Promt: Yapay Zekanın Dilinden Anlamak

Yapay zeka (YZ) ve doğal dil işleme (NLP) teknolojilerinin hızla geliştiği günümüzde, etkili ve doğru prompt yazma becerisinin önemi git gide artıyor. Yakın gelecekte dil modelleri ve diğer uygulamaların birlikte kullanımıyla uzun zaman alabilecek işleri tek başına hazırlayabilmenin ötesine geçeceğiz, bu karma kullanım işimizde YZ’yı farklı bir boyuta taşıyacak. Belki de bizler, yalnızca düşleyenler ve anlatmak istediği düşlerini seçenler olacağız ve geri kalan her şeyi YZ asistanlarımızla çözeceğiz. Elbette bunu zaman gösterecek. Bugüne bakınca, bir veya birkaç YZ modelini yönetmek üzere daha etkili prompt kullanımı geliştirmek çağın gözde ve gerekli becerileri arasında… Bu beceriyi sizler için derledik.

Bir YZ modeline etkili bir şekilde prompt yazdırmak, yapacağınız işte kullanmak üzere istediğiniz yanıtları almanızda çok önemli bir rol oynar. Doğal dil işleme modellerinin bazılarının girdi olarak çalışmasında yöneltilen yazılara “prompt” ve bu yazıları seçerek, görev verme işi üstlenen uzmanlara da “prompt mühendisi” denir.

Çeşitli YZ modelleriyle (örneğin ChatGPT, DALL-E, vb.) etkili şekilde iletişim kurmanızı sağlayacak teknikleri kavramalısınız. Uzmanlara göre prompt yazmanın bilinen optimal yolu olmadığı ve suboptimal bir sürü çözüm alternatifi olduğu belirtiliyor. Bu nedenle prompt yazımı için biraz pratik kazanmak önemli. Farklı promptlar deneyerek bunları birleştirmek önerilen yöntemlerin başında geliyor.

Üretken yapay zeka (Generative AI) alanındaki son gelişmeler bir hayli şaşırtıcıydı ve dünya çapında ilgi uyandırdı. Ancak şu an için, GPT ve Codex gibi büyük dil modellerinden herhangi birine basit bir prompt girerek her zaman tutarlı sonuçlar almak ya da etkili şekilde faydalanmak mümkün olmayabiliyor.

Büyük dil modelleri, metin, ses ve video modalitelerindeki yapıda yer alan kompleks bilgileri yorumlama kapasitesine sahiptir. Bunları net, basit, tutarlı özetlere çevirerek harika asistanlara dönüşebilirler. Karmaşık bir konu hakkında detaylı ve akademik bilgiler de isteyebilirsiniz, “10 yaşında çocuğa anlatır gibi” basitleştirilmiş bir anlatım da isteyebilirsiniz. YZ’nin potansiyelinden mümkün mertebe yararlanmak üzere promptları doğru kullanma becerisi edinmek gerekiyor. Bunun da yolu, YZ modelinin “dilinden anlamak”tan geçiyor.

Karşınızda bir yazılım programı olduğunu unutmayın, soracağınız sorular net, kesin, ucu açık olmayan ve belirsizliklerden uzak sorular olmalı. Yönlendirmenin devamlılığını bir bağlamla temellendirin. YZ modelinin, ne hakkında konuştuğunuzu daha iyi kavraması için yeterli bağlam sunmalısınız ve bunun için gereken bilgileri vermelisiniz. Bu bilgileri verirken detayların netliği, daha “özelleştirilmiş” bir yönlendirme sağlar. Bu nedenle istediğiniz yanıtın türüne göre, daha fazla detay belirtmeniz, konuyu istediğiniz çizgide yönetmenizi ve yönlendirmenizi sağlar.

YZ aklınızdaki her detaylı şeyi bir kerede vermek zorunda değil. Bir yolu adımlar gibi, düşünce sürecindeki her adımı tane tane geliştirmek de bazı durumlarda işe yarabilir. Açıklamaları her prompt’ta öncekine eklemek bazı durumlarda daha mantıklı ve yararlı ilerleme getirebilir. İnsani muhakemeyi taklit eden YZ, saçma sonuçlara yol açan desteksiz mantıksal sıçramalara eğilimli olabilir. Detayları tanımlarken, konu eğer karmaşıksa, örnekler vererek her önceki adıma bağlayarak yönlendirebilirsiniz.

