Deepseek və açıq çəkili modellərin ölçülməsi üsulları

Açıq çəkili model, təlim keçmiş parametrləri adətən istifadə şərtlərini müəyyən edən lisenziya altında yükləmək üçün dərc olunan modeldir. Nümunələrə Meta-nın Llama ailəsi, Mistral-ın açıq modelləri, Alibaba-nın Qwen-i, Google-un Gemma-sı və Çin AI laboratoriyası olan DeepSeek-in modelləri daxildir. Açıq çəkilər ciddi mənada həmişə açıq mənbəli deyil: təlim məlumatları və tam kod gizli qala bilər.

DeepSeek 2025-ci ilin əvvəlində, əsaslandırma modeli DeepSeek-R1 bir neçə ictimai göstəricidə aparıcı qapalı modellərə yaxın nəticə göstərdikdə və şirkət nisbətən aşağı təlim xərclərini açıqladıqda geniş diqqət çəkdi. Onun modelləri bizneslərə onları öz aparatlarında və ya üçüncü tərəf hostlarında işlətməyə imkan verən icazəverici lisenziyalar altında buraxılır.

Marketinq komandaları üçün cəlbedici tərəf nəzarət və xərclərdir. Sual budur ki, keyfiyyət real tapşırıqlarda özünü doğruldurmu və modelləri özünüz işlətməyin hansı gizli xərcləri var.

İctimai göstəricilər riyaziyyat, kodlaşdırma və ümumi bilikləri ölçür. Sizin kampaniyalarınız isə fərqli şeylərlə maraqlanır. Dörd qrupdan ibarət bir hesabat kartı hazırlayın.

Keyfiyyət

• Qəbul dərəcəsi: əsaslı redaktələr olmadan təsdiqlənmiş çıxışların payı.
• Redaktə vaxtı: təsdiqdən əvvəl bir rəyçinin hər çıxış üçün sərf etdiyi dəqiqələr.
• Faktiki səhv dərəcəsi: spot yoxlamalarda hər 100 çıxışda tapılan səhvlər.
• Təlimata riayət: format, uzunluq və qadağan olunmuş söz qaydalarına riayət edən və skriptlə yoxlana bilən çıxışların payı.

Xərc

• Tokenlər və ya aparat və rəyçi vaxtı daxil olmaqla, hazır məhsul üzrə xərc.
• Öz-özünə hostinq edildikdə aylıq infrastruktur xərci, boş vaxt daxil olmaqla.

Sürət

• İnteraktiv istifadələr üçün ilk tokene qədər vaxt və ümumi cavab müddəti.
• Partiyalı işlər üçün ötürmə qabiliyyəti, məsələn, saatda emal olunan elementlər.

Risk

• Məlumat ifşası: sorğuların və çıxışların harada emal edildiyi və saxlandığı.
• Nəzərdə tutulan kommersiya istifadəniz üçün lisenziya uyğunluğu.
• Brendə uyğun olmayan və ya qeyri-münasib çıxışlar kimi məzmun təhlükəsizliyi insidentləri.

Müqayisə yalnız o halda ədalətlidir ki, hər model eyni şəraitdə eyni girişləri görsün. İşinizdən 50-200 real tapşırıqdan ibarət bir test dəsti toplayın, məsələn, məhsul təsvirləri, reklam variantları, e-poçt mövzu sətirləri və hesabat xülasələri. Hər tapşırıq növü üçün bir sorğu yazın və onu sabit saxlayın.

Açıq modeli və cari qapalı modelinizi bütün dəst üzərində işlədin. Hansı modelin hansı çıxışı yaratdığını gizlədin, sonra rəyçilərin onları qiymətləndirməsini təmin edin. Kor qiymətləndirmə vacibdir, çünki insanlar daha yaxşı olacağını gözlədikləri brendə üstünlük verməyə meyllidirlər.

Model versiyasını, kvantlaşdırma səviyyəsini və ya sorğunu hər dəyişdikdə testi təkrarlayın. Daha kiçik GPU-ya sığan ağır kvantlaşdırılmış model, dəqiqlik tələb edən tapşırıqlarda keyfiyyətini itirə bilər.

