Python Yeni Başlayanlar İçin Üretken Yapay Zekaya (Gen AI) Giriş
Çoğu geliştirici sabit kurallar kullanarak kod yazar. Girdiyi alırsınız, if/else ifadelerini veya döngüleri uygularsınız ve öngörülebilir bir sonuç döndürürsünüz. Bu, JSON veya CSV gibi yapılandırılmış veriler için işe yarar.
Peki ya karmaşık görevler?
- 100 destek talebini özetlemek.
- Bir özellik listesini e-postaya dönüştürmek.
- Blog yazılarındaki artı ve eksileri karşılaştırmak.
Regex veya karmaşık şablonlar kullanabilirsiniz ancak bu yöntem kırılgandır. Üretken Yapay Zeka (Generative AI) bu belirsiz işleri kolayca halleder.
Nasıl çalışır
Üretken bir model basit bir döngü izler:
- Komutunuza (prompt) ve önceki metne bakar.
- Metnin bir sonraki küçük parçasını tahmin eder.
- O parçayı metne ekler.
- Görev tamamlanana kadar bunu tekrarlar.
Büyük Dil Modelleri (LLM'ler), transformer adı verilen bir mimari kullanır. Model, soldan sağa okumak yerine girdinizin tüm kısımlarına aynı anda bakar. Bir sonraki tahmin için hangi kelimelerin en önemli olduğuna karar verir.
Python geliştiricileri için iki şey önemlidir: token'lar ve bağlam pencereleri (context windows).
Token'lar Modeller ham dizeleri (strings) okumaz. Metni token'lara bölerler. Token, bir kelimenin küçük bir parçasıdır. API fiyatlandırması ve limitleri, karakterler yerine token'ları kullanır.
Bağlam Penceresi (Context Window) Bu, modelin bir seferde gördüğü metin miktarıdır. Komutunuzu, sohbet geçmişini ve model çıktısını içerir. Bu sınırı aşarsanız, model konuşmanın en eski kısımlarını unutur.
Komutlardan (prompts) ajanlara (agents) geçiş
Bir modele tek bir komut göndermek bir başlangıçtır. Metni özetleyebilir veya hataları açıklayabilirsiniz. Ancak temel bir LLM'nin sınırları vardır:
- Veritabanlarınızı veya API'lerinizi çağıramaz.
- İstekler arasında bir şeyleri hatırlamaz.
- Gerçek olmayan bilgileri uydurabilir.
Gerçek ürünler inşa etmek için ajanlara (agents) ihtiyacınız vardır. Bir ajan, LLM'ye üç şey ekler:
- Araçlar: Web araması veya hesap makinesi gibi fonksiyonlar.
- Bellek: Geçmiş konuşmalar ve kullanıcı verileri için depolama.
- Orkestrasyon: Hangi aracın kullanılacağına ve ne zaman durulacağına karar veren mantık.
Yalın bir LLM tek bir cevap verir. Bir ajan ise bir hedef alır; güvenilir bir sonuca ulaşmak için araçları ve belleği kullanır.
Optional learning community: https://t.me/GyaanSetuAi