Büyük Kod Tabanlarında LLM'leri Ölçeklendirme: Rehberlik ve Denetimin Önemi

Büyük Dil Modelleri'ni (LLM) geniş kod tabanlarına entegre etme ve ölçeklendirme, yazılım mühendisliği dünyasında henüz tam olarak çözülememiş bir zorluktur. Ancak, LLM'lerin mühendislik süreçlerine katkısını anlamak, rehberlik (guidance) ve denetim (oversight) gibi alanlara yapılan yatırımların ne kadar değerli olduğunu ortaya koymaktadır. Rehberlik, LLM'e sağlanan bağlamı ve ortamı ifade ederken, denetim ise geliştiricinin seçimlerini yönlendirme, doğrulama ve teyit etme becerilerini kapsar. Bu iki faktör, LLM'lerin verimli bir şekilde kullanılmasında kilit rol oynar.

LLM'lerin tek seferde yüksek kaliteli ve çalışır bir çıktı üretmesine "one-shotting" denir ve bu, LLM programlamanın en verimli şeklidir. Bunun zıttı olan "rework" ise, LLM'den kullanılabilir bir çıktı alınamadığında manuel müdahale gerektiren durumu ifade eder ve genellikle işi baştan yapmaktan daha uzun sürebilir. One-shotting fırsatlarını artırmanın yolu daha iyi rehberlik sağlamaktan geçer. LLM'ler, değişken adlandırmadan fonksiyon organizasyonuna, hatta veritabanı seçimine kadar birçok karar üretecidir. Bu kararların çoğu tasarımcıya bırakılsa da, her birini prompt'ta detaylandırmak verimli değildir. Bu noktada, kod tabanının en iyi uygulamalarını, genel haritasını ve mühendisin üretken olması için gereken diğer bağlamı içeren bir "prompt kütüphanesi" oluşturmak büyük önem taşır. Bu kütüphane, LLM'e doğru bağlamı sunarak hatalı çıktıları azaltır ve sürekli iyileştirme ile daha etkili hale getirilebilir.

Ortamın kendisi de bir rehberlik biçimidir. Temiz kod prensipleri, sadece insanlar için değil, modeller için de önemlidir. Tıpkı "garbage in, garbage out" (çöp girerse çöp çıkar) prensibinde olduğu gibi, bir modelin faydası girdilerinin kalitesiyle sınırlıdır. Teknik borçlarla dolu bir kod tabanı, LLM'lerin doğru ve verimli çıktılar üretmesini zorlaştırır. Bu nedenle, kod kalitesine ve düzenine yatırım yapmak, LLM'lerin büyük kod tabanlarında daha başarılı olmasını sağlayacak temel bir adımdır. Kodda estetik ve temizlik, modellerin daha iyi anlamasına ve daha doğru kararlar almasına yardımcı olacaktır.