Prompt Mühendisliği Temelleri ve Gelişmiş Teknikler

Prompt mühendisliği, yapay zekâ (YZ) modellerinden, özellikle de büyük dil modellerinden (LLM'ler) istenen doğru ve anlamlı çıktıları alabilmek için yüksek kaliteli girdiler (prompt'lar) tasarlama sürecidir. Profesyoneller, öğrenciler ve yapay zekâya ilgi duyan herkes için günümüzün teknoloji dünyasında verimliliği ve inovasyonu artırmanın anahtarı haline gelen bu beceri, modelin potansiyelini tam olarak kullanmanızı sağlar. Prompt mühendisliği, deneme yanılma gerektiren yinelemeli bir süreçtir ve bu alanda uzmanlaşmak için bir veri bilimci veya makine öğrenmesi mühendisi olmanıza gerek yoktur; herkes bir prompt yazabilir.

Yapay zekâ ve prompt mühendisliği eğitiminizi şimdi başlatmak için https://vidoport.com/kayit adresinden kayıt olun.

Bu sürece hakim olmak için, öncelikle bir dil modelinin çıktısını nasıl şekillendirebileceğimizi anlamamız gerekir. Bu kontrol, 'temperature' gibi temel ayarlarla başlar. Etkili bir prompt; kullandığınız model, modelin eğitim verisi, model yapılandırmaları, kelime seçiminiz, üslubunuz ve sağladığınız bağlam gibi birçok faktörden etkilenir. Yetersiz veya belirsiz prompt'lar ise modelin hatalı veya anlamsız yanıtlar vermesine neden olabilir.

LLM Çıktısını Yapılandırma: Temperature, Top-K ve Top-P

Büyük dil modellerinin çıktısını şekillendirmek için çeşitli yapılandırma ayarları kullanılır. Bu ayarlar, modelin yanıtlarının ne kadar yaratıcı, çeşitli veya tahmin edilebilir olacağını kontrol etmenize olanak tanır. Etkili prompt mühendisliği, bu ayarları görevinize en uygun şekilde optimize etmeyi gerektirir.

Temperature (Sıcaklık), modelin token seçimindeki rastlantısallık derecesini kontrol eder. Düşük bir temperature değeri, modelin en olası ve tekrarlanabilir yanıtları vermesini sağlar; bu nedenle, gerçeklere dayalı ve deterministik sonuçlar istenen görevler için idealdir. Yüksek bir temperature değeri ise daha çeşitli, beklenmedik ve yaratıcı sonuçlar üretir.

Top-K ve Top-P (nucleus sampling olarak da bilinir), modelin bir sonraki token'ı seçerken dikkate alacağı token havuzunu olasılıklarına göre kısıtlayan iki örnekleme ayarıdır.

• Top-K, modelin en olası K adet token arasından seçim yapmasını sağlar. 1'lik bir Top-K değeri, en olası token'ın her zaman seçildiği "greedy decoding" yöntemine eşdeğerdir.
• Top-P, kümülatif olasılıkları belirli bir P değerini aşmayan en olası token'lar grubundan seçim yapılmasını sağlar. P için değerler 0 ile 1 arasında değişir; 1'e yaklaştıkça daha fazla token aday olarak değerlendirilir.

Bu ayarlar birlikte çalışarak modelin çıktısını şekillendirir. Genellikle, bir token'ın bir sonraki token olarak seçilebilmesi için hem Top-K hem de Top-P kriterlerini karşılaması gerekir ve ardından bu adaylar arasından Temperature ayarına göre bir seçim yapılır. Bu ayarlar, bir sonraki bölümde inceleyeceğimiz zero-shot veya few-shot gibi tekniklerin başarısını doğrudan etkiler; örneğin, yaratıcı bir metin için few-shot örneklerle birlikte yüksek bir 'temperature' değeri kullanmak, modelin potansiyelini en üst düzeye çıkarabilir.

