Yapay zeka teknolojilerindeki hızlı ilerlemeler, son yıllarda büyük ilgi uyandırmaktadır. Bu alandaki en önemli gelişmelerden biri de prompt tekniklerinin ortaya çıkışıdır. Prompt teknikler, yapay zeka modellerinin performansını ve kullanıcı etkileşimini önemli ölçüde iyileştirmiştir.

Prompt, bir yapay zeka modeline verilen yön verici bir komut veya istem olarak tanımlanabilir. Bu teknik, modelin çıktısını yönlendirmek, odaklamak ve optimize etmek için kullanılır. Prompt teknikleri sayesinde, modeller daha açıklayıcı, etkin ve kullanıcı dostu sonuçlar üretebilmektedir.

1.1. Prompt Nedir?

Prompt, bir Üreten Yapay Zeka modelini yönlendirmek için kullanılan bir girdidir. Promptlar metin, görüntü, ses veya diğer medya türlerinden oluşabilir. Promptlar genellikle prompt şablonu kullanılarak oluşturulur. Prompt şablonu, değişkenlerin belirli içerikle değiştirilmesiyle bir prompt örneği oluşturan bir işlevdir.

Prompt Şablonu

Prompt şablonu, aşağıdaki gibi değişkenlerden oluşan bir işlevdir:

def prompt_template(directive, examples, output_formatting, style_instructions, role, additional_info):
    return f"Directive: {directive}
Examples: {examples}
Output Formatting: {output_formatting} 
Style Instructions: {style_instructions}
Role: {role}
Additional Information: {additional_info}"

1.2. Terminoloji

Prompt alanındaki terminoloji henüz tam olarak standartlaşmamıştır. Aşağıda prompt bileşenleri ve prompt terimleri açıklanmaktadır.

1.2.1. Promptun Bileşenleri

• Direktif: Modele verilen talimatlar veya görev.
• Örnekler: Rehber olarak sağlanan giriş veya çıkış örnekleri.
• Çıkış Biçimlendirmesi: Modelin çıktısının nasıl yapılandırılması gerektiği.
• Stil Talimatları: Çıktının tonu, stili veya kişiliği için kılavuzlar.
• Rol: Modelin benimsemesi gereken bakış açısı veya kimlik.
• Ek Bilgiler: Modele sağlanan ek bağlam.

1.2.2. Prompt Terimleri

• Prompting: Bir Üreten Yapay Zeka modeline prompt sağlama eylemi.
• Prompt Zinciri: Birden fazla promptun sıralı olarak birleştirilmesi.
• Prompt Tekniği: Etkili promptlar oluşturmak için belirli bir yöntem veya algoritma.
• Prompt Mühendisliği: Promptları tasarlama ve üzerinde değişiklik yapma süreci.
• Prompt Mühendisliği Tekniği: Promptları sistematik olarak iyileştirmek için bir yöntem.
• Örnek: Promptlarda rehberlik için kullanılan giriş veya çıkış örnekleri.

1.3. Promptların Kısa Tarihi

Promptlar, Üreten Yapay Zeka sistemlerinin kullanımı ve geliştirilmesi sürecinde giderek daha önemli hale gelmiştir. İlk olarak 2010’larda ortaya çıkan promptlar, günümüzde çok çeşitli uygulamalarda kullanılan güçlü bir araç haline gelmiştir. Prompt mühendisliği, sistemlerin performansını ve kullanım deneyimini geliştirmek için sürekli araştırılmaktadır.

Promt Teknikleri ve Örnekleri

2. Promptların Meta-Analizi

2.1. Sistematik İnceleme Süreci

Bu çalışmada, prompt tekniklerinin kapsamlı bir incelemesi ve sınıflandırması sunulmuştur. Prompt tekniklerini sistematik olarak araştırmak ve analiz etmek için aşağıdaki süreç izlenmiştir:

2.1.1. Süreç

1. Prompt teknikleri hakkındaki akademik makaleler, teknoloji blogları ve diğer kaynaklar kapsamlı bir şekilde taranmıştır.
2. Teknikler, bileşenleri, kullanımları ve sonuçları dikkatlice incelenmiştir.
3. Teknikler, ortak özelliklerine göre sınıflandırılmıştır.
4. Her sınıf için ayrıntılı bir açıklama ve örnek uygulamalar sunulmuştur.
5. Prompt tekniklerinin kullanımı ve performansı, standart test setleri üzerinde analiz edilmiştir.
6. Prompt mühendisliği teknikleri ve araçları incelenmiştir.
7. Prompt sorunları ve çözüm yaklaşımları değerlendirilmiştir.

