İstem'in temelleri nelerdir?

İstem, bir yapay zeka sistemine verilen ve belirli bir görevi gerçekleştirme veya belirli bir yanıt oluşturma talimatı veren giriş veya komuttur.

En basit istem türlerinden biri tekil doğru cevabı olan temel bir sorudur, örneğin:

İstem: Dünyanın en büyük ormanı nedir?

Çıkış: Dünyanın en büyük ormanı Amazon Yağmur Ormanı'dır.

Biraz daha karmaşık bir istem, yapay zekadan aşağıdakilerin istenmesini gerektirebilir:

İstem: Lütfen yüzey alanları sırasına göre en büyük üç ormanın bir listesini oluşturun.

Çıktı:

1. Amazon Yağmur Ormanı - Güney Amerika
2. Taiga veya Boreal Forest - Kuzey Amerika, Avrupa ve Asya
3. Kongo Yağmur Ormanı - Orta Afrika

İstemler, üretken yapay zeka sistemlerinden belirli çıktıların kalitesini belirler. İlgili ve kullanılabilir sonuçlar veren sağlam istemler oluşturmak, üretken yapay zekayı başarıyla kullanmanın anahtarıdır. Üretken yapay zeka sistemleri, çeşitli verilerden bilgi edinmek, önyargıları en aza indirmek, karışıklığı azaltmak ve doğru yanıtlar üretmek için hızlı mühendislik tekniklerine güvenir.

İstem mühendisleri, yapay zeka sistemlerinin bir istemin arkasındaki dili, nüansı ve niyeti kavramasına yardımcı olan sorguları hazırlar. İyi oluşturulmuş, kapsamlı bir istem, ister resimler, kod, veri özetleri ister metin olsun yapay zeka tarafından oluşturulan içeriğin kalitesini önemli ölçüde etkiler.

Etkili istemler, ham sorgular ve anlamlı yapay zeka yanıtları arasındaki boşluğu kapatır. Prompt mühendisleri, hem belirli hem de genel ihtiyaçları karşılayarak model çıktılarının kalitesini ve uygunluğunu artırmaya yönelik ince ayar istemleri sunar. Bu süreç manuel inceleme ve üretim sonrası düzenleme ihtiyacını azaltarak istenilen sonuçları elde etmek için zaman ve efor tasarrufu sağlar.

Prompt mühendislik örnekleri

Kullanıcılar, metin istemleri aracılığıyla üretken yapay zeka modelleriyle etkileşim kurar. Modeller, önceki metne göre sonraki sözcük dizisini tahmin eder. Şunu sormayı düşünün: "<stem> dediğimde düşündüğünüz ilk şey nedir?" Örneğin, iyi bilinen bir alıntının veya ifadenin başlangıç sözcükleriyle istem, modelin metne doğru bir şekilde devam etmesini sağlar:

İstem: Çim

Çıktı: Yeşil.

Model en olası yanıt fikriyle yanıt verdiğinden, daha ilgili istemler aynı şekilde çalışır. İstem mühendisliği teknikleri, yapay zeka sisteminin talepleri ve talimatları daha iyi anlamasına ve model çıktılarının kalitesini artırmasına yardımcı olur.

Bazı temel istem yöntemleri nelerdir?

Sıfır atışlı bilgi istemi

Bu, herhangi bir örnek veya bağlam sağlamadan modele doğrudan bir görev vermeyi içerir. Bu yöntemi kullanmanın birkaç yolu vardır:

• Soru: Bu belirli bir cevap ister ve basit, olgusal yanıtlar elde etmek için faydalıdır. Örnek: İklim değişikliğinin temel nedenleri nelerdir?
• Talimat: Bu, yapay zekayı belirli bir görevi gerçekleştirmeye veya belirli bir biçimde bilgi vermeye yönlendirir. Yapılandırılmış yanıtlar oluşturmak veya tanımlanan görevleri tamamlamak için etkindir. Örnek: İklim değişikliğinin çevre üzerindeki en önemli beş etkisini listeler ve her biri için kısa bir açıklama sağlar.

Sıfır çekim isteminin başarısı, belirtilen görevin karmaşıklığına ek olarak modelin iyi performans göstermek için eğitildiği belirli görevlere bağlıdır.

Bu örneği göz önünde bulundurun: Ormansızlaşmanın iklim değişikliğine nasıl katkıda bulunduğunu açıklayın.

