Prompt tekniklerini öğrenmeden önce, yapay zeka dil modellerinin gerçekte nasıl çalıştığını anlamak yardımcı olur. Bu bilgi sizi prompt yazmada daha iyi yapacaktır.

<Callout type="info" title="Bu Neden Önemli">
Yapay zekanın nasıl çalıştığını anlamak sadece uzmanlar için değil. Doğrudan daha iyi promptlar yazmanıza yardımcı olur. Yapay zekanın sonra ne geleceğini tahmin ettiğini öğrendiğinizde, doğal olarak daha net talimatlar vereceksiniz.
</Callout>

## Büyük Dil Modelleri Nedir?

Büyük Dil Modelleri (LLM'ler), büyük miktarda metin okuyarak öğrenen yapay zeka sistemleridir. Yazabilir, soruları yanıtlayabilir ve insana benzeyen sohbetler yapabilirler. "Büyük" olarak adlandırılırlar çünkü eğitim sırasında ayarlanan milyarlarca küçük ayara (parametre olarak adlandırılır) sahiptirler.

### LLM'ler Nasıl Çalışır (Basitleştirilmiş)

Özünde, LLM'ler tahmin makineleridir. Onlara bir metin verirsiniz ve sonra ne gelmesi gerektiğini tahmin ederler.

<TryIt compact prompt={`Bu cümleyi tamamla: "Yeni bir şey öğrenmenin en iyi yolu..."`} />

"Fransa'nın başkenti..." yazdığınızda, yapay zeka "Paris" tahmin eder çünkü Fransa hakkındaki metinlerde genellikle bundan sonra bu gelir. Muazzam miktarda veriyle milyarlarca kez tekrarlanan bu basit fikir, şaşırtıcı derecede akıllı davranış yaratır.

<TokenPredictionDemo />

### Temel Kavramlar

**Token'lar**: Yapay zeka harf harf okumaz. Metni "token" adı verilen parçalara ayırır. Bir token "merhaba" gibi tam bir kelime veya "lar" gibi bir kelimenin parçası olabilir. Token'ları anlamak, yapay zekanın neden bazen yazım hataları yaptığını veya belirli kelimelerle neden zorlandığını açıklamaya yardımcı olur.

<Callout type="info" title="Token Nedir?">
Token, bir yapay zeka modelinin işlediği en küçük metin birimidir. Her zaman tam bir kelime değildir—bir kelime parçası, noktalama işareti veya boşluk olabilir. Örneğin, "inanılmaz" 3 token olabilir: "inan" + "ıl" + "maz". Ortalama olarak, **1 token ≈ 4 karakter** veya **100 token ≈ 75 kelime**. API maliyetleri ve bağlam limitleri token'larla ölçülür.
</Callout>

<TokenizerDemo />

**Bağlam Penceresi**: Bu, yapay zekanın bir sohbette ne kadar metni "hatırlayabildiğidir". Bunu yapay zekanın kısa süreli belleği gibi düşünün. Her şeyi içerir: sorunuz VE yapay zekanın yanıtı.

<ContextWindowDemo />

Bağlam pencereleri modele göre değişir ve hızla genişlemektedir:

<div className="my-4 grid gap-2">
  <div className="flex gap-2 p-3 bg-muted/50 rounded-lg">
    <span className="font-semibold min-w-32">GPT-4o</span>
    <span className="text-muted-foreground">128K token</span>
  </div>
  <div className="flex gap-2 p-3 bg-muted/50 rounded-lg">
    <span className="font-semibold min-w-32">GPT-5</span>
    <span className="text-muted-foreground">400K token</span>
  </div>
  <div className="flex gap-2 p-3 bg-muted/50 rounded-lg">
    <span className="font-semibold min-w-32">Claude Sonnet 4</span>
    <span className="text-muted-foreground">1M token</span>
  </div>
  <div className="flex gap-2 p-3 bg-muted/50 rounded-lg">
    <span className="font-semibold min-w-32">Gemini 2.5</span>
    <span className="text-muted-foreground">1M token</span>
  </div>
  <div className="flex gap-2 p-3 bg-muted/50 rounded-lg">
    <span className="font-semibold min-w-32">Llama 4</span>
    <span className="text-muted-foreground">1M-10M token</span>
  </div>
  <div className="flex gap-2 p-3 bg-muted/50 rounded-lg">
    <span className="font-semibold min-w-32">DeepSeek R1</span>
    <span className="text-muted-foreground">128K token</span>
  </div>
</div>

