OpenAI'nin Hızlı Mühendislik Kılavuzu: Gelişmiş Uygulamalar için ChatGPT'de Uzmanlaşma

İstem Mühendisliğini Anlamak

Hızlı mühendislik ChatGPT gibi yapay zeka modellerinden istenen çıktıları elde etmek için girdiler (istemler) hazırlama sanatı ve bilimidir. Bu modellerin etkinliğini en üst düzeye çıkarmak için çok önemli bir beceridir.

OpenAI'nin GPT-3 ve GPT-4 mimarileri üzerine inşa edilen ChatGPT, önemli ölçüde ilerleyerek daha duyarlı ve bağlam odaklı hale geldi. Gelişimini anlamak, hızlı mühendislikte ustalaşmanın anahtarıdır.

Yetenekli bir şefin bir orkestrayı yönetmesi gibi, hızlı mühendislik, bu modelleri ayrıntılı teknik belgelerin hazırlanmasından yaratıcı ve ilgi çekici içeriklerin üretilmesine kadar karmaşık görevleri yerine getirecek şekilde yönlendirmemize olanak tanır. Bu kılavuz, yapay zeka ile etkileşiminizi dönüştüren, onu temel alışverişlerden incelikli ve anlamlı konuşmalara yükselten stratejiler ve taktikler konusunda size yol gösterecektir.

"Excel'de sayıları nasıl toplarım?" sorusu ile "Excel'de dolar tutarlarından oluşan bir sütunu otomatik olarak nasıl toplarım ve toplamları sağda 'Toplam' sütununda nasıl gösteririm?" sorusu arasındaki farkı düşünün. Daha ayrıntılı olan ikinci soru, yapay zekanın yorumlamasına daha az yer bırakarak daha doğru ve faydalı bir yanıt sağlar. Benzer şekilde, karakterlerin, ayırıcıların ve adım adım talimatların kullanımını anlamak, özellikle karmaşık görevler için yapay zekanın çıktı kalitesini önemli ölçüde etkileyebilir.

Bu hızlı mühendislik rehberi, yalnızca teorik yönleri ele almakla kalmayacak, aynı zamanda pratik ve uygulamalı örnekler de sunacaktır. Yapay zekayı uydurmalardan uzaklaştırmak için referans metinler sağlamak gibi taktikleri etkili bir şekilde nasıl kullanacağınızı veya karmaşık görevleri daha basit alt görevlere ayırmanın nasıl daha doğru sonuçlar verebileceğini öğreneceksiniz.

1. Netlik ve Ayrıntı

GPT-4 gibi yapay zeka modelleri için etkili istemler oluşturmak, hassasiyet, bağlam ve netliğin birleşimini gerektirir. Kötü hazırlanmış bir istem ile iyi düşünülmüş bir istem arasındaki fark, belirsiz, genel bir yanıt ile son derece alakalı, spesifik bir yanıt arasındaki fark olabilir.

Örnek 1: Teknik Sorgular İçin ChatGPT'nin Dil Anlama Yeteneğinden Yararlanma

• Etkisiz İstem: “Kodumdaki bir hatayı nasıl düzeltirim?”
  • Yapay Zeka Çıkışı: "Kodunuzdaki bir hatayı düzeltmek için öncelikle hatayı tanımlamanız, neden oluştuğunu anlamanız ve ardından hatayı düzeltmek için kodu değiştirmeniz gerekir."
• Etkili Teknik Sorgulama: "Python'da kod yazıyorum ve bir sözlüğe erişmeye çalışırken 'KeyError' hatası alıyorum. Kod parçası şu şekilde: . Bu hataya ne sebep oluyor ve nasıl düzeltebilirim?"
  • Yapay Zeka Çıkışı: "Python kodunuzdaki 'KeyError' büyük olasılıkla sözlükte var olmayan bir anahtara erişme girişiminden kaynaklanmaktadır. Bu hatayı gidermek için kodunuzu şu şekilde değiştirebilirsiniz: [Açıklamayla birlikte değiştirilmiş kod pasajı]."

