Generative AI
Bağlam mühendisliği, modelin her çağrıda gördüğü her şeyin — sistem talimatı, getirilen belgeler, konuşma geçmişi, araç tanımları ve oturumlar arasında taşınan kalıcı bellek — bilinçli olarak tasarlanmasıdır. Bağlam pencereleri büyüdükçe soru "nasıl sorayım"dan "model karar anında neyi bilmeli"ya kaydı; gereksiz bağlam hem token maliyetini hem hata oranını yükseltiyor. Uzun bağlamın pratik sınırları, bağlam bütçesi kurmak, özetleme ve bellek stratejileri buraya bağlanır.
Bağlam pencereleri büyüdükçe "artık her şeyi bağlama koyarız, geri getirmeye gerek kalmaz" tezi yaygınlaştı. Sığdırmak teknik olarak mümkün hâle geldi ama geri getirmenin üç işlevinden yalnızca birini ortadan kaldırdı. Maliyet, dikkat dağılımı ve en önemlisi yetki süzmesi yerinde duruyor; geri getirme bir sığdırma tekniğinden bir erişim denetimi katmanına dönüşüyor.
Semantik komşuluk: bu konuyu anlamak için gereken veya ondan türeyen kavramlar.
Öğrendiği veri dağılımından yeni metin, görsel, ses, video veya kod örnekleri üreten model ailesinin genel adıdır.
Metin, görsel, ses ve video gibi birden fazla veri türünü aynı model içinde birlikte işleyen yapay zekâ yaklaşımıdır.
Bir dil modelinden istenen davranışı almak üzere girdinin yapısını, bağlamını ve kısıtlarını sistematik biçimde tasarlama pratiğidir.
Aynı konunun öğretim ve ölçüm formatları.
Testler