Oluşturulan yanıt, yalnızca tek bir cümleye ihtiyaç duyarsanız kullanışlı olmak için çok uzun ve geniş - 2.000 kelime civarında olabilir. Durum böyleyse yaklaşımı tek atışlı veya ateşli çekimle ayrıntılandırma zamanı:

Bir defalık bilgi istemi

Bu, istenen yanıt biçimini veya stilini göstermek için tek bir örnek sağlar ve modele sıfır çekim isteminden daha verimli bir şekilde yol göstermeye yardımcı olur. Örnek:

Örnek: Yanan fosil yakıtlar atmosferdeki ısıyı tuzaklayan ve küresel ısınmaya yol açan karbondioksit salgılar.

Şimdi, sanayi tarımının iklim değişikliğine nasıl katkıda bulunduğunu açıklayın.

Few-shot bilgi istemi

Bu yaklaşım modele birden fazla örnek sunarak görevi ve beklenen çıktıyı anlamasını geliştirir. Bu özellikle daha karmaşık sorgular veya çıplak yanıtlar oluşturmak için faydalıdır. Örnek:

Örnekler:

• Araçlardaki fosil yakıtların yanması sera gazlarını piyasaya sürerek atmosferik sıcaklıkları arttırır.
• Ormansızlaşma, karbondioksit emebilecek ağaç sayısını azaltarak küresel ısınmayı yoğunlaştırır.
• Sanayi tarımı hayvancılıktan metan üreterek sera etkisine katkıda bulunur.

Şimdi ise kentleşmenin iklim değişikliğini nasıl etkilediğini anlatın.

İstem mühendisliği teknikleri

Gelişmiş istem teknikleri, üretken yapay zeka araçlarının karmaşık görevlerle daha başarılı bir şekilde başa çıkmasına yardımcı olur. İstem mühendisleri hız ve verimlilik için aşağıdaki teknikleri kullanır:

