Prompt Mühendisi Nasıl Olunur: Kapsamlı Bir Rehber

Üretken yapay zeka, yapay zekâ ile etkileşim kurma ve onu düşünme biçimimizi değiştirdi. ChatGPT ve Anthropic'in Claude'u gibi sohbet tabanlı yapay zekâlarla, araca birkaç komut yazmanız yeter ve model genellikle tam da istediğiniz bilgiyi size sunar. Peki, bu olağanüstü yapay zekâ modellerini kimler oluşturuyor?

ML mühendisleri, yapay zekâ mühendisleri, veri bilimcileri ve elbette prompt mühendisleri sürekli araştırma yaparak inanılmaz yapay zekâ yeteneklerini ortaya koyuyor. Dolayısıyla, prompt mühendisi olarak bir kariyere başlamak, tıpkı 2000’lerin başında yazılım geliştirici olmak gibi, bir sonraki büyük adım olabilir.

İster hâlihazırda bir veri profesyoneli olun ister yapay zekâ tutkunuz olsun, bu rehber sizin için. Bu yazı boyunca, prompt mühendisi olmanın adımlarını ayrıntılı şekilde anlatacağız. Haydi başlayalım!

Bir Prompt Mühendisi Ne Yapar?

Bugün teknik olmayan biri bile ChatGPT’ye gidip istediği bir şeyi sorabilir. O hâlde neden prompt mühendislerine ihtiyaç var? Prompt mühendisleri, modelden doğru çıktıları almak için nasıl soru sorulacağını bilir. Doğru soruları kurgular ve tetikleyici komutlar oluştururlar ki model en iyi sonuçları üretsin.

Diyelim ki bir giriş sayfası geliştirmek için Python koduna ihtiyacınız var; GPT’ye “Bir giriş sayfası oluşturmak için Python kodu yaz” diye sorabilirsiniz, ancak prompting bilen biri şöyle ifade eder: “Bir Python geliştiricisi gibi davran ve bir junior geliştiriciye kullanıcı adı ve şifre için giriş alanları ile bir giriş butonu olan bir giriş sayfasının nasıl oluşturulacağını göster.” Disiplinin özü budur; daha fazlasını Prompt Mühendisliğini Anlamak kursumuzda öğrenebilirsiniz.

Prompt mühendisleri, büyük dil modelleriyle çalışmanın teknik yönlerini de üstlenir. Modelleri test eder ve ince ayar yaparlar ve bunu komutlar aracılığıyla gerçekleştirirler. Süreç, modelin farklı komutlara verdiği yanıtları analiz ederek davranışını izlemeyi içerir. Ardından kalıpları ve önyargıları arar, çıktı verileri üzerinde A/B testleri yapar ve sınırlamaları gidermek için komutları rafine ederler. Benzer şekilde, modelin güçlü ve zayıf yanlarını anlamalı ve yanıtlarına göre komutları yinelemeli olarak iyileştirmelidirler.

Genel olarak prompt mühendisleri, özel uygulamalar için uçtan uca prompt üretim sürecini optimize eden kilit oyunculardır.

Prompt mühendisi sorumlulukları

Bir prompt mühendisinin günlük işlerinde yaptıklarının özeti şöyledir: 