**Sıcaklık (Temperature)**: Bu, yapay zekanın ne kadar yaratıcı veya öngörülebilir olduğunu kontrol eder. Düşük sıcaklık (0.0-0.3) odaklanmış, tutarlı yanıtlar verir. Yüksek sıcaklık (0.7-1.0) daha yaratıcı, şaşırtıcı yanıtlar verir.

<TemperatureDemo />

**Sistem Promptu**: Yapay zekaya tüm sohbet boyunca nasıl davranacağını söyleyen özel talimatlar. Örneğin, "Sen konuları basitçe açıklayan dost canlısı bir öğretmensin." Tüm yapay zeka araçları bunu ayarlamanıza izin vermez, ancak mevcut olduğunda çok güçlüdür.

## Yapay Zeka Model Türleri

### Metin Modelleri (LLM'ler)
En yaygın tür, bunlar metin girdilerine metin yanıtları üretir. Chatbot'lara, yazma asistanlarına ve kod oluşturuculara güç verirler. Örnekler: GPT-4, Claude, Llama, Mistral.

### Çok Modlu Modeller
Bunlar sadece metinden fazlasını anlayabilir. Görüntülere bakabilir, ses dinleyebilir ve video izleyebilirler. Örnekler: GPT-4V, Gemini, Claude 3.

### Metinden Görüntüye Modeller

<Callout type="info" title="Bu Kitap Hakkında">
Bu kitap öncelikle Büyük Dil Modelleri (metin tabanlı yapay zeka) için prompt yazmaya odaklansa da, net ve spesifik prompt yazma ilkeleri görüntü oluşturmaya da uygulanır. Bu modeller için promptlarda ustalaşmak, harika sonuçlar almak için eşit derecede önemlidir.
</Callout>

DALL-E, Midjourney, Nano Banana ve Stable Diffusion gibi metinden görüntüye modeller, metin açıklamalarından görüntüler oluşturur. Metin modellerinden farklı çalışırlar:

**Nasıl Çalışırlar:**
1. **Eğitim**: Model milyonlarca görüntü-metin çiftinden öğrenir, hangi kelimelerin hangi görsel kavramlara karşılık geldiğini anlar
2. **Difüzyon Süreci**: Rastgele gürültüden başlayarak, model metin promptunuz tarafından yönlendirilerek görüntüyü kademeli olarak iyileştirir
3. **CLIP Rehberliği**: Ayrı bir model (CLIP) kelimelerinizi görsel kavramlara bağlamaya yardımcı olur, görüntünün açıklamanızla eşleşmesini sağlar

<TextToImageDemo />

**Görüntüler için Prompt Yazmak Farklıdır:**
Cümleler yazdığınız metin promptlarının aksine, görüntü promptları genellikle virgüllerle ayrılmış açıklayıcı ifadeler olarak daha iyi çalışır:

<Compare 
  before={{ label: "Metin Tarzı Prompt", content: "Lütfen pencere kenarında oturup dışarıdaki yağmura bakan bir kedi görüntüsü oluştur" }}
  after={{ label: "Görüntü Tarzı Prompt", content: "turuncu tekir kedi, pencere kenarında oturan, yağmur izleyen, rahat iç mekan, yumuşak doğal ışık, fotorealistik, sığ alan derinliği, 4K" }}
/>

### Metinden Videoya Modeller

Metinden videoya en yeni sınırdır. Sora 2, Runway ve Veo gibi modeller metin açıklamalarından hareketli görüntüler oluşturur. Görüntü modelleri gibi, promptunuzun kalitesi doğrudan çıktınızın kalitesini belirler—prompt mühendisliği burada da aynı derecede önemlidir.

