Yapay zeka ile konuşmak, bu tür modellere aşina olmayan herkesin tahmin edebileceğinden daha zordur. Karmaşık, çok adımlı görevler için bilgi istemleri yazmak, iyi iletişim becerileri ve büyük dil modellerine (LLM) ilişkin güçlü bir anlayış gerektirir. Yapay zeka yalnızca sağlanan girdilere dayanır. Belirsiz ve rastgele yönler sağlarsanız mükemmel çıktı üretmez.
Açık ve kesin istemler yazmayı öğrenin. Senaryo mühendislerinin becerilerini geliştirirken odaklanması gereken bazı sosyal ve teknik beceriler şunlardır.
Hızlı Linkler
1. Eleştirel düşünme
Yapay zeka sistemleri girdileri hızlı bir şekilde analiz edebilir. Büyük hacimli verilerde saklı kalıpları, temaları ve tutarsızlıkları keşfetmek yalnızca birkaç dakika alır. Bu arada, aynı numaraları manuel olarak elemek günler sürebilir.
Hızına rağmen analiz ve değerlendirmeleri gerçekleştirmek için tamamen yapay zeka araçlarına güvenmemelisiniz. Raporları kendi veri kümeleriyle sınırlıdır. Bir yapay zeka modeli, eğitim aldığı şeye dayalı olarak çıktı sağlar; sorunları insanların yaptığı gibi analiz etmez ve fark etmez. Ham verilerin yerleştirilmesi hatalara neden olabilir.
En iyi sonuçları elde etmek için araçlarınızı doğru ve ayrıntılı istemlerle beslemelisiniz. Potansiyel engelleri en baştan çözmek için kararlı becerilerinizi kullanın. Hataya yer bırakmayın; yapay zeka, girdiyi yalnızca görünen değeriyle alır.
2. Hesap
Gelişmiş dil modellerini kullanan sistemler, matematiksel formüller de dahil olmak üzere büyük veri kümeleri üzerinde eğitilir. Temelden orta seviyeye kadar aritmetik denklemleri dakikalar içinde çözer.
Aşağıdaki örnek, ChatGPT'nin orta düzey bir cebir sorusuna nasıl doğru yanıt verdiğini göstermektedir.
Yapay zeka araçları aynı zamanda istatistik, matematik veya fizik gibi karmaşık denklemleri de çözse de her zaman doğru değildir. Yapay zeka yalnızca anladığı formülleri çalıştırır. Modelin yanlış denklem kullanması veya sayısal kalıpları yanlış okuması durumunda hatalar görüntülenebilir.
Bu örnek, ChatGPT'nin basit bir istatistiksel soruna yanlış yanıt verdiğini göstermektedir. Cevap yüzde 50 olmalıdır.
Yapay zekanın yanlışlığını telafi etmek için senaryo mühendisinin mükemmel hesaplamalara sahip olması gerekir. Matematik hatalarını kendiniz bulun. Çoğu yapay zeka aracı, iddialarda daha fazla bağlam sağlarsanız doğruluklarını artırır. Talimatlarınız doğru formülleri veya kalıpları belirtmelidir.
3. İyi iletişim
Dilsel modeller doğal dil sözdizimini kullanır. Dolayısıyla ister kullanıcı tarafından oluşturulan girdiyi ister önceden tanımlanmış talimatları hazırlıyor olun, iyi iletişim becerileri mesajları aktarmanıza yardımcı olacaktır. Basit görevlerin gerçekleştirilmesi kolaydır. Genel kültür soruları sorabilir ve tek adımlı komutları yönlendirebilirsiniz. Sadece isteminize doğrultun.
Tersine, karmaşık, çok adımlı projeler daha ayrıntılı talimatlar gerektirir. Doğruluğu artırmak için isteklerinizi adım adım net bir şekilde açıklamanız gerekir. Muğlak iddialar yapay zekayı karıştırıyor.
Yapay zeka sizi yanlış anlarsa kelime seçiminizi ve ifadelerinizi değiştirmeyi deneyin. Zayıf fiilleri değiştirerek, talimatları parçalara ayırarak, kalıpları tahmin ederek ve istemler atayarak belirsizliği azaltın.
Bu iddiayı örnek alalım. Sınırlamaları aşması gerekse bile ChatGPT'nin beklenen çıktıyı sağladığından emin olmak için komutları açıkça tanımlar.
4. Detaylara dikkat
Bir senaryo mühendisinin ayrıntılara çok dikkat etmesi gerekir. Yazım hatalarını ve eksiklikleri gözden kaçırmak, özellikle çok adımlı projeler uygulanırken doğruluğu olumsuz etkiler. Ayrıntıları geliştirene kadar kötü çıktı almaya devam edeceksiniz.
Doğruluk, kökleşmiş ve soyut bir özellik olsa da, insanlar bunu hâlâ geliştirebilir. Sosyal becerileri çevrimiçi olarak uygulamanın birkaç yolu vardır. Komutları tasarlamak için, 100 kelimeden daha az olan kısa istemleri (yazım hataları, belirsiz terimler ve belirsiz ifadeler) düzenleyerek başlayın.
Becerileriniz geliştikçe daha uzun ve daha karmaşık istemler üzerinde çalışın. Analitiği basitleştirmek için incelemelerinizi ve çıktılarını grafiklere dönüştürün. Aksi takdirde ayrıntı grupları kaybolacaktır.
Dil modellerinin istemlere farklı tepkiler verdiğini de unutmayın. Tek bir karmaşık görev için birden fazla platformu birleştirmeyi planlıyorsanız belirli talimatları yeniden düzenlemeniz gerekebilir. Araçlarınızın veri kümelerini, sınırlamalarını ve yeteneklerini göz önünde bulundurun.
