1. Başlamadan önce
MakerSuite, doğrudan tarayıcıdan büyük dil modelleriyle prototip oluşturmanıza olanak tanıyan bir araç setidir. Kurulum gerektirmez. MakerSuite'i kullanarak istemleri hızlıca denemekten uygulamanızın doğrudan erişebileceği bir API oluşturmaya geçebilirsiniz. Bu sayede ekipler, üretken yapay zekaya dayalı harika uygulamaları hızlıca sunabilir. People + AI Research (PAIR) Guidebook, insan odaklı veri uygulamalarına ve kullanıcıların güvenini kazanmaya odaklanarak yapay zeka ile yeni bir ürün tasarlama konusunda rehberlik sunar. Bu rehberlik, MakerSuite'in kullanımı için de geçerlidir.
Bu codelab'de, sorumlu yapay zeka tabanlı deneyimler oluşturmak için bu iki kaynaktan birlikte nasıl yararlanacağınızı öğreneceksiniz. Bu codelab'in odak noktası, üretken yapay zekayla sorumlu prototip oluşturmadır. Bu kaynakların uçtan uca iş akışı değildir. MakerSuite'in genel iş akışı hakkında bilgi edinmek için MakerSuite'e yönelik bu temel eğitime göz atın. Yapay zeka ürünleri tasarlama konusunda daha kapsamlı rehberlik için PAIR Guidebook'a bakın.
Ön koşullar
- Yapay zeka hakkında temel bilgi sahibi olmak.
- Ürün geliştirme iş akışı hakkında bilgi sahibi olmak
Neler öğreneceksiniz?
- PAIR Rehberi'ni kullanarak yapay zeka deneyimlerinizin farklı kitleler için ne kadar iyi çalıştığını nasıl inceleyeceğiniz ve hangi görevlerde yapay zekanın kullanılması ya da kullanılmaması gerektiğini nasıl anlayacağınız.
- Kullanıcıların kültürel uygulamalarının zenginliğinden yararlanan üretken yapay zeka deneyimleri oluşturma
- Kullanıcıya yönelik açıklanabilirliğe odaklanarak kullanıcıların güvenini kazanan fırsatları yapay zeka geliştirme sürecine entegre etme
- Daha fazla araştırma için üretken yapay zeka materyallerinden ve insan odaklı yapay zeka kaynaklarından oluşan daha geniş bir araç setini nasıl kullanacağınızı öğrenin.
Ne oluşturacaksınız?
Bu codelab, yaratıcı yazma aracı tasarlarken sorumlu üretken yapay zeka için uygulamalı bir prototip oluşturma sürecinde size yol gösterir. İsterseniz tasarladığınız bu istemleri, Google tarafından araştırma prototipi olarak yayınlanan açık kaynaklı ve yapay zeka destekli bir metin düzenleyici olan Wordcraft'e de entegre edebilirsiniz.
Gerekenler
- Tarayıcı
- MakerSuite'e erişmek için Google Hesabı
2. Hazırlanın
MakerSuite
MakerSuite, doğrudan tarayıcıdan büyük dil modelleriyle prototip oluşturmanıza olanak tanıyan bir Google araçları paketidir. Kurulum gerekmez. Modelleri hızlı bir şekilde deneyebilir ve farklı istemlerle denemeler yapabilirsiniz. Memnun kaldığınız bir şey oluşturduğunuzda bunu kolayca Python kodu olarak dışa aktarabilir ve ardından Generative Language API'yi kullanarak aynı modelleri çağırabilirsiniz.
MakerSuite'i kullanarak büyük dil modelleriyle deneme yapmak için bekleme listesine kaydolun.
People + AI Research Guidebook
People + AI Research (PAIR) Guidebook, geliştiricilerin, tasarımcıların, ürün yöneticilerinin, öğrencilerin ve daha birçok kişinin yapay zekayı sorumlu bir şekilde kullanmasına yardımcı olan bir kaynaktır.
PAIR Kılavuzu, sizin ve ekibinizin ürününüzdeki üretken yapay zeka da dahil olmak üzere yapay zekayla ilgili temel soruların listesini oluşturmanıza yardımcı olabilir.
- Ürünüme yapay zekayı ne zaman ve nasıl entegre etmeliyim?
- Kullanıcıların yapay zeka sistemime güvenmesine nasıl yardımcı olabilirim?
