Makine Öğrenimi ve Yapay Zeka Nedir

Makine öğrenimi ve yapay zeka (AI), insanların “akıllı” algoritmalar yarattığı bir alandır. Bu algoritmalar, insanlar gibi düşünürler ve yazı yazabilirler, matematik problemlerini çözebilirler ve sanat eseri üretebilirler. Son zamanlardaki gelişmelerle birlikte, yapay zekalar o kadar ileri seviyeye ulaştılar ki, ikna edici satış e-postaları yazabiliyorlar, haber makaleleri üretebiliyorlar ve hatta sanat yarışmalarını kazanabiliyorlar.

Yapay zeka, gazetecilik, sağlık hizmetleri ve eğitim gibi birçok endüstriyi devrimleştiriyor. Eğer henüz kullanmadıysanız, yakın zamanda işyerinizde/sınıfınızda göreceksiniz. Ancak yapay zekanın faydalarından yararlanmak için onu doğru yönlendirmeniz gerekiyor. Çoğu zaman yapay zekalar çok akıllı beş yaşındaki çocuklar gibidirler. Birçok şeyi yapabilirler ancak iyi yapmaları için dikkatli bir şekilde yönlendirilmeleri gerekiyor.

Yapay zekalarla doğru iletişim kurabilmek oldukça güçlü bir beceridir. Peki, yapay zekalarla nasıl iletişim kurulur? Bu derslerde ele alınan yapay zekalar İngilizce (ve diğer dilleri) anlarlar, bu nedenle çoğu zaman yapmak istediğimiz görevleri tanımlayabiliriz. Örneğin, bir yapay zekaya “Yapay zeka faydaları hakkında bir makale yaz” derseniz, aşağıdaki gibi bir yanıt alırsınız:

“Son yıllarda, Yapay Zeka, teknoloji dünyasında sıcak bir konu haline geldi. Potansiyeliyle hayatımızın birçok yönünü devrimleştiren yapay zeka, teknolojinin gelişmesiyle birlikte giderek daha fazla ilgi uyandırmaktadır. Sağlık ve ulaşım sektörlerindeki uygulamalarından eğitim ve üretimdeki kullanımına kadar, yapay zeka, topluma birçok şekilde fayda sağlama potansiyelini zaten göstermiştir.

Yapay zekanın en açık faydası, sıradan işleri otomatikleştirebilme yeteneğidir. Yapay zeka sistemleri, veri analizi, müşteri hizmetleri ve hatta üretimin otomatikleştirilmesi gibi büyük ölçekli operasyonları otomatikleştirmek için kullanılabilirler. Bu, insan gücünü, daha fazla insan zekası ve yaratıcılığı gerektiren karmaşık görevlere odaklanmaları için serbest bırakır. Yapay zeka ayrıca, büyük miktarda veri analiz edebilir ve bir insanın yapacağı zamanın sadece bir kesrinde kararlar alabilir. Bu, finans gibi endüstrilerde yararlı olabilir, burada yapay zeka, hisse senedi piyasasındaki kalıpları tespit edebilir ve fark edilmeyecek olan bilgileri sunabilir.

Yapay zeka ayrıca, verimliliği ve doğruluğu artırmak için kullanılabilecek tahminler ve görüşler üretebilir. Örneğin, yapay zeka müşteri eğilimlerini ve tercihlerini tahmin etmek ve işletmelerin daha iyi kararlar vermesine ve karını arttırmasına yardımcı olabilir. Yapay zeka ayrıca, finans, sağlık hizmetleri ve üretim gibi çeşitli endüstrilerdeki potansiyel riskleri ve fırsatları belirlemek için kullanılabilir. Bu şirketlerin bilinçli kararlar vermesine ve maliyetli hatalar yapma riskini azaltmalarına yardımcı olabilir.

Nihayetinde, yapay zeka dünyayı daha iyi anlamamıza yardımcı olmak için kullanılabilir. Yapay zeka, büyük veri kümelerini analiz edebilir ve etrafımızdaki dünyayı daha iyi anlamamıza yardımcı olacak görüşler üretebilir. Bu, iklim değişikliğinin etkilerini daha iyi anlamamıza, hastalıklar için yeni tedaviler geliştirmemize ve hatta deprem ve sel gibi olayları tahmin etmemize yardımcı olabilir.

Genel olarak, yapay zeka hayatımızın birçok yönünü devrimleştirebilir. Sıradan işleri otomatikleştirmekten görüşler ve tahminler üretmeye kadar, yapay zeka verimliliği, doğruluğu ve dünyayı daha iyi anlamamızı artırabilir. Teknolojinin gelişmesiyle birlikte, yapay zeka giderek daha önemli hale gelecek ve topluma sağladığı fayda sadece artacaktır.

Makine Öğrenimi ve Yapay Zeka Arasındaki Farklar

Yapay zeka (AI) ve makine öğrenimi (ML), çağımızın en popüler teknolojik gelişmeleri arasında yer almaktadır. Her ikisi de bilgisayarların insan benzeri düşünme yeteneği kazanmasını amaçlamaktadır. Ancak, bu iki terim birbirinden farklıdır ve birçok insan tarafından karıştırılmaktadır.

