DeepSeek ve diğer açık ağırlıklı modeller, eğitilmiş ağırlıkları yayınlanan yapay zeka dil modelleridir; böylece herkes bunları yalnızca bir satıcının uygulaması aracılığıyla erişmek yerine indirebilir, çalıştırabilir ve uyarlayabilir. Pazarlamacılar için maliyet, veri kontrolü veya özelleştirmenin önemli olduğu yerlerde uyum sağlarlar: yüksek hacimli sınıflandırma ve etiketleme, müşteri verilerinin kendi sunucularınızda özel olarak işlenmesi ve dar bir marka görevi için ince ayarlı modeller.
Çinli bir yapay zeka şirketi olan DeepSeek, izin verici şartlar altında açık ağırlıklarla yayınlanırken akıl yürütme kıyaslamalarında güçlü performans gösteren modellerle geniş ilgi topladı. Meta’nın Llama ailesi, Alibaba’nın Qwen modelleri, Mistral’in açık sürümleri ve Google’ın Gemma’sını içeren bir gruba katıldı. Her birinin kendi lisansı vardır, bu nedenle ticari kullanımdan önce şartları kontrol edin.
Açık ağırlıklı aslında ne anlama gelir?
Açık ağırlıklı, model dosyasının kendisinin mevcut olduğu anlamına gelir. Bu her zaman katı anlamda açık kaynak olduğu anlamına gelmez: eğitim verileri ve tam eğitim kodu genellikle yayınlanmaz ve bazı lisanslar belirli kullanımları veya çok büyük şirketleri kısıtlar. Pratik nokta, verileri orijinal geliştiriciye göndermeden modeli seçtiğiniz donanımda çalıştırabilmenizdir.
- Daha küçük modeller için Ollama veya LM Studio gibi araçlar kullanarak güçlü bir dizüstü bilgisayarda veya iş istasyonunda yerel olarak çalıştırın.
- Daha büyük modeller için GPU örneklerine sahip kendi bulut sunucularınızda çalıştırın.
- Together AI, Groq, Fireworks veya büyük bulutlar gibi bir API aracılığıyla açık modeller sunan bir barındırma sağlayıcısı kullanın.
- Kendi kendine barındırmadan farklı bir gizlilik durumu olan orijinal geliştiricinin kendi uygulamasını veya API’sini kullanın.
DeepSeek’i iş verileri için kullanmak güvenli mi?
Nasıl kullandığınıza bağlıdır. DeepSeek’in kendi tüketici uygulamasını veya API’sini kullanmak verileri şirketin sunucularına gönderir ve gizlilik politikası verilerin Çin’de saklandığını belirtir. Birkaç hükümet ve kuruluş bu nedenle uygulamayı resmi cihazlarda kısıtladı. Açık ağırlıkları kendi altyapınızda veya tercih ettiğiniz bölgedeki bir sağlayıcı aracılığıyla çalıştırmak farklı bir durumdur: veriler DeepSeek’e hiç gitmez.
Model davranışı ayrı bir sorudur. Bazı modeller, siyasi konularda menşe ülkelerinden gelen içerik kısıtlamalarını yansıtır. İncelemeleri etiketleme veya ürün açıklamaları hazırlama gibi çoğu pazarlama görevi için bu nadiren önemlidir, ancak herhangi bir modele güvenmeden önce kendi içeriğiniz üzerinde test edin.
Açık ağırlıklı modeller pazarlama çalışmalarına nereye uyar?
- Toplu sınıflandırma: binlerce incelemeyi, destek biletini veya arama terimini konu ve duyguya göre düşük maliyetle etiketleme.
- Özel analiz: GDPR veya KVKK politikaları kapsamında yararlı olan, veriler ortamınızdan çıkmadan müşteri geri bildirimlerini veya CRM notlarını işleme.
- Ölçekli ürün içeriği: editörler tarafından gözden geçirilen büyük kataloglar için açıklamaların ilk taslakları.
- İnce ayarlı asistanlar: reklam başlığı varyantları gibi bir görev için markanızın onaylı kopyası üzerinde eğitilmiş küçük bir model.
- Çevrimdışı veya yerinde ihtiyaçlar: harici yapay zeka hizmetlerini yasaklayan katı BT politikalarına sahip ekipler.
Kapalı modellere kıyasla ödünleşimler nelerdir?
OpenAI, Anthropic ve Google’ın önde gelen kapalı modelleri genellikle başlamak için daha kolaydır ve zor veya yaratıcı görevlerde genellikle daha güçlüdür. Açık modeller aradaki farkı hızla kapatır ve dar görevlerde daha küçük, ayarlanmış bir model çok daha büyük bir genel modele eşdeğer olabilir. Daha büyük fark operasyoneldir.
