Token Ekonomisi: Yapay Zeka İçin Teknik Bir Kılavuz

İşte İngilizce'den Türkçe'ye çevrilmiş metin:

Çoğu insan, model kötü olduğu için yapay zeka limitine takılmaz.

Limitlerine takılırlar çünkü her istek israftır.

Çok fazla bağlam.

Çok fazla belirsiz talimat.

Çok fazla gereksiz açıklama.

Net bir formatı olmayan çok fazla “daha iyi yap” isteği.

Token'lar, yapay zeka çalışmasının gerçek para birimidir.

Gönderdiğiniz her kelime bağlamdan yer yer.

Her gereksiz cevap zamanınızı tüketir.

Her dağınık talimat, modelin ne istediğinizi tahmin etmek için daha fazla çaba harcamasına neden olur.

Bu rehber token ekonomisi hakkındadır: yapay zekayı daha ucuz, daha hızlı ve daha öngörülebilir şekilde nasıl kullanacağınız.

Sihirli talimatlarla değil.

Net kurallar belirleyerek, gürültüyü azaltarak, girdileri yapılandırarak ve modele tam olarak gereken kadar iş yaptırarak.

Bölüm 1. Ayarlar, Sistem Talimatı ve Dil

Yapay zeka, pahalı bir oyuncak gibi kullanılabilir: uzun istekler yazmak, her şeyi bir anda yüklemek, "adım adım düşün" diye sormak ve kilometrelerce dolgu metni almak.

Ya da bir araç olarak kullanılabilir: hızlı, hassas ve ekonomik.

Bu yazı "gizli talimatlar" hakkında değil.

Bu, yapay zekayı daha az token harcayacak, daha hızlı yanıt verecek ve daha faydalı sonuçlar üretecek şekilde nasıl yapılandıracağınıza dair bir kılavuzdur.

1. Önce, Sistem Kurallarını Belirleyin

ChatGPT kullanıyorsanız:

Ayarlar → Kişiselleştirme → Özel Talimatlar → Özelleştirmeyi AÇIN

Kalıcı talimatları buraya eklersiniz.

ChatGPT'de buna Özel Talimatlar denir.

API'de ise sistem/geliştirici talimatları.

Anlamı aynıdır: bunlar, AI'nın her yanıtında uyduğu temel kurallardır.

2. Token Tasarrufu İçin Temel Sistem Talimatı

Sistem talimatlarını İngilizce yazmak daha iyidir: tokenizer için genellikle daha kısadırlar, ancak nihai cevap yine de istenen dilde olabilir.

Bunu Özel Talimatlar / Sistem Talimatı'na kopyalayın:

1Varsayılan çıktı dili: Türkçe.
2
3Sen, önceliği verimlilik olan bir yapay zeka asistanısın.
4
5Temel kurallar:
61. Kısa, doğrudan ve pratik ol.
72. Selamlama, özür veya “Tabii ki” / “Elbette” gibi ifadelerle başlama.
83. Kullanıcının isteğini tekrarlama.
94. Sonucu hemen ver.
105. Düşünce zincirini gösterme. Sadece sonuçları, kontrolleri ve nihai cevabı ver.
116. Basit görevler için: sadece nihai cevap.
127. Karmaşık görevler için: kısa 3 adımlık bir plan, ardından sonucu ver.
138. Yalnızca eksik detay görevi engelliyorsa, en fazla bir açıklayıcı soru sor.
149. Düz metin ve kısa madde işaretlerini tercih et.
1510. Aksi açıkça istenmedikçe tablolardan kaçın.
1611. Varsayılan cevap uzunluğu: 1200–2500 karakter.
1712. Kaynak metin etiketlerin içinde verilmişse, yalnızca etiketlenmiş metni işle.
1813. Kullanıcı bir taslak isterse, kullanıma hazır metin döndür.
1914. Bilgiler güncel değilse, doğrulama gerektiğini söyle.
2015. Doğruluk, kısalık ve faydalılığa kibarlıktan önce öncelik ver.

Bunun size sağladıkları:

daha az selamlama; daha az dolgu; daha az tekrar; daha az gereksiz açıklama; daha öngörülebilir bir cevap formatı.

3. “Anadil Modu” Nasıl Kullanılır

Kural şudur:

talimat — İngilizce;

kaynak veri — orijinal dilde;

nihai cevap — gerekli dilde.

Her şeyi çevirmeye gerek yok.

Örneğin bir İspanyolca gönderi, hukuki metin, tıbbi ifade veya reklam metni üzerinde çalışıyorsanız, kaynağı İspanyolca tutmak daha iyidir.