- Yapay zeka sistemimi kullanıcılara nasıl açıklayabilirim?
- Yapay zeka deneyimleri kültürel olarak nasıl kapsayıcı ve eşitlik odaklı olabilir?
Bu codelab boyunca, prototipleme için sorular geliştirmek ve farklı tasarım seçenekleri arasından seçim yapmak üzere PAIR Kılavuzu'nu kullanacaksınız.
Wordcraft'ın kodunu alma (isteğe bağlı)
Wordcraft, Google Research'te geliştirilen ve insanlarla yapay zekanın ortak hikaye yazma deneyimini keşfeden, yapay zeka destekli bir metin düzenleyicidir. Wordcraft kodu açık kaynaklıdır. Bu nedenle, bu codelab'deki istemlerle kendi başınıza denemeler yapabilirsiniz.
- Wordcraft'ın kodunu almak için aşağıdaki komutu kullanın:
git clone https://github.com/pair-code/wordcraft
Alternatif olarak, ZIP dosyasını indirebilirsiniz:
Henüz belli değil
3. Hikaye yazmak için üretken yapay zekayı kullanma
Büyük dil modeli (LLM), dil bilgisi, yaygın ifadeler ve diğer bilgileri öğrenmek için kitap, makale ve web sitelerindeki büyük miktarda metinle eğitilmiş bir yapay zeka modelidir. Bu verilere dayalı olarak ve bazı ek ince ayarlar sayesinde PaLM gibi bir LLM, karmaşık makine öğrenimi programlaması gerektirmek yerine basit talimatlara dayalı olarak birçok yapay zeka görevini tamamlayabilir. Ayrıca soruları yanıtlayabilir, bilgileri özetleyebilir, dilleri çevirebilir ve diğer birçok yapay zeka görevini gerçekleştirebilir.
Bu codelab'de, yazarların hikaye yazmasına yardımcı olan bir uygulamanın prototipini oluşturmak için LLM kullanacaksınız. Google'ın PaLM LLM'si, dünya, dil bilgisi vb. hakkında genel bilgilere sahip olmanın yanı sıra kullanıcı talimatlarını veya istemlerini takip edecek şekilde tasarlanmıştır. Bu nedenle, MakerSuite'te aracınızın prototipini oluşturmak için modelinize kullanıcı istemiyle tetiklenen bir yanıt olarak ne yazması gerektiğini öğretirsiniz.
MakerSuite'te metin istemlerini kullanarak yapay zeka destekli hikayeler yazma
- İstem oluşturmak için sol panelde Yeni Oluştur'u tıklayın ve Metin istemi'ni seçin. Şu istemle başlayın:
You are a talented fiction author. Write a story about a given topic.
Topic: {{topic}}
Bu istemi girdiğinizde MakerSuite, {{topic}} öğesinin isteme giriş olduğunu algılar ve isteminizin çeşitli girişlerle nasıl çalıştığını görebilmeniz için İsteminizi test edin panelini açar.
A boy discovers a lost cat in his yardgirin, ardından model panelini (Çalıştır düğmesinin sağında) tıklayın ve sıcaklığı0.8olarak seçin.- Son olarak, isteminizi çalıştırmak için Çalıştır'ı tıklayın. İstem çıkışını kısa süre içinde tabloda görürsünüz.
Sıcaklık ayarını 0.8 olarak seçtiğinizde modele, çıkışında çeşitlilik istediğinizi belirtmiş olursunuz. Bu şekilde daha yaratıcı hikayeler elde edilir ancak her çalıştırıldığında farklı çıktılar üretilir. Her seferinde tam olarak aynı çıktıyı almak istiyorsanız sıcaklığı 0 olarak ayarlayın.
Olası bir çıkış aşağıda verilmiştir:
Henry sat on the edge of his porch and swung his legs back and forth. A small cat ran in front of him. Henry petted the cat. The cat began to purr. Henry picked up the cat and placed it on his lap. The cat began to snuggle close to him. Henry decided to keep the cat.
- İstemi birkaç kez çalıştırmayı deneyin ve oluşturulan farklı hikayeleri inceleyin.