2.2. Metin Tabanlı Teknikler

Prompt teknikleri arasında en yaygın olanlar metin tabanlı tekniklerdir. Bu bölümde, metin tabanlı prompt tekniklerinin kapsamlı bir sınıflandırması ve açıklaması sunulmaktadır.

2.2.1. Bağlam İçi Öğrenme (ICL)

Bağlam İçi Öğrenme (ICL), Üreten Yapay Zeka modellerine az sayıda örnek sağlayarak, onları belirli bir görev veya dağıtım üzerinde eğitmeye odaklanır. ICL’nin alt kategorileri aşağıdaki gibidir:

Sıfır-Atış Prompting

Sıfır-Atış Prompting, modelin önceden eğitilmemiş görevleri çözebilmesini sağlar. Örnek olarak, “Aşağıdaki cümleyi Almancaya çevir: ‘The cat sat on the mat.'”

Sıfır-Atış Öğrenmesi (FSL)

Sıfır-Atış Öğrenmesi (FSL), modelin az sayıda örnek kullanarak yeni görevleri hızlı bir şekilde öğrenmesini sağlar. Örnek olarak, bir modelin 3-5 örnek kullanarak el yazısı tanıma görevinde etkili bir şekilde performans göstermesi.

2.2.1.1. Sıfır-Atış Prompting Tasarım Kararları

Sıfır-Atış Prompting’in etkinliğini etkileyen faktörler aşağıdaki gibidir:

Örnek Miktarı

Prompt içindeki örnek sayısının, modelin performansı üzerinde önemli bir etkisi vardır.

Örnek Sıralaması

Örnek örneklerin sırası, modelin öğrenme etkisini değiştirebilir.

Örnek Etiket Dağılımı

Örneklerin etiket dağılımı, modelin öğrenme performansını etkiler.

Örnek Etiket Kalitesi

Örneklerin etiket kalitesi, modelin öğrenme performansını etkiler.

Örnek Biçimi

Örneklerin biçimi (metin, görüntü, vb.), modelin öğrenme performansını etkiler.

Örnek Benzerliği

Örneklerin birbiriyle olan benzerliği, modelin öğrenme performansını etkiler.

2.2.1.2. Sıfır-Atış Prompting Teknikleri

Sıfır-Atış Prompting’in çeşitli teknikleri mevcuttur:

K-En Yakın Komşu (KNN)

K-En Yakın Komşu tekniği, prompt içindeki örnekleri kullanarak, yeni bir girdi için en benzer çıktıyı tahmin eder.

Oy-K

Oy-K tekniği, prompt içindeki örneklerin çoğunluğuna dayalı olarak, yeni bir girdi için çıktıyı tahmin eder.

Kendinden Üretilen Bağlam İçi Öğrenme (SG-ICL)

Kendinden Üretilen Bağlam İçi Öğrenme, modelin kendi öğrenmesini temel alarak, yeni bir prompt oluşturmasını sağlar.

Prompt Madenciliği

Prompt Madenciliği, mevcut promptlardan yeni ve etkili promptlar oluşturmayı hedefler.

Daha Karmaşık Teknikler

Sıfır-Atış Prompting için daha karmaşık teknikler de mevcuttur, ancak bunlar daha az yaygındır.

2.2.2. Sıfır-Atış

Sıfır-Atış Prompting, modelin önceden eğitilmemiş görevleri çözebilmesini sağlar. Aşağıdaki alt kategoriler Sıfır-Atış Prompting’in çeşitli türlerini içermektedir:

Rol Prompting

Rol Prompting, modelin belirli bir rol veya kimlik benimsemesini sağlar.

Stil Prompting

Stil Prompting, modelin belirli bir yazım tarzı veya üslup kullanmasını sağlar.

Duygu Prompting

Duygu Prompting, modelin belirli bir duygu ifade etmesini sağlar.

Sistem 2 Dikkat (S2A)

Sistem 2 Dikkat, modelin derin düşünme ve muhakeme gerektiren görevlerde daha iyi performans göstermesini sağlar.

2.2.3. Düşünce Oluşturma

Düşünce Oluşturma, modelin çözüm sürecini adım adım açıklamasını sağlayan bir prompt tekniğidir. Bu teknik, modelin akıl yürütmesini açıklama ve gerekçelendirme yeteneğini geliştirir.

2.2.4. Ayrıştırma

Ayrıştırma tekniği, bir problemi daha küçük alt problemlere bölerek çözmek için kullanılır. Bu, modelin karmaşık görevleri daha yönetilebilir adımlara ayırmasına olanak tanır.

