Yükleniyor...
Yapay zeka modellerinden aldığınız yanıtlar sizi tatmin etmiyor mu? Belki de sorun, prompt'larınızda değil, o prompt'un başarısını ölçme biçiminizdedir. Başarılı bir prompt mühendisliği, tek bir kritik metrikle nasıl değerlendirilir?
Yapay zeka (YZ) modelleriyle etkileşim kurmak, özellikle büyük dil modelleri (LLM) söz konusu olduğunda, doğru soruları sormak kadar, bu soruların çıktılarını doğru bir şekilde değerlendirmekle de ilgilidir. Prompt mühendisliği, YZ modelinden istenen çıktıyı en etkili şekilde almak için prompt'ları tasarlama, optimize etme ve iyileştirme sürecidir. Ancak bu sürecin başarısını nasıl ölçeriz? Bir prompt'un 'iyi' olup olmadığını belirlemek, çoğu zaman subjektif bir değerlendirme gibi görünse de, aslında somut ve nicel metriklerle ölçülebilir. Bu yazıda, prompt mühendisliğinin etkinliğini ölçmek için tek bir kritik metriğin, 'Hedef Uyum Skoru'nun (Target Alignment Score) önemini ve nasıl kullanıldığını keşfedeceğiz.
Prompt mühendisliği, bir YZ modeline verilen talimatlar olan prompt'ları, modelin istenen görevi en iyi şekilde yerine getirmesini sağlamak amacıyla yapılandırma sanatıdır. Bu, sadece doğru anahtar kelimeleri kullanmaktan öte, modelin bağlamı anlamasını, istenen formatı takip etmesini ve belirli kısıtlamalara uymasını sağlamayı içerir. Örneğin, bir metin özetleme prompt'u, sadece 'bu metni özetle' demek yerine, 'bu 500 kelimelik metni, ana fikirlerini ve destekleyici argümanlarını koruyarak 100 kelimeye özetle ve sonuna bir çıkarım cümlesi ekle' şeklinde daha spesifik olabilir. Bu detaylandırma, modelin çıktısının kalitesini doğrudan etkiler.
Ancak, bir prompt'un gerçekten 'iyi' olup olmadığını nasıl anlarız? YZ modellerinin çıktılarının değerlendirilmesi, uzun süredir devam eden bir araştırma alanıdır. Geleneksel olarak, bu değerlendirme insan eliyle yapılırdı; ancak bu yöntem zaman alıcı, pahalı ve ölçeklenemezdir. Bu nedenle, prompt mühendisliğinde başarı, hedeflenen çıktının kalitesini doğrudan yansıtan nicel metriklerle ölçülmelidir. Bu, subjektif 'iyi' veya 'kötü' yargılarının ötesine geçerek, modelin belirli bir görevi ne kadar etkin yerine getirdiğini somut sayılarla ifade etmemizi sağlar.
Bir YZ modelinin çıktısını değerlendirirken, 'iyi' veya 'kötü' gibi genel terimler yetersiz kalır. Örneğin, bir ürün açıklaması oluşturan bir modelden gelen çıktı, 'iyi yazılmış' olabilir, ancak hedef kitlenin dikkatini çekiyor mu? Satışları artırıyor mu? Belirli anahtar kelimeleri içeriyor mu? Bu soruların cevabı, subjektif bir değerlendirme ile değil, somut metriklerle verilmelidir. Tek bir metrik, özellikle 'Hedef Uyum Skoru' (Target Alignment Score) gibi, prompt'un modelden istenen çıktıyı ne kadar etkili bir şekilde ürettiğini objektif olarak gösterebilir. Bu, farklı prompt'lar arasındaki performansı karşılaştırmak ve hangi prompt'un belirli bir görev için daha uygun olduğunu belirlemek için kritik öneme sahiptir.
Prompt mühendisliğinin başarısını ölçmek için önerilen kritik metrik, 'Hedef Uyum Skoru'dur (Target Alignment Score). Bu skor, büyük dil modelinin (LLM) çıktısının, önceden tanımlanmış başarı kriterlerine veya referans çıktılara ne kadar yakın olduğunu ölçen bir metriktir. Başka bir deyişle, modelin çıktısının, prompt'ta belirtilen tüm gereksinimleri ne ölçüde karşıladığını nicel olarak ifade eder. Bu metrik, prompt'ları iteratif olarak iyileştirmek için temel sağlar; düşük skorlar prompt'un yeniden düzenlenmesi gerektiğini işaret ederken, yüksek skorlar prompt'un etkinliğini doğrular.