Gördüğünüz gibi, model mantıksal akışı olan yapılandırılmış bir hikaye yazıyor ancak aynı zamanda birkaç varsayımda bulunuyor. Örneğin, hikaye Henry adlı bir çocuğun etrafında şekilleniyor. Başkahramanımızın adını belirterek veya hikayenin yavru kediye mi yoksa insana mı odaklanmasını istediğinizi belirterek bu varsayımları değiştirebilirsiniz.
- İsteminizi güncelleyin ve ardından tüm test girişleriyle nasıl çalıştığını görmek için Çalıştır'ı tıklayın.
PAIR Rehberi'ni kullanarak Yapay Zeka Desteği'ne en uygun görevleri belirleme
Şimdiye kadar, yapay zeka modelinin yalnızca kısa bir açıklama verilerek tam bir hikaye yazdığı varsayılıyordu. Ancak bu, reklam öğesi aracınız için doğru tasarım kararı mı? Örneğin, yazarların hikayelerinin istedikleri bölümlerini yeniden yazmalarına yardımcı olan bir asistan düşünün. Örneğin, hikaye parçasını daha dramatik hale getirerek bu etkileşimin prototipini MakerSuite'te oluşturabilirsiniz.
Bu sayede, paragrafları tek tek yeniden yazarak çok daha odaklanmış bir yardım sunulur. Daha üst bir düzeyde, isteminizde birkaç değişiklik yaparak görev otomasyonu aracı yerine kullanıcı artırma aracı prototipi oluşturabilirsiniz.
PAIR Kılavuzu, yapay zeka geliştirme sürecinde bu tür soruları sormak ve yanıtlamak için ilkeli bir yöntem sunar. MakerSuite, fikirlerinizden hızlıca prototip oluşturmanıza yardımcı olurken PAIR Rehberi, tasarım seçeneklerini amaçlarınız ve etkileşim kurmayı hedeflediğiniz kitle için en umut verici olanlarla sınırlandırmanıza olanak tanır. Uygulamanızı oluşturmak için yapay zekayla iş ortaklığı yaparken artırma veya otomasyonun doğru yaklaşım olup olmadığını anlamak için rehberi kullanın.
Rehberdeki Yapay zekayı nasıl kullanmalıyım? yönlendirici sorusuyla başlayın. Bu rehberde belirtildiği gibi, yapay zeka benzersiz bir değer kattığında kullanmak daha iyidir. Bu durumda, LLM'ler internetteki dil bilgisi, yaygın ifadeler ve diğer bilgilerle ilgili çok sayıda veriyle eğitildiğinden, modelin yazma uygulamanızın çıktısında açıklamak istediğiniz hikaye dünyasını anlama ve yeniden yazma yolları önerme yeteneğinden yararlanmak faydalı olabilir. Bu, rehberdeki kişiselleştirilmiş öneri modeline dayanır.
Bir adım daha ileri gidelim. PAIR Kılavuzu'nda, kullanıcı ihtiyaçlarıyla ilgili bir bölüm yer alır. Bu bölümde, görevlerin otomatikleştirilmesi veya geliştirilmesi gerekip gerekmediğiyle ilgili rehberlik sunulur.
Geliştirme veya otomasyonu değerlendirirken prototipinizin yazarlar için faydalı bir uygulama olması gerektiğini unutmayın. Bu nedenle, kullanıcılarınızın yazmaktan hoşlandığı, yazdıklarının sorumluluğunu üstlenmek istediği ve yazma alışkanlıkları nedeniyle, iletişim kurmanın zor olabileceği tercihlerinin olduğu anlaşılıyor. Bu durum, artırma yaklaşımının daha umut verici bir seçenek olabileceğini gösteriyor.
PAIR Kılavuzu'na göre, prototipini oluşturduğunuz uygulamayı yazma aracı olarak değil, yeniden yazma aracı olarak düşünmek mantıklı olabilir. Örneğin, farklı yazı stillerine izin vermek için istemi değiştirebilirsiniz.
- Yeni bir metin istemi oluşturma:
Edit the paragraph below. Make it \{\{rewrite style\}\}. Only respond with the updated text. Do not include any explanation.
Paragraph: {{paragraph}}
Burada hem \{\{rewrite style\}\} hem de {{paragraph}} metin girişi olarak kullanılır.
- Test panelinde daha kısa, daha dramatik, daha esprili, dilbilgisi açısından daha az garip, şiirsel gibi çeşitli yeniden yazma stillerini deneyin.
