Transformers: %50 Daha Hızlı mı? Rakipleriniz Neden Şimdi Panikliyor?

Birçok işletme, arama, müşteri desteği, belge inceleme ve içerik iş akışları için transformatör tabanlı araçları test ediyor. %50'lik bir hız artışı kulağa faydalı geliyor ancak hız tek başına her iş sorununu çözmüyor. Daha hızlı bir model yanıt süresini kısaltabilir, daha fazla kullanıcıyı destekleyebilir veya bilgi işlem kullanımını azaltabilir. Ayrıca yeni soruların da ortaya çıkmasına neden olabilir: - Mevcut sisteminiz daha fazla talebi karşılayabilir mi? - Daha hızlı yanıtlar aynı doğruluk düzeyini koruyacak mı? - Verileriniz daha geniş model kullanımına hazır mı? - Ekibiniz iş sonucunu ölçebiliyor mu? Şirketlerin model etrafındaki adımları gözden kaçırırken model hızına odaklandıklarını gördüm. Sonuç genellikle veri erişimi, onay veya müşteri devrinde aynı gecikmelerle daha hızlı bir süreçtir. ## “%50 daha hızlı” ne anlama geliyor? Sayının bağlama ihtiyacı var. Bir model, belirli bir test kurulumunda bir görevi 4 saniye yerine 2 saniyede tamamlayabilir. Sonuç aşağıdakilere göre değişebilir: - Giriş uzunluğu - Çıkış uzunluğu - Donanım - Toplu iş boyutu - Model sürümü - Ağ koşulları - Güvenlik kontrolleri - Veritabanı yanıt süresi Teknik bir kıyaslamada gösterilen hız artışı, canlı bir iş sisteminde aynı kazancı yaratmayabilir. Bir müşteri destek talebi zamanının çoğunu bir veritabanı sorgusunu bekleyerek geçiriyorsa, daha hızlı bir dönüştürücü sürecin yalnızca bir kısmını iyileştirecektir. Ben %50 rakamını garantili bir iş sonucu olarak değil, test için bir başlangıç ​​noktası olarak ele alıyorum. ## Adım 1: İş akışınızın yavaş kısmını bulun Bir isteğin tüm yolculuğunu izleyin. Bir destek asistanı için şunları ölçün: 1. Müşteri mesajını alma süresi 2. Şirket bilgilerini alma süresi 3. Model tarafından kullanılan süre 4. Yanıtı kontrol etmek için harcanan süre 5. Personel onayı için gereken süre 6. Yanıtı gönderme süresi Bu görünüm genellikle model hızı ile sistem hızı arasındaki yararlı bir boşluğu ortaya çıkarır. Bir perakende şirketi, modelinin üç saniyede yanıt oluşturduğunu keşfedebilir, ancak ürün veritabanının stok bilgilerini döndürmesi sekiz saniye sürer. Modelin değiştirilmesi yardımcı olabilir, ancak veritabanı bağlantısının iyileştirilmesi daha büyük bir kazanç sağlayabilir. ## Adım 2: Hızın önemli olduğu bir görev seçin Her kullanım durumunun daha hızlı bir modele ihtiyacı yoktur. Bir finans ekibi uzun bir raporu günde bir kez incelerken bir veya iki saniyelik bir gecikmenin önemi olmayabilir. Yoğun bir satış döneminde binlerce müşterinin soru sorması çok önemli olabilir. Hızın aşağıdaki gibi alanlarda daha net bir iş değeri vardır: - Canlı müşteri desteği - Büyük belge koleksiyonları içinde arama - Dolandırıcılık inceleme kuyrukları - Çağrı merkezi yardımı - Ürün önerileri - Çeviri iş akışları - Dahili bilgi araçları Hızı ölçülebilir bir sonuçla birleştirmeyi tercih ederim. Bu sonuç, daha kısa bekleme süresi, daha fazla isteğin aynı ekip tarafından karşılanması veya daha düşük altyapı kullanımı olabilir. ## Adım 3: Hızın yanı sıra doğruluğu da test edin Çalışanların düzeltmesi gerekiyorsa daha hızlı bir yanıtın faydası olmaz. Normal iş çalışmalarını yansıtan bir test seti oluşturun. Kısa soruları, uzun belgeleri, net olmayan talepleri, eksik bilgileri ve güvenli bir şekilde reddedilmesi gereken durumları dahil edin. Şunları izleyin: - Yanıt süresi - Yanıt doğruluğu - Hata oranı - İnsani düzeltme süresi - İstek başına maliyet - Kullanıcı memnuniyeti - Yoğun dönemlerdeki başarısızlık oranı Bir destek ekibi, geçmiş 500 müşteri sorusu üzerinden iki modeli karşılaştırabilir. Bir model daha hızlı yanıt verirken diğeri daha az hatalı ürün ayrıntısı üretebilir. Daha iyi seçim, her hatanın maliyetine ve kaydedilen her saniyenin değerine bağlıdır. ## Adım 4: Verilerinizi ve güvenlik kontrollerinizi kontrol edin Daha hızlı bir sistem daha fazla bilgiyi işleyebilir, bu nedenle veri kontrollerinin buna ayak uydurması gerekir. İnceleme: - Kimler istek gönderebilir - Model hangi verilere erişebilir - Bilgi istemleri ve yanıtlar ne kadar süreyle saklanır - Kişisel bilgilerin kaldırılıp kaldırılmadığı - Personelin hassas çıktıları nasıl incelediği - Sistem arızalandığında ne olur Çalışan belgeleri için yapay zeka aracı kullanan bir şirket, daha hızlı işlemenin sistemi daha geniş erişime hazır hale getireceğini varsaymamalıdır. İzin kuralları, denetim kayıtları ve net insan incelemesi hala önemlidir. ## Adım 5: Küçük işletme pilotu çalıştırın Sınırlı bir pilot, ekibinize her iş akışını aynı anda değiştirmeden yararlı kanıtlar sağlar. Bir departman ve bir görev seçin. Net bir test süresi belirleyin. Mevcut süreci benzer koşullar altındaki daha hızlı modelle karşılaştırın. Örneğin bir lojistik şirketi teslimat notlarını özetleyen bir asistanı test edebilir. Ekip şunları karşılaştırabilir: - Ortalama özet süresi - Manuel düzenleme süresi - Kaçırılan teslimat ayrıntıları - Çalışan başına işlenen not sayısı - Sevkiyat personelinden alınan geri bildirim Pilot, yoğun dönemleri ve zor vakaları içermelidir. On istekle iyi çalışan bir sistem, birkaç yüz istekle farklı davranabilir. ## Adım 6: İnsanları değişime hazırlayın Model hızı işin hızını değiştirebilir. Personel daha fazla otomatik taslak, uyarı veya müşteri talebi alabilir. Açık kurallar olmadığında ekstra hacim, daha iyi hizmet yerine stres yaratabilir. Çalışanlara şunları söyleyin: - Aracın hangi görevleri yerine getirebileceği - Hangi kararların insan onayına ihtiyacı olduğu - Yanlış bir yanıtın nasıl bildirileceği - Aracın ne zaman kullanılmaması gerektiği - Performansın nasıl ölçüleceği Benim görüşüm basit: daha hızlı bir model insanları desteklemeli, önemli kararları gözden geçirme yeteneklerini ortadan kaldırmamalı. ## İşletmeniz hazır mı? Aşağıdakilere sahip olduğunuzda işletmeniz daha hızlı trafo modellerini test etmeye hazır olabilir: - Tanımlanmış bir kullanım durumu - Hız ve kalite için bilinen bir temel - Uygun verilere erişim - Açık gizlilik ve güvenlik kontrolleri - İnsan tarafından incelenecek bir süreç - Maliyet ve iş değerini ölçmenin bir yolu - Hatalara yanıt verebilecek bir ekip Bu parçalar eksikse, bir sonraki adım model yükseltmesi olmayabilir. Daha iyi veriler, daha temiz bir iş akışı veya daha güçlü bir izleme süreci olabilir. %50 hız iddiası yararlı bir tartışma başlatabilir, ancak asıl soru daha pratiktir: İşletmeniz daha hızlı model çıktısını daha iyi hizmete, daha düşük iş yüküne veya güveni azaltmadan daha sorunsuz bir sürece dönüştürebilir mi? Bu cevap yalnızca kıyaslama numarasından değil, ölçülen bir pilottan geliyor.

