Prompt Mühendisliği (İstem Mühendisliği) Nedir?

Deniz Gürpınar Soydabaş

2 yıl önce

İçindekiler

Prompt Mühendisliği Nedir?

Prompt mühendisliği, dil modellerini (LM’ler) çeşitli uygulamalar ve araştırma konuları için etkin bir şekilde kullanmak amacıyla prompt’ları geliştirmek ve optimize etmek için ortaya çıkan nispeten yeni bir disiplindir. Bu beceriler, büyük dil modellerinin (LLM’lerin) yeteneklerini ve sınırlarını daha iyi anlamak için yardımcı olur. Araştırmacılar, geniş bir yelpazedeki ortak ve karmaşık görevlerde LLM’lerin kapasitesini artırmak için prompt mühendisliğini kullanırken, geliştiriciler ise LLM’lerle ve diğer araçlarla etkileşime geçen sağlam ve etkili prompt teknikleri tasarlamak için bu disiplini benimserler.

Nispeten yeni bir kavram olan Prompt Engineering terimi için “İstem Mühendisliği“, “Sufle Mühendisliği” gibi Türkçe karşılıklara yer veriliyor.

Prompt Nedir?

“Prompt”, bir yapay zekanın belirli bir görevi yerine getirmesi için kullanılan talimat veya görev açıklamasını ifade eden doğal dil metnidir. Yapay zeka modeline ne istendiğini belirten metinler olarak düşünebiliriz. Örneğin, bir dil modeline bir soruyu sormak veya belirli bir metin türünde üretim yapmasını istemek için kullanılan giriş metni bir “prompt”tur.

Prompt Mühendisliği – Prompt Elementleri

Bir prompt (istem), aşağıdaki unsurlardan herhangi birini içerir:

Prompt Mühendisliğini Anlamak

Yapay zeka alanında, GPT (Generative Pre-trained Transformer) gibi dil modelleri, insan benzeri metinleri anlama ve üretme konusunda dikkate değer yetenekler sergilemiştir. Ancak, bu modellerin çıktıları her zaman amaçlanan bağlam veya gereksinimlerle tam olarak uyumlu olmayabilir. İşte burada prompt mühendisliği devreye girer; bu yöntem, bu modelleri daha doğru, hedeflenmiş ve bağlam açısından daha uygun cevaplar üretecek şekilde yönlendirmenin bir mekanizmasıdır.

Prompt Mühendisliği – Prompt Teknikleri

Zero-Shot Prompting

Zero-shot prompting, bir dil modelinin daha önce eğitilmediği veya belirli bir talimat ya da eğitim olmadan belirli bir görevi yerine getirmesini istediğinizde kullanılan bir tekniktir. Bu yöntemde, modelin belirli bir konu veya görevle ilgili özel bir eğitim almamış olmasına rağmen, istediğiniz cevabı üretmesi beklenir.

Bu teknik, modelin genel anlamda bilgi ve dil yapısını anlamasına dayanır. Model, geniş bir eğitim verisi üzerinde çalışarak farklı konular, dil kullanımı ve yapıları öğrenir. Bu sayede, belirli bir konuda doğrudan eğitilmediği durumlarda bile, anladığı dil yapısını ve genel bilgi birikimini kullanarak çıktı üretebilir. Bu da ona çeşitli görevleri anlama ve cevaplama esnekliği sağlar.

Prompt:

Liderlik ve ekip çalışması arasındaki farkları açıkla

Model, bu konuda özel bir eğitim almadan genel liderlik ve ekip çalışması kavramlarına dayanarak, liderliğin bireysel yönetim yetkinlikleriyle ilgili olduğunu ve ekip çalışmasının ise bir grup içinde işbirliği ve koordinasyon üzerine odaklandığını anlayarak farkları özetleyebilir.