• Etkin komutlar oluşturma: Modellerden istenen yanıtları almak için kesin ve bağlama uygun komutlar geliştirmek.
• Yapay zekâ davranışını test etme: Modellerin farklı komutlara nasıl yanıt verdiğini analiz ederek üretilen çıktılardaki kalıpları, önyargıları veya tutarsızlıkları belirlemek.
• Komutları iyileştirme ve optimize etme: Model yanıtlarının doğruluğunu ve güvenilirliğini artırmak için yinelemeli testlerle komutları sürekli geliştirmek.
• A/B testi yapma: Farklı komutların etkililiğini karşılaştırmak ve kullanıcı geri bildirimi ile performans metriklerine göre bunları iyileştirmek.
• Komut çerçevelerini belgeleme: Belirli kullanım senaryoları veya sektörler için yeniden kullanılabilir, optimize edilmiş komut kütüphaneleri oluşturmak.
• Paydaşlarla işbirliği: Geliştiriciler, ürün ekipleri ve müşterilerle çalışarak yapay zekâ çıktılarının iş veya proje hedefleriyle uyumunu sağlamak.
• Modellere ince ayar yapma: Eğitim sürecinde uyarlanmış komutlar kullanarak, belirli uygulamalar için önceden eğitilmiş modellerin davranışını iyileştirmek.
• Etik yapay zekâ kullanımını sağlama: Komutlarda ve çıktılarda önyargıları tespit etmek ve azaltmak; adalet, kapsayıcılık ve etik ilkelere uyumu sağlamak.
• Kullanıcıları eğitme: Son kullanıcıların ve ekiplerin modellerle etkili etkileşim için en iyi uygulamaları anlamalarına yardımcı olmak.

Tablo: Yapay Zekâdaki Temel Roller Karşılaştırması

Prompt Mühendisi Nasıl Olunur

Prompt mühendisi olmak akıllı bir kariyer hamlesi; özellikle de üretken yapay zekâ önümüzdeki on yıl için önemli büyüme beklenen, en hızlı gelişen teknolojilerden biri ve sektörün 2030’da 356,10 milyar $ değerine ulaşması bekleniyor. İşte bir yapay zekâ prompt mühendisi olmanın derinlemesine bir incelemesi.

Temelleri Öğrenin

1. Python’ı öğrenin

Prompt mühendislerinin sağlam bir Python programlama bilgisine ihtiyacı vardır. Python bilmek, NLP ve derin öğrenme modellerini hızlıca öğrenmenizi sağlar.

Bir prompt mühendisi olarak tek başınıza sıfırdan bir dil modeli geliştirmeyebilirsiniz. Ancak bazı yüksek maaşlı prompt mühendisliği pozisyonları, dil modellerinin ürettiği veriyi analiz etmenizi ve modeli iyileştirmek için buradan içgörü elde etmenizi bekler. Veriyle çalışmaya gelince Python öne çıkar.

Prompt mühendisliği için Python öğrenmek üzere şu adımları izleyin:

• Sözdizimini öğrenin
• NumPy, Pandas, Matplotlib ve Scikit-learn kütüphanelerini keşfedin
• NLTK, spaCy, TextBlob ve diğer doğal dil kütüphaneleriyle pratik yapın
• Veri analizi pratiği yapın
• Makine öğrenimi modellerini öğrenin
• Python kodlamaya pratik yapın

2. Yapay zekânın temellerini anlayın

Profesyonel yolculuğunuza, yararlanacağınız teknolojiyle tanışarak başlayın. Bu durumda önce yapay zekânın ne olduğunu anlayıp ardından alt alanlarını keşfetmelisiniz. Yapay zekânın (AI) temel fikri oldukça ilgi çekicidir: Makinelerin belirli görevleri yerine getirmek için akıllı, insana benzer davranmasını sağlamak.

Makine öğrenimi, doğal dil işleme, veri bilimi, derin öğrenme ve daha birçok alt alan, yapay zekânın geniş kapsamının bir parçasıdır. Önce bu teknolojilerin her birine genel bir bakış edinip birbirlerinden nasıl ayrıldıklarını öğrenin.

Yapay zekâ temellerini öğrenmek için aşağıdaki kaynaklara göz atın:

• AI Fundamentals Yetenek Yolu: Burada yapay zekânın temellerini, ChatGPT gibi LLM’leri, üretken yapay zekâ kavramlarını ve Makine Öğrenimine genel bakışı öğreneceksiniz.
• Understanding Artificial Intelligence Kursu: Günlük hayatta yapay zekâ, işte yapay zekâ, yapay zekâyı entegre eden kuruluşlar ve üretken yapay zekâ modellerini kapsar.

