Meta AI və Llama modelləri ilə bağlı ən çox yayılmış səhvlər onları vahid bir məhsul kimi qəbul etməkdən irəli gəlir. Meta AI WhatsApp, Instagram, Facebook və Messenger daxilindəki istehlakçı köməkçisidir; Llama isə bizneslərin yüklədiyi, host etdiyi və uyğunlaşdırdığı açıq çəkili modellər ailəsidir. İkisini qarışdırmaq məlumat, lisenziyalaşdırma, keyfiyyət və xərc haqqında yanlış fərziyyələrə gətirib çıxarır. Digər səhvlərin çoxu qiymətləndirmə və yoxlamanı ötürməkdən qaynaqlanır.
Meta, noutbukda işləyən kiçik modellərdən tutmuş ciddi GPU gücü tələb edən böyük modellərə qədər müxtəlif ölçülərdə Llama modellərinin bir neçə nəslini buraxıb. Çəkilər Meta-nın öz icma lisenziyası altında mövcud olduğundan, şirkətlər Llama-nı öz serverlərində və ya AWS, Azure, Google Cloud və ixtisaslaşmış hostlar kimi bulud provayderləri vasitəsilə işlədə bilərlər. Meta AI isə bunun əksinə olaraq, həmin modellər üzərində qurulmuş Meta-nın öz köməkçisidir.
Səhv 1: Meta AI və Llama-nı qarışdırmaq niyə problemdir?
Komanda WhatsApp-da Meta AI-ni sınaqdan keçirə, nəticələri bəyənə və öz hostinqindəki Llama modelinin də eyni şəkildə davranacağını fərz edə bilər. Belə olmayacaq. Meta AI Meta-nın sistem sorğuları, alətləri, təhlükəsizlik qatları və veb axtarışı ilə işləyir. Xam Llama modelində siz onu əlavə etməyənə qədər bunların heç biri yoxdur.
Əksi də baş verir. Kimsə narahat olur ki, Llama-nı şəxsi serverdə istifadə etmək məlumatları Meta-ya göndərir. Əgər çəkiləri özünüz və ya bulud provayderi vasitəsilə host edirsinizsə, sorğular Meta-nın istehlakçı xidmətinə deyil, həmin infrastruktura gedir. Məxfilik haqqında danışmazdan əvvəl arxitekturanı dəqiqləşdirin.
Səhv 2: Llama lisenziyasını həqiqətən oxumusunuzmu?
Llama modelləri çox vaxt açıq mənbə adlandırılır, lakin lisenziya Meta-nın özünündür və şərtlərlə gəlir. Buraya məqbul istifadə siyasəti və bəzi versiyalar üçün çox böyük şirkətlər üçün əlavə şərtlər və istinad tələbləri daxildir. Lisenziya şərtləri versiyalar və regionlar arasında da fərqlənib.
Llama üzərində qurmazdan əvvəl, istifadə etməyi planlaşdırdığınız dəqiq model versiyası üçün lisenziyanı oxumaq və onu istifadə vəziyyətinizlə yoxlamaq üçün birinə tapşırın. Bu, müştərinin hüquq komandasından gələcəkdə gələ biləcək narahat sualların qarşısını alan qısa bir tapşırıqdır. Lisenziya mətninin bir nüsxəsini layihə faylları ilə saxlayın, çünki gələcək versiyanın şərtləri yerləşdirdiyiniz versiyadan fərqli ola bilər və hər bir müştəri iş axınının hansı versiyada işlədiyini qeyd edin.
Səhv 3: Daha böyük model həmişə daha yaxşı seçimdirmi?
Daha böyük avtomatik olaraq daha yaxşı demək deyil. Böyük model daha yaxşı mətn yaza bilər, lakin hostinqi daha baha başa gəlir və yavaş cavab verir. Kiçik model şərhləri təsnif edə və ya məhsul atributlarını xərclərin bir hissəsinə mükəmməl şəkildə çıxara bilər.
Ölçünü tapşırığa uyğunlaşdırın:
- Təsnifat, etiketləmə, qısa çıxarış: kiçik modellər, çox vaxt incə tənzimlənmiş.
- Layihələndirmə, xülasələşdirmə, yenidən yazma: yaxşı sorğuları olan orta ölçülü modellər.
- Mürəkkəb mühakimə, uzun sənədlər, çoxdilli nüans: daha böyük modellər və ya keyfiyyət nəzarətdən daha vacibdirsə, kommersiya API-si.
Öhdəlik götürməzdən əvvəl eyni sınaq dəstini iki və ya üç ölçüdə işlədin.
Səhv 4: Modelin kifayət qədər yaxşı olduğunu necə bilirsiniz?
Bir çox komanda modeli bir neçə sorğunu sınamaq və nəticəni oxumaqla qiymətləndirir. Bu, qiymətləndirmə deyil, nümayişdir. Real işdən kiçik bir sınaq dəsti qurun: 50 məhsul təsviri, 100 müştəri şərhi, 20 brifinq. Yaxşı cavabın nəyə bənzədiyini müəyyənləşdirin və hər bir modeli ona qarşı qiymətləndirin.
