Prompt Mühendisliği
Prompt Engineering ile Yapay Zekayı Yönlendirme :
LLM Türleri? (Types of LLMs)
Base LLM (Temel LLM), dil modellemesinin temelini oluşturur. Bu modeller, bir cümlenin devamında gelebilecek token’ı (kelimeyi) tahmin etmek üzere eğitilmişlerdir. Örneğin: Bir kullanıcı “Güneş doğduğunda…” yazdığında, model “gökyüzü kızarıyor” gibi bir tahminde bulunabilir.
Instruction Tuned LLM (Talimatla Ayarlanmış LLM), belirli görevleri daha iyi yerine getirebilmek için specific instructions (spesifik talimatlar) ile fine-tune yapılmış modellerdir. Örneğin: Bir kullanıcı “Bir pizza tarifi yaz” dediğinde, model adımları ve malzemeleri içeren bir tarif üretir.
RLHF LLM (Reinforcement Learning with Human Feedback ile Geliştirilmiş LLM), insan geri bildirimiyle geliştirilmiş ve ahlaki değerlere uygun davranışları teşvik etmek için eğitilmiş modellerdir. Örneğin, OpenAI’nin ChatGPT modeli, insan geri bildirimiyle geliştirilmiş bir RLHF LLM örneğidir.
— Prompt Engineering Nedir?
Prompt engineering, yapay zeka modellerine, özellikle dil tabanlı modellere, istenen yanıtları almak için özel olarak tasarlanmış girdiler (komutlar) sağlama sürecidir. Bu, modelin nasıl tepki vereceğini, hangi bilgileri vereceğini ve bu bilgileri nasıl ifade edeceğini etkileyen bir sanat ve bilim karışımıdır.
— Neden Önemlidir?
Yapay zeka modelleri, verilen komutların kalitesine göre değişiklik gösteren yanıtlar üretir. Etkili bir prompt engineering, modellerin daha doğru, alakalı ve kullanışlı bilgiler sağlamasını mümkün kılar. Bu, iş dünyasından eğitime, sağlık hizmetlerinden yaratıcı endüstrilere kadar geniş bir yelpazede uygulamaları olan bir beceridir.
— Prompt Engineering’in Temelleri
Modeli Anlama: Başarılı bir prompt engineering için öncelikle kullanılan yapay zeka modelinin kapasitelerini ve sınırlamalarını anlamak gerekir.
Açık ve Öz İletişim: Modellere verilen komutlar açık ve anlaşılır olmalıdır.
Prompt Engineering başarısı, kaçınılması gerekenlerin değil, gerçekleştirilmesi gerekenlerin net tanımında yatar.
Sonuçları Optimize Etme: Farklı komutlar deneyerek modelin verdiği yanıtların nasıl optimize edilebileceğini keşfetmek önemlidir.
Temel Teknikler:
Role-playing: Modelinizin farklı rolleri üstlenmesini sağlayarak, daha odaklanmış yanıtlar alabilirsiniz. Örnek: “Bir tarihçi olarak, Osmanlı İmparatorluğu’nun yükselişini açıklayın” prompt’u, modelin tarihçi gibi düşünüp, derinlemesine bir analiz yapmasını sağlar.
Iterative Refinement: Geniş bir konseptle başlayıp, modelin yanıtlarına göre prompt’u geliştirin. Örnek: “Dünya barışı hakkında bilgi ver” prompt’u ile başlayıp, modelin verdiği yanıtlara göre daha spesifik sorulara yönelin.
Feedback Loops: Modelden aldığınız yanıtları kullanarak, sonraki prompt’larınızı şekillendirin. Örnek: “Bir önceki cevabınızda bahsettiğiniz ekonomik faktörleri detaylandırın” gibi.
İleri Teknikler:
Zero-shot Prompting: Modelin eğitimi sırasında karşılaşmadığı durumlarla sınayın. Örnek: “Bir uzay gemisinin Mars’taki ilk inişi nasıl olurdu?” Bu, modelin yaratıcılığını ve problem çözme yeteneğini sınar.
Few-shot Prompting/In-context Learning: Modelinize birkaç örnek göstererek, istenen yanıt türünü öğretin. Örnek: “Bu cümleleri İngilizceden İspanyolcaya çevir: [Birkaç örnek cümle]. Şimdi, bu yeni cümleyi çevirin: [Yeni cümle].”
Chain-of-Thought (CoT): Modeli, bir sorunu çözerken adım adım düşünmeye yönlendirin. Örnek: “Bu matematik problemi nasıl çözülür: [Problem]. Adım adım düşünerek çözümü gösterin.”