Yapay zeka (AI), bilgisayarların insana benzer şekilde düşünmesini sağlayan bir teknolojidir. AI sayesinde, bilgisayarlar doğal dil işleme, görüntü tanıma, konuşma tanıma gibi insan benzeri becerileri öğrenebilirler. Bu teknoloji, çeşitli sektörlerde kullanılmaktadır; sağlık, otomotiv, hukuk, finans ve daha birçok alanda. AI, genel olarak belirli problem çözme görevleri için programlanır ve sonuçları verir.

Makine öğrenimi (ML), AI’ın bir alt kümesidir ve bilgisayarların öğrenme sürecini iyileştirmek için kullanılır. ML ile birlikte, bilgisayarlar belirli bir görevi başarmak için veri analizi yapar ve sonuçları buna göre optimize eder. ML, büyük veri analitiği, doğal dil işleme, görüntü tanıma ve daha birçok alanda kullanılır. ML, AI’dan farklı olarak kendi kendine öğrenir ve sonuçları tahmin etmek için kullanılabilir.

AI ve ML arasındaki fark, öğrenme sürecinde yatmaktadır. AI’nin öğrenme süreci programlama ile belirlenirken, ML kendi kendine öğrenme süreci ile çalışır. AI, belirli bir görevi başarmak için spesifik olarak tasarlanırken, ML verileri inceleyerek belirli bir görev için en iyi sonucu vermeye çalışır.

Sonuç olarak, AI ve ML insan benzeri düşünme yeteneği kazandırmayı amaçlayan teknolojilerdir. Ancak, öğrenme süreçleri farklıdır ve her biri farklı alanlarda kullanılır. Bu nedenle, bu iki terimin karıştırılmaması önemlidir.

Temelde, yapay intelligence bilgisayarların insana benzer şekilde düşünmesini sağlayan bir teknoloji olduğu halde machine learning ise veri analizi yaparak öğrenme süreciyle kendi kendine gelişen bir teknolojidir. Her ikisi de farklı alanlarda kullanılıyor olsa da, gelecekteki potansiyelleri sadece hayal edilebilir nitelikte.

Derin Öğrenme Nedir ve Nasıl Çalışır

Derin öğrenme, yapay zeka alanında son yıllarda büyük bir gelişme gösteren bir teknolojidir. Bu teknoloji, özellikle görüntü, ses ve doğal dil işleme gibi karmaşık verileri anlamak için kullanılır. Derin öğrenme algoritmaları, yapay sinir ağları olarak adlandırılan matematiksel yapılar kullanarak bu verilerdeki kalıpları tanımak ve modeller oluşturmak için tasarlanmıştır.

Yapay sinir ağları, insan beyninin çalışma şekline benzer şekilde tasarlanmıştır. Bu nedenle, derin öğrenme algoritmaları, bilgisayarların insanların sağduyusuna benzer bir anlayışa sahip olmasına olanak sağlar. Yani, yapay zeka sistemleri karmaşık verilerdeki kalıpları tanıyabilir, daha sonra bu kalıpları kullanarak tahminlerde bulunabilir ve kararlar verebilir.

Derin öğrenme algoritmaları, genellikle büyük miktarda veriye ihtiyaç duyarlar. Bu veriler, eğitim sürecinde algoritmanın doğru modelleri öğrenmesine yardımcı olur. Örneğin, bir görüntü tanıma modeli eğittikten sonra, yeni bir görüntü verildiğinde bu model, görüntüdeki nesneleri tanımlayabilir ve sınıflandırabilir.

Derin öğrenme algoritmaları, birçok endüstride kullanılır. Örneğin, tıp alanında, derin öğrenme algoritmaları kanser teşhisi gibi karmaşık işlemleri gerçekleştirmede yardımcı olabilir. Benzer şekilde, finans sektöründe de, derin öğrenme algoritmaları fiyat tahminleri yapmak için kullanılır.

Derin öğrenme algoritmalarının çalışması, birçok katmandan oluşan bir sinir ağına dayanır. Her bir katman, verilerdeki kalıpları belirler ve bunları daha yüksek seviyeli kalıpların oluşmasına olanak sağlar. Bu şekilde, bir veri kümesindeki en karmaşık kalıplar bile tanınabilir hale gelir.

Özetle, derin öğrenme, yapay zeka alanında son yıllarda büyük bir gelişme göstermiştir. Bu teknoloji, karmaşık verilerdeki kalıpları tanımak ve modeller oluşturmak için kullanılır. Derin öğrenme algoritmaları insan beyninin çalışma şekline benzer şekilde tasarlanmıştır ve yapay sinir ağları kullanır. Bu teknolojinin kullanımı, birçok endüstride yaygınlaşmış ve gelecekte daha da yaygınlaşması beklenmektedir.

Doğal Dil İşlemede (NLP) Yapay Zeka Kullanımı

Doğal Dil İşleme (NLP), insanların doğal dilini anlamak, yorumlamak ve üretmek için kullanılan bir teknolojidir. NLP, yapay zeka alanında son yıllarda büyük bir gelişme göstermiştir. Bu teknoloji, insanlarla bilgisayarlar arasındaki iletişimi daha akıcı hale getirme potansiyeline sahiptir.

Yapay zeka algoritmaları, doğal dil işlemede kullanılmak üzere tasarlanmıştır. Bu algoritmalar, metinleri analiz eder, kelime dağarcığı, cümle yapıları, anlambilim, dilbilim ve diğer faktörleri kullanarak doğru bir şekilde anlamaya çalışır. NLP algoritmaları ayrıca, metinleri sınıflandırma, duygu analizi ve özetleme yapma gibi işlemleri de gerçekleştirebilir.

