Prompt Mühendisliği kavramı Türkiye’de henüz net olarak isimlendirilmemiş olsa bile, sufle mühendisliği, girdi mühendisliği veya komut mühendisliği gibi isimlerle tabir edilmektedir. Prompt Mühendisliği’nin temel amacı, son 2 yıldır hayatımızda oldukça sık kullanmaya başladığımız yapay zeka tool’larından daha verimli cevaplar alabilmeyi sağlayan komut dork’larını daha doğru ve mantıksal düzene uygun yazmayı hedeflemektedir.
Bunu şöyle örneklendirebiliriz. Herhangi bir arkadaşınıza bir konu ile ilgili bir şeyler anlatıp karşılığında bir yorum bekliyorsunuz. Burada konuyu ne kadar kapsamlı ve detaylı anlatırsanız ona göre detaylı cevap alabilirsiniz. Çok yüzeysel anlattığınız bir konuda arkadaşınız size doğru bir yorum veya yönlendirme yapamayacaktır. Aynı şekilde, herhangi bir yapay zeka aracından bir konu ile ilgili destek almak istediğinizde, konunun çerçevesini ve kapsamını anahtar kelimelerle anlatmak, gelecek cevabın doğruluk ihtimalini o kadar artırmaktadır.
ChatGPT örneği üzerinden gidecek olursak, “yazdığım kodda hata alıyorum” dediğinizde alacağınız cevap ile, “Python’da oluşturduğum bir web crawler aracında şu şekilde yazdığım methodda bu yanıtı beklerken şöyle bir dönüş alıyorum, hata nerededir?” dediğinizde nokta atışı cevap alma ihtimalimizi daha fazla artırmaktadır.
Prompt Kelime Anlamı Olarak Ne Demek?
Prompt kelimesi AI ve NLP alanlarında kullanılan bir terimdir. Bilgisayar biliminde “prompt” istemde bulunmak anlamına gelir.
1. AI ve NLP Bağlamında: Bir dil algoritmasına ya da modeline verilen spesifik komutları ifade eder.
2. Programlama Bağlamında: Kullanıcıya bir bilgisayar programı ya da sistem tarafından bir giriş veya talep yapılan noktayı ifade eder.
3. İstek veya Hızlı Yardım Bağlamında: Yazılım ya da bilgisayar kullanıcılarına verilen hızlı yardım ve istekler için kullanılır.
Prompt Mühendisliği Alanında Ne İş Yapılır?
Prompt Mühendisliği yapacak kişiden, temelde AI (Yapay Zeka) ve NLP (Doğal Dil İşleme) modellerini biliyor olmasını bekleyerek şunlar bilinmelidir:
Yapay Zeka ve Dil Modelleri Bilgisi: Yapay zeka nedir? Hangi alanlarda kullanılabilir gibi soruların yanıtlarının biliniyor olması gerekmektedir. Yapay Zeka alanından verim alabilmenin en temel konusu, amacın ve yöntemlerin biliniyor olmasıdır.
Yazılım Bilgisi: Temelde dillerin nasıl çalıştığı, hangi ortamlarda derlendiği gibi bilgilerin biliniyor olması, alınan cevaplarda doğruluğun artması konusunda yardımcı olmaktadır.
NLP Bilgisi: Prompt mühendisi, dilin yapısını ve dil işleme tekniklerini bilmelidir. NLP konseptleri, tokenizasyon, kelime gömme (word embeddings) ve metin temsili gibi konulara hakim olmalıdır.
Veri Bilimi Yetenekleri: Yapay zeka modellerini eğitmek ve optimize etmek için, kişinin veri bilimi alanında deneyimli olması gereklidir. Veri analizi, veri ön işleme ve model performansı değerlendirme gibi konularda uzmanlık sahibi olmalıdır.
İletişim Becerileri: Prompt mühendisleri, geliştirdikleri prompt’ları ve elde ettikleri sonuçları ekibine ve paydaşlarına etkili bir şekilde aktarabilmelidir.
Problemleri Anlama ve Çözme Yeteneği: Prompt mühendisi, karşılaşılan problemleri tanıyabilme ve bu problemleri etkili bir şekilde çözebilme yeteneğine sahip olmalıdır.
Sürekli Öğrenmeye Açıklık: Yapay zeka ve teknoloji hızla değiştiği için, prompt mühendisi sürekli öğrenmeye ve alanındaki güncel gelişmeleri takip etmeye açık olmalıdır.
Güvenlik ve Etik Bilinci: Yapay zeka ve modellerinin kullanımı sırasında güvenilirlik ve etik konularına duyarlılık büyük önem taşır. Prompt mühendisi, kullandığı modellerin güvenli ve etik standartlara uygun olmasını sağlamalıdır.
Prompt Mühendisliği, Hangi Alanlarda Kullanılır?
- Metin Sınıflandırma: Prompt mühendisliği, metin tabanlı sınıflandırma görevlerinde etkili bir şekilde kullanılabilir.
- Duygu Analizi: Belirli duygu türlerini daha iyi tanımlamak ve duygu analizi modellerini geliştirmek için prompt mühendisliği kullanılabilir.
