DeepSeek, açık ağırlıklı dil modelleri yayınlayan bir Çinli yapay zeka laboratuvarıdır; yani herkes model dosyalarını indirebilir ve kendi donanımında veya seçtiği bir bulutta çalıştırabilir. Pazarlama ekipleri için bu, tekrarlanabilir, yüksek hacimli metin işlerini daha ucuz hale getirir ve hassas verileri kurum içinde tutar. Zaman tasarrufu, modelle sohbet etmekten değil, model etrafında sabit iş akışları oluşturmaktan gelir.
Açık ağırlıklı (open-weight) aslında ne anlama gelir?
Açık ağırlıklı bir model, eğitilmiş parametrelerini yayınlar, böylece onu kendiniz barındırabilirsiniz. Bu, eğitim verilerini ve kodu da içeren tam açık kaynaktan farklıdır. DeepSeek, Meta’nın Llama’sı, Mistral, Alibaba’nın Qwen’i ve Google’ın Gemma’sı, her biri kendi lisansı altında ağırlıklarını yayınlar.
Ticari bir şey inşa etmeden önce lisansı okuyun. Bazıları neredeyse her türlü kullanıma izin verirken, diğerleri çok büyük şirketleri veya belirli uygulamaları kısıtlar. Lisans dosyası Hugging Face’te ağırlıkların yanında bulunur ve on dakikada okunacak kadar kısadır.
DeepSeek ayrıca kendi sohbet uygulamasını ve API’sini çalıştırır. Bunlar Çin’de barındırılır ve kendinizin barındırdığı bir modelden farklı veri kurallarına tabidir. Birçok Avrupalı şirket, tam da bu nedenle açık ağırlıkları yerel veya AB merkezli bir kurulum aracılığıyla kullanır.
Hangi pazarlama işleri açık ağırlıklı modellere uygundur?
En iyi adaylar, hacmin yüksek olduğu ve incelemeden sonra küçük bir hata payının kabul edilebilir olduğu, net girdileri ve çıktıları olan tekrarlayan görevlerdir. Yaratıcı strateji ve amiral gemisi bir kampanya için nihai metin hala daha güçlü sınır modellerine ve bir insan yazara ihtiyaç duyar.
- Google Ads’deki arama terimlerinin niyet gruplarına göre sınıflandırılması.
- Müşteri yorumlarının konu ve duygu durumuna göre etiketlenmesi.
- Bir özellik sayfasından ürün açıklamalarının ilk versiyonlarının taslak olarak hazırlanması.
- Haftalık raporlar için çağrı transkriptlerinin veya destek biletlerinin özetlenmesi.
- Meta açıklamalarının karakter sınırı içinde yeniden yazılması.
- Metinden markalar, şehirler veya ürün türleri gibi varlıkların çıkarılması.
İş akışını adım adım nasıl kurarsınız?
İş akışı sabit bir reçetedir: girdi formatı, istem (prompt), model, çıktı formatı ve bir kontrol. Bir kez yazıldıktan sonra, ekipteki herkes onu çalıştırabilir ve sonuçlar haftadan haftaya tutarlı kalır.
Adım 1: barındırma yolunu seçin
Test için Ollama veya LM Studio, dizüstü bilgisayarda daha küçük modelleri çalıştırır. Üretim için ekipler, vLLM gibi bir çıkarım motoruna sahip bir GPU sunucusu veya Together AI, Fireworks ya da bir bulut pazaryeri gibi yönetilen bir barındırıcı kullanır. Damıtılmış DeepSeek varyantları mütevazı donanımlar için yeterince küçüktür; tam amiral gemisi modeller ciddi GPU belleğine ihtiyaç duyar.
Adım 2: istemi bir şablon olarak yazın
Talimatları, etiket listesini ve iki veya üç örneği, her girdi satırı için bir yer tutucu içeren bir şablona koyun. Adlandırılmış alanlara sahip JSON çıktısı isteyin. Yapılandırılmış çıktı, sonuçları manuel temizleme olmadan bir elektronik tabloya veya veritabanına geri yüklemenizi sağlayan şeydir.
Adım 3: etiketlenmiş bir örnek üzerinde test edin
Bir kişinin zaten etiketlediği yüz satırı alın ve iş akışını bunlar üzerinde çalıştırın. Modelin ne sıklıkla hemfikir olduğunu sayın. Uyumluluk düşükse, modeli suçlamadan önce etiket tanımlarını düzeltin; belirsiz kategoriler insanları da karıştırır.
Adım 4: partiler halinde çalıştırın ve spot kontrol yapın
Dosyanın tamamını partiler halinde işleyin, ardından birinin her partiden rastgele bir örneği incelemesini sağlayın. Kalitedeki değişikliklerin izlenebilmesi için her çalıştırmada model sürümünü ve istem sürümünü kaydedin.
Sınırlamalar ve riskler nelerdir?
Kendi kendine barındırma, sorumluluğu size devreder. Başka kimse sunucuyu yamamaz, çalışma süresini izlemez veya zararlı çıktıları filtrelemez. Daha küçük modeller ayrıca daha fazla olgusal hata yapar ve karmaşık talimatları en büyük barındırılan modellerden daha az güvenilir bir şekilde takip eder.
DeepSeek’in akıl yürütme modelleri, cevaptan önce uzun bir düşünce zinciri yazar. Bu, mantık görevlerinde yardımcı olur ancak token ve zaman ekler; basit sınıflandırma için, akıl yürütmeyen bir model genellikle daha hızlıdır. Bazı incelemeciler ayrıca DeepSeek’in kendi barındırılan uygulamasının belirli siyasi konuları filtrelediğini belirtti, bu da davranışı gerçek içeriğinizde test etmek için başka bir nedendir.
- Ticari kullanım için lisansı kontrol edin.
- Verilerin nerede işlendiğine karar verin ve bunu GDPR veya KVKK için belgeleyin.
- Doğruluğu kendi etiketlenmiş örneğinizde ölçün.
- Sunucuyu ve model güncellemelerini kimin sürdüreceğini planlayın.
- Müşteriye yönelik her şey için bir insan inceleme adımı bulundurun.
Alien Road, DeepSeek ve açık ağırlıklı modelleri nasıl uyguluyor
Yapay zeka optimizasyon ekibimiz, müşteri verilerinin kontrollü bir ortamdan çıkmaması gereken arama terimi sınıflandırması ve yorum etiketleme gibi yüksek hacimli arka ofis işleri için açık ağırlıklı modelleri kullanır. Keşif, müşterinin tekrarlanan metin görevlerini listelemek ve haftalık hacmi tahmin etmekle başlar.
Kurulum, bir model boyutu seçmek, onu kontrol ettiğimiz bir sunucuda barındırmak ve her görev için sürümlü bir istem şablonu yazmak anlamına gelir. Canlıya geçmeden önce, iş akışı, müşterinin kendi ekibinin hazırlamaya yardımcı olduğu etiketlenmiş bir örneğe karşı puanlanır.
Raporlama, uyumluluk oranını, tasarruf edilen saatleri ve modelin zorlandığı tüm kategorileri kapsar. Barındırılan bir sınır modeli bir görevi daha iyi yapsaydı ve veri kuralları buna izin verseydi, rapor bunu açıkça belirtir.
Doğru model boyutunu nasıl seçersiniz?
Daha büyük, dar bir görev için otomatik olarak daha iyi değildir. Yedi veya sekiz milyar parametreli bir model, istem net etiketlere ve örneklere sahip olduğunda arama terimlerini iyi sınıflandırabilir ve tek bir tüketici GPU’sunda çalışır. Daha büyük modeller, görev akıl yürütme, uzun bağlam veya dikkatli yazım gerektirdiğinde yardımcı olur.
Pratik yöntem, aynı etiketlenmiş örnek üzerinde iki veya üç boyutu test etmektir. Doğruluğu, yüz satır başına süreyi ve donanım maliyetini kaydedin. Doğruluk hedefinize ulaşan en küçük modeli seçin, çünkü bu, takip eden her çalıştırma için daha ucuz ve daha hızlı olacaktır.
Ağırlıkları daha az bite sıkıştıran nicelleştirilmiş (quantised) sürümler, bellek ihtiyaçlarını daha da azaltır. Biraz kalite kaybederler, bu yüzden kaybın kabul edilebilir olduğunu varsaymak yerine teste en az bir nicelleştirilmiş seçenek dahil edin.
Bu iş akışları gerçekten ne kadar zaman kazandırıyor?
Tasarruflar hacme bağlıdır. Ayda elli yorum etiketleyen bir ekip az kazanır; her hafta on binlerce arama terimini sıralayan bir ekip, saatlerce süren manuel işi ortadan kaldırabilir. Bir kişinin şu anda yüz satır başına harcadığı dakikaları ölçün, ardından model süresi artı inceleme süresi ile karşılaştırın.
İnceleme adımını hesaplamada tutun. Dört saat tasarruf sağlayan ancak üç saat kontrol gerektiren bir iş akışı küçük bir kazançtır ve bunu ekip işi elle yapmayı bıraktıktan sonra keşfetmektense erken bilmek daha iyidir.
Bu hafta nereden başlamalı
Bir dizüstü bilgisayara Ollama kurun ve küçük bir DeepSeek veya Qwen modeli çekin. Geçen ayın Google Ads arama terimlerini dışa aktarın, bunlardan yüz tanesini elle etiketleyin ve JSON’da satır başına bir niyet etiketi isteyen bir şablon yazın. Modelin etiketlerini sizinkilerle karşılaştırın. Uyumluluk iyiyse, ilk iş akışınız hazırdır; değilse, hangi etiket tanımlarının üzerinde çalışılması gerektiğini öğrenmişsinizdir.
Okumaya devam edin: Yapay Zekâ Optimizasyonu · Yapay Zekâ Optimizasyonu