Yapay zekâ destekli üretken araçların kullanımında büyük bir artış yaşanırken, birçok kullanıcı ChatGPT’yi verimli kullanamıyor. Uzmanlara göre bunun temel nedeni, kullanıcıların doğru istem (prompt) tekniklerini bilmemesi.
Neden yanlış kullanıyoruz?
ChatGPT gibi dil modelleri, verilen komutlara göre çalışıyor. Ancak çoğu kullanıcı:
Komutlarında örnek vermiyor,
Modelin davranışını yönlendirecek roller tanımlamıyor,
İstediği sonucu alabilmek için gerekli bilgiyi vermeyip modelin tahmin etmesini bekliyor.
Bu da sonuçların yetersiz, belirsiz ve tutarsız olmasına yol açıyor.
Çözüm ne? Prompt mühendisliği!
İçeriğin yazarı, verimliliği artırmanın yolunun “prompt engineering” yani istem mühendisliğinden geçtiğini belirtiyor. Bu teknikle, dil modeline daha net, yönlendirici ve amaca uygun komutlar verilebiliyor.
Yazının odak noktası, dört temel teknik:
1. Few-Shot Standard Prompts (Az örnekli standart komutlar)
Bu yöntem, kullanıcıların modeli yönlendirebilmesi için komutlara örnekler eklemesini içeriyor. Model, bu örneklerden nasıl yanıt vermesi gerektiğini öğreniyor.
Bu yapı sayesinde yanıtın neye benzediği model için netleşiyor ve hata payı azalıyor.
2. Rol Tanımlama
Kullanıcı, modeli belirli bir rolü üstlenmeye yönlendirebiliyor. Örneğin, “Bir gazeteci gibi davran” ya da “sen bir matematik öğretmenisin” gibi ifadelerle modelin tarzı şekilleniyor.
3. Arka Plan Bilgisi Sağlama
Kullanıcılar çoğu zaman modeli bağlamdan yoksun bırakıyor. Oysa başarı için modelin neye göre yanıt vereceğini bilmesi gerekiyor. Yani bağlam ne kadar iyi aktarılırsa, sonuç o kadar tutarlı oluyor.
4. Gelişmiş İstem Dizaynı
Karmaşık görevler için tek satırlık istemler yetersiz kalabilir. Bu noktada, çok adımlı açıklamalar, görev tanımları ve örnek girdilerle modelden alınan çıktı kalitesi ciddi oranda artıyor.
Kimler için önemli?
Bu teknikler; gazeteciler, yazılımcılar, içerik üreticileri ve her gün yapay zekâyla çalışan profesyoneller için ciddi bir fark yaratabilir.
