Hızlı Mühendislik Nedir? Örneklerle Açıklama

ChatGPT gibi üretken yapay zekanın patlayıcı yükselişinin bazı işleri modası geçmiş hale getireceği bir sır değil ; ancak, bazı yeni işler de yaratacak. Yavaş yavaş ivme kazanan bu tür yeni ve heyecan verici rollerden biri "hızlı mühendislik".

Hızlı mühendislik, optimum yanıtlar üretmek için ChatGPT gibi yapay zeka sistemleriyle etkileşimleri iyileştirme sürecidir. Hızlı bir mühendis, yapay zekaya en doğru ve yararlı yanıtı vermesi için rehberlik edecek doğru soruyu veya komutu oluşturur.

Bu yazıda hızlı mühendisliğin büyüleyici dünyasını keşfedeceğiz. Hızlı mühendislik sürecini tartışacağız, gerçek dünyadaki uygulamalarını ve etkilerini vurgulayacağız ve bazı zorluklarını ve sınırlamalarını inceleyeceğiz.

Hadi başlayalım!

İçindekiler

• Hızlı Mühendislik nedir?
• Hızlı Mühendislik Süreci nedir?
• İstem Mühendisi Ne Yapar?
  • Örnek 1: Müşteri Destek Chatbot'u
  • Örnek 2: Yapay Zeka Destekli İçerik Üretimi
  • Örnek 3: Bilimsel Araştırmada Yapay Zeka
• İstem Mühendisliği Kodlama Gerektirir mi?
• Nasıl Hızlı Mühendis Olunur?
• Prompt Mühendislik ile Nasıl Para Kazanılır?
• Son düşünceler

Hızlı Mühendislik nedir?

Yapay zeka ile ilgili haberlere biraz dikkat ederseniz , sık sık "hızlı mühendislik" terimiyle karşılaşırsınız. Ama bu tam olarak ne anlama geliyor?

Basitçe söylemek gerekirse, hızlı mühendislik, bir yapay zeka dil modelini istenen yanıtları oluşturmaya yönlendirmek için istemler olarak adlandırılan etkili sorgular veya girdiler oluşturma pratiğidir.

OpenAI'nin GPT-4'ü gibi büyük dil modelleri, insan benzeri metinleri anlamak ve oluşturmak için doğal dil işlemeyi kullanan çok gelişmiş konuşma ortaklarıdır; ancak, sohbeti başlatmak için istemlere güvenirler. Bir soruyu veya komutu ifade etme şekliniz, aldığınız yanıt üzerinde önemli bir etkiye sahiptir.

Örneğin, bir dil modelinden Fransa'nın başkentini öğrenmeye çalıştığınız bir senaryoyu ele alalım. "Fransa" gibi belirsiz bir girdi sağlarsanız, yapay zeka modeli aradığınız belirli bilgiyi anlamayabilir.

Fransa'nın coğrafyası, tarihi veya ekonomisi hakkında bilgiler gibi çeşitli sonuçlar verebilir.

Bununla birlikte, istemi "Fransa'nın başkenti neresidir?"

Bilgi istemi mühendisliği, basit bilgi bulma sorgularıyla sınırlı değildir. Yaratıcı içerik oluşturmaktan kişiselleştirilmiş öneriler sunmaya, müşteri hizmetlerini otomatikleştirmeye ve bilimsel araştırmaya yardımcı olmaya kadar çok çeşitli uygulamalar için geçerlidir.

Bu daha karmaşık durumlarda hızlı mühendislik, daha fazla bağlam eklemeyi, ifadeye ince ayar yapmayı veya modelin çıktısını etkileyebilecek diğer faktörlerle denemeler yapmayı gerektirir.

Hızlı mühendisliğin önemi, daha güçlü dil modellerinin ortaya çıkmasıyla daha da arttı. Bu modeller, eğitim verilerine ve kendilerine verilen özel komut istemine dayalı olarak yanıtlar üretir;

Bu, dilsel nüansı teknik anlayışla birleştiren bir sanat ve bilimdir ve yapay zeka sistemleriyle etkileşimimizi derinleştirdikçe temel bir beceri haline geliyor.

Bir sonraki bölümde, hızlı mühendislik sürecinin nasıl göründüğüne bir göz atacağız.

Hızlı Mühendislik Süreci nedir?

Hızlı mühendislik dünyasına dalmak, sürecin gerçekte nasıl göründüğünü merak edebilir.

Bir AI modeli için soruları veya ifadeleri formüle etmek basit bir görev gibi görünse de, gerçekte iyi yapılandırılmış, yinelemeli bir süreç vardır.

