DeepSeek ve diğer açık ağırlıklı modellerle ilgili en yaygın hatalar; barındırılan uygulamayı indirilebilir modelle karıştırmak, verilerin nerede işlendiğini göz ardı etmek, lisans kontrollerini atlamak, modelleri kendi görevleriniz yerine kıyaslama testlerine (benchmark) göre yargılamak ve onları çalıştırmanın maliyetini hafife almaktır. Açık ağırlıklar gerçek kontrol sağlar, ancak yalnızca bunu planlayan ekipler için.
Açık ağırlıklı modeller, eğitilmiş ağırlıkları yayınlanan ve herkesin indirip çalıştırabileceği AI modelleridir. Çinli AI şirketi DeepSeek, 2025’in başlarında izin verici şartlarla yayınlanan R1 akıl yürütme modeli ve V3 modeli ile geniş ilgi topladı. Meta’nın Llama’sı, Mistral’in modelleri, Alibaba’nın Qwen’i, Google’ın Gemma’sı ve diğerleri, her biri kendi lisansıyla aynı kategoride yer alır.
Hata 1: uygulamayı ve modeli aynı şey olarak görmek
DeepSeek, şirket tarafından barındırılan bir tüketici sohbet uygulaması ve API sunar ve ayrıca model ağırlıklarını yayınlar. Bunlar, farklı riskleri olan farklı ürünlerdir. Barındırılan uygulamayı kullanmak, verilerinizi gizlilik politikası kapsamında sağlayıcının sunucularına gönderir. Ağırlıkları kendi sunucunuzda veya seçtiğiniz bir bulut barındırıcısında çalıştırmak, verileri koyduğunuz yerde tutar.
Birkaç hükümet ve şirket, veri endişeleri nedeniyle barındırılan DeepSeek uygulamasının kullanımını kısıtladı. Bu, açık ağırlıkları kendi altyapınızda çalıştırmak hakkında hiçbir şey söylemez. Bir politika tartışması döngüye girmeden önce neyi kastettiğinize karar verin.
Hata 2: verileriniz aslında nerede işleniyor?
Açık ağırlıklarla bile veriler, modelin çalıştığı yere gider. Birçok ekip, Together AI, Fireworks, Groq gibi üçüncü taraf çıkarım sağlayıcılarını veya popüler açık modelleri barındıran AWS Bedrock ve Azure gibi bulut platformlarını kullanır. Her birinin kendi veri şartları ve sunucu konumları vardır.
AB veya Türkiye’deki müşteriler için, müşteri verilerini göndermeden önce işleme konumunu ve veri işleme sözleşmesini kontrol edin. GDPR ve KVKK kapsamında, modelin açık olması, veri sorumlusu olarak görevlerinizi ortadan kaldırmaz.
Hata 3: lisansı atlamak
“Açık” her zaman her kullanım için ücretsiz demek değildir. Lisanslar büyük ölçüde değişir.
- Apache 2.0 ve MIT: izin verici, atıfta bulunularak ticari kullanıma izin verilir
- Llama topluluk lisansı: çok büyük hizmetler için sınırlamalar ve adlandırma kuralları dahil olmak üzere şartlarla ticari kullanıma izin verilir
- Gemma şartları: Google’ın kullanım politikası kapsamında ticari kullanıma izin verilir
- Bazı araştırma sürümleri: yalnızca ticari olmayan
Kullandığınız tam model ve sürüm için lisansı okuyun ve tarihle birlikte bir kopyasını kaydedin. Lisanslar bazen sürümler arasında değişir.
Hata 4: kıyaslama testlerine kendi görevlerinizden daha fazla güvenmek
Halka açık kıyaslama testleri matematik, kodlama ve genel bilgiyi ölçer. Sizin görevleriniz Türkçe ürün açıklamaları, karakter sınırları içindeki reklam metinleri veya müşteri yorumlarının sınıflandırılmasıdır. Bir liderlik tablosuna öncülük eden model, katı pazarlama metinleri yazabilir veya yerel deyimleri kaçırabilir.
Gerçek işten küçük bir değerlendirme seti oluşturun: onaylanmış çıktılara sahip 50 ila 200 girdi. Her aday modeli üzerinde çalıştırın ve sonuçları otomatik kontroller ve insan incelemesinin bir karışımıyla puanlayın. Bu bir veya iki gün sürer ve aylarca yanlış modeli kullanmanızı engeller.
Pazarlama görevleri için ne test edilmeli
- Yayınladığınız her dilde dil kalitesi
- Uzunluk sınırları ve gerekli alanlar gibi biçim kurallarına uyum
- Olgusal kısıtlama: özellikler veya istatistikler uyduruyor mu?