Hedef Uyum Skoru, genellikle başka bir model (bir değerlendirme modeli) tarafından veya belirli kurallar ve anahtar kelimelerle otomatik olarak hesaplanır. Örneğin, bir prompt'un çıktısının belirli bir bilgi parçasını içermesi veya belirli bir formatta olması gerekiyorsa, bu kriterler bir değerlendirme modeline öğretilebilir. Değerlendirme modeli, ana LLM'den gelen çıktıyı bu kriterlere göre analiz eder ve bir puan atar. Bu puan, 0'dan 1'e kadar bir ölçekte olabilir; 1, çıktının tüm hedeflere mükemmel uyduğunu gösterirken, 0 hiçbir uyum olmadığını gösterir.
Bir örnekle açıklayalım: Bir şirket, ürün açıklamaları oluşturmak için bir YZ modeli kullanıyor. Prompt, modelden 'ürün adı, ana faydaları (en az 3 madde), hedef kitle ve bir harekete geçirici mesaj (call to action)' içeren 150 kelimelik bir açıklama oluşturmasını istiyor. Hedef Uyum Skoru'nu hesaplamak için, başka bir model (örneğin, GPT-4 gibi daha yetenekli bir LLM) veya belirli bir dizi kural tabanlı kontrol kullanılabilir. Bu değerlendirici, oluşturulan her ürün açıklamasını bu dört kriter açısından inceler ve her birine bir puan verir. Örneğin, her kriterin 0.25 puan değerinde olduğu varsayılırsa, tüm kriterleri karşılayan bir açıklama 1.0 skor alırken, sadece ürün adını ve hedef kitleyi içeren bir açıklama 0.5 skor alacaktır.
Bir e-ticaret şirketi, yeni bir akıllı saat için ürün açıklamaları oluşturmak istiyor. Prompt mühendisi, aşağıdaki prompt'u tasarlar:
Prompt: "Yeni 'Zenith Akıllı Saat' için 120-150 kelimelik bir ürün açıklaması oluştur. Açıklama şu faydaları vurgulamalıdır: 'uzun pil ömrü', 'kalp atış hızı takibi', 'su geçirmezlik'. Ayrıca, 'aktif yaşam tarzına sahip bireyler' hedef kitlesine yönelik olmalı ve 'hemen sipariş verin' şeklinde bir harekete geçirici mesaj içermelidir."
Model, bu prompt'a dayanarak bir çıktı üretir. Şimdi Hedef Uyum Skoru'nu uygulayalım. Bir değerlendirme modeli (veya kural tabanlı bir sistem), çıktıyı aşağıdaki kriterlere göre analiz eder:
Her bir kriter için belirli bir ağırlık atanır. Örneğin, kelime sayısı için 0.1, her fayda için 0.2, hedef kitle için 0.15 ve harekete geçirici mesaj için 0.15. Model çıktısı, bu kriterlere göre değerlendirilir ve toplam bir skor elde edilir. Diyelim ki ilk prompt için skor 0.65 çıktı. Bu, prompt'un hala iyileştirme potansiyeli olduğunu gösterir.
Düşük bir Hedef Uyum Skoru, prompt'un daha net, daha spesifik veya daha kapsamlı olması gerektiğini işaret eder. Örneğin, yukarıdaki senaryoda skor düşükse, prompt'u "'Zenith Akıllı Saat' için 120-150 kelimelik, canlı ve ilgi çekici bir dille yazılmış bir ürün açıklaması oluştur. Açıklama özellikle 'uzun pil ömrü', 'kalp atış hızı takibi' ve 'su geçirmezlik' temel faydalarına odaklanmalı, özellikle 'aktif yaşam tarzına sahip bireyler' hedef kitlesine hitap etmeli ve açıklamanın sonunda 'hemen sipariş verin ve yaşam kalitenizi artırın' şeklinde bir harekete geçirici mesaj içermelidir." şeklinde revize edebiliriz.
