Few Shot Prompting

Few Shot Prompting, yapay zeka modellerinin az sayıda örnek üzerinden yeni görevleri öğrenmesini sağlayan önemli bir tekniktir. Bu yöntem, özellikle geniş veri setlerine erişimin sınırlı olduğu durumlarda veya modelin hızlı ve etkili şekilde yeni görevleri yerine getirmesi gerektiğinde tercih edilir. Az sayıda örnek vererek, modelin istenen örüntüyü kavrayıp benzer yeni verilere doğru yanıtlar üretmesi sağlanır.
Few Shot Prompting, metin sınıflandırma, soru-cevap sistemleri, dil çevirisi ve müşteri hizmetleri gibi birçok gerçek dünya uygulamasında kullanılır. Bu yöntemle kullanıcı, modeli yeniden eğitmeden hızlı sonuçlar alabilir ve daha az kaynakla etkili çözümler geliştirebilir. Bu eğitimde, etkili few shot promptların nasıl oluşturulduğunu, örneklerin nasıl seçilip düzenlendiğini ve bu teknikle iş hayatında nasıl somut faydalar sağlanacağını öğreneceksiniz.
Pratik örneklerle, modelin nasıl yönlendirildiğini ve karşılaşılan sorunların nasıl çözülebileceğini de keşfedeceksiniz. Bu bilgi, AI projelerinde başarı için kritik bir beceridir.

Bu temel örnek few shot prompting’in özünü yansıtır. Öncelikle modelin “yardımcı asistan” olarak görev tanımı yapılır ve ne yapması gerektiği netleştirilir. Ardından, Celsius’dan Fahrenheit’a dönüşümün nasıl yapılacağı iki örnekle gösterilir. Örnekler, modelin izlemesi gereken formatı ve dönüşüm mantığını öğretir.
Son satırda ise modelden yeni bir girdi için doğru dönüşümü yapması istenir. Bu yapı, matematiksel ve kural bazlı işlemlerde sıkça kullanılır. Ayrıca benzer biçimde metin sınıflandırma, otomatik cevaplama gibi alanlarda da kolayca uyarlanabilir. Örneğin, örneklerin sayısını veya çeşitliliğini artırarak modelin daha karmaşık durumları anlaması sağlanabilir.

Bu pratik örnek, few shot prompting ile gerçek dünyaya yakın müşteri destek senaryosunu gösterir. Modele chatbot rolü verilir ve nazik, bilgilendirici cevaplar içeren üç örnek sunulur. Bu sayede model, hem ton hem de yapı açısından uygun yanıtlar üretmeyi öğrenir.
Son olarak, modelden yeni bir müşteri sorusuna cevap vermesi istenir. Bu teknik, otomatik müşteri hizmetlerinde verimlilik ve tutarlılık sağlar. İsterseniz örneklerdeki cevapların detaylarını artırabilir veya tonu resmi ya da daha samimi hale getirebilirsiniz. Böylece farklı sektörlerde kullanım için prompt’u özelleştirebilirsiniz.

En İyi Uygulamalar ve Yaygın Hatalar
En İyi Uygulamalar:

1. Görev kapsamını iyi yansıtan, net ve temsilci örnekler seçin.
2. Tüm örneklerin biçimini tutarlı tutarak modelin örüntüyü kolay kavramasını sağlayın.
3. 2 ila 5 arasında örnek kullanarak prompt’un çok uzun olmasını önleyin.

4. Modelin rolünü ve görevini açıkça tanımlayın.
   Yaygın Hatalar:

5. Belirsiz veya tutarsız biçimlendirilmiş örnekler kullanmak.

6. Farklı tarz ve biçimlerde örnekler karıştırmak.
7. Çok fazla örnek verip prompt’u gereksiz yere büyütmek.
8. Modelin görev tanımını belirtmemek.
   Sorun Giderme İpuçları:

• Model yanlış cevap veriyorsa örnekleri sadeleştirin ve açıklığı artırın.
• Örnek sayısı ve çeşitliliği ile deneyler yapın.
• Açık ayırıcılar kullanarak örnekler arasında net sınırlar oluşturun.
• Geri bildirimlere göre prompt’u düzenli olarak güncelleyin.
  Sürekli iyileştirme başarılı sonuçlar için şarttır.

İleri Düzey Teknikler ve Sonraki Adımlar
Few Shot Prompting, Chain-of-Thought (düşünce zinciri) gibi tekniklerle birleştirilebilir. Bu yöntem modelin adım adım düşünerek karmaşık problemleri çözmesini sağlar. Ayrıca zero-shot prompting ve fine-tuning ile birlikte kullanılarak daha kişiselleştirilmiş çözümler oluşturulabilir.
Multimodal prompting (metin, görsel, ses) alanında da gelişmeler vardır. Sonraki çalışmalarınızda prompt optimizasyonu, interaktif prompting ve insan geri bildirimiyle güçlendirme (RLHF) tekniklerini inceleyebilirsiniz.
Düzenli pratik ve deneylerle few shot prompting becerilerinizi artırabilir, işinizde etkili ve yaratıcı çözümler geliştirebilirsiniz.