# Few-shot prompting nedir? Örnekle öğretmek — QANATONE > Few-shot prompting, prompta birkaç çözülmüş örnek eklemektir. Model kalıbı örneklerden yakalar ve aynı biçimde cevap verir. Kaynak: https://www.qanatone.com/nedir/few-shot-nedir/ --- [Nedir](https://www.qanatone.com/nedir/) # Few-shot prompting nedir? Örnekle öğretmek 15 Eyl 2026 2 dk okuma Prompt · Few-shot Few-shot prompting, prompta birkaç çözülmüş örnek eklemektir. Model kalıbı örneklerden yakalar ve aynı biçimde cevap verir. ## Few-shot nedir? Birine yeni bir iş öğretirken uzun uzun anlatmak yerine çoğu zaman iki üç örnek gösterirsiniz. Few-shot prompting aynı fikre dayanır: [prompta](https://www.qanatone.com/nedir/prompt-nedir/) görevin çözülmüş birkaç örneğini koyarsınız, model kalıbı örneklerden çıkarır. Tek örnek verilirse one-shot, hiç örnek verilmezse [zero-shot](https://www.qanatone.com/nedir/zero-shot-nedir/) denir. Dil modellerinin yeniden eğitilmeden, yalnız prompttaki örneklerden yeni bir görevi öğrenebilmesine in-context learning (bağlam içi öğrenme) denir. Bu yetenek 2020'de yayımlanan GPT-3 makalesiyle geniş kitlelerin gündemine girdi; makalenin başlığı da "Language Models are Few-Shot Learners" idi. ## Bir örnek Görev: müşteri yorumlarını olumlu, olumsuz ya da nötr diye etiketlemek. Prompt şöyle kurulabilir: - Yorum: "Kargo bir günde geldi, paket özenliydi." Etiket: olumlu - Yorum: "Ürün fotoğraftakinden küçük çıktı." Etiket: olumsuz - Yorum: "Siparişi verdim, henüz kullanmadım." Etiket: nötr - Yorum: "Rengi güzel ama kumaşı ilk yıkamada soldu." Etiket: ? Model son yoruma, örneklerde gördüğü biçimde tek kelimelik bir etiket yazar. Aynı soruyu örneksiz sorsaydınız uzun bir açıklama da gelebilirdi. ## Ne zaman işe yarar? Çıktının biçimi önemliyse (belirli bir JSON yapısı, sabit bir etiket listesi ya da markanıza özel bir üslup) few-shot çoğu zaman en ucuz ve hızlı çözümdür. Sınırda kalan durumları örneklere katmak, yukarıdaki "rengi güzel ama" yorumunda olduğu gibi, modele kararsız kaldığı yerde nasıl davranacağını gösterir. ## Dikkat edilecekler Örnekler çeşitli olmalıdır; hepsi olumlu yorumsa model olumluya kayar. Modeller örneklerin sırasından da etkilenir ve son örnek cevabı özellikle etkiler. Her örnek [token](https://www.qanatone.com/nedir/token-nedir/) harcar. Onlarca örnek gerekmeye başladıysa aynı iş için [fine-tuning](https://www.qanatone.com/nedir/fine-tuning-nedir/) daha ekonomik hale gelebilir. ## Diğer yazılar [Model Eğitimi · Fine-tuning ### Fine-tuning nedir, ne zaman gerekir? 15 Eyl 2026 · 2 dk](https://www.qanatone.com/nedir/fine-tuning-nedir/)[Mimari · Memory ### Yapay zekâda memory (hafıza) nedir? 15 Eyl 2026 · 2 dk](https://www.qanatone.com/nedir/ai-memory-nedir/)[Uygulama · Function Calling ### Function calling nedir? Modelin araç kullanması 15 Eyl 2026 · 2 dk](https://www.qanatone.com/nedir/function-calling-nedir/)[Güvenlik · Guardrail ### Guardrail nedir? Yapay zekânın güvenlik bariyerleri 15 Eyl 2026 · 2 dk](https://www.qanatone.com/nedir/guardrail-nedir/)[Güvenilirlik · Halüsinasyon ### Yapay zekâ halüsinasyonu nedir, neden olur? 15 Eyl 2026 · 2 dk](https://www.qanatone.com/nedir/halusinasyon-nedir/)[Altyapı · Inference ### Inference nedir? Eğitilmiş modelin çalışması 15 Eyl 2026 · 2 dk](https://www.qanatone.com/nedir/inference-nedir/)[Pazarlama · Influencer ### Influencer marketing nedir, nasıl yapılır? 15 Eyl 2026 · 2 dk](https://www.qanatone.com/nedir/influencer-marketing-nedir/)[Performans · Latency ### Latency nedir? Yapay zekâda gecikme ve hız 15 Eyl 2026 · 2 dk](https://www.qanatone.com/nedir/latency-nedir/)