Google, en gelişmiş yapay zeka modeli olan Gemini 3'ün piyasaya sürülmesiyle birlikte, bu yeni nesil modelden maksimum verim almayı sağlayacak güncellenmiş prompt (yönlendirme) rehberini resmen duyurdu. Bu rehber, önceki modellerde kullanılan prompt mühendisliği tekniklerinden önemli ölçüde farklılık gösteriyor. Yeni modelin artan akıl yürütme ve çok modlu anlama yetenekleri sayesinde, kullanıcıların ve geliştiricilerin yapay zekayla etkileşim kurma biçimi de yeniden şekilleniyor. İşte Gemini 3'ün potansiyelini tam olarak ortaya çıkaracak o kritik değişiklikler:
DOĞRUDAN VE NET TALİMATLARIN ÖNEMİ ARTIYOR
Gemini 3’ün mimarisi, önceki modellerin aksine, karmaşık ve gereksiz yere uzun yönlendirmeleri analiz etmek için çaba göstermiyor. Google, yeni rehberde, kullanıcıların hedeflerini kesin ve net ifadelerle belirtmelerinin en yüksek performansı sağladığını vurguluyor. Eski modellerde popüler olan, yapay zekayı 'kandırmaya' yönelik aşırı karmaşık prompt mühendisliği teknikleri, Gemini 3’te tam tersi bir etki yaratarak performansı düşürebilir. Artık başarı, sözü dolandırmaktan değil, amacını net bir şekilde belirtmekten geçiyor.
MODEL ARTIK VARSAYILAN OLARAK DAHA KISA CEVAP VERİYOR
Google, Gemini 3'ü tasarlarken modelin varsayılan olarak daha az konuşkan ve daha doğrudan, verimli cevaplar vermeye odaklanmasını sağladı. Bu, kullanıcıların genellikle talep ettiği hızlı ve net sonuçları sağlama hedefini yansıtıyor. Ancak, kullanıcılar modelden daha arkadaş canlısı, sohbet tarzı veya ayrıntılı bir yanıt bekliyorlarsa, bu tercihin prompt içinde açıkça belirtilmesi gerekiyor. Yani, bir asistan gibi davranmasını istiyorsanız, bunu modele söylemelisiniz.
KISITLAMALAR VE ROLLER PROMPT’UN BAŞINDA OLMALI
Modelin davranışsal kısıtlamaları (örneğin, "Yanıtı yalnızca bir Python fonksiyonu olarak ver" veya "Sadece JSON formatında cevapla") ve rol tanımları (örneğin, "Sen kıdemli bir yazılımcısın ve bana sadece kodlama önerileri vereceksin") artık promptun en üstüne veya Sistem Talimatı alanına yerleştirilmelidir. Bu yeni yaklaşım, modelin akıl yürütme sürecini en baştan yönlendirerek, belirlenen kısıtlamaların veya rollerin göz ardı edilmesini etkin bir şekilde önlüyor ve çıktı tutarlılığını önemli ölçüde artırıyor.
UZUN BAĞLAM VERİLERİNDE SORGULAMA TEKNİĞİ DEĞİŞTİ
Kitaplar, büyük kod tabanları veya uzun transkriptler gibi devasa veri bağlamlarıyla çalışırken kritik bir değişiklik önerildi: Sorgunuzu ve özel talimatlarınızı, sunduğunuz büyük veri bloğunun sonuna yerleştirin. Bu, modelin uzun bağlamı önce tam olarak işlemesine, ardından hemen arkasından gelen göreve odaklanmasına olanak tanıyor. Veri bloğundan sorguya geçerken "Yukarıdaki bilgilere dayanarak..." gibi bir çerçeve cümlesi kullanılması, modelin dikkatini dağıtmamak için önemli bir köprü görevi görüyor.
GELİŞTİRİCİLER İÇİN AKIL YÜRÜTME DERİNLİĞİ KONTROL EDİLEBİLİR HALE GELDİ
Gemini 3 Pro, akıl yürütme için varsayılan olarak dinamik düşünmeyi kullanmasına rağmen, geliştiricilere thinking_level parametresi aracılığıyla modelin dahili akıl yürütme derinliğini kontrol etme yeteneği sunuldu. Bu parametre, low (en düşük gecikme ve maliyet için) ve high (en yüksek akıl yürütme derinliği, varsayılan) gibi seçenekler sunarak performans ve doğruluk arasında denge kurmayı sağlıyor. Ayrıca Ultra aboneler için, en karmaşık sorunlarda bile çözüme ulaşmayı hedefleyen "Deep Think" adı verilen gelişmiş bir akıl yürütme modu da tanıtıldı.