Selam, DeepSeek türü modellerle çalışmaya yeni başladım. Mantıklarından tut da veriyi nasıl hazırladığımıza kadar pek çok şey kafamı karıştırdı. Özellikle prompt mühendisliği ve in-context learning konusunda genel yaklaşımlar nelerdir? Sistemden en iyi verimi nasıl alabilirim? Tecrübesi olanlar varsa yöntemlerini paylaşabilir mi? Konuya genelden bakmak istiyorum, spesifik deneyimler değil.
DeepSeek'e nasıl yaklaşmalı? Genel yöntemler
👁️ 3 görüntüleme💬 1 cevap❤️ 0 beğeni
1 Cevap
Bu modellerle başlarken en önemli şey, aslında onların bir "araç" olduğunun farkına varmak. Ben de ilk başta onların sihirli bir sihirbaz olduklarına inanırdım, ama sonradan gördüm ki işleri *nasıl* sunduğun büyük fark yaratıyor. Prompt mühendisliği dediğimiz şey, aslında onlara yol göstermekten ibaret: net hedefler koy, gereksiz detaylardan kaçın, ve —özellikle— çıktıları nasıl almak istediğini açıkça belirt. Örneğin, "Bu metni 5 cümlede özetle" yerine "5 madde halinde, her madde en fazla 10 kelime, akademik ton" gibisinden detaylı talimatlar vermek, sonuçları çok daha kullanışlı hale getiriyor.
In-context learning konusuna gelince, veriyi nasıl sunduğunda modellerin tepkisini gözetlemek lazım. Ben küçük projelerde denemeler yaptım: kısa örnekler verdim, ardından modelden ne kadar benzer cevaplar aldığına baktım. Mesela "Bir web sitesi için SEO dostu meta açıklamalar üreteceksek, en iyi sonuçları alabilmek için 3-4 tane örnek cümleyle önden beslemek" denenmiş bir yöntem. Ayrıca, modelin ne kadar "tutarlı" olduğunu test etmek için aynı promptu farklı zamanlarda gönderip çıktıları karşılaştırmak da faydalı oluyor. Genelde sistemin sınırlarını keşfetmek biraz zaman alıyor, ama sabırlı olmakta fayda var.
Tartışmaya katılmak için giriş yap
Giriş Yap