DeepSeek və digər açıq çəkili modellər B2B marketinq komandalarına öz infrastrukturunda və ya seçdikləri provayder vasitəsilə işlədə biləcəkləri dil modeli təqdim edir. Praktiki fayda nəzarətdir: xərclərə, müştəri məlumatlarının haraya getdiyinə və modelin necə tənzimləndiyinə nəzarət. Bunun müqabilində komanda, satıcı deyil, hostinq, təhlükəsizlik parametrləri və keyfiyyət yoxlamaları üçün məsuliyyət daşıyır.
Bu iş planı bu modellərin B2B iş axınında harada yerləşdiyini, yerləşdirmə yolunun necə seçiləcəyini və real hesab məlumatlarına toxunmazdan əvvəl hansı qoruyucu baryerlərin qoyulacağını əhatə edir.
Açıq çəkili model nədir və DeepSeek necə fərqlənir?
Açıq çəkili model, təlim keçmiş parametrləri başqalarının yükləyib işlədə bilməsi üçün dərc olunan modeldir. Bu, həmişə ciddi mənada açıq mənbə ilə eyni deyil: lisenziyalar dəyişir və bəziləri kommersiya istifadəsini məhdudlaşdırır və ya istinad tələb edir. Meta-dan Llama, Mistral-ın modelləri, Alibaba-dan Qwen və Google-un Gemma ailəsi DeepSeek ilə yanaşı ümumi nümunələrdir.
Çin AI laboratoriyası olan DeepSeek, bir çox ictimai meyarlarda aparıcı qapalı modellərə yaxın performans göstərən və icazəverici şərtlərlə buraxılan çat və mühakimə modelləri ilə geniş diqqət çəkdi. Onun mühakimə modelləri son cavabdan əvvəl uzun bir ara addımlar zənciri göstərir ki, bu da təhlil tapşırıqları üçün uyğundur, lakin cavabları daha yavaş və daha uzun edir. DeepSeek həmçinin öz hostinq çat tətbiqini və API-ni idarə edir; onlardan istifadə etmək çəkiləri özünüz işlətməkdən fərqli bir qərardır, çünki məlumatlar şirkətin serverlərindən keçir.
Açıq çəkili modellər B2B marketinq stekində harada yerləşir?
B2B marketinqi təkrarlanan, həssas və ya hər ikisi olan çoxlu mətn yaradır. Bu, ən ideal sahədir.
- CRM qeydlərindən, zəng transkriptlərindən və ictimai sənədlərdən yaradılmış hesab tədqiqatı xülasələri.
- Sənaye və iş roluna görə uyğunlaşdırılmış ardıcıllıq e-poçtlarının ilk qaralamaları.
- Daxil olan potensial müştərilərin və dəstək mesajlarının niyyət və ya məhsul xəttinə görə təsnifatı.
- Uzun vebinarları və ya ağ sənədləri qısa yazılara, tez-tez verilən suallara və satışa dəstək qeydlərinə çevirmək.
- Böyük açar söz və ya məzmun inventarlarını etiketləmək və təmizləmək.
Cari faktlardan asılı olan tapşırıqlar, məsələn, bu rübdə rəqiblərin qiymətləri, hələ də canlı mənbələrdən əldə edilməlidir. Aylar əvvəl yüklənmiş model keçən həftə haqqında heç nə bilmir.
Komanda öz-özünə hostinq və hostinq provayderi arasında necə seçim etməlidir?
Üç ümumi yol var və hər biri nəzarət və səy arasındakı tarazlığı dəyişir.
Öz aparatınızda və ya bulud hesabınızda işlətmək
Ollama, vLLM və ya llama.cpp kimi alətlər komandaya modeli öz GPU serverlərində və ya şəxsi bulud instansiyasında təqdim etməyə imkan verir. Məlumat heç vaxt mühitinizdən çıxmır, bu da tənzimlənən sektorlar və ciddi müqavilələri olan müştərilər üçün vacibdir. Xərc mühəndislik vaxtıdır: kimsə yeniləmələri, miqyaslamanı və monitorinqi idarə etməlidir. Böyük modellərin daha kiçik distillə edilmiş versiyaları təvazökar aparatda işləyir, lakin keyfiyyətdən bir qədər güzəştə gedir.
Üçüncü tərəf nəticə provayderindən istifadə
Together AI, Fireworks, Groq və ya AWS Bedrock və Azure-dakı model kataloqları kimi xidmətlər populyar açıq çəkili modelləri API arxasında yerləşdirir. Bu, başlamaq üçün daha sürətlidir və adətən öz klasterinizi qurmaqdan daha ucuzdur. Provayderin məlumat şərtlərini diqqətlə oxuyun: saxlama müddətini, təlim istifadəsini və sorğuların emal edildiyi regionu yoxlayın.
Model tərtibatçısının öz API-sindən istifadə
DeepSeek-in öz API-si çox vaxt onun ən yeni modellərinə ən ucuz yoldur. Aİ və ya Türkiyə sakinlərinin şəxsi məlumatlarını əhatə edən hər hansı bir şey üçün, bir qeyd göndərməzdən əvvəl məlumat ötürülməsinin GDPR və ya KVKK tələblərinə cavab verib-vermədiyini yoxlayın. Bir çox B2B komandası bu yolu ictimai və ya sintetik məlumatlarla məhdudlaşdırır.
Canlı yayıma keçməzdən əvvəl hansı qoruyucu baryerlər tətbiq edilməlidir?