Birçok işletme aynı soruyu soruyor: Rakipler neden yapay zeka yükseltmelerine para, zaman ve personel harcıyor? Cevap sadece yapay zekanın popüler olması değil. Günlük işler değiştiği için şirketler yenileniyor. Müşteriler daha hızlı yanıtlar bekliyor. Ekiplerin bilgiye daha iyi erişime ihtiyacı var. Yöneticiler daha fazla manuel görev eklemeden daha net raporlar istiyor. Birçok sektörde aynı sorunu görüyorum. Bir şirket halihazırda satış, müşteri hizmetleri, pazarlama veya finans için yazılım kullanıyor olabilir, ancak çalışanlar yine de araçlar arasında veri kopyalamaya, uzun e-posta dizileri arasında arama yapmaya ve raporları elle hazırlamaya devam edebilir. Bu küçük gecikmeler birikir. Yapay zeka yükseltmesi yardımcı olabilir, ancak yalnızca net bir iş ihtiyacıyla bağlantılı olduğunda. ## Değişimin arkasındaki baskı Birçok rakip, iş sistemlerinin tamamını değiştirmiyor. Zaten var olan çalışmalara yapay zeka ekliyorlar. Bir müşteri hizmetleri ekibi, gelen soruları sıralamak ve yanıtlar önermek için yapay zekayı kullanabilir. Bir satış ekibi yapay zekadan toplantı notları düzenlemesini ve takip görevlerini belirlemesini isteyebilir. Bir pazarlama ekibi bunu taslak içerik oluşturmak, arama terimlerini incelemek veya kampanya sonuçlarını karşılaştırmak için kullanabilir. Amaç genellikle basittir: Tekrarlanan işleri azaltmak ve çalışanlara muhakeme gerektiren görevler için daha fazla zaman vermek. Yararlı bir örnek çevrimiçi perakendeden geliyor. Bir mağazaya teslimat, iadeler, ürün boyutları ve ödemeyle ilgili yüzlerce müşteri sorusu gelebilir. Bir yapay zeka aracı, bu soruları gruplandırabilir ve onaylanmış şirket bilgilerine göre yanıtlar önerebilir. Bir personel yine de yanıtı göndermeden önce kontrol ediyor. Bu, sisteme müşteri iletişimi üzerinde tam kontrol vermeden süreci verimli tutar. ## Temel yapay zeka kullanımı neden artık yeterli değil? Birçok şirket halka açık yapay zeka araçlarıyla başlıyor. Çalışanlar bunları e-posta yazmak, belgeleri özetlemek veya fikir oluşturmak için kullanır. Bu zaman kazandırabilir ancak aynı zamanda yeni riskler de yaratır. Farklı çalışanlar farklı araçlar kullanabilir. Bazıları veri politikasını kontrol etmeden hassas dosyalar yükleyebilir. Diğerleri yapay zeka tarafından oluşturulan bir yanıtı, doğruluğunu incelemeden kabul edebilir. Bir alanda işler hızlanırken diğer alanda karmaşa yaratıyor. Uygun bir yapay zeka yükseltmesi, paylaşılan bir süreç oluşturur. Dört alana bakardım: - Hangi görevler personelin en çok zamanını alır? - Hangi görevler açık bir dizi kurala uyuyor? - Hangi şirket verileri güvenle kullanılabilir? - Kişi sonucu nerede incelemelidir? Bu sorular, bir işletmenin yapay zekayı her departmana aynı anda eklemek yerine uygun bir kullanım senaryosu seçmesine yardımcı olur. ## Yapay zeka yükseltmesini planlamanın pratik bir yolu Tekrarlanan bir görevle başlayın. Fatura girişi, müşteri sorularını sıralama, satış notu hazırlama ve dahili belge arama, işin düzenli ve ölçülmesi kolay olması nedeniyle yararlı başlangıç ​​noktalarıdır. Mevcut süreci yazın. İşlemin ne kadar sürdüğünü, kimin ilgilendiğini, hataların nerede ortaya çıktığını ve çalışanın hangi bilgilere ihtiyacı olduğunu kaydedin. Bu, şirkete net bir karşılaştırma noktası sağlar. Küçük bir test grubu seçin. Beş ila on kişiden oluşan bir ekip, tüm şirketi bir anda değiştirmeden faydalı geri bildirimler sağlayabilir. Onlardan yapay zeka sistemini belirli bir süre kullanmalarını ve şunları kaydetmelerini isteyin: - Görev başına kazanılan zaman - Yaygın hatalar - İnsan tarafından incelenmesi gereken sorular - Müşteri veya personel geri bildirimlerindeki değişiklikler - Yeni sisteme bağlı ekstra maliyetler Kuralları basit tutun. Çalışanlar hangi verileri girebileceklerini, yapay zekanın neler üretebileceğini ve bir yöneticinin sonucu ne zaman incelemesi gerektiğini bilmelidir. Örneğin bir satış temsilcisi, toplantı notlarından bir takip e-postası taslağı oluşturmak için yapay zekayı kullanabilir. Temsilci, göndermeden önce adları, fiyatları, ürün ayrıntılarını ve vaat edilen tarihleri ​​kontrol etmelidir. Yapay zeka taslağı hazırlayabilir ancak mesajdan çalışan sorumlu olmaya devam eder. ## Rakipler ne kazanabilir? İyi planlanmış bir yükseltme, bir işletmenin birçok bölümünü iyileştirebilir. Çalışanlar bilgi aramak için daha az zaman harcayabilir. Müşteriler daha tutarlı yanıtlar alabilir. Yöneticiler raporları incelemesi daha kolay bir biçimde alabilir. Yeni personel, farklı kişilere aynı soruları sormak yerine, iç süreçleri onaylanmış bir bilgi sistemi aracılığıyla öğrenebilir. Bu kazanımlar yalnızca bir şirketin bir yapay zeka ürünü satın almasıyla ortaya çıkmıyor. Bunlar temiz verilerden, net talimatlardan, personel eğitiminden ve düzenli kontrollerden gelir. Zayıf veriler kötü sonuçlara yol açabilir. Eski ürün fiyatlarına, eksik müşteri kayıtlarına veya net olmayan dahili belgelere sahip bir şirketin, yapay zekanın faydalı destek sunabilmesi için bu sorunları çözmesi gerekebilir. ## Kaçınacağım şey şirket çapında büyük bir dağıtımla başlamayacağım. Bu yaklaşım, yüksek