Birden fazla yapay zeka modeli nasıl kullanılır (işe yarayan dört yöntem)

Neden tek model yetmez

Birden fazla yapay zeka modeli kullanmanın alışıldık gerekçesi şudur: her model bir şeyde daha iyidir, o yüzden her göreve en iyisini seçmelisin. Doğru, ama en az ilginç gerekçe bu.

Daha iyi gerekçe şu: bir model kendi kör noktalarını göremez. Bir modelden kendi işini kontrol etmesini iste, büyük ihtimalle onaylayacaktır; çünkü hatayı üreten ağırlıklar özgüveni de üretmiştir. Farklı veriyle, farklı biçimde eğitilmiş, farklı hata örüntüleri olan başka bir modele sor, birincinin göremediklerini yakalar. Bu bir numara değil. Müşteriye göndermeden önce e-postanı bir meslektaşına okutmanla tamamen aynı sebep.

İkinci gerekçe pratik: model liderliği sürekli el değiştiriyor. Bu çeyrek kodlamada en iyi olan, gelecek çeyrek olmayabilir. Tek bir sağlayıcının üzerine kurulmuş bir iş akışı, sıralama her değiştiğinde baştan kurulmak zorunda kalır. Model değiştirdiğin fikri üzerine kurulmuş bir iş akışında böyle bir sorun yoktur.

Aşağıda dört yöntem var, kattıkları değerin harcanan çabaya oranına göre sıralı. Dördüne birden ihtiyacın yok. Çoğu kişi neredeyse her şeyi ilk ikisinden alıyor.

Yöntem 1: bir modelle yaz, farklı bir modelle eleştir

En yüksek değerli yöntem ve neredeyse kimsenin kullanmadığı yöntem. Bir modelle yaz, başka bir modelle incele.

İşe yaramasının sebebi, üretmek ile değerlendirmenin farklı işler olması. Metin üreten bir model tutarlı bir devam üretmeye çalışır. Yazmadığı bir metni değerlendiren modelin ise savunacağı bir tez yoktur; üçüncü paragrafın mantık olarak yerine oturmadığını, üstünü örtmek yerine söyler.

Burada prompt her şeyi belirliyor. "Bunu nasıl buldun" diye sorarsan iltifat alırsın. Bunun yerine şunu iste:

Aşağıdaki metni sen yazmadın ve bu metinde hiçbir çıkarın yok. Onu şüpheci bir editör gibi incele. Şu sırayla sırala: 1) yanlış, dayanaksız veya fazla iddialı olan her olgusal iddia, 2) argümanın aslında yerine oturmadığı her nokta, 3) en zayıf tek paragraf ve tam olarak nedeni. Hiçbir şeyi yeniden yazma. Bana neyin iyi olduğunu söyleme.

Asıl işi sondaki üç talimat yapıyor. "Yeniden yazma", modelin kendi ağzından bir sürüm üretmesini engeller; senin istediğin bu değildi. "Neyin iyi olduğunu söyleme", çoğu yapay zeka geri bildirimini şişiren refleks övgüyü siler. "Bunu sen yazmadın" ise şaşırtıcı derecede etkili bir çerçeve, çünkü modelin kendine ait sandığı tercihleri savunmasını engeller.

Sonra eleştiriyi, katıldığın kısımlarla birlikte ilk modele geri götür. Hangi notların kabul edileceğine karar veren editör sensin ve iş bölümü tam olarak böyle olmalı.

Fazladan iki dakikaya değdiği yerler: müşteriye gidecek her şey, kamuya açık her şey, yanılmanın pahalıya patladığı her şey. Değmediği yerler: bir Slack mesajı, kabataslak bir plan, alışveriş listesi.

Yöntem 2: anlaşmazlık kontrolü

Her şeyi tek tek elle doğrulamayı gerektirmeyen, güvenilir bir halüsinasyon dedektörüne en yakın şey bu.

Aynı olgusal soruyu iki farklı modele, birbirinden bağımsız olarak ve aynı promptla sor. Sonra karşılaştır. Anlaştıkları yerde büyük ihtimalle sorun yok. Anlaşmadıkları yerde ise kontrol edilmesi gereken noktayı tam olarak bulmuşsun demektir.

