Üretken Yapay Zeka ile Nasıl Fark Yaratılır?
Mediamarkt Pazarlama Direktörü Tolga Ünvan : "Yapay zekada hızlı bir gelişim öngörüyoruz."
Pazarlama muhtemelen üretken yapay zeka modellerinin yaratıcı gücünden en saf haliyle yararlanılabilecek bir alandır. Yeni ürünler, pazarlama kampanyaları, yeni ürün ve paket tasarımları, arama motoru optimizasyonu ve benzeri konularda yaratıcı gelişimi desteklemek için pratik araçlar olabilirler.
Genel olarak, pazarlamacılar işlerinin birçok yönünü otomatikleştirip kolaylaştırırken, pazarlama çabalarının kalitesini ve etkinliğini de artırır.
ChatGPT'nin pazarlamadaki en belirgin ve umut verici kullanım alanlarından biri kişiselleştirilmiş pazarlama ve sohbet robotlarıdır. ChatGPT, müşteri verilerini analiz etmek ve bireysel müşterilerle rezonansa giren kişiselleştirilmiş pazarlama mesajları oluşturmak için kullanılabilir.
MediaMarkt Türkiye Pazarlama, E-Ticaret ve Kurumsal Pazarlama Direktörü Tolga Ünvan:
“Yapay zekâ teknolojilerinde hızlı bir gelişim öngörüyoruz. Bu teknolojinin gelişimi, halihazırda kullanılan chatbot kullanımını ve müşteri deneyimini etkileyecek. Pazardaki oyuncuların bu alanda yatırımları hız kazandı. Bizim temsil ettiğimiz dikeyde faaliyet gösteren firmaların yapay zekayı çok daha erken bünyelerine katmaları, hedefledikleri kitle açısından büyük önem teşkil ediyor. MediaMarkt olarak bizim de Anneler Günü özelinde bir kampanyamız oldu; “Anneler her şeyin en iyisini bilir” dedik ve anneleri en mutlu edecek hediyenin ne olduğu sorusuna yanıt bulabilmek amacıyla Anne Ai teknolojisini geliştirdik. Platformda annelere en iyi alınabilecek hediyeyi, ‘anne’ rolünde her şeyi bilen bir yapay zekâ yanıtladı. GPT-4 tarafından desteklenen bu çalışma Türkiye’de bir ilk oldu. Önümüzdeki dönemde bu teknolojinin ivmesinin yükselerek devam edeceğini öngörüyoruz. Sağlıktan eğitime, turizmden finansa kadar pek çok sektörde karşımıza çıkacak bu teknoloji insanların hayatlarını kolaylaştıracak. Firmalar, farklı platformlarda farklı yaklaşımlarla tüketicileri kendilerine çekebilecek çeşitli avantajlara sahip olacak. Yapay zekâ ile yeni iş alanları açılacak.”
Tonlarca yorumumuz ve geri bildirim aldığımız çeşitli satış kanallarımız olduğunu hayal edin. ChatGPT ve OpenAI modelleri gibi tüm bu bilgileri analiz edip entegre edebilen ve ürünlerinizin artılarını ve eksilerini belirleyebilen, ayrıca müşteri eğilimlerini ve alışveriş alışkanlıklarını yakalayabilen araçların gücünü hayal edin.
Aslında, sohbet robotunuzun dilini ve üslubunu müşterilerinizin özel ihtiyaçlarını ve beklentilerini karşılayacak şekilde uyarlayarak daha ilgi çekici ve etkili bir müşteri deneyimi yaratabilirsiniz. ChatGPT, müşteri duyarlılığı ve davranışı hakkında iç görüler sağlayarak, kişiselleştirilmiş pazarlama mesajları oluşturarak, kişiselleştirilmiş müşteri desteği sağlayarak ve içerik oluşturarak pazarlamacıların olağanüstü müşteri deneyimleri sunmasına ve iş büyümesini artırmasına yardımcı olabilir.
İlerleyen bölümlerde, ChatGPT tarafından desteklenen uçtan uca pazarlama projelerinin somut örneklerine bakacağız. Bu yazımızda üretken yapay zekayı kullanmanın ilk adımı prompt’larla ilgili bilgi yolculuğuna çıkıyoruz.
