Yapay zeka istemlerini nasıl iyileştirirsiniz: Basit bir test sistemi
İstemlerinizin neden başarısız olduğunu tahmin etmeyi bırakın. Gerçekten daha iyi sonuçlar veren, istemleri test edip geliştirmek için 4 adımlı bir döngü.
Bir istem yazdınız. Çıktı yanlıştı. Yeniden yazdınız. Yine yanlış, ama farklı şekilde yanlış. Birkaç kelimeyi değiştirdiniz, tekrar oluşturdunuz, biraz daha yaklaştınız — sonra neyi değiştirdiğinizi unuttunuz. Otuz dakika sonra başa dönmüşsünüz, hangi sürümün gerçekten daha iyi olduğundan emin değilsiniz.
Bu "yeniden oluştur ve umut et" yaklaşımı, çoğu insanın yapay zekayı kullanma şeklidir. Ve çoğu insanın hayal kırıklığı yaşamasının nedeni de budur. Workday araştırmasına göre, çalışanların yapay zeka sayesinde kazandığı zamanın yaklaşık %37'si yeniden çalışmaya gidiyor — hataları düzeltmek, çıktıları doğrulamak ve hedefi tutturamayan içerikleri yeniden yazmak.
Rastgele oynamak ile sistematik iyileştirme arasındaki fark çaba değil, yöntemdir. Değişikliklerinizi test ettiğinizde, değerlendirdiğinizde ve belgelediğinizde aynı hataları tekrarlamayı bırakırsınız. Kendi kullanım durumunuz için neyin gerçekten işe yaradığını öğrenirsiniz. Ve ara sıra rastlantıyla iyi sonuç veren değil, güvenilir biçimde iyi sonuç üreten istemler oluşturursunuz.
Rastgele oynamak neden işe yaramaz
İstem iyileştirmenin neden kumar gibi hissettirdiğinin bir nedeni var. Aynı anda üç şeyi değiştirip çıktı iyileştiğinde, hangi değişikliğin yardım ettiğini bilemezsiniz. Sürümleri karşılaştırmak yerine hafızadan yeniden yazdığınızda, örüntüleri fark edemezsiniz. Eski denemelerinizi sildiğinizde, neyin işe yaradığını size söyleyecek veriyi de kaybedersiniz.
MIT Sloan'ın araştırması, gelişmiş yapay zeka modellerinden elde edilen performans kazanımlarının yalnızca yarısının modelin kendisinden geldiğini ortaya koydu. Diğer yarısı, kullanıcıların istemlerini nasıl uyarladığından geliyor. Yani istem yazma beceriniz, yapay zekanın yetenekleri kadar önemli.
Ama beceri sihir değildir. Yapılandırılmış pratikle inşa edilen örüntü tanımadır. Hangi değişikliğin hangi sonucu ürettiğini görmeniz gerekir — bu da bir sisteme ihtiyacınız olduğu anlamına gelir.
4 adımlı iyileştirme döngüsü
Etkili istem iyileştirmesi basit bir döngüyü izler:
Test et — İstemini çalıştır ve çıktının tamamını kaydet
Değerlendir — Sonucu kendi belirli hedefinle karşılaştır
İyileştir — Neyin yanlış olduğuna dayanarak tek bir hedefli değişiklik yap
Belgele — Neyi değiştirdiğini ve ne olduğunu kaydet
Bu karmaşık değil. Ama dört adımı da, özellikle sonuncusunu uygulamak, sürekli daha iyi olanlarla aynı sorunlarla boğuşmaya devam edenleri ayıran şeydir.
İstem iyileştirmenin dört adımını gösteren dairesel bir diyagram: Test et, Değerlendir, İyileştir, Belgele
1. Adım: İstemini çalıştır ve her şeyi yakala
Elinizdeki istemle başlayın. İlk sürümü fazla düşünmeyin — nasılsa onu geliştireceksiniz. Amaç, üzerine ölçüm yapabileceğiniz bir başlangıç noktası elde etmek.
İstemi çalıştırdığınızda hem istemi hem de yanıtın tamamını kaydedin. Yalnızca iyi kısımlarını değil. Özet de değil. Tamamını. Sorunları teşhis etmek için bütün resme ihtiyacınız var.
ChatGPT veya Claude'da test ediyorsanız, herhangi bir değişiklik yapmadan önce konuşmanın tamamını bir nota veya belgeye kopyalayın. Yeniden oluşturduğunuz veya düzenlediğiniz an, orijinal kaybolur.
