Yapay zeka prompt mühendisliği, yapay zeka sistemlerinin metin veya görüntü gibi farklı veri türleri üzerinde uygun sonuçları sağlamak için doğru soruların nasıl sorulacağını anlamayı gerektiriyor. ChatGPT veya DALL-E 2 gibi araçların potansiyeli, bu tür soruları soranların ticari sektörde standart uygulama haline geldikçe daha da önem kazanması bekleniyor.
Bu nedenle, gelecekte “prompt mühendisliği” veya “prompt engineering” olarak adlandırılan bir mesleğin ortaya çıkması bekleniyor. Bu meslek, yapay zeka sistemlerini etkili bir şekilde yönetebilecek ve verimli sonuçlar elde etmek için uygun soruları sorabilecek profesyonellere ev sahipliği yapacak.
Prompt mühendisliği: Prompt engineering nedir?
Yapay zeka prompt mühendisliği, yapay zeka sistemlerinde bir işlemi gerçekleştirmek için gerekli olan komutları ve yönergeleri belirleme ve uygulama sürecidir. Bu süreç, özel bir yapay zeka modelinin geliştirilmesi ve eğitilmesi yoluyla gerçekleştirilir. Prompt’lar, bir yapay zeka modelinin nasıl hareket etmesi gerektiğine ilişkin talimatları sağlıyor ve bu modelin doğru sonuçları üretmesine yardımcı oluyor. Prompt engineering, özellikle işletmelerin daha verimli ve etkili hale gelmesi için büyük önem taşıyor. Bu nedenle, Prompt Engineering, yapay zeka sistemlerinin tasarımı ve geliştirilmesi için önemli bir rol oynuyor.
Prompt nedir?
Metinsel arayüzlerin, yapay zeka modelleriyle kullanıcılar arasında iletişim kurmak için temel bir araç olduğunu belirtmek gerekiyor. Kullanıcılar, modelin ne yapması gerektiğini belirtmek için komutlar girerek metinsel arayüzleri kullanıyor. Görüntü oluşturma için kullanılan DALL-E 2 ve Stable Diffusion gibi iki yapay zeka modeli, çoğunlukla istenen sonucun açıklamalarına yanıt veriyor. Hem GPT-3 hem de ChatGPT, LLM örnekleri olarak bilinen basit bir sorudan birden fazla olgu içeren zor bir soruya kadar herhangi bir şey olabileceği prompt örnekleridir. Ayrıca, ham verileri içeren bir CSV dosyası gibi girdileri de alabiliyorlar. “Bana bir fıkra anlat” gibi ifadeler de oldukça genel bir prompt olarak değerlendirilebilir.
Prompt mühendisliği, yapay zeka modellerinin belirli bir faaliyeti nasıl gerçekleştireceklerini öğrenmeleri için gerekli olan eğitim verilerinin tasarlanması ve üretilmesini içeriyor. Bu veriler, modelin öğrenme sürecinde kullanılıyor ve doğru şekilde biçimlendirilmiş olması ve yüksek kalitede olması oldukça önemli. Yüksek kaliteli veriler, yapay zeka modellerinin daha güvenilir tahminler ve yargılar üretmelerine yardımcı oluyor ve yapay zeka teknolojilerinin günlük hayatta kullanılmasını mümkün kılıyor.
GPT-2 ve GPT-3 gibi dil modelleri, doğal dil işleme ve prompt mühendisliği alanlarında büyük bir ilerleme kaydettiler. Bu modeller, daha büyük ve daha çeşitli veri kümeleri kullanarak geliştirildiği için daha yüksek doğruluk oranlarına sahipler. Ayrıca, bu modellerin çoklu görevleri aynı anda gerçekleştirme yetenekleri de oldukça yararlı. Bu özellikleri sayesinde, GPT-2 ve GPT-3 gibi dil modelleri, birçok uygulama alanında kullanılılabiliyor, örneğin, makine çevirisi, metin özetleme, metin oluşturma ve diyalog sistemleri gibi alanlarda kullanılıyorlar.
2022 yılında, DALL-E, Stable Diffusion ve Midjourney gibi birçok makine öğrenimi modeli, kamuya açık hale getirildi. Bu modeller, prompt’ları girdi olarak alarak ve ilgili resimleri çıktı olarak vererek, metinden resme prompt mühendisliği adı verilen yeni bir yapay zeka prompt mühendisliği sektörü yarattı. Bu teknolojinin yaygın olarak kullanılmasına rağmen, birçok kullanıcı, başarılarını engelleyen zorluklarla karşı karşıya kalıyor. Bu nedenle, bu kullanıcılar için birkaç önerimiz bulunuyor.
Prompt mühedisleri ne kadar kazanıyor?
Prompt Mühendisliği, yapay zeka teknolojilerinin yaygınlaşmasıyla birlikte giderek daha fazla önem kazanıyor. Gerek ABD’deki gerekse dünya genelindeki birçok şirket, Prompt Mühendisleri ve Kütüphanecileri aracılığıyla yapay zeka sistemlerini geliştiriyor.
Özellikle, San Francisco’daki Anthropic gibi Google destekli şirketler, yılda 335.000 dolara kadar kazanabilecek İstemci Mühendisleri ve Kütüphanecileri arıyorlar. Ayrıca, Kaliforniya merkezli Klarity adlı bir şirket, belge incelemeleri için yapay zeka kullanarak en iyi sonuçları elde etmek isteyen makine öğrenimi mühendisleri için 230.000 dolara kadar ödeme yapmaya hazır.