maliyetlere, belirsiz mülkiyete ve değişimin nedenini anlamayan çalışanların direncine neden olabilir. Ayrıca bir yapay zeka projesini satın alınan araçların sayısına göre yargılamaktan da kaçınırdım. Tekrarlanan bir sorunu çözen daha küçük bir sistem, kimsenin doğru şekilde kullanmadığı büyük bir sistemden daha fazla değer getirebilir. Bir kişiyi parayı, sözleşmeleri, istihdamı, sağlığı, güvenliği veya kişisel verileri etkileyen görevlerde tutardım. İnceleme düzeyi, bir hatanın yol açabileceği olası zararla eşleşmelidir. Rakipler, çalışma alışkanlıkları, müşteri beklentileri ve veri ihtiyaçları değiştiği için yapay zekayı yükseltiyor. Bir işletmenin her yeni aracı kopyalamasına gerek yoktur. En yavaş tekrarlanan görevleri bulması, kullanışlı bir çözümü test etmesi, verilerini koruması ve sonuçları ölçmesi gerekiyor. Bu yaklaşım, çalışanlara daha net bir rol verir ve şirketin daha iyi kontrolle yapay zeka kullanımını artırmasına yardımcı olur.

Birçok ekip yapay zekanın işleri %50 daha hızlı hale getirebileceğini duyuyor ve bunun günlük operasyonlarda ne anlama geldiğini merak ediyor. Vaat basit görünüyor: Bilgiyi aramak, taslak hazırlamak, kodlamak ve sıralamak için daha az zaman harcanması. Asıl zorluk daha hızlı bir araca erişim değil. Hızın nerede yardımcı olduğunu, insan incelemesinin nerede gerekli olduğunu ve yeni hatalar yaratmadan sonucun nasıl ölçüleceğini bilmektir. Yapay zeka hızını bir yarış değil, bir iş akışı sorusu olarak görüyorum. Daha hızlı bir taslak her zaman daha iyi çalışma yaratmaz. Zayıf verilere dayanan hızlı bir yanıt, daha fazla kontrole, daha fazla düzeltmeye ve müşterilerin daha az güven duymasına yol açabilir. ### %50'lik bir hız artışının ortaya çıkabileceği durumlarda yapay zeka, net bir modeli takip eden görevler için gereken süreyi azaltabilir: - Toplantı notlarını eylem noktalarına dönüştürmek - Bir ürün açıklamasının erken bir versiyonunu oluşturmak - Müşteri sorularını konuya göre gruplamak - Basit kod işlevleri yazmak - Birkaç belgeyi karşılaştırmak - Bir araştırma taslağı hazırlamak - Teknik metni sade İngilizce olarak yeniden yazmak Bu görevler hala insan tarafından incelenmeye ihtiyaç duymaktadır, ancak ilk sürüm daha erken gelebilir. 2022'de yayınlanan bir GitHub Copilot çalışması, geliştiricilerin aracı kullanırken kontrollü bir kodlama görevini yaklaşık %55,8 daha hızlı tamamladığını ortaya çıkardı. Sonuç, her geliştiricinin her gün bu hızda çalışacağı anlamına gelmiyor. Test, net koşulları olan tek bir görev türüne odaklandı. İş yapılandırıldığında ve kullanıcı ne soracağını bildiğinde yapay zekanın ne kadar zaman kazandırabileceğini gösteriyor. ### Sözün ardındaki müşteri sorunu Pazarlama, destek ve operasyon ekipleri arasında sıklıkla aynı baskıyı görüyorum. İnsanlar muhakeme gerektiren göreve başlamadan önce bilgi toplamak için saatler harcıyorlar. Bir destek temsilcisi, ortak bir soruyu yanıtlamadan önce çeşitli sistemlerde arama yapabilir. Bir pazarlamacı, yararlı bir sayfa yazmadan önce bir sabahı ürün ayrıntılarını sıralayarak geçirebilir. Bir geliştirici benzer kod çalışmasını birkaç projede tekrarlayabilir. Yapay zeka bu hazırlık süresini azaltabilir. Bu, insanlara karar verme, müşteri görüşmeleri ve kalite kontrolleri için daha fazla alan sağlar. Kazanç, aracın etrafındaki sürece bağlıdır. Net olmayan dosyalara, zayıf talimatlara ve inceleme sürecine sahip olmayan bir ekip, daha hızlı bir modelden çok az kazanç elde edebilir. ### Yapay zeka hızını test etmenin pratik bir yolu Tekrarlanan bir görevle başlayın. Sık sık gerçekleşen ve net sonucu olan işleri seçin. Müşteri e-posta taslakları, ürün veri özetleri ve toplantı notu dönüştürme, başlamak için yararlı yerlerdir. Mevcut süreci kaydedin: - Görev ne kadar sürüyor? - Kaç kişi katılıyor? - Gecikmeler nerede olur? - Hatalar ne sıklıkla yeniden yazmayı gerektirir? - Halihazırda hangi kalite kontrolleri kullanılıyor? Aynı görevi AI ile çalıştırın. Giriş, çıkış standardı ve inceleme yöntemini mümkün olduğunca benzer tutun. Adil bir karşılaştırma, bir kronometreden daha fazlasına ihtiyaç duyar. Dört alanı ölçün: - Kazanılan zaman - Hata oranı - İnceleme süresi - Kullanıcı veya müşteri memnuniyeti Beş dakika daha az süren ancak on dakikalık düzeltme sağlayan bir görev, pratikte daha hızlı değildir. ### Araca anlaşılır çalışma malzemesi verin Yapay zeka, girdide yararlı ayrıntılar olduğunda daha iyi performans gösterir. "Bu müşteriye bir cevap yazın" gibi kısa bir istek genel bir cevap üretebilir. Daha net bir talep şunları içerebilir: - Müşterinin sorusu - Şirketin onaylanmış politikası - İstenilen ton - Yanıt uzunluğu - Temsilcinin söz vermemesi gereken bilgiler - Eksik ayrıntıları işaretleme talebi Bu yaklaşım, kullanıcının çıktıyı daha az çabayla kontrol etmesine yardımcı olur. Ayrıca desteklenmeyen iddiaların olasılığını da azaltır. Sistemden belirsizlik göstermesini isteyen istemleri tercih ederim. Örneğin: "Yalnızca verilen bilgiyi kullanın. Cevap desteklenmiyorsa tahmin etmek yerine eksik detayı işaretleyin." Bu küçük talimat doğruluğu koruyabilir. ### İnsanları hassas kararlardan sorumlu tutun Yapay zeka, geri ödemeler, tıbbi sorunlar, istihdam, kredi, yasal konular veya kişisel veriler hakkında kontrolsüz kararlar vermemelidir. Eğitimli bir kişinin çıktıyı incelemesi ve şirket kurallarını uygulaması gerekir. Takımların gizliliği de dikkate alması gerekir. Bir araca veri ayarları ve şirket politikası kontrol edilmeden müşteri adları, hesap numaraları, özel mesajlar ve dahili dosyalar girilmemelidir. Hız, yalnızca güven bozulmadan kaldığında değer taşır. ### Basit bir inceleme döngüsü oluşturun Yararlı bir iş akışı şu modeli takip edebilir: 1. Bir kişi görevi tanımlar ve onaylanmış bilgileri sağlar. 