Yapay Zekanın Potansiyelini Açığa Çıkarın: Prompt Engineering için Uzman Teknikler
Üretken yapay zeka (Generative AI) alanındaki son gelişmeler, özellikle GPT, ve Codex gibi büyük dil modelleri, insan benzeri metin üretiminde dikkate değer sonuçlara yol açtı. Bununla birlikte, bu modellerden herhangi birine basit bir prompt girerek her zaman tutarlı veya yararlı sonuçlar elde edilmiyor. Yapay zekanın potansiyelinden tam olarak yararlanmak için prompt mühendisliği sanatında ustalaşmak gerekir. Bu yazıda, en uygun promptları oluşturmak için çeşitli teknikler üzerine Digitalzone Exclusive: Generative AI etkinliğinde Wope’un kurucusu Yiğit Konur’un yaptığı sunumdan elde edilen temel bilgileri derinlemesine inceleyeceğim.
Prompt Mühendisliği Hayati Önem Taşıyor
Prompt mühendisliği, bir yapay zeka sisteminden istenen çıktıyı üretmek için promtptları dikkatlice yapılandırma ve biçimlendirme sürecini ifade etmekte. Stratejik yönlendirme olmadan, yapay zeka modelleri anlamsız, yararsız ve hatta tehlikeli çıktılar üretebilir. Promptlar uygun bağlamı, örnekleri, mantıksal akışı ve korkulukları sağlayacak şekilde tasarlanmalıdır.
Few-shot prompting, Düşünce Zinciri(Chain of Thought) yönlendirmesi ve Düşünce Ağacı(Tree of Thought) gibi yöntemler en iyi uygulamalar olarak kabul görmektedir. Few-shot prompting, yapay zekaya ton ve içerik parametrelerini belirlemek için 2 ile 5 arasında farklı örnekler sunarak yapılan bir tekniktir. Düşünce Zinciri yönlendirmesi, bir sonuca ulaşmak için adım adım akıl yürütme yoluyla yapay zekaya rehberlik ederken, Tree of Thoughts ise yapay zekanın bir yanıt formüle etmeden önce uzmanlar arasında bir tartışmayı simüle etmesini sağlar.
İlgili örnekler sunmak, doğruluğu artırmak için çok önemli bir yere sahip. Bir müzik önerisi isteminde, sevilen ve sevilmeyen sanatçıları örnek olarak listeleyerek, yapay zekanın vereceği önerileri belirli zevklere dayandırmasını sağlayabilirsiniz. Bu örnekler oluşturulmadan yapılan öneriler, kullanıcının tercihlerini tamamen uzak olacaktır
Adım Adım Düşünmek (Think Step by Step)
Yapay zekayı düşünce sürecindeki her adımı açıklamaya zorlamak, daha mantıklı, şeffaf ve sağlam çıktılar elde edilmesini sağlar. Müzik önerileri istenirken kullanılan Tree of Thoughts tekniği buna çok güzel bir örnek. Bu sayede yapay zeka, öneriler üretmeden önce belirli sanatçıların neden beğenildiğini veya beğenilmediğini ayrıntılı olarak değerlendirerek, insan mantığını daha fazla taklit eden bir muhakeme zinciri üretir.
Bu muhakemeyi adım adım yapmayan yapay zeka saçma sonuçlara yol açan desteksiz mantıksal sıçramalar yapmaya daha yatkındır. Ayrıntılı açıklamalar talep etmek, yapay zekanın düşünce disiplinini geliştirir ve kullanıcının yani sizin, Yapay Zeka'nın önerilerinin temelini oluşturan kusurlu varsayımlar var ise düzeltmesine olanak tanır.
Yapay Zeka Yardımı ile Promptları Optimize Edin
Yapay zeka sistemlerini kullanarak kendi promptlarınızı kullandığınız yapay zeka aracına göre optimize edebilirsiniz. Örneğin, bir promptu 1-10 arası bir ölçekte uzunluk, netlik, belirsizlik ve bütünlük gibi konularda eleştiri için yapay zekaya sunabilirsiniz. Yapay zeka bu yöntemle promptunuzdaki eksiklikleri değerlendirecek ve promptunuzu iyileştirmek için 1 ile 10 arasında puanlar vererek size rehberlik sağlayacaktır.
Kullanıcı olarak siz bu geribildirimi alarak orijinal promptu düzenleyebilir, ardından yapay zekanın revizyonu yeniden değerlendirmesini sağlayabilirsiniz. Bu döngü tekrarlandıkça ve her yineleme ile yapay zeka / insan işbirliği ile daha güçlü hale gelecektir. Yapay zekanın egosu veya önyargısı olmadığı için kendi kendini düzeltme süreci son derece etkilidir.
İngilizce Dil Kullanımı Performansı En Üst Düzeye Çıkartıyor
Şu anda, neredeyse tüm büyük dil modelleri ağırlıklı olarak İngilizce dil verileri üzerinde eğitilmiştir. Sonuç olarak, İngilizce promptlar diğer dillere kıyasla daha yüksek performans elde etmektedirler.
Çok dilli modeller aktif bir araştırma alanı olsa da, İngilizce kullanmak şimdilik doğruluğu ve yaratıcı potansiyeli en üst düzeye çıkartıyor. Küresel şirketler için İngilizce, bölgeler arasında yapay zeka yeteneklerini ortaya çıkarmak için ortak dili temsil ediyor.
