DeepSeek ve diğer açık ağırlıklı modeller, B2B pazarlama ekiplerine kendi altyapılarında veya seçtikleri bir sağlayıcı aracılığıyla çalıştırabilecekleri bir dil modeli sunar. Pratik fayda kontroldür: maliyetler üzerinde, müşteri verilerinin nereye gittiği üzerinde ve modelin nasıl ayarlandığı üzerinde kontrol. Bunun karşılığında, bir satıcı değil, ekip barındırma, güvenlik ayarları ve kalite kontrollerinden sorumlu hale gelir.
Bu oyun kitabı, bu modellerin B2B iş akışında nereye oturduğunu, bir dağıtım yolunun nasıl seçileceğini ve gerçek hesap verilerine dokunmadan önce hangi güvenlik bariyerlerinin kurulması gerektiğini kapsar.
Açık ağırlıklı model nedir ve DeepSeek nasıl farklılaşır?
Açık ağırlıklı model, eğitilmiş parametreleri başkalarının indirip çalıştırabilmesi için yayınlanan bir modeldir. Bu, her zaman katı anlamda açık kaynak ile aynı değildir: lisanslar değişir ve bazıları ticari kullanımı kısıtlar veya atıf gerektirir. Meta’dan Llama, Mistral’in modelleri, Alibaba’dan Qwen ve Google’ın Gemma ailesi, DeepSeek ile birlikte yaygın örneklerdir.
Çinli bir AI laboratuvarı olan DeepSeek, birçok halka açık kıyaslamada önde gelen kapalı modellere yakın performans gösteren ve izin verici şartlar altında yayınlanan sohbet ve akıl yürütme modelleriyle geniş ilgi gördü. Akıl yürütme modelleri, nihai cevaptan önce uzun bir ara adım zinciri gösterir; bu, analiz görevleri için uygundur ancak yanıtları daha yavaş ve daha uzun hale getirir. DeepSeek ayrıca kendi barındırılan sohbet uygulamasını ve API’sini çalıştırır; bunları kullanmak, ağırlıkları kendiniz çalıştırmaktan farklı bir karardır, çünkü veriler o zaman şirketin sunucularından geçer.
Açık ağırlıklı modeller B2B pazarlama yığınında nereye oturur?
B2B pazarlaması, tekrarlayan, hassas veya her ikisi birden olan çok fazla metin üretir. En ideal alan budur.
- CRM notlarından, arama transkriptlerinden ve halka açık dosyalardan oluşturulan hesap araştırma özetleri.
- Sektöre ve iş rolüne göre uyarlanmış dizi e-postalarının ilk taslakları.
- Gelen potansiyel müşterilerin ve destek mesajlarının niyet veya ürün hattına göre sınıflandırılması.
- Uzun webinarları veya teknik raporları kısa gönderilere, SSS’lere ve satış destek notlarına dönüştürmek.
- Büyük anahtar kelime veya içerik envanterlerini etiketlemek ve temizlemek.
Bu çeyrekteki rakip fiyatları gibi güncel gerçeklere dayanan görevler, hala canlı kaynaklardan veri almayı gerektirir. Aylar önce indirilmiş bir model, geçen hafta hakkında hiçbir şey bilmez.
Bir ekip, kendi kendine barındırma ile barındırılan bir sağlayıcı arasında nasıl seçim yapmalıdır?
Üç yaygın yol vardır ve her biri kontrol ile çaba arasındaki dengeyi değiştirir.
Kendi donanımınızda veya bulut hesabınızda çalıştırmak
Ollama, vLLM veya llama.cpp gibi araçlar, bir ekibin modeli kendi GPU sunucularında veya özel bir bulut örneğinde sunmasını sağlar. Veriler asla ortamınızdan çıkmaz, bu da düzenlemeye tabi sektörler ve katı sözleşmeleri olan müşteriler için önemlidir. Maliyet mühendislik süresidir: birinin güncellemeleri, ölçeklendirmeyi ve izlemeyi yönetmesi gerekir. Büyük modellerin daha küçük damıtılmış versiyonları mütevazı donanımlarda çalışır ancak kaliteden biraz ödün verir.
Üçüncü taraf çıkarım sağlayıcısı kullanmak
Together AI, Fireworks, Groq veya AWS Bedrock ve Azure’daki model katalogları gibi hizmetler, popüler açık ağırlıklı modelleri bir API arkasında barındırır. Bu, başlamak için daha hızlıdır ve genellikle kendi kümenizi oluşturmaktan daha ucuzdur. Sağlayıcının veri şartlarını dikkatlice okuyun: saklama süresini, eğitim kullanımını ve isteklerin işlendiği bölgeyi kontrol edin.
Model geliştiricisinin kendi API’sini kullanmak
DeepSeek’in kendi API’si genellikle en yeni modellerine giden en ucuz yoldur. AB veya Türkiye sakinlerinin kişisel verilerini içeren herhangi bir şey için, tek bir kayıt göndermeden önce veri aktarımının GDPR veya KVKK gerekliliklerini karşılayıp karşılamadığını kontrol edin. Birçok B2B ekibi bu yolu halka açık veya sentetik verilerle sınırlar.
Canlıya geçmeden önce hangi güvenlik bariyerleri yerinde olmalıdır?