Temel Prompt Teknikleri: Zero-Shot, One-Shot ve Few-Shot

Prompt mühendisliğinde, modele ne istediğinizi anlatmak için farklı yaklaşımlar bulunur. En temel teknikler, modele sağlanan örnek sayısına göre sınıflandırılır.

Zero-shot prompting (sıfır örnekli), en basit prompt türüdür. Bu teknikte, modele herhangi bir örnek vermeden yalnızca görevin bir tanımı sunulur. Model, daha önce öğrendiği bilgilere dayanarak görevi tamamlamaya çalışır.

One-shot prompting (tek örnekli), modelin taklit edebileceği tek bir örnek sunarak onu yönlendirmeyi amaçlar. Bu, özellikle belirli bir çıktı yapısı veya stili istendiğinde faydalıdır.

Few-shot prompting (birkaç örnekli), modelin izlemesi gereken bir deseni göstermek için birden fazla örnek sunar. Genellikle üç ila beş örneğin iyi bir başlangıç noktası olduğu kabul edilir. Bu teknik, modelin istenen çıktının formatını, tonunu ve içeriğini daha iyi anlamasına yardımcı olur ve daha karmaşık görevlerde doğruluğu önemli ölçüde artırır.

Gelişmiş Prompt Teknikleri ile Sonuçları İyileştirme

Temel teknikler çoğu görev için yeterli olsa da, modelin karmaşık akıl yürütme yapması veya belirli bir üsluba bürünmesi gerektiğinde daha gelişmiş yöntemlere ihtiyaç duyarız. Şimdi bu yöntemleri inceleyelim.

Role Prompting (Rol Atama): Bu teknikte, modele belirli bir karakter veya kimlik atanır. Örneğin, "Bir seyahat rehberi gibi davran" veya "Deneyimli bir yazılım mühendisi olarak bu kodu açıkla" gibi talimatlar verilebilir. Rol atamak, modelin yanıtlarının tonunu, stilini ve odaklandığı bilgi türünü belirleyerek daha tutarlı ve amaca yönelik çıktılar üretmesini sağlar.

Chain of Thought (CoT) Prompting (Düşünce Zinciri): Bu teknik, modelin akıl yürütme yeteneklerini geliştirmek için ara adımlar oluşturmasını teşvik eder. Özellikle mantık ve matematik gerektiren problemlerde etkilidir. Örneğin, 3 yaşımdayken partnerim benim yaşımın 3 katıydı. Şimdi 20 yaşındayım. Partnerim kaç yaşında? sorusuna model, 63 yaşında gibi yanlış bir cevap verebilir. Ancak "Adım adım düşünelim." talimatı eklendiğinde, model doğru sonuca ulaşmak için bir düşünce zinciri oluşturur:

1. Şimdiki yaşımın "x" yıl olduğunu varsayalım.
2. Ben 3 yaşındayken, yaşım 3'tü.
3. O zamanlar partnerimin yaşı benim yaşımın 3 katıydı, yani partnerimin yaşı 3 * 3 = 9'du.
4. Şimdi 20 yaşındayım, bu da 3 yaşımdan bu yana yaşımın 20 - 3 = 17 yıl arttığı anlamına geliyor.
5. Ben 3 yaşındayken partnerimin yaşı 9 olduğuna ve benim yaşım 17 yıl arttığına göre, partnerimin yaşı da 17 yıl artmış olmalıdır.
6. Bu nedenle, partnerimin şimdiki yaşı 9 + 17 = 26'dır.

Step-back Prompting (Geri Adım Atma): Bu teknikte, modele belirli bir soruyu yanıtlamadan önce konuyla ilgili daha genel, üst düzey bir kavramı düşünmesi istenir. Bu "geri adım", modelin ilgili arka plan bilgisini ve akıl yürütme süreçlerini harekete geçirmesine yardımcı olarak daha doğru ve derinlemesine yanıtlar üretmesini sağlar.