Tekniğin tamamı bu ve güçlü olmasının sebebi, halüsinasyonların genellikle ortak olmaması. Bir model bir istatistik, bir dava adı, bir fonksiyon imzası veya bir tarih uydurduğunda, farklı biçimde eğitilmiş başka bir model nadiren aynısını uydurur. Uyuşma, doğruluğun zayıf bir kanıtıdır. Anlaşmazlık ise bir şeyin yanlış olduğunun güçlü bir kanıtıdır ve doğrudan onu işaret eder.

Birden fazla iddia içeren her işte, karşılaştırmayı senin yerine model yapsın:

Aşağıda aynı soruya verilmiş, A ve B olarak işaretlenmiş iki yanıt var. Üslubu ve uzunluğu yok say. Sayılardaki, tarihlerdeki, isimlerdeki ve bir şeyin ne kadar kesin öne sürüldüğündeki farklar dahil, esasa ilişkin ayrıştıkları her noktayı sırala. Her anlaşmazlık için hangisinin doğru olma ihtimalinin daha yüksek olduğunu ve konuyu kapatacak tek kaynağın ne olduğunu söyle.

Elinde, baştan sona olgu kontrolü yapılacak uzun bir belge yerine kontrol edilecek kısa bir liste kalır ve bu liste sorunların nerede olduğu konusunda genellikle haklı çıkar.

İki uyarı. Birincisi, internette yaygın olan bir hatayı modeller paylaşabilir; yani bu yöntem uydurmayı yakalar, yaygın yanlış bilgiyi değil. İkincisi, iki model anlaştı diye doğrulamayı atlama. Bu yöntem neyi kontrol edeceğini daraltır, kontrol etme ihtiyacını ortadan kaldırmaz.

Şunlarda kullan: istatistikler, hukuki ve tıbbi iddialar, tarihsel olgular, API ayrıntıları, adının altında kalacak her şey. Şunlarda atla: görüş yazıları, yaratıcı işler ve yaklaşık doğru olmanın yettiği her şey.

Yöntem 3: göreve göre yönlendir

Bariz yöntem, ama düzgün yapmaya değer. Her işi, o an açık olan modele göndermek yerine, o işte en iyi olan modele gönder.

Görev	Şuna yönel	Nedeni
Yazılı herhangi bir şeyin ilk taslağı	En güçlü yazma modeli	Düzenleme süresini satın alıyorsun
O taslağın incelenmesi	Farklı bir model	Taze bir göz, farklı hata örüntüleri
Bu haftayla ilgili her şey	Canlı aramalı bir model	Eğitim verisi her zaman geriden gelir
Çok uzun bir belge veya kod tabanı	Uzun bağlamlı bir model	Anlaşılabilmesi için önce sığması gerekir
Zor mantık, matematik veya çetrefilli bir hata	Uzun düşünen bir akıl yürütme modeli	Daha yavaş ama çok adımlı problemlerde çok daha isabetli
Yüksek hacimli tekrar eden işler	Ucuz ve hızlı bir model	Sınıflandırma ve etiketlemede en üst seviye kalite israf olur
Hassas her şey	Veri kurallarına uyan hangisiyse	Yetenek, yükümlülüklerini geçersiz kılmaz

Edinmeye değer tek alışkanlık: varsayılana savrulmayı bırak. Çoğu kişi aboneliğiyle gelen modeli, kötü olduğu görevler dahil her şey için kullanıyor ve sonra yapay zekanın o işlerde kötü olduğu sonucuna varıyor. Hangi modelin uygun olduğunu on saniye düşünmek, çıktıyı bir saatlik prompt ince ayarından daha çok değiştirir.

Bu kararın daha ayrıntılı hali için yapay zeka modeli nasıl seçilir sayfasını, uzun belge satırının neden var olduğunu anlamak için de bağlam penceresi nedir sayfasını oku.

Yöntem 4: yazılı devir notuyla bayrağı devret

Birkaç aşamaya yayılan işlerde kırılma noktası, aşamaların arasındaki boşluktur. Projeyi bir modele anlatırsın, işe yarar bir yere gelirsin, sonra başka bir modele geçip ya koca bir geçmiş yığınını yapıştırırsın ya da her şeyi baştan ve kötü biçimde anlatırsın.

