DeepSeek və digər açıq çəkili modellər şirkətlərə yükləyə, host edə və uyğunlaşdıra biləcəkləri güclü AI təqdim edir, lakin bu azadlıq məsuliyyəti istifadəçinin üzərinə qoyur. Hər hansı bir komanda onları tətbiq etməzdən əvvəl modelin harada işləyəcəyi, hansı məlumatları görə biləcəyi, hansı lisenziyanın tətbiq olunduğu, nəticələrin necə yoxlanıldığı və yeni istifadə hallarını kimin təsdiqlədiyi ilə bağlı qaydalar müəyyən edin. Bu qaydalar model seçimindən daha vacibdir, çünki əsas risklər təkcə çəkilərdən deyil, modelin necə yerləşdirilməsindən qaynaqlanır.
Açıq çəkili modellər nədir?
Açıq çəkili model, təlim keçmiş parametrləri hər kəsin işlədə bilməsi üçün dərc olunan modeldir. Çin AI şirkəti olan DeepSeek, DeepSeek-V3 və R1 mühakimə ailəsi kimi modelləri bu şəkildə buraxıb. Digər tanınmış ailələrə Meta-nın Llama, Mistral-ın açıq modelləri, Alibaba-nın Qwen, Google-un Gemma və OpenAI-ın açıq çəkili buraxılışları daxildir.
Açıq çəkilər həmişə ciddi mənada açıq mənbə deyil. Təlim məlumatları və kodlar çox vaxt dərc olunmur və lisenziyalar MIT və ya Apache 2.0 kimi icazəverici lisenziyalardan tutmuş, istifadə məhdudiyyətləri olan xüsusi lisenziyalara qədər dəyişir. İstifadə etdiyiniz hər bir model və versiya üçün lisenziyanı oxuyun.
Əsas risklər nələrdir?
Risklər bir neçə qrupa bölünür. Hər birinin öz qaydasına ehtiyacı var və heç biri sadəcə tanınmış bir model seçməklə həll olunmur.
Məlumat və hostinq riski
Modeldən istehsalçının host edilmiş tətbiqi və ya API-si vasitəsilə istifadə etmək məlumatlarınızı onun şərtləri və yerli qanunvericilik çərçivəsində həmin şirkətin serverlərinə göndərir. DeepSeek-in öz tətbiqi və API-si Çindən idarə olunur və bir sıra hökumətlər və tənzimləyicilər məlumatların qorunması ilə bağlı narahatlıqlar səbəbindən onun istifadəsini məhdudlaşdırıb və ya araşdırıb. Eyni açıq çəkiləri öz serverlərinizdə və ya AWS Bedrock, Azure və ya Google Vertex AI kimi bulud provayderi vasitəsilə işlətmək tamamilə fərqli bir məlumat vəziyyətidir.
Məzmun və qərəzlilik riski
Modellər təlimlərini əks etdirir. DeepSeek daxil olmaqla, bəzi açıq modellərin siyasi cəhətdən həssas mövzularda senzuralı və ya birtərəfli cavablar verdiyi bildirilib. Bütün modellər əminliklə yanlış bəyanatlar verə bilər. Marketinq məzmunu üçün bu, iddiaların yoxlanılmalı və həssas mövzuların insanlar tərəfindən idarə olunmalı olduğu deməkdir.
Təhlükəsizlik riski
Öz-özünə host edilən modellər istənilən server kimi eyni təhlükəsizlik qayğısına ehtiyac duyur: girişə nəzarət, yamalama və jurnalın aparılması. Tədqiqatçılar göstəriblər ki, açıq modellərdə təhlükəsizlik təlimi zəif ola bilər və ya incə tənzimləmə ilə aradan qaldırıla bilər, ona görə də modelin zərərli sorğuları rədd edəcəyinə etibar edə bilməzsiniz. Rəsmi olmayan mənbələrdən yüklənmiş model faylları da dəyişdirilə bilər.
Lisenziya və hüquqi risk
Lisenziyalar müəyyən ölçüdən yuxarı kommersiya istifadəsini məhdudlaşdıra, istinad tələb edə və ya müəyyən tətbiqləri qadağan edə bilər. Təlim məlumatları və yaradılmış məzmunla bağlı müəllif hüququ məsələləri bir çox ölkədə hələ də həll olunmamış qalır. Hər bir layihənin hansı model və lisenziyadan istifadə etdiyinin qeydini aparın.
Praktiki məhdudiyyətlər nələrdir?
Açıq çəkili modellər bir çox göstəricilərdə qapalı modellərə uyğun gələ bilər, lakin onları yaxşı işlətmək zəhmət tələb edir. Böyük modellər güclü GPU-lara ehtiyac duyur; daha kiçik distillə edilmiş versiyalar təvazökar aparatda işləyir, lakin daha az qabiliyyətlidir. Komandanız API provayderinin əks halda edəcəyi yeniləmələri, miqyaslamanı və monitorinqi idarə etməlidir.
Veb-brauzer, faylların idarə edilməsi və alətlərdən istifadə kimi funksiyalar modeldən deyil, ətrafdakı proqram təminatından gəlir. Xam açıq model ətrafında avtomobili olmayan bir mühərrikdir.
Hansı idarəetmə qaydalarını ilk növbədə müəyyən etməlisiniz?
