DeepSeek ve Meta’nın Llama’sı, Alibaba’nın Qwen’i ve Mistral’in açık sürümleri gibi diğer açık ağırlıklı modeller, eğitilmiş ağırlıkları yayınlanan ve böylece herkesin indirip çalıştırabileceği büyük dil modelleridir. E-ticaret markaları için bu, ürün açıklamaları, katalog etiketleme ve destek taslakları gibi AI görevlerinin markanın seçtiği altyapıda, genellikle görev başına daha düşük maliyetle çalışabileceği anlamına gelir.
DeepSeek, 2025’in başlarında R1 akıl yürütme modeli, açık ağırlıklarla yayınlanırken birkaç halka açık kıyaslamada önde gelen kapalı modellere yakın performans gösterdiğinde geniş çapta dikkat çekti. Yetenekli modellerin artık birkaç büyük Amerikan laboratuvarıyla sınırlı olmadığını gösterdi.
Açık ağırlıklı aslında ne anlama geliyor?
Açık ağırlıklı, katı anlamda açık kaynak ile aynı şey değildir. Ağırlıklar halka açıktır, ancak eğitim verileri ve tam eğitim kodu genellikle değildir ve lisanslar değişir. Bazıları geniş ticari kullanıma izin verirken, diğerleri çok büyük şirketler için kullanım sınırları veya kabul edilebilir kullanım politikaları gibi koşullar taşır.
- Ağırlıklar: indirilebilir, böylece modeli kendi sunucularınızda veya bir bulut sağlayıcısında çalıştırabilirsiniz.
- Lisans: ticari kullanımdan önce okuyun; koşullar Llama, Qwen, Mistral ve DeepSeek sürümleri arasında farklılık gösterir.
- Barındırma: GPU’larda kendi kendine barındırılan veya açık modelleri API aracılığıyla sunan sağlayıcılar aracılığıyla.
- Özelleştirme: kapalı API’lerin kısıtladığı veya ücretlendirdiği kendi verileriniz üzerinde ince ayar yapabilirsiniz.
Hangi e-ticaret görevleri açık ağırlıklı modellere uygundur?
En iyi uyumlar, çıktı kalitesini kontrol edebileceğiniz yüksek hacimli, iyi tanımlanmış görevlerdir. 20.000 ürünü olan bir mağazanın tutarlı özellik etiketleri yazmak için dünyanın en yetenekli modeline ihtiyacı yoktur. Güvenilir, ucuz bir modele ihtiyacı vardır.
Katalog işi
- Tedarikçi açıklamalarından malzeme, renk ve boyut gibi özelliklerin çıkarılması.
- Editörlerin gözden geçirmesi için sabit bir şablonda ilk taslak ürün açıklamalarının yazılması.
- Tedarikçiler arasındaki kategori adlarının tek bir taksonomiye normalleştirilmesi.
- Ana pazarlar için insan incelemesiyle başlıkların ve açıklamaların çevrilmesi.
Müşteri ve operasyon işi
- Sipariş durumu veya iade adımları gibi yaygın destek e-postalarına yanıt taslakları hazırlama.
- İncelemelerin merçendayzing ekibi için konuya ve duyguya göre sınıflandırılması.
- Ürün veya beden sorunlarını tespit etmek için iade nedenlerinin özetlenmesi.
- Kullanıcılar “sneakers” yazdığında site içi aramanın “trainers” bulması için arama eş anlamlıları oluşturma.
Örneğin, orta ölçekli bir moda mağazası her gece her yeni tedarikçi beslemesinde küçük bir açık model çalıştırabilir, kumaşı ve uyumu etiketleyebilir ve ardından belirsiz öğeleri bir kişi için işaretleyebilir. Model, kolay yüzde 80’lik kısımda zaman kazandırır ve geri kalanını yönlendirir.
Neden kapalı bir API yerine açık ağırlıklı seçilmeli?
Üç neden en çok öne çıkıyor. Hacimdeki maliyet, çünkü barındırdığınız bir model, premium bir sağlayıcıdan token başına fiyatlandırma olmadan milyonlarca kısa görevi işleyebilir. Kontrol, çünkü verilerin seçtiğiniz ortamdan çıkması gerekmez. Ve özelleştirme, çünkü daha küçük bir modeli kendi ürün verileriniz üzerinde tarzınıza uyana kadar ince ayar yapabilirsiniz.
Bunu yapmamak için de iyi nedenler var. Kapalı sınır modelleri hala karmaşık akıl yürütme, uzun belgeler ve çok dilli nüanslarda lider olma eğilimindedir. Kendi modelinizi barındırmak, küçük ekiplerin genellikle hafife aldığı mühendislik becerileri, izleme ve GPU maliyetleri gerektirir.
DeepSeek ile özellikle hangi riskler var?