Örnek 2: Stil Taklidi ile Yaratıcı Yazarlık

• Etkisiz İstem: "Kısa bir hikaye yazın."
  • Yapay Zeka Çıkışı: "Bir varmış bir yokmuş, uzak bir ülkede, büyük bir tehlikeyle karşı karşıya olan bir krallık varmış..."
• Etkili Stil Taklidi İstemi: "Beklenmedik bir şekilde tanışan iki eski arkadaş arasındaki konuşmaya odaklanan, Ernest Hemingway tarzında bir kısa hikaye yazın."
  • Yapay Zeka Çıkışı: "İki eski arkadaş Jack ve Tom'un tesadüfen buluştuğu tozlu yolda güneş batıyordu. 'Yıllar oldu' dedi Jack, sesi hava kadar kuruydu. 'Savaşın üzerinden yıllar geçti' diye yanıtladı Tom. [Hikaye Hemingway'in özlü, diyalog odaklı tarzında devam ediyor]."

Örnek 3: Seyahat Tavsiyesi

• Etkisiz İstem: "Paris'te ne yapmalıyım?"
  • Yapay Zeka Çıkışı: "Paris'te Eyfel Kulesi, Louvre Müzesi ve Notre-Dame Katedrali gibi simge yapıları ziyaret edebilirsiniz."
• Etkili Uyarı: "Bu yaz üç günlüğüne sanat ve tarih odaklı Paris'i ziyaret ediyorum. Ayrıntılı bir gezi programı önerebilir misiniz?"
  • Yapay Zeka Çıkışı: "1. Gün: Sabah Louvre Müzesi'ni ziyaret edin, ardından Notre-Dame Katedrali'ne doğru yürüyüş yapın. [Daha detaylı güzergah aşağıdadır]."

Daha İyi İstemler Oluşturmaya Yönelik Bilgiler

1. Özgünlük: Mümkün olduğunca spesifik olun. İsteminiz ne kadar ayrıntılı olursa, yanıt da o kadar özel olacaktır.
2. Bağlamsal bilgi: İlgili tüm bağlamı dahil edin. Bu, yapay zekanın isteğinizin tam doğasını anlamasına yardımcı olur.
3. Net Hedef: Çıktı olarak ne beklediğinizi açıkça belirtin. İster bir yemek tarifi, ister bir seyahat planı, ister teknik bir çözüm olsun, hedefinizi netleştirin.
4. Belirsizlikten Kaçının: Belirsiz istemler genel yanıtlara yol açar. Kesin yanıtlar almak için isteğinizi netleştirin.
5. Bilinen Formatları Kullanın: Mümkünse liste, adım adım kılavuz veya diyagram gibi belirli bir formatta bilgi isteyin.

2. Referansla Yapay Zeka Yanıtlarının Geliştirilmesi

Referans metinlerinin hızlı mühendislikte stratejik kullanımı, GPT-4 gibi yapay zeka modellerinden gelen yanıtların kalitesini ve doğruluğunu önemli ölçüde artırabilir. Sorgunuzun yanı sıra alakalı, güvenilir bilgiler sağlayarak, yapay zekanın verilen materyale göre yanıtlar oluşturmasına rehberlik edebilir, yanıtları daha güvenilir ve bağlamsal olarak doğru hale getirebilirsiniz.

Örnek 1: Bilimsel Açıklama

• Geleneksel İstem: "Kara delik nasıl oluşur?"
  • Yapay Zeka Çıkışı: "Süpernova patlaması sonucu ölen büyük bir yıldızın kalıntılarından bir kara delik oluşur. Çekirdeğin kütlesi yeterliyse, kendi yerçekimi altında çökerek bir kara deliğe dönüşür."
• Referans Metni İçeren Geliştirilmiş Bilgi İstemi:
  • Sağlanan Referans Metni: "[Yıldız evrimi ve kara delikler üzerine bilimsel makale]"
  • İstemi: "Verilen bilimsel makaledeki bilgileri kullanarak kara delik oluşum sürecini açıklayın."
  • Yapay Zeka Çıkışı: "Sağlanan bilimsel makaleye göre, büyük bir yıldız nükleer yakıtını tükettiğinde ve çekirdeği çöktüğünde bir kara delik oluşur. Makalede ayrıntılar: ['Makaleden ilgili alıntılar']."

