Türkçenin Matematiksel Yapısı ve İfade-Zaman Verimliliğinin Yapay Zekâ Prompt Tasarımına Etkisi

 

Özet

Bu makale, Türkçenin eklemeli (agglutinative) ve yüksek derecede kuralcı dil yapısının, yapay zekâ sistemlerinde kullanılan prompt tasarımına olan etkisini incelemektedir. Çalışmanın temel tezi, Türkçenin matematiksel olarak tanımlanabilir morfolojik yapısı ve yüksek anlam yoğunluğu sayesinde, hedeflenen çıktıya daha az token kullanılarak ve daha düşük anlamsal belirsizlikle ulaşılabildiğidir. Bu bağlamda Türkçe, özellikle talimat odaklı ve biçimsel çıktı gerektiren yapay zekâ görevlerinde, ifade-zaman verimliliği açısından dikkate değer avantajlar sunmaktadır.

1. Giriş

Büyük dil modellerinin (LLM) performansı yalnızca model mimarisi ve eğitim verisiyle değil, aynı zamanda kullanıcı tarafından sunulan girdinin (prompt) dilsel yapısıyla da doğrudan ilişkilidir. Prompt tasarımı, doğal dilin biçimsel ve anlamsal özelliklerinden etkilenir. Bu çalışma, Türkçenin dilbilimsel özelliklerinin prompt etkinliği üzerindeki rolünü inceleyerek literatüre kavramsal bir katkı sunmayı amaçlamaktadır.

2. Matematiksel Dil Kavramı ve Türkçe

"Matematiksel dil" ifadesi, bir dilin;

  • Kurallarının açık ve sınırlı olması,

  • İstisna oranının düşük olması,

  • Biçimsel dönüşümlerin öngörülebilir olması özelliklerini taşımasını ifade eder.

Türkçe, sondan eklemeli yapısı sayesinde kelime köklerine ardışık ve kurallı ekler getirerek anlam üretir. Bu yapı, biçimbirimsel olarak formel dil tanımlarına oldukça yakındır. Örneğin:

gel → gelemez → gelemeyecek → gelemeyeceklerdi

Bu dizilimde her ek, matematiksel bir fonksiyon gibi önceki anlam kümesini daraltır veya genişletir.

3. İfade-Zaman Gücü ve Anlam Yoğunluğu

İfade-zaman gücü, bir dilin belirli bir anlamsal içeriği ne kadar kısa sürede ve ne kadar az sembolle aktarabildiğini ifade eder. Türkçede:

  • Zaman

  • Kip

  • Olumsuzluk

  • Kişi

  • Koşul

tek bir sözcük içinde ifade edilebilir. Bu durum, hem insan hem de makine açısından bilişsel yükü azaltır.

Örnek: "Yapılmayacaksa bildirilmeliydi"

Bu ifade İngilizcede daha fazla sözcük ve bağlam gerektirirken, Türkçede tek bir cümlede tüm koşulları kapsar.

4. Prompt Tasarımında Token Verimliliği

Büyük dil modelleri için her kelime veya alt kelime bir token maliyeti oluşturur. Türkçenin anlam yoğunluğu yüksek sözcük yapısı, aynı niyetin daha az token ile ifade edilmesini mümkün kılar.

Bu durum üç temel avantaj sağlar:

  1. Daha düşük token maliyeti

  2. Daha kısa bağlam penceresi kullanımı

  3. Modelin yorumlama alanının daraltılması

Sonuç olarak, modelin hedef dışı üretim yapma olasılığı azalır.

5. Belirsizliğin Azaltılması ve Deterministik Çıktı

Türkçede ekler aracılığıyla sağlanan sentaktik roller (özne, nesne, yönelme vb.) kelime sırasından bağımsız olarak anlamı korur. Bu özellik, prompt içinde verilen talimatların daha deterministik algılanmasını sağlar.

Örneğin: "Yanıtı yalnızca tablo olarak ver, açıklama ekleme."

Bu tür ifadeler, yapay zekâ açısından açık kısıtlar içerir ve yorum alanını minimize eder.

6. Karşı Görüşler ve Sınırlılıklar

Bu çalışmanın savı, Türkçenin her koşulda İngilizceden üstün olduğu iddiasını taşımaz. Büyük dil modellerinin eğitiminde İngilizce veri baskınlığı, karmaşık muhakeme veya akademik literatür özetleme gibi görevlerde İngilizceyi avantajlı kılabilir.

Ancak bu durum, dilin yapısal gücünü değil, veri dağılımını yansıtmaktadır. Eşit veri koşullarında Türkçenin biçimsel avantajlarının daha belirgin hale geleceği öngörülebilir.

7. Sonuç

Bu makale, Türkçenin matematiksel olarak düzenli yapısı ve yüksek ifade-zaman gücünün, yapay zekâ prompt tasarımında:

  • Daha az token kullanımı,

  • Daha yüksek hedef isabeti,

  • Daha düşük anlamsal belirsizlik sağladığını savunmaktadır.

Sonuç olarak Türkçe, özellikle kural tabanlı, çıktı formatı hassas ve talimat ağırlıklı yapay zekâ görevlerinde stratejik bir prompt dili olarak değerlendirilmelidir.