“Chain-of-Thought-Düşünce Zinciri” yaklaşımı, Yapay Zeka dil modellerinin daha karmaşık sorunları çözmesine ve anlaşılmasına yardımcı olmak için tasarlanmış bir prompt mühendisliği tekniğidir. Girilen promptlar ile insan muhakemesini taklit edecek şekilde yapılandırabileceğimiz bir dil modelidir. Yani mantık, hesap veya karar verme gerektiren durumlarda en uygun cevabı vermeyi hedefler ama gerçekten düşünemez 🙂 o hala insanlara özel bir durum 😀
Düşünce Zinciri (CoT) metodolojisi, karmaşık görevleri daha yönetilebilir adımlara hale getirmek için küçük parçalara yapay zeka modellerinin bilişsel performansını önemli ölçüde artırır. Bu yaklaşım, modelin adım adım düşünme sürecini taklit etmesini ve böylece daha doğru sonuçlar elde etmesini sağlamak amacıyla kullanılır.
Aslında bu teknik, ipucuna dayalı öğrenmenin bir örneğidir ve modele ilgili sonraki soruları sormadan önce modelin sorularla ve bunlara karşılık gelen çözümlerle beslenmesini gerektirir. Başka bir deyişle, Düşünce Zinciri tekniği ile oluşturulan prompt ile modele sorun hakkında akıl yürütmeyi ve daha sonraki sorgulara doğru yanıt vermek için aynı akıl yürütmeyi taklit etmeyi öğretir. Yani soru sorarken aslında sorunu nasıl çözdüğünü de açıklamak gerekir.
Geleneksel olarak, bir kullanıcı doğrudan bir soru sorar ve model de doğrudan bir yanıt üretir. Ancak, Chain-of-Thought yaklaşımında, soru bir dizi ara düşünce adımını teşvik edecek şekilde tasarlanır. Bu adımlar, modelin sorunun çözümüne yönelik mantıksal bir yol izlemesine, ara sonuçları değerlendirmesine ve sonuca adım adım ulaşmasına olanak tanır.
Örneğin, bir matematik problemi çözülüyorsa, modelden beklenen, problemi çözme sürecinin her adımını açıkça ifade etmesi ve bu adımları birbirine bağlayarak nihai sonuca ulaşmasıdır. Bu yöntem, özellikle karmaşık mantıksal işlemler veya birden fazla adım gerektiren problem çözme durumları için yararlıdır.
Bu teknik, modellerin performansını önemli ölçüde artırabilir çünkü modelin yalnızca doğru yanıtı değil, aynı zamanda doğru yanıta nasıl ulaşılacağını da anlamasına yardımcı olur.
Adım adım düşünce sürecini taklit etmek için, yapay zeka modelinin problem çözme sürecine dair ara adımlarını ve bu adımların nasıl birbiriyle ilişkili olduğunu açıklamasını sağlayacak şekilde farklı sorular tasarlanır. Aslında bu soru tiplerinde prompt yazarsanız oldukça başarılı bir şekilde cevap alırsınız.
Detaylı Sorular Sorarak Yönlendirme:
Problem çözme sürecini başlatmak için, modelin her adımı düşünerek ilerlemesini sağlayacak detaylı sorular sorulur. Bu, modelin sadece cevap vermek yerine, nasıl bir çözüme ulaştığını açıklamasını teşvik eder.
Varsayımlar ve Hipotezler Kurma:
Yapay zeka modelinden, belirli varsayımlar yapması veya hipotezler kurması istenebilir. Bu, modelin çözüm sürecini daha iyi organize etmesine ve belirsizlikler arasında mantıklı bağlantılar kurmasına yardımcı olur. Örneğin, bir matematik problemi çözerken, modelden problemi çözmek için gerekli olan ara değerleri hesaplaması veya bazı geometrik özellikleri varsayması istenebilir.
Ara Sonuçları Değerlendirmek:
Model, çözüm yolunda ulaştığı her ara sonucu değerlendirmeye alır. Bu, hem doğru yolda olup olmadığını kontrol etmesine yardımcı olur, hem de hatalı bir adımı düzeltme fırsatı sunar.
Açıklayıcı ve Detaylı Cevaplar Üretmek:
Model, her adımın neden gerekli olduğunu ve nasıl bir sonuca katkıda bulunduğunu açıklar. Bu, sadece sonuca ulaşmanın değil, aynı zamanda çözüm sürecinin anlaşılmasının da teşvik edildiği bir yaklaşımdır.
Zorlukları ve Karar Noktalarını Belirtmek:
Modelden, çözüm sürecinde karşılaştığı zorlukları ve aldığı önemli karar noktalarını belirtmesi istenebilir. Bu, modelin nasıl “düşündüğünü” daha iyi anlamak için önemlidir.
Bu teknikler, modelin daha derinlemesine ve yapılandırılmış bir şekilde düşünmesini sağlar, böylece daha karmaşık sorulara daha doğru ve mantıklı yanıtlar verebilir.