Hızlı Mühendislik Açıklaması: Daha İyi Yapay Zeka Etkileşimleri Oluşturma

ChatGPT ve Claude gibi üretken yapay zeka araçları daha güçlü hale geldikçe ve yaygın olarak kullanıldıkça, onlarla etkili bir şekilde etkileşime girebilmek temel bir beceri haline geldi. İşte bu noktadahızlı mühendislikdevreye giriyor. Kesin ve iyi yapılandırılmış istemler oluşturmayı öğrenerek, ister sorunları çözmek, içerik oluşturmak veya soruları yanıtlamak olsun, yapay zeka tarafından oluşturulan çıktıların kalitesini önemli ölçüde artırabilirsiniz. Bu kılavuzda, hızlı mühendisliğin temellerini inceleyeceğiz, önemini açıklayacağız ve yapay zeka modelleriyle iletişim kurma sanatında ustalaşmanıza yardımcı olacak pratik teknikleri paylaşacağız.

İçindekiler

• Hızlı mühendislik nedir?
• Hızlı mühendislik neden önemlidir?
• Temel hızlı mühendislik teknikleri
• Etkili istemler oluşturmak için ipuçları
• Hızlı mühendislikte sık karşılaşılan zorluklar
• Hızlı mühendislik uygulamaları
• Hızlı mühendislik için araçlar ve kaynaklar
• Hızlı mühendisliğin geleceği

Hızlı mühendislik nedir?

Hızlı mühendislik, GPT'ler veya diğer büyük dil modelleri (LLM'ler) gibi yapay zeka modelleri tarafından oluşturulan yanıtları yönlendirmeye ve geliştirmeye yönelik bir tekniktir. Anında mühendislik, özünde, modelin gerçekleştirmesini istediğiniz görevi daha iyi anlamasına yardımcı olacak açık ve etkili istemler oluşturmayı içerir. Bu şekilde, hızlı mühendislik, insanların yüksek kaliteli, ilgili ve doğru çıktılar elde etmek için LLM'lerle daha etkili bir şekilde iletişim kurmasına yardımcı olan, insan amacı ile yapay zeka yetenekleri arasında bir köprü olarak görülebilir.

Yapay zekanın tüm potansiyelini ortaya çıkarmak için iyi tasarlanmış istemler önemlidir. Kesin cevaplar, yaratıcı öneriler veya adım adım çözümler arıyorsanız, iyi yapılandırılmış bir bilgi istemi, modelin yanıtlarının kullanışlılığını önemli ölçüde artırabilir.

İstem nedir?

Bilgi istemi, bir yapay zeka modeline, tamamlamasını istediğiniz görevi belirtmek için sağladığınız doğal dildeki metin girişidir. İstemler, yalnızca birkaç kelimeden, örnekler ve bağlam için ek bilgiler içeren karmaşık, çok adımlı talimatlara kadar değişebilir.

Claude veya ChatGPT gibi araçlar kullanıyorsanız, sohbet kutusuna yazdığınız komut istemidir. Geliştirici bağlamında istemler, yapay zeka modelinin bir uygulama içindeki kullanıcı sorgularına yanıt vermesine rehberlik eden talimatlar olarak hizmet eder.

Hızlı mühendislik neden önemlidir?

Hızlı mühendislik, temel modelde değişiklik veya ek eğitim gerektirmeden LLM'lerin etkinliğini artırır. Modellerin girdilere nasıl tepki verdiğini geliştirmek, Yüksek Lisans'ların yeni görevlere uyum sağlamasına olanak tanıyarak onları daha çok yönlü ve verimli hale getirir.

Özünde, istem mühendisliği, istenen çıktı elde edilene kadar istemlerin tasarlanmasını, test edilmesini ve iyileştirilmesini içeren yinelemeli bir süreçtir. Bu yöntem, Yüksek Lisans'ın geleneksel olarak karşılaştığı zorlukların üstesinden gelmeye yardımcı olur. Örneğin, bu modeller doğası gereği mantıksal akıl yürütme (matematik problemlerini çözmek gibi) için oluşturulmasa da, çok adımlı, yapılandırılmış istemler, daha doğru sonuçlar elde etmek için karmaşık görevleri yönetilebilir adımlara ayırma konusunda onlara rehberlik edebilir.