“Python’da nasıl bir döngü yazılır? ya da Python’da bir ‘for’ döngüsü örneği vermeni rica ediyorum.” Hatta  “…… işlemini gerçekleştirebilmemi sağlayacak kodu yazar mısın lütfen” gibi teknik destekler sağlayabilirsiniz. Bazen önce sorunu tarif edip, sorunun ne üzerine olduğunu da ikinci kısımda tarif edebilirsiniz: “Python’da bir döngü yazmakla ilgili bir sorum var, bilgi verir misin lütfen, sorum şu: ……”

Eğer açık uçlu sorular soracaksanız, kullanabileceğiniz basit ve net kalıplar belirleyip sormalısınız. “Yunan adaları hakkında bilgi verir misin lütfen.” cümlesinin devamında “Bu adalardan özellikle en çok bilinen ilk beş adayı yazarak, bu adalardaki yerel yaşamın kolaylığını diğerlerine kıyasla anlatır mısın?” gibi konuyu yavaş yavaş açmak ve geliştirerek sürdürmek de bir yöntem. Bu yöntem, özellikle insani muhakeme gerektiren durumlarda faydalıdır.

Detaylı bir prompt, daha özelleştirilmiş bir sonuca ulaştırır. “Sinemada Fransız yeni dalga akımı özelinde Agnes Varda Sineması’nı anlatmanı rica ediyorum.” gibi cümle kalıplarını konuya göre yazabilirsiniz. “Varda sinemasının, özellikle kadın hikayesinin ön planda olduğu örneklerinde, Varda Sineması’nda kadın anlatımı üzerine bilgi alabilir miyim, lütfen” gibi yönlendirici ve geliştirilmiş promptlar kullanabilirsiniz.

Bir hikaye geliştirirken bu hikayenin türü, nasıl bir atmosferde kurulacağı, nasıl karakterlerle gelişeceği veya içerdiği ortama ilişkin diğer detayları prompt’lara ekleyebilirsiniz. “Türkiye’de geçen bir skeç yazar mısın” yerine “Türkiye’de geçen ve konuyu Sunay Akın anlatıyormuş gibi bir dilde, alt tabaka bir ailede kadına şiddetin yaşandığı aile dramı temelinde bir skeç yazar mısın, karakterlerden biri uzaylı olsun diğerleri sonunda Japonya’ya taşınsın, lütfen” gibi örnekler bu anlamda işinize daha çok yarayabilir.

Dil modelleri için prompt yazma (örneğin, ChatGPT) görsel modeller için prompt yazma (örneğin, DALL-E) ve diğer AI modelleri ve spesifik ihtiyaçlar için prompt yazma birbirinden farklı olabilir. Bir görsel oluşturma programında tasarım elde etmek istiyorsunuz, ancak nasıl tarif edeceğinizi bilemiyorsunuz. Farklı YZ modelleri ve uygulamaları arasında karma bir işbirliği ile harikalar yaratabilirsiniz. Bir görsel programında yabancı dilde prompt sağlamak için öncelikle bir dil modelini açarak oradan istediğiniz konuda bir prompt yazmak için yardım alarak, esas programa dönüp tasarıma başlayabilirsiniz. Dolayısıyla, YZ araçları arasında bir prompt köprüsü kurarsınız.

Betimlemeyi detaylandırarak daha özelleştirilmiş bir prompt sağlayabilirsiniz: “…. programı için İngilizce bir görsel tasarım prompt’u hazırlayacağım, hazırladığım Türkçe taslak şu: ‘orta çağda fantastik ve gotik bir mekanda sürrealist bir parti alanı içinde parti görseli istiyorum. Partidekiler arka planda flu olarak yer alırken 4 ana karakter önde belirgin olarak yer almalı; bu karakterler insan görünümlü uzaylı figürleri olmalı ve birbirinden farklı yüz hatlarına sahip olmalı… bunu …… uygulamasına uygun bir prompta dönüştürmeme yardım eder misin lütfen” Bu örnekler farklılaşabilir, daha kısa veya detaylı yazılabilir. Örneklerden de anlaşıldığı üzere, etkili bir prompt yazmak için açık, net, detaylı ve bağlam sağlayıcı yönlendirmeler işinizi kolaylaştırır.

Etkili bir prompt yazmada amacımızı net bir şekilde belirlemek ve prompt yazarken modelin sınırlamalarını ve yeteneklerini anlamak önemlidir. Yapay zeka modelleri, genellikle belirli veri kümeleri üzerinden eğitildikleri için, bazı konularda daha yetkin veya sınırlı olabilirler. Belirli bir sonuca ulaşmak için modelin tam olarak ne yapması gerektiğini net bir şekilde bilmeli ve tarif edebilmelisiniz. Bu tarif bazen özelleştirilmiş bazen açık uçlu bazen örnekler üzerinden olabilir. İyi bir prompt, aynı zamanda gereksiz bilgiden arındırılmış ve odaklanmış olmalıdır. Böylece aradığınız yanıtları almanız daha kolay olur. Bu yazıda bahsettiğimiz ipuçlarını ve örnekleri işinize uygun şekilde geliştirerek, kendi prompt stilinizi de geliştirebilirsiniz, bu biraz pratikle ve yenilikleri takip etmeyle, üzerine çalışarak zamanla geliştirilebilecek bir beceridir.