NLP teknolojisi, birçok endüstride kullanılır. Örneğin, müşteri hizmetleri departmanları, otomatik yanıt sistemleri kullanarak müşteri sorularına cevap vermek için NLP teknolojisinden faydalanabilirler. Benzer şekilde, pazarlama ekipleri de NLP teknolojisi kullanarak reklam kampanyalarını optimize edebilir ve hedef kitlelerine daha iyi ulaşabilirler.

NLP teknolojisi, sağlık sektöründe de kullanılır. Örneğin, doktorlar ve araştırmacılar NLP teknolojisini kullanarak hastaların tıbbi kayıtlarını analiz edebilirler. Bu sayede, hastalıkların teşhisi ve tedavisi hakkında daha doğru ve etkili kararlar alınabilir.

Bunun yanı sıra, NLP teknolojisi eğitim sektöründe de kullanılabilir. Öğrencilerin yazılı çalışmalarının otomatik olarak değerlendirilmesine olanak sağlayan sistemler geliştirilebilir. Bu sayede, öğrenciler daha hızlı bir şekilde geribildirim alabilirler ve öğrenme süreçleri daha verimli hale getirilebilir.

Özetle, doğal dil işlemede yapay zeka kullanımı, birçok endüstride büyük faydalar sağlar. NLP teknolojisi, insanlarla bilgisayarlar arasındaki iletişimi daha akıcı hale getirmekte ve daha doğru kararlar alınmasına yardımcı olmaktadır. Bu teknolojinin kullanımının gelecekte daha da yaygınlaşması beklenmektedir.

Yapay Zeka Neden Önemli

Yapay zeka, şu anda saatlerinizi harcadığınız görevleri otomatikleştirmek için kullanılabilir. Yukarıda birkaç örnek verdik, ancak herhangi bir tekrarlayan işi düşünebilirsiniz. E-posta yazmak, rapor yazmak veya hatta kod yazmak olabilir. Görevi yapay zekaya tanımlayabilirseniz, muhtemelen sizin için yapabilir veya en azından bir başlangıç noktası verebilir.

ChatGPT Nedir

ChatGPT, OpenAI tarafından geliştirilen ve GPT-3.5 mimarisine dayanan bir dil modelidir. Kullanıcı sorgularına veya girdilerine insan benzeri yanıtlar oluşturmak için derin öğrenme algoritmaları kullanır.

Bir dil modeli olarak, çeşitli kaynaklardan gelen büyük miktarda metinsel veri üzerinde eğitilmiştir ve birden fazla dilde metni anlayabilir ve oluşturabilir.

ChatGPT aşağıdakiler de dahil olmak üzere birçok şey yapabilir:

  • Genel bilgi sorularını yanıtlamak.
  • Karmaşık kavramların daha basit açıklamalarını sağlamak.
  • Yaratıcı yazma istemleri oluşturmak.
  • Metnin uzun pasajlarını özetlemek.
  • Kullanıcı tercihlerine göre ürün veya hizmet önermek.
  • Metni farklı dillere çevirmek.
  • Konuşmalara insan benzeri yanıtlar üretmek.
  • Kelimelerin ve deyimlerin tanımlarını ve örneklerini sağlayarak dil öğrenimine yardımcı olmak.
  • E-postalar ve sosyal medya gönderileri gibi kişiselleştirilmiş içerik oluşturma.
  • İşletmeler için sohbet robotları ve sanal asistanlar oluşturma.
  • İlgili bilgi ve kaynakları sağlayarak araştırmaya yardımcı olmak.
  • Şakalar ve esprili tepkiler üretmek.
  • Bununla başa çıkma stratejileri ve kaynakları sağlayarak ruh sağlığına yardımcı olmak.
  • Verileri analiz etmek ve raporlar oluşturmak.
  • Kullanıcı girdilerine ve tercihlerine göre müzik ve sanat üretmek.

ChatGPT Nasıl Çalışır

GPT-4 gibi AI dil modelleri, insan dilini tam olarak anlamak için derin öğrenme algoritmaları ve doğal dil işleme (NLP) tekniklerinden yararlanır.

Tüm bunlar büyük veri kümelerinden oluşan bir eğitim ile mümkün hale gelir. Bu veri kümeleri, makaleler, kitaplar, dergiler, raporlar vb. gibi kaynakları içerir. Bu, dil modellerinin dil anlama yeteneklerini geliştirmesine yardımcı olur. Veri ile model, belirli görevlere yanıt verebilecek şekilde ince ayar yapılır.

Dil modeline bağlı olarak, iki ana öğrenme yöntemi vardır; denetimli veya denetimsiz öğrenme. Denetimli öğrenme, verilerin zaten doğru yanıtlarla etiketlenmiş olduğu bir etiketli veri kümesi kullanır. Denetimsiz öğrenme ise etiketlenmemiş veri kümelerini kullanır, bu da modelin mümkün ve doğru cevaplar için verileri analiz etmesi gerektiği anlamına gelir. GPT-4 gibi modeller, cevaplar vermek için denetimsiz öğrenme tekniğini kullanır.

Model, verilen prompta dayanarak metin üretme yeteneğine sahiptir. Bu süreç dil modellemesi olarak adlandırılır ve birçok AI dil uygulamasının temelidir.

