DeepSeek ve diğer açık ağırlıklı modellere, veriler üzerinde kontrole, yüksek hacimde öngörülebilir maliyetlere veya bir modeli uyarlama özgürlüğüne ihtiyaç duyduğunuzda ve onu çalıştıracak mühendislik kapasiteniz olduğunda geçiş yapmaya değer. Mevcut bir araç görevi zaten güvenilir bir şekilde çözdüğünde, ekipte teknik destek eksik olduğunda veya veri kuralları mevcut barındırma seçeneklerini yasakladığında buna değmez. Karar hepsi ya da hiçbiri şeklinde değil, görev bazında verilir.
Açık ağırlıklı modeller nedir?
Açık ağırlıklı model, eğitilmiş parametreleri herkesin indirip çalıştırabilmesi için yayınlanan modeldir. Çinli bir AI şirketi olan DeepSeek, DeepSeek-V3 ve akıl yürütme modeli DeepSeek-R1 gibi modelleri izin verici lisanslar altında açık ağırlıklarla yayınladı ve bildirilen eğitim maliyetlerine kıyasla güçlü kıyaslama sonuçlarıyla dikkat çektiler. Diğer açık ağırlıklı aileler arasında Meta’nın Llama’sı, Mistral modelleri, Alibaba’nın Qwen’i ve Google’ın Gemma’sı bulunur.
“Açık ağırlık” her zaman tamamen açık kaynakla aynı şey değildir. Eğitim verileri ve kod yayınlanmayabilir ve lisanslar farklılık gösterir. Kullanmayı planladığınız tam model sürümünün lisansını okuyun.
Burada geleneksel araç olarak ne sayılır?
Pazarlama ekipleri için alternatifler genellikle üç gruba ayrılır.
- Amaca yönelik SaaS: SEO paketleri, metin yazarlığı araçları, sosyal dinleme platformları ve içinde AI özellikleri bulunan analiz ürünleri.
- Barındırılan model API’leri: API ile erişilen OpenAI, Anthropic ve Google gibi sağlayıcılardan gelen kapalı modeller.
- Kurallar ve betikler: elektronik tablolar, düzenli ifadeler ve hiç AI kullanmayan basit otomasyonlar.
Her birinin güçlü yönleri vardır. SaaS araçları verileri, arayüzleri ve desteği içerir. Barındırılan API’ler altyapı olmadan üst düzey yetenekler sunar. Betikler, iyi tanımlanmış görevler için ucuz ve öngörülebilirdir.
Açık ağırlıklı bir modele geçiş ne zaman mantıklıdır?
Veriler sizin kontrolünüz altında kalmalıdır
Müşteri verileri, müşteri kayıtları veya yayınlanmamış ürün bilgileri üçüncü taraf bir API’ye gönderilemiyorsa, açık ağırlıklı bir modeli kendi sunucularınızda veya özel bir bulutta çalıştırmak verileri kendi ortamınızda tutar. Bu genellikle en güçlü argümandır.
Hacim yüksek ve görev dar
On binlerce arama sorgusunu niyete göre sınıflandırmak, incelemeleri etiketlemek veya ürün beslemelerinden öznitelikleri çıkarmak birçok küçük, benzer isteği içerir. LoRA ile uyarlanabilen daha küçük bir açık model, istek başına ücretler yerine bunu öngörülebilir bir altyapı maliyetiyle halledebilir.
İstikrarlı bir davranışa ihtiyacınız var
Barındırılan modeller güncellenir ve kullanımdan kaldırılır. Bir iş akışı tutarlı bir çıktı formatına bağlıysa, kontrol ettiğiniz sabit bir açık model sürümü siz fark etmeden değişmeyecektir.
Özelleştirmek istiyorsunuz
Açık ağırlıklar, bazı barındırılan hizmetlerin kısıtladığı veya ayrı olarak fiyatlandırdığı kendi verileriniz üzerinde ince ayar yapılmasına olanak tanır.
Mevcut araçlarla ne zaman kalmalısınız?
- Görev, aracın sağladığı verilere ihtiyaç duyar. Açık bir model size anahtar kelime hacimlerini veya geri bağlantı sayılarını söyleyemez; SEO platformları bu verileri toplar.
- Ekibin altyapıyı koruyacak kimsesi yok. Barındırma, ölçeklendirme, güvenlik yamaları ve izleme sürekli çaba gerektirir.
- Zor görevlerde kalite en önemlisidir. Karmaşık akıl yürütme veya dikkatli marka yazımı için dikkatlice test edin; en iyi barındırılan modeller özel görevlerinizde hala daha iyi performans gösterebilir.