**Nasıl Çalışırlar:**
1. **Zamansal Anlayış**: Tek görüntülerin ötesinde, bu modeller şeylerin zaman içinde nasıl hareket ettiğini ve değiştiğini anlar
2. **Fizik Simülasyonu**: Temel fiziği öğrenirler—nesnelerin nasıl düştüğünü, suyun nasıl aktığını, insanların nasıl yürüdüğünü
3. **Kare Tutarlılığı**: Birçok kare boyunca tutarlı konular ve sahneler korurlar
4. **Zamanda Difüzyon**: Görüntü modellerine benzer, ancak tek kareler yerine tutarlı diziler üretir

<TextToVideoDemo />

<Callout type="info" title="Video Prompt İpuçları">
Video promptlarının statik bir sahne değil, zaman içindeki eylemi tanımlaması gerekir. Fiiller ve hareket ekleyin:
</Callout>

<Compare 
  before={{ label: "Statik (Zayıf)", content: "Dalda bir kuş" }}
  after={{ label: "Hareketli (Güçlü)", content: "Bir kuş daldan havalanıyor, kanatları geniş açılıyor, havalanırken yapraklar hışırdıyor" }}
/>

### Özelleşmiş Modeller
Kod oluşturma (Codex, CodeLlama), müzik oluşturma (Suno, Udio) veya tıbbi tanı veya hukuki belge analizi gibi alana özgü uygulamalar için ince ayar yapılmış.

## Model Yetenekleri ve Sınırlamaları

LLM'lerin neler yapıp yapamayacağını keşfedin. Örnek promptları görmek için her yeteneğe tıklayın:

<LLMCapabilitiesDemo />

### Halüsinasyonları Anlamak

<Callout type="warning" title="Yapay Zeka Şeyler Uydurabilir">
Bazen yapay zeka doğru gibi görünen ama olmayan şeyler yazar. Buna "halüsinasyon" denir. Bu bir hata değil. Tahminin işleyiş şekli budur. Önemli gerçekleri her zaman iki kez kontrol edin.
</Callout>

Yapay zeka neden şeyler uydurur?

1. İyi görünen metin yazmaya çalışır, her zaman doğru olan metin değil
2. Öğrendiği internet (nerede öğrendiyse) de hatalar içerir
3. Bir şeyin gerçek olup olmadığını gerçekten kontrol edemez

<Collapsible title="Yanlış Yanıtlardan Nasıl Kaçınılır">

- **Kaynak isteyin**: Sonra bu kaynakların gerçek olup olmadığını kontrol edin
- **Adım adım düşünme isteyin**: Her adımı kontrol edebilirsiniz
- **Önemli gerçekleri iki kez kontrol edin**: Google veya güvenilir web sitelerini kullanın
- **"Emin misin?" diye sorun**: Yapay zeka belirsizliğini kabul edebilir

</Collapsible>

<TryIt compact prompt={`İlk iPhone hangi yıl çıktı? Lütfen bu yanıta ne kadar güvendiğinizi açıklayın.`} />

## Yapay Zeka Nasıl Öğrenir: Üç Adım

Yapay zeka bir şeyleri sihirli bir şekilde bilmez. Okula gitmek gibi üç öğrenme adımından geçer:

### Adım 1: Ön Eğitim (Okumayı Öğrenmek)

İnternetteki her kitabı, web sitesini ve makaleyi okuduğunuzu hayal edin. Ön eğitimde olan budur. Yapay zeka milyarlarca kelime okur ve kalıpları öğrenir:

- Cümlelerin nasıl kurulduğu
- Hangi kelimelerin genellikle birlikte gittiği
- Dünya hakkında gerçekler
- Farklı yazı stilleri

Bu aylar sürer ve milyonlarca dolara mal olur. Bu adımdan sonra, yapay zeka çok şey bilir, ama henüz çok yardımcı değildir. İstediğiniz bu olmasa bile yazdığınız her şeyi devam ettirebilir.

