Mühendislik ve Geliştirici Referans Kütüphanesi
HTTP durum kodları, ağ portları, Linux terminal komutları, Git rehberleri, Docker/K8s, SQL, HTTP Header ve Regex şablonları için derinlemesine teknik kılavuz arşivi.
Temperature (Yapay Zeka Yaratıcılık ve Rastgelelik Ayarı)
0.0 ile 2.0 arasında değer alır. Düşük değerler (0.0 - 0.2) deterministik ve net yanıtlar üretirken, yüksek değerler (0.8 - 1.2) yaratıcı ve çeşitli çıktılar sağlar.
Top-P / Nucleus Sampling (Çekirdek Olasılık Filtreleme)
Kümülatif olasılık havuzunu sınırlar. 0.1 değeri modelin yalnızca en olası ilk %10'luk token havuzundan seçim yapmasını sağlar.
System Prompt (Model Rol ve Davranış Kılavuzu)
Kullanıcı mesajından önce modele kim olduğunu, tonunu, uyması gereken katı kuralları ve yanıt formatını belirten en yetkili talimat alanıdır.
Chain-of-Thought / CoT (Düşünce Zinciri Direktifi)
Modelin doğrudan sonuca atlamak yerine problemi adım adım mantık süzgecinden geçirerek çözmesini sağlayan direktif.
Presence Penalty (Yeni Konulara Geçiş Cezası)
-2.0 ile 2.0 arasında değer alır. Pozitif değerler modelin metinde daha önce geçmiş kelimeler yerine yeni kavramlar ve konular açmasını teşvik eder.
Few-Shot Prompting (Örneklerle Öğretme)
Modele görevi tarif etmek yerine birkaç adet doğru Girdi-Çıktı örnek çifti vererek istenen formatın sıfır hata ile üretilmesini sağlama tekniğidir.
Function Calling / Tool Use (Harici Araç & API Entegrasyonu)
Modelin doğal dildeki talebi analiz edip uygun fonksiyon adını ve parametrelerini standart JSON nesnesi olarak döndürmesini sağlar.
Context Window (Bağlam Bellek Kapasitesi - Token)
Modelin tek bir istek ve yanıtta işleyebileceği toplam token (kelime parçacığı) sınırıdır (Örn: Claude 3.5 200K, Gemini 1.5 2M token).
Temperature (Yapay Zeka Yaratıcılık ve Rastgelelik Ayarı)
0.0 ile 2.0 arasında değer alır. Düşük değerler (0.0 - 0.2) deterministik ve net yanıtlar üretirken, yüksek değerler (0.8 - 1.2) yaratıcı ve çeşitli çıktılar sağlar.
Top-P / Nucleus Sampling (Çekirdek Olasılık Filtreleme)
Kümülatif olasılık havuzunu sınırlar. 0.1 değeri modelin yalnızca en olası ilk %10'luk token havuzundan seçim yapmasını sağlar.
System Prompt (Model Rol ve Davranış Kılavuzu)
Kullanıcı mesajından önce modele kim olduğunu, tonunu, uyması gereken katı kuralları ve yanıt formatını belirten en yetkili talimat alanıdır.
Chain-of-Thought / CoT (Düşünce Zinciri Direktifi)
Modelin doğrudan sonuca atlamak yerine problemi adım adım mantık süzgecinden geçirerek çözmesini sağlayan direktif.
Presence Penalty (Yeni Konulara Geçiş Cezası)
-2.0 ile 2.0 arasında değer alır. Pozitif değerler modelin metinde daha önce geçmiş kelimeler yerine yeni kavramlar ve konular açmasını teşvik eder.
Few-Shot Prompting (Örneklerle Öğretme)
Modele görevi tarif etmek yerine birkaç adet doğru Girdi-Çıktı örnek çifti vererek istenen formatın sıfır hata ile üretilmesini sağlama tekniğidir.
Function Calling / Tool Use (Harici Araç & API Entegrasyonu)
Modelin doğal dildeki talebi analiz edip uygun fonksiyon adını ve parametrelerini standart JSON nesnesi olarak döndürmesini sağlar.
Context Window (Bağlam Bellek Kapasitesi - Token)
Modelin tek bir istek ve yanıtta işleyebileceği toplam token (kelime parçacığı) sınırıdır (Örn: Claude 3.5 200K, Gemini 1.5 2M token).
| İkon | Kılavuz / Komut | Kategori | Açıklama & Özet | İşlem |
|---|---|---|---|---|
| 🧠 | Temperature (Yapay Zeka Yaratıcılık ve Rastgelelik Ayarı) | Yapay Zeka Direktifleri | 0.0 ile 2.0 arasında değer alır. Düşük değerler (0.0 - 0.2) deterministik ve net yanıtlar üretirken, yüksek değerler (0.8 - 1.2) yaratıcı ve çeşitli çıktılar sağlar. | Aç → |
| 🧠 | Top-P / Nucleus Sampling (Çekirdek Olasılık Filtreleme) | Yapay Zeka Direktifleri | Kümülatif olasılık havuzunu sınırlar. 0.1 değeri modelin yalnızca en olası ilk %10'luk token havuzundan seçim yapmasını sağlar. | Aç → |
| 🧠 | System Prompt (Model Rol ve Davranış Kılavuzu) | Yapay Zeka Direktifleri | Kullanıcı mesajından önce modele kim olduğunu, tonunu, uyması gereken katı kuralları ve yanıt formatını belirten en yetkili talimat alanıdır. | Aç → |
| 🧠 | Chain-of-Thought / CoT (Düşünce Zinciri Direktifi) | Yapay Zeka Direktifleri | Modelin doğrudan sonuca atlamak yerine problemi adım adım mantık süzgecinden geçirerek çözmesini sağlayan direktif. | Aç → |
| 🧠 | Presence Penalty (Yeni Konulara Geçiş Cezası) | Yapay Zeka Direktifleri | -2.0 ile 2.0 arasında değer alır. Pozitif değerler modelin metinde daha önce geçmiş kelimeler yerine yeni kavramlar ve konular açmasını teşvik eder. | Aç → |
| 🧠 | Few-Shot Prompting (Örneklerle Öğretme) | Yapay Zeka Direktifleri | Modele görevi tarif etmek yerine birkaç adet doğru Girdi-Çıktı örnek çifti vererek istenen formatın sıfır hata ile üretilmesini sağlama tekniğidir. | Aç → |
| 🧠 | Function Calling / Tool Use (Harici Araç & API Entegrasyonu) | Yapay Zeka Direktifleri | Modelin doğal dildeki talebi analiz edip uygun fonksiyon adını ve parametrelerini standart JSON nesnesi olarak döndürmesini sağlar. | Aç → |
| 🧠 | Context Window (Bağlam Bellek Kapasitesi - Token) | Yapay Zeka Direktifleri | Modelin tek bir istek ve yanıtta işleyebileceği toplam token (kelime parçacığı) sınırıdır (Örn: Claude 3.5 200K, Gemini 1.5 2M token). | Aç → |
📁 Referans Kategorileri 545 Kılavuz
🔥 En Çok Başvurulan Kılavuzlar
Nginx & UFW Güvenlik Komutları
Sık kullanılan web ve sunucu güvenlik kurallarını tek tıkla kopyalayın.
sudo ufw allow 443/tcp