Türkiye’de bu alanda öncü markalardan Mediamarkt , Anne Ai sohbet robotu projesi ile anneler gününde kullanıcılara satın almaları için hediyeler önerdi. https://www.aa.com.tr/tr/isdunyasi/guncel/mediamarktin-anneler-gunune-ozel-anne-ai-teknolojisi-hediye-alacaklara-yardimci-oluyor/680119
YAPAY ZEKA İLE FARK
Ücretlendirme bir savaş alanı. İşe alım uzmanları, talep gören yapay zeka uzmanlarının çok sayıda iş teklifi alabileceğinin farkında olarak, birçok şirketin deneyimli çalışanları çekmek için ikramiye ve hisse senedi hibelerinin yanı sıra altı haneli rakamların ortasında maaşlar verdiğini söylüyor.
Match Group'un bir parçası olan çevrimiçi randevu platformu Hinge, yılda 332.000 ila 398.000 dolar arasında bir taban maaşla gelen yapay zeka başkan yardımcılığı rolünün reklamını yapıyor. Serbest çalışanlar ve diğer profesyoneller için bir pazar yeri işleten Upwork'te yapay zeka ve makine öğrenimi başkan yardımcılığı pozisyonu, yılda 260.000 ila 437.000 dolar arasında ilan edilen bir maaşla geliyor. Bu arada, Amazon'da uygulamalı bilim ve üretken yapay zeka üst düzey yöneticisi 340.300 $'lık bir en yüksek maaşı listeliyor.
Prompt (İstem) Mühendisliği’nin 5 Temel İlkesi
Gecelerini ve hafta sonlarını yapay zeka ile etkili bir şekilde çalışmak için en yeni hack'leri ve püf noktalarını bulmakla geçiren yapay zeka uzmanları, araştırmacı bilim insanları ve hobi amaçlı hackerlardan oluşan bir sektör ortaya çıktı. Bu, becerinin algoritma yazmakta ya da kendi YZ modellerinizi eğitmekte değil, Tesla'nın eski YZ Başkanı Andrey Karpathy'nin tanımladığı gibi "meta öğrencinin (meta learner) yapması gereken görevi yerine getirmesini sağlamak için promptları (istemleri) düzenlemekte" olduğu yeni bir programlama biçimidir.‘Prompt mühendislerinin" bugün üzerinde çalıştıkları şey, muhtemelen beş ila on yıl içinde herhangi bir işin gerektirdiği temel becerileri oluşturacaktır, bu nedenle yaklaşan yıkımın önüne geçmek önemlidir.
İstem (Prompt) , ChatGPT veya Midjourney gibi bir yapay zeka modeliyle arayüz oluştururken sağladığınız, genellikle metin olan girdidir. İşte basit bir istem girdisi örneği ve sonuçta elde edilen çıktı.
GİRDİ:
Her ayak numarasına uyabilen bir çift ayakkabı için ürün isimlerinin bir listesini alabilir miyim?
ÇIKTI:
Evet, Tabii ki, her ayak numarasına uyan ayakkabı isimlerinin bir listesi:
UniFit SoleStrides
FlexiSize All-Fit Shoes
OmniFit FootFlex
UniversalStride PerfectFit
AdaptiFit VersaSole
.
Ancak, bu istemi üretime geçirmeyi planlıyorsanız, diyelim ki bir ürün adı üreteci oluşturuyorsanız, düzeltmeye çalışmak isteyeceğiniz bazı bariz sorunlar vardır:
Yön: Yapay zekayı ne tür isimler istediğiniz konusunda bilgilendirmediniz. Tek bir kelime mi yoksa birleşik kelimeler mi istiyorsunuz? Kelimeler uydurulabilir mi yoksa gerçek İngilizce kelimeler olmaları önemli mi? Ne tür bir kitlenin ilgisini çekmeyi umuyorsunuz?
Biçim: İsteğe bağlı olarak uzunlukta, satır sonu ile ayrılmış isimlerden oluşan bir liste alacaksınız. Bu istemi birden fazla kez çalıştırdığınızda, bazen numaralandırılmış bir liste ile geri geldiğini ve genellikle başında programlı olarak ayrıştırmayı zorlaştıran bir metin olduğunu göreceksiniz.
Örnekler: Yapay zekaya iyi isimlerin neye benzediğine dair herhangi bir örnek vermediniz. Eğitildiği verilerinin ortalamasını, yani tüm interneti kullanarak kendisi otomatik tamamlıyor, ancak istediğiniz gerçekten bu mu? İdeal olarak başarılı isimlerden, bir sektördeki yaygın isimlerden ve hatta sadece beğendiğiniz diğer isimlerden örnekler verebilirsiniz.