Yapay zekadaki en büyük zorluklardan biri olan, genellikle "kara kutu" sorunu olarak adlandırılan yorumlanabilirlik, iyi tasarlanmış istemlerle de çözülebilir. Örneğin düşünce zinciri (CoT) istemleri, modellerin gerekçelerini adım adım göstermesini gerektirir ve karar alma süreçlerini daha şeffaf hale getirir. Bu netlik, bir modelin sonuca nasıl ulaştığının anlaşılmasının doğruluğu garanti ettiği, güven oluşturduğu ve bilinçli karar almayı desteklediği sağlık, finans ve hukuk gibi yüksek riskli alanlarda özellikle hayati öneme sahiptir.

Hızlı mühendislik, Yüksek Lisans'ın başarabileceklerinin sınırlarını zorlayarak güvenilirliği, şeffaflığı ve kullanılabilirliği artırır. Yapay zeka modellerini giderek daha karmaşık hale gelen görevlerin üstesinden gelebilecek daha etkili ve güvenilir araçlara dönüştürür.

Temel hızlı mühendislik teknikleri

Yetenekli bilgi istemi mühendisleri, LLM'lerden daha ayrıntılı ve faydalı yanıtlar almak için çeşitli yöntemler kullanır. En sık kullanılan tekniklerden bazıları arasında düşünce zinciri yönlendirmesi, birkaç adımlık yönlendirme ve role özgü yönlendirme yer alır. Bu teknikler, LLM'lerin belirli görevlere ve bağlamlara daha iyi uyarlanmış çıktılar üretmelerine rehberlik etmeye yardımcı olur.

Düşünce zinciri yönlendirmesi (CoT)

CoT yönlendirmesi, LLM'leri sorunları daha küçük, mantıksal adımlara ayırmaya teşvik ederek karmaşık muhakeme görevlerini çözmek için güçlü bir tekniktir. Örneğin, bir CoT istemi aşağıdakileri içerebilir:

“Cevabınızı verirken gerekçenizi adım adım açıklayın.”

Mantığını açıklayarak modelin doğru cevaba ulaşma olasılığı, çalışmasını göstermeden tek bir yanıt vermesinin istendiği duruma göre daha yüksektir. Bu yaklaşım özellikle matematik, mantık veya çok adımlı problem çözmeyi içeren görevler için değerlidir.

Sıfır atış uyarısı

Sıfır atışlı yönlendirme, modelden herhangi bir örnek veya ek bağlam sağlamadan bir görevi tamamlamasını ister. Örneğin, modele şunları yapma talimatını verebilirsiniz:

“Bu e-postayı Japoncaya çevir.”

Bu durumda LLM bir yanıt oluşturmak için yalnızca önceden eğitilmiş bilgi tabanına güvenir. Sıfır adımlı yönlendirme, ayrıntılı talimatlara veya örneklere olan ihtiyacı ortadan kaldırdığı için modelin zaten aşina olduğu basit görevler için özellikle kullanışlıdır. Ortak görevler için Yüksek Lisans'tan yararlanmanın hızlı ve etkili bir yoludur.

Birkaç atışlık ipucu

Az sayıdaki ipucu, modelin yanıtını yönlendirmek için az sayıda örnek (genellikle iki ila beş) sağlayarak sıfır adımlı ipucuna dayanır. Bu teknik, LLM'nin yeni bir göreve veya formata daha etkili bir şekilde uyum sağlamasına yardımcı olur.

Örneğin, bir modelin ürün incelemelerinin duyarlılığını analiz etmesini istiyorsanız aşağıdaki gibi etiketlenmiş birkaç örnek ekleyebilirsiniz:

Örnek 1: "Bu ürün mükemmel çalışıyor!" → Olumlu Örnek 2: “İki gün sonra bozuldu.” → Negatif

Örnekleri sağladığınızda Yüksek Lisans, görevi daha iyi anlayabilir ve aynı mantığı yeni girdilere uygulayabilir.

