İşte büyük dil modelleriyle kodlama görevleri için bazı ileri düzey bilgi istemi mühendisliği teknikleri:
1. Modelin Kodlamayla İlgili Sorguları Yorumlamasını Anlamak: Bu, programlama kavramlarının derinlemesine anlaşılmasını ve bunları modelin etkili bir şekilde işleyebileceği şekilde ifade edebilmeyi içerir. Amaç, modelin iç temsilleri ve dikkat mekanizmalarıyla uyumlu yönlendirmeler oluşturmaktır.[1]
2. İstem Zincirleme ve Çok Dönüşlü İsteme: Karmaşık bir kodlama görevini, bir istemin çıktısının bir sonraki için girdi olarak kullanıldığı bir istem dizisine ayırma. Bu, modelin görevi adım adım ele almasına olanak tanır.[2][3]
3. Düşünce Zinciri (CoT) İstemi: Modele bir sorunu çözmek için adım adım akıl yürütme örnekleri sağlamak ve onu kendi akıl yürütme zincirini oluşturmaya yönlendirmek.[4] [5] Bunun karmaşık muhakeme görevlerinde performansı önemli ölçüde artırdığı gösterilmiştir.
4. Kendi Kendine Tutarlılık Uyarısı: Birden fazla akıl yürütme yolunun örneklendiği ve kendi içinde en tutarlı cevabın seçildiği CoT'nin bir uzantısı. Bu, birden fazla geçerli çözümü olan açık uçlu problemler için kullanışlıdır.[4]
5. Otomatik İstem Mühendisliği (APE): Belirli bir görev için en etkili olanı bulmak amacıyla aday istemleri oluşturmak ve bunlar üzerinde arama yapmak için dil modellerini kullanan, istemin kendisini optimize edilecek "program" olarak ele alan bir tekniktir. [5]
6. İlgili Bağlam ve Örnekler Sağlama: Bilgi istemine alana özel bilgiler, kodlama stili yönergeleri ve girdi-çıktı örnekleri dahil etmek, modeli daha doğru ve alakalı kod oluşturmaya yönlendirmeye yardımcı olabilir.[1][3]
Önemli olan, belirli kodlama görevleriniz ve dil modeliniz için en etkili istemleri bulmak amacıyla istem tasarımı, test etme ve iyileştirme ile tekrar tekrar denemeler yapmaktır. Dikkatli istem mühendisliği, kodlama yardımı için büyük dil modellerinin yeteneklerini önemli ölçüde artırabilir.
[1] Kodlama Görevleri için Hızlı Mühendislik - Veri Bilimine Doğru[2] Gelişmiş Hızlı Mühendislik Teknikleri - Mercity AI[3] 2024'te Hızlı Mühendislik: Teknikler, Kullanımlar ve Gelişmiş... - Meşe Palamudu[4] İleri İstem Mühendisliği: Neleri içerir? - DataScientest.com[5] prompts-advanced-usage.md - GitHub
Alıntılar:[1] https://towardsdatascience.com/prompt-engineering-llms-coding-chatgpt-artificial-intelligence-c16620503e4e?gi=54ae68d69ee0
[2] https://www.mercity.ai/blog-post/advanced-prompt-engineering-techniques
[3] https://www.acorn.io/resources/learning-center/prompt-engineering
[4] https://datascientest.com/en/advanced-prompt-engineering-what-does-it-involve
[5] https://github.com/dair-ai/Prompt-Engineering-Guide/blob/main/guides/prompts-advanced-usage.md