Ama komut İngilizce verilebilir:

1Görev: Bir Telegram gönderisi için metni yeniden yaz.
2
3Girdi dili: İspanyolca.
4Çıktı dili: İspanyolca.
5
6Kurallar:
7- Anlamı koru.
8- Yapıyı ve netliği iyileştir.
9- Gereksiz kısımları çıkar.
10- Geniş bir kitle için okunabilir hale getir.
11- Kaynakta olmayan gerçekleri ekleme.
12- Sadece nihai gönderiyi döndür.
13
14<metin>
15orijinal İspanyolca metni buraya ekleyin
16</metin>

Bu şekilde, modele kısa bir teknik talimat vermiş olursunuz, ancak İspanyolca anlamını ve stilini kaybetmezsiniz.

4. Bir Telegram Editörü İçin Sistem Talimatı

Sık sık gönderi oluşturuyorsanız, ayrı bir proje / Özel GPT / sohbet oluşturun ve bunu ekleyin:

1Sen, İspanyolca konuşan bir teknoloji kitlesi için Telegram editörüsün.
2
3Varsayılan çıktı dili: İspanyolca.
4
5Görevin, ham kaynak malzemeyi net, kullanışlı ve yayına hazır Telegram gönderilerine dönüştürmek.
6
7Stil:
8- kısa ve öz;
9- kendinden emin;
10- basit ama ilkel değil;
11- boş motivasyon yok;
12- kurumsal klişeler yok;
13- aşırı emoji yok;
14- sahte heyecan yok.
15
16Yapı:
171. Güçlü başlık.
182. Kısa giriş cümlesi.
193. Net açıklama.
204. Pratik adımlar.
215. Somut örnekler.
226. Sonuç çıkarımı.
23
24Kurallar:
25- Gerçekleri uydurma.
26- Belirsiz iddiaları işaretle.
27- Yinelenen fikirleri kaldır.
28- Belirsiz tavsiyeleri belirli eylemlerle değiştir.
29- Kısa paragrafları tercih et.
30- Gönderiyi teknik olmayan okuyucular için bile faydalı hale getir.

Artık her seferinde şunu yazmanıza gerek yok:

“güzel, net ve dolgusuz yap.”

Bu zaten sisteme yazılmış durumda.

5. Normal Bir İstek Nasıl Yazılır

Kötü:

1Lütfen şuna bir bak, şu metnim var, bir şekilde düzgün, net, ilginç olacak şekilde iyileştirmek istiyorum...

İyi:

1Görev: metni Telegram'a uyarla.
2
3Kitle: normal kullanıcılar.
4Stil: net, kendinden emin, dolgusuz.
5
6Format:
7- başlık;
8- kısa giriş;
9- 10 madde;
10- sonuç.
11
12Sınırlar:
13- en fazla 3500 karakter;
14- uzun girişler yok;
15- uydurma gerçekler yok.
16
17<metin>
18kaynak metni buraya ekleyin
19</metin>

Yapay zekayı ikna etmeye gerek yok.

Ona net bir görev vermek gerekiyor.

Bölüm 2. Önbellek, Modeller, Dosyalar ve İş Akışı

Birinci bölümde: sistem talimatı ve talimatlar için doğru dil.

Şimdi: gereksiz yere token harcamadan yapay zeka ile nasıl çalışılır.

6. XML Etiketlerini Kullanın

Etiketler, modele talimatın nerede olduğunu ve verinin nerede olduğunu gösterir.

Örnek:

1Görev: sözleşmedeki riskleri bul.
2
3Çıktı:
4- risklerin listesi;
5- neden risk olduğu;
6- maddenin nasıl yeniden yazılacağı.
7
8<sözleşme_bölümü>
9gerekli sözleşme bölümünü buraya ekleyin
10</sözleşme_bölümü>

Birden fazla belge varsa:

1<belgeler>
2  <belge id="1">
3    birinci belgenin metni
4  </belge>
5
6  <belge id="2">
7    ikinci belgenin metni
8  </belge>
9</belgeler>

Bu, modelin daha az kafasının karışmasına ve görevin dışına daha az çıkmasına yardımcı olur.

7. Gereksiz Yere “Adım Adım Düşün” Diye Sormayın

“Adım adım düşün” ifadesi genellikle token kullanımını artırır.

Basit görevler için şunu yazın:

1Sadece nihai cevabı ver. Gerekçe gösterme.

Orta karmaşıklıktaki görevler için:

1Kısa bir 3 adımlık plan ver, ardından nihai cevabı ver.
2Ayrıntılı gerekçe ekleme.

Karmaşık görevler için:

1Dikkatlice analiz et, ancak yalnızca şunları göster:
21. sonuç;
32. ana nedenler;
43. riskler;
54. sonraki adımlar.
6
7Düşünce zincirini gösterme.

Model dahili olarak akıl yürütebilir.

Ancak uzun bir akıl yürütme duvarı için ödeme yapmanıza gerek yok.