2. Yapay zeka bir taslak, sınıflandırma veya karşılaştırma oluşturur. 3. Bir kişi gerçekleri, üslubu, mahremiyeti ve politika sınırlarını kontrol eder. 4. Onaylanan sonuç normal iş sürecine girer. 5. Ekip hataları kaydeder ve talimatları düzenler. Bu döngü iyileşmeyi görünür kılar. Ayrıca küçük bir hatanın yüzlerce müşteri yanıtına yayılmasını da önler. ### Çalışanlar için neler değişebilir? Görevin %50 daha hızlı olması her zaman daha az insana ihtiyaç duyulacağı anlamına gelmez. Bu, aynı ekibin daha fazla isteği karşılayabileceği, müşterilerle daha fazla zaman geçirebileceği veya tekrarlanan işleri azaltabileceği anlamına gelebilir. Bir metin yazarı, konu gruplaması ve ilk taslaklar için yapay zekayı kullanabilir, ardından marka sesine ve faydalı örneklere odaklanabilir. Bir geliştirici rutin koda daha az, sistem tasarımını incelemeye daha fazla zaman harcayabilir. Bir destek temsilcisi yanıt aramaktan bunları açıkça açıklamaya geçebilir. Değer, insan çabasının bağlam, empati ve muhakeme gerektiren işe doğru kaydırılmasından gelir. Yapay zeka başarısını yalnızca hıza göre ölçmem. Ekibin daha az kaçınılabilir hatayla daha iyi hizmet üretip üretmediğini sorardım. Müşteri güvenini azaltan hızlı bir süreç güçlü bir sonuç değildir. İnsanları sorumlu tutarken zamandan tasarruf sağlayan ölçülü bir iş akışının kalıcı olma şansı daha yüksektir.

Birçok takım, Transformer modelinin yavaşladığını hissettiğinde daha fazla GPU ekler. Bu, asıl sorunu çözmeden faturayı artırabilir. Gecikme, uzun giriş dizilerinden, zayıf toplu işlemden, tekrarlanan anahtar/değer çalışmasından, yavaş veri hareketinden veya görevin gerektirdiğinden daha büyük bir modelden kaynaklanabilir. Bu modeli metin oluşturma sistemlerinde gördüm. Model bir test not defterinde iyi çalışıyor, ardından birden fazla kullanıcı aynı anda istek gönderdiğinde yanıt süresi artıyor. Cevap her zaman daha büyük bir makine değildir. Daha iyi bir hız planı ölçümle başlar. ## Adım 1: Modelin ham çıkarım süresinden daha fazlasını takip ettiğim tam istek yolunu ölçün. Kullanıcı tokenizasyon, kuyruğa alma, model yürütme, kod çözme ve ağ aktarımını bekler. Yararlı ölçümler şunları içerir: - İlk jetona kadar geçen süre - Saniyede oluşturulan jetonlar - Toplam yanıt süresi - Giriş jetonu sayısı - Çıkış jetonu sayısı - GPU bellek kullanımı - Toplu iş boyutu - Kuyruk süresi - Dakika başına işlenen istekler Basit bir test sorunu ortaya çıkarabilir: metin Giriş uzunluğu: 512 jeton Çıktı uzunluğu: 128 jeton Toplu iş boyutu: 1 Ortalama yanıt süresi: 420 ms Daha sonra testi 2 ile tekrarlıyorum, Bir grupta 4 ve 8 istek. Yanıt süresi kabul edilebilir düzeyde kalırken verim artarsa, toplu işlem en iyi kazancı sağlayabilir. Her istek yavaşlıyorsa bellek baskısı veya veri aktarımı performansı sınırlıyor olabilir. Tek bir ortalama zayıf sonuçları gizleyebilir. Ayrıca kullanıcılar yavaş istekleri ortalama isteklerden daha fazla fark ettiğinden, gecikmenin 90. ve 95. yüzdelik dilimini de kontrol ediyorum. ## Adım 2: Gereksiz belirteçleri azaltın Girdi arttıkça transformatörün dikkati daha pahalı hale gelir. Uzun istemler tekrarlanan talimatlar, eski sohbet geçmişi, kullanılmayan alanlar ve çok az değer katan büyük belgeler içerebilir. Modeli değiştirmeden önce istemi gözden geçiriyorum. Daha kısa bir istem, servis yığınını değiştirmeden hızı artırabilir. Pratik değişiklikler şunları içerir: - Tekrarlanan sistem talimatlarını kaldırın - Yalnızca ilgili sohbet geçmişini saklayın - Alınan belgeleri sınırlayın - Büyük dosyaları daha küçük bölümlere ayırın - Kararlı talimatları yeniden kullanılabilir bir formatta saklayın - Net bir çıktı belirteci sınırı belirleyin - Kullanılmayan meta verileri modele göndermekten kaçının Bir müşteri destek botu, altı ay önceki görüşmenin tamamına ihtiyaç duymayabilir. Kısa bir özet birçok eski mesajın yerini alabilir. Model daha az metin alır ve kullanıcı daha az bekleyerek yanıt alır. Kalite kontrolü burada önemlidir. Cevapları anında azaltmadan önce ve sonra karşılaştırırım. Daha düşük bir jeton sayısı yalnızca çıktının hala görev gereksinimlerini karşıladığı durumlarda faydalıdır. ## Adım 3: Doğru dikkat yöntemini kullanın Transformer modellerinde dikkat çoğu zaman maliyetin ana kaynağıdır. Standart dikkat, özellikle uzun girişlerde büyük miktarda bellek kullanabilir. FlashAttention, dikkat hesaplamalarını daha verimli bir şekilde düzenleyerek hafıza hareketini azaltabilir. Modelin amacını değiştirmez ancak