Bu trend, sadece BT sektörüyle sınırlı değil. Örneğin, Boston Çocuk Hastanesi ve Londra’daki hukuk firması Mishcon de Reya gibi kuruluşlar da hızlı mühendisler için iş ilanları yayınlanıyor. Bu nedenle, Prompt Mühendisliği alanında uzmanlaşmak, iş fırsatları ve yüksek maaşlarla dolu bir kariyer için büyük bir fırsat sunuyor.
Yapay zeka prompt engineering rehberi
Bir prompt, genellikle aşağıdaki bileşenlerden oluşur:
- Girdi verisi: Kullanıcının komut istemine girilen veri veya komutlar.
- Analiz: Prompt, girdi verisini işleyerek anlamlı bir komuta dönüştürür.
- İşlem: Prompt, işlenmiş girdi verisine dayanarak belirli bir işlemi gerçekleştirir.
- Çıktı: Prompt, işlem sonucunu kullanıcıya çıktı olarak verir.
Bu bileşenler, kullanıcıların bir prompt üzerinden bilgisayarlarına komut vererek belirli bir işlemi gerçekleştirmelerine olanak tanıyor.
GPT-4 vs ChatGPT karşılaştırması: Hangi yapay zeka modeli daha iyi?
Aşağıda, yapay zeka prompt mühendisliğini geliştirmek için bazı öneriler yer alıyor:
- Hedef kitlenizi tanıyın: Hangi amaçla prompt yazdığınızı, hangi kullanıcıların bu prompt’u kullanacağını ve hangi tür işlemleri gerçekleştirmesi gerektiğini belirleyin.
- Net ve açıklayıcı olun: Prompt kullanıcıları için açık ve anlaşılır bir şekilde ifade edin ve hedeflenen eylemi net bir şekilde tanımlayın.
- Doğru formatta veri sağlayın: Yapay zeka modelinizin anlayabileceği doğru veri biçimini sağlayın. Bu, verilerin doğru sıralamasını, biçimlendirmesini ve yapılandırmasını içerebilir.
- Prompt çeşitliliği: Farklı senaryolarda ve durumlarda kullanılabilen çeşitli prompt’lar tasarlayın. Bu, kullanıcıların ihtiyaçlarına göre daha iyi uyacak ve kullanıcılara daha fazla seçenek sunacaktır.
- Geri bildirime açık olun: Prompt kullanıcılarından geri bildirim alın ve bu geri bildirimlere göre geliştirin. Böylece, prompt kullanıcılarının gerçek ihtiyaçlarına uygun bir şekilde geliştirebilirsiniz.
- Yeterli eğitim verisi sağlayın: Prompt modelinizin doğru sonuçlar üretebilmesi için yeterli miktarda eğitim verisi sağlayın. Verilerin kalitesi ve çeşitliliği de önemlidir.
- Güncel kalın: Yapay zeka teknolojisi sürekli gelişiyor, bu nedenle güncel kalmaya özen gösterin. Yeni gelişmeleri takip edin ve prompt modellerinizi buna göre güncelleyin.
Peki, iyi bir prompt nasıl yazılır? Aşağıda, bazı örnekleri görebilirsiniz:
- Prompt’un bağlamından talimatları ayırmak için # veya ” işaretinin kullanıldığından emin olun.
- Eldeki konu hakkında olabildiğince spesifik, açıklayıcı ve derinlemesine bilgi sağlamak, istenen hedefe, uzunluğa, yapıya, stile vb. ulaşmak için çok önemli.
- Hedeflerinizi açıklamak için bir örnek kullanın.
- İhtiyaçlarınızı belirtirken doğru olun ve dilinizi sadeleştirin.
- Özellikle metinden görüntüye yapay zeka tekniklerini kullanırken mümkün olduğunca açıklayıcı olmak ve uygun temayı/formatı seçmek önemli.
- Metinden görüntüye yapay zeka programlarına bazı örnek görüntüler ekleyin.
Prompt mühendisliği örnekleri
İşte bazı prompt engineering örnekleri:
Yukarıdaki örnekten de görebileceğiniz gibi, hızlı bir değişimle çeşitli konulara değinerek konuyu netleştirmeye çalışan bir denememiz var.
Gördüğünüz gibi, ikinci örnekte prompt’ta örnekleme yaparak bir sonuç elde edebildik; ancak ilk örnekte bir alan adı bile elde edemedik.
Prompt, soldaki örnekte “ofiste bir insan çiz” ve sağdaki örnekte “ofiste bir bilgisayara bakarken bir insan çiz” şeklinde. Gördüğünüz gibi, soldaki örnek ofis ortamı hakkında çok az bilgi verse de, istemi tanımlamak daha iyi sonuçlar elde etmemize yardımcı oldu.
İyi bir prompt yazmak zor olabilir çünkü hem açık ve özlü bir dil hem de prompt’un amacını kavramak gerekiyor. İyi bir bilgi istemi açık, net ve açık uçlu olmalıdır; yanıtlayıcıya ne sorulduğunu ve amaçlanan yanıtı kavraması için yeterli ayrıntı sağlamalıdır. Ayrıca yoruma ve özgün düşünceye de yer bırakmalıdır.
İyi bir prompt’un aynı zamanda ilgi çekici olması, alakalı ve hedef kitleye hitap etmesi gerekiyor.
Genel olarak, çalışmanın zorluğuna veya ifade etmeye çalıştığınız mesaja bağlıdır, ancak biraz deneyim ve ayrıntılara dikkat ederek herkes güçlü bir prompt oluşturabilir.
Bir prompt’un mevcut iş, konu veya çalışma hedefiyle uyumlu olması gerekiyor. Amaçlanan sonuçları elde etmek için gereken verileri ortaya çıkarmak üzere planlanmalıdır. Dikkatli bir yönlendirme, toplanan bilgilerin hedeflenen amaca uygun ve yardımcı olmasını sağlayabilir.