Prompting
GPT-3 veya GPT-4 gibi büyük dil modelleri (LLM) ile etkili bir şekilde iletişim kurmak ve istenen çıktıyı elde etmek için kullanılan bir tekniktir. Burada Mistral AI ile etkileşime geçmek ve Temel Modeller hakkında bilgi edinmek için etkili bir şekilde nasıl ipucu verebileceğimizi öğrenmek için 8 farklı ipucu tekniğinin uygulamaları bulunmaktadır.
- There are 8 prompt engineering methods:
- Zero-Shot Learning,
- One-Shot Learning,
- Few-Shot Learning,
- Chain-of-Thought Prompting,
- Iterative Prompting,
- Negative Prompting,
- Hybrid Prompting,
- Prompt Chaining .
Prompt Mühendisliği, dijital içeriğin sentezini sağlayarak ve dil modellerinin performansını artırarak önümüzdeki beş yıl içinde AI geliştirme potansiyeline sahiptir. Araştırmacılar, istemleri oluşturmanın yinelemeli süreci sayesinde, denetimli eğitime ihtiyaç duymadan çeşitli görevler için sinirsel dil modellerinin performansını optimize edebilirler. Bu yaklaşım, metinden görüntüye oluşturma ve bilgi çıkarma, veri etiketleme ihtiyacını azaltan ve çoklu modellerin eğitilmesi gibi görevlerde umut verici sonuçlar göstermiştir. Ek olarak, NLP analizi ve makine öğrenimi modellerine dayalı otomatik istem optimizasyon çerçeveleri, hızlı görüntü kalitesini daha da artırabilir ve yüksek kaliteli görüntüler oluşturabilir. Hızlı mühendislik öğrenilmiş bir beceri haline geldikçe, uzmanlık ve uygulama gelişimine katkıda bulunacak ve yapay zeka yaratıcılığında ve hızlı mühendisliğin geleceğinde ilerlemelere yol açacaktır.
AI promptlarının kullanılmasıyla birlikte, birçok avantaj elde edilir:
* Makinelerle sorunsuz bir şekilde etkileşim kurma yeteneği.
* Görevlerle ilgili zaman ve çaba gereksinimlerinde önemli ölçüde azalma.
* İnsan hatalarının azalması ve üretkenlikte artış.
* Daha iyi doğruluk ve bilgilendirilmiş kararlar.
* Verimli ve kişiselleştirilmiş kullanıcı deneyimi.
AI promptlarının kullanılması, müşteri hizmetlerinden eğitime kadar birçok alanda yaygınlaşmaktadır. Örneğin, chatbotlar sık sorulan sorulara cevap vermek, temel destek sağlamak ve hatta sipariş işlemlerini hızlandırmak için AI promptlarla programlanabilir.
Sağlık hizmetlerinde, doktorlara ve hemşirelere daha doğru teşhis ve tedavi kararları konusunda yardımcı olan AI promptlar kullanılır. Öğrenme ve öğrenci başarısını iyileştirmek için eğitimde AI promptlar kullanılır. Finansal karar verme süreçlerini iyileştirmek ve riski azaltmak için AI promptlar kullanılır. Perakende sektöründe AI promptlar, müşteri deneyimini geliştirmek ve satışları artırmak için kullanılır.
AI promptlarının kullanılmasıyla birlikte, verimlilik, doğruluk ve kişiselleştirme sağlanır.
Promptların AI'da Kullanımıyla İlgili Zorluklar ve Etik Sorunlar
AI promptlarının kullanımı, bazı zorlukları ve etik sorunları da beraberinde getirebilir:
Zararlı içerik: AI sistemleri, AI promptlarının rehberliğinde otomatik olarak içerik üretebilir. Bu, yanlış veya zararlı bilgilerin yayılmasına neden olabilir.
AI halüsinasyonları: AI halüsinasyonu, AI modelinin yanlış bilgi üretmesi, ancak onu gerçekmiş gibi iletilmesidir. Bu fenomen, OpenAI'in ChatGPT gibi AI araçlarının, kullanıcı sorgularına yakından uyan kelime dizilerini tahmin etme yeteneğine sahip olmalarından kaynaklanır, ancak mantık uygulayamaz veya sorgularındaki gerçek olmayan tutarsızlıkları tespit edemez.
Belirsizlik: Bağlam ve giriş verileri belirsiz olduğunda, belirsiz talimatlar yanlış veya ilgili olmayan AI yanıtlarına yol açabilir. Metin veya görüntü formunda olması gereken giriş verilerinin türü ve kalitesi, AI modelinin belirli ve net sonuçlar üretebilme yeteneği üzerinde önemli bir etkiye sahip olabilir.
Önyargılı sonuçlar: Toplumsal önyargılar ve eşitsizlikler ele alınmazsa, yanlı AI promptlar, önyargılı sonuçlara yol açabilir.
Karmaşıklık: Etkili AI promptlar oluşturmak, özellikle de verilen konu hakkında sınırlı teknik bilgiye sahip kullanıcılar için zor olabilir.
