Sıfır Örnekli ve Az Örnekli İstem Oluşturma
Hiç örnek vermeden (sıfır örnekli) veya birkaç açıklayıcı örnek sunarak (az örnekli) yanıt almayı keşfedin.
Sıfır Örnekli ve Az Örnekli İstem Oluşturma, CoddyKit'te ücretsiz bir AI Prompt Engineering dersidir. Bu, 3 dersinin 2. dersidir. Aşağıdan dersin tamamını ücretsiz okuyabilir, sonra tarayıcıda yerleşik kod editörü ve 7/24 yapay zeka koçu ile uygulamalı olarak pratik yapabilirsin. Bu, AI Prompt Engineering öğrenme yolunun bir parçasıdır ve ilerlemeniz web ve CoddyKit uygulaması arasında senkronize olur. AI Prompt Engineering kursu toplamda 3 dersten oluşur.
Sıfır ve Az Örnekli İstemlere Giriş
Sıfır Örnekli ve Az Örnekli İstemler dersine hoş geldiniz! Bunlar, Büyük Dil Modellerini (LLM'leri) görevleri gerçekleştirmeleri için yönlendirmeye yarayan temel tekniklerdir.
Bunları anlamak, yapay zekâdan daha iyi ve daha kesin çıktılar almanıza yardımcı olur.
Sıfır Örnekli İstemleri Anlama
Sıfır örnekli istem oluşturma, bir LLM'ye görevi nasıl yapacağına ilişkin hiçbir örnek sunmadan bir görev vermek anlamına gelir.
- Yalnızca LLM'nin önceden eğitilmiş bilgisine güvenirsiniz.
- İstem yalnızca talimatları ve girdi verilerini içerir.
- LLM'nin eğitim sırasında muhtemelen karşılaştığı basit ve yaygın görevlerde etkilidir.
Uygulamada Sıfır Örnekli İstem: Sınıflandırma
İşte sıfır örnekli bir örnek. LLM'den, daha önce yapılmış duygu sınıflandırmalarını göstermeden metin duyarlılığını sınıflandırmasını istiyoruz.
Bu örneği çalıştırmayı deneyin:
def call_llm_api(prompt):
# In a real scenario, this would call an LLM API.
# For this example, we simulate a response.
if "sentiment" in prompt.lower():
return "Sentiment: Positive"
return "LLM Response: Could not process."
# Our zero-shot prompt
zero_shot_prompt = "Classify the sentiment of 'The movie was fantastic!'"
print(f"Prompt: {zero_shot_prompt}")
print(f"LLM Output: {call_llm_api(zero_shot_prompt)}")Sıfır Örnekli İstem: Bilgi Çıkarma
Sıfır örnekli istem oluşturma, metinden belirli bilgi parçalarını çıkarmak için de oldukça etkilidir.
LLM'ye yalnızca ne araması gerektiğini söyleriz; o da genel bilgisini kullanarak bunu bulur.
def call_llm_api(prompt):
if "name and age" in prompt.lower():
return "Name: Alice, Age: 30"
return "LLM Response: Information not found."
# Another zero-shot prompt example
zero_shot_prompt = "Extract the name and age from 'My name is Alice and I am 30 years old.'"
print(f"Prompt: {zero_shot_prompt}")
print(f"LLM Output: {call_llm_api(zero_shot_prompt)}")Sıfır Örnekli İstemlerin Sınırlamaları
Güçlü olmakla birlikte sıfır örnekli istem oluşturmanın bazı sınırlamaları vardır:
- Belirsizlik: Yoruma açık görevler tutarsız sonuçlara yol açabilir.
- Yenilik: Görev veya kavram çok yeni ya da dar bir alana özgüyse LLM, örnekler olmadan zorlanabilir.
- Karmaşıklık: Çok adımlı akıl yürütme veya son derece özel biçimlendirme gereken durumlarda yalnızca talimatlar yeterli olmayabilir.
Az Örnekli İstemlerle Tanışma
Az örnekli istem oluşturma, birkaç girdi-çıktı örneğini doğrudan isteme dâhil ederek sıfır örnekli istemlerin sınırlamalarını giderir.
- Bu örnekler, istenen görev, üslup veya biçim konusunda LLM'ye yol gösterir.
- Bu, bir öğrenciden yeni bir problemi çözmesini istemeden önce ona çözülmüş birkaç problem göstermek gibidir.
- Bu teknik, karmaşık veya belirsiz görevlerde performansı önemli ölçüde artırır.
Uygulamada Az Örnekli İstem: Yeniden Yazma
Burada, bir cümleyi etken çatıda nasıl yeniden ifade edeceğimize dair bir örnek sunuyoruz. Bu, LLM'nin istediğimiz özel dönüşümü anlamasına yardımcı olur.
Örneğin görevi nasıl netleştirdiğine dikkat edin:
def call_llm_api(prompt):
if "active voice" in prompt.lower() and "ball was thrown" in prompt.lower():
return "Output: The boy threw the ball."
return "LLM Response: Could not rephrase."