Çözümü, geçiş yapmadan önce devir notunu açıkça istemek:

Bu konuşmayı hiç görmemiş başka bir asistan için bir devir notu yaz. Şunları içersin: ne üretmeye çalıştığımız, şimdiye kadar alınan kararlar ve gerekçeleri, kısıtlar ve kaçınılacak şeyler, denenip elenenler ve tam olarak sırada neye ihtiyacım olduğu. Bana hiç soru sormadan devam edebilecek kadar belirli ol.

Bu, model değiştirmediğin zamanlarda bile işe yarar. Yavaşlamış ve bulanıklaşmış uzun bir konuşmadan çıkmanın en temiz yolu budur, çünkü özü tutar, biriken gürültüyü bırakırsın. Notu yeni bir sohbete yapıştır, kalite genellikle anında yükselir.

Gerçekçi bir devir şöyle görünür. 200 sayfalık bir raporu uzun bağlamlı bir modele ver ve önemli on pasajı alıntılayan yapılandırılmış bir özet iste. Bunları güçlü bir yazma modeline taşı ve müşteri notunu üret. Birinci yöntemdeki eleştiri turunu üçüncü bir modelle yürüt. Toplam süre yaklaşık on beş dakika ve her aşamada o aşamaya uygun bir araç kullanılmış oldu.

Ne zaman zahmete değmez

Çok modelli iş akışlarının bir maliyeti vardır ve bunu görmezden gelmek, insanların iki satırlık bir e-posta yazmak için ayrıntılı bir süreç kurmasıyla sonuçlanır.

Tek model kullan: görev küçükse, yanılmanın bedeli düşükse, üretmekten çok keşfediyorsan, hızlıca yineliyorsan ve ek sürtünme akışını bozacaksa ya da iş gerçekten yaratıcıysa ve ikinci bir görüş sadece kendi sesini bulandıracaksa.

İki veya daha fazla model kullan: çıktı başka birine gidiyorsa, olgusal doğruluk önemliyse, görevin farklı güçler gerektiren ayrı aşamaları varsa, tıkandıysan ve gerçekten farklı bir açıya ihtiyacın varsa ya da modelin sana söylediğine dayanarak bir karar vermek üzereysen.

Makul bir kural: bir meslektaşına baktırırdın diyorsan, ikinci bir modele sor. Baktırmazdın diyorsan, sorma.

Bunu pratiğe dökmek

Bütün bunlar teoride basit, ama her model ayrı bir aboneliğin arkasındaysa pratikte can sıkıcı. Sürtünme gerçek: ayrı sekmeler, ayrı geçmişler, aralarında bağlam kopyalamak, biçimlendirmeyi kaybetmek ve tam da en çok ihtiyaç duyduğun gün eleştiri turunu atlamana yol açan o küçük direnç.

Yukarıdaki yöntemlerin az kullanılmasının sebebi tam olarak bu sürtünme. Zor değiller, sadece işin başından aşkınken atlanacak kadar zahmetliler.

Çok modelli bir çalışma alanı tam da bunun için var. Whizi içinde modeller tek bir konuşmada durur; yani eleştiri turu, başka bir ürünü açıp taslağını yapıştırmak değil, modeli değiştirip sormaktır. Tek geçmiş, şimdiye kadar sorduğun her şeyde tek arama, tek fatura. Bu iki adımın gerçekte nasıl çalıştığını görmek için konuşmanın ortasında model değiştirme ve modelleri yan yana karşılaştırma sayfalarına bak.

Bunu ayrı aboneliklerden kendin kurmayı tercih ediyorsan, bu yöntemler yine işe yarar ve yine de kullanmalısın. Değişen tek şey, ne sıklıkta zahmet edeceğin. Bunu mümkün kılmak için hâlihazırda iki üç plana ödeme yapıyorsan, önce tasarruf hesaplayıcısını çalıştır; çünkü aynı sonuca ulaşmanın genellikle daha pahalı yolu budur.

Birinci yöntemle başla. Başkasının okuyacağı, yazacağın bir sonraki metni al, eleştiri promptunu farklı bir modelde yürüt ve neler bulduğuna bak. O tek alışkanlık, bu makalenin geri kalanının tamamından daha değerli.