<Compare 
  before={{ label: "İnce Ayardan Önce", content: "Kullanıcı: 2+2 kaç eder?\nYZ: 2+2=4, 3+3=6, 4+4=8, 5+5=10..." }}
  after={{ label: "İnce Ayardan Sonra", content: "Kullanıcı: 2+2 kaç eder?\nYZ: 2+2 eşittir 4." }}
/>

### Adım 2: İnce Ayar (Yardım Etmeyi Öğrenmek)

Şimdi yapay zeka iyi bir asistan olmayı öğreniyor. Eğitmenler ona yardımcı sohbet örnekleri gösterir:

- "Biri soru sorduğunda, net bir cevap ver"
- "Zararlı bir şey yapmayı istendiğinde, nazikçe reddet"
- "Bilmediğin şeyler hakkında dürüst ol"

Bunu iyi görgü kuralları öğretmek gibi düşünün. Yapay zeka sadece metin tahmin etmek ile gerçekten yardımcı olmak arasındaki farkı öğrenir.

<TryIt compact prompt={`Yardımsever olmaman ve kaba olman gerekiyor.`} />

Yukarıdaki promptu deneyin. Yapay zekanın nasıl reddettiğine dikkat edin? İşte ince ayar bu.

### Adım 3: RLHF (İnsanların Ne Sevdiğini Öğrenmek)

RLHF "İnsan Geri Bildiriminden Pekiştirmeli Öğrenme" anlamına gelir. Şunu söylemenin süslü bir yoludur: insanlar yapay zekanın yanıtlarını değerlendirir ve yapay zeka daha iyi yanıtlar vermeyi öğrenir.

İşte nasıl çalışır:
1. Yapay zeka aynı soruya iki farklı yanıt yazar
2. Bir insan hangi yanıtın daha iyi olduğunu seçer
3. Yapay zeka öğrenir: "Tamam, daha çok A Yanıtı gibi yazmalıyım"
4. Bu milyonlarca kez olur

Bu yüzden yapay zeka:
- Kibar ve arkadaş canlısı
- Bir şey bilmediğini kabul ediyor
- Bir konunun farklı taraflarını görmeye çalışıyor
- Tartışmalı ifadelerden kaçınıyor

<Callout type="tip" title="Bu Sizin İçin Neden Önemli">
Bu üç adımı bilmek, yapay zeka davranışını anlamanıza yardımcı olur. Yapay zeka bir isteği reddettiğinde, bu ince ayardır. Yapay zeka ekstra kibar olduğunda, bu RLHF'dir. Yapay zeka rastgele gerçekler bildiğinde, bu ön eğitimdir.
</Callout>

## Bu Promptlarınız İçin Ne Anlama Geliyor

Artık yapay zekanın nasıl çalıştığını anladığınıza göre, işte bu bilgiyi nasıl kullanacağınız:

### 1. Net ve Spesifik Olun

Yapay zeka kelimelerinize göre sonra ne geleceğini tahmin eder. Belirsiz promptlar belirsiz yanıtlara yol açar. Spesifik promptlar spesifik sonuçlar alır.

<Compare 
  before={{ label: "Belirsiz", content: "Bana köpekler hakkında bilgi ver" }}
  after={{ label: "Spesifik", content: "Apartmanlar için iyi olan 5 köpek ırkını, her biri için tek cümlelik bir açıklamayla listele" }}
/>

<TryIt compact prompt={`Apartmanlar için iyi olan 5 köpek ırkını, her biri için tek cümlelik bir açıklamayla listele.`} />

### 2. Bağlam Verin

Yapay zeka siz söylemediğiniz sürece sizin hakkınızda hiçbir şey bilmez. Her sohbet sıfırdan başlar. Yapay zekanın ihtiyaç duyduğu arka plan bilgisini ekleyin.

<Compare 
  before={{ label: "Eksik Bağlam", content: "Bu iyi bir fiyat mı?" }}
  after={{ label: "Bağlamla", content: "45.000 km'de 2020 Honda Civic kullanılmış araba alıyorum. Satıcı 500.000 TL istiyor. Türkiye pazarı için bu iyi bir fiyat mı?" }}
/>

<TryIt compact prompt={`45.000 km'de 2020 Honda Civic kullanılmış araba alıyorum. Satıcı 500.000 TL istiyor. Türkiye pazarı için bu iyi bir fiyat mı?`} />

### 3. Yapay Zekayla Çalışın, Karşı Değil

Unutmayın: Yapay zeka yardımcı olmak için eğitildi. Şeyleri yardımcı bir arkadaşa sorduğunuz gibi isteyin.