Süreci daha iyi anlamak için onu parçalara ayıralım ve bazı somut örnekleri keşfedelim.

1. Hedefi tanımlama : Yapay zeka bilgi istemi mühendisliği sürecindeki ilk adım, net bir hedef belirlemeyi içerir. AI'nın ne üretmesini istiyorsunuz? Yenilenebilir enerji hakkında blog fikirleri arayan bir içerik oluşturucuysanız, amacınız yapay zekanın olası blog başlıkları veya konularının bir listesini oluşturmasını sağlamak olabilir.

2. İlk istemi oluşturma : Amaç akılda tutularak, bir ilk istem taslağı hazırlamanın zamanı geldi. Bu, amaca bağlı olarak bir soru, bir komut veya hatta bir senaryo şeklini alabilir. Bir önceki örneği takiben, ilk istem "Yenilenebilir enerji hakkında beş blog gönderisi konusu önerin" olabilir.

3. Bilgi istemini test etme : İlk istem daha sonra dil modeline girilir ve yanıt analiz edilir. Burada, model genel yenilenebilir enerji konularının bir listesini oluşturabilir. Bunlar alakalı olabilse de, umduğunuz benzersiz açı veya özgüllükten yoksun olabilirler.

4. Yanıtı analiz etme : Bu adım, yapay zeka tarafından üretilen çıktının dikkatlice gözden geçirilmesini içerir. Hedefinizle uyumlu mu? Beklentilerinizi tam olarak karşılamıyorsa, yetersiz kaldığı alanları not edin. Blog konusu oluşturma örneğimizde, konuların spesifik olmadığını veya çok genel olduğunu görebilirsiniz.

5. İstemi iyileştirme : Test ve analizden elde edilen içgörülerle, istemi gözden geçirmenin zamanı geldi. Bu, onu daha spesifik hale getirmeyi, daha fazla bağlam eklemeyi veya ifadeyi değiştirmeyi içerebilir. Örneğin, ilk istemi "Yenilenebilir enerji sektöründeki yenilikçi çözümlere odaklanan beş blog konusu öner" şeklinde iyileştirebilirsiniz.

6. Süreci yineleme : Test etme, analiz etme ve iyileştirme adımları, komut isteminin modeli istenen yanıtı üretmeye tutarlı bir şekilde yönlendirdiğinden emin olana kadar tekrarlanır. Blog konusu oluşturma örneğinde bu, model benzersiz, özel ve ihtiyaçlarınızla uyumlu konular önerene kadar birkaç yineleme içerebilir.

7. Uygulama : Bilgi istemi tutarlı bir şekilde istenen sonuçları verdiğinde, ister bir sohbet robotu konuşmasının parçası, yapay zeka destekli bir araştırma aracı, bir içerik oluşturucu veya başka herhangi bir uygulama olsun, gerçek dünya uygulamalarında dağıtılmaya hazırdır.

Hızlı mühendislik, analitik düşünme, yaratıcılık ve teknik zekanın büyüleyici bir karışımıdır. Bu sadece soru sormakla ilgili değil - en yararlı yanıtları elde etmek için doğru soruları doğru şekilde sormayı öğrenmekle ilgili.

Dil modelleri anlayışımızı iyileştirmeye ve daha gelişmiş hızlı mühendislik teknikleri geliştirmeye devam ettikçe, yapay zeka ile başarabileceklerimizin olasılıkları neredeyse sınırsızdır.

Bunu akılda tutarak, bir sonraki bölümde Prompt mühendislerinin üzerinde çalışacağı bazı projelere bir göz atalım.

İstem Mühendisi Ne Yapar?

Peki hızlı bir mühendis tam olarak ne yapar?

Esasen, bir bilgi istemi mühendisi, yapay zeka sistemlerini istenen yanıtları üretmeye yönlendiren etkili istemler oluşturmak için yapay zeka ve dil modelleriyle ilgili anlayışlarından yararlanır.

Hızlı bir mühendisin çeşitli senaryolarda nasıl çalıştığına dair birkaç örneği inceleyelim:

Örnek 1: Müşteri Destek Chatbot'u

Genel müşteri sorgularını işlemek için bir sohbet botu uygulamak isteyen bir şirket düşünün . Bir bilgi istemi mühendisi, onlara daha iyi yardımcı olmak için müşterilerden gerekli bilgileri çıkarabilecek bilgi istemleri tasarlamak için çalışır.