Örnek 2: Hukuki Yorum

• Geleneksel İstem: "Fikri mülkiyet hırsızlığının hukuki sonuçları nelerdir?"
  • Yapay Zeka Çıkışı: "Fikri mülkiyet hırsızlığı davalar, para cezaları ve ağır vakalarda hapis cezası gibi hukuki sonuçlara yol açabilir."
• Referans Metni İçeren Geliştirilmiş Bilgi İstemi:
  • Sağlanan Referans Metni: "[Fikri mülkiyet hukuku ile ilgili hukuki dergi makalesi]"
  • İstemi: "Sağlanan hukuki dergi makalesine atıfta bulunarak, fikri mülkiyet hırsızlığının spesifik hukuki sonuçlarını açıklayın."
  • Yapay Zeka Çıkışı: "Hukuk dergisi makalesi, fikri mülkiyet hırsızlığının hukuk davasına, yasal zararlara ve potansiyel cezai suçlamalara yol açabileceğini belirtiyor. Makalede özellikle şunlardan bahsediliyor: ['Makaleden doğrudan alıntılar']."

Bilgi İstemlerinde Referans Metinlerini Kullanmaya İlişkin Bilgiler

1. İlgili Metinleri Seçin: Sorgunuzla doğrudan alakalı referans metinlerini seçin.
2. İstemi Belirtimi: Yapay zekaya cevabını oluşturmak için sağlanan referans metnini kullanması yönünde açıkça talimat verin.
3. alıntılar: Yapay zekanın, doğruluk ve doğrulama amacıyla yanıtında referans metninin belirli kısımlarından alıntı yapmasını talep edin.
4. Yetersiz Bilginin Ele Alınması: Sağlanan metnin soruyu yanıtlamak için gerekli bilgileri içerip içermediğini yapay zekaya açıkça belirtmesi talimatını verin.

3. Alt Görev Bölümüyle Karmaşık Görevleri Basitleştirme

GPT-4 gibi yapay zeka modelleriyle karmaşık görevleri etkili bir şekilde ele almanın anahtarı, bunları daha basit alt görevlere ayırmaktır. Bu yaklaşım yalnızca süreci kolaylaştırmakla kalmıyor, aynı zamanda yapay zekanın yanıtlarının doğruluğunu ve alaka düzeyini de artırıyor. Aşağıda, karmaşık sorgular için amaç sınıflandırması, özet teknikleri ve yapılandırılmış konuşmalar kullanmanın avantajlarını vurgulayarak bu stratejiyi belirli örneklerle gösteriyoruz.

Örnek 1: Müşteri Hizmetleri Sorgusu

• Etkisiz Yaklaşım: Genel yardım isteyen tek bir istem.
  • Kullanıcı İstemi: "Hesabımla ilgili sorunlar yaşıyorum."
  • Yapay Zeka Çıkışı: "Hesabınızdaki sorunların niteliğini belirtir misiniz lütfen?"
• Etkili Yaklaşım: Sorguyu kategorilere ayırma ve hedefe yönelik yardım sağlama.
  • Kullanıcı İstemi: "Hesabıma erişimde sorun yaşıyorum."
  • Yapay Zeka Direktifi: "Sorguyu 'Hesap Yönetimi' olarak sınıflandırın, ardından erişim sorunlarını gidermek için özel adımlar sunun."
  • Yapay Zeka Çıkışı: "Hesabınıza erişimde sorun yaşıyormuşsunuz gibi görünüyor. Şifrenizi sıfırlayarak başlayalım. [Ayrıntılı adımları takip edeceğiz]."