Bu noktada, bir AI dil modelinin performansının büyük ölçüde eğitim verilerinin kalitesi ve miktarına bağlı olduğunu anlamalısınız. Modelin farklı kaynaklardan tonlarca veri ile eğitilmesi, modelin dilbilgisi, sözdizimi ve anlam bilimi de dahil olmak üzere insan dilini anlamasına yardımcı olacaktır.

Unutmayın ki,promptların kalitesi de sonuçlar üzerinde büyük bir etkiye sahip olabilir. Yani, doğru promptların yazılması ve uygun şekilde yapılandırılması önemlidir.

Prompt Mühendisliği Nedir

AI teknolojisiyle iletişim kurmak önemli bir konudur ve etkili iletişim için AI’a nasıl komut yazılacağını anlamak faydalıdır. Tüm iletişim süreci, “prompt” olarak adlandırılan komutların yazılması etrafında döner.

Prompt mühendisliği, AI dil modelleri tarafından üretilecek çıktıları belirleyen girdilerin adım adım oluşturulmasının bir sürecidir. Yüksek kaliteli girdiler daha iyi çıktılar üretecektir. Benzer şekilde, kötü tanımlanmış promptlar yanlış cevaplar veya kullanıcıyı olumsuz etkileyebilecek cevaplar üretebilir. Sonuçta, “büyük güç büyük sorumluluk getirir”.

Prompt mühendisliği, sohbet botları, içerik oluşturma araçları, dil çeviri araçları ve sanal asistanlar gibi farklı uygulamaları kapsar. Ancak, AI teknolojisinin nasıl yanıt verdiğini merak ediyor olabilirsiniz. Bir sonraki bölümde öğrenelim.

Prompt Mühendisliği Kullanım Alanları

Prompt mühendisliği, yapay zeka ve doğal dil işleme teknolojilerinin kullanıldığı bir alan olup, farklı sektörlerde birçok kullanım alanı bulunmaktadır. Bu öğreti makalesinde, prompt mühendisliğinin farklı kullanım alanlarına odaklanacağız ve her bir alanda nasıl kullanılabileceğini açıklayacağız.

1. Sağlık Sektörü

Prompt mühendisliği, sağlık sektöründe birçok alanda kullanılabilir. Hastaların tedavi süreçleri hakkında bilgi veren chatbot’lar veya hastaların semptomlarını değerlendiren NLP modelleri, prompt mühendisliği tekniklerinden yararlanabilir. Ayrıca, sağlık sektöründe kullanılan tıbbi terminolojiyi anlaşılır hale getirmek için de prompt mühendisliği kullanılabilir.

2. Finans Sektörü

Prompt mühendisliği, finans sektöründe de yaygın olarak kullanılmaktadır. Chatbot’lar, müşterilerin finansal sorularına cevap verirken, NLP modelleri finansal metinleri analiz etmek için kullanılabilir. Prompt mühendisliği, finans sektöründeki müşteri deneyimi ve iş süreçlerini de otomatikleştirmek için kullanılabilir.

3. Eğitim Sektörü

Eğitim sektöründe, prompt mühendisliği özellikle öğrencilerin eğitim hakkındaki sorularına cevap vermek için kullanılır. Chatbot’lar, öğrencilerin ders programları ve sınav takvimleri gibi konularda yardımcı olabilir. NLP modelleri ise öğrencilerin yazılarındaki hataları tespit etmek ve düzeltmek için kullanılabilir.

4. E-ticaret Sektörü

Prompt mühendisliği, e-ticaret sektöründe müşterilerin satın alma süreçlerini kolaylaştırmak için kullanılabilir. Chatbot’lar, müşterilerin ürünler hakkında sorularını yanıtlamak veya onlara uygun ürünleri önerebilmek için kullanılabilir. Ayrıca, NLP modelleri de müşteri geri bildirimleri veya ürün incelemeleri gibi metinleri analiz etmek için kullanılabilir.

5. Seyahat Sektörü

Prompt mühendisliği, seyahat sektöründe de farklı alanlarda kullanılabilir. Chatbot’lar, seyahat planlaması yaparken müşterilere yardımcı olabilir veya seyahatle ilgili soruları yanıtlayabilir. Ayrıca, NLP modelleri de seyahat incelemeleri ve yorumları gibi metinleri analiz etmek için kullanılabilir.

Özetle, prompt mühendisliği teknikleri, farklı sektörlerde birçok kullanım alanına sahiptir. Sağlık, finans, eğitim, e-ticaret ve seyahat sektörleri gibi birçok alanda chatbot’lar veya NLP modelleri kullanarak müşteri deneyimi ve iş süreçlerini otomatikleştirmek mümkündür.

Temel Prompt Kategorileri

AI dil modelleriyle sorunsuz iletişim için promptları kullanabilirsiniz. Kaliteli promptlar yazmanın ilk adımı, farklı sınıflandırmalarını anlamaktır, böylece belirli bir hedef cevap için kolayca yapılandırabilirsiniz.

