Mistral AI, bazıları açık ağırlıklarla yayınlanan, diğerleri ise kendi API’si ve Le Chat asistanı aracılığıyla sunulan büyük dil modelleri geliştiren Paris merkezli bir şirkettir. Pazarlamacılar için veri konumu, maliyet kontrolü veya kendi kendine barındırma önemli olduğunda en iyi seçenektir. Modelleri taslak hazırlama, özetleme, sınıflandırma ve çok dilli işleri yönetebilir ve bir şirketin kendi altyapısında çalışabilir.
Mistral AI ne sunuyor?
Ürün yelpazesinin iki tarafı vardır. Açık ağırlıklı modeller indirilebilir ve kendi sunucularınızda veya bulut sağlayıcıları aracılığıyla çalıştırılabilir. Ticari modeller, La Plateforme adlı Mistral API’si ve Microsoft Azure, Amazon Bedrock ve Google Cloud Vertex AI gibi ortaklar aracılığıyla mevcuttur. Model adları ve sürümleri sık sık değişir, bu nedenle güncel liste için resmi belgeleri kontrol edin.
Le Chat, tüketiciler ve işletmeler için asistandır. Web aramayı, belge yüklemeyi, ortak bir model aracılığıyla görüntü oluşturmayı ve kaydedilmiş talimatları izleyen ajanları destekler. Bir pazarlama ekibi için Le Chat, diğer sohbet asistanları gibi çalışır; API, Mistral’ın otomasyon için ilginç hale geldiği yerdir.
Bir pazarlamacı neden daha iyi bilinen asistanlar yerine Mistral’ı seçsin?
İlk neden veri kontrolüdür. GDPR kapsamında müşteri verilerini işleyen bir Avrupa şirketi, merkezi AB’de bulunan bir sağlayıcıyı veya hiçbir istemin ortamını terk etmemesi için kendi kendine barındırabileceği bir modeli tercih edebilir. Açık ağırlıklı bir modeli kendi kendine barındırmak, sağlayıcının verileri hiç görmemesi anlamına gelir.
İkinci neden ölçekteki maliyettir. Daha küçük Mistral modelleri, diğer laboratuvarların amiral gemisi modellerine kıyasla token başına ucuzdur. Binlerce ürün yorumunu etiketlemek veya büyük bir katalog için meta açıklamalar yazmak gibi yüksek hacimli görevler için daha küçük bir model genellikle yeterince iyidir ve çok daha az maliyetlidir.
- CRM notları veya destek transkriptleri gibi hassas veriler için kendi kendine barındırma
- Toplu işler: yorum sınıflandırma, anahtar kelime kümeleme, ürün özelliği çıkarma
- Başlıca Avrupa dillerinde çok dilli taslaklar
- Küçük bir modelin markanızın geçmiş metinleri üzerinde ince ayarı
- Verileri ABD’li bir sağlayıcıya göndermeden kendi uygulamanız içinde AI özelliklerini çalıştırma
Sınırlar nelerdir?
Mistral’ın en büyük modelleri rekabetçidir, ancak karmaşık muhakeme veya uzun yaratıcı yazılarda birçok ekip hala OpenAI, Anthropic veya Google’ın en iyi modellerini tercih eder. Sonuçlar göreve bağlıdır, bu nedenle genel liderlik tablolarına güvenmek yerine kendi örneklerinizde test edin.
Kendi kendine barındırma da ücretsiz değildir. GPU kapasitesine, dağıtımı sürdürecek birine ve kalite ve güvenlik izlemesine ihtiyacınız vardır. Mühendislik desteği olmayan on kişilik bir pazarlama ekibi için barındırılan API veya Le Chat gerçekçi seçenektir. Türkçe dil kalitesi de test edilmelidir; kullanılabilir, ancak yayınlamadan önce yerel inceleme gereklidir.
Pazarlamacılar Mistral’ı pratikte nasıl kullanabilir?
Yorum madenciliği
Birkaç bin yorumu dışa aktarın, bunları konu ve duygu durumunu etiketlemek için sabit bir talimatla küçük bir Mistral modelinden geçirin ve sonuçları bir elektronik tabloya kaydedin. Bir öğleden sonra, bir kişinin oluşturması günler sürecek şikayet ve övgü haritasına sahip olursunuz.
Katalog içeriği
Beş bin ürünü olan bir çevrimiçi mağaza için model, yapılandırılmış özelliklerden meta başlıklar ve açıklamalar taslaklayabilir. Bir insan her partiden bir örneği kontrol eder. Amaç, kimsenin elle yazmayacağı uzun kuyruğu kapsamaktır, en çok satanların metnini değiştirmek değil.