Örnek 2: Uzun Belge Özetleme

• Etkisiz Yaklaşım: Uzun bir belgeyi tek seferde özetlemeye çalışmak.
  • Kullanıcı İstemi: "Bu 300 sayfalık kitabı benim için özetleyin."
  • Yapay Zeka Çıkışı: "Üzgünüm ama belgeleri içerik penceremden daha uzun süre işleyemiyorum."
• Etkili Yaklaşım: Belgeyi parça parça özetlemek ve yinelemeli olarak tam bir özet oluşturmak.
  • Yapay Zeka Direktifi: "Her bölümü ayrı ayrı özetleyin, ardından yinelemeli olarak ilerleyerek özetlerin bir özetini oluşturun."
  • Kullanıcı İstemi: "Bu kitabın 1. bölümünü özetleyin."
  • Yapay Zeka Çıkışı: "Bölüm 1 Özeti: [Bölüm 1'in kısa özeti]."
  • Devam Eden Süreç: Her bölüm için aynı süreç uygulanır ve ardından tüm bireysel özetlerin bir araya getirildiği son bir özet gelir.

Alt Görev Bölümü ve Bağlamsal Bilgi İstemi Mühendisliğinin Faydaları

1. Artan Doğruluk: Yapay zeka, karmaşık bir görevin belirli yönlerine odaklanarak daha doğru ve alakalı yanıtlar sağlayabilir.
2. Gelişmiş Verimlilik: Görevlerin parçalara ayrılması onları daha kolay yönetilebilir hale getirir ve hata ya da alakasız çıktı olasılığını azaltır.
3. Daha İyi Kullanıcı Deneyimi: Kullanıcılar, genel yanıtlardan daha yararlı olan hedefli, adım adım rehberlik alırlar.
4. Maliyet etkinliği: Daha küçük, hedeflenen istemler, daha büyük, daha karmaşık istemlerle karşılaştırıldığında daha uygun maliyetli olabilir.

4. GPT'ye düşünmesi için zaman tanımak

Modellere "düşünmeleri" için zaman verme ve karmaşık görevleri yönetilebilir adımlara ayırma stratejisi, GPT-4 gibi yapay zeka modellerinden alınan yanıtların kalitesini önemli ölçüde artırır.

Örnek 1: Matematik Problemi Değerlendirmesi

• Etkisiz Yaklaşım: Doğrudan modelden öğrencinin çözümünü değerlendirmesini istemek.
  • Kullanıcı İstemi: "Öğrencinin bu matematik problemine çözümü doğru mu?"
  • Yapay Zeka Çıkışı: "Öğrencinin çözümü doğru/yanlış görünüyor."
• Etkili Yaklaşım: Modele öğrencinin çalışmasını değerlendirmeden önce kendi çözümünü bulması talimatını vermek.
  • Kullanıcı İstemi: "Öncelikle şu matematik problemini çözün. Daha sonra çözümünüzü öğrencinin çözümüyle karşılaştırın ve doğruluğunu değerlendirin."
  • Yapay Zeka Çıkışı: "Benim çözümüm: [Ayrıntılı çözüm]. Öğrencinin çözümüyle karşılaştırıldığında, [belirli bir kısmın] hesaplanmasında hata buldum. Doğru yaklaşım [doğru yöntem] olmalıdır."

Örnek 2: Doküman Analizi

• Etkisiz Yaklaşım: Büyük bir belgenin tek sorguda analiz edilmeye çalışılması.
  • Kullanıcı İstemi: "Bu belgenin tamamındaki önemli noktaları özetleyin."
  • Yapay Zeka Çıkışı: "Uzunluğundan dolayı belgenin tamamını işleyemiyorum."
• Etkili Yaklaşım: Kapsamlı analiz için alıntıların sıralı olarak çıkarılması ve takip sorguları.
  • Kullanıcı İstemi: "Bu belgeden [belirli konu] ile ilgili önemli alıntıları çıkarın."
  • Yapay Zeka Çıkışı: "Alıntı 1: [İlgili pasaj] Alıntı 2: [Başka bir alakalı pasaj]."
  • Takip Kullanıcı İstemi: "Daha alakalı alıntılar var mı? Bunların tam bağlam içerdiğinden emin olun."
  • Yapay Zeka Çıkışı: "Ek Alıntı: [İlgili diğer pasaj]."