2.2.5. Birleştirme

Birleştirme tekniği, modelin çıktılarını veya alt çözümlerini birleştirerek nihai çözümü oluşturmasını sağlar. Bu, karmaşık görevlerin parçalara ayrılıp daha sonra bir araya getirilmesine olanak tanır.

2.2.6. Öz-Eleştiri

Öz-Eleştiri tekniği, modelin kendi çıktısını değerlendirmesini ve iyileştirmesini sağlar. Bu, modelin sonuçlarını eleştirel bir şekilde gözden geçirmesine ve kendini geliştirmesine olanak tanır.

2.3. Prompt Tekniği Kullanımı

Prompt tekniklerinin kullanım alanları çok çeşitlidir. Aşağıda prompt tekniklerinin bazı kullanım örnekleri verilmiştir:

2.3.1. Standart Testler

Prompt tekniklerinin performansı, çeşitli standart test setleri üzerinde değerlendirilmiştir. Bu testler, prompt tekniklerinin karşılaştırılması, iyileştirilmesi ve standardizasyonu için kullanılır.

2.4. Prompt Mühendisliği

Prompt Mühendisliği, prompt’ları sistematik bir şekilde tasarlama, iyileştirme ve optimize etme sürecidir. Bu süreç, prompt’ların etkinliğini ve verimliliğini artırmayı hedefler.

2.5. Cevap Mühendisliği

Cevap Mühendisliği, modelin çıktısını yönlendirmek için kullanılan bir dizi teknik ve stratejidir. Bu, prompt’un çıktısının biçimi, kapsamı ve niteliğini kontrol etmeyi içerir.

2.5.1. Cevap Şekli

Cevap Şekli, modelin çıktısının biçimsel yapısını (metin, tablo, liste vb.) kontrol etmeyi içerir.

2.5.2. Cevap Alanı

Cevap Alanı, modelin çıktısının kapsamını ve genişliğini kontrol etmeyi içerir.

2.5.3. Cevap Çıkarıcı

Cevap Çıkarıcı, modelin çıktısının niteliğini ve doğruluğunu kontrol etmeyi içerir.

Bu bölüm, prompt tekniklerinin sistematik bir incelemesini ve sınıflandırmasını sunmaktadır. Metin tabanlı prompt tekniklerinin yanı sıra, prompt mühendisliği ve cevap mühendisliği konuları da ele alınmıştır. Sonraki bölümler, prompt tekniklerinin İngilizce dışındaki dillerde ve çoklu modallerdeki uygulamalarını inceleyecektir.

3. İngilizce Dışı ve Çok Modlu Promptlar

3.1. İngilizce Dışı Promptlar

Şimdiye kadar tartışılan prompt teknikleri çoğunlukla İngilizce dilinde geliştirilmiştir. Ancak, promptların diğer dillerde de kullanılabileceği ve önemli olduğu görülmektedir.

3.1.1. Çok Dilli Promptlar

Çok dilli promptlar, bir modelin birden fazla dilde etkili bir şekilde çalışmasını sağlar. Bu, prompt şablonlarının ve örneklerinin birden fazla dilde sunulmasını gerektirir.

3.1.2. Dil Odaklı Promptlar

Dil odaklı promptlar, belirli bir dilin özelliklerine ve yapılarına odaklanır. Örneğin, Çince promptlar, Çince cümle yapısını ve karakter özelliklerini yansıtabilir.

3.1.3. Kültürel Promptlar

Kültürel promptlar, belirli bir kültürel bağlam veya perspektif yansıtır. Örneğin, Japon kültürüne özgü promptlar, Japon geleneklerini ve değerlerini içerebilir.

3.2. Çok Modlu Promptlar

Promptlar sadece metin tabanlı değildir, aynı zamanda görüntü, ses, video ve diğer çoklu modlarda da kullanılabilir.

3.2.1. Görüntü Tabanlı Promptlar

Görüntü tabanlı promptlar, modelleri görüntülerle yönlendirmek için kullanılır. Örneğin, bir görsel için açıklama oluşturma veya görsel-metin eşleştirme gibi görevler.

3.2.2. Ses Tabanlı Promptlar

Ses tabanlı promptlar, modelleri ses/konuşma ile yönlendirmek için kullanılır. Örneğin, konuşma metni oluşturma veya konuşmacı tanıma gibi görevler.

3.2.3. Video Tabanlı Promptlar

Video tabanlı promptlar, modelleri videolarla yönlendirmek için kullanılır. Örneğin, video özetleme veya video açıklama oluşturma gibi görevler.