Hızlı Gelişmeler Sürekli Öğrenmeyi Gerektiriyor
Yapay zeka alanı baş döndürücü bir hızla ilerliyor. Anthropic'in Constitutional AI'sı, Bloomberg’ün finans datasıyla eğitilmiş LLM’leri ve Meta'nın açık kaynak kodları gibi yeni teknikler mevcut bilgileri hızla eskimiş hale getiriyor. Becerilerimizin güncelliğini yitirmesini önlemek için sürekli kendimizi eğitmek zorundayız.
Makaleleri ve newsletter’ları okumak, Github'daki projeleri takip etmek ve Twitter'daki önde gelen araştırmacıları takip etmek, en son gelişmeleri kaçırmamanızı sağlayacaktır. En son geliştirilen tekniklerin gerisinde kalmak, prompt mühendislik yeteneklerini ciddi şekilde sınırlayabilir. İlgili anahtar kelimeler için Google Alerts kurmak, haberdar olmaya yardımcı olabilir.
Şirket İçi Yapay Zeka Uzmanlığı Yeterli Değil
Ne yazık ki, çoğu şirket şu anda şirket içinde prompt mühendisliği ve yapay zeka uygulamaları konusunda yeterli uzmanlığa sahip değil. Bu durum, yapay zeka konusunda motive olmuş bireylerin bu becerileri geliştirmesi ve büyük bir etki yaratması için önemli bir fırsat sunuyor.
Prompt mühendisliğini öğrenmek ve yapay zekayı stratejik noktalara entegre etmek rekabet avantajı sağlayabilir. Şirket kültürüne erken beceri kazandırma, neredeyse her rolün yapay zeka işbirliğini içereceği gelecek için şirketinizi hazırlayacak ve prompting becerilerinde akıcı olmak yakın gelecekte avantajlı olmaya devam edecektir.
Karmaşık Kavramları Özetleme
Büyük dil modelleri, metin, ses ve video modalitelerindeki karmaşık bilgileri sindirme ve bunları basit, tutarlı özetlere dönüştürme konusunda mükemmel çalışmaktadır. Bu, zaman sıkıntısı çeken kullanıcılar için hızlı anlama ve aksiyon almayı kolaylaştırır.
Örneğin, ayrıntılı bir Harvard Business School vaka çalışmasını kopyalayıp yapıştırmak ve yapay zekadan "bunu 8 yaşında bir çocukmuşum gibi açıklamasını" istemek basitleştirilmiş bir soyutlama sağlar. Video dersler veya araştırma makaleleri de aynı şekilde özetlenebilir.
Bu, incelikli ayrıntılara dalmadan önce materyali hızlı bir şekilde anlamak için yapay zekayı paha biçilmez bir araç haline getirir. Yapay zeka doğru kullanıldığında temel kavramları ve üst düzey anlatımları yakalayacaktır.
Dikte Yazma Verimi Önemli Ölçüde Artırır
İnsanlar genellikle yazabildiklerinden çok daha hızlı konuşurlar. Manuel olarak yazmak yerine dikteden yararlanmak, yazma verimini 3 kattan fazla artırabilir. Düzenli olarak içerik oluşturanlar için, ilk taslakları oluşturmak için dikteyi yapay zeka ile birleştirmek üretkenliği büyük ölçüde artırabilir.
Dikte hatalarının bir miktar düzeltilmesi gerekebilir, ancak bunu yine yapay zeka ile yapabilirsiniz ve, sıfırdan yazmaya kıyasla kazanacağınız zaman karşılaştırıldığında önemsiz olacaktır. Her gün yazı yazmak için harcadığınız saatler daha yüksek değerli işler için tahsis edilebilir.
İş Kaybını Önlemek Mühendislik Becerileri Gerektiriyor
Yapay zeka kaçınılmaz olarak bazı iş fonksiyonlarını, özellikle de rutin ve tekrarlayan görevleri otomatikleştirecek olsa da, belirli iş sorunlarına uyarlanmış prompt mühendislik becerilerine olan talep katlanarak artmaya devam edecektir. Prompting becerilerini ihmal eden bireyler geride kalma riskiyle karşı karşıya kalacaktır.
Şirketler, sektör ihtiyaçlarına özel yapay zeka çözümleri oluşturmak için prompt mühendisliği konusunda insanların uzmanlığına güvenmeye devam edecektir. Bu, günümüzde ve öngörülebilir gelecekte çalışanlar için belirgin bir avantaj olmaya devam edecektir. Sonuç olarak, prompt mühendisliğinde uzman olmak iş garantisi sağlayacaktır.
Sonuç
Özetle, yapay zekanın faydalarını ortaya çıkarmak için prompt mühendisliğinde uzman olmak zorunlu hale gelmiştir. Yapay zeka asistanlarına sihirli kara kutular olarak değil, görev için optimize edilmiş promptlar aracılığıyla kullanılacak yardımcı araçlar olarak davranmamız gerekiyor. İş dünyası, prompt programlama konusunda uzmanlaşarak yapay zekanın hem üretkenliğinden hem de yaratıcılığından faydalanıyor ve faydalanmaya da devam edecek.