Nəyi ölçmək lazımdır
- İnsan tərəfindən etiketlənmiş nümunəyə qarşı dəqiqlik.
- Ardıcıllıq: eyni giriş işə salınmalar zamanı oxşar nəticə verirmi?
- Hər bazarda dil keyfiyyəti, ana dili danışanlar tərəfindən yoxlanılır. Llama-nın gücü dillər arasında dəyişir, ona görə də türk və ya azərbaycan dilindəki nəticənin ingilis dili ilə eyni olduğunu düşünməyin.
- Hostinqinizdə min sorğu üçün sürət və xərc.
Zəif sorğulama və sistem sorğusunun olmaması
Öz hostinqinizdəki Llama modelləri aydın təlimatlara ehtiyac duyur. Rolu, tonu, formatı və limitləri müəyyən edən sistem sorğusu olmadan nəticələr yayınır. Yaxşı nəticə nümunələri verin, formatı göstərin (məsələn, sabit sahələri olan JSON) və modelə bilmədikdə nə edəcəyini söyləyin. Model versiyası üçün rəsmi çat şablonundan istifadə edin; sorğuları səhv formatlaşdırmaq zəif nəticələrin tez-tez rast gəlinən və gizli səbəbidir.
Səhv 5: Meta-nın AI reklam xüsusiyyətləri avtopilotda işləməlidirmi?
Meta həmçinin reklam alətlərinə AI daxil edir, məsələn, mətn variasiyaları və fon şəkilləri yaradan Advantage+ yaradıcı xüsusiyyətləri və mesajlaşma üçün biznes AI. Reklamverənlər bəzən nəticəni yoxlamadan bunları hesab boyu aktivləşdirirlər. Yaradılmış mətn brend iddialarından yayına bilər və yaradılmış fonlar məhsulu yanlış təqdim edə bilər.
Xüsusiyyətləri kampaniya üzrə aktivləşdirin, Meta-nın Reklam Menecerində göstərdiyi variasiyaları nəzərdən keçirin və hansı aktivlərin AI tərəfindən yaradıldığını qeyd edin. Performansı təkcə kampaniya səviyyəsində deyil, yaradıcılıq üzrə izləyin.
Dərc etməzdən əvvəl insan yoxlamasının olmaması
Model nə olursa olsun, dərc edilmiş marketinq məzmunu faktları, iddiaları, tonu və hüquqi məqamları yoxlamaq üçün bir şəxsə ehtiyac duyur. Açıq çəkili modellər sizə nəzarət verir, lakin onlar həm də sizi hər bir təhlükəsizlik qatı üçün məsuliyyətli edir. Meta məzmunun süzgəcdən keçirilməsi üçün Llama Guard kimi alətlər təqdim edir; onlardan istifadə edin və hələ də ictimaiyyətə açıq olan hər şey üçün insanı dövrədə saxlayın.
Alien Road Meta AI və Llama modellərini necə tətbiq edir
Tipik bir əməkdaşlıqda kəşf istifadə hallarını ayırır. Reklam yaradıcı xüsusiyyətləri və biznes mesajlaşması Meta-nın platformalarında qalır; müştərinin müştəri rəylərini təsnif etmək kimi şəxsi məlumat tapşırıqları öz hostinqinizdəki Llama modelinə uyğun ola bilər; tələbkar yazı tapşırıqları kommersiya API-sinə gedə bilər.
Llama layihələri üçün quraşdırma seçilmiş versiya üçün lisenziya yoxlamasını, müştərinin real məlumatlarından qurulmuş sınaq dəstini, iki və ya üç model ölçüsünün müqayisəsini, sabit sistem sorğusunu və çat şablonunu və məzmunun süzgəcdən keçirilməsini əhatə edir. Meta reklam xüsusiyyətləri üçün biz onları kampaniya üzrə aktivləşdiririk və AI tərəfindən yaradılmış aktivləri qeyd edirik.
Ölçmə etiketlənmiş nümunələrə qarşı dəqiqliyi, redaktə dərəcələrini və min sorğu üçün xərcləri izləyir, aylıq hesabat verilir. Modelin keyfiyyəti yeni məlumatlarda düşdükdə, biz sorğuları kor-koranə dəyişdirmək əvəzinə sınaq dəstini yeniləyirik və müqayisəni yenidən işlədirik.
Bu həftə haradan başlamaq lazımdır
Komandanızdakı hər bir AI istifadə halı üçün bir cümlə yazın və yanında onun Meta AI, host etdiyiniz Llama modeli və ya başqa bir şey istifadə edib-etmədiyini qeyd edin. Əgər hər hansı sətirdə “əmin deyiləm” yazılıbsa, bu sizin ilk tapşırığınızdır. Sonra ən çox rast gəlinən istifadə halı üçün 50 maddəlik sınaq dəsti qurun, çünki onsuz sonrakı hər bir qərar təxmin etməkdir.
Oxumağa davam edin: AI Marketinq Agentliyi · AI Marketinqi