• Bağlamlaştırma: Modelin konuyu daha iyi anlamasına yardımcı olmak için istem içinde arka plan bilgileri sağlama. Örnek: Küresel sıcaklığın sanayi öncesi dönemlerden bu yana 1,2 santigrat derece yükseldiği göz önüne alındığında, kutup buz kapakları üzerindeki potansiyel etkileri tartışılır.
• Rol tayini: Modelin belirli bir uzman türü veya belirli bir stilde yanıt vermesi için talimat verilmesi. Örnek: Çevre bilimci olarak sera gazı emisyonları ve iklim değişikliği arasındaki ilişkiyi açıklar.
• Prompt enjeksiyonu: İlgi ve doğruluğu korurken, belirli bir bakış açısıyla istenilen çıktıları üretmek için modeli etkileyen spesifik buyrukların eklenmesi. Örnek: İklim değişikliğinin nedenlerini açıklar. Ayrıca okuyucuya yenilenebilir enerji kaynaklarını kullanarak karbon ayak izlerini azaltmalarını hatırlatın.
• Sıralı istemler: Açıklık ve derinlik sağlamak için karmaşık sorguları daha küçük, yönetilebilir parçalara bölme. Örnek: İlk olarak metan emisyonlarının ana kaynaklarını tanımlayın. Sonra, bu kaynakların iklim değişikliğine nasıl katkıda bulunduğunu açıklayın.
• Karşılaştırmalı istemler: Yanıtta dengeli bir bakış açısı sağlamak için modelin bir konunun farklı yönlerini karşılaştırıp zıtlaştırmasını isteme. Örnek: Gelişmekte olan ülkelere karşı gelişmiş ülkelerdeki karbon ayak izlerinin azaltılması konusunda yenilenebilir enerjinin benimsenmesinin etkisini karşılaştırır.
• Hipotetik senaryolar: Olası sonuçları veya sonuçları keşfetmek için what-if senaryolarını kullanma. Örnek: Peki ya tüm ülkeler 2030 yılına kadar karbon nötr politikalarını benimsediyse? Bu durum küresel sıcaklık trendlerini nasıl etkileyecek?
• Geri bildirim sağlama: Sonraki model çıktılarını ayrıntılandırmak ve iyileştirmek için önceki yanıtlar hakkında geri bildirim sağlama. Örnek: Daha önce ağaçlandırmanın iklim değişikliğine büyük katkısı olduğundan bahsetmiştiniz. Şimdi en büyük etkiye sahip belirli ağaçlandırma uygulamalarını ayrıntılı olarak açıklayabilir misiniz?
• Düşünce zinciri istemi: Yapay zeka sistemini, muhakeme sürecini adım adım ifade etmeye teşvik etme. Örnek: Sanayi faaliyetlerinin iklim değişikliğine nasıl katkıda bulunduğunu açıklar. Hammaddelerin çıkarılmasıyla başlayın, ardından üretim sürecini ve son olarak mamullerden kaynaklanan emisyonları tartışın.
• Kendinden tutarlılık: Aynı isteme birden fazla yanıt üretmek ve en tutarlı cevabı seçmek. Örnek: Küresel ısınmanın başlıca nedenleri nelerdir? Üç farklı yanıt verin ve ardından aralarındaki ortak faktörleri tanımlayın.
• Düşünceler Ağacı: Farklı mantık çizgilerini veya bir problemin çözümünü keşfetmek. Örnek: Karbon emisyonlarını azaltmak için üç stratejiyi göz önünde bulundurun: yenilenebilir enerji, karbon yakalama ve yeniden ağaçlandırma. Her yaklaşımın artılarını ve eksilerini tartışın.
• Alma artırılmış oluşturma: Yanıtlar, harici veritabanlarından veya belgelerden alınan bilgilerle zenginleştiriliyor. Örnek: Hükümetlerarası İklim Değişikliği Paneli'nin son raporuna dayanarak, iklim değişikliğinin küresel deniz seviyeleri üzerindeki öngörülen etkilerini özetleyin.
• Otomatik akıl yürütme ve araç kullanımı: Yapay zeka sistemine yanıtlarını desteklemek için harici araçları veya veri kümelerini kullanma talimatı verme. Örnek: Son 50 yılda küresel sıcaklıklardaki eğilimi analiz etmek ve bulguları açıklamak için Ulusal Okyanus ve Atmosfer İdaresi iklim verilerini kullanın.
• Grafik istemi: Yanıtları bilgilendirmek için yapılandırılmış verilerin grafikler veya ağlar biçiminde kullanılması. Örnek: Küresel karbon emisyonlarının sektöre göre grafiği göz önüne alındığında, iklim hedeflerine ulaşmak için hangi sektörlerin en acil reformlara ihtiyacı olduğunu tartışın.
• Çok modlu düşünce zinciri istemi: Metin, resim ve grafik gibi birden fazla veri türünü modelin gerekçesini geliştirmek için bir isteme entegre etme. Örnek: Geçen yüzyıldaki CO2 seviyelerini gösteren sağlanan grafiği analiz edin ve bu değişikliklerin fotoğrafta gösterilen küresel sıcaklık eğilimleriyle nasıl ilişkili olduğunu açıklayın.

İstem, deneyimle ve deneyimle zaman içinde ayrıntılandırılan ve iyileştirilen bir sanattır (teknik bir disiplin içinde). En iyi sonuçlar için bu taktikleri göz önünde bulundurun:

• Belirli talimatlar verin. Yanlış yorumlamaya yer bırakmayın ve operasyonel olasılıkların aralığını sınırlayın.
• Sözcüklerle bir resim yap. İlişkilendirilebilir karşılaştırmalar kullanın.
• Mesajı zorlayın. Modelin yinelenen talimatlara ihtiyaç duyduğu durumlar olabilir. Bir istemin başında ve sonunda yön sağlayın.
• İstemi mantıksal olarak sipariş edin. Bilgi sırası sonuçları etkiler. Bir istemin başına, modeli &quot'a talimat vermek; aşağıdaki&quot özetle gibi talimatlar yerleştirmek; buyruğu sonuna yerleştirmekten farklı sonuçlar verebilir ve modeli "yukarıdakini özetle" talep edebilir. Modellerde güncellik eğilimi olduğu için girdi örneklerinin sırası sonuçları da etkileyebilir.
• Model için bir yedek seçenek sağlayın. Tayin edilen bir görevi başarmakta zorlanıyorsa alternatif rota önerin. Örneğin, cevap mevcut olmadığında 'bulunamadı' içeren "yanıt gibi bir ifade de dahil olmak üzere metin üzerinde bir sorgu gösterirken modelin yanlış yanıtlar üretmesini engelleyebilir.

