İstem Mühendisliği

Prompt mühendisliği, özellikle Büyük Dil Modelleri (LLM'ler) olmak üzere, Yapay Zeka (AI) modellerini istenen çıktıları üretmeye yönlendirmek için etkili girdiler (prompt'lar) tasarlama sanatıdır ve bilimidir. Bu, bir yapay zeka ile yetenekli bir iletişimci olmaya, en iyi yanıtı almak için ne söyleyeceğini ve nasıl söyleyeceğini tam olarak bilmeye benzer. Bu uygulama çok önemlidir çünkü bir yapay zeka modelinin çıktısının performansı, uygunluğu ve kalitesi, bir sorgunun nasıl çerçevelendiğine son derece duyarlıdır. Etkili prompt mühendisliği, kullanıcıların çok çeşitli görevler için güçlü temel modellerin tüm potansiyelinden yararlanmasını sağlar.

İstem Mühendisliği Nasıl Çalışır

Prompt mühendisliğinin özü, model için net ve yeterli bağlam sağlayan bir girdi yapılandırmaktır. Basit bir soru temel bir yanıt verebilirken, iyi tasarlanmış bir prompt tonu, biçimi ve karmaşıklığı kontrol edebilir. Gelişmiş bir prompt'un temel bileşenleri şunları içerebilir:

• Talimat: Modele hangi görevi gerçekleştirmesi gerektiğini söyleyen açık ve belirli bir yönerge (örneğin, "Aşağıdaki makaleyi üç madde işaretiyle özetleyin").
• Bağlam (Context): Modelin yanıtını şekillendirmek için kullanması gereken ilgili arka plan bilgisi veya verileri sağlamak.
• Kişilik: Yapay zekanın benimsemesi için bir rol atamak, bu da çıktının tonunu ve stilini etkiler (örneğin, "Uzman bir finans analisti gibi davran").
• Format: Bir liste, JSON nesnesi veya belirli bir yazı stili gibi çıktının istenen yapısını belirtme.
• Örnekler: İstenen girdi ve çıktı biçiminin örneklerini eklemek, birkaç atışlı öğrenme olarak bilinen bir teknik, modelin yanıtını yönlendirmeye yardımcı olur. Bu teknikler için kapsamlı bir kaynak Prompting Guide'da bulunabilir.

Gerçek Dünya Uygulamaları

1. Müşteri Desteği Otomasyonu: Marka tutarlılığını ve doğruluğunu sağlamak için bir şirket, destek sohbet robotunu yönlendirmek üzere istem mühendisliği kullanabilir. Bir istem, yapay zekaya samimi ve yardımsever bir ton benimsemesi, ürün sorularını yanıtlamak için dahili bir bilgi tabanı kullanması ve bir konuşmayı ne zaman bir insan temsilcisine yönlendireceğine dair net bir protokol tanımlaması talimatını verebilir. Bu, yapay zekanın davranışını kontrol ederek yanlış bilgi vermesini veya müşterilerle markaya uygun olmayan bir şekilde etkileşim kurmasını önler.

2. Yaratıcı İçerik Üretimi: Metinden görüntüye modelleri gibi Midjourney veya OpenAI'ın DALL-E 3'ü içinde, istem oluşturma için birincil araçtır. "Bir araba resmi" gibi basit bir istem, genel bir sonuç üretecektir. Ancak, "1960'lardan kalma, gün batımında kıyı otoyolunda hızla ilerleyen eski bir kırmızı spor araba, fotogerçekçi stil, sinematik aydınlatma, 8K çözünürlük" gibi ayrıntılı bir istem, konu, ortam, stil ve kalite hakkında özel talimatlar sağlayarak, son derece özel ve görsel olarak çarpıcı bir görüntü elde edilmesini sağlar.

Bilgisayar Görüntüsünde Alaka

Doğal Dil İşleme (DDİ)'de ortaya çıkmış olsa da, istem mühendisliği Bilgisayarlı Görü (BG)'de giderek daha fazla önem kazanmaktadır. Bu, aynı anda hem metni hem de görüntüleri işleyebilen çok modlu modellerin geliştirilmesinden kaynaklanmaktadır. CLIP gibi modeller ve YOLO-World gibi açık sözlüklü tespit araçları, rastgele metin açıklamalarına dayalı olarak nesne tespiti gibi görevleri gerçekleştirebilir. Bu modeller için, etkili bir metin istemi oluşturmak (örneğin, "tüm 'bisikletleri' tespit et ancak 'motosikletleri' görmezden gel"), bu Görüntü Dil Modellerini yönlendirmek için çok önemli olan bir istem mühendisliği biçimidir. Ultralytics HUB gibi platformlar, arayüzler aracılığıyla görevleri tanımlamanın istem mühendisliği ilkelerinden yararlanabileceği çeşitli modellerle etkileşimi kolaylaştırır.

Prompt Mühendisliği ve İlgili Kavramlar

İstem mühendisliğini diğer makine öğrenimi kavramlarından ayırmak önemlidir:

• İnce Ayar (Fine-Tuning): Bu, yeni bir veri kümesi üzerinde eğitim sürecine devam ederek bir modelin ağırlıklarını güncellemeyi içerir. Buna karşılık, istem mühendisliği (Prompt engineering) modelin kendisini değiştirmez, bunun yerine çıkarım zamanında mevcut modelin davranışını yönlendirir.
• Prompt Ayarlama: Bir parametre açısından verimli ince ayar (PEFT) yöntemi olan prompt ayarlama, girişe eklenen küçük bir "yumuşak istem" gömme kümesini öğrenmeyi içerir. Eğitim yoluyla istem oluşturmayı otomatikleştirir; prompt mühendisliği ise metin tabanlı "sert istemler" oluşturma işlemidir.
• Düşünce Zinciri (CoT) İstemi (Chain-of-Thought (CoT) Prompting): CoT, "adım adım düşün" gibi bir talimatın isteğe eklendiği belirli bir istek mühendisliği tekniğidir. Bu, modelin karmaşık sorunları ara akıl yürütme adımlarına ayırmasını teşvik eder ve genellikle orijinal Google AI araştırma makalesinde ayrıntılı olarak açıklandığı gibi daha doğru sonuçlara yol açar.
• İstem Zincirleme (Prompt Chaining): Bu teknik, karmaşık bir görevi birden çok, sıralı isteme bölmeyi içerir; burada bir adımın çıktısı bir sonraki adımın girdisidir. İstem mühendisliği, bu bireysel istemlerin her birini etkili bir şekilde tasarlama uygulamasıdır. LangChain gibi çerçeveler, bu tür zincirleri düzenlemek için tasarlanmıştır.
• Retrieval-Augmented Generation (RAG): RAG, öncelikle harici bir bilgi tabanından ilgili verileri alarak bir istemi geliştiren bir sistemdir. Hem ilk arama sorgusunu hem de kullanıcının sorusunu alınan bilgilerle birleştiren nihai istemi doğru bir şekilde formüle etmek için bir RAG sistemi içinde istem mühendisliği kritik öneme sahiptir.