- Marka yönergeleriyle ton uyumu
- Bin çıktı başına hız ve maliyet
Hata 5: yerleşik içerik davranışını göz ardı etmek
Her model, eğitim sırasında yapılan seçimleri yansıtır. Farklı ülkelerden ve şirketlerden gelen modeller hassas siyasi, tarihi ve sosyal konuları farklı şekilde ele alır ve bazıları belirli konuları reddeder veya saptırır. Örneğin, DeepSeek’in barındırılan modellerinin Çin’de hassas olan konulardan kaçındığı yaygın olarak bildirilmiştir.
Çoğu pazarlama metni için bunun bir önemi yoktur. PR, haber yorumları veya kamu işlerine değinen içerikler için modeli ele aldığınız konularda test edin ve insan incelemesini yerinde tutun.
Hangi operasyonel hatalar maliyetleri artırır?
Kalan iki hata, bir model seçildikten sonra, her gün çalışırken ve faturalar geldiğinde ortaya çıkar.
Hata 6: ekipler neden işletme maliyetlerini hafife alıyor?
Ağırlıkları indirmek ücretsizdir. Onları çalıştırmak değildir. Büyük modeller güçlü GPU’lara ihtiyaç duyar ve onlara güvenilir bir şekilde hizmet vermek, kurulum, ölçeklendirme, izleme ve güncellemeler için mühendislik süresi gerektirir. Tam DeepSeek V3 ve R1 modelleri çok büyüktür ve kendi başınıza barındırmanız pahalıdır; daha küçük damıtılmış sürümler çok daha az donanımda çalışır.
Toplam maliyeti dürüstçe karşılaştırın: GPU kiralama veya satın alma, mühendislik saatleri ve kesinti riski, barındırılan sağlayıcıların API fiyatlarına karşı. Orta hacimler için yönetilen bir çıkarım sağlayıcısı genellikle kendi kendine barındırmaktan daha ucuzdur. Kendi kendine barındırma, yüksek, sabit hacim veya katı veri konumu ihtiyaçlarıyla karşılığını verir.
Hata 7: basit görevler için akıl yürütme modelleri
DeepSeek R1 gibi akıl yürütme modelleri, cevap vermeden önce uzun bir iç düşünce üretir. Bu, karmaşık analiz ve matematikte yardımcı olur ancak basit görevlere zaman ve token ekler. 500 meta açıklaması yazmak için bir akıl yürütme modeli kullanmak, kalitede çok az kazançla yavaş ve maliyetlidir.
Birçok barındırılan sağlayıcı, akıl yürütmeyi açıp kapatmanıza izin verir veya her iki sürümü yan yana sunar, bu nedenle değişiklik genellikle tek bir ayardır. Modeli işe göre eşleştirin: yüksek hacimli yazma ve sınıflandırma için daha küçük talimat modelleri, analiz ve planlama için akıl yürütme modelleri.
Alien Road bu hatalardan nasıl kaçınır
Tipik bir etkileşimde keşif süreci; görevleri, dilleri, veri hassasiyetini ve ilgili hacimleri kapsar. Müşteri verilerinin belirli bir bölgeden çıkıp çıkamayacağını ve hangi lisansların müşterinin hukuk ekibi için kabul edilebilir olduğunu belgeliyoruz.
Kurulum, göreve özel bir değerlendirme seti ve bin çıktı başına maliyet dahil olmak üzere açık ağırlıklı ve barındırılan modellerin yan yana testleri anlamına gelir. Açık ağırlıkların kazandığı yerlerde, hacim ve veri kurallarına göre yönetilen bir çıkarım sağlayıcısı ile kendi kendine barındırma arasında seçim yapıyoruz. Ölçüm, örneklenmiş insan incelemesiyle devam eder ve aylık raporlama, kalite puanlarını, maliyeti ve model sürümlerindeki veya lisanslardaki herhangi bir değişikliği kapsar.
Bu hafta nereden başlamalı
Ekibinizin bir AI modeli kullandığı her yeri yazın ve bunun barındırılan bir uygulama, barındırılan bir API veya kendi başınıza çalıştırdığınız bir model olup olmadığını işaretleyin. Her birinin verileri nerede işlediğini not edin.
Ardından yüksek hacimli bir görev seçin ve 50 örnekli bir test seti oluşturun. Üzerinde bir açık ağırlıklı model ve mevcut modelinizi çalıştırın. Karşılaştırma size herhangi bir liderlik tablosundan daha fazlasını söyleyecektir.
Okumaya devam edin: Yapay Zekâ Optimizasyonu · Yapay Zekâ Optimizasyonu