DeepSeek’in barındırılan uygulaması ve API’si Çin merkezli bir şirket tarafından işletilmektedir ve birkaç hükümet ve düzenleyici kurum, veri koruması konusunda endişelerini dile getirmiş, bazıları resmi cihazlarda kullanımını kısıtlamıştır. Barındırılan hizmeti kullanmak, verilerin kendi şartları altında o sağlayıcıya gönderilmesi anlamına gelir.
DeepSeek’in açık ağırlıklarını kendi altyapınızda veya güvenilir bir sağlayıcının altyapısında çalıştırmak farklı bir durumdur: veriler barındırdığınız yerde kalır. Yine de çıktıları dikkatlice test edin. Raporlar, bazı modellerin eğitimlerinden gelen içerik kısıtlamalarını yansıttığını ve bunun belirli konulardaki yanıtlarda ortaya çıkabileceğini belirtmiştir. Ürün etiketleme için bu nadiren önemlidir; müşteriyle yüz yüze sohbet için önemli olabilir.
- Barındırılan API mi yoksa kendi kendine barındırılan ağırlıklar mı kullanacağınıza karar verin ve nedenini belgeleyin.
- Her model sürümü için lisansı ve kabul edilebilir kullanım politikasını kontrol edin.
- Yasal dayanağınız kapsamadığı sürece müşteri kişisel verilerini istemlerin dışında tutun.
- Canlıya geçmeden önce diğer diller de dahil olmak üzere zorlu girdilerden oluşan bir test seti çalıştırın.
Barındırma seçimleri, model seçimleri kadar özeni hak eder. Birkaç bulut sağlayıcısı ve uzman çıkarım şirketi, popüler açık ağırlıklı modelleri bir API aracılığıyla sunar; bu da GPU yönetimini ortadan kaldırırken model seçimini sizde tutar. Her sağlayıcının verileri nerede işlediğini, saklama koşullarını ve test ettiğiniz model sürümünün aynısını sunup sunmadığını kontrol edin, çünkü nicelleştirilmiş veya güncellenmiş bir varyant aynı istemlerde farklı davranabilir.
Modelleri nasıl adil bir şekilde karşılaştırırsınız?
Halka açık liderlik tabloları genel becerileri ölçer. Mağazanızın özel becerilere ihtiyacı var. Doğru etiketlere sahip tedarikçi açıklamaları gibi 100 ila 200 gerçek örnekten oluşan bir test seti oluşturun ve her aday modeli üzerinde puanlayın. Türkçe veya satış yaptığınız diğer dilleri dahil edin.
Bin görev başına maliyeti ve hızı doğrulukla birlikte ölçün. İki puan daha az doğru ama beş kat daha ucuz olan bir model etiketleme için doğru seçim olabilirken, destek taslakları daha güçlü, daha pahalı bir modeli haklı çıkarabilir.
Alien Road, e-ticaret müşterileri için açık ağırlıklı modelleri nasıl uyguluyor
Tipik bir etkileşim görev keşfi ile başlar: katalog ve destek görevlerini hacim ve acıya göre listeleriz, ardından genellikle özellik çıkarma veya açıklama taslakları gibi net bir doğru cevabı olan birini seçeriz. Test setini, müşterinin kendi ürünlerinden, onların merçendayzing ekibiyle birlikte oluştururuz.
Kurulum, genellikle bir barındırma sağlayıcısı tarafından sunulan bir açık ağırlıklı model ile bir kapalı API’yi bu test setinde karşılaştırır. Seçilen model, güven kontrolleri ve bir inceleme kuyruğu olan bir boru hattı içinde çalışır. Ölçüm, haftalık bir örneklem üzerinde doğruluğu, tasarruf edilen editör süresini ve bin ürün başına maliyeti izler ve aylık rapor, yakalanan hataların örnekleriyle birlikte üçünü de gösterir.
Bu hafta nereden başlanmalı
Tam, doğru özelliklere sahip 100 ürünü dışa aktarın. Özellikleri kaldırın, ham açıklamaları saklayın ve herhangi bir kıyaslamadan daha fazlasını söyleyen bir test setine sahip olun.
- Tekrarlayan bir katalog görevi seçin.
- Doğru cevapları olan 100 öğelik bir test seti oluşturun.
- Bir barındırma sağlayıcısı aracılığıyla bir açık ağırlıklı model ve bir kapalı model deneyin.
- Doğruluğu, maliyeti ve hızı yan yana puanlayın.
- Modelin itibarına göre değil, rakamlara göre karar verin.
Hiçbir model yeterince doğru değilse, görev herhangi bir AI yardımcı olmadan önce daha net kurallara ihtiyaç duyabilir.
Okumaya devam edin: Yapay Zekâ Optimizasyonu · Yapay Zekâ Optimizasyonu