Avantajlar ve Bilgiler

1. Analiz Derinliği: Yapay zeka, önce çözümler veya analizler üzerinde çalışarak daha doğru ve derinlemesine değerlendirmeler sağlayabilir.
2. Rehberli Öğrenme: Özel ders senaryolarında iç monolog ve ipuçlarının kullanılması, öğrencileri bağımsız olarak çözümlere ulaşmaya teşvik ederek öğrenme deneyimlerini geliştirir.
3. Kapsamlı Kapsam: Doküman analizinde sıralı ve yinelemeli yaklaşımlar, önemli ayrıntıları kaçırmadan kapsamlı bir kapsam sağlar.
4. Önyargıdan Kaçınmak: Yapay zeka, önce kendi çözümünü oluşturarak, belirli bir cevabın doğrudan değerlendirilmesinden kaynaklanabilecek önyargıyı önler.

5. Harici Araçlardan Yararlanmak

Dış araçları ve kaynakları yapay zeka etkileşimlerine dahil etmek, GPT-4 gibi modeller tarafından oluşturulan yanıtların doğruluğunu ve alaka düzeyini büyük ölçüde artırabilir. Bu bölüm, bilgi erişimi için yerleştirme tabanlı aramanın, doğru hesaplamalar için kod yürütmenin ve yapay zeka modellerinin yeteneklerini artırmak için işlev çağrılarının kullanımını gösterir.

Örnek 1: Kod Yürütmeyle Doğru Hesaplamalar

• Kod Yürütme Olmadan: Yalnızca modelin hesaplama yeteneklerine güvenmek.
  • Kullanıcı İstemi: "529'un karekökünü hesaplayın."
  • Yapay Zeka Çıkışı: "529'un karekökü yaklaşık 23'tür."
• Kod Yürütme ile: Hesaplamalarda hassasiyetin sağlanması.
  • Kullanıcı İstemi: "529'un karekökünü hesaplayın."
  • Yapay Zeka Direktifi: "Bunu hesaplamak için Python kodunu yazın ve çalıştırın."
  • Yapay Zeka Çıkışı"python import math math.sqrt(529) 529'un karekökü tam olarak 23'tür."

Örnek 2: Dinamik Etkileşimler için API Çağrılarını Kullanma

• API Çağrıları Olmadan: Statik, önceden programlanmış yanıtlarla sınırlıdır.
  • Kullanıcı İstemi: "Yarınki toplantımız hakkında arkadaşıma bir hatırlatma gönder."
  • Yapay Zeka Çıkışı: "Hatırlatma: Arkadaşınıza yarınki toplantıyla ilgili mesaj atmayı unutmayın."
• API Çağrıları ile: Gerçek zamanlı eylemler için harici sistemlerle etkileşim kurma.
  • Kullanıcı İstemi: "Arkadaşım John'a yarınki toplantımız hakkında bir hatırlatma gönder."
  • Yapay Zeka Direktifi: "Hatırlatıcı göndermek için mesajlaşma API'sini kullanın."
  • Yapay Zeka Çıkışı"python import message message.write(to='John', message='Hey, remember our meeting tomorrow!')  Yarınki toplantı hakkında John'a bir hatırlatma gönderildi."

Avantajlar ve Bilgiler

1. Genişletilmiş Bilgi Tabanı: Yapay zeka, yerleştirme tabanlı aramayı kullanarak çok çeşitli güncel bilgilere erişebilir ve bu bilgileri bir araya getirebilir, böylece yanıtlarının alaka düzeyini ve doğruluğunu artırabilir.
2. Hesaplamalarda Hassasiyet: Kod yürütme, yapay zekanın özellikle teknik veya bilimsel bağlamlarda yararlı olan doğru matematiksel hesaplamalar yapmasına olanak tanır.
3. Etkileşimli Yetenekler: API çağrıları, yapay zekanın harici sistemlerle etkileşime girmesini sağlayarak mesaj gönderme veya hatırlatıcı ayarlama gibi gerçek dünyadaki eylemleri kolaylaştırır.