Büyük dil modelleri, derin öğrenme ve NLP ile güçlü bir ilişkiye sahiptir. Her prompt mühendisi sıfırdan model kurmasa da, üzerinde çalıştığı dil modelini anlamak için sağlam NLP ve derin öğrenme becerilerine sahip olması beklenir.

3. NLP hakkında bilgi edinin

Doğal dil işleme, şu anda yapay zekânın en popüler konularından biridir. Bilgisayarların insan dillerini okumasını ve yorumlamasını sağlar. Dahası, makinelerin doğal dilde insan benzeri yanıtlar üretmesine imkân tanır.

Ayrıca, NLP, tetikleyici komutlar tasarlamanıza yardımcı olur ve böylece modeli hedefe yönelik çıktılar üretmeye yönlendirebilirsiniz. Bu nedenle bir prompt mühendisi olarak NLP’de ustalaşmalısınız. NLTK, spaCy ve Transformers gibi kütüphaneleri keşfederek dil verileriyle çalışmaya hazırlanın.

Önce temel metin işleme konularında ustalaşıp ardından tokenizasyon, duygu analizi ve metin özetleme gibi tekniklere derinleşmek isteyeceksiniz.

İşte NLP ile ilgili en iyi makale ve kurslardan bazıları:

• Natural Language Processing Nedir?
• Python ile Doğal Dil İşlemeye Giriş
• Doğal Dil İşleme Yetenek Yolu

4. Derin öğrenme ve Transformer modellerinde ustalaşın

Prompt mühendisi olmaya çalışırken sık sık GPT, Gemini, LLaMA 3 gibi büyük dil modelleriyle karşılaşacaksınız. Bu LLM’ler, doğal dili anlamak ve üretmek üzere tasarlanmış, ölçeklendirilmiş derin öğrenme modelleridir. Onlarla etkili şekilde çalışmak için derin öğrenme kavramlarına sağlam bir hakimiyet gerekir.

Örneğin ChatGPT, 175 milyardan fazla nöron üzerinde eğitilmiştir. Bu nöronların ne olduğunu ve nasıl beslendiklerini anlamak için, birçok derin öğrenme algoritmasının belkemiği olan sinir ağlarını bilmelisiniz.

Ayrıca GPT’deki ‘T’ harfinin ‘Transformer’ anlamına geldiğini biliyor olabilirsiniz. Popüler büyük dil modelleri, ChatGPT dâhil, Transformer mimarisi üzerine kuruludur.

Transformer mimarileri, giriş verisinin yalnızca ilgili kısımlarına odaklanarak doğruluğu artıran “dikkat mekanizması”nı kullanır. Bu mimarileri incelemek, etkili komutlar oluşturmanıza yardımcı olur.

Prompt Mühendisi Olmak İçin Pratik Beceriler Geliştirin

Prompt mühendisliğine girmek için ille de bir diploma gerekmez; ancak belirli teknik becerilerde pratik deneyiminiz olmalıdır. Hangi diller ve tekniklerde yetkin olmanız gerektiğine bakalım.

5. Önceden eğitilmiş modellerle uygulama

Prompt mühendisleri zamanlarının önemli bir bölümünü önceden eğitilmiş modellerle çalışarak geçirir. Önceden eğitilmiş modeller, çok büyük veri üzerinde kapsamlı biçimde eğitilmiş temel yapay zekâ modelleridir. Her büyük dil modelinin inşasında ilk adımdır.

Prompt mühendisliğinde gerçekten ustalaşmak istiyorsanız, GPT-4, Llama 3, Claude 3 ve benzeri mevcut önceden eğitilmiş modellere aşina olun. Farklı komutlar girerek nasıl tepki verdiklerini inceleyin. Metin üretme yeteneklerini anlayın ve sınırlamaları tespit edin.

Ayrıca, bu modellerin hangi parametrelerle eğitildiğini anlayın. Zaman zaman belirli sonuçlara ulaşmak için hiperparametre ayarı yapmanız gerekebilir.