- Metin Özetleme: Metin özetleme görevlerinde, prompt mühendisliği kullanılarak modellerin kısa ve öz özetler üretmesi sağlanabilir.
- Dil Çevirisi: Çok dilli modellerde, özellikle dil çevirisi görevlerinde daha etkili sonuçlar elde etmek için prompt mühendisliği kullanılabilir.
- Soru Cevaplama: Kullanıcı sorularına doğru ve anlamlı cevaplar üretebilen modellerin geliştirilmesi için prompt mühendisliği kullanılabilir.
- Görüntü İşleme ve Dil Entegrasyonu: Görüntü işleme ve dil modellerinin entegre edildiği uygulamalarda, görüntüye ilişkin sorulara daha iyi yanıtlar üretmek için kullanılabilir.
- Çoklu Dil Desteği: Birden fazla dilde etkili bir şekilde çalışabilen modellerin geliştirilmesi amacıyla prompt mühendisliği kullanılabilir.
- Konuşma Tanıma ve Sentezleme: Sesli komutları anlayabilme ve doğal bir dilde konuşma sentezleme görevlerinde prompt mühendisliği kullanılabilir.
- Eğitim ve Öğrenme: Eğitim materyallerini analiz etme, öğrencilere geri bildirim sağlama ve öğrenci sınav performansını değerlendirme gibi uygulamalarda prompt mühendisliği kullanılabilir.
Güvenlik ve Etik Meseleler
Prompt mühendisliğiyle birlikte, bu teknolojinin kötüye kullanılma riski de göz önünde bulundurulmalıdır. Özellikle bilgi istemi enjeksiyonu gibi kötü niyetli kullanımlar, yapay zeka sistemlerinin yanlış yönlendirilmesine neden olabilir. Bu nedenle, güvenlik önlemlerinin ve etik kuralların uygulanması büyük önem taşır. Bu önlemler arasında veri gizliliği, önyargı ve adillik, hesap verebilirlik, güvenlik testleri, eğitim ve farkındalık, topluluk katılımı ve inceleme, hukuki ve düzenleyici uyumluluk, ahlaki değerlerin dikkate alınması gibi unsurlar bulunmaktadır.
Prompt Mühendisliği ve Geleceği Konusunda Yorumlar:
Prompt Mühendisliği bir meslek değildir. Prompt Mühendisliği bir yetenektir. ChatGPT gibi Üretken Modeller için etkili prompt’lar yazma yeteneğidir ve potansiyel olarak birçok meslekte faydalı olabilir.
Milyonlarca profesyonelin günlük işlerinde Word ve Excel kullandığı gibi, insanlar görevlerini yerine getirmek için Üretken Modeller için prompt’lar yazmak zorunda kalacaklar. Ancak bu, çoğunlukla iyi prompt’lar yazmak için zamanlarının büyük bir kısmını harcayacak uzmanlar kategorisi olacağı anlamına gelmez. Microsoft Office örneğini beğenmezseniz, ChatGPT’nin sadece bir araç olduğunu, Figma, Jira ve Git gibi araçlar gibi olduğunu da söyleyebiliriz.
Ancak, büyük Dil Modelleri (LLM’ler) gibi ChatGPT’nin etkin kullanımının Alan Bilgisi gerektirdiğini anlamanın daha da önemli olduğunu düşünüyorum. Bir profesyonelin, iyi sorular yazabilmek için alanında önceki deneyime sahip olması gerekir ve ayrıca model tarafından üretilen yanıtların gerçekten mantıklı olup olmadığını doğrulayabilmelidir.
Bir kişinin, gerçekten etkili bir prompt yazabilmesi için önceden Alan Bilgisine sahip olması gerekir. Dolayısıyla, örneğin, ChatGPT’den turistik bir destinasyona harika bir seyahat planı oluşturmasını istemek istiyorsanız, prompt’unuza aradığınız önemli unsurları eklemeniz gerekir. Harika bir seyahat planının oluşturulmasında kullanılan bileşenlerin belirlenemiyorsanız, prompt’unuzu optimize edemezsiniz.
Bunun yanı sıra, model tarafından üretilen yanıtın doğru ve eksiksiz olup olmadığını anlamak için Alan Bilgisi gereklidir. Bilinen bir gerçektir ki, LLM’ler yanıt üretebilir, mantıklı görünen ancak aslında yanlış olan cevaplar üretebilir. Çok sık olarak bu modeller tarafından üretilen sonuçlar eksik olabilir, önemli bilgileri içermeyebilir. Yalnızca alanında deneyimli bir kişi, model tarafından üretilen metnin yanlış veya eksik olup olmadığını belirleyebilir.
Bu nedenle, genel bir Prompt Mühendisi diye bir şey olmayacak. Birçok meslekte, insanlar iyi prompt’lar yazmayı öğrenmek zorunda kalacaklar. En iyi prompt yazıcıları haline gelecek profesyoneller, Üretken Modelleri kullanma yeteneklerini önceki Alan Bilgileri ile birleştireceklerdir.
