DeepSeek və digər açıq çəkili modellərlə bağlı ən çox yayılmış səhvlər hostinq edilən tətbiqi yüklənə bilən modellə qarışdırmaq, məlumatların harada emal edildiyinə məhəl qoymamaq, lisenziya yoxlamalarını ötürmək, modelləri öz tapşırıqlarınız əvəzinə benchmark-lara görə mühakimə etmək və onları işlətməyin xərclərini qiymətləndirməməkdir. Açıq çəkilər real nəzarəti təmin edir, lakin yalnız bunu planlaşdıran komandalar üçün.
Açıq çəkili modellər, təlim keçmiş çəkiləri dərc olunan və hər kəsin yükləyib işlədə biləcəyi AI modelləridir. Çin AI şirkəti olan DeepSeek, 2025-ci ilin əvvəlində icazəverici şərtlərlə buraxılan R1 mühakimə modeli və V3 modeli ilə geniş diqqət çəkdi. Meta-nın Llama, Mistral modelləri, Alibaba-nın Qwen, Google-un Gemma və digərləri hər biri öz lisenziyası ilə eyni kateqoriyadadır.
Səhv 1: tətbiqi və modeli eyni şey kimi qəbul etmək
DeepSeek şirkət tərəfindən hostinq edilən istehlakçı çat tətbiqi və API təklif edir, həmçinin model çəkilərini dərc edir. Bunlar fərqli riskləri olan fərqli məhsullardır. Hostinq edilən tətbiqdən istifadə məlumatlarınızı onun məxfilik siyasəti çərçivəsində provayderin serverlərinə göndərir. Çəkiləri öz serverinizdə və ya seçdiyiniz bulud hostinqində işlətmək məlumatları qoyduğunuz yerdə saxlayır.
Bir neçə hökumət və şirkət məlumatlarla bağlı narahatlıqlar səbəbindən hostinq edilən DeepSeek tətbiqinin istifadəsini məhdudlaşdırdı. Bu, açıq çəkiləri öz infrastrukturunuzda işlətməklə bağlı heç nə demir. Siyasət müzakirəsi dairəvi şəkildə getməzdən əvvəl hansını nəzərdə tutduğunuzu müəyyənləşdirin.
Səhv 2: məlumatlarınız əslində harada emal olunur?
Açıq çəkilərlə belə, məlumatlar modelin işlədiyi hər yerə gedir. Bir çox komanda Together AI, Fireworks, Groq kimi üçüncü tərəf çıxarış provayderlərindən və ya populyar açıq modelləri hostinq edən AWS Bedrock və Azure kimi bulud platformalarından istifadə edir. Hər birinin öz məlumat şərtləri və server yerləri var.
Aİ və ya Türkiyədəki müştərilər üçün müştəri məlumatlarını göndərməzdən əvvəl emal yerini və məlumatların emalı müqaviləsini yoxlayın. GDPR və KVKK çərçivəsində modelin açıq olması məlumat nəzarətçisi kimi vəzifələrinizi aradan qaldırmır.
Səhv 3: lisenziyanı ötürmək
“Açıq” hər zaman hər istifadə üçün pulsuz demək deyil. Lisenziyalar geniş şəkildə dəyişir.
- Apache 2.0 və MIT: icazəverici, istinadla kommersiya istifadəsinə icazə verilir
- Llama icma lisenziyası: çox böyük xidmətlər üçün məhdudiyyətlər və adlandırma qaydaları daxil olmaqla şərtlərlə kommersiya istifadəsinə icazə verilir
- Gemma şərtləri: Google-un istifadə siyasəti çərçivəsində kommersiya istifadəsinə icazə verilir
- Bəzi tədqiqat buraxılışları: yalnız qeyri-kommersiya
İstifadə etdiyiniz dəqiq model və versiya üçün lisenziyanı oxuyun və tarix ilə birlikdə bir nüsxəsini saxlayın. Lisenziyalar bəzən buraxılışlar arasında dəyişir.
Səhv 4: benchmark-lara öz tapşırıqlarınızdan daha çox etibar etmək
İctimai benchmark-lar riyaziyyat, kodlaşdırma və ümumi bilikləri ölçür. Sizin tapşırıqlarınız türk dilində məhsul təsvirləri, simvol məhdudiyyətləri daxilində reklam mətni və ya müştəri rəylərinin təsnifatıdır. Liderlər cədvəlinə rəhbərlik edən model sərt marketinq mətni yaza bilər və ya yerli ifadələri qaçıra bilər.
Real işdən kiçik bir qiymətləndirmə dəsti qurun: təsdiqlənmiş nəticələri olan 50-200 giriş. Hər bir namizəd modeli üzərində işlədin və nəticələri avtomatik yoxlamalar və insan rəyi ilə qiymətləndirin. Bu, bir və ya iki gün çəkir və aylarla yanlış modeldən istifadənin qarşısını alır.