6. Özel uygulamalar için ince ayar

Sıfırdan büyük dil modeli eğitebilecek imkâna sahip şirket sayısı azdır. Bu nedenle diğerleri sizi prompt mühendisi olarak işe alır ve mevcut önceden eğitilmiş modelleri ince ayar yaparak özel uygulamalarına uyarlamanızı ister.

Örneğin, önceden eğitilmiş bir model tasarım gereksinimlerinize göre bir HTML dosyası üretemeyebilir. Ancak UI ve HTML’ye özel veri kümeleriyle ince ayar yaparak istenen çıktıları elde edebilirsiniz.

Genel olarak, bir prompt mühendisi herhangi bir önceden eğitilmiş modele belirli görevler için ince ayar yapabilmelidir. Bu, modellere küçük ve spesifik veri kümeleri vererek yapılabilir.

Veri ön işleme, hiperparametre ayarı ve transfer öğrenimi, bir modeli baştan sona kendiniz ince ayar yapmak için gerekli becerilerdir.

Unutmayın, bu teknik becerilerin derinliği, başvurduğunuz pozisyonun gereksinimlerine göre değişir.

Genellikle başlangıç seviyesinde, yalnızca NLP kavramları ve akıllıca komut yazma yetkinliği giriş için yeterlidir. Ancak kıdemli veya yüksek maaşlı işlerde NLP kütüphaneleri, derin öğrenme algoritmaları ve gelişmiş prompting tekniklerinde daha kapsamlı uygulama deneyimi istenebilir.

İnce ayar öğrenmenize yardımcı olacak kapsamlı rehberlerden bazıları şunlardır:

• LLM’lere İnce Ayara Giriş Rehberi
• OpenAI API ve Python ile GPT-3’e İnce Ayar
• LLaMA 2’ye İnce Ayar: Büyük Dil Modelini Özelleştirme Adım Adım
• GPT 3.5’e İnce Ayar Nasıl Yapılır: Yapay Zekânın Tam Potansiyelini Açığa Çıkarma
• FLAN-T5 Eğitimi: Rehber ve İnce Ayar

Prompt Mühendisliği Teknikleri

Farklı prompting tekniklerini keşfedin ve yazımda yaratıcı olmayı öğrenin. Daha iyi komutlar oluşturmak için neler yapabileceğinize bakalım.

7. Komut yazımında ustalaşın

Dil modelleri, verdiğiniz girdilere göre sonuç üretir. Bir modele tam olarak ne istediğinizi açıklayabiliyor ve istenen çıktıları üretmesi için onu yönlendirebiliyorsanız, işte bu; kendinize prompt mühendisi diyebilirsiniz.

Açık ve net komutlar yazmak ve mevcut komutları iyileştirmek, prompt mühendislerinin iki ana işidir. Bir modeli ilgili yanıtlara yönlendirecek soru ve cümleleri oluşturmaları gerekir.

Bunun için iyi bir yazım yetkinliğine sahip olmalı ve daha iyi komutlar yazmak için ipucu olarak bağlam ve talimatları komutlarınıza dâhil etmelisiniz. Ancak prompt mühendisliğinde usta olmak için, bir sonraki bölümde ele aldığımız bazı ileri düzey prompting tekniklerini öğrenmeniz gerekecek.

8. Gelişmiş prompting teknikleri

Önceden eğitilmiş modellerle denemeler yapmanızı zaten vurguladık; bunu tekrar etmekte fayda var. DALL-E, GPT-2, GPT-3 veya BERT kullanarak farklı prompting tekniklerini uygulayın ve nasıl davrandıklarını görün.

Sıfır atış (zero-shot), tek atış (one-shot), yinelemeli prompting ve daha pek çok strateji vardır. Bu teknikleri öğrenip pratik yaparak olağanüstü bir prompt mühendisi olabilirsiniz.

Hiçbir şeyi kaçırmamak için LangChain hakkında bilgi edinin. Prompt mühendisleri için LangChain üzerine tam bir rehberimiz var; kısaca özetlemek gerekirse LangChain, model çıktılarının doğruluk ve alâkalılığını en üst düzeye çıkarmaya yönelik bir çerçevedir.

