Yapay Zekâ Prompt Mühendisliği Nedir, Ne İşimize Yarar?

• Prompt mühendisliği, üretken yapay zekâ modelleriyle etkili bir şekilde iletişim kurmaya yönelik bir teknik.
• Prompt mühendisliği, yapay zekânın açıkça anlayacağı girdiler oluşturmak için bir yapay zekâ modelinin kendine özgü özelliklerini dikkate almayı içerir. Daha tutarlı, yararlı, ilginç ve aklınızdakilere uygun çıktılar üretmek amaçlanır.
• ChatGPT, Bard ve Bing Chat gibi sohbet robotları günlük idari görevleri tamamlamak için son derece kullanışlı olabilir.

Gücünü yapay zekâdan (AI) alan dil işleme aracı ChatGPT’nin ardından, sohbet robotlarının kullanımı giderek yaygınlaşıyor. Peki yapay zekânızı iş ve ev için nasıl eğitirsiniz? Birkaç basit soruyu bu yazıda yanıtlayacağız.

Prompt engineering (mühendisliği) nedir?

Prompt mühendisliği, üretken yapay zekâ modelleriyle etkili bir şekilde iletişim kurmaya yönelik bir teknik. ChatGPT, Bard ve Dall-E gibi sistemler, kendilerine ne üreteceklerini söyleyen ve komut dediğimiz bir girdi ile beslendiklerinde metin, görüntü ve müzik parçacıkları üretirler. Ancak bir komut isteminin ifade biçimi, yapay zekânın sağladığı çıktıyı büyük ölçüde değiştirebilir. Prompt mühendisliği, bir yapay zekâ sistemi için beklentilerinize yakın bir çıktı üretecek şekilde bir komut formüle etme süreci.

Sadece soru sormaktan farkı nedir?

Prompt mühendisliği daha fazla özen gerektirir. ChatGPT’ye aklınızdan geçen bir soruyu yönelttiğinizde tatmin edici bir yanıt alabilir ya da alamayabilirsiniz. Prompt mühendisliği, yapay zekânın açıkça anlayacağı girdiler oluşturmak için bir yapay zekâ modelinin kendine özgü özelliklerini dikkate almayı içerir. Daha tutarlı, yararlı, ilginç ve aklınızdakilere uygun çıktılar üretmek amaçlanır. Komutu iyi formüle ederseniz, aldığınız yanıt beklentilerinizi bile aşabilir.

Prompt mühendisliği neden önemli?

ChatGPT, Bard ve Bing Chat gibi sohbet robotları günlük idari görevleri tamamlamak için son derece kullanışlı olabilir. Avukatlar bu robotları e-posta taslağı hazırlamak, toplantı notlarını özetlemek, sözleşme hazırlamak, tatil planlamak ve karmaşık sorulara neredeyse anında yanıt vermek için kullanmaktalar.

Nashville, Tennessee’deki Vanderbilt Üniversitesinde bilgisayar bilimleri doçenti olan Jules White, “Herkes, kendilerini daha üretken kılan ya da normalde yapamayacakları şeyleri yapmalarına olanak tanıyan gezegendeki en güçlü kişisel asistanlardan birine sahip olabilir. Ama onunla nasıl etkileşim kuracağınızı anlamanız gerekiyor.” diye açıklıyor. Bu da etkili bir şekilde nasıl komut yazılacağını bilmek demek.

Sorgulama becerisi işe alım yöneticilerini de etkileyebilir. Kariyer sitesi Indeed’de yetenek stratejisi danışmanı olan Matt Burney, yapay zekâ yeterliliği isteyen iş ilanlarının sayısının az olduğunu, ancak arttığını ve çeşitli sektörlerdeki şirketlerin yapay zekâ modellerini iş akışlarına nasıl entegre edeceklerini giderek daha fazla araştırdığını söylüyor. “Eğer şu anda bunu kullanmıyorsanız, kullananların gerisinde kalacaksınız.” diye ekliyor.

Peki prompt engineering nasıl yapılır?

Birkaç popüler prompt oluşturma tekniği mevcut. Personalar kullanmak yaygın bir yöntem. Sisteme bir avukat, kişisel öğretmen, talim çavuşu vb. gibi davranmasını söylerseniz yapay zekâ, bu rollerin ton ve üslûbunu taklit eden çıktılar oluşturacaktır. Benzer olarak, yapay zekâya belirli bir kitleyi (beş yaşında bir çocuk, uzman biyokimyacılardan oluşan bir ekip, bir ofis toplantısı) göz önünde bulundurarak bir görevi tamamlamasını söylerseniz o kitleye göre uyarlanmış bir sonuç elde edebilirsiniz. En önemlisi, personanın stilistik özelliklerini sizin bilmenize gerek yok, o kısmı sisteme bırakabilirsiniz.

Öte yandan, düşünce zinciri komut tekniği problem çözmek için daha uygun. Modelden “adım adım düşünmesini” istemek, çıktısını küçük parçalara bölmesine teşvik edecek ve daha kapsamlı sonuçlar elde edilmesini sağlayacaktır. Bazı araştırmacılar ayrıca, bir yapay zekâ modeline adım adım çözümüyle birlikte örnek bir problem göstermenin, diğer benzer soruları çözerken doğru cevaba ulaşma yeteneğini geliştireceğini belirtmekte.