Hızlı mühendisliğin avantajları

İstem mühendisliğinin temel avantajlarından biri, çıktılar ürettikten sonra gereken minimum revizyon ve çabadır. Yapay zeka destekli sonuçlar kalitede değişiklik gösterebilir, genellikle uzman incelemesine ve yeniden işlemeye ihtiyaç duyar. Ancak, iyi yazılmış istemler yapay zeka çıktısının orijinal amacı yansıtmasını sağlamaya yardımcı olur ve kapsamlı işleme sonrası çalışmaları azaltır.

Hızlı mühendisliğin diğer önemli faydaları arasında şunlar yer alır:

• Yapay zeka sürekli kullanımla geliştikçe uzun vadeli yapay zeka etkileşimlerinde verimlilik
• Orijinal tasarım ve amacının ötesine geçen yapay zekanın yenilikçi kullanımı
• Yapay zeka sistemlerinin boyutu ve karmaşıklığı arttıkça geleceğe hazır hale getirme

Hızlı mühendisliğin iş avantajları

İstem mühendisliği, günlük iş operasyonlarına aşağıdakiler gibi avantajlar da getirir:

• Stratejik iş büyümesini teşvik eden yapay zeka destekli içgörüler sayesinde gelişmiş karar alma süreci
• Özel yanıtlar ve sorunsuz etkileşimler aracılığıyla kişiselleştirilmiş müşteri deneyimleri
• Hesaplamalı kaynaklardan tasarruf sağlayan ve maliyetleri düşüren optimize kaynak dağıtımı
• Bir yapay zeka uygulamasının değerini en üst düzeye çıkararak sektöre özgü gereksinimlere daha fazla uyarlanabilirlik
• Önyargıyı ele alan ve üretken yapay zeka sistemlerinde adaleti sağlamaya yardımcı olan, kapsayıcılığı ve daha eşitlikçi sonuçları iş ve topluma teşvik eden etik yapay zeka uygulamaları

Hızlı mühendislik üretken yapay zeka sistemlerini nasıl geliştirir?

Etkili istem mühendisliği, minimum revizyon gerektiren kullanılabilir çıktılar elde etmek için teknik bilgileri doğal dil, sözcük dağarcığı ve bağlam derinlemesine bir anlayışla birleştirerek üretken yapay zeka sistemlerini daha akıllı hale getirir.

Üretken yapay zekaya güç sağlayan temel modeller, transformatör mimarileri üzerine kurulu büyük dil modelleri (LLM'ler), giriş verilerini sırayla değil, tek seferde işleyen derin öğrenme modelleridir. Bu, onları özellikle dil çevirisi ve metin oluşturma gibi görevler için kullanışlı hale getirir. LLM'ler yapay zeka sisteminin ihtiyaç duyduğu tüm bilgileri içerir.

Üretken yapay zeka modelleri, dil tutarsızlıklarını anlamak ve nöral ağlar aracılığıyla büyük miktarda veri işlemek için transformatör mimarilerinden yararlanır. Yapay zeka istemi mühendisliği, modelin çıktısını şekillendirerek yapay zeka sisteminin anlamlı ve tutarlı bir şekilde yanıt vermesini sağlar.

Modellerin etkili yanıtlar üretmek için kullandığı çeşitli taktikler vardır:

• Simgeleştirme: Daha kolay analiz için metinleri daha küçük parçalara ayırarak makinelerin insan dilini daha iyi anlamasına yardımcı olur
• Model parametresi ayarlama: Hesaplama yükünü azaltmak için önceden eğitilmiş bir modelin parametrelerinin aynı tutulması
• En üst örnekleme: Çıktının bir sonraki sözcüğünün seçimini yalnızca tahmin edilen olasılığa göre en olası seçeneklerle sınırlamak, yanıt bağlamını ve uyumluluğu sürdürmeye yardımcı olur

Üretken yapay zeka modelleri , doğal dil işleme (NLP) sayesinde karmaşık yanıtlar oluşturabilir. NLP, makinelerin insan dilini anlamasını, yorumlamasını ve üretmesini sağlayan doğal dil sayesinde bilgisayarlar ve insanlar arasındaki etkileşime odaklanan bir yapay zeka alanıdır.

Veri bilimi hazırlıkları, transformatör mimarileri ve makine öğrenmesi algoritmaları bu modellerin dili anlamasını ve metin veya resim oluşturmak için büyük veri kümelerini kullanmasını sağlar. Metin-görüntü modelleri, metin tanımlarından görüntüler oluşturan kararlı difüzyon ile birlikte LLM kullanır.

