Meta AI ve Llama modelleri, Meta’nın asistanı ve işletmelerin indirip, ince ayar yapıp kendilerinin barındırabileceği açık erişimli büyük dil modelleri ailesidir. Llama’yı pilottan üretime taşımak, nerede çalışacağına karar vermek, lisansı kontrol etmek, bir değerlendirme seti oluşturmak, güvenlik filtreleri eklemek ve görev başına maliyeti takip etmek anlamına gelir. Bu kontrol listesi her adımı sırasıyla ele alır.
Meta AI mı yoksa Llama mı: hangisini uyguluyorsunuz?
İsimler birbirine karıştırılıyor. Meta AI, WhatsApp, Instagram, Facebook, Messenger ve web içindeki tüketici asistanıdır. İşletmeler onu dağıtmaz; onu kullanırlar. Llama, Meta’nın kendi topluluk lisansı altında indirilebilir ağırlıklarla yayınlanan, altta yatan model ailesidir.
Bir pazarlama ekibi için uygulama neredeyse her zaman Llama anlamına gelir. Onu AWS Bedrock, Azure, Google Cloud Vertex AI, Groq veya Together gibi bir bulut sağlayıcısı aracılığıyla çalıştırabilir veya GPU’larda kendiniz barındırabilirsiniz. Bu kontrol listesinin geri kalanı Llama’yı varsayar.
Neden açık ağırlıklı bir model seçmeli?
Ana nedenler kontrol ve maliyet öngörülebilirliğidir. Açık ağırlıklarla verileri kendi ortamınızda tutabilir, marka sesinize göre ince ayar yapabilir ve bir sağlayıcı barındırılan bir modeli güncellediğinde ani davranış değişikliklerinden kaçınabilirsiniz. Daha küçük Llama varyantları, sınıflandırma veya etiketleme gibi dar görevler için ucuza da çalışabilir.
Bunun karşılığı sorumluluktur. Çalışma süresi, güvenlik filtreleme ve model güncellemeleri size aittir. Diğer sağlayıcıların kapalı modelleri bazı karmaşık akıl yürütme görevlerinde hala önde olabilir, bu yüzden kontrolün kalitedeki son birkaç puandan daha önemli olduğu işler için Llama’yı seçin.
1. Aşama: pilot kontrol listesi
Bir pilot çalışma tek bir soruyu yanıtlamalıdır: Llama bu özel görevi yeterince iyi yapabilir mi? Küçük tutun.
- Destek biletlerini kategorize etmek veya ürün açıklaması taslakları yazmak gibi net doğru cevapları olan bir görev seçin.
- Kabul edeceğiniz çıktılarla 100 ila 300 gerçek örnek toplayın.
- Herhangi bir donanım satın almadan önce barındırılan bir API aracılığıyla iki veya üç model boyutunu test edin.
- İstemi bir kez yazın, ardından karşılaştırma sırasında sonuçların adil olması için dondurun.
- Çıktıları basit bir rubrik ve en az iki insan değerlendirici ile puanlayın.
Test ettiğiniz en büyük model bu sette kabul edilebilir kaliteye ulaşamıyorsa, durun. Hiçbir altyapı çalışması, görevi yapamayan bir modeli düzeltemez.
2. Aşama: lisans ve yasal kontroller
Llama açıkça erişilebilirdir ancak katı OSI anlamında açık kaynak değildir. Kullanmayı planladığınız tam sürüm için mevcut Llama lisansını ve kabul edilebilir kullanım politikasını okuyun. Onaylanacak noktalar arasında büyük platform kullanıcı eşiği, atıf gereksinimleri ve belirli kullanımlardaki kısıtlamalar yer alır.
Ayrıca kendi verilerinizi kontrol edin. Müşteri e-postaları veya CRM notları üzerinde ince ayar yapıyorsanız, gizlilik politikanız ve sözleşmeleriniz bu işleme izin vermelidir. Cevabı, incelediğiniz tarih ve sürümle birlikte yazın.
3. Aşama: barındırmayı bilinçli seçin
Barındırma kararları maliyeti ve riski yıllarca şekillendirir. Seçenekleri aynı kriterlerle karşılaştırın:
- Bulut platformunda yönetilen API: başlamak için en hızlısı, token başına ödeme, veriler o bulutun şartları içinde kalır.
- Özel çıkarım sağlayıcısı: genellikle daha düşük gecikme ve token başına fiyat, veri saklama şartlarını kontrol edin.
- Kiralanan GPU’larda kendi kendine barındırılan: en fazla kontrol, vLLM gibi çıkarım sunucularını çalıştırabilen birine ihtiyaç duyar.
- Yerinde donanım: yalnızca katı veri kurallarıyla sabit yüksek hacimde mantıklıdır.
Çoğu pazarlama iş yükü birinci veya ikinci seçeneğe uyar. Kendi kendine barındırma, hacim yüksek ve öngörülebilir olduğunda veya sözleşmeler verilerin üçüncü taraflara gönderilmesini yasakladığında mantıklıdır.
4. Aşama: lansman öncesi ve sonrası değerlendirme
Pilot set regresyon testiniz haline gelir. Her istem değişikliği, model yükseltmesi veya ince ayar, yayınlanmadan önce ona karşı çalışır. Üretim bir hata ortaya çıkardığında yeni örnekler ekleyin, böylece test gerçek hatalarla büyür.
Neyi ölçmeli
Görev doğruluğunu rubrikaya göre, insan düzenlemesi gerektiren çıktı oranını, 95. yüzdelik dilimdeki gecikmeyi ve tamamlanan görev başına maliyeti takip edin. Token başına maliyet, görev başına maliyetten daha az yararlıdır, çünkü daha uzun istemler ve yeniden denemeler içinde gizlenir.
5. Aşama: güvenlik ve marka kontrolleri
Açık ağırlıklı bir modelin güvenebileceğiniz hiçbir sağlayıcı filtresi yoktur, bu yüzden kendinizinkini ekleyin. Meta, güvenli olmayan giriş ve çıkışları sınıflandırmak için Llama Guard modellerini yayınlar; ekipler genellikle ana modelin önüne ve arkasına bir tane yerleştirir. Ayrıca bir marka katmanı ekleyin: yasaklanmış iddialar, rakip isimleri, sektörünüz için düzenlenmiş ifadeler.
Hata oranları kararlı ve belgelenmiş olana kadar marka altında yayınlanan her şey için bir insan onay adımı tutun.
Alien Road, Llama’yı müşteri çalışmalarında nasıl uyguluyor
Tipik bir çalışmada, keşif aşaması açık bir modelin mantıklı olduğu görevleri tanımlar: binlerce ürün listesini etiketlemek veya dahili arama notlarını özetlemek gibi yüksek hacimli, tekrarlayan ve veri konumuna duyarlı görevler. Üst düzey akıl yürütme gerektiren görevler genellikle barındırılan kapalı bir modelde bırakılır ve müşteri nedenini görür.
Kurulum yukarıdaki aşamaları izler. Ekip, değerlendirme setini müşterinin kendi değerlendiricileriyle oluşturur, model boyutlarını yönetilen bir API aracılığıyla test eder ve ancak o zaman barındırma önerir. İstemler, rubrik ve test sonuçları, ajans ilişkisi biterse çalışmaya devam etmeleri için müşterinin deposunda saklanır.
Ölçüm başlangıçta haftalık yapılır: regresyon setinde doğruluk, insan düzenleme oranı ve görev başına maliyet. Aylık raporlama bu sayıları önceki manuel veya sağlayıcı tabanlı süreçle karşılaştırır ve bir model veya istem değişikliğinden sonra herhangi bir sapmayı işaretler.
6. Aşama: üretime hazırlık kontrol listesi
Üretim demeden önce her satırı onaylayın:
- Regresyon seti, tam olarak dağıtılan model ve istem üzerinde kararlaştırılan eşikte geçer.
- Llama Guard veya eşdeğer bir filtre giriş ve çıkışlarda çalışır.
- Günlükler, kişisel veriler maskelenmiş halde istemleri ve çıktıları yakalar.
- Bir yedekleme mevcuttur: hizmet başarısız olduğunda ikinci bir model veya insan kuyruğu.
- Maliyet uyarıları gün ve görev türü başına ayarlanır.
- Model güncellemeleri ve lisans incelemeleri için bir sahip atanır.
Bu hafta nereden başlamalı
Ekibinizin zaten elle yaptığı tekrarlayan bir metin görevi seçin. 150 gerçek örnek çekin, her biri için kabul edilebilir cevabı yazın ve bunları yönetilen bir API’de iki Llama boyutu üzerinden çalıştırın. Görevin uygun olup olmadığını günler içinde bileceksiniz ve sonraki her aşamanın bağlı olduğu değerlendirme setinin başlangıcına sahip olacaksınız.
Okumaya devam edin: AI Pazarlama Ajansı · AI Pazarlaması