Test ve Değerlendirme Yöntemleri
Test ve Değerlendirme Yöntemleri, yapay zekâ ve prompt mühendisliğinde modellerin çıktılarının doğruluğunu, tutarlılığını ve kalitesini ölçmek için kullanılan temel tekniklerdir. Bu yöntemler, modelin yalnızca mantıklı görünen cevaplar üretmesini değil, aynı zamanda doğru ve güvenilir çıktılar üretmesini sağlamak için kritik öneme sahiptir. Yapay zekâ uygulamalarında, hatalı veya tutarsız çıktılar ciddi problemlere yol açabilir; bu nedenle sistematik test ve değerlendirme süreçleri olmazsa olmazdır.
Bu yöntemler genellikle prompt geliştirme, model optimizasyonu ve üretim ortamında sürekli kalite kontrol süreçlerinde kullanılır. Kullanıcılar, modelin performansını sayısal veya kriter bazlı olarak değerlendirebilir ve sonuçları karşılaştırarak iyileştirme yapabilirler.
Bu eğitici içerikte okuyucu, temel ve ileri düzey test tekniklerini öğrenecek, değerlendirme kriterlerini nasıl belirleyeceğini kavrayacak ve gerçek iş uygulamalarında bu teknikleri nasıl kullanacağını anlayacaktır. Örnek senaryolar, chatbot kalite kontrolü, otomatik içerik doğrulaması ve farklı model sürümlerinin karşılaştırılması gibi profesyonel uygulamalara odaklanacaktır. Öğrenenler, bu teknikleri uygulayarak model çıktılarının güvenilirliğini artırmayı ve veri odaklı iyileştirmeler yapmayı öğreneceklerdir.
Temel Örnek
promptSen bir yapay zekâ yanıt değerlendirme uzmanısın. Aşağıdaki yanıtı 1 ile 5 arasında puanla; kriterler: doğruluk, açıklık ve alaka düzeyi. Kısaca puanlama gerekçeni yaz.
Yanıt: "Türkiye'nin başkenti Ankara'dır."Bu temel prompt, modelin değerlendirme rolünü açıkça belirleyerek başlar: "Sen bir yapay zekâ yanıt değerlendirme uzmanısın." Bu ifade, modelin üretici rolünden değerlendirme rolüne geçmesini sağlar.
Sonraki kısım, puanlama talimatıdır: "1 ile 5 arasında puanla; kriterler: doğruluk, açıklık ve alaka düzeyi." Bu, performansın sayısal olarak ölçülmesini sağlar ve farklı yanıtları objektif biçimde karşılaştırmayı mümkün kılar.
"Kısaca puanlama gerekçeni yaz" ifadesi, değerlendirme sürecinin şeffaflığını ve izlenebilirliğini artırır. Bu sayede değerlendirme hem nicel hem de nitel veri sağlar.
Gerçek dünyada bu prompt, chatbot yanıtlarının kalite kontrolü, otomatik içerik denetimi veya model sürümleri arası performans karşılaştırması için kullanılabilir. Varyasyonlar; kriterleri değiştirmek (ör. mantıksal tutarlılık) veya ölçek aralığını artırmak (1-10) gibi değişiklikleri içerebilir.
Pratik Örnek
promptSen bir yapay zekâ metin değerlendirme uzmanısın. Aşağıdaki birden fazla yanıtı değerlendir:
Görev:
1. Her yanıtı oku.
2. Doğruluk, tutarlılık ve bağlama uygunluk kriterlerine göre 0-10 arasında puan ver.
3. Her puanı kısa ve spesifik bir gerekçe ile açıkla.
Soru: "Yapay sinir ağlarının çalışma prensibini açıkla."
Yanıtlar:
A) "Yapay sinir ağları, görüntülerden özellik çıkaran ve sınıflandırma yapan katmanlar içerir."
B) "Yapay sinir ağları, görüntüleri ses formatına dönüştürerek analiz eder."
