Mühəndis: LLM-lərlə işdə əsas bacarıq sahə üzrə ekspertizadır

24 iyul 2026-cı ildə dərc olunmuş yazıda proqram mühəndisi və bloqçu Şon Qedeke böyük dil modelləri ilə işləyərkən ən vacib bacarığın prompt fəndləri deyil, sual verdiyiniz sahə üzrə ekspertiza olduğunu iddia edir.

Niyə bacarıq tələb olunmuruş kimi görünür

Qedeke 2010-cu illəri xatırlayır: texniki boşluğun varsa — məsələn, CSS yaza bilmirdinsə — ya təcrübəli həmkarına güvənməli, ya da probleminin dəqiq cavabının internetdə haradasa olduğuna ümid etməliydin. Bu gün isə, yazır o, hər kəs tapşırığı LLM-ə ötürməklə “təxminən normal” CSS əldə edə bilər. Modellər “hər kəsi ümumi mütəxəssisə çevirir” — buna görə də çoxları burada heç bir bacarığın rol oynamadığı qənaətinə gəlir: hamı eyni modellərlə danışır, deməli “bacarıqlı promptçular” yeni başlayanlarla eyni nəticəni alırmış kimi görünür.

Tao-nun söhbəti nümunə kimi

Müəllifin əks-nümunəsi riyaziyyatçı Terens Taonun Yakobi fərziyyəsinə bu yaxınlarda tapılmış əks-nümunə barədə ChatGPT ilə söhbətidir. Qedeke qeyd edir ki, Taonun mesajları qısa və işə yönəlmişdir; modelin cavabları öz cəhdləri ilə müqayisədə xeyli yığcamdır (ekspertiza siqnalı modeli “riyaziyyatçılarla danışıq” rejiminə keçirir); Tao yanlış görünən cavablara birbaşa etiraz etmədən qarşı çıxır (“bu gözlədiyimdən daha mürəkkəb görünür”); və o, hara getmək barədə modelin məsləhətinə demək olar ki, heç vaxt əməl etmir.

Lakin bu vərdişləri sadəcə kopyalamaq mümkün deyil: Taonun əsl üstünlüyü riyaziyyatı həqiqətən anlamasıdır — çoxparaqraflı cavabdan lazımi fikri çıxarmaq, alternativ formulə təklif etmək, nəyin “qəribə göründüyünü” sezmək və “X burada işləyirmi?”, “Y və Z varsa, niyə A?” kimi konkret suallar vermək.

Darboğaz kimi ekspertiza

Qedeke eyni effekti öz işində də müşahidə edir: kod bazası haqqında yaxşı zehni model mühəndisə modeli daha sərt istiqamətləndirməyə imkan verir — “burada daha sadə ola bilməzmi?”, “X artıq bizdə yoxdurmu?”. Sahə biliyi olmadan da LLM-dən nəsə almaq mümkündür, amma biliyilə eyni modeldən qat-qat çox dəyər çıxarmaq olur.

Nəticə: modellər gücləndikcə insan ekspertizası faydalı qalacaq və bir çox işdə “darboğaz model deyil, insandır”, çünki ən çətin hissə tam olaraq hansı həllin istənildiyini çatdırmaqdır. Yazıya əlavəsində o qeyd edir ki, mətn Hacker News-da çoxsaylı şərhlər alıb, o cümlədən bu arqumenti həddindən artıq rahatladıcı sayan skeptiklərdən; OpenAI-nin riyazi kəşflərinin ekspertiza tələb etmədiyini deyənlərə cavabı belədir: modelin təklif etdiyi nəticələri ekspert riyaziyyatçılar komandası yoxlayıb və süzüb və bu addımın bu gün atıla biləcəyini düşünmür.