- Kurulum: kendi kendine barındırma, sunucuları, GPU’ları ve güncellemeleri yönetebilecek birini gerektirir.
- Maliyet şekli: kapalı API’ler token başına ücret alır; kendi kendine barındırma, yalnızca sabit hacimde karşılığını veren sabit donanım maliyetlerine sahiptir.
- Özellikler: kapalı uygulamalar, açık bir model etrafında kendinizin oluşturması gereken web araması, dosya işleme ve entegrasyonları içerir.
- Güvenlik ve moderasyon: bir satıcının aksi takdirde sağlayacağı filtrelerden siz sorumlusunuz.
- Destek: ticari bir ana bilgisayar kullanmadığınız sürece, bir şey bozulduğunda arayacak bir satıcı yoktur.
Bir pazarlama ekibi açık ağırlıklı bir modeli nasıl test etmelidir?
Gerçek bir görev ve adil bir karşılaştırma kullanın. Kapalı bir modelle zaten yaptığınız bir işi, örneğin bir aylık incelemeleri sınıflandırmayı alın ve aynı girdiyi bölgenizdeki bir sağlayıcı tarafından barındırılan açık bir model aracılığıyla çalıştırın. Bir kişi tarafından kontrol edilen bir örneklemdeki doğruluğu, artı maliyeti ve hızı karşılaştırın.
Basit bir test planı
- Konu etiketleri gibi net doğru ve yanlış cevapları olan bir görev seçin.
- Bir kişi tarafından kontrol edilen 200 etiketli örnek hazırlayın.
- Bunları mevcut modeliniz ve bir veya iki açık model aracılığıyla çalıştırın.
- Doğruluğu, bin öğe başına maliyeti ve ortalama yanıt süresini puanlayın.
- Kıyaslama başlıklarına değil, göreve göre karar verin.
Lisanslar ve atıf ne olacak?
Lisanslar birçok ekibin beklediğinden daha fazla değişir. Bazı açık modeller MIT veya Apache 2.0 gibi standart lisanslar kullanırken, diğerleri adlandırma, kabul edilebilir kullanım veya şirket büyüklüğü ile ilgili koşullara sahip özel topluluk lisansları kullanır. Kullanımdaki her modeli, lisansını ve varsa yükümlülüklerini listeleyen kısa bir kayıt tutun. Bir modele ince ayar yapıp paylaşırsanız, türetilmiş sürüm aynı koşulları taşıyabilir. Hukuki inceleme bir saat sürer ve daha sonra sürprizleri önler.
Alien Road, DeepSeek ve açık ağırlıklı modelleri nasıl uyguluyor
Tipik bir etkileşimde, keşif, müşterinin pazarlama operasyonlarındaki inceleme analizi veya CRM not özetleri gibi yüksek hacimli veya gizlilik açısından hassas görevleri tanımlar ve veri politikalarını ve BT kısıtlamalarını kontrol eder. Kapalı modellerin zaten iyi çalıştığı ve veri kurallarının izin verdiği görevler oldukları gibi bırakılır.
Kurulum, bölgesel bir barındırma sağlayıcısı veya müşterinin kendi bulutunu kullanarak etiketli örnekler üzerinde açık ağırlıklı adayları test eder. Seçilen model, günlüğe kaydetme ile basit bir iş akışına sarılır ve lisanslar kaydedilir.
Ölçüm, aylık insan tarafından kontrol edilen bir örneğe karşı doğruluğu, öğe başına maliyeti ve işlem süresini izler. Raporlar bunları önceki yaklaşımla karşılaştırır, böylece modeller değiştikçe karar yeniden gözden geçirilebilir.
Bu hafta nereden başlanmalı
Güçlü bir dizüstü bilgisayara Ollama veya LM Studio yükleyin ve elli genel incelemeyi etiketlemek gibi hassas olmayan bir görevde küçük bir açık model çalıştırın. Hiçbir şeye mal olmaz ve size bu modellerin ne yapıp ne yapamayacağını gösterir.
- Hangi görevlerinizin yüksek hacimli veya gizlilik açısından hassas olduğunu yazın.
- Şirketinizin harici yapay zeka hizmetlerine ilişkin politikasını kontrol edin.
- Herhangi bir üretim kullanımından önce etiketli bir test çalıştırın.
- Denediğiniz her modelin lisansını kaydedin.
Açık ağırlıklı modeller, ekibinizin kullandığı her asistanın yerini tutmaz. Kontrol ve maliyetin kolaylıktan daha önemli olduğu belirli işler için yararlı bir seçenektir.
Okumaya devam et: Yapay Zekâ Optimizasyonu · Yapay Zekâ Optimizasyonu