Büyük dil modelleri (LLM), her geçen gün daha karmaşık görevleri yerine getirebiliyor. Ancak bu modellerin performansı, nasıl yönlendirildiklerine göre ciddi biçimde değişiyor. “Zero-shot” ve “few-shot” teknikleri, modelin örneklerden öğrenme biçimini belirleyerek çıktının kalitesini doğrudan etkiliyor.
LLM’lerin Öğrenme Biçimi Neden Önemlidir?
Bir dil modeline verilen yönergeler, onun cevabını biçimlendirir.
Model, devasa veri kümeleri üzerinde eğitilmiş olsa da, her yeni görevde “bağlam”a ihtiyaç duyar. Bu bağlam, modelin neyi nasıl yapacağını belirler.
İşte zero-shot ve few-shot teknikleri bu noktada devreye girer: modele ya hiç örnek verilmeden ya da birkaç örnek gösterilerek yönlendirme yapılır.
Zero-shot Nedir?
Zero-shot, modelin hiçbir örnek görmeden yalnızca talimat üzerinden yanıt üretmesidir.
Yani modele “Bu cümleyi İngilizce’ye çevir” dendiğinde, model kendi genel bilgisini kullanarak çeviri yapar.
Bu yöntem, özellikle genel bilgi gerektiren görevlerde etkilidir.
Avantajları:
- Hızlıdır, ek örnek gerektirmez.
- Modelin genel bilgi kapasitesini test eder.
- Prompt hazırlığı minimumdur.
Dezavantajı:
- Karmaşık görevlerde tutarlılık düşebilir.
- Model bağlamı tam olarak anlayamayabilir.
Zero-shot, bir anlamda modelin “sezgisel” performansını ölçmenin en saf halidir.
Few-shot Nedir?
Few-shot, modele birkaç örnek gösterilerek yönlendirme yapılan tekniktir.
Örneğin:
Girdi: “Bu film çok güzeldi.” Çıktı: “Pozitif” Girdi: “Senaryo çok sıkıcıydı.” Çıktı: “Negatif” Girdi: “Oyunculuklar harikaydı.” Çıktı:
Model son örnekte ne yapması gerektiğini artık “öğrenmiştir.”
Bu yöntem, modeli yalnızca görev tanımıyla değil, örnek yapısıyla da eğitir.
Avantajları:
- Daha istikrarlı sonuçlar verir.
- Karmaşık veya alan spesifik görevlerde etkilidir.
- Modelin bağlamı daha doğru yorumlamasını sağlar.
Dezavantajı:
- Uzun promptlar maliyetlidir.
- Fazla örnek, modelin dikkatini dağıtabilir.
Zero-shot ve Few-shot Arasındaki Temel Fark
Bu iki yaklaşımın farkı, modelin bağlamı nasıl öğrendiğinde yatar.
ÖzellikZero-shotFew-shotÖğrenme biçimiTalimatlaÖrnekleHızYüksekOrtaDoğrulukGöreve bağlıGenelde daha yüksekKullanım alanıBasit görevlerKarmaşık analizlerPrompt uzunluğuKısaUzunEsneklikYüksekDaha kontrollü
Bu farklar, hangi tekniğin ne zaman kullanılacağını belirler.
Hibrit Yaklaşım: One-shot ve Chain-of-Thought
Zero-shot ve few-shot dışında one-shot ve chain-of-thought (CoT) gibi hibrit yöntemler de vardır.
- One-shot: Model tek bir örnekle yönlendirilir.
- Chain-of-thought: Modelden “adım adım düşünerek” cevap vermesi istenir.
Örneğin matematiksel bir problemde şu şekilde bir prompt hazırlanabilir:
“Lütfen adım adım düşün.”
Bu ifade bile modelin sonuç kalitesini belirgin biçimde artırabilir.
Neden Few-shot Daha Tutarlı Sonuç Verir?
Büyük dil modelleri, örneklerden kalıplar çıkarma konusunda oldukça yeteneklidir.
Bir few-shot prompt, modele “doğru davranış örneklerini” gösterir.
Bu, modelin hangi biçimde yanıt üretmesi gerektiğini anlamasına yardımcı olur.
Örneğin bir metin özetleme görevinde:
- Zero-shot’ta model farklı biçimlerde özet çıkarabilir.
- Few-shot’ta verilen örneklerin biçimini takip eder.
Sonuç: Daha tutarlı, biçim olarak homojen çıktılar.
Zero-shot Ne Zaman Daha Uygun?
Her durumda örnek eklemek gerekmez.
Zero-shot özellikle şu durumlarda etkilidir:
- Görev açık ve netse (örnek: çeviri, basit sınıflandırma).
- Prompt içinde yeterince bağlam varsa.
- Hız, maliyetten daha önemliyse.
Ayrıca modern modeller (örneğin GPT-4, Gemini 1.5, Claude 3 gibi) büyük bilgi havuzları sayesinde zero-shot performansında oldukça gelişmiştir.
Few-shot Ne Zaman Kullanılmalı?
Aşağıdaki durumlarda few-shot yaklaşımı tercih edilir:
- Görev karmaşıksa (örnek: duygusal ton analizi, özel formatlama).
- Alan spesifik dil kullanılıyorsa (örnek: hukuk, tıp, finans).
- Modelin formatta kararsız kalma riski varsa.
Bir few-shot prompt, “istenen biçimi” doğrudan örnekleyerek modelin hata payını düşürür.
Örnek: Zero-shot ve Few-shot Karşılaştırması
Görev: E-posta ton analizi
Zero-shot:
“Bu e-postanın tonunu analiz et.”
Model: “Nötr.”
Few-shot:
E-posta: Toplantıyı iptal etmek zorundayım. Ton: Negatif E-posta: Harika bir iş çıkardın! Ton: Pozitif E-posta: Raporu yarına kadar gönderebilir misin? Ton:
Model: “Nötr.”
Aradaki fark, ikinci yöntemde modelin ton sınıflandırmasının örnek yapısına bağlı olarak daha kararlı hale gelmesidir.
LLM Performansını Artırmak İçin İpuçları
- Kısa ama net örnekler kullanın.
- Tutarlı format sağlayın (etiket, başlık, çıktı yapısı).
- Gürültülü örneklerden kaçının.
- Çıktı biçimi ne olacaksa, her örnekte aynı kalıbı uygulayın.
- Gerektiğinde zincirleme düşünme (CoT) ekleyin.
Bu yöntemlerle aynı modelin yanıt kalitesi ciddi biçimde artabilir.
Gelecek: Prompt Engineering’in Yeni Aşaması
Zero-shot ve few-shot teknikleri, bugün prompt engineering’in temellerini oluşturuyor.
Ancak gelecekte bu kavramlar, modelin kendi kendine bağlam oluşturma yeteneğiyle birleşecek.
Yeni modeller, örneklere ihtiyaç duymadan görev türünü otomatik tanımlayabilecek.
Bu da yapay zeknın sıfır örnekten öğrenme kabiliyetini, insan benzeri “deneyimle öğrenme” düzeyine taşıyacak.