Jeneratif Yapay Zeka (YZ), doğru çıktıları üretebilmesi için detaylı prompt mühendisliğine ihtiyaç duyar. KodeKloud’un sunumu, bu alandaki çeşitli yöntem ve teknikleri detaylandırarak, yapay zeka modellerinin nasıl daha etkin kullanılabileceğini açıklıyor.
Prompt Mühendisliğinin Önemi
Prompt mühendisliği, jeneratif YZ sistemlerinde doğru çıktıların elde edilmesi için kritik bir öneme sahiptir. Modellerin, açık eğitim gerektirmeden doğru çıktılar üretmesini sağlamak için kullanılan yöntemler, modelin girdiyi nasıl işlediğini anlama ve yaratıcı prompt tasarımları yapma yeteneğini gerektirir.
Prompt Türleri
Jeneratif YZ’de kullanılan başlıca prompt türleri arasında açıklayıcı, konuşma bazlı ve öğretici promptlar yer alır. Öğretici promptlar, modeli beklenen bir sonuca yönlendirirken, bağlam bazlı promptlar özel bir soru sormadan önce yeterli bağlam sağlar.
Bias ve Veri Setleri
Kamuoyuna açık veri setlerinin insan kaynaklı önyargılar içermesi, YZ modellerinin önyargılı sonuçlar üretmesine neden olabilir. Önyargıyı azaltmak için, YZ modelini yönlendirmek üzere özel talimatlar sağlanabilir.
Prompt Teknikleri
- Sıfır-Örnek Prompting: AI’ın özel örnekler veya bağlam olmaksızın görevleri yerine getirmesine olanak tanır.
- Tek-Örnek Prompting: AI’ın, verilen tek bir örneği referans alarak görevi yerine getirmesini sağlar.
- Az-Örnek Prompting: Birden fazla örneğin sunulduğu bir tekniktir ve AI’ın bu örnekler üzerinden görevleri anlamasına yardımcı olur.
Uygulamalı Örnekler
GPT, verilen promptlara yanıt olarak kod parçacıkları üretebilir, örneğin bir listedeki çift sayıları toplayan bir Python fonksiyonu oluşturabilir. Ancak, üretilen kodların üretim kullanımına sokulmadan önce dikkatli test edilmesi gerektiği vurgulanmaktadır.
Yorumlar kapatıldı.