[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"glossary-program-aided-language-model::tr":3,"gloss-cluster-program-aided-language-model::tr":26,"gloss-next-program-aided-language-model::tr":9},{"slug":4,"category":5,"name":6,"definition":7,"meta_desc":8,"faq":9,"schema_markup":9,"related":10},"program-aided-language-model","prompt-eng","Programla Desteklenen Dil Modeli (PAL)","Program-Aided Language Model (PAL, program destekli dil modeli), modelin cevabı düz metinle hesaplamak yerine, çalıştırıldığında sonucu üreten kısa bir program — genellikle Python — yazdığı bir yönlendirme kalıbıdır. Gao vd. (2023) tarafından tanıtılan PAL işi böler: LLM problemi okuyup mantığı kod olarak ifade eder, sıradan bir yorumlayıcı ise asıl aritmetiği ve akış denetimini belirlenimci biçimde yürütür. Bu, temel bir zayıflığı aşar — dil modelleri güvenilmez hesap makineleridir ama yetkin kod yazarlarıdır — ve aynı fikir Program-of-Thoughts olarak da karşımıza çıkar. Cevapların kesin olması gereken her yerde önemlidir: fiyat matematiği, tarih ve saat dilimi mantığı, birim dönüşümleri, veri toplulaştırmaları ya da 'zihinden' güvenemeyeceğiniz her şey. Geliştiriciler için pratik biçim, üretimden sonra devreye giren, izole bir kod çalıştırma adımıdır; programın çıktısı cevap olarak döner. Uyarılar: güvenilmeyen kodu güvenle çalıştırmalısınız (izole sandbox, zaman aşımı, ağ yok) ve model yine de hatalı mantık yazabilir — bu yüzden sonuçları doğrulayın ve hata ayıklama için üretilen kodu kaydedin.","PAL, modele çalıştırıldığında cevabı üreten kısa bir program — genelde Python — yazdırır; böylece aritmetik ve mantık düz metinde tahmin edilmez, hesaplanır.",null,[11,14,17,20,23],{"slug":12,"name":13},"chain-of-thought-prompting","Chain-of-Thought Prompting (Düşünce Zinciri İstemi)",{"slug":15,"name":16},"code-generation","Kod Üretimi (Code Generation)",{"slug":18,"name":19},"function-calling","Function Calling (Araç Kullanımı)",{"slug":21,"name":22},"plan-and-solve-prompting","Plan-and-Solve Prompting",{"slug":24,"name":25},"sandbox-environment","Sandbox (Test) Ortamı",[27,31,34,37,39,42,45,48,51,54,57,60],{"slug":28,"category":5,"name":29,"updated_at":30},"analogical-prompting","Analogical Prompting","2026-08-24T02:46:37+00:00",{"slug":32,"category":5,"name":33,"updated_at":30},"automatic-prompt-optimization","Otomatik Komut Optimizasyonu",{"slug":35,"category":5,"name":36,"updated_at":30},"chain-of-density","Yoğunluk Zinciri (CoD)",{"slug":12,"category":5,"name":13,"updated_at":38},"2026-08-24T02:46:36+00:00",{"slug":40,"category":5,"name":41,"updated_at":30},"chain-of-verification","Chain-of-Verification",{"slug":43,"category":5,"name":44,"updated_at":38},"chunking","Chunking (Parçalama)",{"slug":46,"category":5,"name":47,"updated_at":38},"constrained-decoding","Kısıtlanmış Çözümleme (Constrained Decoding)",{"slug":49,"category":5,"name":50,"updated_at":38},"context-stuffing","Bağlam Doldurma (Context Stuffing)",{"slug":52,"category":5,"name":53,"updated_at":38},"delimiter","Ayırıcı (Delimiter)",{"slug":55,"category":5,"name":56,"updated_at":30},"directional-stimulus-prompting","Directional Stimulus Prompting",{"slug":58,"category":5,"name":59,"updated_at":30},"emotion-prompting","Emotion Prompting",{"slug":61,"category":5,"name":62,"updated_at":38},"few-shot-prompting","Few-Shot Prompting (Az Örnekli İstem)"]