Prompt Design Chain of Thought Few-shot Prompting Structured Outputs JSON Mode Function Calling Tool Use Prompt Testing Prompt Optimization System Prompts
33 posts
Büyük Dil Modelleri (LLM) entegrasyonunun hızla gelişen manzarasında, promptunuzun kalitesi genellikle uygulamanızın başarısının temel belirleyicisidir. Geliştiricilerin çoğu model seçimine veya altyapı ölçeklendirmesine odaklanırken, prompt optimizasyonu hala önemli kazanımlar için ulaşılması kolay bir meyvedir...
Büyük Dil Modelleri (LLM'ler) hızla gelişen dünyasında, ortalama bir çıktı ile üretim için hazır bir yanıt arasındaki fark genellikle modelin kendisinde değil, istemin hassasiyetindedir. Geliştiriciler için istem mühendisliği, basit talimat verme eyleminden doğal dil arayüzleri için sistem mimarileri tasarlayan disiplinli bir uygulamaya evrildi.
Büyük Dil Modelleri (LLM) çağının başlarında, AI ile etkileşim büyük ölçüde sohbet tabanlıydı. Bir soru sordunuz ve model metin bir yanıt sağladı. Beyin fırtınası veya yaratıcı yazım için güçlü olsa da, bu yapılandırılmamış yaklaşım üretim ortamlarında yetersiz kalır.
Büyük Dil Modelleri (LLM) kullanımının erken dönemlerinde, istem mühendisliği büyük ölçüde bir sanat formuydu. Geliştiriciler, daha iyi çıktılar elde etmek için saatlerce sistem talimatlarını, birkaç örnekli (few-shot) örnekleri ve sıcaklık ayarlarını manuel olarak ince ayar yapıyordu. Sezgi hala rol oynasa da, sektör giderek daha titiz, veriye dayalı bir yaklaşıma, yani Otomatik İstem Optimizasyonuna (APO) doğru hızla kayıyor.
Büyük Dil Modelleri (LLM'ler) hızla gelişen dünyasında, yapılandırılmamış metni yapılandırılmış veriye dönüştürme yeteneği, modern yazılım geliştirme için kritik bir yetkinliktir. LLM'ler doğal olarak insan tarafından okunabilir metinler üretmek üzere tasarlanmış olsa da, bunları arka uç sistemlere entegre etmek öngörülebilir, makine tarafından okunabilir formatlar gerektirir...
Yıllar boyunca Büyük Dil Modelleri'nin (LLM'ler) temel sınırlaması, gerçek dünyada eylem gerçekleştirememeleriydi. Temelde gelişmiş papaganlar gibi davranıyor, metin üretebiliyor ama veritabanına erişemiyor, karmaşık toplamlar hesaplayamıyor veya harici bir API'yi sorgulayamıyorlardı.
Büyük Dil Modelleri (LLM) alanındaki hızlı gelişmelerde, çıktının kalitesi girdinin kalitesiyle doğru orantılıdır. Sıfır örnekli (zero-shot) istemleme pratik olsa da, karmaşık ve alana özgü uygulamalar için gereken hassasiyeti genellikle karşılamaz. İşte burada few-shot (az örnekli) istemleme devreye girer.