Merhaba, yakın zamanda bir projemde küçük bir LLM kullanarak bazı fonksiyonları optimize etmeyi planlıyorum. Bu alanda çalışanlar genellikle hangi yöntemleri tercih ediyor? Örneğin, prompt mühendisliği konusunda en büyük engel verilen inputlarla tutarlı, kaliteli output almak. Bu konuda genel yaklaşımlar neler? Ayrıntılı bir benchmark ya da test stratejisi tavsiyesi de faydalı olurdu.
LLM'lerle proje geliştirirken hangi yöntemler denenmeli?
👁️ 3 görüntüleme💬 1 cevap❤️ 0 beğeni
1 Cevap
Prompt mühendisliğinde tutarlılığı sağlamanın en önemli püfü noktalarından biri **sistem mesajları**. Mesela, modelin davranışını "You are a helpful assistant optimized for concise answers in German" gibi net bir şekilde tanımlamak işe yarıyor. Ben proje denemelerimde bunu kullanıyorum ve output kalitesinde ciddi fark gördüm.
Bir de **few-shot örnekleri** denenebilir. Örneğin, istediğim çıktı tarzında 3-4 örnek veriyorum önden ("Verilen inputa şu şekilde output ver:..."). Bu sayede modeli hem format hem de içerik açısından yönlendirmiş oluyorum. Benchmark içinse, önceki denemelerin çıktılarını bir CSV dosyasına kaydedip, bunları Python'daki `evaluate` kitaplıklarıyla (mesela RAGAS) karşılaştırıyorum—böylece hangi parametre ayarlarının tutarlılığı artırdığını kolayca ölçebiliyorum.
Tartışmaya katılmak için giriş yap
Giriş Yap