3.2.4. Multimodal Promptlar

Multimodal promptlar, metin, görüntü, ses, video ve diğer modallerin birleşiminden oluşur. Bu, modellerin çoklu veri kaynaklarını kullanarak daha zengin ve bağlamsal çıktılar üretmesini sağlar.

3.3. Çok Modlu Prompt Teknikleri

Çok modlu promptlar için de çeşitli teknikler geliştirilmiştir:

3.3.1. Görüntü-Metin Eşleştirme

Görüntü-Metin Eşleştirme, görüntüler ve metinler arasındaki ilişkileri öğrenmek için kullanılan bir tekniktir.

3.3.2. Görüntü Açıklama Oluşturma

Görüntü Açıklama Oluşturma, bir görüntü için otomatik olarak metin açıklaması oluşturan bir tekniktir.

3.3.3. Görüntüden Soru Cevaplama

Görüntüden Soru Cevaplama, bir görüntüye dayalı olarak soruları yanıtlayan bir tekniktir.

3.3.4. Çoklu Modlu Diyalog

Çoklu Modlu Diyalog, metin, görüntü, ses ve diğer modalleri kullanan diyalog sistemleri için bir tekniktir.

3.4. Çok Modlu Prompt Kullanımı

Çok modlu promptlar, çeşitli alanlarda kullanılmaktadır:

3.4.1. Görsel Anlatım

Görsel anlatım, görüntü ve metni birleştiren uygulamalarda (ör. görüntü açıklama oluşturma) kullanılır.

3.4.2. İnteraktif Asistanlar

İnteraktif asistanlar, metin, görüntü, ses ve diğer modalleri kullanarak kullanıcılarla etkileşime girer.

3.4.3. Çoklu Modlu Eğitim

Çoklu modlu eğitim, öğrenme deneyimlerini zenginleştirmek için farklı modaliteleri birleştirir.

Bu bölüm, İngilizce dışı ve çok modlu promptlara odaklanmıştır. İngilizce dışı promptların çok dilli, dil odaklı ve kültürel türleri ele alınmıştır. Ayrıca, görüntü, ses, video ve multimodal promptlar ile ilgili teknikler ve kullanım alanları incelenmiştir. Sonraki bölüm, promptların ajanlar ve değerlendirme konularındaki uzantılarını ele alacaktır.

4. Promptların Uzantıları

4.1. Prompt Tabanlı Ajanlar

Promptlar, yapay zeka ajanlarının geliştirilmesinde de önemli bir rol oynamaktadır. Prompt tabanlı ajanlar, kullanıcılarla daha doğal ve akıcı etkileşim kurmak için prompt tekniklerini kullanır.

4.1.1. Rol Tabanlı Ajanlar

Rol tabanlı ajanlar, kullanıcılarla etkileşirken belirli bir rol veya kimlik benimserler. Prompt tekniklerini kullanarak, ajanlar kişiliklerini, uzmanlıklarını ve hitap tarzlarını geliştirebilir.

4.1.2. Bağlam Tabanlı Ajanlar

Bağlam tabanlı ajanlar, kullanıcının bağlamını ve ihtiyaçlarını anlayarak daha kişiselleştirilmiş yanıtlar verir. Prompt tekniklerini kullanarak, ajanlar kullanıcının durumuna uygun yanıtlar üretebilir.

4.1.3. Öz-İyileştiren Ajanlar

Öz-iyileştiren ajanlar, prompt tekniklerini kullanarak kendi performanslarını değerlendirir ve sürekli olarak geliştirir. Bu, ajanların kullanıcı geribildirimleri doğrultusunda kendilerini iyileştirmelerine olanak tanır.

4.2. Prompt Değerlendirme

Prompt tekniklerinin etkinliğini değerlendirmek için çeşitli yaklaşımlar geliştirilmiştir.

4.2.1. Prompt Uygunluğu

Prompt uygunluğu, bir prompt tekniğinin belirli bir görevi çözmek için ne kadar uygun olduğunu değerlendirir.

4.2.2. Prompt Etkinliği

Prompt etkinliği, bir prompt tekniğinin bir görevi ne kadar iyi gerçekleştirdiğini ölçer.

4.2.3. Prompt Güvenilirliği

Prompt güvenilirliği, bir prompt tekniğinin tutarlı ve güvenilir sonuçlar üretip üretmediğini değerlendirir.