Örneğin, bir müşteri "Giriş yapamıyorum" derse, bilgi istemi mühendisi sohbet robotunu "Sorun yaşadığınızı duyduğuma üzüldüm. Giriş yapmaya çalıştığınızda herhangi bir hata mesajı alıyor musunuz?” Bu bilgi istemi, sorunu çözmeye yardımcı olacak daha spesifik bilgileri çıkarmak için tasarlanmıştır.

Örnek 2: Yapay Zeka Destekli İçerik Üretimi

Başka bir senaryoda, bir yazarın içerik fikirleri oluşturmak için bir yapay zeka aracı kullandığını varsayalım. "Fikirler" gibi kötü tasarlanmış bir bilgi istemi, bir dizi ilgisiz konu ortaya çıkarır.

Hızlı bir mühendis, "2023'teki sürdürülebilir moda trendleriyle ilgili beş blog konusu fikri oluşturun" gibi daha kesin bir bilgi istemi oluşturur. Bu istemin, yazarın ihtiyaç duyduğu hedeflenen sonuçları üretmesi daha olasıdır.

Örnek 3: Bilimsel Araştırmada Yapay Zeka

Büyük miktarda veriyi analiz etmek ve hipotezler oluşturmak için yapay zeka kullanan bir araştırmacı düşünün. Araştırmacı başlangıçta modeli "Verileri analiz et" ile yönlendirebilir. Ancak bu belirsiz istem, odaklanmamış bir analize yol açabilir.

Bunun yerine, bilgi istemi mühendisi istemin daha spesifik olmasını sağlamaya yardımcı olur, örneğin, "A değişkeni ile B değişkeni arasındaki potansiyel korelasyonları belirlemek için verileri analiz edin."

Bilgi istemi mühendisinin rolünün önemli bir yönü, modelin yanıtlarına dayalı olarak bilgi istemlerini tekrarlayan test etme ve iyileştirme sürecidir. Bu, AI sistemini mümkün olan en iyi yanıtı oluşturmaya yönlendirmek için genellikle birden fazla ayarlama döngüsü gerektirir.

Özetle, hızlı bir mühendis, yapay zeka ile etkileşimlerimizi şekillendirmek için teknik anlayışı dilsel ustalıkla harmanlar.

Bunlar, AI dil modellerinin gücünden yararlanmak isteyen herhangi bir ekibin önemli bir parçasıdır ve çalışmaları, bu karmaşık araçları çeşitli uygulamalar için erişilebilir, kullanışlı ve verimli hale getirmede çok önemlidir.

İstem Mühendisliği Kodlama Gerektirir mi?

Hızlı mühendislikle ilgili yaygın bir soru, kodlama becerileri gerektirip gerektirmediğidir. Kısa cevap şudur: zorunlu değildir, ancak yardımcı olabilir .

Özünde, istem mühendisliği daha çok dil modellerinin nasıl çalıştığını anlamak ve onları belirli bir çıktıya yönlendirmek için etkili istemler oluşturmakla ilgilidir.

Bir bilgisayar bilimi derecesine sahip olmanız veya bir makine öğrenimi mühendisi olmanız gerekmese de, iş, dilin ilkelerini sağlam bir şekilde kavramayı, analitik ve yaratıcı düşünme yeteneğini ve AI modellerini ve AI sistemlerini anlamanızı gerektirir. ile çalışıyoruz.

Bununla birlikte, programlamaya biraz aşinalık, özellikle hızlı mühendisliğin daha teknik veya gelişmiş uygulamalarında faydalı olabilir.

Örneğin, GPT-4 gibi dil modelleriyle çalışırken , onlarla genellikle bir API aracılığıyla etkileşim kurarsınız ve bunun kritik bir yönü kod yazmaktır.

Ek olarak, modelin önceki yanıtlarına veya kullanıcının girdilerine göre istemleri dinamik olarak ayarlamak gibi daha karmaşık yönlendirme stratejileri uygulamak istiyorsanız, teknik bir altyapı gerekli olacaktır.

Ayrıca, daha karmaşık görevler için belirli istem türlerine daha iyi yanıt vermek üzere bir dil modelinde ince ayar yapmak için pekiştirmeli öğrenmeyi kullanmakla ilgileniyorsanız, bu aynı zamanda kodlama becerilerinin yanı sıra makine öğrenimi ilkelerinin daha derin bir şekilde anlaşılmasını gerektirir.

Sonuç olarak, herhangi bir kodlama becerisi olmadan hızlı mühendisliğe başlayabilirsiniz, ancak programlamada biraz yetkinliğe sahip olmak daha fazla fırsat açabilir ve alanla daha derin bir düzeyde ilgilenmenizi sağlayabilir.

