“Adımı Biliyor” ile “Projemi Anlıyor” Arasındaki Fark: Nasıl Ayırt Edilir?
Bir yapay zeka sohbeti adınızı kullanıyorsa bu, kişisel bir ayrıntıya erişebildiğini veya onu hatırlayabildiğini gösterir. Bu tek başına, yaratıcı projenizin bağlamını doğru bir şekilde kullanabileceğini göstermez. Yararlı bağlamı değerlendirmek için ona net kısıtlamaları olan küçük bir proje görevi verin; ardından yanıtının ayrıntıları koruyup korumadığını, tercihlerinizi uygulayıp uygulamadığını ve sonraki adımlardaki düzeltmeleri yönetip yönetemediğini kontrol edin. Ne anladığını söylediğini değil, ne yaptığını değerlendirin.
Bir adı hatırlamak neden dar kapsamlı bir testtir?
Bir isim kısa ve öz bir bilgidir: saklanabilir, tekrarlanabilir veya mevcut bir sohbet ya da hesap bağlamından temin edilebilir. Örneğin ChatGPT'de bellek, kullanıcının sağladığı ayrıntıları içerebilirken ilgili geçmiş sohbet bilgileri de ilgili özellik mevcut ve etkin olduğunda kullanılabilir. Ürün belgeleri ayrıca belleğin her ayrıntıyı saklamadığını ve mevcut kontrollerin plana, bölgeye, platforma ve çalışma alanına göre değiştiğini belirtmektedir. Bu nedenle doğru bir isim, yalnızca ilgili ayrıntının yanıt için mevcut olduğunu gösterir; sistemin çevresindeki bağlamın ne kadarını getirebileceğini veya uygulayabileceğini ortaya koymaz. OpenAI Yardım Merkezi, “Memory in ChatGPT”
Yaratıcı bir proje daha zengin bir testtir çünkü genellikle birden fazla gerçeği ve tercihi bir araya getirir: ne üretiliyor, kimin için üretiliyor, halihazırda neye karar verildi, neyin ucu açık kaldı ve ne tür öneriler kabul edilebilir. “Sen Alex'sin” ifadesini tekrarlamak tek bir etiketin hatırlanmasını test eder. Belirtilen bir proje özetiyle uyumlu üç fikir istemek ise sistemin birbiriyle ilişkili birden fazla ayrıntıyı bir arada seçip kullanma yeteneğini test eder.
Bu ayrım pratiktir; bir modelin insan benzeri bir anlayışa sahip olup olmadığına dair bir hüküm değildir. Asıl yararlı soru, ona verdiğiniz bağlamı bir sonraki göreve uygulayıp uygulayamayacağı ve bu uygulamayı sonuçta doğrulayıp doğrulayamayacağınızdır.
Bir görev için projeyi anlamak ne anlama gelir?
Günlük kullanım için “projemi anlıyor” ifadesini gözlemlenebilir bir dizi becerinin kısaltması olarak ele alın. Yararlı bir yanıt, üzerinde anlaşılmış gerçekleri doğru tutmalı, kararları olasılıklardan ayırmalı, talep için önemli olan kısıtlamalara uymalı ve eksik bir ayrıntının yanıtı değiştireceği durumlarda belirsizliği sormalı veya belirtmelidir. Bunlar görev standartlarıdır: çıktıyı inceleyebilir ve bu standartları karşılayıp karşılamadığına karar verebilirsiniz.
Araştırmalar, akıcı ifadelere güvenmek yerine her parçayı ayrı ayrı test etmek için gerekçeler sunmaktadır. Dil modellerine yönelik 2024 tarihli bir karşılaştırma testi olan FollowBench, talimat kısıtlamalarını içerik, durum, üslup, biçim ve örnekler gibi kategorilere ayırır. Testleri, kısıtlamalar biriktikçe performansın düştüğünü ve bazı kategorilerin diğerlerinden daha zor olduğunu ortaya koymuştur. Karşılaştırma testi sizin özel sohbetinizi değil, kontrollü görevleri değerlendirir; ancak yararlı bir alışkanlığı destekler: yanıt kulağa makul geldiği için geçer not vermek yerine, her önemli gereksinimi ayrı ayrı kontrol edin. Jiang ve ark., “FollowBench: A Multi-level Fine-grained Constraints Following Benchmark for Large Language Models”
Ayrı bir bağlam anlama kıyaslama testi, dört görev ve dokuz veri kümesi genelinde dilbilimsel özellikleri incelemiştir. Yazarları, değerlendirmelerinde önceden eğitilmiş yoğun modellerin, önde gelen ince ayarlı modellere kıyasla daha incelikli bağlamsal özelliklerde zorlandığını bildirmiştir. Bu sonuç, belirli bir güncel asistanın projenizi nasıl ele alacağını doğrudan öngörmez; ancak yalnızca tanıdık kelimeleri aramak yerine anlamı ve ilişkileri kontrol etmenin değerini pekiştirir. “Can Large Language Models Understand Context?”