4.2.4. Prompt Kullanılabilirliği

Prompt kullanılabilirliği, bir prompt tekniğinin kullanıcılar tarafından ne kadar kolay anlaşılıp uygulanabildiğini ölçer.

4.2.5. Prompt Ölçütleri

Prompt ölçütleri, prompt tekniklerini değerlendirmeye yönelik standartlaştırılmış ölçütler geliştirir.

4.3. Prompt Etik ve Güvenlik

Prompt tekniklerinin kullanımında etik ve güvenlik konuları da önemlidir.

4.3.1. Promptların Etik Kullanımı

Promptların etik kullanımı, modellerin adil, güvenilir ve şeffaf bir şekilde çalışmasını sağlar.

4.3.2. Promptların Güvenlik Etkileri

Promptların güvenlik etkileri, model manipülasyonu, içerik üretimi ve diğer potansiyel tehditler üzerinde odaklanır.

4.3.3. Prompt Yönetişimi

Prompt yönetişimi, prompt teknolojilerinin etik ve güvenli kullanımını sağlamak için politikalar ve standartlar geliştirir.

Bu bölüm, promptların yapay zeka ajanları, prompt değerlendirme teknikleri ve prompt etik/güvenlik konularındaki uzantılarını incelemiştir. Prompt tabanlı ajanlar, kullanıcılarla daha doğal etkileşimler kurabilir. Prompt değerlendirme, tekniklerinin etkinliğini ölçmek için çeşitli ölçütler sunar. Prompt etik ve güvenlik ise, bu teknolojilerin sorumlu bir şekilde kullanılması için önemlidir. Bu kapsamlı inceleme, promptların gelecekteki çeşitli uygulamalarına ışık tutmaktadır.

5. Sonuç ve Gelecek Yönler

5.1. Prompt Tekniklerinin Değerlendirmesi

Prompt tekniklerinin gelişimi, yapay zeka alanında önemli bir dönüm noktası olmuştur. Bu teknikler, modellerin performansını ve etkileşimini önemli ölçüde iyileştirmiştir. Bununla birlikte, prompt tekniklerinin daha da geliştirilmesi ve yaygınlaştırılması gerekmektedir.

5.2. Prompt Tekniklerinin Gelecekteki Yönelimleri

Prompt teknikleri, yapay zeka alanındaki gelişmelere paralel olarak sürekli ilerlemektedir. Aşağıda prompt tekniklerinin gelecekteki olası yönelimleri yer almaktadır:

5.2.1. Çok Modlu Prompt Uygulamaları

Prompt teknikleri, metin, görüntü, ses, video ve diğer çoklu modalleri daha etkin bir şekilde entegre edecektir. Bu, daha zengin ve bağlamsal etkileşimler sağlayacaktır.

5.2.2. Dil/Kültür Çeşitliliği

Prompt tekniklerinin farklı diller ve kültürler için uyarlanması, daha kapsayıcı ve erişilebilir yapay zeka çözümleri geliştirilmesine olanak tanıyacaktır.

5.2.3. Öz-Uyarlama ve İyileştirme

Prompt tabanlı ajanlar, kendi performanslarını sürekli değerlendirir ve güncelleyebilir. Bu, kullanıcı ihtiyaçlarına daha duyarlı ve yenilikçi çözümler sunacaktır.

5.2.4. Etik ve Güvenlik Odağı

Prompt teknolojilerinin etik ve güvenlik boyutları daha fazla önem kazanacak. Prompt yönetişimi, bu alandaki politik ve düzenleyici gelişmeleri şekillendirecektir.

5.2.5. Prompt Mühendisliğinin Profesyonelleşmesi

Prompt mühendisliği, yapay zeka uzmanları arasında giderek daha profesyonel bir disiplin haline gelecektir. Bu, prompt tekniklerinin daha sistematik ve verimli kullanımını sağlayacaktır.

5.3. Sonuç

Prompt tekniklerinin gelişimi, yapay zeka alanında önemli bir dönüm noktası olmuştur. Bu teknikler, modellerin performansını ve etkileşimini iyileştirmiştir. Gelecekte, prompt teknolojilerinin daha da gelişmesi ve çeşitli alanlarda yaygınlaşması beklenmektedir. Prompt tekniklerinin etik ve güvenli kullanımı da kritik önem taşımaktadır.

Sonuç olarak, prompt teknikleri, yapay zekanın giderek daha güçlü ve kullanışlı hale gelmesinde önemli bir rol oynamaktadır. Bu tekniklerin gelecekteki gelişimi, daha insancıl ve faydalı yapay zeka uygulamalarının ortaya çıkmasına katkı sağlayacaktır.