DeepSeek və Meta-nın Llama, Alibaba-nın Qwen və Mistral-ın açıq buraxılışları kimi digər açıq çəkili modellər, təlim keçmiş çəkiləri dərc olunan böyük dil modelləridir ki, hər kəs onları yükləyib işlədə bilsin. E-ticarət brendləri üçün bu, məhsul təsvirləri, kataloq etiketlənməsi və dəstək layihələri kimi AI tapşırıqlarının brendin seçdiyi infrastrukturda, çox vaxt tapşırıq başına daha aşağı xərclə işləyə biləcəyi deməkdir.
DeepSeek 2025-ci ilin əvvəlində R1 mühakimə modeli bir neçə ictimai etalonda aparıcı qapalı modellərə yaxın performans göstərdikdə və açıq çəkilərlə buraxıldıqda geniş diqqət çəkdi. Bu, bacarıqlı modellərin artıq bir neçə böyük Amerika laboratoriyası ilə məhdudlaşmadığını göstərdi.
Açıq çəkili əslində nə deməkdir?
Açıq çəkili, ciddi mənada açıq mənbə ilə eyni deyil. Çəkilər ictimaiyyətə açıqdır, lakin təlim məlumatları və tam təlim kodu adətən belə deyil və lisenziyalar dəyişir. Bəziləri geniş kommersiya istifadəsinə icazə verir, digərləri isə çox böyük şirkətlər üçün istifadə limitləri və ya məqbul istifadə siyasətləri kimi şərtlər daşıyır.
- Çəkilər: yüklənə bilən, beləliklə siz modeli öz serverlərinizdə və ya bulud provayderində işlədə bilərsiniz.
- Lisenziya: kommersiya istifadəsindən əvvəl oxuyun; şərtlər Llama, Qwen, Mistral və DeepSeek buraxılışları arasında fərqlənir.
- Hostinq: GPU-larda öz-özünə yerləşdirilir və ya açıq modelləri API vasitəsilə təqdim edən provayderlər vasitəsilə.
- Fərdiləşdirmə: qapalı API-lərin məhdudlaşdırdığı və ya ödəniş tələb etdiyi öz məlumatlarınız üzərində incə tənzimləmə edə bilərsiniz.
Hansı e-ticarət tapşırıqları açıq çəkili modellərə uyğundur?
Ən yaxşı uyğunluqlar, çıxış keyfiyyətini yoxlaya biləcəyiniz yüksək həcmli, yaxşı müəyyən edilmiş tapşırıqlardır. 20.000 məhsulu olan bir mağazanın ardıcıl atribut etiketləri yazmaq üçün dünyanın ən bacarıqlı modelinə ehtiyacı yoxdur. Etibarlı, ucuz birinə ehtiyacı var.
Kataloq işi
- Təchizatçı təsvirlərindən material, rəng və ölçü kimi atributların çıxarılması.
- Redaktorların nəzərdən keçirməsi üçün sabit şablonda ilk layihə məhsul təsvirlərinin yazılması.
- Təchizatçılar arasında kateqoriya adlarının bir taksonomiyaya normallaşdırılması.
- Əsas bazarlar üçün insan nəzarəti ilə başlıqların və təsvirlərin tərcüməsi.
Müştəri və əməliyyat işi
- Sifariş statusu və ya geri qaytarma addımları kimi ümumi dəstək e-poçtlarına cavabların hazırlanması.
- Rəylərin merçendayzinq komandası üçün mövzu və əhval-ruhiyyəyə görə təsnif edilməsi.
- Məhsul və ya ölçü problemlərini aşkar etmək üçün geri qaytarma səbəblərinin ümumiləşdirilməsi.
- İstifadəçilər “sneakers” yazdıqda saytdaxili axtarışın “trainers” tapması üçün axtarış sinonimlərinin yaradılması.
Məsələn, orta ölçülü bir moda mağazası hər gecə hər yeni təchizatçı lentində kiçik bir açıq model işlədə, parça və uyğunluğu etiketləyə və sonra qeyri-müəyyən maddələri bir şəxs üçün qeyd edə bilər. Model asan 80 faizə vaxta qənaət edir və qalanını yönləndirir.
Niyə qapalı API əvəzinə açıq çəkili seçməli?
Üç səbəb ən çox ortaya çıxır. Həcmdəki xərc, çünki yerləşdirdiyiniz model premium provayderdən token başına qiymət olmadan milyonlarla qısa tapşırığı emal edə bilər. Nəzarət, çünki məlumatların seçdiyiniz mühiti tərk etməsinə ehtiyac yoxdur. Və fərdiləşdirmə, çünki daha kiçik bir modeli öz məhsul məlumatlarınız üzərində üslubunuza uyğunlaşana qədər incə tənzimləyə bilərsiniz.
Bunu etməmək üçün də yaxşı səbəblər var. Qapalı sərhəd modelləri hələ də mürəkkəb mühakimə, uzun sənədlər və çoxdilli nüanslarda liderlik etməyə meyllidir. Öz modelinizi yerləşdirmək kiçik komandaların çox vaxt qiymətləndirmədiyi mühəndislik bacarıqları, monitorinq və GPU xərcləri tələb edir.
DeepSeek ilə xüsusilə hansı risklər var?