Açıq modellər istehlakçı çat məhsullarından daha az daxili filtrlərlə gəlir və hostinq seçimi riski dəyişir. Qısa bir yoxlama siyahısı əksər problemlərin qarşısını alır:
- Məlumat təsnifatı qaydası yazın: hansı sahələrin hansı yerləşdirmə yoluna göndərilə biləcəyi.
- Sorğular hər hansı xarici son nöqtəyə çatmazdan əvvəl şəxsi məlumatları silin və ya maskalayın.
- Tonu, qadağan edilmiş iddiaları və tənzimlənən məhsullar üçün tələb olunan imtina bəyanatını müəyyən edən sabit sistem sorğusunu saxlayın.
- Keyfiyyətin nəzərdən keçirilə bilməsi üçün sorğuların və çıxışların nümunəsini qeyd edin.
- Müştəriyə göndərilən hər şey üçün insan təsdiqi addımını saxlayın.
- Kommersiya istifadəsi və istinad şərtləri üçün hər bir model versiyasının lisenziyasını yoxlayın.
Alien Road B2B müştəriləri üçün açıq çəkili modelləri necə tətbiq edir
Tipik bir əməkdaşlıqda iş qısa bir kəşf mərhələsi ilə başlayır. Komanda müştərinin məzmun və satış tapşırıqlarını xəritələndirir, hansıların şəxsi və ya məxfi məlumatlara toxunduğunu qeyd edir və aylıq həcmi qiymətləndirir. Həcm vacibdir: ayda bir neçə yüz qaralama yaradan komandanın nadir hallarda öz GPU-suna ehtiyacı olur, on minlərlə potensial müştərini təsnif edən komandanın isə ola bilər.
Sonra yan-yana test gəlir. Həssas məlumatlar maskalanmış halda, eyni 50-100 real tapşırıq iki və ya üç namizəd modeldən, adətən bir qapalı model və bir və ya iki açıq çəkili variantdan keçirilir. Rəyçilər hər bir çıxışı dəqiqlik, ton və redaktə vaxtı üzrə kor qiymətləndirirlər. Yalnız meyar cədvəllərinə əsaslanaraq seçim etmək çaşdırıcı olur, çünki ictimai meyarlar nadir hallarda satınalma menecerinə göndərilən B2B e-poçtuna bənzəyir.
Model seçildikdən sonra quraşdırma sistem sorğusunu, təsdiqlənmiş məhsul sənədləri üzərində axtarış qatını və müştərinin CRM və ya məzmun aləti ilə inteqrasiyanı əhatə edir. Hesabat daha sonra hər qaralama üçün redaktə vaxtını, təsdiq dərəcəsini, min tapşırıq üçün xərci və qeyd olunan səhvləri izləyir. Model yeniləməsindən sonra keyfiyyət pisləşərsə, yeni versiya köhnəsini əvəz etməzdən əvvəl test dəsti yenidən işə salınır.
Keçidin özünü doğruldub-doğrultmadığını necə ölçürsünüz?
Token başına xərci ölçmək asandır və onu qiymətləndirmək asandır. Daha faydalı rəqəmlər əməliyyat xarakterlidir:
- Təsdiqlənmiş parça üçün insan redaktəsinin dəqiqələri, əvvəl və sonra.
- Əsas dəyişikliklər olmadan təsdiqlənmiş çıxışların payı.
- Əllə etiketlənmiş nümunəyə qarşı potensial müştəri təsnifatının dəqiqliyi.
- Vebinar yazısından dərc edilmiş törəmə məzmuna qədər vaxt.
- Həssas məlumatların təsdiqlənməmiş son nöqtəyə çatdığı hallar (hədəf: sıfır).
Əgər açıq çəkili model pula qənaət edirsə, lakin redaktə vaxtını ikiqat artırırsa, bu daha bahalı seçimdir. Qərar verməzdən əvvəl ən azı bir ay hər iki tərəfi ölçün.
Açıq çəkili modellərlə bağlı ümumi səhvlər
Bu modellərdə yeni olan komandalar tez-tez eyni bir neçə səhvi təkrarlayırlar. Onlar mövcud olan ən böyük modeli seçirlər və sonra gecikmə ilə mübarizə aparırlar. Onlar real tapşırıqlar əvəzinə oyuncaq sorğuları ilə sınaqdan keçirirlər. Onlar unudurlar ki, mühakimə modelləri çıxış şablona çatmazdan əvvəl silinməli olan uzun gizli və ya görünən düşünmə mətni yaradır. Və onlar “açıq” sözünü “öhdəliklərdən azad” kimi başa düşürlər, lakin lisenziyalar hələ də şərtlər daşıyır.
Digər tez-tez rast gəlinən problem dil əhatəsidir. Səlis ingilis dilində yazan model türk, alman və ya rus dillərində daha zəif ola bilər. B2B auditoriyanız bir neçə bazarı əhatə edirsə, hər dili ilk gündən test dəstinə daxil edin.
Bu həftə haradan başlamaq lazımdır
Təkrarlanan və az riskli olan bir daxili tapşırıq seçin, məsələn, adları silinmiş satış zəngi transkriptlərini ümumiləşdirmək. 30 nümunəni cari alətiniz vasitəsilə və hostinq provayderindəki bir açıq çəkili model vasitəsilə işlədin. Nəticələri iki həmkarınızla kor qiymətləndirin.
Əgər açıq model özünü doğruldursa, müştəri ilə üz-üzə olan hər hansı bir şeyə keçməzdən əvvəl məlumat təsnifatı qaydasını yazın. Həmin sənəd istənilən model seçimindən daha çox problemin qarşısını alacaq.
Oxumağa davam edin: Süni intellekt optimallaşdırması · Süni intellekt optimallaşdırması