İyi haber şu ki , kodlamayı öğrenmekle ilgilenenler için pek çok

Nasıl Hızlı Mühendis Olunur?

Yapay zeka dünyasında hızlı mühendisliğin artan önemi göz önüne alındığında, birçok insanın bunu bir kariyer olarak sürdürmek veya mevcut rollerine entegre etmekle ilgilenmesi şaşırtıcı değil. Ama nasıl hızlı bir mühendis olunur?

İşte profesyonel hızlı mühendislerden bazı adımlar:

1. Yapay zeka ve makine öğrenimi ile tanışın : Yapay zeka ve makine öğreniminin temel ilkelerini anlamak, acil bir mühendislik işi düşünen herkes için çok önemlidir. Bu alanlarda sağlam bir temel sağlayabilecek birçok çevrimiçi kurs ve kaynak mevcuttur.

2. Dil modelleri hakkında bilgi edinin : Hızlı mühendislik öncelikle dil modelleriyle etkileşim kurmakla ilgili olduğundan, bu modellerin derinlemesine anlaşılması çok önemlidir. BERT, GPT-3, GPT-4 ve diğerleri gibi farklı yapay zeka sistemleri ve yapay zeka modelleri hakkında bilgi edinin ve bunların nasıl eğitildiklerini ve nasıl yanıt ürettiklerini anlayın.

3. Büyük dil modelleriyle denemeler yapın : Hızlı mühendislik işleriyle ilgileniyorsanız, uygulamalı deneyim öğrenmenin en iyi yollarından biridir. OpenAI dahil olmak üzere birçok AI araştırma kuruluşu, dil modelleriyle etkileşim kurmanıza izin veren API'ler sağlar. Farklı istemler oluşturmayı deneyin ve modelin nasıl tepki verdiğini gözlemleyin.

4. Yönlendirme tekniklerini anlayın : Dil ve makine öğrenimi modelleriyle deneyler yaptıkça, bunların farklı istemlere nasıl yanıt verdiğine ilişkin kalıpları fark etmeye başlayacaksınız. Bir modelin çıktısını etkili bir şekilde nasıl yönlendireceğinizi daha iyi anlamak için farklı yönlendirme teknikleri hakkında araştırma yapın ve öğrenin.

5. Güçlü dil becerilerine sahip olun veya geliştirin : İyi bir bilgi istemi mühendisinin dile güçlü bir şekilde hakim olması ve farklı yönlendirmelerin bir modelin tepkilerini nasıl etkileyebileceği konusunda yaratıcı ve analitik düşünebilmesi gerekir.

6. Kodlamayı öğrenin (isteğe bağlı ancak önerilir) : Kesinlikle gerekli olmasa da, kodlama becerileri hızlı bir mühendis olarak yeteneklerinizi büyük ölçüde artırabilir. Yapay zeka ve makine öğreniminde yaygın olarak kullanılan Python gibi bir programlama dili öğrenmek özellikle faydalı olabilir.

7. Güncel kalın : Yapay zeka alanı hızla gelişiyor ve sürekli olarak yeni teknikler ve modeller geliştiriliyor. Becerilerinizin alakalı kalmasını sağlamak için en son araştırma ve gelişmelerden haberdar olun.

8. Deneyim kazanın : Son olarak, hızlı mühendislikte uzmanlaşmanın en iyi yolu deneyimden geçer. İster kendi projeleriniz üzerinde çalışıyor olun, ister başkalarıyla işbirliği yapıyor olun veya hızlı mühendislik gerektiren bir görevde çalışıyor olun, sürekli uygulama çok önemlidir.

Hızlı bir mühendis olmak, bir varış noktasından çok bir yolculuktur. Sürekli öğrenmeyi ve pratik yapmayı içerir, ancak dil, yaratıcılık ve yapay zekanın kesişimiyle ilgilenenler için ödüllendirici ve tatmin edici bir yol olabilir.

Prompt Mühendislik ile Nasıl Para Kazanılır?

Yapay zeka hayatımızın her alanına nüfuz etmeye devam ettikçe, hızlı mühendisliğin rolü daha önemli ve kazançlı hale geldi. Ancak bu gelişmekte olan alanda nasıl para kazanılır? İşte hızlı mühendislik becerilerinizden para kazanmanın bazı potansiyel yolları.

1. Tam zamanlı istihdam : Yapay zeka dil modelleri daha fazla işletme ve hizmetin ayrılmaz bir parçası haline geldikçe, birçok şirket yapay zeka etkileşimlerini iyileştirmeye yardımcı olması için tam zamanlı hızlı mühendisler işe alıyor. Bu roller, teknoloji firmaları ve yapay zeka girişimlerinden yapay zekayı hizmetlerine entegre eden daha büyük şirketlere kadar çok çeşitli sektörlerde bulunabilir. Bu fırsatları bulmak için yapay zeka, makine öğrenimi ve veri bilimi sektörlerindeki iş ilanlarını takip edin.