Bu zaten dikkate değer bir yanıttır ve sihirli gibi hissettirir çünkü çok az çabayla buraya ulaşmak mümkündür. Son teknoloji modellerin giderek artan bir oranda ilk denemenizde size yeterince iyi sonuçlar vereceğini belirtmek önemlidir. Aynı görevi tekrar yapmayı planlamadığınız bir yapay zeka ile tek seferlik etkileşimler için ihtiyacınız olan tek şey aptal yaklaşımdır.
Değerlendirme: Burada hangi isimlerin iyi ya da kötü olduğunu belirleyecek ya da zaman içinde isim üreticisinin kalitesini artıracak bir geri bildirim döngüsüne (feedback) sahip değilsiniz. Bir derecelendirme sistemi kurabilirseniz, daha iyi sonuçlar almak için istemleri optimize edebilir ve başarısız olduğu zamanları belirleyebilirsiniz.
Bölüm: Burada tek bir istemden çok şey istiyorsunuz: ürün isimlendirmeye giren birçok faktör var ve önemli bir görev, görev uzmanlığı veya bu faktörlerin önemini nasıl tarttığına dair görünürlük olmadan (eğer varsa) tek seferde safça yapay zekaya aktarılıyor.
Bunlar, bu tür sorunlara karşı dayanıklı daha iyi istemler geliştirmek için deneme yanılma yöntemini kullanan istem mühendislerini meşgul eden türden sorunlardır.
İstem (Prompt) mühendisliği, güvenilir bir şekilde faydalı veya istenen sonuçları veren istemleri keşfetme sürecidir. İşte birkaç istem mühendisliği tekniğinin uygulandığı aynı örnek.
GİRDİ:
Ürün açıklaması: Bir ev milkshake makinesi.
Tohum kelimeler: hızlı, sağlıklı, kompakt.
Ürün isimleri: HomeShaker, Fit Shaker, QuickShake, Shake Maker
Ürün açıklaması: Uzayda doğru zamanı gösterebilen bir saat.
Tohum kelimeler: astronot, uzayda sertleştirilmiş, eliptik yörünge
Ürün isimleri: AstroTime, SpaceGuard, Orbit-Accurate, EliptoTime.
Ürün açıklaması: Her ayak numarasına uyabilen bir çift ayakkabı.
Tohum kelimeler: uyarlanabilir, fit, omni-fit.
Ürün isimleri:
ÇIKTI:
FlexFit, OmniShoes, PerfectFit, AdaptSole.
Hiçbir bilgi istemi mükemmel olmasa da, bu bilgi isteminin doğru formatta sağlam ürün adları sunma olasılığı çok daha yüksektir. Ürün adı üretecinizin kullanıcısı, sevdikleri ad türlerine yön vermek için tohum sözcükler girebilir veya yapay zekaya ayrı bir çağrı yaparak bu etiketleri mevcut adlardan türetebilirsiniz.
Son olarak, kullanıcı geri bildirimlerine dayanarak istemde kullandığınız örnekleri periyodik olarak güncelleyebilir ve sisteminizi zaman içinde daha akıllı hale getirebilirsiniz.
Bu istemi optimize etme süreci, bu bölümün geri kalanında bu örneği kullanarak inceleyeceğimiz "İstemin Beş İlkesi "ni takip eder. Pratikte nasıl kullanıldıklarıyla ilgili noktaları birleştirmenize yardımcı olması için yazının geri kalanında bu ilkelere referanslar bulacaksınız.
Bu ilkeler kısa ömürlü istemler veya hileler değil, çalıştığınız zeka ne olursa olsun yararlı olan genel kabul görmüş kurallardır. Bu ilkeler modelden bağımsızdır ve hangi üretici metin veya görüntü modelini kullanıyor olursanız olun isteminizi iyileştirmek için çalışmalıdır.
Yönlendirmenin Beş Temel İlkesi aşağıdaki gibidir:
Yön Vermek: Vizyonunuza uygun çıktılar elde etmek için ne hayal ettiğinizi iyi açıklayın.
Biçim Belirleme: Hataları ayrıştırmak için harcanan zamanı en aza indirmek için gerekli yanıt formatınızı tanımlayın.
Örnekler Sağlama: İstemlerinize örnekler ekleyin ve çıktınızın güvenilirliğini artırın.
Kaliteyi Değerlendirmek: Yinelemek ve yanıtlarınızın güvenilirliğini artırmak için hataları belirleyin.