# Our few-shot prompt with one example
few_shot_prompt = """Rephrase into active voice:
Input: The mouse was chased by the cat.
Output: The cat chased the mouse.
Rephrase into active voice:
Input: The ball was thrown by the boy."""
print(f"Prompt: {few_shot_prompt}")
print(f"LLM Output: {call_llm_api(few_shot_prompt)}")Az Örnekli İstem: Kod Oluşturma
Az örnekli istem oluşturma, kod oluşturmak veya belirli çıktı biçimlerine uymak için son derece kullanışlıdır.
İstenen koda (örneğin bir işlev bildirimi ve gövdesine) dair bir örnek göstererek LLM'nin bu yapıyı daha iyi taklit etmesini sağlayabilirsiniz.
def call_llm_api(prompt):
if "function to add" in prompt.lower():
return "def add(a, b):\n return a + b"
return "LLM Response: Code not generated."
# Few-shot prompt for code generation
few_shot_prompt = """Generate a Python function:
Example 1:
Input: Function to multiply two numbers.
Output:
def multiply(a, b):
return a * b
Example 2:
Input: Function to add two numbers."""
print(f"Prompt: {few_shot_prompt}")
print(f"LLM Output:\n{call_llm_api(few_shot_prompt)}")Doğru Tekniği Seçme
Sıfır örnekli ve az örnekli istem oluşturma arasında nasıl karar verirsiniz?
- Sıfır Örnekli: LLM'nin genel bilgisinin yeterli olduğu basit ve iyi anlaşılmış görevler için en uygunudur. Özlüdür ve belirteç alanından tasarruf sağlar.
- Az Örnekli: Belirli biçimler veya üsluplar gerektiren karmaşık, incelikli ya da özel görevler için idealdir. Önemli bir yönlendirme sağlayarak doğruluğu artırır; ancak daha fazla belirteç kullanır.
Sıfır/Az Örnekli İstemleri Sınama
Belirli örneklere ihtiyaç duyulmayan basit, iyi tanımlanmış görevler için genellikle hangi istem oluşturma tekniği daha iyidir?
Tekrar: İstemlerin Gücü
İki temel istem oluşturma tekniğini öğrendiniz:
- Sıfır örnekli istem oluşturma, yalnızca talimatları kullanır ve basit görevler için LLM'nin geniş bilgisinden yararlanır.
- Az örnekli istem oluşturma, isteme örnekler ekleyerek daha karmaşık, incelikli veya özel çıktılar için önemli bir yönlendirme sağlar.
Bunlarda ustalaşmak, LLM'lerle daha etkili iletişim kurmanızı ve istediğiniz sonuçlara ulaşmanızı sağlar!
Sıkça Sorulan Sorular
“Sıfır Örnekli ve Az Örnekli İstem Oluşturma” dersi ücretsiz mi?
Evet — “Sıfır Örnekli ve Az Örnekli İstem Oluşturma” dersin tüm metni burada web'de ücretsiz olarak okunabilir. Etkileşimli olarak pratik yapmak (yerleşik kod editörü ve 7/24 yapay zeka koçu) ve AI Prompt Engineering kursunun geri kalanını açmak için CoddyKit PRO'ya yükselt. AI Prompt Engineering kursu toplamda 3 dersten oluşur.
“Sıfır Örnekli ve Az Örnekli İstem Oluşturma” dersinde ne öğreneceğim?
Hiç örnek vermeden (sıfır örnekli) veya birkaç açıklayıcı örnek sunarak (az örnekli) yanıt almayı keşfedin. AI Prompt Engineering ile uygulamalı kodu tarayıcıda doğrudan çalıştırarak pratik yaparsın ve 7/24 yapay zeka koçu dersi çalışırken sorularını yanıtlar.
AI Prompt Engineering öğrenmeye başlamak için deneyim gerekli mi?
Önceden deneyim gerekmez. CoddyKit'te AI Prompt Engineering, başlangıçtan ileri seviyeye kadar yapılandırıldığı için buradan başlayabilir veya başından başlayıp kendi hızında ilerleme yapabilirsin. Bu, 3 dersinin 2. dersidir.
“Sıfır Örnekli ve Az Örnekli İstem Oluşturma” dersi ne kadar sürer?
Çoğu CoddyKit dersi yaklaşık 5–10 dakika sürer. Her biri kısa ve etkileşimli olduğu için sabit ilerleme yaparsın ve web ile uygulama arasında tam olarak bıraktığın yerden devam edebilirsin.
Bu AI Prompt Engineering dersinde kod yazıp çalıştırabilir miyim?
Evet. Her AI Prompt Engineering dersi yerleşik bir kod editörü içerir, bu sayede tarayıcıda gerçek kod yazıp çalıştırabilir ve anlık yapay zeka geri bildirimi alırsın — yerel kurulum gerekli değildir.
Bu kursun tüm dersleri
- LLM Yeteneklerini Anlama
- Sıfır Örnekli ve Az Örnekli İstem Oluşturma
- Rol Yapma ve Persona İstemleri