Prompt engineering, yapay zeka (AI) ve özellikle büyük dil modelleri (LLM’ler) ile etkileşimde bulunma şeklimizi optimize etme sanatıdır. Kısacası, AI’dan istediğiniz yanıtları alabilmek için doğru soruları sorma ve komutları verme becerisidir. Günümüzde bazı şirketlerin bu alandaki uzmanlara yıllık 335.000 dolara varan maaşlar ödediği göz önüne alındığında, prompt engineering’in önemi daha da artmaktadır. Üstelik bu alan için bir kodlama geçmişi zorunlu değildir.

Prompt Engineering Nedir ve Neden Önemlidir?

Prompt engineering, yapay zekanın yükselişiyle ortaya çıkan bir kariyer alanıdır. İnsanların AI ile etkileşimini en üst düzeye çıkarmak için yapılandırılmış bir şekilde komutları yazmayı, iyileştirmeyi ve optimize etmeyi içerir. Bir prompt engineer, bu komutları sürekli olarak izlemek, zamanla etkinliklerini sağlamak ve AI geliştikçe güncel tutmakla da sorumludur. Ayrıca, bulguları raporlamak ve bu alanda bir düşünce lideri olmak da görevleri arasındadır.

Peki, prompt engineering’e neden ihtiyaç duyuyoruz? Yapay zekanın hızlı ve katlanarak büyümesiyle, onu tasarlayanlar bile çıktılarını kontrol etmekte zorlanabiliyorlar. Basit bir “4+4 kaçtır?” sorusuna AI’ın “8” yanıtını vermesini bekleyebilirsiniz ve bu tartışmasız bir sonuçtur. Ancak, daha karmaşık veya yoruma açık konularda, AI’a verdiğiniz komutun kalitesi, alacağınız yanıtın kalitesini doğrudan etkiler.

Örneğin, İngilizce öğrenmeye çalışan bir öğrenci olduğunuzu düşünün. Basitçe “Paragrafımı düzelt” gibi bir komutla, AI size düzeltilmiş bir metin sunabilir, ancak öğrenme deneyiminiz sınırlı kalır. Oysa, “Konuşma İngilizcesi öğretmeni gibi davranmanı istiyorum. İngilizce konuşacağım ve sen de konuşma İngilizcemi pratik etmem için bana İngilizce yanıt vereceksin. Yanıtını kısa tutmanı (100 kelime ile sınırla), dilbilgisi hatalarımı ve yazım yanlışlarımı kesinlikle düzeltmeni ve yanıtında bana bir soru sormanı istiyorum” gibi daha ayrıntılı bir komutla, AI size çok daha etkileşimli ve faydalı bir öğrenme deneyimi sunabilir. Hatta olgusal hatalarınızı da düzeltmesini isteyerek bu deneyimi daha da zenginleştirebilirsiniz.

Prompt Engineering’in Temelleri: Dilbilim ve Dil Modelleri

Etkili komutlar oluşturmak için dilin inceliklerini ve farklı bağlamlarda nasıl kullanıldığını anlamak çok önemlidir. Dilbilim (Linguistics), dilin seslerinden (fonetik), ses kalıplarından (fonoloji), kelime yapısından (morfoloji), cümle yapısından (sentaks), dilsel anlamdan (semantik), dilin bağlam içinde kullanımından (pragmatik), dil değişiminden (tarihsel dilbilim), dil ve toplum ilişkisinden (sosyodilbilim), bilgisayarların insan dilini nasıl işlediğinden (hesaplamalı dilbilim) ve insanların dili nasıl edindiği ve kullandığından (fizyodilbilim) oluşan geniş bir alandır. Evrensel olarak kullanılan bir dilbilgisi veya dil yapısını kullanmak, AI sisteminin en doğru sonuçları döndürmesini sağlayacaktır, çünkü AI modelleri genellikle standart dilbilgisi ve dil yapısını kullanan büyük miktarda veri üzerinde eğitilir.

Dil Modelleri (Language Models), insan dilini anlama ve üretme gücüne sahip bilgisayar programlarıdır. Kitaplar, makaleler, web siteleri gibi geniş metin koleksiyonlarından öğrenerek, insanların dili nasıl kullandığı hakkında bilgi toplarlar. Bir cümleyi analiz eder, kelimelerin sırasını, anlamlarını ve birbirleriyle nasıl uyum sağladığını inceler ve ardından dil anlayışına dayanarak anlamlı bir tahmin veya cümlenin devamını üretirler.