Açık modeller, tüketici sohbet ürünlerinden daha az yerleşik filtreyle gönderilir ve barındırma seçimi riski değiştirir. Kısa bir kontrol listesi çoğu sorunu önler:
- Bir veri sınıflandırma kuralı yazın: hangi alanların hangi dağıtım yoluna gönderilebileceği.
- İstemler herhangi bir harici uç noktaya ulaşmadan önce kişisel verileri temizleyin veya maskeleyin.
- Tonu, yasaklanmış iddiaları ve düzenlemeye tabi ürünler için gerekli feragatnameyi belirleyen sabit bir sistem istemi tutun.
- Kalitenin gözden geçirilebilmesi için istek örnekleri için istemleri ve çıktıları kaydedin.
- Müşteriye gönderilen her şey için bir insan onay adımı tutun.
- Ticari kullanım ve atıf şartları için her model sürümünün lisansını kontrol edin.
Alien Road, B2B müşterileri için açık ağırlıklı modelleri nasıl uygular
Tipik bir çalışmada iş, kısa bir keşif aşamasıyla başlar. Ekip, müşterinin içerik ve satış görevlerini haritalandırır, hangilerinin kişisel veya gizli verilere dokunduğunu not eder ve aylık hacmi tahmin eder. Hacim önemlidir: ayda birkaç yüz taslak üreten bir ekibin nadiren kendi GPU’suna ihtiyacı olurken, on binlerce potansiyel müşteriyi sınıflandıran bir ekibin ihtiyacı olabilir.
Sırada yan yana test gelir. Hassas veriler maskelenmiş olarak aynı 50 ila 100 gerçek görev, genellikle bir kapalı model ve bir veya iki açık ağırlıklı seçenek olmak üzere iki veya üç aday modelden geçirilir. Gözden geçirenler, her çıktıyı doğruluk, ton ve düzenleme süresi açısından körlemesine puanlar. Sadece kıyaslama tablolarına dayanarak seçim yapmak yanıltıcı olma eğilimindedir, çünkü halka açık kıyaslamalar nadiren bir satın alma yöneticisine gönderilen bir B2B e-postasına benzer.
Bir model seçildikten sonra kurulum; sistem istemini, onaylanmış ürün belgeleri üzerinde bir geri alma katmanını ve müşterinin CRM veya içerik aracıyla entegrasyonu kapsar. Raporlama daha sonra taslak başına düzenleme süresini, onay oranını, bin görev başına maliyeti ve işaretlenen hataları takip eder. Bir model güncellemesinden sonra kalite düşerse, yeni sürüm eskisinin yerini almadan önce test seti yeniden çalıştırılır.
Değişimin işe yarayıp yaramadığını nasıl ölçersiniz?
Token başına maliyeti ölçmek kolaydır ve abartmak kolaydır. Daha yararlı sayılar operasyonel olanlardır:
- Onaylanan parça başına insan düzenleme dakikası, öncesi ve sonrası.
- Büyük değişiklikler olmadan onaylanan çıktıların payı.
- Manuel olarak etiketlenmiş bir örneğe karşı potansiyel müşteri sınıflandırma doğruluğu.
- Webinar kaydından yayınlanan türev içeriğe kadar geçen süre.
- Hassas verilerin onaylanmamış bir uç noktaya ulaştığı olaylar (hedef: sıfır).
Eğer bir açık ağırlıklı model paradan tasarruf ediyor ancak düzenleme süresini ikiye katlıyorsa, bu daha pahalı bir seçimdir. Karar vermeden önce her iki tarafı da en az bir ay boyunca ölçün.
Açık ağırlıklı modellerle ilgili yaygın hatalar
Bu modellerde yeni olan ekipler genellikle aynı birkaç hatayı tekrarlar. Mevcut en büyük modeli seçerler ve sonra gecikme ile mücadele ederler. Gerçek görevler yerine oyuncak istemlerle test ederler. Akıl yürütme modellerinin, çıktı bir şablona ulaşmadan önce temizlenmesi gereken uzun gizli veya görünür düşünme metni ürettiğini unuturlar. Ve “açık” terimini “yükümlülüklerden muaf” olarak ele alırlar, oysa lisanslar hala şartlar taşır.
Bir diğer sık karşılaşılan sorun dil kapsamıdır. Akıcı İngilizce yazan bir model, Türkçe, Almanca veya Rusça’da daha zayıf olabilir. B2B hedef kitleniz birkaç pazarı kapsıyorsa, her dili ilk günden itibaren test setine dahil edin.
Bu hafta nereden başlamalı
İsimleri kaldırılmış satış görüşmesi transkriptlerini özetlemek gibi tekrarlayan ve düşük riskli bir dahili görev seçin. 30 örneği mevcut aracınızla ve barındırılan bir sağlayıcıdaki bir açık ağırlıklı modelle çalıştırın. Sonuçları iki meslektaşınızla körlemesine puanlayın.
Eğer açık model başarılı olursa, müşteri odaklı herhangi bir şeye genişlemeden önce veri sınıflandırma kuralını yazın. O tek belge, herhangi bir model seçiminden daha fazla sorunu önleyecektir.
Okumaya devam edin: Yapay Zekâ Optimizasyonu · Yapay Zekâ Optimizasyonu