uyumlu bir GPU, yazılım sürümü ve veri türü gerektirebilir. Bunu aynı şekilde test ediyorum: - Model kontrol noktası - Giriş uzunluğu - Çıkış uzunluğu - Parti boyutu - GPU - Isınma süreci Adil bir karşılaştırma, yanlış sonuçları önler. Yeni bir çekirdek, kısa bir testte hızlı görünebilir ve uzun istemlerde veya büyük gruplarda kötü performans gösterebilir. Sayfalara dikkat, metin oluşturma sırasında yardımcı olabilir. Anahtar/değer önbelleğini daha küçük bloklar halinde yönetir; bu, birçok isteğin farklı uzunluklara sahip olduğu durumlarda kullanışlıdır. Bu, boşa harcanan GPU belleğini azaltabilir ve sunucunun daha etkin dizileri işlemesine olanak tanıyabilir. ## Adım 4: Anahtar/değer önbellek kullanımını iyileştirin Oluşturma sırasında model, daha önceki belirteçlerdeki anahtar ve değer durumlarını yeniden kullanabilir. Önbellek olmadan, her yeni jeton için çalışmayı tekrarlar. Sunum çerçevesinin KV önbelleğe almayı etkinleştirip etkinleştirmediğini kontrol ediyorum. Ayrıca önbelleğin ne kadar bellek tükettiğini de izliyorum. Uzun konuşmalar ve büyük parti boyutları GPU'yu hızla doldurabilir. Çeşitli ayarlar sonucu etkiler: - Maksimum bağlam uzunluğu - Maksimum etkin sıra sayısı - Toplu planlama ilkesi - Önbellek veri türü - İstem paylaşımı - İstek önceliği Daha düşük bir maksimum bağlam uzunluğu belleği koruyabilir, ancak yararlı bilgileri kesebilir. Varsayılan olarak büyük bir sayı seçmek yerine, gözlemlenen kullanıcı ihtiyaçlarından limiti belirledim. ## Adım 5: Kalite kontrolleriyle nicelemeyi test edin Niceleme, bellek kullanımını azaltmak ve desteklenen donanımdaki hesaplamayı hızlandırmak için INT8 veya INT4 gibi daha küçük sayısal formatlar kullanır. Model GPU belleğine rahatça sığmadığında yararlı olabilir. Ayrıca daha büyük bir parti boyutuna da izin verebilir. Sonuç modele, göreve, donanıma ve niceleme yöntemine bağlıdır. Kuantizasyonu yalnızca hıza göre değerlendirmiyorum. Şunları test ederim: - Yanıt doğruluğu - Araç çağrısı güvenilirliği - Sınıflandırma sonuçları - Halüsinasyon oranı - Yanıt tutarlılığı - Bellek kullanımı - Belirteç oluşturma hızı Bir ürün açıklama aracı için küçük bir kalite değişikliği kabul edilebilir. Belge çıkarma veya kod oluşturma için aynı değişiklik maliyetli hatalara neden olabilir. Pratik bir test seti, ortak istekleri, uzun girdileri, kısa girdileri, zor örnekleri ve uç durumları içermelidir. Değerlendirme sırasında orijinal modeli referans olarak saklıyorum. ## Adım 6: Görev izin verdiğinde daha küçük bir model seçin Dar bir görev için her zaman büyük bir modele ihtiyaç duyulmaz. Daha küçük bir model, amaç algılamayı, duyarlılık etiketlerini, yönlendirmeyi ve daha düşük gecikmeyle basit çıkarma işlemlerini gerçekleştirebilir. İş akışını genellikle iki yola ayırırım: metin Basit istek → daha küçük model Karmaşık istek → daha büyük model Hafif bir yönlendirici, temel soruları daha küçük modele gönderebilir ve daha büyük modeli daha derin akıl yürütme veya daha uzun bağlam gerektiren görevler için ayırabilir. Bu tasarım ortalama maliyeti ve yanıt süresini azaltabilir. Yönlendirme kuralının test edilmesi gerekir, çünkü başlangıçta alınan kötü bir karar, onu idare edemeyen bir modele zor bir istek gönderebilir. Bilgi damıtma başka bir seçenektir. Daha küçük bir model, daha büyük bir modelin çıktılarından öğrenir ve daha az parametreyle odaklanmış bir görevi yerine getirir. En iyi kullanım durumu, net bir değerlendirme setine sahip istikrarlı bir görevdir. ## Adım 7: Modeli doğru bir şekilde derleyin ve sunun Sunum yolu gereksiz dönüşümler veya cihaz aktarımları eklediğinde modelin hızı düşebilir. Çıkarım sırasında tensörlerin CPU ve GPU arasında hareket edip etmediğini kontrol ediyorum. Küçük aktarımlar bile birçok katmanda gecikmeye neden olabilir. ONNX Runtime, TensorRT, vLLM gibi hizmet araçları veya özel satıcı kitaplıkları performansı artırabilir. Doğru seçim model mimarisine ve donanımına bağlıdır. Karşılaştırmalar sırasında sunum kurulumunu tutarlı tutuyorum: - Aynı hassasiyet - Aynı dizi uzunlukları - Aynı eşzamanlılık - Aynı tokenizer - Aynı ısınma sayısı - Aynı çıktı limiti Soğuk başlatma süresi, sıcak çıkarımdan ayrı olarak ölçülmelidir. Yavaş başlayan bir sunucu, yükleme sonrasında da iyi performans gösterebilir; hızlı başlatma ise sürekli olarak iyi bir verimi garanti etmez. ## Adım 8: Toplu işlemleri kullanıcı ihtiyaçlarına göre ayarlayın Büyük gruplar genellikle donanım kullanımını iyileştirir. Ayrıca tek başına gelen bir isteğin bekleme süresini de artırabilirler. Sürekli toplu işlem oluşturma iş yükleri için kullanışlıdır çünkü diğer istekler hala belirteç üretirken sunucu yeni istekler ekleyebilir. Bu genellikle sabit bir partinin dolmasını beklemekten daha pratiktir. Kısa bir toplu işlem penceresi ayarladım ve şunları karşılaştırdım: - İlk jetona kadar geçen süre - Toplam yanıt süresi - Saniye başına jeton sayısı - GPU kullanımı - Kuyruk gecikmesi Etkileşimli bir asistan için küçük bir grup daha iyi hissedebilir. Çevrimdışı belge işleme için daha büyük bir toplu iş, saat başına daha fazla iş üretebilir. En iyi ayar yalnızca