Dünyanın dört bir yanındaki hikayeler için tasarım
Şimdiye kadar Bir paragrafı yeniden yaz istemini, güçlü bir kültürel bağlamı olmayan hikayelerle test ettiniz. Sorumlu yapay zeka deneyimleri tasarlarken çeşitli girişleri denemek genellikle faydalı olur.
Aşağıdakiler gibi çeşitli test girişleri deneyin:
- Şirin bir Paris kafesinin sakin bir köşesinde, yalnız bir müşteri taze demlenmiş kahvenin aromasının tadını çıkarıyordu. Düşünceleri, hayatının akışını sonsuza dek değiştiren, uzun zaman önce unutulmuş bir ana doğru kayıyordu.
- Mumbai'deki yerel trenin kaotik atmosferinde orta yaşlı bir kadın, tanımadığı biriyle sohbet etmeye başladı. Aynı şehirde yaşayıp hayatlarının bu kadar farklı olması ne kadar ilginç, diye düşündü.
- Hareketli bir Şanghay sokak pazarının canlı karmaşasında bir sokak yemeği satıcısı, kalabalığın akışını gözlemlemek için bir an duraksadı.
Diğer kültürel ve coğrafi bağlamlarla sorumlu bir şekilde denemeler yapın. Bu sırada, haksız önyargılardan ve tarihi basmakalıp düşüncelerden kaçınmaya özen gösterin. LLM, internette bulunan mevcut verilere dayanarak dünyanın birçok bölümü hakkında bilgi sahibi olsa da belirli bir coğrafi yerle ilgili tüm ayrıntıları doğru şekilde vermeyebilir. PAIR Guidebook'ta belirtildiği gibi, artırma görevlerinde kullanıcılara kontrol olanağı sunmak önemlidir. Örneğin, prototipinizin yeniden yazma özelliklerini genişleterek olay örgüsünü ve hikayenin ayrıntılarını daha fazla kontrol edebilirsiniz.
Birçok üretken model de bazen varsayılan varsayımlar sergiler. Bunun nedeni kısmen, internetteki bilgilerden oluşan büyük eğitim veri kümelerinde daha yaygın olan kalıplardır. Modellerin, eşit derecede geçerli olan başka varsayımlar yapacak şekilde yönlendirilebileceğini unutmayın. Örneğin, yukarıdaki bir paragrafı yeniden yaz isteminizde, yeniden yazma stilini değiştirerek, "daha kısa. Yabancının da kadın olduğunu unutma."
4. Güven oluşturun
Kullanıcıların güveni olmadan en yenilikçi yapay zeka özellikleri bile kullanılmayabilir. Güven, kullanıcıların yapay zekanın yetenekli, güvenilir ve faydalı olduğunu düşünmesinden kaynaklanır. Kullanıcıların güven geliştirmesine yardımcı olmak, belirli özellikleri nasıl ve ne zaman kullanacaklarını öğrenmelerini teşvik edebilir ve genel olarak daha iyi bir kullanıcı deneyimi sağlayabilir.
En başından güven oluşturun
Üretken yapay zeka ile özelliklerin amacını iletmek ve kullanıcıların yapay zekanın sınırlamalarını anlamasına yardımcı olmak özellikle faydalıdır. Örneğin, dil modelleri öncelikle metinde bir sonraki adımın ne olacağını tahmin etmek üzere tasarlandığından çıktılarında her zaman olgusal olarak doğru olmayabilirler. Bu nedenle, kullanıcıların bu prototipin yaratıcı yazım için destek verme amaçlı olduğunu ve gerçek bilgiler sunmadığını anlamasına yardımcı olmak önemlidir. Kullanıcı, doğru olmasını istediği bilgilerin doğruluğunu kontrol etmek istiyorsa güvenilir kaynaklar aracılığıyla internette arama yapmalıdır.
Kullanıcıların bu prototipin gerçek bilgileri yazmak için değil, özellikle kurgu yazmak için tasarlandığını anlamalarına yardımcı olabileceğiniz birkaç farklı yöntem hakkında beyin fırtınası yapın.