2. Adım: Gerçek hedefine göre değerlendir
Çoğu insanın yanlış yaptığı yer burası. Çıktıya bakıp "bu pek doğru değil" diye düşünüyorlar — sonra hemen yeniden yazmaya başlıyorlar. Bu belirsiz memnuniyetsizlik size neyi düzelteceğinizi söylemez.
Bunun yerine, Kırmızı Kalem Testi dediğim yöntemi kullanın. Çıktıyı baştan sona okuyun ve belirli sorunları işaretleyin:
Ton yanlış mı? Tam olarak nerede?
Eksik bilgi var mı? Tam olarak ne?
Çok mu uzun? Hangi bölümler dolgu?
Görevi yanlış mı anladı? Nasıl?
Biçim yanlış mı? Bunun yerine ne olmalıydı?
Değerlendirmenizi yazın. "İkinci paragrafta çok resmi, bütçe kısıtlaması eksik, şirket geçmişiyle ilgili gereksiz bilgiler eklemiş." Artık tam olarak neyi düzelteceğinizi biliyorsunuz.
3. Adım: Tek seferde tek bir değişiklik yap
Sürdürmesi en zor disiplin ve en önemlisi bu. Aynı anda birden fazla şeyi değiştirdiğinizde, hangi değişikliğin işe yaradığını öğrenemezsiniz. A/B testi araştırmaları sürekli olarak tek bir değişkeni izole etmenin kritik olduğunu gösteriyor — birden fazla değişikliği aynı anda test etmek, sonuçları herhangi birine bağlamayı imkânsız kılar.
Değerlendirmenizdeki en önemli sorunu seçin ve yalnızca onu ele alın. Yaygın düzeltmeler şunlardır:
Bağlam ekle: Yapay zekanın durumunuzu anlaması için gereken arka planı verin
Kısıt ekle: Uzunluk, biçim, ton veya neyin hariç tutulacağını belirtin
Örnek ekle: İyi çıktının nasıl göründüğünü gösterin (buna few-shot prompting denir)
Görevi netleştir: Belirsiz talimatları somut hâle getirin
Rol ata: Yapay zekaya kim olması gerektiğini söyleyin (rol istemini inceleyin)
Tek değişikliğinizi yapın, istemi tekrar çalıştırın ve karşılaştırın. Yardımcı oldu mu? Yeni bir sorun mu yarattı? Yalnızca bir şeyi değiştirdiğiniz için bunu bileceksiniz.
4. Adım: Neyi değiştirdiğini belgele
Bu adım isteğe bağlı gibi hissettirir. Değildir. Belgeleme olmadan başarısız denemeleri tekrarlar, başarılı teknikleri unutur ve en iyi istemlerinizi sohbet geçmişine kurban edersiniz.
Belgelemenizin ayrıntılı olması gerekmez. Basit bir kayıt yeter:
Sürüm: v1, v2, v3...
Ne değişti: "200 kelimelik kelime sayısı kısıtı eklendi"
Sonuç: "Çıktı artık doğru uzunlukta ama sohbet tonu kayboldu"
Tut ya da at: Kısıtı tut, sonraki adımda tonu düzelt
Zamanla bu kayıt kişisel bir oyun kitabına dönüşür. Örüntüler fark edersiniz — belki örnek eklemek yazı görevlerinizde her zaman yardımcı oluyordur ya da biçimi erkenden belirtmek daha iyi yapı üretiyordur. Bu kavrayışlar birikerek büyür.
Sürekli kullanacağınız istemler üzerinde çalışıyorsanız, PromptNest gibi bir araç notları doğrudan her isteme iliştirmenize olanak tanır. Neyi denediğinizi, neyin işe yaradığını ve neden işe yaradığını ayrı bir belge tutmadan takip edebilirsiniz.
Gerçek bir örnek: Toplantı özeti istemini iyileştirmek
Gerçek bir iyileştirme döngüsünü adım adım inceleyelim. Diyelim ki toplantı notlarını ekibiniz için eylem maddelerine dönüştürmeniz gerekiyor.
Sürüm 1:
Summarize these meeting notes.
{{meeting_notes}}
Sonuç: Eylem maddelerini bağlam paragrafları arasında gömen genel bir özet. Çok uzun ve gerçekte ne yapılması gerektiğini bulmak için aramak zorunda kalıyorsunuz.
Değerlendirme: Yapılandırılmış çıktı yok. Net eylem maddeleri yok. Gereksiz özet içeriyor.
Değişiklik: Biçim kısıtlamaları ekle.