Bazı temel prompt kategorileri şunlardır:

  • Bilgi Toplama Promptları – Bu promptları özellikle bilgi toplamak için tasarlanmıştır. Promptlar çoğunlukla “Nedir” ve “Nasıl” sorularına yanıt verirler.
  • Talimat Temelli Prompt’ları – Bunlar modelin belirli bir görevi yerine getirmesi için talimat vermek için kullanılır.
  • Bağlam Sağlayan Promptları – İsiminden de anlaşılacağı gibi, bu promptlar, kullanıcının ihtiyacını daha iyi anlaması için AI’a bilgi sağlar.
  • Karşılaştırmalı Promptlar – Bu promptlar, kullanıcının uygun bir karar vermesine yardımcı olmak için modele sunulan farklı seçenekleri karşılaştırmak veya değerlendirmek için kullanılır.
  • Görüş Toplama Prompt’arı – Bunlar, modele belirli bir konuda görüşünü sormak için tasarlanmıştır.
  • Yansıtıcı Prompt’arı – Bu promptlar, bireylerin kendileri, inançları ve eylemleri hakkında daha derin bir anlayış kazanmalarına yardımcı olmak için tasarlanmıştır.
  • Rol Temelli Promptları – Bu promptlar, kullanıcının isteğini belirli bir role yerleştirerek cevap verir. En yaygın kullanılan prompt kategorisidir.

Bu özel kategori için işe yarayan bir ipucu, 5N1K çerçevesinden yararlanmaktır:

  • Kim – Modelin hangi rolü oynayacağını belirler. Örneğin öğretmen, geliştirici, aşçı vb.
  • Ne – Yaptırmak istediğiniz eylemi ifade eder.
  • Ne zaman – Belirli bir görevi tamamlamak için istenen zaman.
  • Nerede – Belirli bir promptun konumunu veya bağlamını ifade eder.
  • Neden – Belirli bir prompt için nedenleri, motivasyonları veya hedefleri ifade eder.

Bu prompt kategorileri ve önerilen ipuçları, AI dil modelleriyle iletişim kurmak isteyenler için faydalı bir başlangıç noktasıdır.

Prompt Oluşturma Sanatı

Bir yapay zeka modeli ile çalışırken, doğru cevapları almak için uygun sorular sormak çok önemlidir. İyi bir soru oluşturmanın bazı prensipleri vardır:

  • Açıklık: İyi bir soru basit, net ve anlaşılır olmalıdır. Hem insanlar hem de makineler için geçerli olan bu kural, doğru yanıtları elde etmek için gereklidir.
  • Bağlam ve örnekler: Sorunuzu anlaşılır hale getirmek için bağlamsal bilgi ve örnekler ekleyin. Bu, AI modelinin daha doğru yanıtlar vermesine yardımcı olacaktır.
  • Sınırlamalar ve kısıtlamalar: AI modelinin ne yapacağına dair belirli sınırlamalar koymak, yanıtın doğruluğunu artırabilir ve gereksiz bilgilerden kaçınabilirsiniz.
  • Soru parçalarına ayırma: Sorularınızı küçük ve yönetilebilir parçalara ayırarak, AI modelinin bilgileri işlemesi daha kolay olacaktır. Bu sayede her soruyu anlayıp daha iyi yanıtlar verecektir.
  • Yeniden düzenleme ve tekrarlama: AI modelinden aldığınız yanıttan memnun değilseniz, sorunuzu yeniden düzenleyin ve daha fazla bağlamsal bilgi ekleyin.
  • Önemli bilgileri vurgulama: Sorunuzda önemli olan bilgileri belirtmek, AI modelinin bu bilgilere odaklanmasını sağlar ve daha ilgili yanıtlar almanızı sağlar.
  • Çoktan seçmeli sorular: Birden fazla seçenek arasından seçim yapmanız gerektiğinde, AI modeline farklı seçenekler sunabilirsiniz. Bu sayede zaman kazanabilirsiniz.
  • Adım adım açıklama talebi: Karmaşık bir konuyu anlamak için ayrıntılı bilgi istiyorsanız, AI modelinden adım adım yanıtlar almak için sorunuzu yapılandırabilirsiniz.
  • Kritik düşünmeyi teşvik etme: AI modelinden gerçekçi mantığa dayalı cevaplar almak istiyorsanız, kritik düşünmeyi teşvik edebilirsiniz.
  • Yanıtın doğruluğunu kontrol etme: En önemlisi, AI tarafından verilen yanıtların doğruluğundan emin olun. Bilgiyi doğru ve güncel olduğundan emin olursanız, yanıtınızla bilinçli bir karar verebilirsiniz.

Bu prensipleri göz önünde bulundurarak, AI modelinden doğru yanıtlar elde etmek için uygun sorular sormak daha kolay hale gelir. Sorularınızı açık, net ve bağlamsal örneklerle destekleyerek AI modelinin yanıtını daha iyi anlamasını sağlayabilirsiniz.

Sınırları Anlamak

AI teknolojisi son yıllarda büyük bir ilerleme kaydetti, ancak her şeyin mükemmel olmadığı açık. Bu teknolojinin bazı sınırlamaları ve riskleri var. Örneğin, AI modelleri potansiyel olarak önyargılı olabilirler.

Bunun nedeni, makine öğrenme algoritmalarının tahminlerini yapmak için insan verilerine dayanmasıdır. Eğer modele beslenen veriler önyargılı ise, sonuçlar da önyargılı olacaktır. Bu nedenle, eğitim verilerinin herhangi bir önyargı içermemesi için dikkatli bir şekilde değerlendirilmesi ve gerekirse düzeltilmesi önemlidir.