Dahili asistan
Bir şirket, kendi kendine barındırılan bir modeli marka yönergeleri ve geçmiş kampanyalarıyla bağlayarak personelin ‘bahar lansmanı için hangi tonu kullandık’ gibi sorular sormasını sağlayabilir. Ağdan hiçbir şey çıkmaz.
Alien Road Mistral AI’yı nasıl uyguluyor?
Tipik bir çalışmada Mistral, müşterinin bir veri kısıtlaması veya hacim sorunu olduğunda devreye girer. Keşif süreci, hangi görevlerin tekrarlayan olduğunu, verilerin ne kadar hassas olduğunu ve hangi bütçenin var olduğunu inceler. Ardından yan yana bir test yaparız: aynı elli örnek iki veya üç modelden geçirilir, bir gözden geçiren tarafından doğruluk ve ton açısından puanlanır.
Mistral o görev için maliyet ve kalite açısından kazanırsa, kurulum takip eder. Genellikle bu, sabit istemler, çıktı doğrulama ve her partiden bir örnek için insan incelemesi adımı içeren bir API iş akışı anlamına gelir. Bin öğe başına maliyet, incelenen örnekteki hata oranı ve tasarruf edilen saatler hakkında rapor veririz, böylece müşteri iş akışını genişletmeye veya dar tutmaya karar verebilir.
Testten önce hızlı bir kontrol listesi
- Net girdileri ve kontrol edebileceğiniz doğru bir çıktısı olan bir görev tanımlayın
- Zor olanlar da dahil olmak üzere en az elli gerçek örnek toplayın
- Talimatı bir kez yazın ve modeller arasında aynı tutun
- Çıktıları, hangi modelin ürettiğini bilmeden körlemesine puanlayın
- Sadece token başına maliyeti değil, görev başına maliyeti karşılaştırın
- Müşteri verilerini göndermeden önce hukuk ekibinizle veri işleme şartlarını onaylayın
Mistral veri ve uyumluluk konusunda nasıl karşılaştırılır?
Birçok AB ve Türk şirketi için soru hangi modelin en iyi yazdığı değil, verilerin nereye gittiğidir. Mistral, API’si için veri işleme şartlarını yayınlar ve iş müşterileri için seçenekler sunar, açık ağırlıklı modeller ise sağlayıcıyı veri yolundan tamamen çıkarır. Bu, müşteri kayıtlarını içeren projeler için yasal incelemeyi kısaltabilir.
AB AI Yasası ve GDPR’nin sadece kimin yaptığına değil, bir modeli nasıl kullandığınıza da uygulandığını unutmayın. Kendi kendine barındırılan bir modelin hala kişisel verileri işlemek için yasal bir temele, ne için kullanıldığına dair bir kayda ve kararların insanları etkilediği yerlerde insan gözetimine ihtiyacı vardır. Avrupalı bir sağlayıcı seçmek transfer sorularında yardımcı olur; uyumluluk işini tamamlamaz.
- API isteklerinin nerede işlendiğini ve saklandığını kontrol edin
- İstemlerin planınız kapsamında eğitim için kullanılıp kullanılmadığını onaylayın
- Kişisel verilere dokunan her iş akışının amacını belgeleyin
- Denetim için giriş ve çıkış günlüklerini saklama limitleriyle tutun
- Kalite düşerse iş akışını durdurabilecek bir kişi atayın
Gerçekçi bir bütçe nasıl görünür?
Maliyetler üç kovaya ayrılır: kullanım, kurulum ve inceleme. Küçük barındırılan modellerde kullanım, toplu pazarlama görevleri için genellikle en küçük kalemdir. Kurulum, istem tasarımı, test ve elektronik tablonuz, CMS veya veri ambarınızla entegrasyonu kapsar. İnceleme, çıktıyı kontrol etmek için harcanan insan zamanıdır ve nadiren sıfıra düşer.
Örneğin, birkaç bin ürün için meta açıklamalar oluşturan bir mağaza, yüzde onluk bir örneği kontrol eden editöre, API çağrılarının kendisinden daha fazla harcayabilir. Bu normaldir. İlk günden itibaren inceleme süresini planlayın, ilk hatalar göründüğünde proje durmayacaktır.
Bu hafta nereden başlanmalı
Ücretsiz bir Le Chat hesabı açın ve ona her hafta yaptığınız bir gerçek görevi verin, örneğin bir müşteri e-postası partisini özetlemek. Ardından aynı görevi zaten kullandığınız asistanda deneyin. Sonuç yakınsa ve veri politikanız bir AB sağlayıcısını tercih ediyorsa, gelecek hafta elli örnekle küçük bir API testi planlayın.
Okumaya devam edin: Yapay Zekâ Optimizasyonu · Yapay Zekâ Optimizasyonu