[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"glossary-self-consistency::tr":3,"gloss-cluster-self-consistency::tr":20,"gloss-next-self-consistency::tr":9},{"slug":4,"category":5,"name":6,"definition":7,"meta_desc":8,"faq":9,"schema_markup":9,"related":10},"self-consistency","prompt-eng","Self-Consistency (Öz Tutarlılık)","Self-consistency, aynı soru için birden çok bağımsız akıl yürütme yolunu örnekleyerek (aynı promptu sıfır olmayan bir sıcaklık (temperature) değeriyle birkaç kez çalıştırarak, böylece her çalışma farklı akıl yürütebilir) ve ardından tek bir üretime güvenmek yerine bu çalışmalar arasında çoğunluk oyuyla son cevabı seçerek chain-of-thought akıl yürütmesinin güvenilirliğini artıran bir prompting\u002Fçıkarım tekniğidir. Chain-of-thought araştırmasıyla birlikte tanıtılan self-consistency, bir LLM'in yanlış akıl yürütme yollarının ayrışma eğiliminde olduğu (farklı hatalar farklı görünür) buna karşın birden çok doğru akıl yürütme yolunun farklı yollardan geçse bile aynı cevaba yakınsama eğiliminde olduğu gerçeğinden yararlanır — bu yüzden çoğunluk oyu cevabı, istatistiksel olarak tek bir örnekten daha doğru olma olasılığı taşır; bu, klasik makine öğrenmesindeki topluluk (ensemble) yöntemlerine ruhen benzer. SaaS geliştiricileri için self-consistency, yanlış bir otomatik cevabın maliyetli olduğu görevlerde (finansal hesaplamalar, tıbbi benzeri triyaj, hukuki belge sınıflandırması) ve 3-5 kat API çağrısının ek maliyetinin doğruluk kazanımıyla haklı çıktığı durumlarda pratik bir güvenilirlik kaldıracıdır. Özel bir API parametresi olarak değil, tamamen uygulama kodunda uygulanır: aynı promptu orta bir sıcaklıkta (ör. 0,7) N kez (tipik olarak 3, 5 veya 7 — tek sayılar beraberlik durumunu önler) çağırın, her yanıtın son cevabını ayrıştırın ve en sık görünen cevabı döndürün; serbest metin cevaplar için, oylamadan önce anlamsal olarak benzer cevapları kümeleyen daha ucuz bir \"hakem\" çağrısı kullanılabilir. Açık ödünleşimler maliyet (API harcamasının N katı) ve gecikmedir (N çağrıyı sıralı yerine paralel çalıştırarak hafifletilir). Somut bir örnek: bir muhasebe SaaS'ı için yapay zeka vergi kategorisi sınıflandırıcısı, her belirsiz işlem açıklamasını 0,7 sıcaklıkta paralel olarak sınıflandırma promptu üzerinden 5 kez çalıştırır. \"Adobe Creative Cloud aboneliği\" işlemi için 5 çalışmanın 4'ü \"Yazılım ve Abonelikler\" döndürür, 1'i \"Ofis Malzemeleri\" döndürür — sistem çoğunluk cevabını, \"Yazılım ve Abonelikler\"i alır ve ayrıca 5'te 1 anlaşmazlık oranını bir güven sinyali olarak günlüğe kaydeder; düşük uyum gösteren işlemleri (ör. 3-2 bölünmeler) otomatik kategorize etmek yerine insan incelemesine işaretler. Bu, tek bir gürültülü sınıflandırmayı hem daha doğru bir cevaba hem de yerleşik bir belirsizlik tahminine dönüştürür.","Self-consistency, aynı promptu birden çok kez çalıştırıp çoğunluk cevabını alarak akıl yürütme görevlerinde güvenilirliği artırır.",null,[11,14,17],{"slug":12,"name":13},"chain-of-thought-prompting","Chain-of-Thought Prompting (Düşünce Zinciri İstemi)",{"slug":15,"name":16},"prompt-engineering","Prompt Mühendisliği",{"slug":18,"name":19},"tree-of-thought","Tree-of-Thought (Düşünce Ağacı)",[21,25,28,31,33,36,39,42,45,48,51,54],{"slug":22,"category":5,"name":23,"updated_at":24},"analogical-prompting","Analogical Prompting","2026-08-24T02:46:37+00:00",{"slug":26,"category":5,"name":27,"updated_at":24},"automatic-prompt-optimization","Otomatik Komut Optimizasyonu",{"slug":29,"category":5,"name":30,"updated_at":24},"chain-of-density","Yoğunluk Zinciri (CoD)",{"slug":12,"category":5,"name":13,"updated_at":32},"2026-08-24T02:46:36+00:00",{"slug":34,"category":5,"name":35,"updated_at":24},"chain-of-verification","Chain-of-Verification",{"slug":37,"category":5,"name":38,"updated_at":32},"chunking","Chunking (Parçalama)",{"slug":40,"category":5,"name":41,"updated_at":32},"constrained-decoding","Kısıtlanmış Çözümleme (Constrained Decoding)",{"slug":43,"category":5,"name":44,"updated_at":32},"context-stuffing","Bağlam Doldurma (Context Stuffing)",{"slug":46,"category":5,"name":47,"updated_at":32},"delimiter","Ayırıcı (Delimiter)",{"slug":49,"category":5,"name":50,"updated_at":24},"directional-stimulus-prompting","Directional Stimulus Prompting",{"slug":52,"category":5,"name":53,"updated_at":24},"emotion-prompting","Emotion Prompting",{"slug":55,"category":5,"name":56,"updated_at":32},"few-shot-prompting","Few-Shot Prompting (Az Örnekli İstem)"]