Bu derste, prompt mühendisliğinin tarihçesine ve zaman içindeki evrimine dalış yapacağız. Bu alanın nasıl şekillendiğini ve bugün geldiği noktaya ulaşmasında hangi önemli dönüm noktalarının olduğunu keşfedeceğiz. Hazır ol, zamanda yolculuk başlıyor!

Tarihsel Gelişim: AI’ın Çocukluğundan Gençliğine

Prompt mühendisliğinin tarihi, yapay zeka ve dil işlemenin (NLP) gelişimiyle el ele gider. Tıpkı bir bebeğin konuşmayı öğrenmesi gibi, AI’lar da zamanla dille olan ilişkilerini geliştirdi:

• 1950’ler: İlk Fısıltılar
  İlk AI araştırmaları başladığında, dilin bilgisayarlar tarafından nasıl işleneceği merak konusuydu. O zamanlar, bilgisayarların dilini anlaması için katı kurallar yazılıyordu. Tıpkı bir çocuğa “top” dendiğinde sadece topu göstermesini öğretmek gibi.

• 1980’ler: NLP’nin Doğuşu
  Bu dönemde, Doğal Dil İşleme (NLP) teknikleri gelişmeye başladı. Artık bilgisayarlar, dilin istatistiksel yapısını öğrenmeye çalışıyordu. Hangi kelimelerin birbiriyle daha sık kullanıldığını analiz ederek, dilin gizemini çözmeye başladılar. “N-gram” modelleri gibi ilk yöntemler ortaya çıktı.

• 2000’ler ve Sonrası: Büyük Sıçrama – Derin Öğrenme!
  İşte gerçek devrim bu dönemde yaşandı! Makine öğrenimi ve özellikle derin öğrenme teknikleri sayesinde, dil modelleri bambaşka bir seviyeye ulaştı. Google’ın BERT modeli gibi devler, dilin bağlamını anlamada çığır açtı. Yani artık bir kelimenin anlamını sadece tek başına değil, cümlenin tamamına bakarak anlayabiliyorlardı. Bu modeller, prompt mühendisliğinin temel araçları oldu!

Özetle, prompt mühendisliği, AI’ın dili anlama yeteneği geliştikçe daha da güçlendi. Ne kadar iyi anlarsak, o kadar iyi yönlendirebiliriz!

Önemli Dönüm Noktaları: Taşları Kimler Yerinden Oynattı?

Prompt mühendisliğinin evriminde bazı kilit anlar var:

• 2013: Word2Vec’in Sihri
  Kelimeleri “vektör” adı verilen sayılarla temsil etme fikri ortaya çıktı (Word2Vec). Bu sayede bilgisayarlar kelimeler arasındaki ilişkileri daha iyi anladı. “Kral” ve “erkek” arasındaki ilişkinin, “kraliçe” ve “kadın” arasındaki ilişkiye benzer olduğunu AI öğrendi! 🤯

• 2018: GPT-2 ve Metin Üretiminde Devrim
  OpenAI’nin GPT-2 modeli, geniş veri setleriyle eğitilerek insan benzeri metinler üretme yeteneğiyle herkesi şaşırttı. Bu, prompt mühendisliğinin uygulama alanlarını inanılmaz genişletti. Artık AI’dan hikayeler, şiirler isteyebiliyorduk!

• 2020: GPT-3 ve Süper Zeka
  GPT-3 geldi ve daha da büyük bir veri setiyle eğitilerek çok daha karmaşık dil görevlerini yerine getirebildi. Bu modeller, kullanıcıların daha etkili ve anlamlı prompt’lar oluşturmasına yardımcı oldu.

🎯 Kullanım Alanı: Pazarlama Uzmanı ve Reklam Metni

Bir pazarlama uzmanısın ve yeni bir ürün için dikkat çekici bir reklam metnine ihtiyacın var. Eskiden reklam ajanslarına yüksek paralar ödemen gerekebilirdi.