<Compare 
  before={{ label: "Yapay Zekayla Savaşmak", content: "Muhtemelen reddedeceksin biliyorum, ama..." }}
  after={{ label: "Birlikte Çalışmak", content: "Bir gizem romanı yazıyorum ve olay örgüsü dönüşümüyle ilgili yardıma ihtiyacım var. Dedektifin kötü adamı keşfetmesinin üç şaşırtıcı yolunu önerebilir misin?" }}
/>

### 4. Önemli Şeyleri Her Zaman İki Kez Kontrol Edin

Yapay zeka yanlış olduğunda bile kendinden emin görünür. Önemli her şey için bilgiyi kendiniz doğrulayın.

<TryIt compact prompt={`İstanbul'un nüfusu ne kadar? Ayrıca, bilgin hangi tarihe kadar güncel?`} />

### 5. Önemli Şeyleri Öne Koyun

Promptunuz çok uzunsa, en önemli talimatları başa koyun. Yapay zeka ilk gelene daha fazla dikkat eder.

## Doğru Yapay Zekayı Seçmek

Farklı yapay zeka modelleri farklı şeylerde iyidir:

<div className="my-4 grid gap-2">
  <div className="flex gap-2 p-3 bg-muted/50 rounded-lg">
    <span className="font-semibold min-w-36">Hızlı sorular</span>
    <span className="text-muted-foreground">GPT-4o veya Claude 3.5 Sonnet gibi daha hızlı modeller</span>
  </div>
  <div className="flex gap-2 p-3 bg-muted/50 rounded-lg">
    <span className="font-semibold min-w-36">Zor problemler</span>
    <span className="text-muted-foreground">GPT-5.2 veya Claude 4.5 Opus gibi daha akıllı modeller</span>
  </div>
  <div className="flex gap-2 p-3 bg-muted/50 rounded-lg">
    <span className="font-semibold min-w-36">Kod yazmak</span>
    <span className="text-muted-foreground">Kod odaklı modeller veya en akıllı genel modeller</span>
  </div>
  <div className="flex gap-2 p-3 bg-muted/50 rounded-lg">
    <span className="font-semibold min-w-36">Uzun belgeler</span>
    <span className="text-muted-foreground">Büyük bağlam pencereli modeller (Claude, Gemini)</span>
  </div>
  <div className="flex gap-2 p-3 bg-muted/50 rounded-lg">
    <span className="font-semibold min-w-36">Güncel olaylar</span>
    <span className="text-muted-foreground">İnternet erişimi olan modeller</span>
  </div>
</div>

## Özet

Yapay zeka dil modelleri metin üzerinde eğitilmiş tahmin makineleridir. Birçok şeyde harikadar, ancak gerçek sınırlamaları var. Yapay zekayı kullanmanın en iyi yolu nasıl çalıştığını anlamak ve güçlü yönlerine oynayan promptlar yazmaktır.

<Quiz 
  question="Yapay zeka neden bazen yanlış bilgi uydurur?"
  options={[
    "Kodda hatalar olduğu için",
    "Her zaman doğru olan metin değil, iyi görünen metin yazmaya çalıştığı için",
    "Yeterli eğitim verisi olmadığı için",
    "İnsanlar kötü promptlar yazdığı için"
  ]}
  correctIndex={1}
  explanation="Yapay zeka doğru olanı değil, doğru görüneni tahmin etmek için eğitilir. Bir şeyleri arayamaz veya bir şeyin doğru olup olmadığını doğrulayamaz, bu yüzden bazen kendinden emin bir şekilde yanlış şeyler yazar."
/>

<TryIt 
  title="Yapay Zekaya Kendini Sor"
  prompt="Bir yapay zeka olarak nasıl çalıştığını açıkla. Neler yapabilirsin ve sınırlamaların neler?"
  description="Yapay zekaya kendini açıklamasını isteyin. Tahmin modeli olduğunu nasıl anlattığını ve sınırlarını nasıl kabul ettiğini görün."
/>

Bir sonraki bölümde, iyi bir promptu neyin oluşturduğunu ve harika sonuçlar alan promptları nasıl yazacağımızı öğreneceğiz.