Bir proje için bu ilişkiler şunlar olabilir: “afiş bir mahalle tohum takası içindir”; “etkinlik tarihi henüz kararlaştırılmamıştır”; “görsel yönelim canlı ve el yapımıdır”; ve “satış konuşması gibi duyulan dilden kaçının.” “Tohum takası” ifadesini tekrarlayan ancak bir tarih uyduran veya üslubu görmezden gelen bir yanıt, bir konuyu hatırlamış ancak özete iyi bir şekilde uymamıştır.
Küçük, gözlemlenebilir bir proje kontrolü yapın
Gerçekte yardım almak istediğiniz çalışmaya benzeyen, düşük riskli bir görev seçin. Sohbete kısa bir özet verin, ardından somut bir çıktı talep edin. Yararlı bir özet şöyle olabilir: “Mahalle tohum takası için tek sayfalık bir davetiye hazırlıyorum. Tarih henüz belli değil, bu yüzden boş bırakın. Üslubu sıcak ve sade tutun. İnsanların etiketli tohumlar getirmesini istiyorum ancak katılım herkese açık.” Ardından bir başlık ve kısa bir davet paragrafı isteyin.
Yanıtı okumadan önce özeti basit bir kontrol listesine dönüştürün. Bu örnekte, çıktının şunları yapıp yapmadığını kontrol edin:
tarih uydurmaktan kaçınması;
davetiyeyi herkese açık tutması;
getirilecek bir şey olarak etiketli tohumlardan bahsetmesi;
sıcak ve sade bir üslup kullanması; ve
istenen başlığı ve paragrafı sağlaması.
Bu kontrol listesi editoryal bir yardımcıdır, onaylanmış bilimsel bir test değildir. Değeri, hataları görünür kılmasında yatar. Akıcı bir paragraf yine de bir kısıtlamayı atlayabilirken, sade bir yanıt özeti eksiksiz bir şekilde takip edebilir.
Ardından, ilkine bağlı olan ikinci bir adım isteyin: “Şimdi küçük bir tabela için, yine tarihsiz ve daveti herkese açık tutarak daha kısa bir versiyonunu hazırlayın.” Temel kısıtlamaların biçim değişikliğine rağmen korunup korunmadığını kontrol edin. Daha sonra herhangi bir hatayı açıkça düzeltin (örneğin: “Lütfen 'deneyimli bahçıvanlar için' ifadesini kaldırın; yeni başlayanlar da davetlidir”) ve bir sonraki revizyonun aynı dışlamayı başka bir biçimde geri getirmeden gerçekten kaldırıp kaldırmadığını görün.
Kendinden emin dili değil, takibi ve uygulamayı puanlayın
Pratik bir puan kartı dört bölümden oluşur:
Hatırlama: Yanıt, projeyle ilgili gerçekleri doğru şekilde kullanıyor mu?
Seçim: Alakasız ayrıntıları sıralamak yerine, bu belirli görev için önemli olan gerçekleri öne çıkarıyor mu?
Uygulama: Tamamlanan çalışmada özetin içerik, üslup ve biçim kısıtlamalarına uyuyor mu?
Güncelleme: Bir ayrıntıyı düzelttikten sonra sonraki sürüm bu düzeltmeyi yansıtıyor mu?
Çıktıda somut kanıtlar arayın: kararlaştırılmamış bir tarihi koruyan ifadeler, yer verilen talep edilmiş bir ibare veya bir revizyonda düzeltilmiş olarak kalan bir ayrıntı. “Projenizi hatırlıyorum” veya “Tam olarak ne demek istediğinizi anlıyorum” gibi ifadelere daha az ağırlık verin. Bu tür ifadeler, sonraki bir çıktının özeti doğru şekilde kullanacağını kanıtlamaz.
