Yerel Yapay Zeka Modellerini Kullanmanın İncelikleri

Yerel Yapay Zeka Modellerini Kullanmanın İncelikleri

Yerel yapay zeka (YZ) modelleri son zamanlarda büyük ilgi görüyor. Özellikle LM Studio gibi araçlarla kurulumlarının kolaylaşması, daha fazla kişinin bu teknolojilere erişimini sağladı. Ancak dikkatimi çeken bir nokta var: Birçok kullanıcı, yerel modelleri buluttaki modellerle aynı şekilde kullanmaya çalışıyor ve beklentilerine karşılık bulamıyor. Bu durum, genellikle modelin kendisinin zayıf olduğu yanılgısına yol açıyor. Oysa sorunun kökeninde, modeli nasıl kullandığımız, yani verdiğimiz komutlar yatıyor. Buluttaki YZ platformlarının arka planda sunduğu ek destek katmanları, yerel modellerde bulunmuyor. Bu yüzden, komutlarımızın netliği çok daha kritik hale geliyor. Başlangıçta ben de benzer sorunlar yaşadım. Ancak yaklaşımlarımı değiştirdiğimde ve komutlarımı daha bilinçli bir şekilde oluşturduğumda, modelin verdiği yanıtların kalitesi ve öngörülebilirliği ciddi şekilde arttı. Yani, eğer siz de yerel bir YZ modeli kullanmaya yeni başladıysanız, kullanım şeklinizi gözden geçirmek, alacağınız sonuçları iyileştirebilir.

Yerel Modellerin Farklı Davranışları

Yerel modeller, sizin düşünce yapınıza adapte olmazlar. Bir modeli Ollama veya LM Studio gibi bir platform üzerinden çalıştırdığınızda, aslında tam olarak eğitildiği haliyle kullanırsınız. Sohbet sırasında modelin ayarları sabittir, yani sizden bir şeyler öğrenerek veya zamanla davranışını değiştirerek ilerlemez. Konuşma bağlamını kullanarak yanıtlar üretebilir, ancak bu, toplamdaki token sayısının modelin bağlam penceresi dahilinde kaldığı sürece geçerlidir. Yani model, yalnızca hafıza sınırına sığan konuşma geçmişini kullanabilir. Ancak bu, uzun vadeli adaptasyon anlamına gelmez. Birçok bulut tabanlı YZ platformu, temel modelin üzerine ek sistemler entegre ederek akıl yürütme, bilgi çekme, araç kullanma ve hatta simüle edilmiş empati gibi yetenekler sunar. Yerel kurulumlar genellikle bu ek bileşenleri içermez, tabii siz kendiniz yapılandırmadıysanız veya bu bir seçenek değilse. Bu nedenle yerel modeller daha öngörülebilirdir, ancak aynı zamanda hatalara karşı daha az toleranslıdır. Çoğu yerel model daha küçük olduğu için, tam olarak yazdığınız komutlara daha fazla bağımlıdır.

Yerel modeller bir dereceye kadar ne demek istediğinizi anlayabilir çünkü dilin örüntüleri üzerinde eğitilirler. Ancak bulut YZ’lerinin ölçeği ve ek sistemleri olmadan, bu anlama yeteneği genellikle daha zayıftır ve ne kadar iyi komut verdiğinize bağlıdır. Komutunuz belirsiz, gevşek yazılmış, eksik veya dilbilgisi açısından hatalıysa, model niyetinizi tahmin edip boşlukları doldurmaya çalışmak yerine, tam olarak yazdığınız metne bağlı kalacaktır. Bu yüzden bazen yerel bir modelin performansının düşük olduğunu düşünebilirsiniz, oysa asıl fark, yazdıklarınıza ne kadar doğrudan yanıt verdiğidir.

Yerel Bir LLM’yi Yanlış Tanımlama Yöntemleri

Buluttaki modellerle edinilen alışkanlıklar, yerel modellerde pek işe yaramaz. Rastgele konuşma dilini kullanmak veya modelin “anlamasını” beklemek, hayal kırıklığı yaratan ve sinir bozucu sonuçlara yol açabilir. Çünkü yerel modellerin anlama yetenekleri sınırlıdır. Yerel LLM’ler girdilerinizi daha çok kelimesi kelimesine algıladığı için, belirsiz komutlar genellikle çıktılara da yansır. İşte bir yerel LLM’nin buluttaki bir model kadar iyi başa çıkamayacağı bazı komut örnekleri:

• Şunu daha iyi hale getirir misin?
• Bu konuda ne düşünüyorsun?
• Yerel YZ modelleri hakkında bir şeyler yazmama yardım et.
• Bu notları okunabilir bir hale dönüştür.

Model, sizin neyi “daha iyi” veya “daha okunabilir” olarak kabul ettiğinizi tam olarak bilmez, tabii bunu komutunuzda belirtmedikçe (veya kullandığınız platformun sistem komutu seçeneği varsa).

