Yapay zeka Prompt Mühendisliği, çağımızda öğrenilmesi gereken en önemli yetenek oldu.
Artık şirketler Prompt Mühendisleri için yılda 335.000$'a kadar ödeme yapıyor.
İşte öğrendiğinizde sizi diğerlerinden 10 adım öne geçirecek en gelişmiş ChatGPT prompt teknikleri:
1. Temperature ayarını değiştirin.
Temperature, üretilen çıktıların yaratıcılılık seviyesini kontrol eder.
- 1.0 veya üzeri yüksek bir sıcaklık, ChatGPT'yi daha yaratıcı hale getirecektir.
- 0,1 veya daha düşük bir sıcaklık, ChatGPT'yi daha ezber dayalı bir hale getirecektir.
"Nasıl yapıcaz abla onu be" diyenler için hazırladığım iki örnek.
Aynı prompt, ancak ilk örnekte düşük temperature ve ikinci örnekte yüksek temperature kullandım. Gördüğünüz gibi çok farklı sonuçlar elde ediyoruz:
2. ChatGPT'yi sizin için kendi promptlarını yazması için eğitin.
Sorularınızı ChatGPT'ye nasıl sormanız gerektiğini bilmiyorsanız, ona sorun.
Prompt: "ChatGPT'nin benim yerime yazma stillerimi öğrenmesi ve e-postalarıma yanıt vermesi için en iyi prompt nedir?"
3. Benzersiz iş fikirleri oluşturun.
ChatGPT ile liste oluşturmak kolaydır. GPT'den yenilikçi bakış açıları önermesini isteyin.
Prompt: "'(İş fikriniz) konusu için yeni bakış açıları veya stratejiler oluşturun. Yenilikçi fikirleri vurgulayın."
4. Bir uzmanı veya idolünüzü simüle edin.
ChatGPT'nin belirli bir konuda uzmanlaşmasını sağlayabilirsiniz.
Ardından, onunla sohbet edebilir veya GPT'den o kişinin bakış açısıyla içerik üretmesini isteyebilirsiniz.
Bu örnekte, ChatGPT'yi Harvard üniversitesinden bir Pazarlama mezununa dönüştürdüm:
Prompt: "Harvard Pazarlama mezunu yetenekli bir içerik oluşturucu olarak, yapay zeka meraklıları arasında yankı uyandıran sosyal medya içeriği oluşturma konusunda bana rehberlik edin."
5. Cevapları tablo formatında oluşturun.
Yapması çok kolay, yine de nasıl yapılacağına dair çok fazla soru alıyorum.
Prompt: "En iyi yapay zeka araçları için bir tablo oluşturun. Şu sütunları ekleyin: Ad, Kategori ve Açıklama. İşte özetlemeni istediğim araçlar: [araçlar]”
Bu günlük bu kadar! Bunu faydalı bulduysanız:
1. Daha fazlası için beni takip edin @hrrcnes 2. Aşağıdaki tweet'i beğenin + Retweetleyin 👇
yapay zekada nasıl ustalaşılır (tam yol haritası):
Çoğu kişi yapay zekayı yanlış yerden öğrenmeye başlıyor. Model eğitmeye çalışıyor ama vektör nedir bilmiyor. Chatbot geliştiriyor ama dil modellerinin temellerine hakim değil.
9. maddeye kadar temel kavramlar üzerinde duracağız, sonrasında da ileri düzeye geçeceğiz.
Kısacası bu rehber, eksiksiz bir kavrayışla sıfırdan ileri düzeye ulaşmanız için tasarlandı.
Kimler için uygun derseniz de, hiçbir teknik altyapısı olmayanlar, kodlama bilgisi olup AI dünyasına adım atmak isteyenler, kendi ürününü geliştirmek isteyen girişimciler veya “neden çalıştığını” anlamadan sadece “nasıl çalıştığını” bilen herkes için diyebiliriz.
1. Yapay Zekanın Temelleri
Başlamadan önce terminolojiyi oturtun. Kavramları netleştirmek karmaşayı ortadan kaldırır.