Testi görevin ölçeğine uygun tutun. Başarılı tek bir yanıt, o taleple ilgili bir kanıttır; gelecekteki her konuşmada tutarlı bir performans sergileneceğinin kanıtı değildir. Bir proje birçok sohbete yayılıyorsa kullandığınız araçta bellek veya proje bağlamı özelliklerinin etkinleştirilip etkinleştirilmediğini kontrol edin ve mevcut kontrollerini gözden geçirin. ChatGPT için belgeler, kaydedilen bellekleri sohbet geçmişinden alınan bilgilerden ayırır; ayrıca bellek özetlerinin ayrıntıları atlayabileceğini ve bağlam kaynaklarının gösterildiğinde incelenebileceğini belirtir. Özellikler ve kontroller değişebilir, bu nedenle hesabınız için güncel ürün ayarlarına ve yardım sayfasına başvurun. OpenAI Yardım Merkezi, “Memory in ChatGPT”
Uzun konuşmalar özel bir dikkat gerektirir. “Lost in the Middle” çalışmasında aktarılan kontrollü deneylerde araştırmacılar, test edilen dil modellerinin ilgili bilgiyi kullanma yeteneğinin, o bilginin uzun bir girdi içindeki konumuna göre değişebildiğini; performansın genellikle başa veya sona yakın bilgilerde ortadakilere kıyasla daha güçlü olduğunu tespit etmiştir. Çalışma belirli modelleri ve görevleri test etmiştir; her asistanın proje ayrıntılarınızı kaybedeceğini kesin olarak kanıtlamaz. Yine de mantıklı bir iş akışı önerir: özellikle uzun bir etkileşimden sonra, önemli bir çıktı almadan önce önem taşıyan birkaç kararı yeniden belirtin. Liu ve ark., “Lost in the Middle: How Language Models Use Long Contexts”
Özeti kullanımı daha kolay hale getirin
Bir yanıt hedefin gerisinde kaldığında, bunun ne anlama geldiğine karar vermeden önce hatayı teşhis edin. Sistemin bilgiye erişimi var mıydı? Ayrıntı uzun bir konuşmanın içinde mi kayboldu? Talep çok fazla gereksinimi bir arada mı barındırıyordu? Tercih, belirli bir seçime rehberlik edemeyecek kadar genel miydi? Bu olasılıklar farklı çözümler gerektirir: bir kararı yeniden belirtin, özeti kısaltın, gereksinimleri maddeler halinde ayırın veya istediğiniz üsluba dair somut bir örnek verin.
Kısa ve öz bir proje notu, tekrarlayan çalışmaları değerlendirmeyi kolaylaştırabilir. Bunu istikrarlı ve yararlı ayrıntılarla sınırlı tutun: projenin amacı, hedef kitlesi, kesinleşen seçimler, açıkta kalan sorular ve birkaç tercih. Kesinleşmemiş ayrıntıları belirsiz olarak etiketleyin ve değişen kararları işaretleyin. Önemli bir göreve başlarken, sohbetin geçmişteki her ayrıntıyı getireceğini varsaymak yerine ilgili kısmı doğrudan isteminize (prompt) ekleyin. Bu, belleğin belgelenmiş değişkenliğinden ve bağlam kullanımına ilişkin araştırmalardan çıkarılan bir iş akışı önerisidir; daha iyi sonuçların garantisi değildir.
Bir sistem adınızı doğru biliyor ancak temel bir proje tercihini sürekli olarak kaçırıyorsa bunları ayrı gözlemler olarak değerlendirin. Güçlü bir ilk taslak hazırlıyor ancak bir düzeltmeyi bir sonraki sürüme aktaramıyorsa bunu da not edin. Bağlamı sağladığınızda ve sonucu incelediğinizde yararlı bir asistan yine de zaman kazandırabilir; testiniz, hangi kısımların dikkatinize ihtiyaç duyduğunu size söyler.
Pratik fark
“Adımı biliyor”, kişisel bir ayrıntının mevcut olduğu ve yanıtta yer aldığı anlamına gelir. “Projemi anlıyor” ise en sağlıklı şekilde, ilgili bağlamı gerçek bir göreve aktarıp aktaramadığına bakılarak değerlendirilir: kesinleşmiş kararları korumak, istenen kısıtlamalara uymak, biçimi uyarlamak ve düzeltmeleri dahil etmek. Kısa bir özet deneyin, görünür sonucu bir kontrol listesine göre puanlayın ve bu kontrolü sonraki bir adımda tekrarlayın. Bu size, tanıdık bir ayrıntıyı veya kendinden emin bir iddiayı bağlamın güvenilir kullanımıyla karıştırmadan, projenin takip edilip edilmediğine dair somut bir ölçüt sağlar.