8. Akıl Yürütmeyi / Düşünmeyi Yapılandırın

Hizmet bir düşünme modu seçmenize izin veriyorsa:

basit görevler için:

düşük / minimal / hızlı / ekonomi

orta görevler için:

orta

karmaşık görevler için:

yüksek

Bir metni düzeltmek, başlık bulmak veya liste yapmak için maksimum düşünmeyi etkinleştirmeyin.

Bu, bir kavanoz turşuyu açmak için özel kuvvetleri çağırmak gibidir.

9. Cevap Uzunluğunu Sınırlayın

Bunu isteğin sonuna ekleyin:

1Türkçe cevapla.
2Maks. uzunluk: 1500 karakter.
3Giriş yok.

Veya:

17 madde işareti ver.
2Her madde işareti: bir cümle.

Veya:

1Sadece şunları döndür:
2- başlık;
3- gönderi metni;
4- harekete geçirici mesaj (CTA).

Format ne kadar kesinse, gereksiz token o kadar az olur.

10. Sonsuz Bir Sohbeti Sürdürmeyin

Uzun bir sohbet hafıza değildir.

Ağır bir sırt çantasıdır.

Zaten 5 farklı konuyu tartıştıysanız, orada yeni bir göreve başlamayın.

**Kural:

**

yeni görev — yeni sohbet.

Eski bağlam gerekiyorsa, sadece kısa bir özet aktarın:

1Bağlam özeti:
2- proje: yapay zeka hakkında Telegram kanalı;
3- stil: kısa ve öz, teknik, dolgusuz;
4- kitle: normal kullanıcılar;
5- görev: eğitici bir gönderi yaz.

Tüm konuşma geçmişini peşinizde sürüklemeyin.

11. Gereksiz Dosyaları Yüklemeyin

Soru bir sözleşmedeki tek bir maddeyle ilgiliyse, tüm sözleşmeyi yüklemeye gerek yok.

Daha iyisi:

1Sadece bu bölümü analiz et.
2
3<bölüm>
4gerekli paragrafı buraya ekleyin
5</bölüm>

Tüm dosyanın analiz edilmesi gerekiyorsa, dosya mantıklıdır.

Sadece bir paragraf gerekiyorsa, dosyaya gerek yoktur.

12. Önbellek: Ana API Tasarruf Kuralı

Önbellek istikrarı sever.

Her seferinde aynı sistem talimatını gönderirseniz, daha ucuz ve daha hızlı işlenebilir.

Ancak sistem talimatlarını sürekli değiştirirseniz, önbellek çalışmayabilir.

Doğru yapı:

1[SABİT BLOK]
2
3Sistem kuralları:
4- rol;
5- stil;
6- çıktı formatı;
7- kısıtlamalar;
8- örnekler.
9
10[DEĞİŞKEN BLOK]
11
12Kullanıcı görevi:
13- belirli görev;
14- yeni metin;
15- yeni veri.

Sabit bloka dokunmayın.

Yeni verileri sona ekleyin.

13. Görev İçin Doğru Modeli Seçin

Hafif bir model şunlar için uygundur:

düzenleme;

kısaltma;

başlıklar;

basit çeviri;

listeler;

gönderiler;

şablon e-postalar.

Güçlü bir model şunlar için gereklidir:

karmaşık mantık;

kod;

strateji;

belge analizi;

hukuki riskler;

tıp;

finans;

çok adımlı görevler.

Tasarruf, talimatla değil, doğru modeli seçmekle başlar.

14. Evrensel İstek Şablonu

Bunu kendiniz için kaydedin:

1Görev:
2[ne yapılması gerekiyor]
3
4Kitle:
5[sonuç kimin için]
6
7Bağlam:
8[buna neden ihtiyaç var]
9
10Stil:
11[ton ve anlatım]
12
13Çıktı formatı:
14[cevap yapısı]
15
16Sınırlar:
17[uzunluk, dil, kısıtlamalar]
18
19Kaynak:
20<metin>
21[kaynak veriler]
22</metin>

Bu, “gizli talimatların” %90'ının yerini alır.

15. Göndermeden Önce Mini Kontrol Listesi

**Kontrol edin:

**

Görev kısa bir şekilde formüle edildi mi?

Cevap dili belirtildi mi?

Cevap formatı belirtildi mi?

Uzunluk sınırı belirtildi mi?

Gereksiz bağlam kaldırıldı mı?

Kaynak metin etiketlerle ayrıldı mı?

Gereksiz yere “derinlemesine düşünmesini” istemiyor muyum?

Gereksiz yere eski bir sohbeti sürdürmüyor muyum?

Doğru modeli seçtim mi?

Sistem talimatı her seferinde aynı kalıyor mu?

**Ana tasarruf formülü:

**

sabit sistem talimatı

kısa İngilizce talimat

Türkçe nihai cevap

veri için etiketler

uzunluk sınırı

doğru model

= daha az token, daha hızlı cevap, daha yüksek kalite.

Yapay zekayı ikna etmeye gerek yok.

Yapay zekaya doğru talimat vermek gerekiyor.