Mistral AI, bir görev büyük hacimli dilin okunmasını, yazılmasını veya sınıflandırılmasını içeriyorsa ve siz açık ağırlıklı (open-weight) seçeneklere, Avrupa barındırmasına veya çağrı başına daha düşük maliyete değer veriyorsanız iyi bir geçiştir. Geleneksel araçlar, iş kesin kurallar, denetlenebilir hesaplamalar veya vergi mantığı, teklif kuralları, raporlama matematiği ve veritabanı sorguları gibi deterministik çıktılar gerektirdiğinde daha iyi bir seçenek olmaya devam eder.
Mistral AI, büyük dil modelleri oluşturan bir Fransız şirketidir. Bazı modellerini kendi altyapınızda indirilebilen ve çalıştırılabilen açık ağırlıklarla yayınlar, diğerlerini ise API platformu ve asistanı Le Chat aracılığıyla sunar. Model isimleri ve kadroları sık sık değişir, bu yüzden herhangi bir makalenin anlık görüntüsüne güvenmek yerine güncel listeyi kontrol edin.
Mistral AI, pazarlamacılar için ne sunuyor?
Bir pazarlama veya optimizasyon ekibi için birkaç özellik öne çıkıyor.
- Açık ağırlıklı modeller: bazı Mistral modelleri kendi kendine barındırılabilir, bu da hassas verileri kendi ortamınızda tutar.
- Çoklu boyutlar: daha küçük modeller basit görevler için daha ucuz ve hızlıdır; daha büyük olanlar daha karmaşık muhakeme ve yazıları yönetir.
- Avrupa tabanı: bazı kuruluşlar, tedarik veya veri yerleşimi nedenleriyle AB merkezli bir sağlayıcıyı tercih eder, ancak yine de barındırma bölgelerini ve şartlarını gözden geçirmelisiniz.
- Çok dilli yetenek: Türkçe, İngilizce, Almanca, Fransızca ve diğer pazarlarda çalışan ekipler için yararlıdır, kalite dile ve göreve göre değişir.
- Azure, Amazon Bedrock ve Google Cloud Vertex AI gibi bulut pazaryerleri aracılığıyla ve Mistral’ın kendi platformu ile kullanılabilirlik.
Burada geleneksel araç ne sayılır?
Geleneksel araçlar derken, pazarlamacıların dil modellerinden önce kullandıkları yazılımları kastediyoruz: elektronik tablo formülleri, anahtar kelime araştırma araçları, kural tabanlı etiketleme, regex filtreleri, şablon metinler, çeviri belleği sistemleri, SQL sorguları ve reklam platformlarındaki sabit otomasyon kuralları. Bunlar tahmin edilebilirdir. Aynı girdi her zaman aynı çıktıyı verir, ki bu da bazı görevlerin tam olarak gerektirdiği şeydir.
Ne zaman Mistral AI’ye geçmelisiniz?
Görev dil açısından ağır, tekrarlayan ve küçük varyasyonlara toleranslı olduğunda geçiş yapın.
Güçlü adaylar
- Regex kurallarının yönetilemez hale geldiği durumlarda arama sorgularını veya müşteri yorumlarını niyet veya temaya göre sınıflandırmak.
- Yapılandırılmış verilerden ürün açıklamaları, meta açıklamaları veya reklam varyasyonları hazırlamak.
- Uzun raporları, çağrı transkriptlerini veya rakip sayfalarını özetlemek.
- Serbest metinden ürün isimleri, konumlar veya şikayetler gibi varlıkları çıkarmak.
- Yerel bir editörün gözden geçireceği çok dilli ilk taslaklar.
Her durumda, geleneksel bir yaklaşım ya çok sayıda elle yazılmış kural ya da her öğeyi okuyan bir kişi gerektirir. Bir dil modeli dağınık girdiyi daha iyi yönetir ve her uç durum için yeni kurallar olmadan ölçeklenir.
Ne zaman geçmemelisiniz?
Çıktısı tam veya satır satır açıklanabilir olması gereken araçları değiştirmeyin.
- Bütçe planlaması, teklif hesaplamaları ve ROAS raporlaması: model tarafından üretilen sayıları değil, formülleri ve platform verilerini kullanın.
- Onaylanmış ifadelerle tam olarak eşleşmesi gereken yasal veya düzenlenmiş metinler.
- Bir hatanın raporları sessizce bozduğu bir boru hattındaki veri dönüşümleri.
- Kurulum çabasının tasarruftan ağır bastığı çok düşük hacimli görevler.
Dil modelleri kendinden emin ama yanlış ifadeler üretebilir. Yanlış cevabın maliyetli ve tespit edilmesinin zor olduğu her çıktı için deterministik aracı koruyun veya modeli yalnızca öneri için kullanın, kararı ise geleneksel sistem versin.
Maliyetler nasıl karşılaştırılır?
Geleneksel araçlar genellikle sabit bir lisansa sahiptir. Dil modeli maliyetleri kullanımla ölçeklenir, API aracılığıyla girdi ve çıktı tokenleri ile veya açık ağırlıklı bir modeli kendiniz barındırırsanız sunucu maliyetleri ile faturalandırılır. Düşük ve orta hacimler için API erişimi daha basit olma eğilimindedir. Yüksek hacimler veya katı veri gereksinimleri için kendi kendine barındırma mantıklı olabilir, ancak bu GPU maliyetleri ve mühendislik süresi ekler.
Adil bir karşılaştırma, geleneksel bir sürecin ihtiyaç duyduğu insan saatlerini de içerir. Bir analistin ayda iki gününü alan bir anahtar kelime sınıflandırması, araç lisansı değişmese bile bir modelle daha ucuz olabilir, çünkü analistin zamanı gerçek maliyettir.
Hibrit bir yaklaşım genellikle kazanır
Uygulamada en iyi kurulumlar her ikisini de birleştirir. Kural tabanlı bir filtre bariz spam’i kaldırır, model gerisini sınıflandırır ve bir elektronik tablo veya BI aracı sonuçları kesin matematikle toplar. Her bileşen güvenilir olduğu işi yapar.
Örnek: arama terimi analizi
Her ay binlerce Google Ads arama terimi olan bir çevrimiçi seyahat acentesi hayal edin. Geleneksel bir iş akışı, negatifleri bulmak için filtreler ve manuel inceleme kullanır. Hibrit bir iş akışı terimleri dışa aktarır, bilinen alakasız kelimeler için basit kurallar uygular, geri kalanını her terimi niyetine göre etiketleyen bir komutla daha küçük bir Mistral modeline gönderir ve ardından negatif olarak eklemeden önce yalnızca alakasız olarak etiketlenen terimleri inceler. Model okuma süresinden tasarruf sağlar; insan ve reklam platformu hala son değişikliği yapar.
Hızlı bir karar tablosu
- Hacim yüksek, kurallar bulanık, küçük hatalar tolere edilebilir: bir Mistral modeline geçin.
- Hacim yüksek, çıktı tam olmalıdır: geleneksel aracı koruyun.
- Hacim düşük, görev muhakeme ağırlıklı: bir kişiyi üzerinde tutun, belki yardımcı olarak Le Chat ile.
- Veri hassas, hacim yüksek: harici bir API seçmeden önce kendi kendine barındırılan açık ağırlıklı bir modeli test edin.
Tabloyu her çeyrekte tekrar gözden geçirin. Modeller gelişir ve fiyatlar değişir, bu yüzden geçen yıl geçişi haklı çıkarmayan bir görev şimdi bunu haklı çıkarabilir. Tersi de olur: geleneksel bir araç yerleşik bir AI özelliği eklediğinde, ayrı bir model adımına artık ihtiyaç kalmayabilir.
Alien Road Mistral AI’yi nasıl uyguluyor
Tipik bir etkileşimde keşif, müşterinin pazarlama ve raporlama işindeki dil ağırlıklı görevleri listelemek ve bunların şu anda nasıl yapıldığını not etmekle başlar. Hangilerinin deterministik çıktıya ihtiyaç duyduğunu işaretler ve onları olduğu gibi bırakırız.
Kurulum genellikle bir pilot için Mistral API ile başlar, müşterinin gerçek verilerinin bir örneğine karşı test edilmiş komutlar kullanılır. Veri hassasiyeti yüksek olduğunda, bunun yerine müşterinin kendi bulut ortamında açık ağırlıklı bir modeli değerlendiririz. Her model adımı, izin verilen etiket listeleri veya JSON formatı kontrolleri gibi bir doğrulama kontrolünden geçer, böylece kötü çıktı raporlara ulaşmadan yakalanır.
Ölçüm için, insan tarafından etiketlenmiş bir örneğe karşı doğruluğu, çalışma başına tasarruf edilen süreyi ve bin öğe başına maliyeti karşılaştırırız. Raporlama aylıktır ve modelin yanlış olduğu durumları içerir, böylece müşteri ödünleşimi net bir şekilde görebilir ve kullanım durumunu genişletip genişletmeyeceğine karar verebilir.
Bu hafta nereden başlamalı
Şu anda kurallarla veya manuel okumayla yönettiğiniz bir dil görevi seçin, örneğin 200 müşteri yorumunu etiketlemek. Bunlardan 50’sini elle etiketleyin. Ardından aynı 50’yi net bir komut ve sabit etiket listesi ile Le Chat veya API’deki bir Mistral modeli aracılığıyla çalıştırın. Sonuçları karşılaştırın. Anlaşma yüksekse ve hatalar küçükse, geçiş için bir adayınız var; değilse, şimdilik geleneksel yöntemi koruyun.
Okumaya devam edin: Yapay Zekâ Optimizasyonu · Yapay Zekâ Optimizasyonu