Bu iteratif süreçte, prompt mühendisi prompt'u değiştirir, yeni çıktıyı alır ve Hedef Uyum Skoru'nu tekrar hesaplar. Amaç, skorun zamanla artmasını sağlamaktır. Bu yaklaşım, YZ çıktılarının kalitesini sistematik ve veri odaklı bir şekilde artırmaya olanak tanır. Hugging Face'in 'evaluate' kütüphanesi gibi araçlar, bu tür otomatik değerlendirme metriklerini uygulamak için zengin bir kaynak sunar.
Büyük teknoloji şirketleri, kendi LLM'lerinin performansını değerlendirmek için benzer otomatik ve hibrit yaklaşımlar kullanır. Google AI Blog'da Gemini'nin performansı üzerine yapılan değerlendirmeler, genellikle birden fazla metrik kullanıldığını gösterse de, temelinde modelin belirli bir görevi ne kadar doğru ve eksiksiz yerine getirdiğini ölçmeye odaklanır. Bu, Hedef Uyum Skoru'nun daha karmaşık ve çok boyutlu versiyonları olarak düşünülebilir. Örneğin, Google'ın modelleri, bir soruya verilen cevabın doğruluğunu, kapsamını ve kullanışlılığını değerlendirmek için dahili metrikler geliştirir. OpenAI'ın API dokümantasyonu da, ince ayar (fine-tuning) ve değerlendirme süreçlerinde modelin belirli bir göreve ne kadar uyumlu olduğunu ölçmeye yönelik yöntemlere atıfta bulunur. Bu yaklaşımlar, insan değerlendirmesine kıyasla daha hızlı ve ölçeklenebilir bir yöntem sunar, ancak değerlendirici modelin kendi biasları ve sınırlamaları nedeniyle güvenilirliği değişebilir.
Hedef Uyum Skoru, birçok senaryoda etkili bir metrik olsa da, bazı sınırlılıkları vardır. Özellikle yaratıcılık, incelik veya çok boyutlu karmaşık görevler gibi subjektif veya çok yönlü çıktı kalitesi gerektiren durumlarda tek başına yetersiz kalabilir. Örneğin, bir şiir veya hikaye oluşturma prompt'unda, sadece belirli anahtar kelimelerin varlığına bakmak, çıktının sanatsal değerini veya duygusal etkisini ölçmek için yeterli değildir. Bu durumlarda, BLEU (Bilingual Evaluation Understudy) veya ROUGE (Recall-Oriented Understudy for Gisting Evaluation) gibi dil modellerinin çıktısını referans metinlerle karşılaştıran metrikler veya insan değerlendirmesi gibi ek metriklerle desteklenmesi gerekebilir. Automated Evaluation of Large Language Models: A Survey makalesi, LLM'lerin otomatik değerlendirme yöntemleri ve metrikleri hakkında genel bir bakış sunarak, bu tür senaryolarda kullanılabilecek farklı yaklaşımları detaylandırır. Fidelity and Usefulness Metrics for Generative AI gibi çalışmalar ise, üretken yapay zeka çıktılarının doğruluğu ve kullanışlılığını ölçmek için daha gelişmiş metrikler önerir.
Sonuç olarak, prompt mühendisliğinin başarısını ölçmek için tek bir metrik olan Hedef Uyum Skoru, çoğu durumda güçlü bir araçtır. Ancak en iyi sonuçlar için, bu metriği görevin karmaşıklığına ve istenen çıktının niteliğine göre diğer değerlendirme yöntemleriyle birleştirmek önemlidir. Unutmayın, iyi bir mühendislik, sadece nasıl çalıştığını anlamakla kalmaz, aynı zamanda ne kadar iyi çalıştığını da ölçebilmektir.
Hafta 23 · Öğrenen Makinelerle İçerik Dağıtımı
Algoritmik Görünürlük Oranı: Dağıtım Kanallarının Verimliliğini Ölçmek
İçeriğinizi LinkedIn veya X'te paylaştığınızda, algoritmanın onu kaç kişiye 'göstermeyi tercih ettiğini' ve bunun ne kadarının sizin kontrolünüzde olduğunu hiç hesapladınız mı?