Role özgü yönlendirme

Role özgü yönlendirme, LLM'ye yanıt verirken belirli bir perspektifi, üslubu veya uzmanlık düzeyini benimsemesi talimatını verir. Örneğin, eğitici bir sohbet robotu oluşturuyorsanız modelden şunları yapmasını isteyebilirsiniz:

"Bu kavramı yeni başlayan birine açıklayan sabırlı bir lise öğretmeni gibi yanıt verin."

Bu yaklaşım, uygun kelime dağarcığını, üslubunu ve ayrıntı düzeyini birleştirerek modelin yanıtını belirli bir hedef kitleye uyarlamasına yardımcı olur. Role özgü yönlendirmeler aynı zamanda o roldeki birinin sahip olacağı alana özgü bilginin dahil edilmesini sağlayarak yanıt kalitesini ve alaka düzeyini artırır.

Bununla birlikte, role özgü yönlendirme önyargıya yol açabileceğinden dikkatli kullanılmalıdır. Araştırmalar, örneğin, bir yüksek lisans kurumundan "erkek olarak" yerine "kadın olarak" yanıt vermesini istemenin, arabaları erkek kişiler için daha derinlemesine tanımlamak gibi içerik ayrıntılarında farklılıklara yol açabileceğini göstermiştir. Bu önyargıların farkındalığı, role özgü yönlendirmeyi sorumlu bir şekilde uygulamanın anahtarıdır.

Etkili istemler oluşturmak için ipuçları

Yukarıdaki tekniklerin etkinliğini en üst düzeye çıkarmak için, istemleri hassas ve net bir şekilde oluşturmak önemlidir. Yüksek kaliteli, göreve uygun çıktılar sunma konusunda LLM'lere rehberlik eden bilgi istemlerini tasarlamanıza yardımcı olacak kanıtlanmış beş strateji:

1. Açık ve spesifik olun.Çıktı formatı, ton, hedef kitle ve bağlam gibi ayrıntıları ekleyerek aradığınızı açıkça tanımlayın. Talimatları numaralandırılmış bir listeye bölmek modelin takip etmesini kolaylaştırabilir.
2. Varyasyonları test edin.İnce değişikliklerin çıktıyı nasıl etkilediğini görmek için isteminizin birden çok sürümüyle denemeler yapın. Sonuçların karşılaştırılması, en etkili ifadenin belirlenmesine yardımcı olur.
3. Sınırlayıcıları kullanın.XML etiketlerini (örneğin, <example> ve <instructions>) veya üçlü tırnak işaretleri (“”) gibi görsel ayırıcıları kullanarak istemlerinizi yapılandırın. Bu, modelin girdinizin bölümlerini anlamasına ve aralarında ayrım yapmasına yardımcı olur.
4. Bir rol atayın.Modeli, "siber güvenlik uzmanı" veya "dost canlısı bir müşteri destek temsilcisi" gibi belirli bir bakış açısı benimsemeye yönlendirin. Bu yaklaşım yararlı bir bağlam sağlar ve yanıtın tonunu ve uzmanlığını uygun hale getirir.
5. Örnekler verin.Beklentilerinizi netleştirmek için örnek girdiler ve çıktılar ekleyin. Örnekler özellikle belirli bir format, stil veya akıl yürütme süreci gerektiren görevler için etkilidir.

Hızlı mühendislikte sık karşılaşılan zorluklar

Etkili istemler hazırlarken, Yüksek Lisans'ın sınırlamalarını dikkate almak önemlidir. İstemleri hazırlarken dikkat edilmesi gereken bazı konular arasında belirteç sınırları, örneklerinizdeki denge eksikliğinden kaynaklanan önyargı ve modele çok fazla bilgi verilmesi yer alır.

Jeton sınırları

Çoğu Yüksek Lisans, girdi boyutuna bir sınır getirir; bu sınır, hem bilgi istemini hem de modele bağlam için verdiğiniz elektronik tablo, Word belgesi veya web URL'si gibi ek bilgileri içerir. Bu girdi, belirteçlerle (belirteçleştirme yoluyla oluşturulan metin birimleri) ölçülür. Jetonlar bir karakter kadar kısa veya bir kelime kadar uzun olabilir. Modelin daha fazla bilgiyi analiz etmesi gerektiğinden, daha uzun girdiler hesaplama açısından daha pahalıdır. Birkaç yüzden birkaç bin jetona kadar değişen bu sınırlar, hesaplama kaynaklarının ve işlem gücünün yönetilmesine yardımcı olur.