Bunun Yerine Ne Yapmalı? Açık ve Yapılandırılmış Olun

Yerel bir modelin istediğiniz şeyi yapmasını istiyorsanız, anahtar kelimeler açıklık, özgüllük ve yapıdır. Her komut, modelin tam olarak ne istediğinizi, hangi formatı istediğinizi, beklentilerinizi netleştiren örnekleri ve hatta istemediğiniz şeylerin örneklerini içermelidir. Görevleri adımlara ayırarak başlayın. Örneğin, “Bu notları özetle ve bana bir taslak ver” yerine, şöyle yazın: “1. Notları 3-5 madde halinde özetle. 2. Karakterler, olay örgüsü ve dünya inşası için bölümler içeren hiyerarşik bir taslak oluştur.” Yapıyı daha da güçlendirmenin harika bir yolu, ### ve — gibi sınırlayıcılar kullanmaktır. Bu, modelin bağlamı, talimatları ve diğer girdileri ayırt etmesine yardımcı olabilir. Önemli olan, hangi sınırlayıcıyı hangi görev için atadığınız konusunda tutarlı olmaktır. Eğer ### eyleme geçirilebilir bir talimat anlamına geliyorsa, bunu örnekleriniz için kullanmayın. Ve eğer kullandığınız platform veya model otomatik olarak Markdown biçimlendirmesini zorunlu kılıyorsa, bu yöntem işe yaramayabilir.

Örneklerden bahsetmişken, bu “az örnekle istem” (few-shot prompting) olarak da bilinir ve modeliniz için referanslar oluşturmada yardımcı olur. Örneğin:

• İnceleme: Bu restoran harikaydı!
• Duygu: Olumlu
• Açıklama: Açık bir günde atmosferin rengi.
• Nesne: Mavi gökyüzü
• Girdi: Proje gecikti. Ton: Resmi.
• Çıktı: Proje zaman çizelgesi uzatıldı.

LM Studio’daki gpt-oss-20b modelim için yakın zamanda kullandığım bir istem örneği şöyle:

Görev Talimatları: UX araştırma notlarını analiz ediyorsunuz. Aşağıdaki adımları dikkatlice izleyin:

1. Kullanıcıların bahsettiği ana sorunları 3-5 madde halinde özetleyin.

2. İyileştirme fırsatlarını veya ürünün ekleyebileceği özellikleri belirleyin.

3. Her öneriyi “Kritik”, “İsteğe Bağlı” veya “Hoş Olsa İyi Olur” olarak kategorize edin.

4. Belirsiz veya eksik notları vurgulayın, açıklama gerektirenleri belirtin.

Format Örnekleri:

Not: Kullanıcılar fotoğraf yüklerken uygulamanın çöktüğünü söyledi.

Sorun Noktası: Yüklemeler sırasında çökme.

Fırsat: Yükleme stabilitesini iyileştirme.

Öncelik: Kritik.

Not: Bazı kullanıcılar karanlık mod eklenmesini önerdi, ancak nedenini açıklamadılar.

Sorun Noktası: Yok.

Fırsat: Karanlık mod eklemeyi düşünün.

Öncelik: İsteğe Bağlı.

Yorum: Kullanıcı gerekçesi belirsiz.

—

Girdi Notları: [notlarım buraya yapıştırılacak]

Yerel Bir Model Farklı Bir Yaklaşım Gerektirir

Yerel YZ modelleri güçlü olabilir, ancak bulut modellerinden farklı çalışırlar. Sohbet sırasında fazla adapte olmazlar, sözlerinizi daha çok kelimesi kelimesine alırlar ve netlik ile yapıya ihtiyaç duyarlar. Herkes istem mühendisliğinden bahsediyor, ancak bulut modelleriyle bunu pek yapmadığımızı düşünüyorum çünkü genellikle ne demek istediğimizi anlarlar. Yerel modeller için istem mühendisliği çok daha anlamlı hale geliyor çünkü onları istediğiniz sonuca yönlendirmeniz gerekiyor.

Siz Ne Düşünüyorsunuz?

Yerel YZ modelleri, doğru yaklaşımla harikalar yaratabilir. Buluttaki hizmetlerin sunduğu “kolaylık” yerine, daha doğrudan ve kontrol edilebilir bir deneyim yaşamak isteyenler için harika bir alternatif sunuyorlar. Önemli olan, bu modellerin nasıl çalıştığını anlayıp, onlara vereceğiniz komutları buna göre şekillendirmek. Eğer siz de yerel YZ modelleriyle ilgili deneyimlerinizi veya bu konudaki görüşlerinizi paylaşmak isterseniz, aşağıdaki yorumlar bölümünde bekliyorum. Teknolojinin bu heyecan verici alanında hep birlikte öğrenmeye devam edelim. Daha fazla ipucu ve rehberlik için teknobirader.com’u ziyaret etmeyi unutmayın.

Anahtar Kelimeler: yerel yapay zeka, LLM, istem mühendisliği, AI modelleri, teknoloji rehberi