Prompt Yazmak İçin En İyi Uygulamalar

Prompt mühendisliğinde başarılı olmak için bazı en iyi uygulamaları takip etmek önemlidir. İşte en etkili stratejilerden bazıları:

• Örnekler Sunun: Bir veya birkaç örnek (one-shot veya few-shot) sunmak, model için güçlü bir öğretim aracı görevi gördüğünden son derece etkilidir.
• Basit ve Anlaşılır Olun: Prompt'larınız hem sizin hem de modelin kolayca anlayabileceği şekilde kısa, net ve basit olmalıdır.
• Çıktı Konusunda Net Olun: İstenen çıktının formatı, uzunluğu ve içeriği hakkında spesifik detaylar sağlamak, modelin beklentilerinize uygun sonuçlar üretmesine yardımcı olur.
• Kısıtlamalar Yerine Talimatlar Kullanın: Modele ne yapmaması gerektiğini söylemek yerine ne yapması gerektiğini belirtmek genellikle daha etkilidir.
• Maksimum Token Uzunluğunu Kontrol Edin: Yanıt uzunluğunu kontrol etmek için model yapılandırmasında bir token limiti belirleyin veya "bir tweet uzunluğunda açıkla" gibi net talimatlar verin.
• Değişkenler Kullanın: Prompt'larınızı farklı girdilerle yeniden kullanılabilir hale getirmek için dinamik olarak değiştirilebilen değişkenler kullanın.

Özet:

• Prompt Mühendisliği, yapay zekâ modellerinden istenen, doğru ve yüksek kaliteli çıktıları elde etmek amacıyla etkili girdiler (prompt'lar) tasarlama ve iyileştirme sürecidir. Bu süreç, modelin yeteneklerini en üst düzeye çıkarmak için kelime seçimi, yapı ve bağlam gibi unsurları dikkatlice ayarlamayı içerir ve herkes tarafından uygulanabilir.
• LLM'lerin çıktılarını kontrol etmek için kullanılan temel yapılandırma ayarları; Temperature, Top-K ve Top-P'dir. Temperature, yanıtların yaratıcılığını ve rastlantısallığını belirlerken, Top-K ve Top-P, modelin bir sonraki kelimeyi seçerken dikkate alacağı olasılık havuzunu kısıtlayarak çıktının tutarlılığını ve çeşitliliğini şekillendirir.
• Temel prompt teknikleri, modele sağlanan örnek sayısına göre farklılık gösterir. Zero-shot tekniğinde hiçbir örnek verilmezken, one-shot tekniğinde tek bir örnek sunulur. Few-shot tekniğinde ise modelin istenen deseni öğrenmesi için birden fazla (genellikle 3-5) örnek sağlanır, bu da özellikle karmaşık görevlerde doğruluğu artırır.
• Gelişmiş teknikler, modelin akıl yürütme ve problem çözme becerilerini geliştirir. Chain of Thought (CoT), modelin bir problemi adım adım çözmesini sağlayarak mantıksal doğruluğu artırırken, Role Prompting (Rol Atama) ise modele belirli bir kimlik vererek yanıtlarının tonunu ve stilini istenen yönde şekillendirir.

Sık Sorulan Sorular (SSS)

Prompt mühendisliği için kodlama bilmek gerekir mi?
Prompt mühendisliği için bir yazılımcı veya makine öğrenmesi mühendisi olmanıza gerek yoktur. Kaynak metinde de belirtildiği gibi, herkes prompt yazabilir. Temel amaç, yapay zekâ modelini doğru yönlendirecek net ve anlaşılır metinler oluşturmaktır.

Zero-shot ve few-shot prompting arasındaki temel fark nedir?
Zero-shot prompting, yapay zekâ modeline herhangi bir örnek vermeden, sadece görevin tanımını içeren bir talimat vermektir. Few-shot prompting ise modelin istenen çıktının yapısını ve stilini anlamasına yardımcı olmak için birden fazla (genellikle 3-5) örnek içeren bir prompt tekniğidir.

Chain of Thought (CoT) prompting ne işe yarar?
Chain of Thought (CoT), özellikle mantık ve akıl yürütme gerektiren karmaşık görevlerde yapay zekâ modelinin doğruluğunu artırmak için kullanılır. Bu teknik, modelden nihai cevabı vermeden önce problemi adım adım nasıl çözdüğünü açıklamasını isteyerek düşünce zinciri oluşturmasını sağlar.