Bu qaydaları ilk layihədən əvvəl yazın və insanların oxuması üçün kifayət qədər qısa saxlayın.
- Təsdiqlənmiş hostinq: modellərin işlədilməsinin hansı yollarının icazəli olduğunu (məsələn, bulud hesabınızda öz-özünə host edilən və ya adlandırılmış bulud provayderləri) və hansıların icazəli olmadığını (məsələn, şirkət məlumatları üçün istehlakçı tətbiqləri) siyahıya alın.
- Məlumat sinifləri: hər bir qurğuya nəyin göndərilə biləcəyini müəyyən edin. İctimai məzmun təsdiqlənmiş hər hansı bir yerə gedə bilər; müştəri məxfi və şəxsi məlumatları yalnız öz-özünə host edilən və ya müqaviləli mühitlərə göndərilə bilər.
- Təsdiqlənmiş modellər: istifadə üçün təmizlənmiş modellərin, versiyaların, mənbələrin və lisenziyaların reyestrini saxlayın, hər biri üçün bir sahib təyin edin.
- Nəticələrin yoxlanılması: dərc olunan, müştərilərə göndərilən və ya qərarlarda istifadə olunan hər şey üçün insan yoxlamasını tələb edin.
- Həssas mövzular: sağlamlıq, hüquq, maliyyə və siyasət kimi ekspert rəyi olmadan model nəticəsinin istifadə edilə bilmədiyi mövzuları adlandırın.
- Təhlükəsizlik bazası: çəkiləri yalnız rəsmi repozitoriyalardan yükləyin, yoxlama cəmlərini doğrulayın, girişi məhdudlaşdırın və istifadəni qeyd edin.
- Yeni istifadə təsdiqi: bir adlandırılmış şəxs və ya kiçik qrup bu qaydalara qarşı hər hansı yeni istifadə halını təsdiqləyir.
Bu qaydalar marketinq komandasında necə tətbiq olunur?
Marketinq komandası məhsul lentlərini etiketləmək, ictimai rəqib səhifələrini ümumiləşdirmək və sosial variantları hazırlamaq üçün öz-özünə host edilən açıq modelə icazə verə bilər, çünki məlumat ictimaidir və nəticə yoxlanılır. Eyni komanda müştəri müqavilələrini hər hansı provayderdən olan istehlakçı çatbot tətbiqinə yapışdırmazdı.
Müştəri ilə işləyərkən, müştərinin siyasəti tələb etdikdə AI istifadəsini açıqlayın. Bəzi müştərilər xüsusi provayderləri adları ilə qadağan edir; model reyestriniz hansı modelin hansı layihəyə toxunduğunu göstərməyi asanlaşdırmalıdır.
Alien Road açıq çəkili modelləri necə tətbiq edir
Tipik bir əməkdaşlıqda Alien Road müştərinin AI siyasətini (əgər varsa) və onların məlumat siniflərini nəzərdən keçirməklə başlayır. Biz sonra hansı tapşırıqların açıq çəkili modelə uyğun olduğunu (adətən xərc və ya nəzarətin vacib olduğu ictimai məlumatlar üzərində yüksək həcmli iş) və hansıların müqaviləli kommersiya API-lərində qalmalı olduğunu təklif edirik.
Açıq modellərdən istifadə etdikdə, biz onları model istehsalçısının istehlakçı tətbiqi vasitəsilə deyil, təsdiqlənmiş bulud hesabları daxilində işlədirik və hər layihə üçün model adını, versiyasını və lisenziyasını qeyd edirik. Nəticələr hər hansı digər məzmun kimi eyni yoxlama addımlarından keçir. Hesabat tapşırıq başına xərcləri və kommersiya modelləri ilə müqayisədə keyfiyyət ballarını əhatə edir, beləliklə müştəri mübadilənin buna dəyər olub-olmadığını görə bilər.
Bu həftə haradan başlamaq lazımdır
Komandanızdan soruşun ki, keçən ay iş üçün hansı AI alətlərindən və modellərindən istifadə ediblər, pulsuz tətbiqlər də daxil olmaqla. Onları siyahıya alın, hər birinin məlumatı haraya göndərdiyini qeyd edin və təsdiqləmədiyiniz alətlərdə şirkət və ya müştəri məlumatlarının istifadəsini qeyd edin. Həmin siyahı sizin ilk idarəetmə sənədinizdir; oradan qaydalara çevirin.
İlk versiyanı bir səhifədə saxlayın. Onu dövriyyəyə buraxın, bu alətlərdən gündəlik istifadə edən insanlardan nəyin onlara əməl etməyə mane olacağını soruşun və düzəliş edin. İnsanların həqiqətən əməl etdiyi qısa bir siyasət sizi paylaşılan sürücüdə oxunmamış qalan uzun bir siyasətdən daha çox qoruyur.
Reyestri hər rüb nəzərdən keçirin. Yeni açıq çəkili buraxılışlar tez-tez gəlir və altı ay əvvəl təsdiqlənmiş bir modelin fərqli lisenziyası və ya məlum təhlükəsizlik problemləri olan daha yeni bir versiyası ola bilər.
Oxumağa davam edin: Süni intellekt optimallaşdırması · Süni intellekt optimallaşdırması