Multimodal AI uygulama kontrol listesi, metin, görsel, ses veya video okuyabilen bir modeli küçük bir testten güvenilir bir iş sürecine taşıyan kararlar dizisidir. Kullanım durumunu, girdi verilerini, değerlendirmeyi, maliyet sınırlarını, gizliliği ve sahipliği kapsar. Değerlendirme ve sahiplik adımlarını atlayan ekipler, genellikle demoda etkileyici görünen ancak asla hayata geçmeyen bir pilot proje ile sonuçlanır.
OpenAI’ın GPT-4o ailesi, Google Gemini ve Anthropic Claude gibi multimodal modeller, tek bir istekte birden fazla girdi türünü kabul eder. Bir kullanıcı ürün fotoğrafı ve soru, taranmış fatura veya kontrol paneli ekran görüntüsü gönderebilir. Bu esneklik hem çekicidir hem de projelerin rotadan sapmasının nedenidir: neredeyse her şey mümkün görünür, bu yüzden hiçbir şeyin kapsamı belirlenmez.
Pilot uygulama yapmaya değer bir multimodal AI kullanım durumu nedir?
İyi bir ilk kullanım durumunun üç özelliği vardır. Girdi zaten karışık formatta mevcuttur, bir kişi şu anda onu elle okuyordur ve yanlış bir cevabı yakalamak ucuzdur. Ürün görsellerini okuyup alt metin hazırlamak buna uygundur. Hasarlı malların fotoğraflarından iadeleri onaylamak ise, en azından ilk proje olarak, uygun değildir.
Kullanım durumunu bir girdi, bir çıktı ve bir gözden geçiren ile tek bir cümle olarak yazın. Örneğin: “Model her yeni ürün fotoğrafını ve teknik özellik sayfasını okur, 120 kelimelik bir açıklama taslağı hazırlar ve bir mağaza sorumlusu bunu CMS’de onaylar.” Eğer üç boşluğu da dolduramıyorsanız, kullanım durumu hazır değildir.
- Girdi: hangi dosya türleri, hangi sistemden, haftada ne kadar hacimde
- Çıktı: tam format, uzunluk ve hedef alan
- Gözden geçiren: pilot sırasında sonuçları kontrol eden atanmış rol
- Yedek plan: model reddettiğinde veya hiçbir şey döndürmediğinde ne olur
Görselleri, sesi ve belgeleri nasıl hazırlamalısınız?
Pilot başarısızlıklarının çoğu modele değil, girdilere dayanır. Mağaza ışığında çekilmiş telefon fotoğrafları, aslında taranmış görsel olan PDF’ler ve iki kişinin birbirinin üzerine konuştuğu çağrı kayıtları çıktıyı bozar. Tek bir komut yazmadan önce 50 ila 200 gerçek girdi örneği toplayın ve zor olanları da dahil edin.
Yazım sırasında sağlayıcının dosya boyutu, görsel çözünürlüğü ve ses uzunluğu ile ilgili belgelenmiş sınırlarını kontrol edin, çünkü bunlar değişir. Büyük görseller genellikle API tarafından zaten küçültülür, bu yüzden 20 MB’lık bir orijinali göndermek, cevabı iyileştirmeden yükleme süresini boşa harcar. Boyutlandırmayı kendi tarafınızda yapın ve orijinali denetim için saklayın.
Bir referans seti etiketleyin
Yaklaşık 50 girdi seçin ve yetenekli bir çalışanın vereceği cevabı yazın. Bu referans seti sizin testiniz olur. O olmadan, her komut değişikliği hisse göre yargılanır ve his, onuncu yinelemeden sonra güvenilmezdir.
Hangi model ve mimari işe uygundur?
İki geniş model vardır. Birincisinde, bir multimodal model tüm girdiyi işler. İkincisinde, önce bir belge üzerinde OCR veya bir çağrı üzerinde konuşmadan metne dönüştürme gibi uzman bir adım çalışır ve bir metin modeli sonuç üzerinde çalışır. İkinci model genellikle daha ucuzdur ve hata ayıklaması daha kolaydır, çünkü ara metni inceleyebilirsiniz.