Yapay Zeka (AI): İnsan zekâsını taklit eden sistemler
Makine Öğrenmesi (ML): Kurallar yazılmadan, veriden öğrenen sistemler
Derin Öğrenme (DL): Sinir ağlarıyla çok katmanlı öğrenmeyi mümkün kılan ML alt dalı
Doğal Dil İşleme (NLP): Dili anlamaya ve üretmeye odaklı yapay zeka dalı
Bu farkları özümsemeden ileriye geçmek, temel yapı taşları eksik bir bina inşa etmek gibi bir şey olur, o nedenle burada anlamadıysanız bile atın GPT'ye bu tweeti, açıkla kardeşim diyin.
ChatGPT bütün eğitim sistemini yok edip en baştan tasarlıyor.
Artık öğrenciler kendi notlarıyla kendilerine özel sorular hazırlayıp eğitim sisteminin açıklarını suistimal edebiliyor.
Bu yeni çağda sistemi nasıl suistimal edebileceğinizi gösteriyorum:
Öncelikle sitemiz
@TurinQcom, son zamanlarda en çok konuşulan araçlardan birisi. Yapay zekayı alıp eğitim ve çalışma sistemini en baştan tasarlayan bu araç, öğrencilerin ve eğitimcilerin elini inanılmaz derecede güçlendiriyor.
tweet link içerdiği için zorunlu olan #isbirligi etiketini buraya bırakıyorum.turinq.com
Elimizdeki ders notunu, PDF veya ses kaydını yükleyip saniyeler içinde bize özel sorular ürettirebiliyoruz.
Sınav öncesi zayıf olduğumuz konuları tespit etmek için notlarımızı yükleyip platformun bize o konulara özel sorular hazırlamasını da isteyebiliyoruz.
NVIDIA'nın 9,3 trilyon DNA üzerine eğittiği yeni modeli Evo-2'yi inceliyordum ve tuhaf bir şey dikkatimi çekti, bu model sadece DNA'ları anlamıyor, sıfırdan GENOM üretiyor...
Evo-2'nin neden bu kadar önemli olduğunu anlattım:
Evo-2, Arc Institute ve NVIDIA'nın ortak çalışmasıyla geliştirilmiş devasa bir biyoloji yapay zekası.
9,3 trilyon DNA baz çiftiyle, bakterilerden insanlara kadar tüm yaşam formlarının genomlarını kapsayan bir veri setiyle eğitilmiş.
Yani, hayatın "kodunu" çözebiliyor!
Ama işin çılgın kısmı Evo-2 sadece genleri analiz etmiyor, YENİ genomlar da tasarlıyor!
Mitokondriyal, prokaryotik ve ökaryotik sekanslar üretebiliyor.
Bu şu anlama geliyor, yapay zeka artık sentetik yaşam formları üretebilir gibi duruyor!
2024 belki de insanlık tarihi için en önemli yıldı.
AGI keşfedildi, artık rüyalarımızı kontrol edebiliyoruz, muhtemelen çoklu evrenlerde yaşıyoruz, robotlar artık aramızda ve 300 milyon kişi işini yapay zekaya kaybediyor!
Bu yıl yaşanan en önemli gelişmeleri özetledim:
Çok uzun bir thread olacak ve bu nedenle thread'e Prof. Yuval Noah Harari'nin şu sözleri ile başlamak istiyorum:
"İnsanlık tarihinde ilk kez hiç kimse dünyanın yirmi yıl sonra nasıl olacağı konusunda bir fikre sahip değil, gençlere ne öğreteceğimize dair hiçbir fikrimiz yok."
AGI ile başlayalım. Evet, AGI (Genel Yapay Zeka), yani insan seviyesinde problem çözme yeteneğine sahip yapay zeka, artık aramızda.
5N sorularına geçmeden önce şunu hatırlayalım, bugünün AI modellerini mümkün kılan Attention is All You Need makalesi 2017 yılında yayınlanmıştı.