Yapay Zekanın Temellerini Anlayın: Prompt, Model, Üretken Yapay Zeka

Yapay Zeka ile bağlantılı temel kavramların anlaşılması, bu teknolojileri etkili bir şekilde kullanabilmek için çok önemlidir. Bu bağlamda, „Prompt“, „Model“ ve „Generatif Yapay Zeka“ gibi anahtar terimleri ele alacağız. Açıklama, hemen bir genel bakış elde etmen için net ve basit bir dille yapılacaktır. Ayrıca, bu terimleri pratikte nasıl uygulayabileceğini gösteren ChatGPT ve Midjourney'de bir canlı demo deneyimleyeceksin.

En önemli bulgular

• Bir Prompt, bir yanıt almak için bir yapay zeka aracına girdiğin metindir.
• Bir Model, belirli görevleri yerine getirmeyi öğrenmiş bir eğitilmiş yapay zeka sistemidir.
• Generatif Yapay Zeka, senin Promptlarına dayalı olarak yeni içerikler, metinler, resimler ve müzikler üretir.

Bir Prompt'un önemi

„Prompt“ terimi, Yapay Zeka ile çalışırken hayati öneme sahiptir. Kendini bir restoranda, garsona siparişini verirken hayal et. Bu durumda, senin Prompt'un yapay zekaya ilettiğin sipariştir. Tanım basit: Bir Prompt, yapay zekadan herhangi bir türde bir yanıt veya çıktı almak için girdiğin metindir.

Örneğin, ChatGPT'de evden çalışma ipuçları hakkında bir Instagram gönderisi talep ettiğinde, bu senin Prompt'un olur. Bu metni ne kadar net ve kesin biçimde oluşturursan sonuç o kadar iyi olacaktır. „Evden çalışma“ gibi genel bir Prompt çok belirsizdir, oysa „Haftada beş ergonomik çalışma ipucu ile ilgili rahat bir Instagram gönderisi yaz“ gibi spesifik bir Prompt çok daha etkili olur.

Model

Sıradaki kavrama geçelim: model. Bir model, yapay zekanın kalbidir ve bir bakıma, Prompt'larını işleyen motordur. Büyük veri kümleri ile beslenen eğitilmiş bir yapay zeka sistemidir - bu, kitaplar, web siteleri ve birçok başka kaynağı içerir.

Çalışma şekli, parametreler ve bir arayüz tarafından belirlenir. Parametreler, modelin eğitim aşamasında öğrendiği milyarlarca değerdir. Prompt'unu girdiğinde, model bu parametreleri kullanarak uygun bir çıktı oluşturur. Örneğin: ChatGPT, dilin yapısını ve anlamını anlamayı öğrenmiş bir dil modelidir ve yeni cümleler oluşturabilir.

Generatif Yapay Zeka

Generatif yapay zekadan bahsettiğimizde, yeni içerikler üretebilen sistemleri kastediyoruz. Bu içerikler metinler, resimler, ses ve hatta müzik olabilir. Generatif yapay zeka modelleri, Prompt'lara dayalı olarak yaratıcı sonuçlar üretir. „Tanıma yapay zekası“ sadece analiz yaparken, generatif yapay zeka daha önce var olmayan yeni veriler ve metinler üretir.

Bir örnek: ChatGPT metinler yazabilirken, Midjourney tanımlardan resimler üretebilir. Bu teknolojiler, yetenekleri ve kullanım alanları açısından oldukça farklılık gösterir; bu nedenle terimlerin anlaşılması, projeniz için uygun teknolojiyi seçmek adına kritik öneme sahiptir.

Daha Fazla Önemli Terimler

Bir diğer önemli yön, eğitim ve çıkarım gibi terimlerdir.

• Eğitim, bir modelin öğrendiği zahmetli bir süreçtir.
• Çıkarım, eğitilmiş modelin senin Prompt'larına yanıtlar verdiği süreçtir.

Ayrıca parametreler ve hiperparametreler de bulunmaktadır: Parametreler, bir modelin eğitim sırasında öğrendiği değerlerken, hiperparametreler eğitim öncesinde tanımlanan ayarlardır; örneğin, öğrenme oranı ve veri miktarı gibi.

Finetuning kavramı da oldukça önemlidir. Bu, belirli uygulamalar için bir modelin performansını optimize etmek amacıyla özgül verilere göre zaten mevcut bir modeli yeniden eğitmeyi ifade eder - örneğin, tıbbi görüntülerin veya hukuki metinlerin algılanmasında.

Yapay Zekanın Uygulaması Pratikte

Şimdi tüm bu teorik kavramların pratik uygulamasına geçelim. Öncelikle basit bir Prompt oluşturuyoruz. Bir müşteriye sosyal medya yönetimi teklifi yaptığımız bir e-posta yazalım.

Basit bir Prompt şöyle olabilir: „Bir müşteriye sosyal medya yönetimi için bir teklif ile birlikte e-posta yaz.” Ancak bu henüz optimal değil. Şimdi bu Promtu optimize ediyoruz. Daha kesin bir biçimde formulüze ediyor ve spesifik bilgiler ekliyoruz - müşteri adı ve teklif detayları gibi.

Optimize edilmiş bir Prompt şöyle görünebilir: „[Müşteri Adı]’na aylık sosyal medya yönetimi teklifi sunduğun, haftada üç gönderi dahil, nazik ve profesyonel bir e-posta yaz. Değerini vurgula ve geri bildirim iste.”

Bu spesifik Prompt ile, müşterinin ihtiyaçlarına uygun çok daha iyi bir sonuç elde ediyoruz. Böylece müşteriye gönderilecek e-posta için metinler hazırlanmış oldu.

Şimdi e-postamız için uygun bir başlık resmi gerekiyor. Burada Midjourney kullanıyoruz ve resmi oluşturmak için de kesin bir Prompt veriyoruz.

Bir zamanlar Midjourney kullanımı yalnızca Discord sunucularıyla sınırlıydı; ancak artık süreci kolaylaştıran kullanıcı dostu arayüzler bulunmaktadır. İstediğin içeriği tanımlayarak resmini oluşturabilirsin ve sonuç üretilir.

Özet - Yapay Zeka Terimleri Açıkça Açıklandı: Prompt, Model ve Generatif Yapay Zeka

Bir Prompt giriştir ve ne kadar kesin olursa, sonuç o kadar iyi olur. Model, milyarlarca parametre ile öğrenen bir motor görevi görürken, generatif yapay zeka içerikleri çeşitli formatlarda oluşturur. „Eğitim“, „çıkarsama“ ve „finetuning“ gibi terimleri daha iyi anlamak, sistemleri optimize etmeni ve hedefe yönelik kullanmanı sağlar. Canlı demoda, basit bir örneğin nasıl daha da geliştirileceğini, kesin ve etkili sonuçlar elde etmek için gördün.

Herhangi bir sorunun olursa, sana yardımcı olmaktan memnuniyet duyarım. Artık yapay zekanın merkezi terimlerinin net bir anlayışına sahip olduğunu düşünüyorum. Bir sonraki bölümde, Prompt Mühendisliği'ne odaklanacağız; burada, Prompt'ları yaparken yapay zeka çıktılarının baştan itibaren uyumlu olmasını sağlamak için nasıl şekillendirileceğini öğreneceksin.