Question 1

Kendi modelimizi eğitmemiz (fine-tuning) gerekir mi?

Accepted Answer

Genellikle hayır ve neredeyse hiçbir zaman ilk adım olarak değil. "Model yanlış cevap verdi" şikayetlerinin çoğu aslında getirim veya istem sorunudur; doğru bilgi modelin önüne hiç konmamıştır, dolayısıyla daha çok eğitmek çözmez. İnce ayar, tutarlı bir çıktı formatına veya ölçekte belirli bir dil tonuna ihtiyaç duyduğunuzda anlam kazanır ve o zaman bile iyi bir getirim katmanının üzerine oturur; bu kapsam Özel LLM Geliştirme sayfamızda ele alınır.

Question 2

Model uydurma bilgi verirse ne olur?

Accepted Answer

Sırasıyla dayandırma, kaynak gösterme ve reddetme kurallarıyla çalışırız. Asistan yanıtını kendi içeriğinizden getirilen pasajlara dayandırır ve hangi kaynaktan aldığını gösterir; ilgili bir kayıt bulunamadığında uydurmak yerine bilmediğini söyleyip insana devreder. Sıfır hata sözü veren kimseye inanmayın; yapılabilecek olan, yanlış yanıtı nadir, görünür ve kaynağına kadar izlenebilir kılmaktır.

Question 3

KVKK açısından verilerimiz nerede işleniyor?

Accepted Answer

Yalnızca sizin onayladığınız sağlayıcıya, yalnızca yanıt için gereken istem ve getirilen bağlam gider; veritabanınız sizde kalır. Büyük sağlayıcılar, API üzerinden gönderilen verinin model eğitiminde kullanılmadığı ticari şartlar ve kısaltılabilir veya kapatılabilir saklama süreleri sunar; bunu açıkça yapılandırır ve aydınlatma metniniz ile envanterinize yazılabilecek şekilde belgeleriz. Kişisel veri alanlarını (ad, telefon, adres) mümkün olduğunca maskeleyerek gönderiyoruz; yurt dışı aktarımın hiç istenmediği durumlarda AB bölgesi uç noktaları veya kendi sunucunuzdaki açık ağırlıklı model seçeneklerini kurgularız.

Question 4

Aylık maliyeti ne olur, bütçemizi nasıl planlarız?

Accepted Answer

Model kullanımı token başına faturalanır; dolayısıyla dürüst cevap sabit bir rakam değil, hacminize bağlı bir aralıktır. Gerçek soru hacminiz ve tipik yanıt uzunluğunuz üzerinden tahmin çıkarır, canlıda istek başına token takibi kurar, uyarı eşikleri tanımlarız. Basit soruları küçük ve ucuz bir model kademesine yönlendirmek ile tekrar eden bağlamı önbelleğe almak, faturayı en çok düşüren iki kaldıraçtır.

Question 5

Türkçe yanıt kalitesi yeterli mi?

Accepted Answer

Güncel modeller destek, özetleme ve sınıflandırma işlerinde Türkçede iyi sonuç veriyor; ancak kalite göreve ve sizin içeriğinizin nasıl yazıldığına göre değişiyor. Türkçe çıktının bozulduğu yerler genellikle model değil, istem ve kaynak metin kaynaklıdır: ürün adları, ölçü birimleri ve kargo terimleri sizin kullandığınız biçimde tanımlanmadığında sonuç yapay okunur. Bu yüzden testleri gerçek müşteri mesajlarınızla, sizin dilinizle yapar, onay öncesi birlikte okuruz.

Question 6

Mevcut sistemlerimize (ERP, e-ticaret paneli, CRM) bağlanabilir mi?

Accepted Answer

Evet, araç çağırma tam olarak bunun için var. Veritabanınızı modele kopyalamak yerine asistan dar kapsamlı ve yetkilendirilmiş fonksiyonlar çağırır: sipariş numarasıyla sipariş sorgula, varyant stoğunu kontrol et, fatura getir. Bu fonksiyonları varsayılan olarak salt okunur yazarız; yazma veya değiştirme gerektiren her işlem açık bir onay adımından geçer.

Question 7

İlk sürüm ne kadar sürede yayına girer?

Accepted Answer

Kendi içeriğiniz üzerinde çalışan odaklı bir asistan için iç kullanıma açılabilir prototip tipik olarak birkaç haftadır; halka açık yayın, değerlendirme seti, koruma kuralları ve kanal entegrasyonu tamamlandıktan sonra gelir. Süreyi belirleyen şey model tarafındaki iş değil, verinizin ne kadar erişilebilir ve güncel olduğudur. Sıralamayı, büyük entegrasyon bütçesini taahhüt etmeden önce kaliteyi görebileceğiniz şekilde kurarız.

Question 8

Kullandığımız model kapatılırsa ne olacak?

Accepted Answer

Sağlayıcılar modelleri ilan edilmiş takvimlerle emekliye ayırır; yani bu acil bir durum değil, planlanabilir bir geçiştir. Elimizde değerlendirme seti olduğu için geçiş, aday modeli bilinen doğru yanıtlarla sınamak, kalite, gecikme ve maliyeti karşılaştırmak ve ayar değişikliğiyle devreye almaktan ibarettir. Sağlayıcı sarmalayıcısını bilinçli olarak ince tutarız; uygulama kodunuz tek bir markaya kilitlenmez.

Question 9

Modeli kendi sunucumuzda çalıştırabilir miyiz?

Accepted Answer

Evet, ama bedeli var. Açık ağırlıklı modeller kendi altyapınızda veya AB bölgesindeki bir GPU sağlayıcısında çalıştığında veri sınırınızın dışına çıkmaz; karşılığında altyapı işi, GPU maliyeti ve en zorlu akıl yürütme görevlerinde lider bulut modellerine göre kalite farkı gelir. Çoğu ekibe önce sıkı saklama ayarlarıyla bulut API'si öneririz; bir mevzuat gereksinimi veya süreklilik kazanmış hacim ortaya çıktığında kendi sunucunuzda çalıştırmayı yeniden değerlendiririz.

Question 10

Küçük bir ekibiz, bu iş bize göre mi?

Accepted Answer

Genellikle evet, çünkü en net kazanç tekrar eden işte ortaya çıkıyor: aynı kargo sorusuna günde otuz kez cevap yazmak, aynı belgeden aynı özeti çıkarmak. KOBİ ölçeğinde doğru başlangıç, tek bir dar senaryoyu uçtan uca çalışır hale getirmek ve maliyetini ölçmektir; işe yaramazsa kaybınız birkaç haftalık çalışmayla sınırlı kalır. Büyük ve her şeyi kapsayan bir yapay zeka programı öneren teklife temkinli yaklaşın.

Nasıl yardımcı olabiliriz?

LLM Hizmetleri (Büyük Dil Modelleri)
SSS

Yararlı
bilgiler

Başlarken

Zaman Çizelgesi

Fiyatlandırma

Destek

Hala sorularınız mı var?

LLM Hizmetleri (Büyük Dil Modelleri)SSS

Yararlıbilgiler