Temperature ayarı yapay zekâ çıktısını nasıl etkiler?
Temperature ayarı, yapay zekânın yanıtlarındaki rastlantısallık derecesini kontrol eder. Düşük bir temperature (örneğin 0.1), modelin en olası ve tekrarlanabilir yanıtları vermesini sağlar ve genellikle gerçeklere dayalı görevler için kullanılır. Yüksek bir temperature (örneğin 0.9) ise daha yaratıcı, çeşitli ve beklenmedik sonuçlar üretir.

Prompt Mühendisliği Çalışma Rehberi

Kısa Cevaplı Sorular

1. Büyük Dil Modelleri (LLM'ler) için çıktı yapılandırmasında "Temperature" (Sıcaklık) parametresinin rolünü açıklayınız. Düşük ve yüksek sıcaklık ayarları modelin çıktısını nasıl etkiler?
2. "Zero-shot prompting" tekniğini tanımlayınız ve neden en basit prompt türü olarak kabul edildiğini açıklayınız.
3. "Few-shot prompting" nedir ve bu tekniği kullanırken en az kaç örnek verilmesi tavsiye edilir? Örneklerin kalitesi neden önemlidir?
4. "System prompting" (Sistem istemi), "Contextual prompting" (Bağlamsal istem) ve "Role prompting" (Rol istemi) arasındaki temel farklar nelerdir? Her birinin birincil amacını belirtiniz.
5. "Chain of Thought" (CoT) istem tekniği nedir ve LLM'lerin muhakeme yeteneklerini nasıl geliştirir? Bu tekniğin sağladığı bir avantajı belirtiniz.
6. "Self-consistency" (Öz-tutarlılık) tekniği nasıl çalışır? Bu yöntemin temel amacı nedir ve hangi adımları izler?
7. ReAct (Reason & Act) paradigmasını açıklayınız. Bu tekniğin LLM'lerin karmaşık görevleri çözmesine nasıl olanak tanıdığını belirtiniz.
8. Prompt mühendisliğinde "talimatlar" (instructions) ve "kısıtlamalar" (constraints) kullanmak arasındaki fark nedir? Hangisinin kullanılması genellikle daha etkili kabul edilir ve neden?
9. "Step-back prompting" tekniği nasıl işler? Bu tekniğin LLM'lerin daha doğru ve anlayışlı yanıtlar üretmesine nasıl yardımcı olduğunu açıklayınız.
10. Kodlama görevleri için prompt yazarken, Gemini gibi bir modelin kodu açıklamasına, çevirmesine ve hatalarını ayıklamasına nasıl yardımcı olabileceğini açıklayınız.

