Meta AI ve Llama modelleri, belirli görevler için çıktı kalitesi, faydalı çıktı başına maliyet, gecikme ve görevin desteklediği iş sonucu (potansiyel müşteriler, dönüşümler veya tasarruf edilen saatler gibi) üzerinden ölçüldüğünde değerlerini gösterirler. Llama modelleri açık ağırlıklı oldukları ve birçok platformda çalışabildikleri için, karşılaştırma sadece modelin kendi kalitesini değil, her zaman barındırma maliyetlerini ve barındırılan bir alternatifi de içermelidir.
Meta AI, WhatsApp, Instagram, Messenger, Facebook ve bağımsız bir uygulamada bulunan Meta’nın tüketici asistanıdır. Llama, şirketlerin Meta’nın lisans koşulları altında indirip kendilerinin çalıştırabileceği veya AWS, Azure, Google Cloud, Groq, Together AI ve diğerleri gibi bulut sağlayıcıları aracılığıyla kullanabileceği Meta’nın açık ağırlıklı büyük dil modelleri ailesidir. Pazarlama ekipleri Meta AI ile çoğunlukla markalarının tanımlanabileceği bir kanal olarak, Llama ile ise üzerinde araçlar oluşturabilecekleri bir model olarak karşılaşırlar.
İki farklı ölçüm sorusu
İkisini karıştırmak kafa karışıklığına neden olur, bu yüzden onları ayırın.
- Kanal olarak Meta AI: kullanıcılar sorduğunda Meta’nın asistanı markanızı, ürünlerinizi ve kategorinizi nasıl tanımlıyor? Bu, diğer AI asistanlarını izlemeye benzer bir görünürlük sorusudur.
- Araç olarak Llama: Llama modellerini kendi iş akışlarınızda kullandığınızda, işi iyi ve makul bir maliyetle yapıyorlar mı?
Görünürlük kanalı olarak Meta AI’nın ölçülmesi
Meta AI, yüz milyonlarca insanın zaten kullandığı uygulamalarda soruları yanıtlar. İstanbul’da biri ona dijital pazarlama ajansları veya hassas ciltler için en iyi güneş kremi hakkında sorduğunda, markalardan bahsedebilir.
Faydalı KPI’lar:
- Bahsedilme oranı: markanızın göründüğü sabit bir kategori soruları setinin payı.
- Doğruluk: ürünler, konum ve hizmetler hakkında doğru gerçekleri içeren bahsetmelerin payı.
- Duygu: olumlu, nötr veya olumsuz çerçeve.
- Rakip payı: aynı sorular için rakiplerin ne sıklıkla göründüğü.
- Alıntılanan kaynaklar: gösterildiğinde, cevabın hangi web sitelerine dayandığı.
Aynı soru setini her ay, önemli olan her dilde çalıştırın ve sonuçları bir elektronik tabloda kaydedin. Cevaplar çalıştırmalar arasında değişir, bu yüzden her soruyu birden fazla kez sorun ve tek sonuçlar yerine aralıklar bildirin.
Araç olarak Llama modellerinin ölçülmesi
Ekibiniz veya ajansınız Llama üzerine inşa ettiğinde, görev düzeyinde ölçün.
Kalite KPI’ları
- Bilinen doğru cevaplara sahip sabit bir değerlendirme setinde görev doğruluğu.
- Gözden geçiren kabul oranı: düzenleme yapılmadan onaylanan çıktıların payı.
- Düzenleme mesafesi veya düzenleme süresi: insanların her çıktıyı ne kadar değiştirdiği.
- Format uyumluluğu: geçerli JSON gibi gerekli yapıyı izleyen çıktıların payı.
Maliyet ve hız KPI’ları
- Barındırma, GPU süresi veya API fiyatlandırması dahil bin görev başına maliyet.
- İstek başına gecikme, ortalama ve en yavaş kuyruk.
- Zirve yük sırasında verim.
- Altyapı çabası: barındırma ve bakım için harcanan mühendislik saatleri.
İş KPI’ları
Her görevi desteklediği sonuçla ilişkilendirin. Llama destekli bir ürün açıklaması oluşturucu, bu sayfalardaki organik gösterimler ve dönüşüm oranları ile ilişkilendirilmelidir. Bir potansiyel müşteri kalifikasyon modeli, satış tarafından kabul edilen potansiyel müşteri oranları ile ilişkilendirilmelidir.
Llama ne zaman ekonomik olarak mantıklıdır?
Açık ağırlıklı modeller belirli durumlarda parlar:
- Daha küçük bir Llama modelinin yeterince doğru ve çalıştırılmasının ucuz olduğu basit görevlerin yüksek hacmi.
- İçeriğin kendi altyapınızda kalması gereken katı veri gereksinimleri.
- Açık ağırlıklar LoRA adaptörlerine ve özel eğitime izin verdiği için ince ayar ihtiyaçları.
- Hızlı çıkarım sağlayıcılarında gecikmeye duyarlı uygulamalar.
Hacim düşük olduğunda, ekip altyapı becerilerinden yoksun olduğunda veya görev mevcut en güçlü muhakemeyi gerektirdiğinde daha az çekicidirler. Adil bir kontrol paneli, bu ödünleşimleri gizlemek yerine gösterir.
Kontrol paneli neleri içermelidir?
Hedef kitle başına bir sayfa oluşturun.
- Liderlik: kullanım durumu başına iş KPI’ları, toplam maliyet ve önceki yöntem veya barındırılan bir alternatif ile karşılaştırma.
- Pazarlama ekibi: Meta AI bahsedilme oranı ve doğruluk trendleri, gözden geçiren kabul oranları ve geri dönüş süresi.
- Teknik ekip: gecikme, hata oranları, istek başına maliyet, model sürümleri ve her güncellemeden sonra değerlendirme puanları.
Her metrik ile model adını, boyutunu ve sürümünü kaydedin. Yeni bir Llama sürümü göründüğünde, geçiş yapmadan önce değerlendirme setini yeniden çalıştırın ve eski ve yeni sonuçları yan yana gösterin.
Hangi hatalar sonuçları bozar?
- Küçük bir Llama modelini zor bir görevde büyük bir ticari modelle karşılaştırmak ve açık modellerin zayıf olduğu sonucuna varmak.
- Maliyet hesaplamalarında mühendislik süresini görmezden gelmek.
- Meta AI’yı tek bir soruyla bir kez test etmek ve cevabı sabit olarak kabul etmek.
- Lisans incelemesini atlamak: Llama lisansları, ticari kullanım için kontrol edilmesi gereken koşulları içerir.
Ne sıklıkla yeniden test etmelisiniz?
Ölçümün her iki tarafı da hareket eder. Meta, Meta AI’nın arkasındaki modelleri günceller ve kategoriniz hakkındaki cevapları önceden haber vermeksizin değişebilir. Yeni Llama sürümleri farklı güçlü yönlerle gelir ve çıkarım sağlayıcıları fiyatları değiştirir.
Pratik bir ritim, Meta AI soru seti için aylık ve dahili araçlar için her model değişikliğinde olmalıdır. Soru setini ve değerlendirme setini trendlerin karşılaştırılabilir olması için en az altı ay sabit tutun ve eskileri değiştirmek yerine ayrı bir bölüme yeni sorular ekleyin. Sonuçlar aniden sıçradığında, kendi değişikliklerinizin buna neden olduğunu varsaymadan önce bir model güncellemesi olup olmadığını kontrol edin.
Alien Road, Meta AI ve Llama modellerini nasıl uygular
Tipik bir etkileşimde keşfin iki parçası vardır. İlk olarak, müşterinin hizmetlerinden ve kategori anahtar kelimelerinden oluşturulmuş bir soru seti kullanarak, her ilgili dilde Meta AI ve diğer asistanların müşteriyi nasıl tanımladığını test ederiz. İkinci olarak, müşterinin AI iş yüklerine bakarak açık ağırlıklı bir model için iyi adaylar olup olmadıklarını görürüz.
Görünürlük için kurulum, asistanların dayandığı kaynakları iyileştirmek anlamına gelir: net hizmet sayfaları, tutarlı iş bilgileri, yapılandırılmış veriler ve üçüncü taraf bahsetmeleri. Araçlar için, bir Llama modelini müşterinin kendi değerlendirme setinde barındırılan bir alternatifle karşılaştıran bir pilot çalışma yürütür ve doğruluk ve toplam maliyete göre seçim yaparız.
Ölçüm, her ikisini de aylık bir kontrol paneline getirir: zaman içindeki bahsedilme oranı ve doğruluk, ayrıca model destekli her görev için kalite, maliyet ve iş sonuçları. Raporlama, verilerin desteklediğinden daha fazla kesinlik iddia etmeden, hangi değişikliklerin sayıları muhtemelen etkilediğini açıklar.
Bu hafta nereden başlamalı
Potansiyel bir müşterinin kategoriniz hakkında bir asistana sorabileceği on soru yazın, örneğin “Türkiye’deki küçük dükkanlar için en iyi muhasebe yazılımı”. Her birini Meta AI’da, satış yaptığınız her dilde iki kez sorun ve markanızın görünüp görünmediğini, ne dediğini ve hangi rakiplerin ortaya çıktığını not edin. Bu temel çizgi, kontrol panelinizin ilk satırıdır.
Okumaya devam edin: AI Pazarlama Ajansı · AI Pazarlaması