Meta AI və Llama modelləri Meta-nın köməkçisi və bizneslərin yükləyə, tənzimləyə və özləri host edə biləcəyi açıq əlçatan böyük dil modelləri ailəsidir. Llama-nı pilotdan istehsalata keçirmək onun harada işləyəcəyinə qərar vermək, lisenziyanı yoxlamaq, qiymətləndirmə dəsti qurmaq, təhlükəsizlik filtrləri əlavə etmək və tapşırıq üzrə xərcləri izləmək deməkdir. Bu yoxlama siyahısı hər bir addımı ardıcıllıqla izah edir.
Meta AI yoxsa Llama: hansını tətbiq edirsiniz?
Adlar qarışdırılır. Meta AI WhatsApp, Instagram, Facebook, Messenger və veb daxilindəki istehlakçı köməkçisidir. Bizneslər onu yerləşdirmir; ondan istifadə edirlər. Llama, Meta-nın öz icma lisenziyası altında yüklənə bilən çəkilərlə buraxılmış, altındakı model ailəsidir.
Marketinq komandası üçün tətbiq demək olar ki, həmişə Llama deməkdir. Siz onu AWS Bedrock, Azure, Google Cloud Vertex AI, Groq və ya Together kimi bulud provayderi vasitəsilə işlədə və ya GPU-larda özünüz host edə bilərsiniz. Bu yoxlama siyahısının qalan hissəsi Llama-nı nəzərdə tutur.
Niyə açıq çəkili model seçməli?
Əsas səbəblər nəzarət və xərclərin proqnozlaşdırıla bilməsidir. Açıq çəkilərlə məlumatları öz mühitinizdə saxlaya, brend səs tonunuza uyğun tənzimləyə və satıcı host edilmiş modeli yenilədikdə qəfil davranış dəyişikliklərindən qaça bilərsiniz. Daha kiçik Llama variantları təsnifat və ya etiketləmə kimi dar tapşırıqlar üçün ucuz işləyə bilər.
Bunun əvəzində məsuliyyət gəlir. İşləmə müddəti, təhlükəsizlik filtrlənməsi və model yeniləmələri sizə məxsusdur. Digər satıcıların qapalı modelləri hələ də bəzi mürəkkəb mühakimə tapşırıqlarında öndə ola bilər, ona görə də nəzarətin keyfiyyətin son bir neçə balından daha vacib olduğu işlər üçün Llama-nı seçin.
Mərhələ 1: pilot yoxlama siyahısı
Pilot bir suala cavab verməlidir: Llama bu xüsusi tapşırığı kifayət qədər yaxşı yerinə yetirə bilərmi? Onu kiçik saxlayın.
- Dəstək biletlərinin kateqoriyalara ayrılması və ya məhsul təsviri layihələrinin yazılması kimi aydın düzgün cavabları olan bir tapşırıq seçin.
- Qəbul edəcəyiniz nəticələrlə 100-300 real nümunə toplayın.
- Hər hansı avadanlıq almazdan əvvəl host edilmiş API vasitəsilə iki və ya üç model ölçüsünü sınaqdan keçirin.
- Sorğunu bir dəfə yazın, sonra müqayisə zamanı nəticələrin ədalətli olması üçün onu dondurun.
- Nəticələri sadə rubrika və ən azı iki insan rəyçisi ilə qiymətləndirin.
Sınaqdan keçirdiyiniz ən böyük model bu dəstdə məqbul keyfiyyətə çata bilmirsə, dayandırın. Heç bir infrastruktur işi tapşırığı yerinə yetirə bilməyən modeli düzəldə bilməz.
Mərhələ 2: lisenziya və hüquqi yoxlamalar
Llama açıq şəkildə əlçatandır, lakin ciddi OSI mənasında açıq mənbə deyil. İstifadə etməyi planlaşdırdığınız dəqiq versiya üçün cari Llama lisenziyasını və məqbul istifadə siyasətini oxuyun. Təsdiqlənəcək məqamlara böyük platforma istifadəçi həddi, atribut tələbləri və müəyyən istifadələrdəki məhdudiyyətlər daxildir.
Həmçinin öz məlumatlarınızı yoxlayın. Müştəri e-poçtları və ya CRM qeydləri üzərində tənzimləmə aparırsınızsa, məxfilik siyasətiniz və müqavilələriniz bu emala icazə verməlidir. Cavabı nəzərdən keçirdiyiniz tarix və versiya ilə birlikdə yazın.
Mərhələ 3: hostinqi qəsdən seçin
Hostinq qərarları illərlə xərcləri və riskləri formalaşdırır. Seçimləri eyni meyarlarla müqayisə edin:
- Bulud platformasında idarə olunan API: başlamaq üçün ən sürətli, token başına ödəniş, məlumatlar həmin buludun şərtləri daxilində qalır.
- Xüsusi nəticə provayderi: tez-tez daha aşağı gecikmə və token başına qiymət, məlumatların saxlanması şərtlərini yoxlayın.
- Kirayəyə götürülmüş GPU-larda öz-özünə host edilmiş: ən çox nəzarət, vLLM kimi nəticə serverlərini işlədə bilən birinə ehtiyac var.
- Yerli avadanlıq: yalnız ciddi məlumat qaydaları ilə sabit yüksək həcmdə məntiqlidir.
Əksər marketinq iş yükləri birinci və ya ikinci seçimə uyğundur. Öz-özünə hostinq həcm yüksək və proqnozlaşdırıla bilən olduqda və ya müqavilələr məlumatların üçüncü tərəflərə göndərilməsini qadağan etdikdə məntiqlidir.
Mərhələ 4: işə salınmazdan əvvəl və sonra qiymətləndirmə
Pilot dəsti reqressiya testinizə çevrilir. Hər sorğu dəyişikliyi, model təkmilləşdirilməsi və ya tənzimləmə buraxılışdan əvvəl ona qarşı işləyir. İstehsalat səhv aşkar etdikdə yeni nümunələr əlavə edin ki, test real uğursuzluqlarla böyüsün.
Nəyi ölçmək lazımdır
Tapşırıq dəqiqliyini rubrikaya qarşı, insan düzəlişlərinə ehtiyacı olan nəticələrin dərəcəsini, 95-ci persentildə gecikməni və tamamlanmış tapşırıq başına xərci izləyin. Token başına xərc tapşırıq başına xərcdən daha az faydalıdır, çünki daha uzun sorğular və təkrar cəhdlər onun içində gizlənir.
Mərhələ 5: təhlükəsizlik və brend nəzarəti
Açıq çəkili modelin etibar edə biləcəyiniz heç bir satıcı filtri yoxdur, ona görə də özünüzünkünü əlavə edin. Meta təhlükəsiz olmayan giriş və çıxışları təsnif etmək üçün Llama Guard modellərini dərc edir; komandalar adətən əsas modelin qarşısına və arxasına birini yerləşdirirlər. Brend qatı da əlavə edin: qadağan olunmuş iddialar, rəqib adları, sektorunuz üçün tənzimlənən ifadələr.
Səhv dərəcələri sabitləşənə və sənədləşdirilənə qədər brend altında dərc olunan hər şey üçün insan təsdiqi addımını saxlayın.
Alien Road Llama-nı müştəri işində necə tətbiq edir
Tipik bir əməkdaşlıqda, kəşf açıq modelin məntiqli olduğu tapşırıqları müəyyən edir: minlərlə məhsul siyahısını etiketləmək və ya daxili zəng qeydlərini ümumiləşdirmək kimi yüksək həcmli, təkrarlanan və məlumatın yerləşməsinə həssas olan tapşırıqlar. Ən yüksək səviyyəli mühakimə tələb edən tapşırıqlar çox vaxt host edilmiş qapalı modeldə saxlanılır və müştəri bunun səbəbini görür.
Quraşdırma yuxarıdakı mərhələləri izləyir. Komanda qiymətləndirmə dəstini müştərinin öz rəyçiləri ilə qurur, model ölçülərini idarə olunan API vasitəsilə sınaqdan keçirir və yalnız bundan sonra hostinq təklif edir. Sorğular, rubrika və test nəticələri müştərinin repozitoriyasında saxlanılır ki, agentlik münasibəti bitərsə, onlar işləməyə davam etsinlər.
Ölçmə əvvəlcə həftəlik aparılır: reqressiya dəstində dəqiqlik, insan düzəliş dərəcəsi və tapşırıq başına xərc. Aylıq hesabat bu rəqəmləri əvvəlki əl ilə və ya satıcı əsaslı proseslə müqayisə edir və model və ya sorğu dəyişikliyindən sonra hər hansı sapmanı qeyd edir.
Mərhələ 6: istehsalata hazırlıq yoxlama siyahısı
İstehsalat adlandırmazdan əvvəl hər sətiri təsdiqləyin:
- Reqressiya dəsti razılaşdırılmış həddə dəqiq yerləşdirilmiş model və sorğuda keçir.
- Llama Guard və ya ekvivalent filtr giriş və çıxışlarda işləyir.
- Jurnallar şəxsi məlumatları maskalanmış şəkildə sorğuları və nəticələri ələ keçirir.
- Ehtiyat variant mövcuddur: xidmət uğursuz olduqda ikinci model və ya insan növbəsi.
- Xərc xəbərdarlıqları gündəlik və tapşırıq növü üzrə təyin olunur.
- Model yeniləmələri və lisenziya baxışları üçün bir sahib təyin olunur.
Bu həftə haradan başlamaq lazımdır
Komandanızın artıq əllə etdiyi bir təkrarlanan mətn tapşırığı seçin. 150 real nümunəni çıxarın, hər biri üçün məqbul cavabı yazın və onları idarə olunan API-də iki Llama ölçüsü vasitəsilə işlədin. Tapşırığın uyğun olub-olmadığını bir neçə gün ərzində biləcəksiniz və hər sonrakı mərhələnin asılı olduğu qiymətləndirmə dəstinin başlanğıcına sahib olacaqsınız.
Oxumağa davam edin: AI Marketinq Agentliyi · AI Marketinqi