C) "Bir yapay sinir ağı, filtreler uygulayarak kalıpları tanır ve öğrendiği verilere göre sınıflandırma yapar."Bu pratik örnek, birden fazla yanıtın karşılaştırmalı değerlendirmesini kapsar. Rolün net tanımı: "Sen bir yapay zekâ metin değerlendirme uzmanısın." modelin uzman perspektifiyle değerlendirme yapmasını sağlar.
Adım adım talimatlar, modelin süreci doğru sıralamada takip etmesini güvence altına alır. 0-10 puan ölçeği, farklı yanıtlar arasında daha hassas farklar belirlemeyi sağlar.
Bu prompt, eğitim materyali doğrulama, otomatik içerik denetimi veya model performans karşılaştırmalarında kullanılabilir. Varyasyonlar; özgünlük veya format uygunluğu gibi ek kriterleri içerebilir ve otomatik metrik toplama sistemleriyle entegre edilebilir.
En iyi uygulamalar ve yaygın hatalar:
En iyi uygulamalar:
- Prompt içerisinde rolü açıkça belirtmek.
- Ölçülebilir ve açık değerlendirme kriterleri kullanmak.
- Puanlama ölçeklerinde tutarlılığı sağlamak.
-
Her puanlamayı gerekçelendirmek.
Yaygın hatalar: -
Belirsiz kriterler kullanmak (ör. "iyi" veya "kötü").
- Ölçek veya kriterleri testler arasında değiştirmek.
- Yeterli bağlam sağlamamak.
- Gerekçelendirme yapmamak.
Problemler ortaya çıktığında, kriterleri netleştirin, ölçekleri gözden geçirin ve örnek senaryolar ile test ederek iterasyon yapın.
📊 Hızlı Referans
| Technique | Description | Example Use Case |
|---|---|---|
| Puanlama Ölçeği | Yanıtları sayısal olarak değerlendirme | Chatbot yanıtlarını karşılaştırma |
| Kriter Bazlı Değerlendirme | Önceden belirlenen kriterlere göre değerlendirme | Medikal içerik doğruluğu denetimi |
| Karşılaştırmalı Test | Birden fazla yanıtı aynı anda değerlendirme | En iyi model sürümünü seçme |
| Stres Testi | Zor veya karmaşık senaryolarda performans ölçümü | Belirsiz sorulara verilen yanıtları test etme |
| Tutarlılık Kontrolü | Modelin zaman içinde tutarlılığını kontrol etme | Üretim ortamında yanıt tutarlılığını izleme |
İleri düzey teknikler ve sonraki adımlar:
İleri uygulamalarda, Test ve Değerlendirme Yöntemleri otomatik sistemlerle entegre edilerek gerçek zamanlı metrik toplama ve istatistiksel analiz yapılabilir. A/B testleri ile farklı promptlar karşılaştırılarak en etkili sonuçlar seçilebilir.
Bu teknikler, fine-tuning, bağlam mühendisliği ve kontrollü metin üretimi gibi diğer yapay zekâ teknikleriyle doğrudan bağlantılıdır. İyi tasarlanmış bir değerlendirme, yalnızca hataları tespit etmekle kalmaz, aynı zamanda modelin optimize edilmesine de rehberlik eder.
Önerilen sonraki çalışmalar; BLEU, ROUGE veya METEOR gibi otomatik metrikler, CI/CD süreçlerinde test entegrasyonu ve özelleştirilmiş benchmark tasarımıdır. Ustalık için iterasyon, detaylı kayıt tutma ve insan-otomatik çapraz doğrulama kritik önemdedir.
🧠 Bilginizi Test Edin
Bilginizi Test Edin
Bu konudaki anlayışınızı pratik sorularla test edin.
📝 Talimatlar
- Her soruyu dikkatle okuyun
- Her soru için en iyi cevabı seçin
- Quiz'i istediğiniz kadar tekrar alabilirsiniz
- İlerlemeniz üstte gösterilecek