İstem mühendisliği kullanım durumları

Üretken yapay zekanın erişilebilirliğinin artması, şirketlerin hızlı mühendislik yoluyla gerçek dünya sorun çözümünü keşfetmesine olanak sağlar:

Sağlık Hizmetleri

İstem mühendisleri, yapay zeka sistemlerine tıbbi verileri özetlemek ve tedavi planları geliştirmek için talimat vermede çok önemli bir rol oynar. Etkili istemler, yapay zeka modellerinin hasta verilerini doğru şekilde işlemesine olanak sağlayarak anlayışlı ve kesin klinik önerilere yol açar.

Pazarlama

İstem mühendisliği, içerik oluşturma, maliyeti kısaltma ve üretim süresini hızlandırmaya yardımcı olur. Ayrıca fikir oluşturma, kişiselleştirme ve her türlü teslimat öğesinin hazırlanmasına yardımcı olur.

Yazılım kodlaması

Copilots, sonraki kodlama hatları için nokta üzerine öneriler sunarak, yazılım geliştirmenin dinamiklerini kolaylaştırarak, istem mühendisliğinin daha yüksek hızda kod yazma gücünü çizer.

Siber Güvenlik

Veri bilimciler ve saha uzmanları, siber saldırıları taklit etmek ve daha güçlü savunma planları yapmak için yapay zekayı kullanır. Yapay zeka modelleri için istemler oluşturmak, yazılımdaki zayıf noktaların bulunmasına yardımcı olabilir.

Yazılım mühendisliği

İstem mühendisleri verimli bir şekilde kod parçacıkları oluşturabilir ve çeşitli programlama dillerinde eğitilen üretken yapay zeka sistemleri ile diğer karmaşık görevleri basitleştirebilir. Geliştiriciler belirli istemlerle kodlamayı ve hata ayıklamayı otomatikleştirir, manüel görevleri azaltmak için API entegrasyonları tasarlar ve veri kanallarını kontrol etmek ve kaynakları daha iyi tahsis etmek için API tabanlı iş akışları oluşturur.

Sohbet botları

Sohbet botu geliştiricileri, yapay zeka sistemlerinin kullanıcı sorgularını anlamasını ve gerçek zamanlı olarak anlamlı, bağlamla ilgili yanıtlar sağlamasını sağlamak için etkili istemler hazırlar.

Hızlı bir mühendisin hangi becerilere ihtiyacı vardır?

İstem mühendisleri şu anda büyük teknoloji şirketlerine aşağıdaki konularda talepte bulunuyor:

• Yeni içerik oluştur
• Adres karmaşıklığı sorguları
• İstemlerin ilgili bilgileri yakalamasını sağlayın
• Artırılmış doğruluk için ince ayar istemleri
• Makine çevirisi ve doğal dil işleme görevlerini geliştirin
• Oluşturulan çıktının kalitesini değerlendirme ve istemleri buna göre ayrıntılandırma

Beceri istemi mühendislerinin başarılı olmaları gerekir:

• LLM'lerin nasıl çalıştığını anlama
• Teknik kavramları etkili bir şekilde açıklamak için güçlü iletişim
• Programlamada yeterlilik, özellikle Python
• Veri yapılarının ve algoritmalarının tam olarak kavranması

Temel yetkinlik, üretken yapay zeka modellerini eğitmek için birincil dil olan İngilizce dilinin komutudur. İstem mühendisleri yapay zeka yanıtlarını doğru şekilde yönlendiren istemler tasarlamak için kelime dağarcığı, nüanslar, tümcecik, bağlam ve dil bilimi derinliklerine delalet ederler. İster modelin kod üretmesi için talimat vermek, görüntü oluşturmak için sanat tarihini kavramak, ister dil görevleri için çeşitli anlatım stillerine adapte olmak ister istemleri istenen sonuçları elde etmek için titizlikle uyarlar.

SSS

Nöral ağlar nelerdir?

Nöral ağlar, biyolojik bir beyindeki nöronlar gibi bir arada kümelenen düğümlere sahip hesaplama modelleridir. Örnek tanıma ve derin öğrenmeyi geliştiren hızlı, paralel sinyal işlemeye olanak sağlarlar.

Birincil içerik nedir?

Birincil içerik, üretken yapay zeka modelinin üstlendiği veya önerdiği etkileşimler, iletişimler veya eylemler için temel oluşturur. İstem mühendisleri bu ham verileri sağlar ve model çeşitli uygulamalar için verileri toplar, analiz eder ve işler.