Fazla örnek göz çıkarmaz. Aklınızda çok spesifik bir çıktı varsa, ne oluşturulmasını istediğinizi gösteren bir metin örneği veya resim yükleyin ve modele bunu şablon olarak kullanmasını söyleyin. Aldığınız sonuç hedefin dışındaysa, birkaç kez daha açıkça belirtilen müdahaleler işe yarayabilir. White bu yöntemle ilgili olarak, “Bunu başladığınız, yinelediğiniz ve iyileştirdiğiniz devam eden bir konuşma olarak düşünmek istiyorsunuz.” diyor.

Günlük dilin temellerini unutmayın. Yanlış yorumlamayı en aza indiren net talimatlar verin. Çıktıdan ne istediğinizi ve ne istemediğinizi açıkça belirtin, kelime sayısı ve format belirleyin.

Prompt mühendisliği sırasında nelerden kaçınılmalı?

Belirsiz bir dilden. Ek bilgi olmadan, yapay zekâ modelleri zevklerinizi, fikirlerinizi veya kafanızdaki ürünü oluşturamaz. Ayrıntılardan veya bağlamdan kaçınmayın ve bir şey eksikse modelin boşluğu doğru şekilde dolduracağını varsaymayın.

Yanlış çıktıların önüne geçebilir miyim?

Hayır. Büyük dil modelleri, açıkça yapmamaları söylense bile kaynak uydurabilir ve kulağa mantıklı gelen ancak tamamen yanlış olan bilgiler verebilir. Londra’daki British Library’de bulunan Alan Turing Enstitüsünde etik uzmanı olan Mhairi Aitken, “Bu, modellerle ilgili aşılması zor bir sorun. İnsan dilini taklit eden bir dizi kelimeyi tahmin etmek için tasarlandılar, ancak doğruluk veya gerçeklikle hiçbir bağlantıları yok.” diyerek konunun üzerine eğiliyor.

Bununla birlikte, akıllıca yönlendirmeler, ortaya çıktıktan sonra yanlışlarla başa çıkmaya yardımcı olabilir. Sydney Üniversitesinde iş analitiği alanında öğretim görevlisi olan Marcel Scharth, “Sohbet robotu yanlış iddialarda bulunursa, hataları belirtebilir ve geri bildiriminize dayanarak cevabı yeniden yazmasını isteyebilirsiniz.” diyor.

White, modelden çıktısının dayandığı temel gerçeklerin bir listesini çıkarmasını istemenizi öneriyor, böylece bunları tek tek doğrulayabilirsiniz. Ya da modele cevabını dayandıracağı gerçeklerin numaralandırılmış bir listesini verin ve doğruluk kontrolünü hızlandırmak için kullanılan her bir maddeye atıfta bulunmasını sağlayın.

Prompt mühendisliği bir kariyer olabilir mi?

Bazı insanlar için belki. Yapay zekâ geliştiricileri, modellerinin sınırlamalarını ve eksikliklerini test etmek için prompt mühendisleri işe aldılar. Böylece kullanıcı girdilerini daha iyi işlemek için rafine edebileceklerdi.

Ancak bu pozisyonların uzun ömürlü olması garanti değil. Tennessee Üniversitesinde bilgisayar bilimleri alanında öğretim görevlisi olan Rhema Linder, geliştiricilerin uzmanlaşmış bilgisayar bilimcilerini kendi kendini yetiştirmiş komut mühendislerine tercih edebileceğini ve sektörde tanınan bir sertifikasyonun olmamasının bir kişinin komut verme yeteneğini değerlendirmenin zor olduğu anlamına geldiğini belirtiyor.

Daha geniş iş piyasasında, prompt mühendisliği muhtemelen elektronik tablo yönetimi ya da arama motoru optimizasyonu gibi çeşitli rollerde talep edilen ve işe alım sırasında CV’nizde görünmesi istenen bir unsur olabilir.

Burney, “Büyük bir dil modeli veya üretken ön eğitimli dönüştürücü kullanma deneyimi, hemen hemen her ofis tabanlı iş için bir gereklilik olacak. Çünkü bunu yapamazsanız, hedeflerinize ulaşmanız daha yavaş olacaktır.” diye belirtiyor.

Modası geçecek mi?

Yapay zekâ modelleri sabit olmadığı gibi prompt mühendisliği de sabit olmayacaktır. Şu anda sistemlerde işe yarayan teknikler, güncellenmiş sürümlerde daha az kullanışlı olabilir. Ancak değişikliklerin ne kadar kapsamlı olabileceğini zaman gösterecek.

“Bence değişmeyen temel kavramlar ve kalıplar olacak.” diyen White, yapay zekâ geliştiricilerinin yaygın yönlendirme tekniklerini dikkate alacağını söylüyor. “Bu ifade biçimlerinin birçoğu yeni modellerin eğitildiği ölçütler haline gelecek, dolayısıyla bazı prompt mühendisliği teknikleri modellerin bünyesine dahil edilecek.”

Daha da önemlisi, modellerin en belirsiz, mühendisliği yapılmamış istemleri bile anlama becerileri önemli ölçüde gelişebilir. Aitken, “Bu sistemler daha konuşkan ve sezgisel hale geldikçe, belki de gelecekte prompt mühendisliğine ihtiyaç duymayacağız.” diyor.

Derleyen: Alp Eren Gümüş