Güveni koruma
Benzer şekilde, üretken yapay zeka modelleri oldukça yetenekli olsa da kullanıcılar, birçok özel kullanım alanında görevlerin doğru şekilde tamamlandığını her zaman doğrulayamaz. Örneğin bu prototip, kullanıcıların kolayca doğrulayabileceği özellikler olan metin tamamlama ve kurgu metinleri yeniden yazma üzerine tasarlanmıştır. Buna karşılık, üretken modellerde metnin büyük bölümlerini yeniden yazma istemi kolayca verilebilse de kullanıcılar, metne sızmış olabilecek küçük hataları gözden kaçırabilir. Genel olarak, etkileşimli üretken yapay zeka özelliklerini kullanıcıların kolayca doğrulayabileceği görevlere odaklamak, kullanıcıların güvenini kazanmaya yardımcı olur.
Güveni korumak için son bir fırsat da üretken modellerin yönlendirilebilirliğinden yararlanmaktır. Dar kapsamlı bir görev için tasarlanan önceki yapay zeka modellerinin aksine, üretken modellerin çıktılarını son kullanıcılar çok daha kolay özelleştirebilir (daha dramatik, daha kısa veya benzeri yeniden yazımlar istenerek gösterildiği gibi). Bu tür bir yönlendirilebilirlik daha iyi bir kullanıcı deneyimine yol açabilir ancak bu yönlendirilebilirliğin modelin yetenekleri dahilinde sınırlandırılmasına dikkat edilmelidir. Örneğin, bu prototipte kullanıcılardan metinlerini yeniden yazmanın yollarını istemek yerine, son kullanıcıya öneri olarak sunulduğunda iyi sonuç verdiği belirlenen yeniden yazma talimatlarının bir listesini sunabilirsiniz.
Kaybedilen güveni geri kazanma
Elinizden gelenin en iyisini yapsanız da modelin idealin altında sonuçlar verdiği durumlar olabilir. Bu gibi durumlarda, kullanıcıların yapay zeka işlemlerini geri almasına izin vermek önemlidir. Benzer şekilde, değişken performansa sahip özellikleri belirlemek ve bunları yalnızca kullanıcılar açıkça yapay zeka desteği istediğinde tetiklemek genellikle daha iyidir.
- Geri alma özellikleri oluşturabileceğiniz veya kullanıcıların güvenini yeniden kazanabileceğiniz birkaç farklı yöntem hakkında beyin fırtınası yapın.
Bu zorlukların çözümlerini codelab çözümünde görebilirsiniz.
5. Her şeyi bir araya getirin
Şimdiye kadar MakerSuite'te istemlerle denemeler yaptınız. Bu istemlerden memnun kaldığınızda bunları doğrudan prototipinizde kullanın.
- Öncelikle isteminizi kaydedin, ardından sağ üst köşedeki Kodu al'ı tıklayın. Henüz yapmadıysanız görüntülenen Kodu al iletişim kutusunda API anahtarını etkinleştir'i tıklayarak API anahtarınızı da etkinleştirmeniz gerekir.
MakerSuite, uygulamanızda doğrudan kullanabileceğiniz kodlar oluşturur. Örneğin, bir web uygulamasıyla kullanılacaksa JavaScript kodunu seçin. Kodu doğrudan iletişim kutusundan kopyalayıp web uygulamanıza yapıştırabilirsiniz. İsteminizde MakerSuite'te güncelleme yaparsanız kodu, eklenen koddaki istem değişkenini kullanarak güncellemeniz gerektiğini unutmayın.
Bu API'yi yaratıcı yazma için önceden oluşturulmuş bir uygulamaya entegre etmek istiyorsanız Wordcraft kodunu indirebilirsiniz.
Codelab çözümü
Wordcraft'ın kodunu GitHub'dan alabilirsiniz:
git clone https://github.com/pair-code/wordcraft
Alternatif olarak, depoyu ZIP dosyası olarak indirebilirsiniz:
6. Tebrikler
PAIR Guidebook ve MakerSuite ile sorumlu yapay zeka prototipi oluşturma adlı codelab'i tamamladınız ve birkaç Google aracı kullanarak sorumlu yapay zeka deneyimlerinin (bu örnekte, yaratıcı yazma uygulaması için) prototipini oluşturmayı öğrendiniz. Neler oluşturacağınızı görmek için sabırsızlanıyoruz.
Daha fazla bilgi
- MakerSuite kullanıcı rehberi
- PAIR rehberi
- Google Yapay Zeka İlkeleri