Örneklerde önyargı

Birkaç adımlık öğrenme görevlerinde, modelin öğrenmesi için sağladığınız örnek türleri, modelin yanıtında örneklerle çok yakından eşleşmesine neden olabilir. Örneğin, modelden bir duyarlılık sınıflandırma görevi gerçekleştirmesini isterseniz ancak ona beş olumlu örnek ve öğrenilecek yalnızca bir olumsuz örnek verirseniz, modelin yeni bir örneği olumlu olarak etiketlemesi çok muhtemel olabilir.

Aşırı bilgi yüklemesi

Tek bir bilgi isteminde çok fazla bilgi sağlamak, modelin kafasını karıştırabilir ve en alakalı olanı belirlemesini engelleyebilir. Aşırı karmaşık istemler, modelin sağlanan örneklere çok dar bir şekilde odaklanmasına (aşırı uyum) ve etkili bir şekilde genelleme yeteneğini kaybetmesine neden olabilir.

Hızlı mühendislik uygulamaları

Hızlı mühendislik, yapay zeka modellerinin çok çeşitli sektörlerde daha duyarlı, uyarlanabilir ve kullanışlı olmasına yardımcı oluyor. Mühendisliğin önemli alanlarda yapay zeka araçlarını nasıl geliştirdiğini burada bulabilirsiniz:

İçerik oluşturma

İyi hazırlanmış istemler, teklifler, teknik incelemeler, pazar araştırması, haber bültenleri, slayt sunumları ve e-postalar gibi son derece spesifik, bağlama duyarlı iş iletişimlerinin oluşturulmasını sağlayarak içerik oluşturmada devrim yaratıyor.

Müşteri hizmetleri

Daha iyi yönlendirmeler, müşteri hizmetleri sohbet robotlarının daha alakalı, empatik ve etkili yanıtlar vermesine yardımcı olur. Hızlı mühendislik, yanıt kalitesini ve tonunu iyileştirerek, sohbet robotlarının sorunları daha hızlı çözmesine ve gerektiğinde karmaşık endişeleri insan uzmanlara iletmesine olanak tanır.

Eğitim

Yapay zeka araçları bazen eğitim bağlamlarında karmaşık yanıtları değerlendirmekte zorlanabilir. Ancak CoT istemleri, yapay zeka modellerinin öğrenci yanıtları üzerinden mantık yürüterek bunların doğru olup olmadığını belirlemesine yardımcı olabilir. Öğrenciler yanlış cevaplar verdiğinde, bu istemler yapay zekanın hatalı akıl yürütmeyi belirlemesine ve yararlı, özel geri bildirim sunmasına olanak tanır.

Hızlı mühendislik için araçlar ve kaynaklar

Kendi istemlerinizi tasarlamayı öğrenmek istiyorsanız, birçok kullanıcı dostu kaynak bulunmaktadır. Burada daha fazlasını okuyabilmeniz, oluşturmaya başlayabilmeniz ve istemlerinizin oluşturduğu yanıtları karşılaştırabilmeniz için öğreticiler, bilgi istemi kitaplıkları ve test platformlarından oluşan bir koleksiyon bulunmaktadır.

Öğrenme kaynakları ve öğreticiler

Yönlendirme hakkında daha fazla bilgi edinmek istiyorsanız, etkili bir yönlendirme mühendisliği sanatını ve bilimini anlamak için birçok iyi kaynak vardır:

• DAIR.AI: Hızlı mühendislik konusunda ücretsiz bir eğitim sunuyor
• Antropik: İstem mühendisliğini öğrenmek ve kendi istemlerinizi oluşturma pratiği yapmak için alıştırmalar içeren ücretsiz, halka açık, etkileşimli bir eğitim sunar
• Reddit topluluğu: Başkalarının yazdığı istemleri keşfetmek ve açık kaynaklı bilgi istemi kitaplıklarını keşfetmek için r/promptengineering topluluğuna katılın.
• OpenAI: Daha iyi istemler yazmak için altı stratejiyi paylaşıyor
• ChatGPT bilgi istemi oluşturucu: Nereden başlayacağınızdan emin olmadığınızda bir bilgi istemi oluşturmak için HuggingFace aracını kullanır

