DeepSeek ve diğer açık ağırlıklı modeller, şirketlere indirip barındırabilecekleri ve uyarlayabilecekleri yetenekli bir AI sunar, ancak bu özgürlük sorumluluğu kullanıcıya yükler. Herhangi bir ekip bunları benimsemeden önce, modelin nerede çalışacağı, hangi verileri görebileceği, hangi lisansın geçerli olduğu, çıktıların nasıl incelendiği ve yeni kullanımları kimin onayladığı konusunda kurallar belirleyin. Bu kurallar model seçiminden daha önemlidir, çünkü ana riskler yalnızca ağırlıklardan değil, modelin nasıl dağıtıldığından kaynaklanır.
Açık ağırlıklı modeller nelerdir?
Açık ağırlıklı model, eğitilmiş parametreleri herkesin çalıştırabilmesi için yayınlanan modeldir. Çinli bir AI şirketi olan DeepSeek, DeepSeek-V3 ve R1 akıl yürütme ailesi gibi modelleri bu şekilde yayınlamıştır. Diğer iyi bilinen aileler arasında Meta’nın Llama’sı, Mistral’in açık modelleri, Alibaba’nın Qwen’i, Google’ın Gemma’sı ve OpenAI’ın açık ağırlıklı sürümleri yer alır.
Açık ağırlıklar her zaman katı anlamda açık kaynak değildir. Eğitim verileri ve kod genellikle yayınlanmaz ve lisanslar, MIT veya Apache 2.0 gibi izin verici lisanslardan, kullanım kısıtlamaları olan özel lisanslara kadar çeşitlilik gösterir. Kullandığınız her model ve sürüm için lisansı okuyun.
Ana riskler nelerdir?
Riskler birkaç gruba ayrılır. Her birinin kendi kuralına ihtiyacı vardır ve hiçbiri sadece iyi bilinen bir model seçilerek çözülmez.
Veri ve barındırma riski
Bir modeli üreticisinin barındırılan uygulaması veya API’si aracılığıyla kullanmak, verilerinizi kendi şartları ve yerel yasalar kapsamında o şirketin sunucularına gönderir. DeepSeek’in kendi uygulaması ve API’si Çin’den çalıştırılmaktadır ve çeşitli hükümetler ve düzenleyiciler, veri koruma endişeleri nedeniyle kullanımını kısıtlamış veya araştırmıştır. Aynı açık ağırlıkları kendi sunucularınızda veya AWS Bedrock, Azure veya Google Vertex AI gibi bir bulut sağlayıcısı aracılığıyla çalıştırmak çok farklı bir veri durumudur.
İçerik ve önyargı riski
Modeller eğitimlerini yansıtır. DeepSeek’inkiler de dahil olmak üzere bazı açık modellerin, siyasi açıdan hassas konularda sansürlü veya tek taraflı yanıtlar verdiği bildirilmiştir. Tüm modeller güvenle yanlış beyanlarda bulunabilir. Pazarlama içeriği için bu, iddiaların kontrol edilmesi ve hassas konuların insanlar tarafından ele alınması gerektiği anlamına gelir.
Güvenlik riski
Kendi kendine barındırılan modeller, herhangi bir sunucuyla aynı güvenlik bakımına ihtiyaç duyar: erişim kontrolü, yama ve günlük kaydı. Araştırmacılar, açık modellerdeki güvenlik eğitiminin zayıf olabileceğini veya ince ayar ile kaldırılabileceğini göstermiştir, bu nedenle modelin zararlı istekleri reddedeceğine güvenemezsiniz. Resmi olmayan kaynaklardan indirilen model dosyaları da değiştirilmiş olabilir.
Lisans ve yasal risk
Lisanslar, belirli bir boyuttan sonra ticari kullanımı kısıtlayabilir, atıf gerektirebilir veya belirli uygulamaları yasaklayabilir. Eğitim verileri ve oluşturulan çıktılarla ilgili telif hakkı soruları birçok ülkede çözülmemiş durumdadır. Her projenin hangi modeli ve lisansı kullandığının kaydını tutun.
Pratik sınırlar nelerdir?
Açık ağırlıklı modeller birçok kıyaslamada kapalı modellerle eşleşebilir, ancak onları iyi çalıştırmak emek ister. Büyük modeller güçlü GPU’lara ihtiyaç duyar; daha küçük damıtılmış sürümler mütevazı donanımlarda çalışır ancak daha az yeteneklidir. Ekibiniz, bir API sağlayıcısının aksi takdirde yapacağı güncellemeleri, ölçeklendirmeyi ve izlemeyi yönetmek zorundadır.
Web tarama, dosya işleme ve araç kullanımı gibi özellikler modelden değil, çevredeki yazılımdan gelir. Ham bir açık model, etrafında arabası olmayan bir motordur.
