İstemleri A/B Sınamasından Geçirme

Web sitelerinin farklı tasarımları sınaması gibi, Büyük Dil Modelleri (LLM'ler) için istemleri de A/B sınamasından geçirebiliriz!

A/B sınaması, belirli bir görev için hangisinin daha iyi performans gösterdiğini görmek amacıyla bir istemin iki (veya daha fazla) sürümünü karşılaştırmamıza yardımcı olur.

İstem tasarımlarınız hakkında verilere dayalı kararlar almanın güçlü bir yoludur.

LLM yanıtları, istemdeki küçük değişikliklere bağlı olarak büyük ölçüde değişebilir. A/B sınaması şunları yapmamıza yardımcı olur:

• Performansı İyileştirme: En doğru veya istediğiniz çıktıyı veren istemi bulun.
• Kullanıcı Deneyimini İyileştirme: Uygulamanızın kullanıcılara mümkün olan en iyi sonuçları sunduğundan emin olun.
• Maliyetleri Düşürme: Bazen daha kısa bir istem de aynı derecede etkili olabilir ve belirteç kullanımından tasarruf sağlar.

A/B sınamasının temelinde iki sürümün karşılaştırılması yer alır:

• Sürüm A (Kontrol): Mevcut veya özgün isteminizdir.
• Sürüm B (Deney): tek bir belirli öğeyi değiştirdiğiniz değiştirilmiş sürümdür.

Önemli olan, etkisini net biçimde anlayabilmek için tek bir değişikliği yalıtmaktır.

Başlamadan önce "daha iyi"nin ne anlama geldiğini bilmeniz gerekir. Bunun için net ölçütler belirlemelisiniz.

Örneğin, bir özetleme görevi için ölçütler şunlar olabilir:

• Özlülük: Özet daha kısa mı?
• Uygunluk: Tüm önemli noktaları kapsıyor mu?
• Okunabilirlik: Anlaşılması kolay mı?

Bu ölçütler, istem çıktılarını nesnel olarak değerlendirmenize yardımcı olur.

İstemler için A/B sınaması oluşturmak basit bir akış izler:

1. Hedefi Belirleyin: Neye ulaşmaya çalışıyorsunuz? (ör. daha iyi duygu analizi).
2. Değişkeni Belirleyin: İstemin hangi tek yönünü değiştireceksiniz? (ör. "profesyonel bir analist gibi davranın" eklemek).
3. Çeşitlemeleri Oluşturun: İstem A'yı (kontrol) ve İstem B'yi (deney) geliştirin.
4. Veri Toplayın: Her iki istemi de aynı girdi kümesiyle çalıştırın.
5. Sonuçları Analiz Edin: Çıktıları belirlediğiniz ölçütlere göre karşılaştırın.

Bir haber makalesini özetlemek istediğimizi varsayalım. Kontrol istemimiz (İstem A) şöyle olsun:

Bu istem doğrudan bir yaklaşım izleyerek kısa bir özet ister. Bunu başlangıç ölçütümüz olarak kullanacağız.

Şimdi bir değişkeni, yani bir kişilik eklemeyi değiştirerek İstem B'yi oluşturalım. Daha resmî ve analitik bir özet istiyoruz.

Kişiliği ve özel talimatları ekleyerek farklı türde bir özet bekliyoruz.

Veri toplamak için, hem İstem A'yı hem de İstem B'yi çeşitli özdeş makale kümesi üzerinde çalıştırırsınız.

Her makale için iki özet elde edersiniz: biri İstem A'dan, diğeri İstem B'den.

Ardından, hangi istemin daha iyi performans gösterdiğini görmek için bu özet çiftlerini belirlediğiniz ölçütlere (ör. özlülük, uygunluk, ton) göre karşılaştırırsınız.

Verileri topladıktan sonra çıktıları analiz edersiniz. Bu işlem şunları içerebilir:

• El İle İnceleme: İnsan değerlendiricilerin özetlere puan vermesi.
• Otomatik Ölçütler: Uzunluğu ve anahtar kelimelerin bulunup bulunmadığını kontrol etmek ya da uygunluğu puanlaması için başka bir LLM kullanmak üzere araçlardan yararlanma.

Tutarlı örüntüler arayın. İstem B, tüm sınama durumlarında İstem A'dan sürekli olarak daha analitik özetler üretiyor mu?

A/B sınamasının, istem çeşitlerini karşılaştırmanın ve böylece LLM performansını iyileştirmemize yardımcı olan yapılandırılmış bir yöntem olduğunu öğrendik.

• Değişkenleri Yalıtın: İstem A ile İstem B arasında yalnızca bir şeyi değiştirin.
• Ölçütleri Belirleyin: Başarıyı nasıl ölçeceğinizi bilin.
• Toplayın ve Analiz Edin: Her iki istemi de özdeş girdilerle çalıştırın ve sonuçları karşılaştırın.

Bu sistematik yaklaşım, istem mühendisliği çalışmalarınızın verilere dayalı ve etkili olmasını sağlar!