2. Serbest Çalışma : Daha esnek bir çalışma düzenlemesini tercih ediyorsanız, hızlı bir mühendis olarak serbest çalışmak mükemmel bir seçenek olabilir. Birçok işletme yapay zeka optimizasyonuna ihtiyaç duyar, ancak tam zamanlı bir çalışan için ihtiyaç veya kaynaklara sahip değildir. Hizmetlerinizi Upwork veya PromptBase gibi serbest platformlarda sunabilir veya müşteri çekmek için kendi web sitenizi oluşturabilirsiniz.

3. Danışmanlık : Hızlı mühendislik konusunda güçlü bir itibarınız ve kapsamlı deneyiminiz varsa, danışmanlık hizmetleri sunmayı düşünebilirsiniz. Birçok kuruluş yapay zeka uygulamalarını keşfetmeye yeni başlıyor ve yapay zeka modelleriyle etkili bir şekilde nasıl etkileşime geçileceği konusunda uzman rehberliğine değer veriyor.

4. Eğitim ve öğretim : Gelişmekte olan bir alan olarak, hızlı mühendislik eğitimi için artan bir talep var. Çevrimiçi bir kurs oluşturabilir, kişiselleştirilmiş eğitim oturumları sunabilir ve hatta konuyla ilgili bir kitap yazabilirsiniz.

5. AI içerik oluşturma : Bilgi istemi mühendisleri, AI tarafından oluşturulan içerik oluşturmak için becerilerini kullanarak da para kazanabilirler. Bu, yapay zeka tarafından üretilmiş makaleler, kitaplar veya satılabilecek veya pazarlama için kullanılabilecek diğer içerik biçimlerinin yazılmasını içerebilir.

6. Yapay zeka araçları oluşturma ve satma : Teknik becerilere sahipseniz ve programlama dillerinde deneyiminiz varsa, etkili hızlı mühendislikten yararlanan yapay zeka araçları oluşturabilirsiniz. Bu araçlar daha sonra işletmelere veya bireylere satılabilir.

Herhangi bir alanda olduğu gibi, hızlı bir mühendis olarak para kazanma beceriniz, uzmanlık seviyeniz, itibarınız ve hizmetlerinize yönelik pazar talebi dahil olmak üzere çeşitli faktörlere bağlı olacaktır.

Aynı zamanda hızla gelişen bir alandır, bu nedenle yapay zeka ve makine öğrenimindeki en son gelişmelerden haberdar olmak başarı için çok önemli olacaktır.

Doğru beceriler ve proaktif bir yaklaşımla hızlı mühendisliğin heyecan verici dünyasında fırsatların sınırı yoktur!

Son düşünceler

Bu kılavuzda incelediğimiz gibi, hızlı mühendislik dil, teknoloji ve yaratıcılığın heyecan verici kesişim noktasında yer alır.

Gelişmekte olan bu alan, yapay zeka mekanizmasında önemli bir dişli haline geliyor ve yapay zeka ile daha etkili iletişim kurmamıza ve bu güçlü araçları daha erişilebilir ve pratik hale getirmemize yardımcı oluyor.

Hızlı mühendislik, özünde AI dilini ve makine öğrenimi modellerini yönlendirmek için girdiler oluşturmayı içerirken, yalnızca soru sormaktan veya komut vermekten çok daha fazlasıdır. Bu modellerin farklı istemlere nasıl yanıt verdiğini anlamak, modelin çıktısını hedeflerimizle uyumlu hale getirmek için bu istemleri yinelemek ve iyileştirmekle ilgilidir.

Hızlı mühendislik, içerik üretiminden müşteri hizmetlerine, veri analizinden eğitime kadar çeşitli sektörlerde şimdiden uygulama buluyor. Yapay zeka gelişmeye ve olgunlaşmaya devam ettikçe, hızlı mühendisliğin önemi ve etkisi muhtemelen daha da artacaktır.

İster bir AI meraklısı, ister bir geliştirici, bir içerik yaratıcısı olun, ister sadece teknolojinin geleceğini merak edin, hızlı mühendisliği anlamak size değerli bir beceri seti kazandırabilir!

ChatGPT ve üretken yapay zekanın dünyayı nasıl değiştireceği hakkında daha fazla bilgi edinmek istiyorsanız aşağıdaki videoyu izleyin: