Multimodal AI tətbiqi yoxlama siyahısı, mətn, şəkil, səs və ya videonu oxuya bilən modeli kiçik bir sınaqdan etibarlı bir biznes prosesinə çevirən qərarlar ardıcıllığıdır. O, istifadə halını, daxil olan məlumatları, qiymətləndirməni, xərc limitlərini, məxfiliyi və sahibliyi əhatə edir. Qiymətləndirmə və sahiblik addımlarını ötürən komandalar adətən nümayişdə təsirli görünən, lakin heç vaxt işə düşməyən bir pilot layihə ilə nəticələnir.
OpenAI-ın GPT-4o ailəsi, Google Gemini və Anthropic Claude kimi multimodal modellər bir sorğuda birdən çox giriş növünü qəbul edir. İstifadəçi məhsul şəkli və sual, skan edilmiş faktura və ya idarəetmə panelinin skrinşotunu göndərə bilər. Bu çeviklik həm cəlbedicidir, həm də layihələrin hədəfdən yayınmasının səbəbidir: demək olar ki, hər şey mümkün görünür, ona görə də heç nənin əhatə dairəsi müəyyən edilmir.
Pilot layihə üçün hansı multimodal AI istifadə halı dəyərlidir?
Yaxşı bir ilk istifadə halının üç xüsusiyyəti var. Giriş məlumatı artıq qarışıq formatda mövcuddur, bir şəxs hazırda onu əllə oxuyur və səhv cavabı aşkar etmək ucuz başa gəlir. Məhsul şəkillərini oxuyub alt mətn hazırlamaq buna uyğundur. Zədələnmiş malların şəkillərinə əsasən geri ödənişləri təsdiqləmək isə, ən azı ilk layihə kimi, uyğun deyil.
İstifadə halını giriş, çıxış və rəyçi ilə bir cümlə kimi yazın. Məsələn: “Model hər yeni məhsul şəklini və onun spesifikasiya vərəqini oxuyur, 120 sözlük təsvir hazırlayır və merçendayzer onu CMS-də təsdiqləyir.” Əgər hər üç boşluğu doldura bilmirsinizsə, istifadə halı hazır deyil.
- Giriş: hansı fayl növləri, hansı sistemdən, həftədə hansı həcmdə
- Çıxış: dəqiq format, uzunluq və təyinat sahəsi
- Rəyçi: pilot zamanı nəticələri yoxlayan təyin olunmuş rol
- Ehtiyat variant: model imtina etdikdə və ya heç nə qaytarmadıqda nə baş verir
Şəkilləri, səsi və sənədləri necə hazırlamalısınız?
Pilot uğursuzluqlarının çoxu modelə deyil, giriş məlumatlarına əsaslanır. Mağaza işığında çəkilmiş telefon şəkilləri, əslində skan edilmiş şəkillər olan PDF-lər və bir-birinin üstündən danışan iki nəfərin səs yazıları çıxışı pisləşdirir. Bir dənə də olsun sorğu yazmazdan əvvəl 50-200 real giriş nümunəsi toplayın və onların içərisinə ən pis olanları da daxil edin.
Provayderin fayl ölçüsü, şəkil keyfiyyəti və səs uzunluğu ilə bağlı sənədləşdirilmiş limitlərini yoxlayın, çünki onlar dəyişə bilər. Böyük şəkillər çox vaxt API tərəfindən onsuz da kiçildilir, ona görə də 20 MB-lıq orijinalı göndərmək cavabı yaxşılaşdırmadan yükləmə vaxtını israf edir. Ölçünü öz tərəfinizdə dəyişin və orijinalı audit üçün saxlayın.
İstinad dəstini etiketləyin
Təxminən 50 giriş seçin və bacarıqlı bir işçinin verəcəyi cavabı yazın. Bu istinad dəsti sizin testinizə çevrilir. O olmadan, hər bir sorğu dəyişikliyi hissə əsasən qiymətləndirilir və hiss onuncu iterasiyadan sonra etibarsız olur.
Hansı model və arxitektura işə uyğundur?
İki geniş model var. Birincisində, bir multimodal model bütün girişi idarə edir. İkincisində, əvvəlcə mütəxəssis addımı işə düşür, məsələn, sənəd üzərində OCR və ya zəng üzərində nitqdən-mətnə çevirmə, və mətn modeli nəticə üzərində işləyir. İkinci model çox vaxt daha ucuzdur və sazlanması daha asandır, çünki aralıq mətni yoxlaya bilərsiniz.
Eyni istinad dəstini iki və ya üç namizəd modeldən keçirin. Etiketləriniz üzrə dəqiqliyi, cavab müddətini və vahid üzrə xərci müqayisə edin. Sizin məlumatlarınızda 90 faiz hallarda düzgün işləyən daha kiçik və sürətli model, insan yoxlaması qalan hissəni onsuz da tutursa, daha böyük modeli üstələyə bilər. Bu rəqəmləri ölçmək sizə aiddir; onları satıcı meyarlarından götürməyin.
