Prompt Engineering Ölüyor mu? Yerine Ne Geliyor?

Neden ölüyor gibi göründü?

Modeller geliştikçe, uzun ve dikkatli yazılmış istemlere ihtiyaç azaldı. Daha basit istemler daha önce çok çaba gerektiren görevleri çözmeye başladı. Bu, istem yazma becerisinin değerini düşürdü.

Buna karşılık istemler ayrıntılı olmayı bıraktığında tutarsız çıktılar arttı. Basitlik ile belirsizlik arasındaki denge, modelin versiyonuna göre değişiyor.

Değer nereye kayıyor?

Değer, istemin metninden sistemin tasarımına kayıyor. Bağlam hazırlama, araç zinciri, çıktı şeması, doğrulama ve hata yönetimi belirleyici hale geldi.

Buna kontekst mühendisliği denir. Modelin neyi görmesi gerektiğini, hangi sırayla görmesi gerektiğini ve neyi görmemesi gerektiğini tasarlamak, istem yazmaktan daha geniş bir beceridir.

Değerlendirme zorunluluk

Bir istemin iyi olup olmadığı, izlenimle değil ölçümle anlaşılır. Test kümesi, başarı ölçütü ve düzenli değerlendirme olmadan geliştirme yapılamaz.

Bu, istem yazımını teknik bir disipline dönüştürdü. Artık iyi sonuç almak yetmez; sonucun tekrarlanabilir ve ölçülebilir olması gerekir.

Yeni roller

Pazarda, yazılım mühendisliği, ürün tasarımı ve veri biliminin kesişiminde yeni roller beliriyor. Bu rollerin ortak özelliği, model davranışını ölçülebilir hâle getirmektir.

Kurumlar da bu beceriyi ayrı bir pozisyon olarak değil, mevcut rollerin bir parçası olarak tanımlıyor. Ayrı bir unvan, becerinin teknik derinliğini yansıtmıyor.

Öğrenme önerisi

İyi bir öğrenme sırası, önce temel istem yapısını öğrenmek, ardından değerlendirme kurmayı, sonra araç zinciri tasarlamaktır. Atlanan adım, sonradan pahalı biçimde telafi edilir.

En önemli beceri, modeli bir kara kutu olarak görmeyi bırakmaktır. Nerede başarısız olduğunu anlayan kişi, sorunu tasarımla çözebilir.

Sık sorulan sorular

Kaynakça

1. Yapay zekâ eğitimi ve değerlendirme kaynaklarıStanford HAI
2. Anthropic istem tasarımı rehberleriAnthropic