GPU grafiğine değil, ürüne bağlıdır. ## Adım 9: Tekrarlanabilir bir kıyaslama oluşturun Sürüm kontrolünde küçük bir kıyaslama seti tutuyorum. Sabit istemleri, çeşitli giriş uzunluklarını, çoklu eşzamanlılık düzeylerini ve ana kalite kontrollerini içerir. Her model veya sunum değişikliği aynı testi alır. Şunu kaydediyorum: metin Model sürümü Donanım Hassasiyeti Toplu ayarlar Giriş jetonları Çıkış jetonları P50 gecikme süresi P95 gecikme Performans Kalite puanı Bu, olumlu bir teste dayalı bir hız iddiasını önler. Ayrıca kitaplık yükseltmesi veya hızlı değişiklik sonrasında regresyonların bulunmasını da kolaylaştırır. Benim görüşüm basit: Transformatör hızı, daha fazla donanım satın almadan önce atıkların ortadan kaldırılmasından gelir. Daha kısa girdiler, daha iyi önbellek kullanımı, uygun dikkat çekirdekleri, dikkatli toplu işlem ve görev boyutlu modeller birlikte çalışabilir. Her katmandaki küçük bir iyileştirme genellikle ölçüm yapılmadan yapılan büyük bir değişiklikten daha iyi bir kullanıcı deneyimi sağlar. Yanıtlar güvenilmez hale gelirse en hızlı yapılandırma kullanışlı değildir. Gecikme, maliyet ve çıktı kalitesini aynı testte tutuyorum, ardından ürünün gerçek kullanıcılarına uygun kurulumu seçiyorum.

Yapay zeka bir yan projeden günlük bir çalışma aracına geçiyor. Bunu müşteri hizmetlerinde, satışta, içerik üretiminde, veri analizinde ve şirket içi operasyonlarda görüyorum. Asıl sorun bir şirketin yapay zeka kullanıp kullanmaması değil. Sorun bunun nerede yardımcı olabileceğini, insan muhakemesi nerede hâlâ önemli olduğunu ve yeni riskler yaratmadan bunun nasıl benimseneceğini bilmektir. Aceleye getirilmiş bir dağıtım, dağınık verileri, belirsiz yanıtları ve hayal kırıklığına uğramış çalışanları beraberinde getirebilir. İyi düşünülmüş bir plan, tekrarlanan işleri azaltırken insanlara güven, bağlam ve yaratıcılık gerektiren görevler için daha fazla zaman tanır. ## Bir iş problemiyle başlayın. "Hangi yapay zeka aracını satın almalıyız?" sorusuyla başlamıyorum. Şununla başlıyorum: - Hangi görev çok fazla zaman alıyor? - Hangi adım sıklıkla gecikmelere neden olur? - Hangi sorular tekrar tekrar ortaya çıkıyor? - Hangi süreç sistemler arasında bilgilerin kopyalanmasına bağlıdır? - Hangi işin insani bir karara ihtiyacı var? Küçük ve net bir problemin ölçülmesi daha kolaydır. Örneğin, bir satış ekibi toplantı notlarını takip e-postalarına dönüştürmek için saatler harcayabilir. Bir yapay zeka aracı mesajın taslağını hazırlayabilir, müşterinin endişelerini listeleyebilir ve bir sonraki eylemi önerebilir. Satış görevlisi yine de göndermeden önce içeriği kontrol eder. Bu kurulum, yapay zekanın tüm satış sürecini incelemeden yönetmesini istemekten daha güvenlidir. ## Sınırları net olan görevleri seçin Yapay zeka, görevin tanımlanmış bir girdisi ve net bir çıktısı olduğunda iyi çalışma eğilimindedir. Yararlı başlangıç ​​noktaları şunları içerir: - Ürün açıklamalarının taslağını hazırlamak - Müşteri sorularını konuya göre sıralama - Toplantı özetleri oluşturmak - Uzun belgelerde önemli noktalar bulmak - Bir raporun ilk versiyonunu hazırlamak - Onaylanan bilgileri sosyal medya gönderilerine dönüştürmek - Yaygın destek taleplerine yanıtlar önermek Özel verileri, yasal kararları, tıbbi rehberliği, mali tercihleri ​​veya hassas çalışan konularını içeren görevler daha güçlü kontrollere ihtiyaç duyar. Karardan bir insan sorumlu kalmalıdır. Yapay zekaya otomatik bir otorite olarak değil, çalışma asistanı olarak davranıyorum. ## Basit bir inceleme süreci oluşturun Bir inceleme sürecinin karmaşık olması gerekmez. Açık olması gerekiyor. Dört noktayı tanımlamanızı öneririm: 1. Araca hangi bilgiler girebilir Gerekmediğinde özel müşteri ayrıntılarını kaldırın. Şirket belgelerini yüklemeden önce sağlayıcının veri politikasını kontrol edin. 2. Aracın neyi oluşturmasına izin veriliyor Bir taslak, özet veya fikir listesi uygun olabilir. Nihai müşteri vaadi onay gerektirebilir. 3. Sonucu kim kontrol edecek Görevi adı geçen kişiye veya ekibe verin. "Birisi inceleyecek" ifadesi genellikle incelemenin sahibi olmadığı anlamına gelir. 4. Cevap yanlış göründüğünde ne olur Personel, hataların nasıl raporlanacağını, kaynak bilgilerinin nasıl düzeltileceğini ve iş akışını nasıl duraklatacağını bilmelidir. Bu yaklaşım, sorumluluğu görünür tutarken çalışanlara yapay zekayı kullanma alanı sağlar. ## İnsanları gerçek örneklerle eğitin Kısa bir eğitim oturumu, insanların her gün yaptığı işi yansıttığında daha faydalıdır. Bir müşteri destek ekibi için gerçek bir talep türü kullanabilirim: > "Siparişim hasarlı bir parçayla geldi. Ne yapmalıyım?" Ekip, yapay zekadan şirketin onaylanmış iade politikasını kullanarak bir yanıt taslağı hazırlamasını isteyebilir. Daha sonra grup taslağın politikanın doğru zaman dilimini, iletişim yöntemini ve sınırlarını içerip içermediğini kontrol eder. Bu alıştırma aracın hem değerini hem de sınırlarını gösterir. Yapay zeka yumuşak bir yanıt üretebilir ancak yumuşak bir yanıt yine de yanlış bir ayrıntı içerebilir. İnsanların gerçekleri kontrol etme, özel bilgileri koruma ve net yönlendirmeler yazma konusunda pratiğe ihtiyacı var. Çıktıyı sorgulamak için de izne ihtiyaçları var. ## Yararlı sonuçları ölçün Yapay zekanın benimsenmesi, yalnızca oluşturulan metinlerin sayısıyla değil, iş sonuçlarıyla da bağlantılı olmalıdır. Şunlar gibi ölçümlere bakıyorum: - Tekrarlanan bir görev için harcanan zaman - Onaydan önce gereken düzenleme sayısı - Müşteri yanıt süresi - Hata oranı - Çalışanların süreçten memnuniyeti - İş akışını sürdürme maliyeti - Lansmandan sonra bildirilen sorunların sayısı Küçük bir perakende işletmesi basit bir örnek sunuyor. Personel, ürün listelemelerinin ilk taslağını oluşturmak için yapay zekayı kullanabilir. Her listelemenin hâlâ yoğun düzenlemeye ihtiyacı varsa süreç zamandan tasarruf etmeyebilir. İşletme ürün bilgilerini geliştirirse ve araca net bir format verirse sonuçlar daha kullanışlı hale gelebilir. Araç, sürecin yalnızca bir parçasıdır. İyi kaynak materyal ve net inceleme kuralları sonucu etkiler. ## İçeriğin insani ve kullanışlı olmasını sağlayın Yapay zeka, içerik üretmeye yardımcı olabilir, ancak insanların onu okuma nedeninin yerini almamalıdır. Arama için yazdığımda anahtar kelimenin arkasındaki soruya odaklanıyorum. "Yapay zeka müşteri hizmetleri araçları" ile ilgili bir sayfa, araçların nasıl çalıştığını, bir işletmenin neleri kontrol etmesi gerektiğini ve insan desteğinin nerede gerekli olduğunu açıklamalıdır. Anahtar kelimenin her paragrafta tekrarlanması sayfayı daha yararlı hale getirmeyecektir. Yararlı içerik genellikle şunları içerir: - Başa yakın bir doğrudan cevap - Net bölüm başlıkları - Kısa paragraflar - Pratik örnekler - Dürüst sınırlar - Okuyucuların izleyebileceği adımlar - Arama amacına uygun bilgiler Okuyucular, içeriğin boş göründüğünü fark eder. Ayrıca bir şirket, bir aletin her duruma uymayabileceğini kabul ettiğinde de bunu fark ederler. ## Bir benimseme planı oluşturun Pratik bir plan şuna benzer: - Tekrarlanan bir görevi seçin. - Geçerli zamanı, maliyeti ve hata oranını kaydedin. - Onaylanmış bir aleti küçük bir grupla test edin. - Hassas verileri test materyalinden çıkarın. - Bir insan inceleme noktası belirleyin. - Yeni süreci eskisiyle karşılaştırın. - Sonuçlara göre iş akışını koruyun, ayarlayın veya durdurun. - Dersleri daha geniş bir ekiple paylaşın. Bu hız, bir şirkete işin büyük bir bölümünü değiştirmeden önce yararlı kanıtlar sağlar. Yapay zeka zaten işlerin yapılma şeklini değiştiriyor. En iyi tepkiyi her yeni aletin peşinde koşmak olarak görmüyorum. Bunu teknolojinin nereye uyacağı konusunda daha iyi bir yargıya varmak olarak görüyorum. Bir firma hem hızlı hareket edebilir hem de kaliteyi koruyabilir. Müşterileri, çalışanları ve itibarı etkileyen kararlardan insanları sorumlu tutarken tekrarlanan işleri azaltabilir. İyi hazırlanan takımların yapay zekayı bir yarış olarak görmelerine gerek kalmayacak. Hangi yöne gitmeleri gerektiğini ve nedenini bilecekler.

Birçok işletme daha fazla içerik üretmek için yapay zekayı kullanıyor. Bu tek başına kalıcı bir avantaj yaratmaz. Rakip sayfalarını incelediğimde sıklıkla farklı bir model buluyorum. Arama amacını incelemek, müşteri sorularını düzenlemek, zayıf bölümleri geliştirmek ve yazarlara rehberlik etmek için yapay zekayı kullanıyorlar. Araç, sürecin yalnızca bir parçasıdır. Yararlı sır, arkasındaki iş akışıdır. Daha fazla sayfa yayınlamanın daha fazla organik trafik getireceğini düşünürdüm. Bu yaklaşım geniş bir içerik kütüphanesi yarattı ancak birçok sayfa çok az ilgi gördü. Bazı makaleler, alıcıların karar vermeden önce sordukları soruları ele almadan genel konulara yanıt verdi. Daha iyi bir süreç müşteriyle başlar. ## 1. Anahtar kelimenin ardındaki soruları bulun Bir anahtar kelime, insanların ne yazdığını gösterebilir. Her zaman neden aradıklarını göstermez. Örneğin, "e-posta pazarlama yazılımı" arayan bir kişi özellikleri karşılaştırmak, fiyatlandırmayı anlamak, entegrasyonları kontrol etmek veya küçük bir ekip için bir araç bulmak isteyebilir. Bir makale her amaca iyi hizmet edemez. İlgili aramaları amaca göre gruplamak için yapay zekayı kullanıyorum: - Bir konu hakkında bilgi edinmek - Farklı seçenekleri karşılaştırmak - Ürün özelliklerini kontrol etmek - Belirli bir sorunu çözmek - Bir hizmet veya sağlayıcı aramak Daha sonra sonuçları kendim incelerim. Arama sayfaları, forum tartışmaları, ürün incelemeleri ve müşteri destek kayıtları genellikle bir anahtar kelime aracının gözden kaçırdığı ayrıntıları ortaya çıkarır. Bir sayfa, yalnızca arama ifadesini değil, aramanın arkasındaki nedeni yanıtladığında daha kullanışlı hale gelir. ## 2. Rakiplerin boşluklarını incelemek için yapay zekayı kullanın Rakip araştırması, başka bir şirketin sözlerini kopyalamak anlamına gelmemelidir. AI'dan birkaç sayfayı karşılaştırmasını ve şunları tanımlamasını istiyorum: - Yanıtladığı sorular - Dışta bıraktığı sorular - Kullandıkları örnekler - Kanıt gerektiren iddialar - Çok genel görünen bölümler - Güncelliğini yitirmiş olabilecek bilgiler Basit bir örnek, randevu rezervasyon araçları satan küçük bir yazılım şirketinden geliyor. Rakipleri "çevrimiçi planlama" hakkında yazıyordu