İş bölümü: Doğru iş için doğru modeli ve doğru istemi kullanın, ardından karmaşık görevler için bunları birbirine zincirleyin.
OpenAI'nin kurucu ortağı Sam Altman'ın da belirttiği gibi, yapay zeka ile çalışmanın anahtarı "sonuna her şeyi değiştiren sihirli bir kelime ekleyerek komut istemini nasıl hack’leyeceğimizi bulmak" değil, önemli olan "fikirlerin kalitesi ve ne istediğinizi anlamaktır."
1. Yön Verin
Soruyla ilgili sorunlardan biri, yapay zekaya ne tür ürün adları istediğinize dair bilgi vermemesiydi. Bir ürüne isim vermek bir dereceye kadar öznel bir çabadır ve yapay zekaya hangi isimleri sevdiğinize dair bir fikir vermeden, doğru tahmin etme olasılığı düşüktür.
Bu arada, bir insan da iyi bir brief olmadan bu görevi tamamlamakta zorlanacaktır, bu yüzden yaratıcı ve marka ajansları müşterilerinden bir brief ister. Mükemmel bir eşleme olmasa da, bir insanın bu görev için hangi bağlama ihtiyaç duyabileceğini hayal etmek ve bunu bilgi istemine dahil etmeyi denemek faydalı olabilir.
Örnek istemde, isimde kullanmak istediğimiz sözcük türlerini gösteren tohum terimleri kullanarak yönlendirme yaptınız. Tohum terimleri değiştirirseniz, aşağıda gösterildiği gibi çıktı değişir:
INPUT:
Product description: A home milkshake maker.
Seed words: fast, healthy, compact.
Product names: HomeShaker, Fit Shaker, QuickShake, Shake Maker
Product description: A watch that can tell accurate time in space.Seed words: astronaut, space-hardened, eliptical orbit
Product names: AstroTime, SpaceGuard, Orbit-Accurate, EliptoTime.
Product description: A pair of shoes that can fit any foot size.Seed words: bigfoot, man shoes, wide size
Product names:
OUTPUT:
OneSizeStride, UniversalFit, BigfootFlex, AdaptStep
Yapay zekayı işe yarayan bir isme yönlendirmek için komut istemine ekleyebileceğiniz bazı kurallar veya takip etmemiz gereken en iyi uygulamalar da vardır. Yukarıdakilere alternatif bir strateji, Brandwatch'ın bir ürünü adlandırmak için 5 Altın Kuralını veya başka bir güvenilir dış kaynağı alıp bunları soruya yani GİRDİ ye eklemek olabilirdi.
GİRDİ:
Her ayak numarasına uyabilecek bir çift ayakkabı için ürün adlarının bir listesini alabilir miyim? Lütfen aşağıdaki beş kurala uyun:
1. Okunabilir ve yazılabilir olmalı
Ürün adınızın telaffuzu zorsa, insanlar bu konuda konuşmaz ve duyduklarında yazamazlarsa (ve doğru heceleyemezlerse!), Google'da aramalarını nasıl beklersiniz?
Basit tutun ve sırf laf olsun diye tuhaf yazımlar kullanmayın.
2. Benzersiz olmalı
Günümüzde tamamen benzersiz olmak çok zor, bu nedenle kendinize biraz esneklik tanıyabilirsiniz, ancak ürün adınız en azından sektörünüz için benzersiz olmalıdır.
Bu, alan adını almayı, aramada iyi sonuç vermeyi ve biri bu adı söylediğinde ürününüzü kastettiğini bilmeyi çok daha kolay hale getirir.
3. Kısa, vurucu ve akılda kalıcı olmalıdır
İsim ne kadar uzun olursa, insanları yakalamak o kadar zor olur.
Daha uzun isimler aynı zamanda insanların sizin kontrol edemediğiniz kısaltmalara başvurması anlamına gelir.
4. Yazarken iyi görünmeli ve söylerken kulağa hoş gelmeli
Ürün adınızın sayfadan fırlamasını ve etrafındaki diğer tüm sıkıcı kelimelerin yanında öne çıkmasını istersiniz.
Birisi bunu bir cümle içinde söylediğinde, etraftaki herkesin dikkatini çekecek şekilde öne çıkmalıdır.