Dil modellerinin tarihi 1960’larda MIT’de Joseph Weizenbaum tarafından yaratılan Eliza adlı erken bir doğal dil işleme programıyla başlar. Eliza, bir insanla sohbeti simüle etmek için tasarlanmıştı ve özellikle bir Rogerian psikoterapisti taklit etme konusunda ustaydı. Eliza’nın çalışma prensibi örüntü eşleştirmeye dayanıyordu; önceden tanımlanmış kalıplara göre yanıtlar veriyordu, ancak söylenenleri gerçekten anlamıyordu. Buna rağmen insanlar Eliza’nın sohbet yeteneklerinden etkilenmişti.

1970’lerde Shudlu adlı bir program ortaya çıktı ve basit komutları anlayıp sanal bir blok dünyasıyla etkileşime girebiliyordu. Ancak gerçek dil modelleri, derin öğrenme ve sinir ağlarının gücünün devreye girdiği 2010 civarında ortaya çıkmaya başladı. OpenAI tarafından geliştirilen GPT (Generative Pre-trained Transformer) serisi bu alanda bir dönüm noktası oldu. GPT-1 (2018), GPT-2 (2019) ve özellikle 175 milyardan fazla parametreye sahip GPT-3 (2020), dil modellerinin yeteneklerini çarpıcı bir şekilde sergiledi. Günümüzde GPT-4 gibi çok daha gelişmiş modeller bulunmaktadır. Bu nedenle, prompt engineering ile bu verilerden nasıl yararlanılacağını öğrenmek günümüzde herkes için akıllıca bir harekettir.

Etkili Prompt Yazma İpuçları ve En İyi Uygulamalar

İyi komutlar yazmak için doğru zihniyete sahip olmak önemlidir. Tıpkı Google’da arama yaparken zamanla daha iyi sorgular yazmayı öğrendiğimiz gibi, prompt engineering için de benzer bir sezgisel yaklaşım geliştirebiliriz.

Etkili komutlar oluştururken dikkate alınması gereken bazı faktörler şunlardır:

• Açık Talimatlar ve Ayrıntılar Verin: AI’ın ne hakkında konuştuğunuzu bildiğini varsaymayın. Örneğin, “Seçim ne zaman?” gibi belirsiz bir soru yerine, “Polonya için bir sonraki başkanlık seçimi ne zaman?” gibi net ve ayrıntılı bir soru sorun. Bu, zaman kaybını ve olası hayal kırıklığını önler. Benzer şekilde, kod yazmasını istediğinizde, hangi programlama dilini istediğinizi, verinizin neye benzediğini ve hatta kodun her bir parçasının ne yaptığını açıklamasını isteyebilirsiniz.
• Bir Kişilik (Persona) Benimseyin: AI’dan belirli bir karakter gibi yanıt vermesini istemek bazen faydalı olabilir. Daha önce bahsettiğimiz İngilizce öğretmeni örneğinde olduğu gibi, bir kişilik kullanmak, dil modelinin çıktısının hedef kitlenin ihtiyaç ve tercihleriyle alakalı, kullanışlı ve tutarlı olmasını sağlamaya yardımcı olabilir. Örneğin, bir kız kardeşin lise mezuniyeti için şiir yazmasını istediğinizde, “Helena olarak bir şiir yaz. Helena 25 yaşında ve harika bir yazar. Yazı stili ünlü 21. yüzyıl şairi Rupi Kaur’a benziyor. Helena olarak, 18 yaşındaki kız kardeşinin lise mezuniyetini kutlamak için bir şiir yaz” gibi bir komut, çok daha kişisel ve kaliteli bir sonuç verecektir.
• Formatı Belirtin: Yanıtın özet, liste, ayrıntılı açıklama veya hatta bir kontrol listesi gibi belirli bir formatta olmasını isteyebilirsiniz. Örneğin, bir metnin özetini istediğinizde, “Bu makalenin ne hakkında olduğunu madde işaretleri kullanarak açıkla, her bir noktanın 10 kelimeden uzun olmamasına dikkat et” gibi bir komutla istediğiniz formatta ve uzunlukta bir yanıt alabilirsiniz.
• Yinelemeli (Iterative) Komut Kullanın: Çok bölümlü bir sorunuz varsa veya ilk yanıt yeterli değilse, takip soruları sorarak veya modelden ayrıntılandırmasını isteyerek devam edebilirsiniz.
• Yanıtı Yönlendirmekten Kaçının: Komutlarınızın, modelden beklediğiniz yanıtı istemeden belli edecek kadar yönlendirici olmamasına çalışın. Bu, yanıtı gereksiz yere etkileyebilir.
• Uzun Konular İçin Kapsamı Sınırlayın: Geniş bir konu hakkında soru soruyorsanız, daha odaklı bir yanıt almak için konuyu bölmek veya kapsamı sınırlamak faydalı olacaktır.