6. Sistematik Test

Sistematik testler veya değerlendirme prosedürleri (değerlendirmeler), yapay zeka sistemlerindeki değişikliklerin etkililiğinin belirlenmesinde çok önemlidir. Bu yaklaşım, doğruluğu değerlendirmek için model çıktılarının önceden belirlenmiş bir dizi standartla veya "altın standart" yanıtlarla karşılaştırılmasını içerir.

Örnek 1: Cevaplardaki Çelişkilerin Belirlenmesi

• Test Senaryosu: Uzman yanıtlarıyla karşılaştırıldığında bir modelin yanıtındaki çelişkilerin tespit edilmesi.
  • Sistem Yönergesi: Modelin yanıtının, uzman tarafından sağlanan yanıtın herhangi bir kısmıyla çelişip çelişmediğini belirleyin.
  • Kullanıcı Girişi: "Neil Armstrong, Buzz Aldrin'den sonra ayda yürüyen ikinci kişi oldu."
  • Değerlendirme süreci: Sistem, Neil Armstrong'un aya ayak basan ilk insan olduğunu belirten uzman yanıtıyla tutarlılık açısından kontrol yapıyor.
  • Model Çıktısı: Modelin yanıtı doğrudan uzmanın yanıtıyla çelişiyor, bu da bir hata olduğunu gösteriyor.

Örnek 2: Cevaplardaki Ayrıntı Düzeylerini Karşılaştırma

• Test Senaryosu: Modelin cevabının ayrıntı açısından uzman cevabıyla uyumlu olup olmadığının, onu aştığının veya yetersiz kalıp kalmadığının değerlendirilmesi.
  • Sistem Yönergesi: Modelin yanıtı ile uzman yanıtı arasındaki bilgi derinliğini karşılaştırın.
  • Kullanıcı Girişi: "Neil Armstrong aya ilk kez 21 Temmuz 1969'da, 02:56 UTC'de yürüdü."
  • Değerlendirme süreci: Sistem, modelin yanıtının uzman yanıtıyla karşılaştırıldığında daha fazla, eşit veya daha az ayrıntı sağlayıp sağlamadığını değerlendirir.
  • Model Çıktısı: Modelin yanıtı, uzman yanıtıyla uyumlu olan ve onu genişleten ek ayrıntı (kesin zaman) sağlar.

Avantajlar ve Bilgiler

1. Doğruluk ve Güvenilirlik: Sistematik testler, özellikle gerçek bilgilerle uğraşırken yapay zeka modelinin yanıtlarının doğru ve güvenilir olmasını sağlar.
2. Hata Tespiti: Modelin yanıtlarındaki hataların, çelişkilerin veya tutarsızlıkların belirlenmesine yardımcı olur.
3. Kalite güvencesi: Bu yaklaşım, özellikle eğitimsel, tarihi veya diğer gerçeklere duyarlı bağlamlarda, yapay zeka tarafından oluşturulan içerikte yüksek kalite standartlarını korumak için gereklidir.

Sonuç ve Paket Mesaj

Tartışılan örnekler ve stratejiler aracılığıyla, istemlerdeki özgüllüğün çıktıyı nasıl önemli ölçüde değiştirebildiğini ve karmaşık görevleri daha basit alt görevlere ayırmanın göz korkutucu zorlukları nasıl yönetilebilir hale getirebildiğini gördük. Yapay zeka yeteneklerini artırmada harici araçların gücünü ve yapay zeka yanıtlarının güvenilirliğini ve doğruluğunu sağlamada sistematik testlerin önemini araştırdık. Ziyaret etmek OpenAI'nin Hızlı Mühendislik Kılavuzu Yapay zeka etkileşimlerini optimize etmeye yönelik gelişmiş teknik ve stratejilere yönelik kapsamlı araştırmamızı tamamlayan temel bilgiler için.