Pilotu necə dürüst qiymətləndirmək olar?
Hər bir çıxışı sadə rubrika ilə istinad cavabına qarşı qiymətləndirin: düzgün, kiçik düzəliş lazımdır, səhv. Hər model və hər sorğu versiyası üçün kateqoriyaların payını izləyin. Ən pis on çıxışı qeyd edin, çünki uğursuzluqlardakı nümunələr sizə orta göstəricilərdən daha çox məlumat verir.
- Etiketlənmiş dəst üzrə dəqiqlik, giriş keyfiyyətinə görə bölünmüş
- Rəyçinin hər bir elementə sərf etdiyi vaxtın əl ilə proseslə müqayisəsi
- İmtina və boş cavab dərəcəsi
- Emal edilmiş element üzrə xərc, təkrar cəhdlər daxil olmaqla
- Şəxsi və ya məxfi məlumatları ifşa edən hər hansı çıxış
Başlamazdan əvvəl keçid həddini təyin edin. “Yaxşı görünür” ilə bitən pilot layihə həftələrlə mübahisə mövzusu olacaq. “78 faiz düzgün, hədəf 85 idi” ilə bitən pilot isə aydın növbəti addımı müəyyən edir.
Pilot və istehsal arasında nə dəyişir?
İstehsal darıxdırıcı hissələri əlavə edir. Sizə dərəcə limitləri üçün gecikmə ilə təkrar cəhdlər, pik yüklənmələrin vaxtının keçməməsi üçün növbə, audit üçün giriş və çıxışların qeydiyyatı və xəta dərəcələri artdıqda xəbərdarlıqlar lazımdır. Həmçinin model yeniləmələri üçün plana ehtiyacınız var: provayderlər modelləri təqaüdə çıxarır və əvəz edir, bu zaman çıxış tərzi dəyişə bilər.
Məxfilik baxışı da buraya aiddir. Şəkillərdə üzlər, avtomobil nömrələri və ya qablaşdırmada müştəri adları ola bilər. Səs yazıları GDPR və ya Türkiyənin KVKK qanunlarına əsasən şəxsi məlumat sayıla bilən səsləri ehtiva edir. Provayderin məlumat saxlama parametrlərini, girişlərin təlim üçün istifadə edilib-edilmədiyini və emalın harada baş verdiyini təsdiqləyin.
Sahib təyin edin
Kimsə sorğuya, istinad dəstinə və aylıq baxışa cavabdeh olmalıdır. Heç kim cavabdeh olmadıqda, girişlər dəyişdikcə və heç kim testi yenidən işə salmadıqda keyfiyyət sakitcə azalır.
Alien Road multimodal AI-ni necə tətbiq edir
Tipik bir əməkdaşlıqda biz işçilərin şəkilləri, PDF-ləri və ya səs yazılarını əllə oxuduğu hər yeri siyahıya almaq üçün kəşfiyyat zəngi ilə başlayırıq. Biz aydın həcmi və aşağı riski olan birini seçirik, çox vaxt elektron ticarət kataloqu üçün məhsul şəkilləri və ya həftəlik hesabatları qidalandıran reklam platformalarından skrinşotlar.
Quraşdırma yuxarıdakı yoxlama siyahısını izləyir: seçilmiş giriş dəsti, müştəri ilə razılaşdırılmış etiketlənmiş istinad dəsti və iki-üç modelin yan-yana testləri. Biz sorğunu, seçilmiş modeli və onun limitlərini müştərinin saxladığı qısa kitabçada sənədləşdiririk.
Ölçmə pilot zamanı həftəlik aparılır. Biz düzgün, kiçik düzəliş və səhv paylarını, rəyçinin hər element üçün dəqiqələrini və vahid üzrə xərci bildiririk və hər hansı məxfilik problemini yarandığı anda qeyd edirik. Keçid həddinə çatdıqda, biz iş axınını müştərinin CMS və ya hesabat yığınına keçiririk və istinad dəstinin aylıq yenidən işə salınmasını planlaşdırırıq.
Bu həftə haradan başlamaq lazımdır
Birinin şəkilləri və ya sənədləri əllə oxuduğu bir proses seçin. 50 real nümunə götürün, hər biri üçün düzgün cavabı yazın və onları sadə sorğu ilə bir multimodal modeldən keçirin. Həmin tək bir gün sizə pilotun maliyyələşdirməyə dəyər olub-olmadığını deyir və bu, hər iki halda sizə lazım olacaq test dəstini verir.
Oxumağa davam edin: Süni intellekt optimallaşdırması · Süni intellekt optimallaşdırması