Aynı referans setini iki veya üç aday modelden geçirin. Etiketleriniz üzerindeki doğruluğu, yanıt süresini ve birim başına maliyeti karşılaştırın. Verilerinizde yüzde 90 oranında doğru olan daha küçük ve hızlı bir model, insan incelemesi geri kalanını zaten yakalıyorsa daha büyük bir modeli geçebilir. Bu rakamları ölçmek size aittir; bunları bir satıcı kıyaslamasından ödünç almayın.
Bir pilotu dürüstçe nasıl değerlendirirsiniz?
Her çıktıyı referans cevaba karşı basit bir rubrik ile puanlayın: doğru, küçük düzenleme gerekli, yanlış. Her model ve her komut sürümü için kategori payını takip edin. En kötü on çıktının günlüğünü tutun, çünkü hatalardaki kalıplar size ortalamalardan daha fazlasını söyler.
- Etiketlenmiş set üzerinde doğruluk, girdi kalitesine göre bölünmüş
- Bir gözden geçirenin manuel sürece kıyasla öğe başına harcadığı süre
- Reddetme ve boş yanıt oranı
- Yeniden denemeler dahil işlenmiş öğe başına maliyet
- Kişisel veya gizli verileri ifşa eden herhangi bir çıktı
Başlamadan önce geçme notunu belirleyin. “İyi görünüyor” ile biten bir pilot proje haftalarca tartışılacaktır. “Yüzde 78 doğru, hedef 85 idi” ile biten bir pilot ise net bir sonraki adımı üretir.
Pilot ve üretim arasında ne değişir?
Üretim sıkıcı kısımları ekler. Hız sınırları için gecikmeli yeniden denemelere, ani artışların zaman aşımına uğramaması için bir kuyruğa, denetim için girdi ve çıktıların günlüğüne ve hata oranları arttığında uyarılara ihtiyacınız vardır. Ayrıca model güncellemeleri için bir plana ihtiyacınız vardır: sağlayıcılar modelleri emekli eder ve değiştirir, bu sırada çıktı tarzı değişebilir.
Gizlilik incelemesi de buraya aittir. Görseller yüzler, plaka numaraları veya ambalaj üzerindeki müşteri isimlerini içerebilir. Ses, GDPR veya Türkiye’nin KVKK’sı kapsamında kişisel veri sayılabilecek sesleri içerir. Sağlayıcının veri saklama ayarlarını, girdilerin eğitim için kullanılıp kullanılmadığını ve işlemenin nerede gerçekleştiğini doğrulayın.
Bir sahip atayın
Birisi komuttan, referans setinden ve aylık incelemeden sorumlu olmalıdır. Kimse olmadığında, girdiler değiştikçe ve kimse testi yeniden çalıştırmadıkça kalite sessizce düşer.
Alien Road multimodal AI’yı nasıl uygular
Tipik bir etkileşimde, personelin görselleri, PDF’leri veya kayıtları elle okuduğu her yeri listelemek için bir keşif çağrısı ile başlarız. Net hacmi ve düşük riski olan birini seçeriz, genellikle e-ticaret kataloğu için ürün görselleri veya haftalık raporları besleyen reklam platformlarından ekran görüntüleri.
Kurulum yukarıdaki kontrol listesini izler: örneklenmiş bir girdi seti, müşteri ile üzerinde anlaşılan etiketlenmiş bir referans seti ve iki veya üç modelin yan yana testleri. Komutu, seçilen modeli ve sınırlarını müşterinin sakladığı kısa bir el kitabında belgeleriz.
Ölçüm pilot sırasında haftalık olarak yapılır. Doğru, küçük düzenleme ve yanlış paylarını, öğe başına gözden geçiren dakikalarını ve öğe başına maliyeti raporlarız ve herhangi bir gizlilik sorununu ortaya çıktığı anda işaretleriz. Geçme notuna ulaşıldığında, iş akışını müşterinin CMS’sine veya raporlama yığınına taşırız ve referans setinin aylık yeniden çalıştırılmasını planlarız.
Bu hafta nereden başlamalı
Birinin görselleri veya belgeleri elle okuduğu bir süreç seçin. 50 gerçek örnek alın, her biri için doğru cevabı yazın ve bunları basit bir komutla bir multimodal modelden geçirin. O tek öğleden sonra size bir pilotun finanse edilmeye değer olup olmadığını söyler ve size her iki durumda da ihtiyacınız olacak test setini verir.
Okumaya devam edin: Yapay Zekâ Optimizasyonu · Yapay Zekâ Optimizasyonu