DeepSeek və Açıq Çəkili Modellər: Vaxta Qənaət Edən İş Axınları

Açıq çəkili model öz təlim keçmiş parametrlərini dərc edir, beləliklə onu özünüz host edə bilərsiniz. Bu, təlim məlumatlarını və kodu da əhatə edən tam açıq mənbədən fərqlidir. DeepSeek, Meta-nın Llama, Mistral, Alibaba-nın Qwen və Google-un Gemma modellərinin hamısı öz lisenziyaları altında çəkiləri buraxır.

Hər hansı bir kommersiya məhsulu yaratmazdan əvvəl lisenziyanı oxuyun. Bəziləri demək olar ki, hər cür istifadəyə icazə verir, digərləri isə çox böyük şirkətləri və ya müəyyən tətbiqləri məhdudlaşdırır. Lisenziya faylı Hugging Face-də çəkilərin yanında yerləşir və on dəqiqəyə oxunacaq qədər qısadır.

DeepSeek həmçinin öz çat tətbiqini və API-ni işlədir. Onlar Çində yerləşir və özünüz host etdiyiniz modeldən fərqli məlumat qaydalarına tabedir. Bir çox Avropa şirkəti məhz buna görə açıq çəkilərdən yerli və ya AB-də yerləşən quraşdırma vasitəsilə istifadə edir.

Ən yaxşı namizədlər, aydın giriş və çıxışları olan, həcmin yüksək olduğu və nəzərdən keçirildikdən sonra kiçik bir səhv dərəcəsinin məqbul olduğu təkrarlanan tapşırıqlardır. Yaradıcı strategiya və flaqman kampaniyası üçün son mətn hələ də daha güclü sərhəd modellərinə və insan yazıçısına ehtiyac duyur.

• Google Ads-dən axtarış terminlərinin niyyət qruplarına görə təsnif edilməsi.
• Müştəri rəylərinin mövzu və əhval-ruhiyyəyə görə etiketlənməsi.
• Spesifikasiya vərəqindən məhsul təsvirlərinin ilk versiyalarının hazırlanması.
• Həftəlik hesabatlar üçün zəng transkriptlərinin və ya dəstək biletlərinin xülasə edilməsi.
• Meta təsvirlərinin simvol limiti daxilində yenidən yazılması.
• Mətndən brendlər, şəhərlər və ya məhsul növləri kimi obyektlərin çıxarılması.

İş axını sabit bir reseptdir: giriş formatı, sorğu (prompt), model, çıxış formatı və yoxlama. Bir dəfə yazıldıqdan sonra komandadakı hər kəs onu işlədə bilər və nəticələr həftədən-həftəyə ardıcıl qalır.

Addım 1: hostinq yolunu seçin

Test üçün Ollama və ya LM Studio noutbukda daha kiçik modelləri işlədir. İstehsal üçün komandalar vLLM kimi çıxarış mühərriki olan GPU serverindən və ya Together AI, Fireworks və ya bulud bazarı kimi idarə olunan hostdan istifadə edirlər. Distillə edilmiş DeepSeek variantları təvazökar aparat üçün kifayət qədər kiçikdir; tam flaqman modelləri ciddi GPU yaddaşı tələb edir.

Addım 2: sorğunu şablon kimi yazın

Təlimatları, etiket siyahısını və iki-üç nümunəni hər giriş sırası üçün yer tutucusu olan şablona daxil edin. Adlandırılmış sahələri olan JSON çıxışı tələb edin. Strukturlaşdırılmış çıxış, nəticələri əl ilə təmizləmədən cədvələ və ya verilənlər bazasına geri yükləməyə imkan verən şeydir.

Addım 3: etiketlənmiş nümunə üzərində test edin

Bir şəxsin artıq etiketlədiyi yüz sıranı götürün və iş axınını onlar üzərində işlədin. Modelin nə qədər tez-tez razılaşdığını sayın. Razılaşma aşağıdırsa, modeli günahlandırmazdan əvvəl etiket təriflərini düzəldin; qeyri-müəyyən kateqoriyalar insanları da çaşdırır.

