Hızlı Mühendislik

İstem mühendisliği, Yapay Zeka (Y Z) modellerini, özellikle de Büyük Dil Modellerini (LLM'ler) istenen çıktıları üretmeye yönlendirmek için etkili girdiler (istemler) hazırlama sanatı ve bilimidir. Bu modellerin talimatları nasıl yorumladığını anlamayı ve doğru, ilgili ve faydalı yanıtları ortaya çıkarmak için açık, spesifik ve yeterli bağlam sağlayan istemleri yinelemeli olarak tasarlamayı içerir. YZ modelleri çeşitli araçlara ve iş akışlarına daha entegre hale geldikçe, istem mühendisliğinde uzmanlaşmak, potansiyellerini en üst düzeye çıkarmak ve basit soru yanıtlamadan karmaşık yaratıcı metin oluşturmaya kadar çeşitli görevlerde güvenilir performans sağlamak için çok önemlidir.

Prompt Mühendislik Nasıl Çalışır?

Etkili istem mühendisliği genellikle yinelemeli bir süreçtir. Görev gereksinimlerinin analiz edilmesi ve hedef YZ modelinin yeteneklerinin ve sınırlamalarının anlaşılmasıyla başlar. Mühendis daha sonra ilk yönergeyi tasarlar, test eder, çıktıyı değerlendirir ve sonuçlara göre yönergeyi geliştirir. Bu iyileştirme, daha spesifik talimatlar eklemeyi, örnekler sağlamayı(birkaç atışla öğrenme), istenen çıktı formatını tanımlamayı (ör. JSON), kısıtlamaları belirlemeyi veya tonu ayarlamayı içerebilir. Temel teknikler genellikle Doğal Dil İşleme (NLP) ilkelerinden yararlanır ve ünlü "Attention Is All You Need" makalesinde açıklanan Transformer modeli gibi eğitim verileri ve mimarisinden etkilenen ifadelerin modelin davranışını nasıl etkilediğinin dikkatli bir şekilde değerlendirilmesini gerektirir.

Anahtar Yönlendirme Teknikleri

Hızlı mühendislikte yaygın olarak çeşitli stratejiler kullanılmaktadır:

• Sıfır Atış İpucu: Modelden, istem içinde önceden örnekler sunmadan doğrudan bir görevi yerine getirmesini istemek. Bu, modelin eğitim sırasında edindiği önceden var olan bilgisine dayanır. Bakınız Sıfır Atışlı Öğrenme.
• Birkaç Atışlı Bilgi İstemi: Modeli istenen görev ve format konusunda yönlendirmek için az sayıda örneğin (girdi-çıktı çiftleri) doğrudan istem içine dahil edilmesi.
• Düşünce Zinciri (CoT) Yönlendirmesi: Nihai cevabı vermeden önce akıl yürütme sürecini parçalara ayırmasını isteyerek modeli "adım adım düşünmeye" teşvik etmek, genellikle karmaşık görevlerde performansı artırır.
• Rol İstemi: Yanıt stilini ve içeriğini uyarlamak için modele belirli bir kişiliği veya rolü (örneğin, "Uzman bir Python geliştiricisi gibi davran") benimsemesi talimatını vermek.
• Çıktı Yapısının Belirlenmesi: Numaralandırılmış bir liste, tablo veya belirli bir dilde biçimlendirilmiş kod istemek gibi çıktı için istenen biçimi açıkça tanımlamak. OpenAI Prompt Engineering Guide gibi kaynaklar en iyi uygulamaları sunmaktadır.

Gerçek Dünya Uygulamaları

Hızlı mühendislik, birçok yapay zeka uygulamasının başarılı bir şekilde hayata geçirilmesi için temel öneme sahiptir:

1. Müşteri Hizmetleri Otomasyonu: Müşteri sorularını doğru bir şekilde ele almak, belirli bir marka sesini korumak ve karmaşık sorunları uygun bir şekilde yükseltmek için sohbet robotları ve sanal asistanlar için istemler tasarlamak. Şirketler, Zendesk AI gibi platformlarda görüldüğü gibi müşteri deneyimini iyileştirmek için bu teknikleri kullanıyor.
2. İçerik Oluşturma ve Özetleme: Üretken Yapay Zeka araçları için istemlerin hazırlanması ( Cohere tarafından geliştirilenler veya Anthropic) pazarlama metni oluşturmak, e-posta yazmak, uzun belgeleri özetlemek(metin özetleme) ve hatta GitHub Copilot gibi araçları kullanarak kod parçacıkları oluşturmak için kullanabilirsiniz.

Diğer uygulamalar arasında semantik arama motorlarını güçlendirmek, etkileşimli eğitim araçlarını yönlendirmek ve doğal dil arayüzleri aracılığıyla gelişmiş veri analizine olanak sağlamak yer almaktadır.

Hızlı Mühendislik ve İlgili Kavramlar

Hızlı mühendisliği ilgili terimlerden ayırmak faydalı olacaktır:

• İstem Zenginleştirme: Bir kullanıcının ilk istemini, LLM'ye ulaşmadan önce ek bağlamla (örneğin, RAG kullanan bir bilgi tabanından) otomatik olarak artırmaya odaklanır. İstem mühendisliği, temel talimatların manuel olarak hazırlanmasıdır.
• İpucu Ayarlama: Metinsel istemler oluşturmak yerine öğrenilebilir katıştırmaların (yumuşak istemler) model girdisine eklendiği ve optimize edildiği bir parametre-etkin ince ayar (PEFT ) tekniği.
• İnce Ayar: Gerçek model ağırlıklarının belirli bir veri kümesi üzerinde daha fazla eğitilerek güncellenmesini, sadece girdi istemi yerine modelin kendisinin uyarlanmasını içerir.

Farklı olsalar da bu teknikler tamamlayıcı olabilir. Örneğin, iyi tasarlanmış bir temel istem, ince ayarlı bir model tarafından işlenmeden önce alınan verilerle otomatik olarak zenginleştirilebilir. LangChain gibi çerçeveler genellikle bu farklı yaklaşımları entegre eder.

Bilgisayarlı Görüde Uygunluk

Geleneksel olarak NLP'ye kıyasla Bilgisayarla Görme (CV) alanında daha az öne çıkan istem mühendisliği, çok modlu modellerin ve istenebilir görme sistemlerinin yükselişiyle giderek daha önemli hale gelmektedir. CLIP, YOLO veya YOLOE gibi modeller, metin açıklamalarına dayalı olarak nesne algılama veya görüntü segmentasyonu gibi görevleri yerine getirebilir. Etkili metin istemleri oluşturmak (örneğin, "tüm 'kırmızı arabaları' algıla ancak 'kamyonları' göz ardı et"), bu Görme Dili Modellerini yönlendirmek için çok önemli bir istem mühendisliği biçimidir. Ultralytics HUB gibi platformlar, aşağıdakiler de dahil olmak üzere çeşitli modellerle etkileşimi kolaylaştırır Ultralytics YOLO gibi modeller YOLOv8 ve YOLO11arayüzler aracılığıyla görevlerin tanımlanması, özellikle modeller daha etkileşimli yetenekler kazandıkça, hızlı mühendislik ilkelerinden yararlanabilir.