Marketinq tapşırıqları üçün nəyi yoxlamalı
- Dərc etdiyiniz hər dildə dil keyfiyyəti
- Uzunluq məhdudiyyətləri və tələb olunan sahələr kimi format qaydalarına riayət etmək
- Faktiki məhdudiyyət: xüsusiyyətləri və ya statistikaları uydururmu?
- Brend təlimatları ilə ton uyğunluğu
- Min çıxış üçün sürət və qiymət
Səhv 5: daxili məzmun davranışına məhəl qoymamaq
Hər bir model təlimdə edilən seçimləri əks etdirir. Fərqli ölkələrdən və şirkətlərdən olan modellər həssas siyasi, tarixi və sosial mövzuları fərqli şəkildə idarə edir və bəziləri müəyyən mövzulardan imtina edir və ya onları əyir. Məsələn, DeepSeek-in hostinq edilən modellərinin Çində həssas olan mövzulardan qaçdığı geniş şəkildə bildirilmişdi.
Əksər marketinq mətnləri üçün bunun fərqi yoxdur. PR, xəbər şərhləri və ya ictimai məsələlərə toxunan məzmun üçün modeli əhatə etdiyiniz mövzularda yoxlayın və insan rəyini qoruyun.
Hansı əməliyyat səhvləri xərcləri artırır?
Qalan iki səhv model seçildikdən sonra, hər gün işləyərkən və hesablar gəldikdə ortaya çıxır.
Səhv 6: komandalar niyə işlətmə xərclərini qiymətləndirmir?
Çəkiləri yükləmək pulsuzdur. Onları işlətmək isə yox. Böyük modellər güclü GPU-lara ehtiyac duyur və onlara etibarlı şəkildə xidmət göstərmək quraşdırma, miqyaslama, monitorinq və yeniləmələr üçün mühəndislik vaxtı tələb edir. Tam DeepSeek V3 və R1 modelləri çox böyükdür və özünüz hostinq etmək bahalıdır; daha kiçik distillə edilmiş versiyalar daha az avadanlıqda işləyir.
Ümumi xərcləri dürüst şəkildə müqayisə edin: GPU icarəsi və ya alışı, mühəndislik saatları və dayanma riski, hostinq provayderlərinin API qiymətləri ilə. Orta həcmlər üçün idarə olunan çıxarış provayderi çox vaxt öz-özünə hostinq etməkdən daha ucuzdur. Öz-özünə hostinq yüksək, sabit həcm və ya ciddi məlumat yeri ehtiyacları ilə özünü doğruldur.
Səhv 7: sadə tapşırıqlar üçün mühakimə modelləri
DeepSeek R1 kimi mühakimə modelləri cavab verməzdən əvvəl uzun daxili düşüncə yaradır. Bu, mürəkkəb analiz və riyaziyyatda kömək edir, lakin sadə tapşırıqlara vaxt və token əlavə edir. 500 meta təsviri yazmaq üçün mühakimə modelindən istifadə etmək keyfiyyətdə az artımla yavaş və bahalıdır.
Bir çox hostinq provayderi mühakiməni yandırıb-söndürməyə imkan verir və ya hər iki versiyanı yan-yana təklif edir, buna görə də dəyişiklik çox vaxt tək bir parametrdir. Modeli işə uyğunlaşdırın: yüksək həcmli yazma və təsnifat üçün daha kiçik təlimat modelləri, analiz və planlaşdırma üçün mühakimə modelləri.
Alien Road bu səhvlərdən necə qaçınır
Tipik bir əməkdaşlıqda kəşfiyyat tapşırıqları, dilləri, məlumat həssaslığını və cəlb olunan həcmləri əhatə edir. Müştəri məlumatlarının müəyyən bir regiondan kənara çıxa biləcəyini və müştərinin hüquq komandası üçün hansı lisenziyaların məqbul olduğunu sənədləşdiririk.
Quraşdırma tapşırığa xas qiymətləndirmə dəsti və min çıxış üçün qiymət daxil olmaqla açıq çəkili və hostinq edilən modellərin yan-yana testləri deməkdir. Açıq çəkilərin qalib gəldiyi yerdə, həcm və məlumat qaydalarına əsasən idarə olunan çıxarış provayderi ilə öz-özünə hostinq arasında seçim edirik. Ölçmə seçilmiş insan rəyi ilə davam edir və aylıq hesabat keyfiyyət ballarını, xərcləri və model versiyalarında və ya lisenziyalarda hər hansı dəyişikliyi əhatə edir.
Bu həftə haradan başlamaq lazımdır
Komandanızın AI modelindən istifadə etdiyi hər yeri yazın və onun hostinq edilən tətbiq, hostinq edilən API və ya özünüz işlətdiyiniz model olub-olmadığını qeyd edin. Hər birinin məlumatları harada emal etdiyini qeyd edin.
Sonra yüksək həcmli bir tapşırıq seçin və 50 nümunəlik test dəsti qurun. Üzərində bir açıq çəkili model və cari modelinizi işlədin. Müqayisə sizə istənilən liderlər cədvəlindən daha çox şey deyəcək.
Oxumağa davam edin: Süni intellekt optimallaşdırması · Süni intellekt optimallaşdırması