Sürüm 2:
Extract action items from these meeting notes. Format as a bulleted list with the owner's name in brackets after each item.
{{meeting_notes}}
Sonuç: Sahipleriyle birlikte temiz bir madde işaretli eylem maddeleri listesi. Ama bazı maddeler belirsiz ("konuştuğumuz şeyle ilgili takip et") ve son tarihler eksik.
Değerlendirme: Biçim iyi, ama maddelerde belirginlik ve zaman çerçevesi eksik.
Değişiklik: Belirginlik ve son tarihler için gereksinim ekle.
Belirsiz bir istemin somut, yapılandırılmış bir isteme dönüştürüldüğünü gösteren öncesi ve sonrası karşılaştırması
Sürüm 3:
Extract action items from these meeting notes.
For each action item, include:
- What specifically needs to be done (not vague references)
- Who owns it [in brackets]
- Deadline if mentioned, or "No deadline specified"
If an action item is unclear in the notes, flag it with "[NEEDS CLARIFICATION]" so I can follow up.
{{meeting_notes}}
Sonuç: Somut eylem maddeleri, net sahipler, mevcut olduğunda son tarihler ve belirsiz olan her şeye işaret konuluyor. Bu kullanılabilir.
Üç iyileştirme. Her biri değerlendirmede tespit edilen belirli bir sorunu ele aldı. Son istem ilkinden çarpıcı biçimde daha iyi — ve nedenini tam olarak biliyorsunuz.
İyileştirmeyi ne zaman bırakmalı
İyileştirmenin azalan getirileri vardır. Bir noktada zaten yeterince iyi olan bir şeyi cilalıyor olursunuz. Durmanız gerektiğinin işaretleri:
Çıktı gereksinimlerinizi karşılıyor. Mükemmel değil — gereksinimler. İhtiyacınız olanı yapıyorsa, kullanın gitsin.
Değişiklikler işleri kötüleştiriyor. Bazen yerel bir tepe noktasına ulaşırsınız. Son üç değişikliğiniz de kaliteyi düşürdüyse, en iyi sürümünüze geri dönün ve tamamlandı sayın.
Uç durumlar için optimize ediyorsunuz. İstem zamanın %90'ında çalışıyorsa ve kalan %10 için saatler harcıyorsanız, o zamanın buna değip değmediğini düşünün.
Sorun istemde değil, görevde. Bazı görevler mevcut yapay zeka için gerçekten zor. Mantıklı her yaklaşımı denediyseniz, sorun yapay zekadan henüz güvenilir biçimde yapamayacağı bir şey istemek olabilir.
Sadece istemlerini değil, sistemini inşa et
Sistematik iyileştirmenin gerçek değeri, geliştirilmiş herhangi bir tek istem değildir. Geliştirdiğiniz beceri ve oluşturduğunuz kütüphanedir.
İyileştirdiğiniz her istem, yapay zekanın talimatlara nasıl tepki verdiği hakkında size bir şey öğretir. Zamanla, neyin işe yaradığını içselleştirdiğiniz için ilk taslaklarınız da daha iyi olmaya başlar. Yaygın başarısızlık örüntülerini anında tanırsınız. Yeni görevlere uyarlayıp yeniden kullanabileceğiniz, kanıtlanmış istemlerden oluşan bir koleksiyonunuz olur.
Bu koleksiyon önemlidir. En iyi istem mühendisleri her seferinde sıfırdan başlamaz — değiştirebilecekleri ve yeniden kullanabilecekleri test edilmiş istem kütüphaneleri tutarlar. Rev.com anketine göre, istem önerilerini yararlı bulan kullanıcıların iki dakikadan kısa sürede tatmin edici cevap alma olasılığı, bulmayanlara kıyasla %280 daha yüksek.
Saklamaya değer istemler biriktiriyorsanız, PromptNest onlara düzgün bir ev sağlar — projeye göre düzenlenmiş, aranabilir ve herhangi bir uygulamadan klavye kısayoluyla erişilebilir. İyileştirilmiş istemlerinizi {{meeting_notes}} gibi değişkenlerle birlikte kaydedebilir, ihtiyacınız olduğunda boşlukları doldurabilir ve işi zaten yaptığınız için iyileştirme sürecini tamamen atlayabilirsiniz.
Bir sonraki isteminizde 4 adımlı döngüyle başlayın. Test et, değerlendir, iyileştir, belgele. Başlangıçta biraz daha uzun sürer. Ama iyileştirmeye yatırdığınız her saat, istemleriniz gerçekten işe yaradığında size kat kat geri kazandırılır.