5. Bir duygu, his veya fikir uyandırmalı
Ürün adınız, ürününüzün ne olduğu, insanların ürününüzü deneyimlerken hissetmelerini istediğiniz duygunun ne olduğu ve/veya hangi fikre ulaşmaya çalıştığınızla bağlantılı olmalıdır.
Duygusal ve ilham verici olmalıdır.
ÇIKTI:
1. FlexFit Footwear
2. OmniSize Sneakers
3. AdaptStride Shoes
4. EverFit Kicks
5. UniFit Footgear
6. SizeFree Walkers
7. AnySize Steps
8. Boundless Kicks
9. OmniStep Sneakers
.
.
.
Bir başka kullanışlı numara da hangi ünlü insanın bu görevde iyi bir iş çıkaracağına karar vermek ve yapay zekadan o kişi gibi rol yapmasını istemektir. Örneğin Steve Jobs'un kendine özgü bir tarzı vardır ve tanınmış başka bir ünlüden çok farklı isimler bulacağını hayal edebilirsiniz. Yapay zekanın tarzını öğrenebilmesi için eğitim verilerinde yeterince sık görünmesi muhtemel birini seçmenin önemli olduğunu unutmayın.
GİRDİ:
Her ayak numarasına uyabilecek bir çift ayakkabı için Steve Jobs'un bulacağı ürün isimlerinin bir listesini alabilir miyim?
ÇIKTI:
1. iFit
2. OneStep
3. iStride
4. UniSize
5. iFlex
6. FlexFit
7. iWalk
8. iAdapt
9. UniStride
.
.
Rol yapma, görüntü oluşturma için de önemlidir ve Midjourney'e yön vermenin oldukça güçlü yollarından biri, taklit edilecek bir sanatçının veya sanat tarzının adını vermektir. Yapay zeka sanat dünyasında ünlü olmuş bir sanatçı, rüya gibi fantastik manzaralar yaratmak için klasik resim stillerini kullanmasıyla bilinen Greg Rutkowski'dir. Onun adını komut istemine eklediğinizde neler olacağını izleyin:
GİRDİ:
i̇ş toplantisindaki̇ i̇nsanlar, yazan greg rutkowski̇
ÇIKTI:
Bu son istemin çalışmasını sağlamak için, diğer yönlerin çoğunu, örneğin bir örnek olarak kullanılan temel görüntüyü ve stok fotoğrafı kelimesini geri çekmeniz gerekir. Karşılaştığınız sorun genellikle çok fazla yönlendirme olduğunda modelin çözemeyeceği çelişkili bir kombinasyona hızla ulaşabilmesidir. Bu gibi durumlarda hangi unsurun daha önemli olduğunu seçmeli (bu durumda Greg Rutkowski) ve ona göre hareket etmelisiniz.
2. Biçim Belirtin
Yapay zeka modelleri evrensel çevirmenlerdir. Bu sadece Fransızca'dan İngilizce'ye veya Urduca'dan Klingonca'ya çeviri yapmak anlamına gelmez, aynı zamanda JSON'dan YAML'a veya doğal dilden Python'a çeviri yapmak anlamına da gelir. Bu modeller neredeyse her formatta yanıt döndürebilir, bu nedenle hızlı mühendisliğin önemli bir parçası, yanıtın hangi formatta olmasını istediğinizi belirtmenin yollarını bulmaktır.
Arada sırada aynı komut isteminin farklı bir formatta, örneğin virgülle ayrılmış yerine numaralandırılmış bir liste döndürdüğünü göreceksiniz. Bu çoğu zaman büyük bir sorun değildir, çünkü çoğu istem tek seferliktir ve ChatGPT veya Midjourney'e yazılır. Ancak yapay zeka araçlarını üretim yazılımına dahil ettiğinizde, formatta zaman zaman meydana gelen kaymalar her türlü hataya neden olabilir.
Tıpkı bir insanla çalışırken olduğu gibi, yanıtın hangi formatta olmasını beklediğinizi önceden belirterek boşa çaba harcamaktan kaçınabilirsiniz. Metin oluşturma modelleri için basit bir sıralı liste yerine JSON çıktısı almak genellikle yararlı olabilir, çünkü API yanıtları için evrensel format budur ve bu da ayrıştırmayı ve hataları tespit etmeyi kolaylaştırabilir. YAML da bir başka popüler seçimdir çünkü basit ve insan tarafından okunabilir olmasına rağmen ayrıştırılabilir bir yapıyı zorunlu kılar.
Yazımıza diğer bölümde kaldığımız yerden devam edeceğiz.