>\n Prompt\u2019lardaki \u00f6rnekler, yapay zeka modellerinin g\u00f6revi daha iyi anlamas\u0131na yard\u0131mc\u0131 olmak i\u00e7in \u00f6rnek girdiler ve \u00e7\u0131kt\u0131lar sa\u011flad\u0131\u011f\u0131m\u0131z In-Context Learning\u2019in (ICL) bir par\u00e7as\u0131d\u0131r. Bu teknik, modellerin ek e\u011fitime veya ince ayara ihtiya\u00e7 duymak yerine do\u011frudan prompt\u2019tan g\u00f6m\u00fcl\u00fc \u00f6rneklerden \u00f6\u011frenmesine olanak tan\u0131r. \u00d6zellikle talimatlar\u0131n tek ba\u015f\u0131na yeterli olmayabilece\u011fi veya \u00e7\u0131kt\u0131da belirli bir yap\u0131 veya stilin gerekli oldu\u011fu g\u00f6revler i\u00e7in kullan\u0131\u015fl\u0131d\u0131r.<\/p>\n Few\u2011shot ipucu, a\u015fa\u011f\u0131dakiler de dahil olmak \u00fczere \u00e7e\u015fitli alanlara uygulanabilir:<\/p>\n En uygun \u00f6rnek say\u0131s\u0131 \u00e7e\u015fitli fakt\u00f6rlere ba\u011fl\u0131d\u0131r:<\/p>\n \u00d6rnek say\u0131s\u0131n\u0131 se\u00e7erken modelin ba\u011flam penceresi s\u0131n\u0131rlamalar\u0131n\u0131 g\u00f6z \u00f6n\u00fcnde bulundurun ve a\u015f\u0131r\u0131 uyumdan ka\u00e7\u0131n\u0131n.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"Do\u011fal Dil \u0130\u015fleme (NLP) alan\u0131nda, derin \u00f6\u011frenme modelleri geleneksel olarak e\u011fitim i\u00e7in b\u00fcy\u00fck etiketli veri k\u00fcmelerine ihtiya\u00e7 duyar.…\n","protected":false},"author":1,"featured_media":4656,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"csco_singular_sidebar":"","csco_page_header_type":"","csco_appearance_grid":"","csco_page_load_nextpost":"","csco_post_video_location":[],"csco_post_video_location_hash":"","csco_post_video_url":"","csco_post_video_bg_start_time":0,"csco_post_video_bg_end_time":0},"categories":[4],"tags":[],"yoast_head":"\nZero\u2011Shot \u00d6\u011frenmenin \u00d6nemi<\/strong><\/h2>\n
Few\u2011Shot \u00d6\u011frenme Nedir?\u00a0<\/strong><\/h2>\n
\n
Few\u2011Shot \u00d6\u011frenmenin \u00d6nemi<\/strong><\/h2>\n
\u0130nsan gibi \u00f6\u011frenmek i\u00e7in test taban\u0131<\/strong><\/h3>\n
Nadir durumlar i\u00e7in \u00f6\u011frenme<\/strong><\/h3>\n
Veri toplama \u00e7abas\u0131n\u0131n ve hesaplama maliyetlerinin azalt\u0131lmas\u0131<\/strong><\/h3>\n
Zero\u2011Shot \u00d6\u011frenme Nas\u0131l \u00c7al\u0131\u015f\u0131r?<\/strong><\/h2>\n
Few\u2011Shot \u00d6\u011frenme Nas\u0131l \u00c7al\u0131\u015f\u0131r?<\/strong><\/h2>\n
Zero-Shot \u00d6\u011frenmeyi Kimler Kullan\u0131r?<\/strong><\/h2>\n
\n
Zero\u2011Shot vs Few\u2011Shot\u00a0<\/strong><\/h2>\n
\n
Hangi Yakla\u015f\u0131m\u0131 Se\u00e7melisiniz?<\/strong><\/h2>\n
Zero\u2011Shot ve Few\u2011Shot \u00d6\u011frenmenin Gelece\u011fi<\/strong><\/h2>\n
En \u00c7ok Sorulan Sorular<\/strong><\/h2>\n
1. Zero-shot ve few-shot \u00f6\u011frenme aras\u0131ndaki fark nedir?\u00a0<\/strong><\/h3>\n
2. Zero-shot \u00f6\u011frenmeye \u00f6rnek nedir?<\/strong><\/h3>\n
3. Zero-shot \u00f6\u011frenme nedir?<\/strong><\/h3>\n
4. Zero-shot \u00f6\u011frenmeye kar\u015f\u0131 few-shot \u00f6\u011frenme nedir?\u00a0<\/strong><\/h3>\n
5. Prompt\u2019lardaki \u00f6rnekler nedir?<\/strong><\/h3>\n
6. Few\u2011shot ipucuyla y\u00f6nlendirmenin ger\u00e7ek d\u00fcnyadaki uygulamalar\u0131 nelerdir?<\/strong><\/h3>\n
\n
7. Few-shot istemine ka\u00e7 \u00f6rnek dahil etmeliyim?<\/strong><\/h3>\n
\n