İstem Mühendisliği

Prompt mühendisliği, yapay zeka (AI) modellerinin doğru, alakalı ve yüksek kaliteli çıktılar üretmesini sağlamak için girdi metnini tasarlama, iyileştirme ve optimize etme stratejik sürecidir. Başlangıçta GPT-4 gibi Büyük Dil Modellerinin (LLM) yükselişiyle öne çıkan bu disiplin, metin, görüntü ve video gibi çeşitli modalitelerde üretken AI sistemleriyle etkileşim kurmak için kritik bir beceriye dönüşmüştür. GPT-4 gibi Büyük Dil Modellerinin (LLM) yükselişiyle öne çıkan bu disiplin, metin, görüntü ve video dahil olmak üzere çeşitli modalitelerde üretken AI sistemleriyle etkileşim kurmak için kritik bir beceriye dönüşmüştür. Yeniden eğitim yoluyla temel model ağırlıklarını değiştirmek yerine, prompt mühendisliği görevi sistemin en iyi anlayabileceği şekilde çerçeveleyerek modelin mevcut bilgisini kullanır ve insan niyeti ile makine yürütme arasındaki boşluğu doldurur.

Etkili Uyarıların Mekanizması

Temelde, hızlı mühendislik, temel modellerin bağlamı ve talimatları nasıl işlediğini anlamaya dayanır. İyi yapılandırılmış bir komut istemi, açık kısıtlamalar, istenen çıktı formatları ( JSON veya Markdown gibi) ve ilgili arka plan bilgileri sağlayarak belirsizliği azaltır. İleri düzey uygulayıcılar, kullanıcının istenen modeli göstermek için komut isteminde birkaç giriş-çıkış çifti örneği sağladığı few-shot öğrenme gibi teknikleri kullanır.

Bir başka güçlü strateji ise düşünce zinciri yönlendirmesi olup, bu strateji modeli karmaşık akıl yürütme görevlerini ara adımlara bölmeye teşvik eder. Bu, mantık ağırlıklı sorgularda performansı önemli ölçüde artırır. Ayrıca, bağlam penceresinin(bir modelin aynı anda işleyebileceği metin miktarının sınırı) kullanımının optimize edilmesi, uzun etkileşimlerde tutarlılığı korumak için çok önemlidir. OpenAI'nin komut tasarımı kılavuzu gibi harici kaynaklar, sınır durumlarını etkili bir şekilde ele almak için yinelemeli iyileştirmenin önemini vurgulamaktadır.

Bilgisayar Görüntüsünde Alaka

Genellikle metinle ilişkilendirilse de, komut mühendisliği Bilgisayar Görme (CV) alanında giderek daha önemli hale gelmektedir. Modern çok modlu modeller ve YOLO gibi açık sözlük dedektörleri, kullanıcıların önceden tanımlanmış sayısal sınıf kimlikleri yerine doğal dil işleme (NLP) kullanarak algılama hedeflerini tanımlamasına olanak tanır.

Bu bağlamda, "komut" nesnenin metin açıklamasıdır (örneğin, "kırmızı kask takan kişi "). Sıfır atış öğrenme olarak bilinen bu özellik, sistemlerin görsel özellikler ve anlamsal gömüler arasındaki öğrenilmiş ilişkileri kullanarak açıkça eğitilmedikleri nesneleri detect sağlar . Sınıfların sabit olduğu yüksek hızlı üretim ortamlarında, geliştiriciler sonunda promptlu modellerden YOLO26 gibi verimli, yeniden eğitilmiş modellere geçebilirler, ancak hızlı prototip oluşturma ve esnekliğin anahtarı prompt mühendisliği olmaya devam eder.

Gerçek Dünya Uygulamaları

Prompt mühendisliği, esnek ve akıllı otomasyonu mümkün kılarak çeşitli sektörlerde değer yaratır:

• Dinamik Görsel Analitik: Perakende sektöründe yapay zeka, mağaza yöneticileri teknik müdahaleye gerek kalmadan belirli ürünleri aramak için komut tabanlı görsel modeller kullanıyor. Bir sistem bir gün "boş rafları", ertesi gün "yanlış yerleştirilmiş ürünleri" track üzere komut verilebilir. Bu esneklik, işletmelerin nesne algılama sistemlerini mevsimsel trendlere anında uyarlayabilmelerini sağlar.
• Otomatik İçerik Oluşturma: Pazarlama ekipleri, Stable Diffusion veya Midjourney gibi metinden görüntüye dönüştürücüleri yönlendirmek için ayrıntılı komutlara güveniyor. Aydınlatma, sanatsal stil ve kompozisyonu belirten komutlar tasarlayarak, tasarımcılar görsel varlıkları hızla oluşturabilirler.
• Akıllı Bilgi Alma: Müşteri desteğinde mühendisler, sohbet robotlarına yalnızca doğrulanmış şirket verilerini kullanarak sorulara cevap vermelerini söyleyen "sistem komutları" tasarlar. Bu, Arama ile Güçlendirilmiş Üretim'in (RAG) önemli bir bileşenidir ve AI'nın yardımcı bir kişilik sergilemesini sağlarken, LLM'lerde halüsinasyonları önler.

Ultralytics ile Uygulama

Aşağıdaki örnekte istem mühendisliğinin programlı olarak nasıl uygulandığı gösterilmektedir ultralytics paket. Burada, hangi nesneleri arayacağımızı dinamik olarak tanımlamak için metin komutlarını kabul eden bir YOLO modeli kullanıyoruz. Bu, standart modellerin aksine YOLO26 sabit sınıf listeleri kullanan.

from ultralytics import YOLO

# Load a YOLO-World model capable of interpreting text prompts
model = YOLO("yolov8s-world.pt")

# Apply prompt engineering to define custom classes dynamically
# The model maps these text descriptions to visual features
model.set_classes(["person in safety vest", "forklift", "blue hardhat"])

# Run inference on an image
results = model.predict("https://ultralytics.com/images/bus.jpg")

# Show results - the model only detects objects matching the prompts
results[0].show()

İlgili Kavramları Ayırt Etme

Ultralytics aracılığıyla AI çözümlerini etkili bir şekilde uygulamak için, prompt mühendisliğini benzer optimizasyon tekniklerinden ayırmak önemlidir:

• Prompt Mühendisliği ve Prompt Ayarlama: Prompt mühendisliği, doğal dil girdilerini manuel olarak oluşturmayı içerir. Buna karşılık, prompt ayarlama, parametre verimli ince ayar (PEFT) yöntemidir ve eğitim aşamasında "yumuşak promptlar" (sürekli vektör gömmeleri) öğrenir. Bu yumuşak promptlar, insan kullanıcılar tarafından görülemeyen matematiksel optimizasyonlardır.
• Prompt Mühendisliği ve İnce Ayar: İnce ayar, belirli bir eğitim veri setini kullanarak bir modelin ağırlıklarını kalıcı olarak günceller ve onu bir göreve özelleştirir. Prompt mühendisliği modelin kendisini değiştirmez; yalnızca gerçek zamanlı çıkarım sırasında girişi optimize eder.
• Prompt Mühendisliği ve Prompt Enjeksiyonu: Mühendislik yapıcı bir yaklaşımken, prompt enjeksiyonu kötü niyetli girdilerin modeli manipüle ederek güvenlik kısıtlamalarını göz ardı etmesine neden olan bir güvenlik açığıdır. AI Güvenliğini sağlamak, bu tür düşmanca promptlara karşı sağlam bir savunma gerektirir.