Ayrıca, AI’ın belirli parametrelerle sınırlandırılmadığı durumlarda, sonuçları her zaman doğru olmayabilir. Bu nedenle, modelin sürekli olarak izlenmesi ve hataların tespit edilmesinde insan gözetimi gereklidir.

AI’ın karmaşık dil anlama ve farklı durumlarda insanların hissettiği gibi tepki verme konusunda da zorlandığı bir gerçektir. Bu nedenle, AI’ın kararlarına tamamen güvenmek mümkün olmayabilir.

Son olarak, eğer eğitim verileri eksikse, model en doğru yanıtları veremeyebilir. Bu durumda, model, kullanıcının ne istediğini tahmin etmeye çalışarak yanıtlar oluşturabilir.

AI tarafından verilen yanıtların her zaman doğru olmadığı bir gerçek olarak karşımıza çıkıyor. Ancak, AI’ın verdiği yanıtın yanlış olduğunu anlarsanız, daha fazla bağlam sağlayarak yeniden sormalısınız.

Sonuç olarak, AI teknolojisi hayatımızda çok önemli bir rol oynayacak gibi görünüyor. Bu teknolojinin sunduğu avantajları en iyi şekilde kullanmak için, insanlar ve makineler arasındaki etkileşimi geliştirmek gerekiyor. Ancak AI sistemlerinin önyargılı olabileceği ve ayrımcılık yapabileceği olası sonuçlarını da göz önünde bulundurarak, bu teknolojiyle iletişim kurarken dikkatli olmak önemlidir.

Unutulmamalıdır ki, AI teknolojisi burada kalacak gibi görünüyor. Bu nedenle, onunla nasıl iletişim kuracağımızı öğrenmek, gelecekte hayatımızı kolaylaştıracaktır.

Etkili Prompt Mühendisliği İçin 3 İlke

ChatGPT’nin temel işlevinin büyük bir tahmin motoru olduğunu anlamak önemlidir. İnternetteki trilyonlarca sayfada eğitilerek “Eğer bu kelime önce geldiyse, sonra hangi kelime gelir?” sorusuna yanıt vermesi için programlanmıştır.

  1. Doğru Talimatları Vermek

    LLM’lerin doğru şekilde çalışması için spesifik ve net talimatlar vermek çok önemlidir. İyi bir performans için, LLM’e gerçekten ne istediğinizi açıkça belirten talimatlar vermeniz gerekir. Bu, LLM’in istenilen sonucu elde etmesine yardımcı olur.

  2. Çıktıları Kontrol Etmek ve İyileştirmek

    LLM’lerin çıktılarını kontrol ederek ve gerekli durumlarda düzenleyerek daha tutarlı ve doğru sonuçlar alabiliriz. LLM’ler belirli bir eğitim seti kullanarak öğrenirler. Ancak, LLM’nin tahminleri tam olarak doğru değilse veya beklendiği gibi değilse, çıktıyı düzenlemek ve iyileştirmek gerekir.

  3. Promptları Küçük Parçalara Ayırmak

    LLM’lerin daha karmaşık görevleri yerine getirmesi gerektiğinde, işi küçük parçalara ayırmak ve her bir parçayı ayrı ayrı ele almak daha iyi sonuçlar elde etmemize yardımcı olur. Böylece, daha büyük bir sorunu çözmek için birkaç farklı LLM kullanılabilir veya tek bir LLM birden çok adımda kullanılabilir.

Personaların Gücünü Kullanın

Belki de en önemli silahınızla başlayalım: personalar. Eğer ChatGPT’ye bir soru sorduysanız, cevap muhtemelen “Bir dil modeli olarak ben…” şeklinde bir cümleyle başlamıştır ve ardından yapay zekanın yetenekleri ve sınırlamalarıyla ilgili uzun bir açıklama gelmiştir. Twitter kullanıcılarının çoğu, ChatGPT’nin cevaplarının ilk paragrafına bakmadıklarını bildiriyorlar çünkü genellikle sadece açıklamalardan oluşuyor.

Peki, bunun çözümü nedir? ChatGPT’yi rol yapmaya teşvik edin! Bir konuşmayı başlatırken, ona bundan sonra nasıl yanıt vereceğini belirleyecek bir “persona” benimsetin. Bunun en ünlü örneği HustleGPT prompt’tur:

Bu prompt birçok kişi tarafından paylaşılarak viral oldu çünkü insanlar, yapay zeka tarafından yönetilen bir işyerinde stajyerlik yapmayı denediler. Çoğu işletmenin kar elde etmekte zorlandığı görülse de, bu prompt kendini gösteren persona benimsetme tekniğinin gücünü açıkça ortaya koyuyor. İki önemli noktanın altını çizmek gerekir: Birincisi, ChatGPT her cevabından önce “Bir dil modeli olarak ben…” ifadesini kullanarak varsayılan bir persona kullanır ve siz de ona farklı bir persona kullanmasını söyleyerek bu personasını değiştirebilirsiniz. İkincisi ise, ChatGPT’yi hızlıca iş ortağı, içerik yazarı, avukat, şair veya başka bir persona olarak kullanabilirsiniz.

ChatGPT’yi Yönlendirin

ChatGPT’nin tepkilerini yönlendirmek için “priming” adı verilen bir teknik kullanılır. Bu teknikte, kullanıcının ilk prompt’u, takip eden konuşmanın parametrelerini belirler. İki tür priming vardır: “instructive” ve “contextual”. Ayrıca “progressive” priming de kullanılabilir.