Few-Shot Prompting

Few-shot prompting, bir dil modelinin belirli bir konuda sınırlı miktarda öğrenme (eğitim) alarak daha spesifik görevleri gerçekleştirmesi için kullanılan bir tekniktir. Bu teknik, modelin belirli bir konuda daha önce geniş bir eğitim almamasına rağmen, küçük bir miktar örnek veya ipucuyla istenilen görevleri yerine getirmesine olanak tanır.

Etiketle: Sevinçli

Metin: Bugün harika bir gün geçirdim, her şey yolundaydı.

Etiketle: Üzgün

Metin: Kaybettiğimiz için çok üzgünüm, onu çok özleyeceğiz.

Few-shot learning’de, model belirli bir görevi yerine getirebilmek için sınırlı sayıda örnek veya talimatla eğitilir. Bu örnekler, genellikle özel belirtilmiş bir formatta verilir ve modelin bu verilere dayanarak yeni görevleri gerçekleştirmesine yardımcı olur.

Örneğin, metin sınıflandırması yapmak istediğinizde, modelinize sadece birkaç örnek veya etiketlenmiş veri noktası vererek belirli bir metnin hangi kategoriye ait olduğunu tahmin etmesini isteyebilirsiniz. Few-shot learning’de model, bu kısıtlı veriyle genellikle daha hızlı ve belirli bir görevde daha iyi performans göstermeye çalışır.

Bu teknik, modelin daha az veriyle öğrenme yeteneğini vurgular ve spesifik görevler için daha hızlı uyum sağlayabilme esnekliği sunar. Bu da özellikle belirli bir konuda derinlemesine eğitim verisi olmadığı durumlarda veya yeni görevlere hızlıca uyum sağlanması gerektiğinde oldukça faydalı olabilir.

Etkili Prompt’lar Oluşturmanın Önemi

Etkili prompt’lar oluşturmak, dil modelinden istenilen cevapları almak için açık, özlü ve gereken çıktıları tetikleyen talimatlar veya giriş metinleri oluşturmayı içerir. Bu prompt’lar, modelin anlamasını şekillendirici ipuçları olarak hareket eder ve modelin çıktısını etkiler. Etkili prompt mühendisliği, dil modelinin girişi istenilen şekilde yorumlamasını sağlar, bu da daha ilgili ve doğru cevapların elde edilmesine yol açar.

Prompt Mühendisliği Teknikleri

Prompt Formülasyonu: Süreç, dil modelinden istenilen görevi, bağlamı veya gereken bilgiyi kapsayan prompt’ların oluşturulmasıyla başlar. Bu, ilgili anahtar kelimelerin seçilmesi, soruların çerçevelenmesi veya modele çıktıyı yönlendiren kısmi cümlelerin sağlanmasını içerir.
Parametre Ayarlama: Prompt’lar içerisinde sıcaklık, top-k veya top-p gibi parametrelerin ayarlanması, çıktıyı belirli kriterlere göre şekillendirebilir. Bu parametrelerin hassas ayarlanması, çıktıyı istenen ölçütlere daha iyi uyacak şekilde iyileştirebilir.
Özel Etiketler ve İşaretler: Prompt’lar içerisine özel etiketler veya işaretler eklemek, modeli özel alanlara yönlendirmek veya belirli kategoriler veya temalar doğrultusunda cevap üretmesini sağlamak için kullanılır.
Geribildirim Döngüleri ve İterasyonlar: Oluşturulan çıktılar ve kullanıcı geri bildirimleri üzerinden prompt’ların sürekli olarak geliştirilmesi önemlidir. Bu sürekli süreç, prompt’ların modelin cevaplarını daha iyi yönlendirmesi için yardımcı olur.

Prompt Mühendisliğinin Uygulama Alanları

Prompt mühendisliğinin kullanım alanları oldukça geniştir:

İçerik Oluşturma: Belirli türde içerik üretmek için prompt’ların oluşturulması, haber makaleleri, hikayeler veya teknik dokümantasyon gibi.
Dil Çevirisi: Modelin metinleri farklı diller veya lehçeler arasında doğru bir şekilde çevirmesini sağlamak için prompt’ların oluşturulması.
Bilgi Getirme: Modelin geniş veri kümelerinden veya bilgi depolarından doğru ve ilgili bilgileri getirmesini sağlamak için prompt’ların oluşturulması.
Sohbet Edilebilir Yapay Zeka: Sohbet robotlarının veya sanal asistanların anlamlı, bağlamına uygun konuşmalar yapabilmesi için prompt’ların oluşturulması.

