Komut mühendisliğinde uzmanlaşmak için 6 ipucu

Yapay zeka teknolojileri geliştikçe beraberinde pek çok yeni teknoloji ve yaklaşım ortaya çıkıyor. Komut mühendisliği (prompt engineering) olarak ifade edilen disiplin, yapay zekadan istenen çıktıda en iyi sonucu almak için modele nasıl talimatlar verilmesi gerektiğini bulmayı sağlıyor. Dolayısıyla komut mühendisliğinde yetkin bir kişi yapay zekadan en yüksek verimi elde ediyor.

Geniş dil modelleri (LLM) ve diğer üretken yapay zeka çözümlerinden en iyi biçimde faydalanabilmek için; bağlamsal, spesifik ve uyarlanmış doğal dil talimatlarına ihtiyaç duyuluyor. Komut mühendisliğinde uzmanlaşmak ve yapay zeka çözümlerinden başarıyla yararlanmak için dikkat edilmesi gereken bazı unsurlar bulunuyor.

Modelin güçlü ve zayıf yönlerini bilmek

Komut mühendislerinin her geçen gün daha karmaşık hale gelen yapay zeka modellerinin yeteneklerini ve sınırlamalarını anlamaları kritik önem taşıyor. İlgili modelin güçlü ve zayıf yönleri anlamak, geliştiricilerin daha güvenilir uygulamalar oluşturmasına yardımcı oluyor.

Kullanılan eğitim verilerinde istemeyerek de olsa bazı taraflı bakış açıları bulunabiliyor. Dolayısıyla komut mühendislerinin talepleri daha etkili bir şekilde oluşturabilmeleri için eğitim sınırlamalarının veya önyargıların farkında olması gerekiyor.

Spesifik olmak

Çoğu yapay zeka modeli pek çok farklı dildeki talebi yanıtlayabiliyor. Örneğin Google PaLM 2, doğal dildeki komutları, çok dilli metinleri ve hatta Python ve JavaScript gibi programlama kodlarını bile anlayabiliyor. Yapay zeka modelleri ne kadar bilgili olsalar da bazen yeterince spesifik olmayan istemleri yanlış yorumlayabiliyor. Bu nedenle komut mühendislerinin spesifik istemlerde bulunarak yapay zeka için belirsizliği gidermesi büyük önem taşıyor. Örneğin yapay zekadan kakaolu kek tarifi istendiğinde bu konuda içinde parça çikolataların da bulunduğu kapsamlı bir tarif almak muhtemel olsa da daha verimli sonuç almak için tam olarak kekin içinde neler istendiği, kaç kişilik olacağı gibi belirteçlerin de yapay zekayla paylaşılması gerekiyor. 

Bağlamsal istemleri kullanmak

Komut mühendislerinin isteklerinin model tarafından derinlemesine anlaşılması için bağlamsal bilgilerden yararlanılması büyük fark yaratıyor. Bir bağlama dayandırılan istekler çıktı kalitesini de doğrudan etkiliyor. Bir yapay zeka modeli için bir üslup ve perspektif tanımlamak, çıktının alaka düzeyini ve etkinliğini de artırıyor. Örneğin kakaolu kek tarifinin vegan dostu olması gerekiyorsa yapay zekadan usta bir vegan şefi taklit etmesi istenerek yanıt alınabiliyor. Komut mühendisleri bağlamsal istemler kullanarak yapay zeka etkileşimlerini son derece verimli hale getirebiliyor. 

Örnekler sunmak

Yapay zeka modelleri için komutlar oluştururken örnekler sunmak daha iyi sonuçlar almaya yardımcı oluyor. Örnekler, modelin talebi daha iyi anlamasını sağlarken talimatlar, çıktının söz konusu örnek çerçevesinde oluşturulmasını mümkün kılıyor. 

Örneğin bir kullanıcı, yapay zekadan kakaolu kek tarifi istemek için öncelikle kendi beğendiği diğer tarifleri yapay zekayla paylaşabilir ve bu tür bir tarife ihtiyacı olduğunu belirtebilir. Böylece yapay zeka ilgili tarifleri analiz ettikten sonra kullanıcının beğeneceği tarzda bir tarif oluşturabilir.

Denemeler yapmak

Kullanıcıların yapay zekadan istem oluşturma şekli çıktıyı doğrudan etkiliyor. Bu nedenle komut mühendislerinin farklı isteklerde bulunarak yapay zekanın nasıl karşılıklar verdiğini değerlendirmesi çok önemli bir deneyim birikimi oluşturuyor.

En iyi formülün bulunabilmesi için farklı anahtar kelimeler, cümle yapıları, çeşitli uzunluklardaki taleplerle denemeler yapılması gerekiyor. Hangi istemlerin ideal çıktıyı sağladığını görmek için  benzersiz ve yenilikçi talepler hazırlamak büyük değer taşıyor. 

Düşünce zinciri yönlendirmesi

Geniş dil modellerinin muhakeme yeteneklerini geliştirmeye yönelik bir teknik olan düşünce zinciri yönlendirmesi, karmaşık bir problemi daha küçük adımlara bölerek her ara adım için akıl yürütülmesini teşvik ediyor. Geniş dil modellerinin talepleri derinlemesine anlamasına ve daha doğru yanıtlar üretmesine yardımcı olacak olan bu yöntem, yapay zekanın her aşamayı ayrıca düşünerek değerlendirmesini sağlıyor.