Bilgi istemi kitaplıkları ve örnekler

Başkalarının zaten yazmış olduğu istemleri bir başlangıç ​​noktası olarak da kullanabilirsiniz. Anthropic, OpenAI, Google ve GitHub kullanıcılarının sunduğu bazı ücretsiz bilgi istemi kitaplıkları şunlardır:

• Anthropic'in bilgi istemi kitaplığı: Bu, kişisel ve iş amaçlı kullanım durumları için optimize edilmiş istemlerden oluşan aranabilir bir kitaplıktır.
• ChatGPT Kuyruk İstemleri: Bu depo, bir görevi tamamlamasını istemeden önce ChatGPT için bağlam oluşturmak için kullanılabilecek kopyalanıp yapıştırılabilir bilgi istem zincirlerine sahiptir. Şirketler hakkında araştırma yapmak, yüklenici tekliflerinin taslağını hazırlamak ve teknik incelemeler yazmak için yönlendirmeler dahildir.
• Harika ChatGPT İstemleri: Bu popüler ChatGPT istem kitaplığında yüzlerce istem bulunur ve bunların çoğu ChatGPT'ye "pazarlamacı" veya "JavaScript konsolu" gibi belirli bir rolü üstlenmesi talimatını vermekle başlar.
• Müthiş Claude İstemleri: Müthiş ChatGPT İstemlerini model alan, kullanıcı tarafından oluşturulan bu koleksiyon daha küçüktür ancak yine de iş iletişimleri de dahil olmak üzere birçok yararlı bilgi istemi şablonuna sahiptir.
• Google AI Studio: Bu, Gemini ile kullanılmak üzere önerilen istemlerin bir galerisidir. Birçoğu görüntülerden bilgi çıkarmaya odaklanıyor.
• OpenAI bilgi istemi örnekleri: Bu, çeviri, web sitesi oluşturma ve kod düzeltme gibi görevlere yönelik bilgi istemi örneklerinin aranabilir bir koleksiyonudur.

Test platformları

Denemek istediğiniz bazı istemleriniz olduğunda bunları nasıl test edersiniz? Bu araçlar, farklı istemleri yan yana karşılaştırmanıza olanak tanır, böylece bunların etkinliğini değerlendirebilirsiniz:

• OpenAI Playground: Farklı GPT modeli yapılandırmalarını kullanarak istemleri test edebilir ve çıktıların nasıl karşılaştırıldığını görebilirsiniz.
• Antropik Çalışma Tezgahı: Farklı istemlerin çıktılarını yan yana karşılaştırabilir ve performansı ölçmek için bir puanlama işlevi kullanabilirsiniz.
• Prompt Mixer: Bu, farklı AI modellerinde bilgi istemi kitaplıkları oluşturmanıza, test etmenize ve oluşturmanıza olanak tanıyan, macOS için açık kaynaklı bir masaüstü uygulamasıdır.

Hızlı mühendisliğin geleceği

Önümüzdeki yıllarda hızlı mühendislik, yüksek lisans öğrencilerinin insanlarla birlikte yaptığı bir görev haline gelecektir. Hızlı mühendislik araştırmacıları, üretken modellere kendi istemlerini yazmayı öğretiyorlar. Örneğin Google DeepMind'daki araştırmacılar, PROmpting (OPRO) ile Optimizasyon adı verilen ve bir LLM'nin bir bilgi istemleri kütüphanesi üzerinde eğitildiği ve ardından sorunlara yanıt olarak kendi istemlerini oluşturmasının istendiği bir "meta-istem verme" yaklaşımı oluşturdular.

Araştırmacılar aynı zamanda LLM'lerin kendi ürettikleri istemlerin etkinliğini karşılaştırması ve değerlendirmesi için kendi kendini yönlendiren yollar geliştiriyor; bu, LLM'lere karmaşık görevlere yanıt vermede daha fazla özerklik verme potansiyeline sahip.