Kariyer İlerlemesi ve Gerçek Dünya Uygulaması

İlgili bir bilgisayar bilimi veya mühendislik alanında diploma sahibi olmak artıdır; ancak tek yol değildir. Sertifika programlarını tamamlayarak, gerçek dünya projelerinde çalışarak ve sürekli öğrenerek diplomasız da prompt mühendisi olabilirsiniz. Prompt mühendisliğinde kariyerinizi şekillendirmek için her adıma yakından bakalım.

9. Gerçek dünya projeleri ve portföy oluşturma

Yapay zekâ teknolojisine ve yukarıdaki becerilere dair net bir fikirle, uzmanlığınızı gerçek projelere uygulamaya başlayabilirsiniz. Çalışan bir profesyonel ya da üniversite öğrencisi olun, prompt mühendisliği gerektiren projelere gönüllü olun.

Başlamanız için harika yapay zekâ projeleri:

• Her Seviyeye Uygun 7 Yapay Zekâ Projesi
• Üretken Yapay Zekâ Modelleriyle Kurabileceğiniz 5 Proje
• Her Seviyeye Uygun 7 NLP Projesi

Projeniz önceden eğitilmiş bir model kullanıyorsa, nasıl inşa edildiğine ve nasıl davrandığına dair teknik bir anlayış edinin. Modele bir şeyi farklı yollarla yaptırmayı deneyin ve nasıl yanıt verdiğini görün. Öğrendiğiniz gelişmiş prompting tekniklerini modeli tetiklemek için kullanın. Böylece teoriyi beceriye dönüştürebilirsiniz.

İlerlerken, Kaggle gibi platformlarda sohbet tabanlı yapay zekâ ve LLM yarışmalarına katılarak akranlarınız arasında nerede durduğunuzu görebilirsiniz. Unutmayın, bu adımda yaptığınız her şeyi portföyünüze ekleyerek profilinizi daha da güçlendirebilirsiniz.

Profesyonel bir portföye sahip olmak kariyerin her aşamasında kritik önemdedir. Datacamp, şık hazır şablonlara sahip, düzenlemesi kolay bir portföy oluşturucu sunuyor. Bu ücretsiz portföy oluşturucuyu kullanarak becerilerinizi, deneyiminizi, projelerinizi ve ilgi alanlarınızı etkileyici bir şekilde sergileyin.

10. Sürekli öğrenin ve yapay zekâ topluluğuyla etkileşime geçin

Çevrimiçi kurslar alın; son dönemde pek çok prompt mühendisliği kursu eklendi. Sertifika programları yalnızca beceri kazandırmakla kalmaz, aynı zamanda teknolojiyi gerçekten öğrendiğinize dair kanıt da sunar.

Özellikle OpenAI’in Sora’sı gibi hızla yükselen teknolojilerde en son trendleri takip etmek şarttır. Güncel kalmanın en iyi yolu ise doğru toplulukla etkileşim kurmaktır. Bunun için, LinkedIn, Medium ve Twitter gibi platformlarda önde gelen prompt mühendisliği araştırmacılarını ve geliştiricilerini takip edin.

Sonuç

Gen yapay zekâya başlamak için doğru zaman şimdi. Teknoloji şirketleri, iş süreçlerine sohbet tabanlı yapay zekâyı entegre etmek için hiç olmadığı kadar fazla prompt mühendisine ihtiyaç duyuyor.

Yapay zekâ prompt mühendisi olma yolu hem tatmin edici hem de heyecan vericidir. Bu yazı boyunca değindiğimiz teknik ve teknik olmayan becerilerin doğru birleşimiyle herkes prompt mühendisi olabilir.

Prompt mühendisliğinde kariyerinizde ciddiyseniz, Datacamp’in şu kurslarını keşfedin:

• Prompt Mühendisliğini Anlamak
• ChatGPT’ye Giriş
• Büyük Dil Modelleri Kavramları
• Geliştiriciler için ChatGPT Prompt Mühendisliği