Prompt mühendisliği güçlü bir araç olmasına rağmen bazı zorluklarla gelir:

Prompt Tasarımı Karmaşıklığı: Etkili prompt’ların tasarlanması, modelin davranışını ve istenilen çıktıları anlama konusunda derin bir anlayış gerektirir.
Önyargı ve Yorumlanabilirlik: Önyargıları azaltan ve model tarafından üretilen cevapların yorumlanabilirliğini sağlayan prompt’ların oluşturulması zor olabilir.
Optimizasyon ve Genelleme: Belirli örnekleri hedefleyerek prompt’ları ayarlamak ve modelin genelleme yeteneğini sürdürebilir kılmak hassas bir denge gerektirir.

Prompt Mühendisliği: Etkili Promptlar için Öneriler

Talimatları “net” bir şekilde yaz.

Bu modeller zihninizi okuyamaz. Çıktılar çok uzunsa kısa cevaplar isteyin. Çıktılar çok basitse uzman düzeyinde yazı isteyin. Formatı beğenmiyorsanız, görmek istediğiniz formatı gösterin. Modelin ne istediğinizi tahmin etmesi gerektiği kadar az olursa, istediğinizi elde etme olasılığınız o kadar artar.

Taktikler:

Daha ilgili cevaplar almak için sorgunuza detaylar ekleyin.
Modelin bir karakter benimsemesini isteyin.
Girişin farklı bölümlerini açıkça belirtmek için sınırlayıcıları kullanın.
Bir görevi tamamlamak için gereken adımları belirtin.
Örnekler sağlayın.
Çıktının istenen uzunluğunu belirtin.

Referans metin sağla

Dil modelleri özellikle ezoterik konularda veya alıntılar ve URL’ler için sorulduğunda sahte cevaplar üretebilir. Bir öğrencinin sınavda daha iyi performans göstermesine yardımcı olabileceği gibi, bu modellere referans metin sağlamak, daha az uydurma ile cevap vermede yardımcı olabilir.

Taktikler:

Modelden bir referans metin kullanarak cevap vermesini isteyin.
Modelden bir referans metinden alıntılarla cevap vermesini isteyin.

Karmaşık görevleri daha basit alt görevlere ayırın

Yazılım mühendisliğinde karmaşık bir sistemi modüler bileşenler kümesine ayırmak iyi bir uygulama olduğu gibi, bir dil modeline sunulan görevlerin de aynısı geçerlidir. Karmaşık görevler, daha basit görevlere göre genellikle daha yüksek hata oranlarına sahiptir. Ayrıca, karmaşık görevler genellikle daha önceki görevlerin çıktılarının daha sonraki görevlerin girdilerini oluşturmak için kullanıldığı daha basit görevlerin bir iş akışı olarak yeniden tanımlanabilir.

Taktikler:

Kullanıcı sorgusu için en uygun talimatları belirlemek için niyet sınıflandırmasını kullanın.
Çok uzun konuşmalar gerektiren diyalog uygulamaları için önceki diyalogları özetleyin veya filtreleyin.
Uzun belgeleri parça parça özetleyin ve tam bir özeti özyinelemeli olarak oluşturun.

Modele “düşünme” zamanı verin.

Modeller hemen cevap vermeye çalıştıklarında daha çok mantık hataları yaparlar, doğru cevaba ulaşmak için zaman ayırmak ise daha güvenilir bir şekilde çalışmalarını sağlayabilir. Bir cevaptan önce “düşünme zinciri” istemek, modele doğru cevaplara daha güvenilir bir şekilde ulaşma konusunda yardımcı olabilir.

Taktikler: