Kiçik dil modelləri, adətən bir milyarddan on milyarda qədər nisbətən az parametrlərə malik olan, sürətli və ucuz işləmək üçün qurulmuş, bəzən noutbuk və ya telefonda işləyə bilən AI modelləridir. Marketinq əməliyyatlarında onlar məzmunun etiketlənməsi, sahələrin çıxarılması, sorğuların yönləndirilməsi və məlumatların təmizlənməsi kimi dar, təkrarlanan işlərdə ən çox vaxta qənaət edirlər, burada böyük bir sərhəd modeli lazım olduğundan daha yavaş və bahalı olardı.
Kiçik dil modeli nə sayılır?
Rəsmi bir sərhəd yoxdur, lakin termin adətən Microsoft-un Phi ailəsi, Google-un Gemma, Meta-nın daha kiçik Llama variantları, Mistral-ın yığcam modelləri, Qwen-in daha kiçik ölçüləri və Apple-ın cihazdaxili modelləri kimi modelləri əhatə edir. Bir çoxu açıq çəkilidir, ona görə də onları lisenziya şərtləri daxilində özünüz yükləyib işlədə bilərsiniz.
Onların güclü tərəfləri sürət, aşağı qiymət və məxfilikdir. Kiçik bir modeli öz serverinizdə və ya maşınınızda işlətmək o deməkdir ki, məlumat heç vaxt sizin nəzarətinizdən çıxmır. Onların zəifliyi genişlikdir: onlar daha az bilirlər, uzun zəncirlər üzərində daha az düşünürlər və açıq yaradıcı tapşırıqlarda ən böyük modellərdən daha çox səhv edirlər.
Hiylə onlara uyğun işlər verməkdir. Aydın girişlər, aydın çıxışlar və yoxlanıla bilən nəticələri olan bir iş axını onların güclü tərəflərini ortaya çıxarır.
Hansı marketinq işləri kiçik modellərə uyğundur?
Yaxşı namizədlər üç xüsusiyyəti bölüşür: yüksək həcm, sadə qərarlar və avtomatik yoxlaya biləcəyiniz nəticələr. Nümunələr:
- Bloq yazılarını və ya məhsulları sabit kateqoriyalar siyahısına təsnif etmək.
- Daxil olan forma mesajlarından şirkət adını, vəzifə adını və niyyətini çıxarmaq.
- Rəylərin və ya sosial şərhlərin sentiment etiketlənməsi.
- Dili aşkar etmək və biletləri düzgün komandaya yönləndirmək.
- Qarışıq UTM parametrlərini və ya kampaniya adlarını normallaşdırmaq.
- Mövcud məhsul atributlarından qısa alt mətn yazmaq.
Yaxşı uyğun gəlməyən tapşırıqlara uzun strategiya sənədləri, incə brend mətni və güncəl dünya bilikləri tələb edən hər şey daxildir.
İş axını 1: məzmun kitabxanasının etiketlənməsi
Böyük saytların çox vaxt minlərlə etiketi çatışmayan və ya uyğunsuz olan yazıları olur. Kiçik bir model sabit siyahıdan etiketlər təklif edə bilər.
- Hər yazının başlıqlarını və ilk 300 sözünü CSV-yə ixrac edin.
- İcazə verilən etiketləri sadalayan və JSON olaraq qaytarılan üçə qədər etiket istəyən bir sorğu yazın.
- 100 yazılıq bir nümunəni işə salın və bir nəfərə yoxlatdırın.
- Səhvlərin təkrarlandığı yerlərdə sorğunu sıxın, məsələn, hər etiket üçün bir sətirlik tərif əlavə edərək.
- Tam dəsti işə salın, sonra etiketləri redaktorun toplu şəkildə təsdiqləməsi üçün təklif kimi idxal edin.
Çıxış məlum bir siyahı ilə məhdudlaşdırıldığı üçün, etibarsız cavabları sadə bir skriptlə tutmaq asandır.
İş axını 2: potensial müştəri forması triajı
Əlaqə formalarındakı sərbəst mətn sahələri faydalı siqnalları gizlədir. Kiçik bir model hər mesajı oxuya və strukturlaşdırılmış sahələri qaytara bilər: sorğu növü, qeyd olunan büdcə (bəli və ya xeyr), təcililik və dil.
Formanı Make, n8n və ya Zapier kimi avtomatlaşdırma alətinə qoşun, mesajı modelə göndərin və nəticələri CRM-ə xüsusi xüsusiyyətlər kimi yazın. Satış komandası hər mesajı oxumaq əvəzinə sorğu növünə görə filtr edir. Orijinal mesajı əlavə edilmiş saxlayın və modelin yayınmadığını yoxlamaq üçün həftəlik nümunəni nəzərdən keçirin.
Modelin harada işlədiləcəyini seçmək
- Yerli: Ollama və ya LM Studio kimi alətlər iş stansiyasında açıq modelləri işlədir; sınaq və şəxsi məlumatlar üçün yaxşıdır.
- Öz-özünə yerləşdirilən server: bulud GPU-da vLLM və ya oxşar xidmət proqramı; sabit həcm üçün yaxşıdır.
- Yerləşdirilmiş API: bir neçə provayder kiçik modellərə tokenlə ucuz xidmət göstərir; başlamaq üçün ən asanı.
İş axını 3: hesabatdan əvvəl məlumatların təmizlənməsi
Reklam hesablarındakı kampaniya adları çox vaxt uyğunsuz olur: “Summer_Sale_TR”, “summer sale tr v2”, “SS-TR”. Tablo qurmazdan əvvəl, kiçik bir model hər xam adı təyin etdiyiniz standart adlandırma sxeminə uyğunlaşdıra bilər, platformanı, bazarı, kampaniya mövzusunu və huninin mərhələsini qaytara bilər.
Xəritəçəkmə cədvəlini saxlayın ki, eyni xam ad həmişə eyni şəkildə xəritələnsin və yalnız yeni adları modelə göndərin. Bu, xərcləri sıfıra yaxın saxlayır və nəticələri ardıcıl edir.
Keyfiyyəti necə məqbul səviyyədə saxlayırsınız?
Kiçik modellər daha çox səhv edir, ona görə də hər iş axını bir yoxlama tələb edir. Faydalı nəzarətlər:
- Çıxışı sabit sahələr və icazə verilən dəyərlərlə JSON-a məhdudlaşdırın.
- Hər cavabı bir skriptlə təsdiqləyin və uğursuzluqları yenidən cəhd edin və ya işarələyin.
- 50-dən 200-ə qədər nümunədən ibarət etiketli bir test dəsti saxlayın və modeli və ya sorğunu dəyişdirdikdə onu yenidən işə salın.
- Aşağı etibarlı və ya etibarsız halları daha böyük bir modelə və ya bir şəxsə göndərin.
Bu son nöqtə bir kaskadı təsvir edir: kiçik model asan çoxluğu idarə edir və yalnız çətin hallar daha böyük, daha bahalı bir modelə gedir. Bu, xərcləri nəzarət altında saxlamaq üçün ümumi bir nümunədir.
Alien Road kiçik dil modellərini necə tətbiq edir
Tipik bir əlaqədə, kəşfiyyat işçilərin saatlarını yeyən təkrarlanan, qayda bənzər işləri axtarır: etiketləmə, forma triajı, adlandırmanın təmizlənməsi və s. Biz aylıq həcmi və səhvlərin necə tutulacağını qiymətləndiririk, çünki yoxlaması olmayan bir tapşırıq avtomatlaşdırmaya hazır deyil.
Quraşdırma adətən sürət üçün yerləşdirilmiş kiçik bir model ilə başlayır, məlumat həssaslığı və ya həcmi buna haqq qazandırarsa, yerli və ya öz-özünə yerləşdirilən bir modelə keçir. Sorğular strukturlaşdırılmış çıxış qaytarır və təsdiqləmə skripti model ilə yazdığı hər hansı sistem arasında oturur.
Ölçmə, işə salınmazdan əvvəl qiymətləndirilən və aylıq yenidən qiymətləndirilən sabit bir test dəstindən, üstəgəl bir şəxsə və ya daha böyük bir modelə keçən maddələrin sayının jurnalından istifadə edir. Müştəriyə hesabat tapşırıq üzərində qənaət edilən saatları, spot yoxlamalardan əldə edilən səhv nisbətlərini və işləmə xərclərini göstərir, beləliklə hər bir iş axınını saxlamaq və ya atmaq üçün arqument aydındır.
Kiçik modellər böyüklərlə müqayisədə nə qədər başa gəlir?
Qiymətlər etibarlı şəkildə sitat gətirmək üçün çox tez dəyişir, lakin nümunə sabitdir: token başına, kiçik yerləşdirilmiş modellər adətən eyni provayderlərin flaqman modellərinin bir hissəsinə başa gəlir. Öz-özünə yerləşdirmə xərcləri tokenlərdən avadanlığa keçirir, bu da həcm sabit və yüksək olduqda özünü doğruldur.
Ayda on minlərlə qısa maddə üzərində işləyən bir təsnifat işi üçün, kiçik və böyük model arasındakı fərq iş axınının avtomatlaşdırılmasına dəyib-dəymədiyini müəyyən edə bilər. Seçim etməzdən əvvəl real həcmləriniz və cari qiymət səhifələrinizlə rəqəmləri hesablayın.
Sürət digər qənaətdir. Kiçik modellər tez cavab verir, bu da bir şəxsin və ya sistemin nəticəni gözlədiyi canlı forma triajı kimi iş axınlarında vacibdir.
Bu həftə haradan başlamaq lazımdır
Marketinq əməliyyatlarınızda bir təkrarlanan təsnifat tapşırığı seçin. 100 real nümunə toplayın və onları əllə etiketləyin; bu sizin test dəstiniz olur.
Ollama kimi yerli bir işlədici quraşdırın, eyni sorğu ilə nümunələr üzərində iki kiçik açıq modeli sınayın və düzgün cavabları sayın. Əgər biri kiçik bir köməkçidən qəbul edəcəyiniz bir səviyyəyə çatarsa, onu insan nəzarəti ilə kiçik bir pilot layihəyə qoşun və rəyçilərin cavablarını nə qədər tez-tez dəyişdirdiyini izləyin.
Oxumağa davam edin: Süni intellekt optimallaşdırması · Süni intellekt optimallaşdırması