“Instructive” priming basitçe bir konu hakkında bir yazı oluşturmak gibi spesifik bir istekle başlayabilir. Ancak talimatlarınız ne kadar ayrıntılı olursa, çıktı o kadar iyi olacaktır. Başka faydalı “instructive” teknikler de vardır; örneğin cevabın belirli bir formatla (tablo formatı, madde işaretleriyle liste vb.) olmasını talep etmek gibi. Sorgu primingi, cevapta ele alınması gereken soruları belirttiğiniz bir diğer yararlı tekniktir.

“Contextual” priming ise yapay zekaya doğru cevabı verebilmek için gerekli olan bağlam bilgisini sağlamayı içerir. Bu, günümüz olaylarıyla ilgili konularda önemlidir çünkü AI modelleri – GPT – eğitimini 2021’in sonunda tamamladı. Bu nedenle güncel olaylarla ilgili bir konu açılırken dikkatli olunmalıdır. Çünkü bu durumda yanıtlarında hatalar veya yanıltıcı bilgiler oluşabilir.

Son olarak, “progressive” priming daha parçalı bir yaklaşımı tanımlar; geniş bir öneriyle başlarsınız ve her ChatGPT cevabından sonra isteği biraz daha kesinleştirerek son prompt’unuzu oluşturursunuz.

Prompt Uzunluğu ve Kompleksitesi

Prompt’ların uzunluğu ve kompleksitesi, ChatGPT gibi NLP modellerinde doğru sonuçlar elde etmek için önemli bir faktördür. Bu öğreti makalesinde, prompt uzunluğu ve kompleksitesi üzerine odaklanacağız ve bu faktörleri nasıl optimize edeceğimizi tartışacağız.

1. Kısa ve Öz Olun

Prompt’larınızı kısa ve öz tutmaya çalışın. NLP modelleri, uzun ve karmaşık prompt’ları işlemede zorlanabilir. Ayrıca, kullanıcıların dikkatini çekmek ve onların sorularına hızlı bir şekilde cevap vermek için kısa ve öz olmak önemlidir.

2. Anahtar Kelimeleri Belirleyin

Prompt’ların anahtar kelimelerini belirlemek de önemlidir. Anahtar kelimeler, prompt’ların anlamını netleştirmeye, daha spesifik hale getirmeye ve NLP modellerinin daha doğru sonuçlar üretmesine yardımcı olur. Bu nedenle, prompt’larınıza mümkün olduğunca çok sayıda anahtar kelime eklemeye çalışın.

3. Basit Cümleler Kullanın

Basit cümleler kullanmak, prompt’ların daha kolay anlaşılmasını sağlar. Karmaşık ve uzun cümleler, NLP modellerinin verimli bir şekilde çalışmasını engelleyebilir. Ayrıca, basit cümleler kullanmak, prompt’ların doğal dil anlatımına daha yakın olmasını sağlar.

4. Kompleksiteyi Kullanıcıya Göre Ayarlayın

Prompt’ların kompleksitesini, hedef kitlenize göre ayarlamak önemlidir. Eğer hedef kitleniz daha teknik bir gruptan oluşuyorsa, daha karmaşık prompt’lar kullanabilirsiniz. Ancak, genel kullanıcı kitlesine hitap ediyorsanız, daha basit ve anlaşılır prompt’lar kullanmanız önerilir.

5. Prompt Uzunluğunu Çeşitlendirin

Prompt’ların sürekli aynı uzunlukta olması, kullanıcıların dikkatini çekmeyebilir. Bu nedenle, farklı uzunluklarda prompt’lar kullanarak çeşitlilik oluşturun. Bazı durumlarda kısa, bazı durumlarda ise daha uzun prompt’lar kullanmak, kullanıcılara farklı deneyimler yaşatır.

Özetle, prompt’ların uzunluğu ve kompleksitesi, NLP modellerinin performansını etkileyen önemli faktörlerdir. Kısa ve öz prompt’lar kullanmak, anahtar kelimeleri belirlemek, basit cümleler kullanmak, kompleksiteyi kullanıcıya göre ayarlamak ve prompt uzunluğunu çeşitlendirmek gibi teknikleri uygulayarak daha etkili ve doğru sonuçlar elde edebilirsiniz.

Prompt Veri Setleri Oluşturma

Prompt’ların uzunluğu ve kompleksitesi, ChatGPT gibi NLP modellerinde doğru sonuçlar elde etmek için önemli bir faktördür. Bu öğreti makalesinde, prompt uzunluğu ve kompleksitesi üzerine odaklanacağız ve bu faktörleri nasıl optimize edeceğimizi tartışacağız.

1. Kısa ve Öz Olun

Prompt’larınızı kısa ve öz tutmaya çalışın. NLP modelleri, uzun ve karmaşık prompt’ları işlemede zorlanabilir. Ayrıca, kullanıcıların dikkatini çekmek ve onların sorularına hızlı bir şekilde cevap vermek için kısa ve öz olmak önemlidir.