Modeli özünüz işlətmək, token başına ödəniş əvəzinə bir sıra digər öhdəliklər gətirir:

• Boş vaxtlarda belə pul tələb edən GPU aparatları və ya bulud instansiyaları.
• vLLM və ya Ollama kimi xidmət proqramları və onu saxlayan bir mütəxəssis.
• Monitorinq, loqlaşdırma və təhlükəsizlik yamaları.
• Model yeniləmələri və reqressiya testləri.
• İşlər pozulduqda mühəndislik vaxtı.

Aşağı və ya qeyri-bərabər həcmlər üçün, bir neçə nəticə çıxaran provayder tərəfindən təklif olunan açıq modellər üçün hostinq edilmiş API-lar, adətən aparat sahibi olmaqdan daha ucuzdur. Öz-özünə hostinq, sabit yüksək həcm və ya ciddi məlumat nəzarəti tələbləri olduqda özünü doğruldur.

İki məsələ təkrar-təkrar ortaya çıxır. Birincisi, DeepSeek-in öz hostinq tətbiqi və API-si məlumatları Çin qanunlarına tabe olan serverlərdə emal edir və bir neçə hökumət və təşkilat bu səbəbdən onların istifadəsini məhdudlaşdırıb. Açıq çəkiləri öz infrastrukturunuzda və ya etibarlı provayderin infrastrukturunda işlətmək məlumatların DeepSeek serverlərinə göndərilməsinin qarşısını alır.

İkincisi, tədqiqatçılar və jurnalistlər bildiriblər ki, modelin çıxışları müəyyən siyasi mövzularda məzmun məhdudiyyətlərini əks etdirir. Bu, nadir hallarda məhsul mətnlərinə təsir edir, lakin xəbərlərlə bağlı və ya PR işləri üçün vacibdir. Hər hansı bir modelə etibar etməzdən əvvəl brendiniz üçün vacib olan mövzuları sınaqdan keçirin.

Onu bir ekranda saxlayın. İşləyən sadə bir sxem:

• Üst sıra: hər model üçün hazır məhsul üzrə xərc və qəbul dərəcəsi, bu ay keçən aya qarşı.
• Orta: tapşırıq növü üzrə redaktə vaxtı bölgüsü.
• Alt: insidentlər və məlumatların idarə olunması qeydləri, üstəgəl model versiyası və son testin tarixi.

Looker Studio, Power BI və ya paylaşılan cədvəl kimi alətlər kifayətdir. Məqsəd büdcəyə qərar verən insanlara tendensiyaları göstərməkdir, onları qrafiklərlə heyran etmək deyil.

Açıq çəkili modellər sürətlə dəyişir. Yeni versiyalar bir neçə aydan bir çıxır və hostinq provayderləri bəzən defolt parametrləri və ya kvantlaşdırmanı xəbərdarlıq etmədən dəyişirlər. Sabit test dəstində rüblük yenidən test əksər komandalar üçün məqbul bir ritmdir, provayderi və ya model versiyasını dəyişdikdə əlavə bir işlətmə ilə.

Hər test işini saxlayın: tarix, model adı və versiyası, host, sorğu versiyası və ballar. Bir il ərzində bu tarixçə modelin tapşırıqlarınız üçün yaxşılaşıb-yaxşılaşmadığını və ya qapalı modelin yenidən irəli keçib-keçmədiyini göstərir. Bu, həmçinin sizi ümumi bir tələdən qoruyur: ictimai liderlər cədvəlinə rəhbərlik etdiyi üçün yeni bir modeli qəbul etmək, lakin onun sizin məzmununuzda daha pis işlədiyini görmək.

Nəticələr yaxın olduqda, əməliyyat əsasında seçim edin. Bir az daha zəif, lakin daha ucuz, daha sürətli və məlumat qaydalarınız daxilində işlədilməsi daha asan olan bir model, çox vaxt daha yaxşı biznes seçimidir.