Google Prompt Mühendisliği Hakkında Rapor Yayınladı

Google’ın 69 sayfalık yeni raporu, büyük dil modelleriyle (LLM) daha etkili etkileşim kurmak isteyen geliştiricilere ve yapay zekâ uzmanlarına rehberlik ediyor. Lee Boonstra tarafından kaleme alınan ve kısa sürede sosyal medyada viral olan bu belge, temel ve ileri seviye prompt tekniklerinden, kod üretiminde yapay zekânın kullanımına kadar geniş bir yelpazeyi kapsıyor.



Google, büyük dil modelleriyle (LLM) nasıl daha etkili çalışılabileceğine dair kapsamlı bir rehber sunduğu 69 sayfalık rapor yayımladı. Yapay zekâ geliştiricisi ve eğitmeni Lee Boonstra tarafından hazırlanan belge, prompt mühendisliği alanında önemli bir boşluğu doldurarak sektörde hızla ilgi gördü. Özellikle üretken yapay zekâ teknolojilerinin yükselişiyle birlikte, doğru prompt tasarımı artık sadece teknik bir detay değil, başarının anahtarı olarak görülüyor.

Temel Prompt Teknikleri​

Boonstra’nın çalışması, etkili LLM kullanımı için temel teknikleri ayrıntılı biçimde açıklıyor.

• Zero-shot prompting yöntemi, modele örnek vermeden yalnızca talimatla çalışmayı esas alıyor.
• One-shot ve few-shot prompting, modele bir veya birkaç örnek vererek daha net ve tutarlı yanıtlar alınmasını sağlıyor.
• System prompting, tüm konuşma boyunca geçerli kurallar veya bağlamlar belirleyerek modelin genel davranışını yönlendiriyor.
• Role prompting, modele belirli bir kişilik veya rol atanmasını sağlayarak yanıtların daha yaratıcı veya özgün olmasına katkıda bulunuyor.
• Contextual prompting ise gerekli arka plan bilgisinin sağlanmasıyla modelin daha doğru ve alakalı çıktılar üretmesini mümkün kılıyor.

Bu temel teknikler, prompt mühendislerinin modelleri daha hedefe yönelik yönlendirebilmesini sağlıyor.

İleri Seviye Stratejiler​

Beyaz kitap, karmaşık görevler için geliştirilmiş ileri düzey tekniklere de yer veriyor.

• Chain-of-Thought (CoT) yaklaşımı, modelin adım adım düşünerek karmaşık soruları daha mantıklı şekilde yanıtlamasını sağlıyor.
• ReAct (Reason + Act) tekniği, içsel akıl yürütme ile dış araçların kullanımını birleştirerek gerçek dünya problemlerine daha iyi çözümler sunuyor.
• Tree-of-Thoughts (ToT) modeli, çözüm öncesi birden fazla düşünce yolunu değerlendiriyor.
• Self-Consistency Voting, modelin farklı denemelerinden en tutarlı sonucu seçerek yanıt güvenilirliğini artırıyor.

Bu stratejiler, LLM’lerin sadece dil üretiminde değil, aynı zamanda analiz, karar verme ve problem çözme gibi karmaşık süreçlerde de kullanılabileceğini gösteriyor.

Kod Üretiminde Yeni Ufuklar​

Yapay zekâ destekli kod üretimi de raporda geniş yer buluyor. LLM’lerin geliştirici iş akışına entegre edilmesi, şu alanlarda büyük kolaylık sağlıyor:

• Kod üretimi: Belirli işlevleri, sınıfları ya da algoritmaları talep üzerine yazabiliyor.
• Kod açıklama: Karmaşık kod parçalarını satır satır açıklayarak anlaşılmasını kolaylaştırıyor.
• Otomatik test oluşturma: Var olan kodlar için birim testleri hazırlayarak kalite güvence süreçlerini hızlandırıyor.
• Kod optimizasyonu: Mevcut kodlar üzerinde performans iyileştirmeleri öneriyor.
• Dokümantasyon oluşturma: Kod için açıklayıcı belgeler ve kullanım örnekleri hazırlayabiliyor.

Bu örnekler, prompt mühendisliğinin yazılım geliştirme süreçlerine nasıl değer kattığını açıkça ortaya koyuyor.

En İyi Uygulamalar ve Gelecek Trendler​

Google’ın raporu, etkili prompt yazımı için bazı temel ilkeleri de vurguluyor:

• Açık ve net talimatlar vermek
• Uygun örneklerle desteklemek
• Beklenen çıktı biçimini belirtmek

Ayrıca, sıcaklık (temperature), top-K ve top-P gibi örnekleme parametrelerinin ayarlanmasıyla çıktılar arasında denge kurulması gerektiği belirtiliyor. Rapor, otomatik prompt üretimi, multimodal girişlerle çalışabilme ve farklı modeller arasında prompt standardizasyonu gibi yükselen trendleri de ele alıyor.

Sonuç​

Google’ın bu yeni beyaz kitabı, LLM’lerle çalışan herkes için bir başvuru kaynağı niteliğinde. Temel ilkelerden ileri düzey stratejilere kadar geniş bir yelpazeyi kapsayan belge, yapay zekâ ile daha verimli, güvenilir ve yaratıcı etkileşimler kurmanın yolunu açıyor. Sadece yazılımcılar değil, araştırmacılar, içerik üreticileri ve ürün yöneticileri için de değerli bir kaynak olan bu çalışma, prompt mühendisliğinin geleceğine ışık tutuyor.
Rapor: https://www.kaggle.com/whitepaper-prompt-engineering