[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"glossary-zero-shot::tr":3,"gloss-cluster-zero-shot::tr":20,"gloss-next-zero-shot::tr":9},{"slug":4,"category":5,"name":6,"definition":7,"meta_desc":8,"faq":9,"schema_markup":9,"related":10},"zero-shot","core-ai","Sıfır Atışlı Öğrenme (Zero-Shot Learning)","Sıfır atışlı öğrenme (veya zero-shot prompting), bir LLM'in kendisine o göreve ait hiçbir örnek verilmeden — girdi\u002Fçıktı demoları olmadan, yalnızca bir talimatla — bir görevi doğru şekilde yerine getirmesini tanımlar. Bu mümkündür çünkü büyük temel modeller, ön eğitim sırasında o kadar geniş genel bilgi ve örüntü tanıma yeteneği edinir ki, çoğu zaman \"iyi\" bir cevabın neye benzediği önceden gösterilmeden, sadece istenen şeyin net bir doğal dil tanımından yeni bir göreve genelleme yapabilirler. Bu, SaaS geliştiricileri için önemlidir çünkü zero-shot yeteneği, LLM'lerle bu kadar hızlı prototip oluşturmayı mümkün kılan şeydir: sınıflandırma, çıkarım, çeviri, özetleme gibi çalışan bir özelliği genellikle iyi yazılmış bir prompt dışında hiçbir şey olmadan, eğitim verisi toplamadan, fine-tuning hattı kurmadan yayına alabilir ve kaliteyi yalnızca talimatı iyileştirerek geliştirebilirsiniz. Somut bir örnek: Bir geliştirici, hiçbir sınıflandırıcı eğitmeden veya modele örnek göstermeden müşteri destek taleplerini aciliyete göre sınıflandırmak istiyor. `\"Bu destek talebinin aciliyetini Düşük, Orta veya Yüksek olarak sınıflandır. Talep: 'Uygulamanız çöktü ve 3 saatlik kaydedilmemiş çalışmamı kaybettim, bu kabul edilemez.' Yalnızca aciliyet seviyesiyle cevap ver.\"` şeklinde bir zero-shot prompt güvenilir şekilde `\"Yüksek\"` döndürür — model bu talebi ya da görevi daha önce hiç görmemiştir ama aciliyet ve hayal kırıklığının nasıl duyulduğuna dair geniş dil anlayışından genelleme yapar. Zero-shot performansı, few-shot (istenen örüntüyü göstermek için prompt içinde birkaç örnek sunmak; daha zorlu veya kendine özgü görevlerde doğruluğu artırır) ve fine-tuning (ölçekte en yüksek tutarlılığı gerektiren görevler için modelin ağırlıklarını çok sayıda örnekle eğitmek) ile karşılaştırılır. Pratik kural: hız için zero-shot ile başlayın, çıktılar tutarsızsa veya istenen formata uymuyorsa few-shot örnekleri ekleyin ve yalnızca prompting'in tek başına güvenilir şekilde sağlayamayacağı yüksek hacimde güvenilirlik ve maliyet verimliliği gerekiyorsa fine-tuning'e yatırım yapın. Zero-shot güvenilirliği ayrıca görevin nasıl tanımlandığına büyük ölçüde bağlıdır: belirsiz veya eksik tanımlanmış bir talimat (\"bu iyi mi?\") tutarsız zero-shot sonuçları üretirken, açık çıktı kısıtlamaları olan kesin bir talimat (\"bu ürün yorumunun duygu durumunu tam olarak şunlardan biri olarak değerlendir: pozitif, negatif, nötr — yalnızca o kelimeyle cevap ver\") çok daha güvenilir zero-shot davranışı üretir, çünkü model görevi çağrılar arasında farklı yorumlama alanına daha az sahiptir. Bu yüzden zero-shot görevler için \"prompt mühendisliği\" aslında zekice bir şeyler eklemekten çok belirsizliği ortadan kaldırmakla ilgilidir — sıkıcı derecede açık bir talimat, üretimde belirsiz, zekice görünen bir talimattan sürekli olarak daha iyi performans gösterir.","Zero-shot, bir modelden hiç eğitilmediği veya örnek gösterilmediği bir görevi, yalnızca genel ön eğitim bilgisine dayanarak yapmasını istemektir.",null,[11,14,17],{"slug":12,"name":13},"fine-tuning","İnce Ayar (Fine-Tuning)",{"slug":15,"name":16},"inference","Çıkarım (Inference)",{"slug":18,"name":19},"prompt","Prompt (İstem)",[21,25,29,33,36,39,42,45,48,51,54,57],{"slug":22,"category":5,"name":23,"updated_at":24},"agentic","Agentic AI (Ajan Tabanlı Yapay Zeka)","2026-08-24T02:46:36+00:00",{"slug":26,"category":5,"name":27,"updated_at":28},"alignment-tax","Hizalama Vergisi (Alignment Tax)","2026-08-24T02:46:37+00:00",{"slug":30,"category":5,"name":31,"updated_at":32},"artificial-intelligence","Yapay Zekâ (AI)","2026-08-24T02:46:38+00:00",{"slug":34,"category":5,"name":35,"updated_at":24},"attention","Attention (Dikkat Mekanizması)",{"slug":37,"category":5,"name":38,"updated_at":32},"beam-search","Işın Arama (Beam Search)",{"slug":40,"category":5,"name":41,"updated_at":28},"benchmark-contamination","Kıyaslama Kirlenmesi (Benchmark Contamination)",{"slug":43,"category":5,"name":44,"updated_at":28},"catastrophic-forgetting","Felaketvari Unutma (Catastrophic Forgetting)",{"slug":46,"category":5,"name":47,"updated_at":32},"computer-vision","Bilgisayarlı Görü",{"slug":49,"category":5,"name":50,"updated_at":28},"constitutional-ai","Anayasal Yapay Zekâ (Constitutional AI)",{"slug":52,"category":5,"name":53,"updated_at":24},"context-window","Bağlam Penceresi (Context Window)",{"slug":55,"category":5,"name":56,"updated_at":32},"deep-learning","Derin Öğrenme",{"slug":58,"category":5,"name":59,"updated_at":24},"diffusion-model","Difüzyon Modeli (Diffusion Model)"]