5. Yaratıcılık
Yapay zeka son birkaç yılda önemli ölçüde gelişti. Google, Microsoft ve OpenAI gibi global teknoloji şirketleri dil modellerini yayınladılar ve hala yeni dil modeli projeleri üzerinde çalışıyorlar. Yakında daha fazla AI aracının piyasaya çıkmasını bekleyebilirsiniz.
Heyecan verici ve yenilikçi olmasına rağmen bazıları yapay zekanın hızlı gelişimini kafa karıştırıcı bulabilir. Elon Musk bile yapay zekanın gelişiminin durdurulması çağrısında bulunuyor. Yeni piyasaya sürülen modeller, yalnızca birkaç haftalık iyi performansın ardından daha popüler rakipleri geride bıraktı.
Mühendisler için en iyi yaklaşım birden fazla model üzerinde çalışmaktır. Yeni yapay zeka araçlarına ayak uydurmanın yanı sıra, dil modelleri için istemlerin nasıl yazılacağını öğrenin. Tek bir modele odaklanmayın; her yapay zeka ürünü güncelliğini yitirebilir.
6. Takım çalışması
Senaryo mühendisleri, teknik becerileri geliştirmenin yanı sıra bir ekibin parçası olmayı da öğrenmelidir. Yapay zeka geliştirmek tek kişinin işi değil. Çoğu proje, programcılar, yapay zeka eğitmenleri ve kullanıcı deneyimi tasarımcıları gibi diğer uzmanlarla işbirliği yapmanızı gerektirir.
Yapay zekanın farklı alanları hakkında bilgi edinin. Ekip arkadaşlarınızın görevlerini ve rollerini bilmek, daha iyi destek sağlamanıza olanak tanır. Hedeflerine ulaşmalarına yardımcı olun. Taleplerinizi inceleyecekleri ve iyileştirmeler önerecekleri kolaylaştırılmış bir sistem oluşturun.
Ancak sık sık e-posta göndermek yerine proje yönetimi araçlarını kullanmayı düşünün. Talepleri tek bir platformda izlemenize, atamanıza ve düzenlemenize olanak tanır. Bu, incelemeleri iletmek ve karbon kopyalarını üçüncü taraflara göndermekten daha organize bir yaklaşımdır. Doğrulamak Serbest çalışanlar için en iyi işletme yönetimi araçları.
7. Kodlama ve programlama
Komut dosyası mühendisleri en azından temel programlamayı öğrenmelidir. Yapay zeka geliştiricilerinin kullandığı programlama dillerini bilmek, daha etkili ve doğru iddialar yazmanıza yardımcı olacaktır. Talimatlarınızın her modelin benzersiz özelliklerine uygun olduğundan emin olun.
Ayrıca kullan AI Bahçesi'ni aç Yüksek Lisans'ı kullanarak programlama dillerinin uygulamasını keşfetmek. Farklı GPT-3 modellerini test etmenizi sağlar. Yapay zekanın girdileri nasıl işlediğini anlarsanız talepleri daha verimli şekilde yapılandırabilirsiniz.
8. A/B testi
Hızlı doğruluğu etkileyen çeşitli faktörler vardır. İfadelerin tonunu, dilini, anlatımını ve tutarlılığını değiştirmek farklı sonuçlar doğurur. Ne yazık ki, doğru formülleri kullanmadığınız sürece yapay zeka kendisine talimat verilen görevleri yerine getirmeyecektir.
Bu konuşmayı örnek olarak alın. ChatGPT, kullanım koşullarını ihlal ettiği için basit isteğimizi reddetti.
Hak talebini değiştirdikten sonra istenen yanıtı aldık. ChatGPT, OpenAI politikalarını ihlal etse bile sınırlamalarını göz ardı etti ve taleplerimize öncelik verdi.
Bu örnek, özet bilgi istemlerinde yapılan küçük ayarlamaların ne yaptığını gösterir. Basit değişiklikler hızla yapılabilir. Ancak binlerce kelimeyi kapsayan karmaşık iddiaları düzenlemeniz gerekiyorsa A/B testine daha fazla zaman ayırmayı bekleyin. Hangi değişkenlerin çıktı doğruluğunu en çok etkilediğini öğrenin.
İpucu: Tüm sonuçlarınızı takip edin. A/B testi çok fazla zaman ve kaynak gerektirir; mümkünse karşılaştırma testlerini tekrarlamaktan kaçının. Doğrulamak Farklı işler yapay zeka teknolojilerini nasıl kullanıyor?.
Profesyonel bir komuta mühendisinin beceri setini oluşturmak
Yukarıdaki beceriler, çok adımlı projeler için daha ayrıntılı ve doğru talimatlar oluşturmanıza yardımcı olacaktır. Herkes ChatGPT'nin genel soruları yanıtlamasını sağlayabilir. Ancak dil modellerini belirli çıktılar üretecek ve kalıpları tanıyacak şekilde uyarlamak hassasiyet gerektirir.
Komuta mühendisliğinin beceri geliştirmenin ötesine geçtiğini unutmayın. Gerekli becerilere sahip olduğunuzda iş fırsatlarını, araştırma oranlarını araştırmaya ve sektör trendlerini incelemeye başlayın. Sektördeki en son gelişmelerden yararlanabileceğinizden emin olun. Şimdi görüntüleyebilirsiniz Üretken yapay zekanın iş piyasasını değiştirme yolları.
