Meta AI ve Llama modelleri ile ilgili en yaygın hatalar, onları tek bir ürün olarak ele almaktan kaynaklanır. Meta AI, WhatsApp, Instagram, Facebook ve Messenger içindeki tüketici asistanıdır; Llama ise işletmelerin indirdiği, barındırdığı ve uyarladığı açık ağırlıklı modeller ailesidir. İkisini karıştırmak veri, lisanslama, kalite ve maliyet hakkında yanlış varsayımlara yol açar. Diğer hataların çoğu değerlendirme ve incelemeyi atlamaktan kaynaklanır.
Meta, dizüstü bilgisayarda çalışan küçük modellerden ciddi GPU kapasitesi gerektiren büyük modellere kadar farklı boyutlarda birkaç nesil Llama modeli yayınladı. Ağırlıklar Meta’nın kendi topluluk lisansı altında mevcut olduğundan, şirketler Llama’yı kendi sunucularında veya AWS, Azure, Google Cloud ve özel barındırıcılar gibi bulut sağlayıcıları aracılığıyla çalıştırabilirler. Meta AI ise bunun aksine, bu modeller üzerine inşa edilmiş Meta’nın kendi asistanıdır.
Hata 1: Meta AI ve Llama’yı karıştırmak neden bir sorundur?
Bir ekip WhatsApp’ta Meta AI’yi test edebilir, sonuçları beğenebilir ve kendi barındırdığı bir Llama modelinin de aynı şekilde davranacağını varsayabilir. Öyle olmayacaktır. Meta AI, Meta’nın sistem istemleri, araçları, güvenlik katmanları ve web araması ile çalışır. Ham bir Llama modelinde siz ekleyene kadar bunların hiçbiri yoktur.
Tersi de olur. Birisi Llama’yı özel bir sunucuda kullanmanın verileri Meta’ya gönderdiğinden endişelenir. Ağırlıkları kendiniz veya bir bulut sağlayıcısı aracılığıyla barındırıyorsanız, istemler Meta’nın tüketici hizmetine değil, o altyapıya gider. Gizlilik hakkında konuşmadan önce mimariyi netleştirin.
Hata 2: Llama lisansını gerçekten okudunuz mu?
Llama modelleri genellikle açık kaynak olarak adlandırılır, ancak lisans Meta’nın kendisinindir ve koşullarla birlikte gelir. Kabul edilebilir kullanım politikasını ve bazı sürümler için çok büyük şirketlere yönelik ek koşulları ve atıf gerekliliklerini içerir. Lisans koşulları sürümler ve bölgeler arasında da farklılık göstermiştir.
Llama üzerine inşa etmeden önce, kullanmayı planladığınız tam model sürümü için lisansı birine okutun ve kullanım durumunuzla karşılaştırın. Bu, daha sonra bir müşterinin hukuk ekibinden gelebilecek garip sorulardan kaçınan kısa bir görevdir. Lisans metninin bir kopyasını proje dosyalarıyla birlikte saklayın, çünkü gelecekteki bir sürümün koşulları dağıttığınızdan farklı olabilir ve her müşteri iş akışının hangi sürümde çalıştığını not edin.
Hata 3: Daha büyük bir model her zaman daha iyi bir seçim midir?
Daha büyük otomatik olarak daha iyi demek değildir. Büyük bir model daha iyi metin yazabilir ancak barındırması çok daha maliyetli olabilir ve yavaş yanıt verebilir. Küçük bir model, yorumları sınıflandırabilir veya ürün özelliklerini maliyetin bir kısmına mükemmel bir şekilde çıkarabilir.
Boyutu göreve göre eşleştirin:
- Sınıflandırma, etiketleme, kısa çıkarma: küçük modeller, genellikle ince ayarlı.
- Taslak oluşturma, özetleme, yeniden yazma: iyi istemlere sahip orta boy modeller.
- Karmaşık muhakeme, uzun belgeler, çok dilli nüans: daha büyük modeller veya kalite kontrolden daha önemliyse ticari bir API.
Taahhütte bulunmadan önce aynı test setini iki veya üç boyutta çalıştırın.
Hata 4: Bir modelin yeterince iyi olduğunu nasıl anlarsınız?
Birçok ekip bir modeli birkaç istemi deneyerek ve çıktıyı okuyarak yargılar. Bu bir değerlendirme değil, bir demodur. Gerçek işten küçük bir test seti oluşturun: 50 ürün açıklaması, 100 müşteri yorumu, 20 özet. İyi bir cevabın neye benzediğini tanımlayın ve her modeli buna göre puanlayın.
Neyi ölçmeli
- İnsan tarafından etiketlenmiş bir örneğe karşı doğruluk.
- Tutarlılık: aynı girdi, çalıştırmalar arasında benzer çıktı veriyor mu?
- Anadil konuşmacıları tarafından kontrol edilen her pazardaki dil kalitesi. Llama’nın gücü diller arasında değişir, bu yüzden Türkçe veya Azerbaycan Türkçesi çıktısının İngilizce ile aynı olduğunu varsaymayın.
- Barındırmanızdaki bin istek başına hız ve maliyet.
Zayıf istem oluşturma ve sistem isteminin olmaması
Kendi barındırdığınız Llama modelleri net talimatlara ihtiyaç duyar. Rolü, tonu, formatı ve sınırları tanımlayan bir sistem istemi olmadan çıktılar sapar. İyi çıktı örnekleri verin, formatı belirtin (örneğin, sabit alanlara sahip JSON) ve modele bilmediğinde ne yapacağını söyleyin. Model sürümü için resmi sohbet şablonunu kullanın; istemleri yanlış biçimlendirmek, zayıf sonuçların sık görülen ve sessiz bir nedenidir.
Hata 5: Meta’nın yapay zeka reklam özellikleri otopilotta mı çalışmalı?
Meta ayrıca reklam araçlarına, metin varyasyonları ve arka plan resimleri oluşturan Advantage+ yaratıcı özellikleri ve mesajlaşma için iş yapay zekası gibi yapay zeka özellikleri ekler. Reklamverenler bazen bunları çıktıyı kontrol etmeden bir hesap genelinde açarlar. Oluşturulan metin marka iddialarından sapabilir ve oluşturulan arka planlar bir ürünü yanlış tanıtabilir.
Özellikleri kampanya bazında açın, Meta’nın Reklam Yöneticisi’nde gösterdiği varyasyonları inceleyin ve hangi varlıkların yapay zeka tarafından oluşturulduğunun kaydını tutun. Performansı sadece kampanya düzeyinde değil, yaratıcı bazında izleyin.
Yayınlamadan önce insan incelemesi yok
Model ne olursa olsun, yayınlanan pazarlama içeriği gerçekleri, iddiaları, tonu ve yasal noktaları kontrol etmek için bir kişiye ihtiyaç duyar. Açık ağırlıklı modeller size kontrol sağlar, ancak aynı zamanda sizi her güvenlik katmanından sorumlu tutar. Meta, içerik filtreleme için Llama Guard gibi araçlar sağlar; bunları kullanın ve yine de halka açık her şey için bir insanı döngüde tutun.
Alien Road, Meta AI ve Llama modellerini nasıl uyguluyor
Tipik bir etkileşimde, keşif kullanım durumlarını ayırır. Reklam yaratıcı özellikleri ve iş mesajlaşması Meta’nın platformları içinde kalır; bir müşterinin müşteri geri bildirimlerini sınıflandırmak gibi özel veri görevleri, kendi barındırdığınız bir Llama modeline uygun olabilir; zorlu yazma görevleri ticari bir API’ye gidebilir.
Llama projeleri için kurulum, seçilen sürüm için bir lisans kontrolü, müşterinin gerçek verilerinden oluşturulmuş bir test seti, iki veya üç model boyutunun karşılaştırması, sabit bir sistem istemi ve sohbet şablonu ve içerik filtrelemeyi içerir. Meta reklam özellikleri için bunları kampanya bazında etkinleştiriyoruz ve yapay zeka tarafından oluşturulan varlıkları günlüğe kaydediyoruz.
Ölçüm, etiketlenmiş örneklere karşı doğruluğu, inceleme düzenleme oranlarını ve bin istek başına maliyeti izler ve aylık olarak raporlanır. Bir modelin kalitesi yeni verilerde düştüğünde, istemleri körü körüne değiştirmek yerine test setini güncelliyoruz ve karşılaştırmayı yeniden çalıştırıyoruz.
Bu hafta nereden başlamalı
Ekibinizdeki her yapay zeka kullanım durumu için bir cümle yazın ve yanına Meta AI, barındırdığınız bir Llama modeli veya başka bir şey kullanıp kullanmadığını not edin. Herhangi bir satırda “emin değilim” yazıyorsa, bu sizin ilk görevinizdir. Ardından, en sık kullanılan kullanım durumu için 50 öğelik bir test seti oluşturun, çünkü onsuz sonraki her karar tahmindir.
Okumaya devam edin: Yapay Zeka Pazarlama Ajansı · Yapay Zeka Pazarlaması