DeepSeek-in yerləşdirilmiş tətbiqi və API-si Çində yerləşən bir şirkət tərəfindən idarə olunur və bir neçə hökumət və tənzimləyici orqan onlar haqqında məlumatların qorunması ilə bağlı narahatlıqlarını bildirib, bəziləri isə rəsmi cihazlarda istifadəsini məhdudlaşdırıb. Yerləşdirilmiş xidmətdən istifadə, məlumatların onun şərtləri altında həmin provayderə göndərilməsi deməkdir.
DeepSeek-in açıq çəkilərini öz infrastrukturunuzda və ya etibarlı provayderin infrastrukturunda işlətmək fərqli bir vəziyyətdir: məlumatlar yerləşdirdiyiniz yerdə qalır. Yenə də çıxışları diqqətlə yoxlayın. Hesabatlar qeyd edib ki, bəzi modellər təlimlərindən gələn məzmun məhdudiyyətlərini əks etdirir, bu da müəyyən mövzularda cavablarda üzə çıxa bilər. Məhsul etiketlənməsi üçün bu nadir hallarda vacibdir; müştəri ilə üz-üzə söhbət üçün bu ola bilər.
- Yerləşdirilmiş API və ya öz-özünə yerləşdirilmiş çəkilərdən istifadə edib-etməyəcəyinizə qərar verin və niyə olduğunu sənədləşdirin.
- Hər model versiyası üçün lisenziyanı və məqbul istifadə siyasətini yoxlayın.
- Hüquqi əsasınız əhatə etmədiyi təqdirdə müştəri şəxsi məlumatlarını sorğulardan kənarda saxlayın.
- Canlı yayıma keçməzdən əvvəl digər dillər də daxil olmaqla çətin girişlərin test dəstini işə salın.
Hostinq seçimləri model seçimləri ilə eyni qayğıya layiqdir. Bir neçə bulud provayderi və mütəxəssis nəticə çıxarma şirkəti populyar açıq çəkili modelləri API vasitəsilə təqdim edir ki, bu da model seçimini sizin ixtiyarınızda saxlayaraq GPU idarəetməsini aradan qaldırır. Hər bir provayderin məlumatları harada emal etdiyini, saxlama şərtlərini və sınaqdan keçirdiyiniz dəqiq model versiyasını təklif edib-etmədiyini yoxlayın, çünki kəmiyyətləşdirilmiş və ya yenilənmiş variant eyni sorğularda fərqli davrana bilər.
Modelləri necə ədalətli müqayisə edirsiniz?
İctimai liderlər lövhələri ümumi bacarıqları ölçür. Mağazanızın xüsusi bacarıqlara ehtiyacı var. 100-dən 200-ə qədər real nümunədən ibarət test dəsti qurun, məsələn, düzgün etiketləri olan təchizatçı təsvirləri və hər bir namizəd modeli üzərində qiymətləndirin. Türk dilini və ya satdığınız digər dilləri daxil edin.
Min tapşırıq üçün xərci və sürəti dəqiqliklə yanaşı ölçün. İki bal daha az dəqiq, lakin beş dəfə ucuz olan bir model etiketləmə üçün düzgün seçim ola bilər, dəstək layihələri isə daha güclü, daha bahalı bir modeli əsaslandıra bilər.
Alien Road e-ticarət müştəriləri üçün açıq çəkili modelləri necə tətbiq edir
Tipik bir əməkdaşlıq tapşırıq kəşfi ilə başlayır: biz kataloq və dəstək tapşırıqlarını həcm və ağrıya görə siyahıya alırıq, sonra aydın düzgün cavabı olan birini, adətən atribut çıxarılması və ya təsvir layihələrini seçirik. Biz test dəstini müştərinin öz məhsullarından onların merçendayzinq komandası ilə birlikdə qururuq.
Quraşdırma iki və ya üç modeli, adətən hostinq provayderi tərəfindən təqdim olunan bir açıq çəkili model və bir qapalı API-ni həmin test dəstində müqayisə edir. Seçilmiş model etibarlılıq yoxlamaları və baxış növbəsi olan bir boru kəməri daxilində işləyir. Ölçmə həftəlik nümunə üzrə dəqiqliyi, qənaət edilmiş redaktor vaxtını və min əşya üçün xərci izləyir və aylıq hesabat tutulan səhvlərin nümunələri ilə hər üçünü göstərir.
Bu həftə haradan başlamaq lazımdır
Tam, düzgün atributları olan 100 məhsulu ixrac edin. Atributları çıxarın, xam təsvirləri saxlayın və siz hər hansı bir etalondan daha çox məlumat verən bir test dəstinə sahibsiniz.
- Bir təkrarlanan kataloq tapşırığı seçin.
- Düzgün cavabları olan 100 maddəlik test dəsti qurun.
- Hostinq provayderi vasitəsilə bir açıq çəkili modeli və bir qapalı modeli sınayın.
- Dəqiqliyi, xərci və sürəti yan-yana qiymətləndirin.
- Modelin nüfuzuna görə deyil, rəqəmlərə əsasən qərar verin.
Əgər heç bir model kifayət qədər dəqiq deyilsə, tapşırıq hər hansı bir AI kömək etməzdən əvvəl daha aydın qaydalara ehtiyac duya bilər.
Oxumağa davam edin: Süni intellekt optimallaşdırması · Süni intellekt optimallaşdırması