Hızlı Mühendislik

İstem mühendisliği, Yapay Zeka (Y Z) modellerini, özellikle de Büyük Dil Modellerini (LLM'ler) istenen çıktıları üretmeye yönlendirmek için etkili girdiler (istemler) tasarlama sanatı ve bilimidir. Bu, mümkün olan en iyi yanıtı almak için tam olarak ne söyleyeceğini ve nasıl söyleyeceğini bilen bir YZ ile yetenekli bir iletişimci olmaya benzer. Bu uygulama çok önemlidir çünkü bir YZ modelinin çıktısının performansı, alaka düzeyi ve kalitesi, bir sorgunun çerçevelenme şekline son derece duyarlıdır. Etkili istem mühendisliği, kullanıcıların çok çeşitli görevler için güçlü temel modellerin tüm potansiyelinden yararlanmasını sağlar.

Prompt Mühendislik Nasıl Çalışır?

Bilgi istemi mühendisliğinin özü, model için açık ve yeterli bağlam sağlayan bir girdi yapılandırmaktır. Basit bir soru basit bir cevap verebilirken, iyi tasarlanmış bir bilgi istemi ton, format ve karmaşıklığı kontrol edebilir. Gelişmiş bir bilgi isteminin temel bileşenleri şunları içerebilir:

• Talimat: Modele hangi görevi yerine getireceğini söyleyen açık ve spesifik bir yönerge (örneğin, "Aşağıdaki makaleyi üç madde halinde özetleyin").
• Bağlam: Modelin yanıtını bilgilendirmek için kullanması gereken ilgili arka plan bilgilerinin veya verilerin sağlanması.
• Persona: Yapay zekanın benimseyeceği, çıktının tonunu ve tarzını etkileyen bir rol atamak (örneğin, "Uzman bir finansal analist gibi davran").
• Biçim: Liste, JSON nesnesi veya belirli bir yazı stili gibi istenen çıktı yapısının belirtilmesi.
• Örnekler: İstenilen girdi ve çıktı formatının örneklerini dahil etmek, az vuruşlu 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 Destek Otomasyonu: Marka tutarlılığını ve doğruluğunu sağlamak için bir şirket, destek sohbet robotunu yönlendirmek üzere istem mühendisliğini kullanabilir. Bir komut istemi, yapay zekaya dostça ve yardımsever bir ton benimsemesi, ürün sorularını yanıtlamak için dahili bir bilgi tabanı kullanması ve bir görüşmenin ne zaman bir insan temsilciye aktarılacağına dair net bir protokol tanımlaması talimatını verebilir. Bu, yapay zekanın davranışını kontrol ederek yanlış bilgi vermesini veya müşterilerle marka dışı bir şekilde etkileşime girmesini önler.

2. Yaratıcı İçerik Üretimi: Midjourney veya OpenAI'nin DALL-E 3'ü gibi metinden görüntüye modellerde, komut istemi yaratım için birincil araçtır. "Bir araba resmi" gibi basit bir istem genel bir sonuç üretecektir. Ancak, "Gün batımında bir sahil otoyolunda hız yapan 1960'lardan kalma eski bir kırmızı spor araba, fotogerçekçi stil, sinematik aydınlatma, 8K çözünürlük" gibi ayrıntılı bir komut istemi, konu, ortam, stil ve kalite hakkında özel talimatlar sağlayarak son derece özel ve görsel olarak çarpıcı bir görüntü ortaya çıkarır.

Bilgisayarlı Görüde Uygunluk

Doğal Dil İşleme (NLP) alanında ortaya çıkmış olsa da, istem mühendisliği Bilgisayarla Görme (CV) alanında giderek daha fazla önem kazanmaktadır. Bu, hem metin hem de görüntüleri aynı anda işleyebilen çok modlu modellerin geliştirilmesinden kaynaklanmaktadır. CLIP gibi modeller ve YOLO-World gibi açık kelime hazinesi dedektörleri, rastgele metin açıklamalarına dayalı nesne algılama gibi görevleri yerine getirebilir. Bu modeller için, etkili bir metin istemi hazırlamak (örneğin, "tüm 'bisikletleri' tespit et, ancak 'motosikletleri' göz ardı et"), bu Görme Dili Modellerine rehberlik etmek için çok önemli bir istem mühendisliği biçimidir. Ultralytics HUB gibi platformlar, arayüzler aracılığıyla görevlerin tanımlanmasının istem mühendisliği ilkelerinden yararlanabileceği çeşitli modellerle etkileşimi kolaylaştırır.

Hızlı Mühendislik ve İlgili Kavramlar

İstem mühendisliğini diğer makine öğrenimi kavramlarından ayırmak önemlidir:

• İnce Ayar: Bu, yeni bir veri kümesi üzerinde eğitim sürecine devam ederek bir modelin ağırlıklarının güncellenmesini içerir. İstemi mühendisliği ise modelin kendisini değiştirmez, bunun yerine mevcut modelin çıkarım zamanındaki davranışını yönlendirir.
• İstemi Ayarlama: Bir parametre-etkin ince ayar (PEFT) yöntemi olan istem ayarlama, girdiye eklenen küçük bir "yumuşak istem" katıştırma kümesinin öğrenilmesini içerir. İstem mühendisliği, metin tabanlı "sert istemler" oluşturmanın manuel süreci iken, eğitim yoluyla istem oluşturmayı otomatikleştirir.
• Düşünce Zinciri (CoT) Yönlendirmesi: CoT, komut istemine "adım adım düşün" gibi bir talimatın eklendiği özel bir komut istemi mühendisliği tekniğidir. Bu, modeli karmaşık sorunları ara muhakeme adımlarına ayırmaya teşvik eder ve orijinal Google AI araştırma makalesinde ayrıntılı olarak açıklandığı gibi, genellikle daha doğru sonuçlara yol açar.
• İstemli Zincirleme: Bu teknik, karmaşık bir görevi, bir adımın çıktısının bir sonrakinin girdisi olduğu çoklu, sıralı istemlere bölmeyi içerir. İstem mühendisliği, bu bireysel istemlerin her birini etkili bir şekilde tasarlamanın daha geniş bir uygulamasıdır. LangChain gibi çerçeveler bu tür zincirleri düzenlemek için tasarlanmıştır.
• Geri Alım-Artırılmış Üretim (RAG): RAG, ilk olarak harici bir bilgi tabanından ilgili verileri alarak bir istem geliştiren bir sistemdir. İstem mühendisliği, hem ilk arama sorgusunu hem de kullanıcının sorusunu alınan bilgilerle birleştiren son istemi doğru bir şekilde formüle etmek için bir RAG sistemi içinde kritik öneme sahiptir.