2. Anahtar Kelimeleri Belirleyin

Prompt’ların anahtar kelimelerini belirlemek de önemlidir. Anahtar kelimeler, prompt’ların anlamını netleştirmeye, daha spesifik hale getirmeye ve NLP modellerinin daha doğru sonuçlar üretmesine yardımcı olur. Bu nedenle, prompt’larınıza mümkün olduğunca çok sayıda anahtar kelime eklemeye çalışın.

3. Basit Cümleler Kullanın

Basit cümleler kullanmak, prompt’ların daha kolay anlaşılmasını sağlar. Karmaşık ve uzun cümleler, NLP modellerinin verimli bir şekilde çalışmasını engelleyebilir. Ayrıca, basit cümleler kullanmak, prompt’ların doğal dil anlatımına daha yakın olmasını sağlar.

4. Kompleksiteyi Kullanıcıya Göre Ayarlayın

Prompt’ların kompleksitesini, hedef kitlenize göre ayarlamak önemlidir. Eğer hedef kitleniz daha teknik bir gruptan oluşuyorsa, daha karmaşık prompt’lar kullanabilirsiniz. Ancak, genel kullanıcı kitlesine hitap ediyorsanız, daha basit ve anlaşılır prompt’lar kullanmanız önerilir.

5. Prompt Uzunluğunu Çeşitlendirin

Prompt’ların sürekli aynı uzunlukta olması, kullanıcıların dikkatini çekmeyebilir. Bu nedenle, farklı uzunluklarda prompt’lar kullanarak çeşitlilik oluşturun. Bazı durumlarda kısa, bazı durumlarda ise daha uzun prompt’lar kullanmak, kullanıcılara farklı deneyimler yaşatır.

Özetle, prompt’ların uzunluğu ve kompleksitesi, NLP modellerinin performansını etkileyen önemli faktörlerdir. Kısa ve öz prompt’lar kullanmak, anahtar kelimeleri belirlemek, basit cümleler kullanmak, kompleksiteyi kullanıcıya göre ayarlamak ve prompt uzunluğunu çeşitlendirmek gibi teknikleri uygulayarak daha etkili ve doğru sonuçlar elde edebilirsiniz.

Önemli Terimler

Dusge Akademi’de kullanılan terimler ve kavramlar hakkında bilgi sahibi olmak istiyorsanız, bu sayfaya başvurabilirsiniz.

Büyük Dil Modelleri (LLM’ler), Önceden Eğitilmiş Dil Modelleri (PLM’ler), Dil Modelleri (LM’ler) ve temel modeller

Bu terimlerin hepsi daha çok ya da az aynı şeyi ifade eder: genellikle büyük miktarda metinde eğitilmiş yapay zekalar (sinir ağları).

Maskelenmiş Dil Modelleri (MLM’ler)

MLM’ler, kelime haznesinden bir kelimeyle değiştirilen özel bir belirteç içeren bir NLP modeli türüdür; genellikle [MASK] olarak adlandırılır. Model, ardından maskeleme yapılan kelimeyi tahmin eder. Örneğin, cümle “Köpek kediyi [MASK]” ise, model yüksek ihtimalle “kovalıyor” kelimesini tahmin eder.

Etiketler

Etiket kavramı bir örnekle daha iyi anlaşılabilir. Diyelim ki bazı Tweet’leri kötü veya kötü olmayan olarak sınıflandırmak istiyoruz. Tweet listesi ile bunların karşılık gelen etiketi (kötü veya kötü değil) varsa, modeli eğiterek tweetlerin kötü veya kötü olmadığını sınıflandırabiliriz. Etiketler genellikle sınıflandırma görevi için olası seçeneklerdir.

Duygu Analizi

Duygu analizi, metni pozitif, negatif veya diğer duygulara ayırmak için yapılan işlemdir.

“Model” vs. “AI” vs. “LLM”

Bu terimler bu kurs boyunca biraz karışık kullanılır, ancak her zaman aynı şeyi ifade etmezler. Yukarıda belirtildiği gibi LLM’ler bir yapay zeka türüdür, ancak tüm YZ’ler LLM değildir. Bu kurs boyunca modellerden bahsederken, YZ modellerine atıfta bulunuyoruz. Bu nedenle, bu kurs boyunca “model” ve “YZ” terimlerini birbirinin yerine kullanabilirsiniz.

Makine Öğrenimi (ML)

ML, verilerden öğrenebilen algoritmaların üzerinde yoğunlaştığı bir çalışma alanıdır. ML, YZ’nin bir alt dalıdır.

Sentiment Analizi

Sentiment Analizi, bir dil modelinin kelime haznesindeki kelimelerle etiketler arasındaki eşleştirmedir. Örneğin, aşağıdaki cümle ile duygu sınıflandırması yapmayı düşünün:

Tweet: “Mercedes’i seviyorum”
Bu tweet’in duygusu nedir? ‘Pozitif’ veya ‘Negatif’ deyin.

Burada sentiment analizi, pozitif ve negatif kavramsal etiketlerdeyapılan eşleştirmedir.

İnsan Geri Bildirimine Göre Güçlendirme Öğrenimi (RLHF)

RLHF, insan tercih verilerine göre LLM’leri ince ayarlamak için bir yöntemdir.


Yapay zeka hakkında koca bir dünyayı sana getirdik.

Dusge ne demek?

Dusge, Dünyayı Sana Getirdik sloganının baş harflerinin bir kısaltması. Biz sevdik, umarız siz de seversiniz.
© Dusge. Tüm hakları saklıdır.