Yapay Zeka İstemi Nedir?
Bilgi istemi, bir LLM’ye istenen bir görevi gerçekleştirmesi için istenen bilgiyi alması için verilen bir talimattır. Yüksek Lisans’larla yapabileceğimiz o kadar çok şey var ki, sadece bir soru sorarak alabileceğimiz o kadar çok bilgi var ki. Mükemmel bir gerçek kaynağı değildir (örneğin, matematikte gerçekten kötü olabilir), ancak ondan nasıl etkili bir şekilde yararlanacağımızı bilirsek muazzam bir bilgi kaynağı olabilir. Yapay zeka yönlendirmesinin hem zorluğu hem de fırsatı budur.
Etkili Yapay Zeka İstemleri Yazmanın 3 Yolu
1. Açık ve spesifik olun
İsteminizde ne kadar spesifik ve net olursanız, hangi görevlerin yürütüleceği konusunda model için o kadar iyi talimat olacaktır. Yüksek Lisans’ın ne demek istediğinizi hemen anlayacağını asla varsaymayın; yeterince kuralcı olmamaktansa aşırı kuralcı olmak daha iyidir.
Asgari derecede etkili bir yönlendirme örneği şu olabilir: “Bu çok uzun bir makale ve sadece önemli şeyleri bilmek istiyorum. Bunları işaret edebilir misiniz ama çok uzun olmadığından emin olabilir misiniz?” İsteminizin etkili olması için mutlaka uzun olması gerekmez. Aynı istemi daha net hale getirmek için şu şekilde değiştirebilirsiniz: “Aşağıdaki makalenin en önemli üç bulgusunu 150 veya daha az kelimeyle özetleyin.”
2. Bağlam sağlayın
Diğerlerinin yanı sıra GPT, Claude ve Titan gibi LLM’ler, genellikle kamuya açık olan çok büyük veri kümeleri üzerinde eğitilir. Bu, özel veya dahili alanlarla ilgili belirli bilgi veya bağlamdan yoksun oldukları anlamına gelir; örneğin “HackerOne Değerlendirmeleri” yalnızca HackerOne tarafından sunulan Hizmet Olarak Pentest’i (PTaaS) ifade eder. Bunun gibi önemli bağlamları açıklayarak Yüksek Lisans, daha az ileri geri ve düzeltmeyle daha iyi bir çıktıyı daha hızlı sağlayabilecektir.
3. Örnekleri kullanın
Birçok LLM, sağlanan örneklerden yararlanabilecek ve verileri çıktılarına dahil edebilecek şekilde eğitilmiştir. Örnekler sunarak model, etki alanınıza daha fazla bağlam kazandırır ve dolayısıyla niyetinizi daha iyi anlayabilir. Aynı zamanda belirsizliği azaltır ve sistemi daha doğru ve alakalı yanıtlar üretmeye yönlendirir. Bunu, mükemmel çekimi yakalamak için kameranın ayarlarını değiştirmek gibi düşünün; yapay zekayı örneklerle ayarlamak, onun özel ihtiyaçlarınıza odaklanmasına yardımcı olur.
3 Tür Yapay Zeka İstemi
1. Sıfır Atış İstemi
Zero-Shot istemi oldukça doğrudan olma eğilimindedir ve Yüksek Lisans’a çok az bağlam sağlar veya hiç bağlam sağlamaz. Bu tür bir istemin örneği şu olabilir: “Aşağıdaki güvenlik açığını açıklayan uygun bir başlık oluşturun.” Bir güvenlik açığı hakkında bilgi içerir ancak neyin “uygun” bir başlık olarak kabul edileceğini veya başlığın ne için kullanıldığını tanımlamaz. Bu, başlamak için mutlaka kötü bir yer değil, ancak daha kapsamlı bir çıktı, istemin amacına ilişkin daha fazla bağlam gerektirebilir.
2. Tek Seferlik İstem
Tek Seferlik İstem, yapay zekaya istemin ihtiyaçları ve amacı konusunda daha geniş bir bağlam sağlar. Güvenlik açıkları için Yüksek Lisans’tan çözüm önerisi isteyeceğim ve raporun neyle ilgili olduğu konusunda bağlam sunacağım. Örneğin: “Aşağıdaki rapor, xyz.com varlığında siteler arası komut dosyası çalıştırma (XSS) güvenlik açığının bulunduğu bir güvenlik açığını açıklamaktadır. Lütfen bu rapor için düzeltme kılavuzunu sağlayın.”
3. Birkaç Atış İstemi
Tek Atış İstemine çok benzer olan Birkaç Atış İstemi, daha bağlamsal örnekler sağlar ve gerekli belirli çıktılar hakkında daha da kuralcıdır. Bu şuna benzeyebilir: “Aşağıdaki rapor, bir bilgisayar korsanının bulduğu bir XSS güvenlik açığını açıklamaktadır. Rapordan aşağıdaki ayrıntıları çıkarın:
- Güvenlik açığının Ortak Zayıflık Sayımı (CWE) kimliği (örnek: CWE-79)
- Güvenlik açığının Ortak Güvenlik Açıkları ve Etkilenmeler (CVE) kimliği (örnek: CVE-2021-44228)
- Savunmasız ana makine (örnek: xyz.com)
- Savunmasız uç nokta (örnek: /uç nokta)
- Etkilenen yazılımın kullandığı teknolojiler (örnek: graphql, react, ruby)
GenAI ve LLM’leri Yönlendirmeye Nasıl Başlanır?
Etkili istemlerin hazırlanması test gerektirir ve genellikle yinelemeli bir şekilde yapılır. Yapay zekanın yanıtlarını ölçmek için çeşitli istemleri deneyerek başlayın. Başlamanın harika bir yolu, iyi bildiğiniz bir konu hakkında yapay zekaya bilgi vermektir; bu şekilde çıktının doğru olup olmadığını anlayabilirsiniz. Etkili bir yönlendirme, genel olarak, ilgilendiğiniz konuya uygun, doğru, ilgili ve tutarlı yanıtlar verir; bu da, bundan ne çıkarmak istediğinize bağlıdır. Yanıtın konu dışı veya yanlış olduğunu düşünüyorsanız bu, isteminizin ayarlanması gerektiğinin oldukça iyi bir göstergesidir. İstediğiniz sonuçları elde edene kadar konuyu yeniden ifade edin, daha spesifik hale getirin, daha net hale getirin veya ek bağlam sağlayın. Standartlarınızı karşılayana kadar istemlerinizi hassaslaştırmaya devam edin ve en iyi istemlerinizi gelecekte kullanmak üzere kaydetmeyi unutmayın!
HackerOne ekibi her gün yapay zekayı farklı şekillerde deniyor; yapay zekanın siber güvenlik üzerindeki etkilerine ilişkin daha fazla bilgi için takip edin.