ChatGPT’ye göre İstem (Prompt) Mühendisliğinin temelleri nelerdir?

Prompt mühendisliği, yapay zeka modellerinin (özellikle dil modelleri) istenilen çıktıyı vermesi için giriş metinlerinin (prompt) dikkatlice tasarlanması sürecidir. Bu süreç, modelin anlaşılan bağlamda ve doğru biçimde yanıtlar vermesini sağlamak için gereklidir. Başarılı bir prompt mühendisliği, net, doğru, kapsamlı ve istenen çıktıya yönelik girişler tasarlamaya dayanır.

 

Temel İlkeler

  1. Netlik ve Belirginlik: Prompt, yapay zeka modelinin anlaması için net ve açık olmalıdır. Belirsiz veya karmaşık promptlar, istenmeyen ya da alakasız sonuçlara yol açabilir. Örneğin:
    • Kötü örnek: "Bu konu hakkında bilgi ver."
    • İyi örnek: "Elektrik motorlarının çalışma prensibini, avantajlarını ve dezavantajlarını açıklayın."
  2. Bağlam Sağlama: Prompt, konunun bağlamını vererek yapay zekanın doğru yönde ilerlemesini sağlar. Bağlam eksikliği, modelin ilgili bilgiyi sağlamakta zorlanmasına neden olabilir.
  3. Örneğin, "Dünya üzerindeki iklim değişikliğinin sonuçları" ifadesi yerine "İklim değişikliğinin tarım üzerindeki etkileri nelerdir?" gibi bir yönlendirme yapılabilir.
  4. Örnek: "Liderlik stratejilerini başlıklar halinde listele ve her bir strateji için bir cümlelik açıklama ekle."
  5. Belirli Format ve Yapı Tanımlama: Belirli bir çıktı formatı istendiğinde (madde işaretleri, tablo, kısa veya uzun yanıt), bu modelin daha isabetli sonuçlar vermesini sağlar.
  6. Soru Sorma ve Beklentiyi Netleştirme: Sorular, modelin hangi bilgilere odaklanması gerektiğini belirlemesi için etkilidir. Ayrıca, "örnek ver," "kısa tut" gibi yönlendirmelerle beklentiler açıkça ifade edilmelidir.
  7. Örneğin: "2022 yılında yapay zeka alanındaki en önemli gelişmeler nelerdir?" ifadesi, geniş bir "yapay zeka gelişmeleri" ifadesine göre daha odaklanmış sonuçlar getirir.
  8. Deneme ve İyileştirme: Yapay zeka çıktılarında yapılan denemeler ve iyileştirmeler önemlidir. İstenilen yanıtı almak için promptlar yeniden düzenlenebilir, belirli kelimeler eklenip çıkarılabilir ya da başka bir yapı denenebilir.
  9. Spesifik ve Hedefe Yönelik Olmak: Spesifik bir istekle modeli yönlendirmek, daha doğru ve kısa zamanda hedefe yönelik yanıt alınmasını sağlar.

Prompt Mühendisliğinde İpuçları

  • "Role-Play" Kullanımı: Modeli belirli bir rol oynamaya yönlendirmek, çıktıyı etkili şekilde biçimlendirmesine yardımcı olur. Örneğin, "Bir tarih profesörü gibi yanıt ver" ifadesi modeli tarihsel bir bağlamla yönlendirebilir.
  • Örnekle Destekleme: Modelden bir tarz veya biçimde yanıt almak isteniyorsa, kısa bir örnek sağlamak modelin o yapıyı takip etmesini kolaylaştırır.
  • Olumsuz İstekte Bulunma: Modelden belirli şeyleri hariç tutmasını istemek, gereksiz bilgi akışını azaltabilir. Örneğin, "Yalnızca teknik terimleri kullanarak açıkla, örnek vermeden yanıtla" gibi bir yönlendirme yapılabilir.

Başarılı bir prompt mühendisliği, AI ile verimli bir etkileşimi sağlayarak istenen bilgiye kısa sürede ulaşılmasını sağlar ve kullanıcıya özgü nitelikli çıktılar üretir.

 

Gemini’ye göre İstem (Prompt) Mühendisliğinin temelleri nelerdir?

Prompt Mühendisliğinin Temelleri

Prompt mühendisliği, yapay zeka modellerini, özellikle de doğal dil işleme (NLP) modellerini, daha etkili ve doğru bir şekilde kullanabilmek için kullanılan bir tekniktir. Basitçe söylemek gerekirse, bir modele ne soracağınızı veya ne yapmasını istediğinizi belirleyen komutları (promptları) en iyi şekilde nasıl yazacağınızı öğrenmek demektir.

Neden Önemlidir?

  • Daha İyi Sonuçlar: Doğru bir prompt, modelin daha alakalı, doğru ve yaratıcı yanıtlar vermesini sağlar.
  • Modelin Potansiyelini Maksimize Etme: Modelin yapabileceklerinin sınırlarını zorlamak için farklı prompt teknikleri kullanılabilir.
  • Belirsizliklerin Azaltılması: İyi tasarlanmış bir prompt, modelin yanlış anlamalarını veya istenmeyen yanıtlar vermesini engeller.

Temel Kavramlar:

  • Prompt: Modelin çalışması için verilen komut veya soru.
  • Token: Kelimelerin veya cümlelerin parçalara ayrılmış hali.
  • Model: Eğitilimiş bir yapay zeka sistemi.
  • Çıkış: Modelin verdiği yanıt.

Prompt Mühendisliğinin Temel İlkeleri:

  • Netlik ve Spesifiklik: Prompt ne kadar net ve spesifik olursa, model o kadar doğru bir yanıt verir.
  • Örnekler Verme: Modelin ne tür bir yanıt vermesini istediğinizi örneklerle göstermek, daha iyi sonuçlar verir.
  • Farklı Formülasyonlar Deneme: Aynı şeyi farklı şekillerde ifade etmek, modelin farklı yönlerini ortaya çıkarabilir.
  • Context (Bağlam) Sağlama: Modelin soruyu daha iyi anlamasını sağlamak için ek bilgiler vermek önemlidir.
  • Iterasyon: Prompt'u deneyerek ve sonuçları değerlendirerek iyileştirmek sürekli bir süreçtir.

Prompt Mühendisliğinin Kullanım Alanları:

  • Metin Üretimi: Makaleler, şiirler, kodlar üretmek.
  • Özetleme: Uzun metinleri özetlemek.
  • Çeviri: Diller arasında çeviri yapmak.
  • Soru Cevaplama: Bilgiye dayalı soruları yanıtlamak.
  • Kreatif Yazım: Farklı hikayeler veya senaryolar oluşturmak.

Örnekler:

  • Kötü Prompt: "Bir şey yaz."
  • İyi Prompt: "Bir bilim kurgu hikayesi yaz. Hikaye, uzak bir galakside geçen ve bir robot ile bir insanın dostluğunu anlatan kısa bir öykü olsun."

Sonuç:

Prompt mühendisliği, yapay zeka ile daha etkili bir şekilde etkileşim kurmanın anahtarlarından biridir. Doğru promptlar kullanarak, modellerden istediğimiz sonuçları elde edebilir ve yapay zekanın potansiyelini en üst düzeye çıkarabiliriz.

*ChatGPT. (2024, 13 Kasım). Prompt mühendisliğinin temelleri nelerdir? OpenAI.

*Gemini. (2024, 13 Kasım). Prompt mühendisliğinin temelleri nelerdir? Google.