Hangi yönetişim kurallarını ilk önce belirlemelisiniz?
Bu kuralları ilk projeden önce yazın ve insanların okuması için yeterince kısa tutun.
- Onaylı barındırma: Bulut hesabınızda kendi kendine barındırılan veya adlandırılmış bulut sağlayıcıları gibi modelleri çalıştırmanın hangi yollarının izinli olduğunu ve şirket verileri için tüketici uygulamaları gibi hangilerinin izinli olmadığını listeleyin.
- Veri sınıfları: Her kuruluma nelerin gönderilebileceğini tanımlayın. Genel içerik onaylanan her yere gidebilir; müşteri gizli ve kişisel verileri yalnızca kendi kendine barındırılan veya sözleşmeli ortamlara gönderilebilir.
- Onaylı modeller: Kullanım için temizlenmiş modellerin, sürümlerin, kaynakların ve lisansların bir kaydını tutun ve her biri için bir sahip atayın.
- Çıktı incelemesi: Yayınlanan, müşterilere gönderilen veya kararlarda kullanılan her şey için insan incelemesi talep edin.
- Hassas konular: Sağlık, hukuk, finans ve siyaset gibi uzman incelemesi olmadan model çıktısının kullanılamayacağı konuları adlandırın.
- Güvenlik temeli: Ağırlıkları yalnızca resmi depolardan indirin, sağlama toplamlarını doğrulayın, erişimi kısıtlayın ve kullanımı günlüğe kaydedin.
- Yeni kullanım onayı: Adlandırılmış bir kişi veya küçük bir grup, bu kurallara karşı her yeni kullanım durumunu onaylar.
Bu kurallar bir pazarlama ekibinde nasıl uygulanır?
Bir pazarlama ekibi, veriler genel olduğu ve çıktı incelendiği için ürün beslemelerini etiketlemek, genel rakip sayfalarını özetlemek ve sosyal varyantlar hazırlamak için kendi kendine barındırılan bir açık modele izin verebilir. Aynı ekip, müşteri sözleşmelerini herhangi bir sağlayıcıdan gelen bir tüketici sohbet botu uygulamasına yapıştırmazdı.
Müşteriye yönelik işler için, müşterinin politikası istediğinde AI kullanımını açıklayın. Bazı müşteriler belirli sağlayıcıları isimleriyle yasaklar; model kaydınız, hangi modelin hangi projeye dokunduğunu göstermeyi kolaylaştırmalıdır.
Alien Road açık ağırlıklı modelleri nasıl uygular?
Tipik bir iş birliğinde Alien Road, varsa müşterinin AI politikasını ve veri sınıflarını gözden geçirerek başlar. Daha sonra, genellikle maliyet veya kontrolün önemli olduğu genel veriler üzerinde yüksek hacimli işler için hangi görevlerin açık ağırlıklı bir modele uygun olduğunu ve hangilerinin sözleşmeli ticari API’lerde kalması gerektiğini öneriyoruz.
Açık modelleri kullandığımızda, bunları model üreticisinin tüketici uygulaması aracılığıyla değil, onaylı bulut hesapları içinde çalıştırıyoruz ve proje başına model adını, sürümünü ve lisansını kaydediyoruz. Çıktılar, diğer tüm içeriklerle aynı inceleme adımlarından geçer. Raporlama, görev başına maliyeti ve ticari modellere kıyasla kalite puanlarını içerir, böylece müşteri takasın buna değip değmeyeceğini görebilir.
Bu hafta nereden başlamalı?
Ekibinize, ücretsiz uygulamalar da dahil olmak üzere, geçen ay iş için hangi AI araçlarını ve modellerini kullandıklarını sorun. Bunları listeleyin, her birinin verileri nereye gönderdiğini not edin ve onaylamadığınız araçlarda şirket veya müşteri verilerinin kullanımını işaretleyin. Bu liste ilk yönetişim belgenizdir; oradan kurallara dönüştürün.
İlk sürümü bir sayfada tutun. Dolaşıma sokun, bu araçları günlük olarak kullanan insanlara onları takip etmelerini neyin engelleyeceğini sorun ve ayarlayın. İnsanların gerçekten takip ettiği kısa bir politika, sizi paylaşılan bir sürücüde okunmadan duran uzun bir politikadan çok daha fazla korur.
Kaydı her çeyrekte gözden geçirin. Yeni açık ağırlıklı sürümler sık sık gelir ve altı ay önce onaylanan bir modelin farklı bir lisansı veya bilinen güvenlik sorunları olan daha yeni bir sürümü olabilir.
Okumaya devam edin: Yapay Zekâ Optimizasyonu · Yapay Zekâ Optimizasyonu