🎨 Prompt Mühendisliğine Giriş
Prompt mühendisliği, büyük dil modelleri (LLM'ler) gibi yapay zeka sistemlerinden istenen çıktıları elde etmek için prompt'ları (girdileri) tasarlama ve optimize etme sürecidir. Bu süreç, modelin davranışını yönlendirmek, doğruluğu artırmak ve yaratıcılığı teşvik etmek için kritik öneme sahiptir.
💡 Temel Kavramlar
- 🧠 Prompt: Modele verilen metin girdisidir. Bu girdi, bir soru, bir komut veya bir metin parçası olabilir.
- ⚙️ Model: Genellikle büyük bir veri kümesi üzerinde eğitilmiş bir yapay zeka sistemidir (örneğin, ChatGPT).
- 🎯 Çıktı: Modelin prompt'a yanıt olarak ürettiği metindir.
🚀 İleri Düzey Teknikler
🧩 Zincirleme Promptlama (Chain-of-Thought Prompting)
Zincirleme promptlama, modelin karmaşık problemleri adım adım çözmesini sağlamak için kullanılır. Bu teknikte, modele sadece sonucu değil, aynı zamanda sonuca nasıl ulaştığını da açıklamasını istenir.
- 🤔 Nasıl Çalışır: Prompt'a, "Adım adım düşünerek çöz" ifadesi eklenir.
- 🍎 Örnek:
Prompt: "Bir sepette 5 elma var. İki sepet daha eklenirse toplam kaç elma olur? Adım adım düşünerek çöz."
Model Çıktısı: "Öncelikle, bir sepette 5 elma var. İki sepet daha eklenirse, toplamda 3 sepet olur. Her sepette 5 elma olduğuna göre, 3 x 5 = 15 elma olur."
🎭 Rol Yapma (Role-Playing)
Modele belirli bir rolü üstlenmesini söyleyerek, daha yaratıcı ve bağlamsal olarak uygun çıktılar elde edilebilir.
- 🎭 Nasıl Çalışır: Prompt'ta modelin bir karakter, uzman veya belirli bir kişi gibi davranması istenir.
- 🍎 Örnek:
Prompt: "Bir fizik profesörü gibi davran ve kara deliklerin nasıl oluştuğunu açıkla."
Model Çıktısı: "Sevgili öğrenciler, kara delikler, genellikle büyük yıldızların yaşamlarının son evrelerinde, kendi kütle çekimleri altında çökerek oluşurlar. Bu çökme, yıldızın tüm maddesini inanılmaz derecede küçük bir hacme sıkıştırır, böylece etrafındaki uzay-zamanı büker ve hiçbir şeyin, ışığın bile kaçamayacağı bir olay ufku yaratır."
🔀 Birkaç Örnek Verme (Few-Shot Learning)
Modele, istenen çıktı türüne ilişkin birkaç örnek vererek, modelin öğrenme yeteneğini artırabilirsiniz.
🌡️ Sıcaklık Ayarı (Temperature Scaling)
Sıcaklık ayarı, modelin çıktısının rastgeleliğini kontrol etmeye yarar. Daha düşük sıcaklıklar daha deterministik ve odaklanmış çıktılar üretirken, daha yüksek sıcaklıklar daha yaratıcı ve çeşitli çıktılar sağlar.
- ⚙️ Nasıl Çalışır: Modelin API'sinde veya arayüzünde bulunan sıcaklık parametresi ayarlanır.
- 🌡️ Düşük Sıcaklık (Örneğin, 0.2): Daha tutarlı ve tahmin edilebilir çıktılar.
- 🔥 Yüksek Sıcaklık (Örneğin, 0.9): Daha yaratıcı, ancak potansiyel olarak daha tutarsız çıktılar.
🧪 Deney ve İterasyon
Prompt mühendisliği, deneme yanılma yoluyla öğrenilen bir süreçtir. Farklı prompt'lar deneyerek ve sonuçları analiz ederek, modelin nasıl çalıştığını daha iyi anlayabilir ve daha etkili prompt'lar oluşturabilirsiniz.
- 🔬 Nasıl Çalışır: Farklı prompt'ları sistematik olarak test edin ve sonuçları kaydedin.
- 📊 Analiz: Hangi prompt'ların daha iyi sonuçlar verdiğini belirleyin ve bu bilgiyi gelecekteki prompt'larınızı tasarlamak için kullanın.
📝 Matematiksel İfadelerle Çalışma
Eğer prompt'larınız matematiksel veya bilimsel ifadeler içeriyorsa, LaTeX formatını kullanmak sonuçların doğruluğunu ve okunabilirliğini artırır.
- ➗ Örnek 1:
Prompt: "Aşağıdaki denklemi çöz: $x^2 - 4 = 0$"
Model Çıktısı: "Denklemin çözümleri $x = 2$ ve $x = -2$'dir."
- ⅟ Örnek 2:
Prompt: "Aşağıdaki ifadeyi basitleştir: $\sqrt{16} + \frac{1}{2}$"
Model Çıktısı: "İfadenin sonucu 4.5'tir."