Addım 4: partiyalarla işlədin və spot-yoxlama edin

Tam faylı partiyalarla emal edin, sonra hər partiyanın təsadüfi nümunəsini nəzərdən keçirmək üçün birinə tapşırın. Keyfiyyətdəki dəyişikliklərin izlənilə bilməsi üçün hər işlətmə ilə model versiyasını və sorğu versiyasını qeyd edin.

Öz-özünə hostinq məsuliyyəti sizə ötürür. Başqa heç kim serveri yamamır, iş vaxtını izləmir və ya zərərli çıxışı süzgəcdən keçirmir. Daha kiçik modellər həm də daha çox faktiki səhvlər edir və mürəkkəb təlimatları ən böyük host edilmiş modellərdən daha az etibarlı şəkildə yerinə yetirir.

DeepSeek-in əsaslandırma modelləri cavabdan əvvəl uzun bir düşüncə zənciri yazır. Bu, məntiq tapşırıqlarında kömək edir, lakin tokenlər və vaxt əlavə edir; sadə təsnifat üçün, əsaslandırma olmayan model adətən daha sürətlidir. Bəzi rəyçilər həmçinin qeyd ediblər ki, DeepSeek-in öz host edilmiş tətbiqi müəyyən siyasi mövzuları süzgəcdən keçirir, bu da davranışı faktiki məzmununuzda test etmək üçün başqa bir səbəbdir.

• Kommersiya istifadəsi üçün lisenziyanı yoxlayın.
• Məlumatın harada emal edildiyinə qərar verin və onu GDPR və ya KVKK üçün sənədləşdirin.
• Öz etiketlənmiş nümunənizdə dəqiqliyi ölçün.
• Serverə və model yeniləmələrinə kimin baxacağına qərar verin.
• Müştəriyə yönəlmiş hər hansı bir şey üçün insan nəzərdən keçirmə addımını saxlayın.

Böyük, dar bir tapşırıq üçün avtomatik olaraq daha yaxşı deyil. Yeddi və ya səkkiz milyard parametrlik model, sorğu aydın etiketlərə və nümunələrə sahib olduqdan sonra axtarış terminlərini yaxşı təsnif edə bilər və o, tək bir istehlakçı GPU-da işləyir. Daha böyük modellər tapşırıq əsaslandırma, uzun kontekst və ya diqqətli yazı tələb etdikdə kömək edir.

Praktik üsul, eyni etiketlənmiş nümunə üzərində iki və ya üç ölçünü test etməkdir. Dəqiqliyi, yüz sıra üçün vaxtı və aparat xərclərini qeyd edin. Dəqiqlik hədəfinizə çatan ən kiçik modeli seçin, çünki bu, sonrakı hər işlətmə üçün daha ucuz və daha sürətli olacaq.

Çəkiləri daha az bitə sıxan kvantlaşdırılmış versiyalar yaddaş ehtiyaclarını daha da azaldır. Onlar bir az keyfiyyət itirirlər, buna görə də itkinin məqbul olduğunu fərz etməkdənsə, testə ən azı bir kvantlaşdırılmış seçim daxil edin.

Qənaət həcmdən asılıdır. Ayda əlli rəy etiketləyən komanda az qazanır; hər həftə on minlərlə axtarış terminini çeşidləyən komanda saatlarla əl işini aradan qaldıra bilər. Bir şəxsin hazırda yüz sıra üçün sərf etdiyi dəqiqələri ölçün, sonra model vaxtı ilə nəzərdən keçirmə vaxtını müqayisə edin.

Nəzərdən keçirmə addımını hesablamada saxlayın. Dörd saata qənaət edən, lakin üç saat yoxlama tələb edən iş axını kiçik bir qazancdır və bunu komanda işi əllə görməyi dayandırdıqdan sonra kəşf etməkdənsə, erkən bilmək daha yaxşıdır.