- Hacim düşük. Ayda birkaç yüz istek, barındırılan bir API’de az maliyetlidir ve bir sunucuyu haklı çıkarmaz.
- Bir kural yeterli olurdu. Eğer bir düzenli ifade bir sipariş numarasını çıkarabiliyorsa, bir dil modeline gerek yoktur.
Peki ya DeepSeek özelinde?
DeepSeek’in kendi barındırılan uygulaması ve API’si Çin’den işletilmektedir ve birkaç hükümet ve kuruluş, veri endişeleri nedeniyle resmi cihazlarda kullanımını kısıtlamıştır. DeepSeek’in ağırlıklarını kendi altyapınızda veya onları barındıran Batılı bulut sağlayıcıları aracılığıyla kullanmak, verileri DeepSeek’in hizmetine göndermekten farklı bir durumdur. Bu ayrımı politikanızda netleştirin.
Araştırmacılar ayrıca bazı DeepSeek modellerinin siyasi açıdan hassas konularda içerik kısıtlamalarını yansıttığını bildirmiştir. Çoğu pazarlama görevi için bu önemli değildir, ancak çıktıları gerçek kullanım durumlarınızda test edin.
Seçenekleri nasıl adil bir şekilde karşılaştırırsınız?
Herhangi bir şeyi değiştirmeden önce yapılandırılmış bir test çalıştırın.
- Bir gerçek görev ve 100 ila 200 gerçek girdi seçin.
- Bunları mevcut araç ve bir veya iki açık model aracılığıyla çalıştırın.
- Çıktıları, onları kullanacak kişilerle birlikte körlemesine puanlayın.
- Altyapı ve personel süresi dahil olmak üzere bin görev başına maliyeti ölçün.
- Hızı ve hata oranını ölçün.
- Veri işlemeyi kontrol edin: girdiler nereye gidiyor, ne kaydediliyor, kim erişebilir.
Birleşik resme göre karar verin. Biraz daha kötü olan ancak verileri şirket içinde tutan bir model, bazı müşteriler için doğru, diğerleri için yanlış seçim olabilir.
Alien Road, müşteri çalışmalarında açık ağırlıklı modelleri nasıl uyguluyor
Tipik bir çalışmada Alien Road, toptan bir değişiklik önermek yerine müşterinin AI kullanımını görev bazında gözden geçirir. Ekip, her görev için mevcut araçları, aylık hacmi, maliyeti ve veri hassasiyetini listeler, ardından açık ağırlıklı bir modelin kontrolü veya maliyeti iyileştirebileceği adayları işaretler.
Adaylar, müşterinin ekibi tarafından körlemesine puanlama ile müşterinin gerçek verileri üzerinde yan yana bir testten geçer. Bir açık model kazanırsa, günlük kaydı ve önceki araca geri dönüş ile kontrollü bir ortamda dağıtılır. Raporlar her ay kalite puanlarını, görev başına maliyeti ve olayları karşılaştırır ve düşük performans gösteren herhangi bir görev geri taşınır.
Açık bir model çalıştırmak neleri içerir?
Bir modeli kendiniz çalıştırmak, donanım veya bir bulut GPU örneği, vLLM veya Ollama gibi bir servis aracı ve hem kalite ihtiyaçlarınıza hem de bütçenize uyan bir model boyutu seçmek anlamına gelir. Daha küçük sürümler mütevazı donanımlarda çalışır ancak karmaşık görevleri daha az iyi halleder. Ayrıca hatalar ve yanıt süreleri için izlemeye, erişim kontrollerine ve daha iyi sürümler çıktığında modeli güncellemek için bir plana ihtiyacınız vardır. Amazon Bedrock, Google Vertex AI veya Azure gibi yönetilen platformlar birkaç açık modeli barındırır ve bu işin çoğunu bir miktar kontrol pahasına ortadan kaldırır.
Bu hafta nereden başlamalı
Ekibinizin çalıştırdığı her AI destekli görevi, yaklaşık aylık hacmi ve verilerin hassas olup olmadığı ile listeleyin. Yüksek hacimli, dar ve hassas olanları işaretleyin.
Bunlardan birini seçin ve barındırılan bir oyun alanı veya Ollama gibi yerel bir araç kullanarak açık ağırlıklı bir model aracılığıyla elli gerçek örnek çalıştırın. Herhangi bir şeye karar vermeden önce sonuçları mevcut aracınızla karşılaştırın.
Okumaya devam edin: Yapay Zekâ Optimizasyonu · Yapay Zekâ Optimizasyonu