İleri Düzey Prompt Teknikleri

• Zero-Shot Prompting: Bu teknikte, önceden eğitilmiş bir modelin kelimeler ve kavram ilişkileri hakkındaki anlayışından, daha fazla eğitime gerek kalmadan yararlanılır. Örneğin, GPT-4 gibi bir modele “Amerika’da Noel ne zaman?” diye sorduğunuzda, model zaten sahip olduğu verilerle bu soruya yanıt verebilir.
• Few-Shot Prompting: Bazen modelin görevi daha iyi anlaması için birkaç örnek vermek gerekebilir. Örneğin, AI’a Ania’nın en sevdiği yiyecek türlerinin neler olduğunu sorduğunuzda, bir bilgisi olmayacaktır. Ancak, “Ania’nın en sevdiği yiyecek türleri arasında hamburger, patates kızartması ve pizza bulunur” gibi bir bilgi verdiğinizde, ardından “Bu hafta sonu Dubai’de Ania’yı hangi restorana götürmeliyim?” diye sorduğunuzda, model bu bilgiyi kullanarak uygun restoran önerilerinde bulunabilir.

AI Halüsinasyonları

AI halüsinasyonları, AI modellerinin verileri yanlış yorumladığında üretebileceği olağandışı çıktılardır. Bu, AI asistanınızın tek boynuzlu atlar görmesi anlamına gelmez. Bunun bir örneği, Google’ın DeepDream projesidir; bir köpeğin resmini, köpek yüzlerinin kabus gibi bir karışımına dönüştürebilir. AI modelleri büyük miktarda veri üzerinde eğitilir ve yeni verileri daha önce gördüklerine dayanarak anlamlandırır. Bazen, yaratıcı olarak adlandırılabilecek bağlantılar kurarlar ve bir AI halüsinasyonu meydana gelir. AI halüsinasyonları sadece eğlenceli değil, aynı zamanda AI modellerinin verileri nasıl yorumladığını ve anladığını gösterdiği için aydınlatıcıdır. Metin modellerinde de halüsinasyonlar olabilir; örneğin, bir metin modeline tarihi bir figür hakkında soru sorulduğunda ve modelin bir yanıtı olmadığında, yanlış bir yanıt “uydurabilir”.

Vektörler ve Metin Gömme (Text Embeddings)

Metin gömme, metinsel bilgiyi algoritmaların, özellikle derin öğrenme modellerinin kolayca işleyebileceği bir formatta temsil etmek için kullanılan popüler bir tekniktir. Prompt engineering bağlamında, LLM gömme, komutları modelin anlayabileceği ve işleyebileceği bir biçimde temsil etmeyi ifade eder. Bu, metin komutunu anlamsal bilgilerini yakalayan yüksek boyutlu bir vektöre dönüştürmeyi içerir. Örneğin, “yiyecek” kelimesi, OpenAI’ın create embedding API’si kullanılarak bir dizi sayı ile temsil edilebilir. Bunun amacı, bir kelimenin sözcüksel benzerliğinden ziyade anlamsal anlamını yakalamaktır. Bu sayede, “yiyecek” kelimesine benzer kelimeler aradığınızda, bilgisayarın “ayak” gibi sözcüksel olarak benzer bir kelime yerine “burger” veya “pizza” gibi anlamsal olarak ilişkili kelimeler bulması sağlanır.

Prompt engineering, AI ile daha etkili bir şekilde iletişim kurmamızı sağlayan, sürekli gelişen ve heyecan verici bir alandır. Temel ilkeleri ve en iyi uygulamaları anlayarak, bu güçlü teknolojiden en iyi şekilde yararlanabilirsiniz.

Kaynaklar

• Kapak Görseli: Photo by Bekky Bekks on Unsplash
• Prompt Engineering Tutorial – Master ChatGPT and LLM Responses YouTube