Cevap Anahtarı

Kısa Cevaplı Sorular İçin Cevap Anahtarı

1. Temperature (Sıcaklık), token seçimindeki rastgelelik derecesini kontrol eder. Düşük sıcaklıklar daha deterministik (öngörülebilir) yanıtlar için iyiyken, yüksek sıcaklıklar daha çeşitli veya beklenmedik sonuçlara yol açabilir. 0 sıcaklık değeri (greedy decoding) en yüksek olasılıklı token'ın her zaman seçilmesini sağlar.
2. Zero-shot prompting (Sıfır örnekli istem), LLM'e görevle ilgili hiçbir örnek sunmadan sadece bir görev tanımı ve başlangıç metni sağlayan en basit istem türüdür. Adı, modelin taklit edeceği hiçbir gösterim veya örnek içermemesinden gelir ve bu nedenle en temel istem tekniğidir.
3. Few-shot prompting (Az örnekli istem), modele takip etmesi gereken bir deseni göstermek için birden fazla örnek sunar. Genel bir kural olarak, en az üç ila beş örnek kullanılması tavsiye edilir. Örneklerin yüksek kaliteli, çeşitli ve hatasız olması, modelin kafasının karışmasını önlemek ve istenen çıktıyı doğru bir şekilde üretmesini sağlamak için kritik öneme sahiptir.
4. System prompting, modelin genel bağlamını ve amacını (örneğin, çeviri yapma) belirler. Contextual prompting, mevcut görevle ilgili belirli ayrıntıları ve arka plan bilgilerini sağlar. Role prompting ise modelin benimsemesi için belirli bir karakter veya kimlik (örneğin, bir seyahat rehberi) atar, bu da çıktının tonunu ve stilini şekillendirir.
5. Chain of Thought (CoT), LLM'nin bir sonuca varmadan önce ara muhakeme adımları üretmesini sağlayarak muhakeme yeteneklerini geliştiren bir tekniktir. Bu, modelin daha doğru cevaplar üretmesine yardımcı olur. En büyük avantajlarından biri, modelin muhakeme adımlarını göstererek yorumlanabilirlik sağlaması ve bir hata durumunda sorunun nerede olduğunu tespit etmeyi kolaylaştırmasıdır.
6. Self-consistency (Öz-tutarlılık), aynı prompt'u yüksek sıcaklık ayarıyla birden çok kez çalıştırarak çeşitli muhakeme yolları üretir. Daha sonra, her bir yanıttan nihai cevabı çıkarır ve en sık ortaya çıkan (çoğunluk oyu alan) cevabı en tutarlı ve doğru cevap olarak seçer. Bu, özellikle karmaşık muhakeme gerektiren görevlerde doğruluğu artırır.
7. ReAct (Reason & Act), LLM'lerin doğal dil muhakemesini harici araçlarla (arama motoru, kod yorumlayıcısı vb.) birleştirerek karmaşık görevleri çözmesini sağlayan bir paradigmadır. Model, bir düşünce-eylem döngüsü içinde önce sorun hakkında akıl yürütür, bir eylem planı oluşturur, eylemleri gerçekleştirir ve sonuçları gözlemleyerek planını günceller. Bu, modelin harici API'lerden bilgi almasına olanak tanır.
8. Talimatlar, modelin ne yapması veya üretmesi gerektiğini açıkça belirtir. Kısıtlamalar ise modelin ne yapmaması veya kaçınması gerektiğini sınırlar. Genellikle talimatlar kullanmak daha etkilidir çünkü istenen sonucu doğrudan iletir, modelin yaratıcılığına esneklik tanır ve çelişkili kısıtlamaların yaratabileceği karmaşayı önler.
9. Step-back prompting tekniği, belirli bir göreve doğrudan yanıt vermeden önce LLM'nin ilgili genel bir soruyu düşünmesini teşvik eder. Bu genel sorunun cevabı, daha sonraki belirli görev istemine bağlam olarak eklenir. Bu "bir adım geri çekilme", modelin ilgili arka plan bilgisini ve muhakeme süreçlerini harekete geçirerek daha doğru ve anlayışlı yanıtlar vermesini sağlar.
10. Gemini gibi modeller, kodlama görevleri için güçlü birer yardımcıdır. Bir kod parçasını girdi olarak alıp adım adım ne yaptığını açıklayabilir, bir programlama dilinden diğerine çevirebilir veya koddaki hataları ve NameError gibi istisnaları tespit edip düzeltilmiş ve iyileştirilmiş kod sürümleri önerebilir.

Terimler Sözlüğü

Sertifika:

Bu konuyla ilgili bir eğitimi tamamlamak, edindiğiniz becerileri doğrulayan bir sertifika kazanmanızı sağlar. Bu sertifika, özellikle teknoloji ve içerik üretimi gibi alanlardaki roller için özgeçmişinize değerli bir katkı olabilir.

Eğitmen:

Bu eğitim, yapay zekâ uygulamaları ve teknoloji eğitimleri konusunda geniş deneyime sahip bir uzman olan Ömer Bağcı tarafından hazırlanmıştır. Ömer Bağcı, vidoport.com üzerinde her seviyeden öğrenci için karmaşık konuları basitleştirerek sunmaktadır.