Örnekle yönlendirme nedir?
Örnekle yönlendirme, bir yapay zeka modeline istenen yanıtın nasıl görünmesi gerektiğini göstermek için istemin içine birkaç örnek girdi ve çıktı eklemeyi anlatan bir istem tasarım yöntemidir. Model bu örneklerdeki kalıp ve ilişkileri çıkarmaya çalışır ve yeni yanıt üretirken bunları uygular. Örnek içermeyen istemlere sıfır atışlı, örnek içerenlere birkaç atışlı istem denir. Model ağırlıkları değişmez; yalnızca o anki bağlam değişir.
Örnek sayısını ayarlama
Örnek sayısı sonucu doğrudan etkiler. Çok az örnek, modelin davranışını değiştirmek için yetersiz kalabilir. Fazla örnek ise modelin yanıtlarını örneklere aşırı benzetmesine, yani aşırı uyuma yol açabilir. Pratikte birkaç farklı ve dengeli örnekle başlayıp sonuçları gözlemlemek, sayıyı kademeli olarak artırmak veya azaltmak makul bir yaklaşımdır. Hangi sayının işe yaradığı modele ve göreve göre değiştiği için her kullanım için deneme gerekir.
Biçim tutarlılığı ve açık talimat
Örneklerin hepsinde aynı biçim kullanılmalıdır; anahtar adları, ayraçlar ve sıra değişirse model hangi kalıbı izleyeceğini karıştırabilir. Örneklerin üstüne açık bir talimat yazmak da gerekir, aksi halde model istenmeyen ayrıntıları da kalıp sanabilir. Girdi ve çıktıyı ayırmak için XML benzeri etiketler okunabilirliği artırabilir. Örneklerin çeşitli olması modelin tek bir konuya takılma riskini azaltmaya yardımcı olabilir.
Temsili işletme örneği
Bir özel ders merkezinde öğretmen, öğrencilerin kısa paragraflarına yönelik geri bildirimleri aynı düzende hazırlamak istiyor. İstemin başına iki örnek ekliyor: birinde bir paragraf girdisi, altında güçlü yön, geliştirilecek nokta ve somut öneri başlıklarından oluşan çıktı yer alıyor. İkinci örnekte benzer yapı farklı bir konuda tekrarlanıyor. Yeni öğrenci metni geldiğinde model aynı üç başlıklı düzeni kullanıyor. Öğretmen yine de her taslağı okuyup kendi değerlendirmesiyle düzeltiyor.
Örnek sayısının yanıta etkisi
| Durum | Olası sonuç |
|---|---|
| Çok az örnek | Model istenen biçimi tutarlı uygulamayabilir |
| Dengeli ve çeşitli örnek | Biçim ve kapsam daha öngörülebilir olur |
| Çok fazla örnek | Yanıtlar örneklere aşırı benzeyebilir |
Sık karıştırılan nokta
Yaygın yanlış düşünce: Ne kadar çok örnek verilirse sonuç o kadar iyi olur. Oysa fazla örnek modelin yanıtlarını örneklere aşırı benzetebilir ve yeni durumlarda esnekliği azaltabilir. Doğrusu, görevi temsil eden birkaç çeşitli örnekle başlayıp sonuçları ölçerek sayıyı ayarlamaktır.
Uygulamada dikkat edilecekler
- Örneklerdeki anahtar adlarını, ayraçları ve sıralamayı tek bir şablonda sabitleyin ve her örnekte birebir aynı kullanın.
- Örneklerden önce modelin ne yapacağını açıkça yazın; örnekler yalnızca bu talimatı somutlaştırmalıdır.
- Her denemede örnek sayısını değiştirip çıktıları aynı test girdileriyle karşılaştırarak en iyi sayıyı dikkatlice belgeleyin.
- Örnekler arasında yalnızca tek bir konu veya zorluk düzeyi kullanmayın; farklı durumları kapsayan örnekler seçin.
Sık sorulan sorular
Örnekle yönlendirme modelin kendisini yeniden eğitir mi?
Hayır. Yöntem model ağırlıklarını değiştirmez. Örnekler yalnızca o anki istemin bağlamında bulunur. Yeni bir istemde örnekler tekrar verilmezse etkisi de bulunmaz.
Örnek sayısını nasıl belirlemeliyim?
Kesin bir sayı yoktur. Birkaç çeşitli örnekle başlayın, aynı test girdilerinde sonuçları karşılaştırın ve sorun görürseniz sayıyı azaltın ya da artırın. Ölçtüğünüz kriterler, örnek sayısından daha belirleyici olabilir.
Teknik kaynak
docs.cloud.google.com · Örnekle yönlendirme
Teknik tanım için birincil kaynağa başvurulmuştur. İşletme senaryosu açıklama amacıyla hazırlanmış temsili bir örnektir.
İlgili kavramlar
Kavramdan uygulamaya
İşletmenize uyarlamak için ilgili rehberleri inceleyin.
Asistan Talimatı İle Bilgi Tabanının Görevlerini AyırmakYapay Zekâ Asistanı İçin Gerçekçi Senaryo Testleri HazırlamakTüm blog rehberleri