ancak iptallerin, personel müsaitliğinin veya takvim çakışmalarının nasıl ele alınacağı çok az sayfada açıklanıyordu. Şirket bu pratik sorunlara yönelik bir rehber hazırladı. Sayfa tekrarlanan anahtar kelimelere dayanmıyordu. Okuyuculara net adımlar, örnekler ve sınırlar verdi. Bu, işletmenin, ürünü keşfetmek için daha güçlü bir nedeni olan ziyaretçilerin ilgisini çekmesine yardımcı oldu. Yapay zeka aradaki farkı ortaya çıkarmaya yardımcı oldu. İş ekibi deneyimi sağladı. ## 3. Taslak hazırlamadan önce net bir içerik taslağı oluşturun Yapay zeka, saniyeler içinde tam bir makale üretebilir, ancak hızlı bir taslak her zaman yararlı bir taslak değildir. Okuyucunun yolunu yansıtan bir taslak oluşturuyorum: 1. Okuyucunun çözmeye çalıştığı sorun 2. Sorunun oluşma nedeni 3. Mevcut seçenekler 4. Bir seçeneği seçme adımları 5. Yaygın hatalar 6. Pratik bir örnek 7. Net bir sonraki adım Bu yapı makaleye yön verir. Aynı noktayı farklı kelimelerle tekrarlayan bölümleri de azaltır. Ürün odaklı içerik için satış mesajını sorunla bağlantılı tutuyorum. Envanter hataları konusunda yardım arayan bir okuyucunun, bir çözüm görmeden önce uzun bir şirket hikayesine ihtiyacı yoktur. Nedenini, mevcut yöntemleri ve yazılımın yardımcı olabileceği noktayı anlamaları gerekir. ## 4. Yapay zekaya özel kaynak malzeme verin Yararlı girdi sağladığımda yapay zeka çıktısı gelişiyor. Şunları içerebilir: - Müşteri görüşme notları - Satış görüşmesi soruları - Destek biletleri - Ürün belgeleri - Anket yanıtları - Anonimleştirilmiş kullanıcı örnekleri - Hedef kitleyle ilgili ayrıntılar Bu materyal, taslağa genel istemlerin sağlayamayacağı bir ses verir. Bir pazarlama ekibi bir zamanlar bulut veri yedeklemeleriyle ilgili bir makaleyi geliştirmek için destek bildirimlerini kullandı. Orijinal sayfada yedekleme özellikleri geniş anlamda açıklanıyordu. Destek kayıtları, müşterilerin çoğunlukla geri yükleme süresi, dosya sürümü çakışmaları ve erişim izinleri konusunda endişelendiğini gösterdi. Gözden geçirilen makale bu endişelere doğrudan yanıt verdi. Ekibin genel yapay zeka metnine güvenmek yerine müşteri dilini kullanması nedeniyle daha yararlı hale geldi. ## 5. Yapay zekanın bilgileri düzenleyebilmesi ve ifadeler önerebilmesi için insan incelemesini sürdürün. Yine de desteklenmeyen hak talepleri oluşturabilir, bağlamı kaçırabilir veya eski ayrıntıları güncel gibi gösterebilir. Satın alma kararını etkileyen her gerçek ifadeyi gözden geçiririm. Ürün limitleri, fiyatlar, entegrasyonlar, hizmet alanları, teknik gereksinimler ve performans rakamları bir kaynağa veya net bir açıklamaya ihtiyaç duyar. Ayrıca şu iddiaları da kaldırıyorum: - "Her işletme için işe yarar" - "İhtiyacınız olan tek çözüm" - "Garantili sonuçlar" - "Herkes için en iyi seçim" Açık sınırlar, geniş vaatlerden daha fazla güven oluşturur. Bir sayfa, bir üründen kimin yararlanabileceğini, kimin yararlanamayacağını ve alıcının hangi hazırlığa ihtiyacı olduğunu açıklayabilir. Bu tarz, arama kalitesini destekler ve okuyuculara karar için adil bir temel sağlar. ## 6. İnsanlar kullandıktan sonra sayfayı geliştirin Yayınlamak işin sonu değildir. Arama sorgularını, sayfa etkileşimini, müşteri geri bildirimlerini ve dönüşümleri kontrol ediyorum. Bir sayfa, orijinal planın parçası olmayan aramalardan ziyaret alabilir. Bu sorgular okuyucuların hala bilmek istediklerini gösterebilir. Bir sayfa aynı zamanda yararlı bir konu için de sıralanabilir ancak eylem oluşturmada başarısız olabilir. Bu, zayıf bir açıklamaya, eksik bir örneğe, belirsiz gezinmeye veya makale ile teklif arasında bir uyumsuzluğa işaret edebilir. Sebepsiz yere metin eklemek yerine sayfayı bu sinyallere göre güncelliyorum. ## Yararlı yapay zeka avantajı Avantaj, daha fazla sayıda makale üretmemektir. Daha hızlı öğrenmek, daha iyi sorular sormak ve müşteri bilgilerini yararlı içeriğe dönüştürmektir. Araştırma desteği, konu gruplandırma, fikirlerin ana hatlarını çizme, kontrolleri düzenleme ve model bulma için yapay zekayı kullanıyorum. Yargıyı, kanıtları, marka sesini ve müşteri anlayışını insanlarla birlikte tutuyorum. Bu denge, bir işletmeye daha güçlü bir içerik süreci sağlar. Rakipler aynı araçları kullanabilir ancak aynı müşteri içgörüsünü veya inceleme standartlarını kullanmayabilirler. Boşluk, istemin arkasındaki çalışmadan kaynaklanmaktadır. Daha fazlasını öğrenmek için bugün bize ulaşın Amy Wu: amy.wu@ihuagroup.com/WhatsApp +8613612662976.

Peng, Sida; Kalliamvakou, Eirini; Cihon, Peter; Demirer, Mert — 2022 — Yapay Zekanın Geliştirici Verimliliği Üzerindeki Etkisi: GitHub Copilot'tan Kanıtlar Vaswani, Ashish; Shazeer, Noam; Parmar, Niki; Uszkoreit, Jakob; Jones, Lion; Gomez, Aidan N; Kaiser, Łukasz; Polosukhin, Illia - 2017 - İhtiyacınız Olan Tek Şey Dikkat Dao, Tri; Fu, Danqi; Ermon, Stefano; Rudra, Atri; Ré, Christopher — 2022 — FlashAttention: IO Farkındalığıyla Hızlı ve Bellek Açısından Verimli Tam Dikkat Kwon, Woosuk; Li, Zhuohan; Zhuang, Siyang; Sheng, Ying; Zheng, Lianmin; Yu, Cody; González, Joseph; Zhang, Hao; Stoica, Ion — 2023 — PagedAttention Ulusal Standartlar ve Teknoloji Enstitüsü ile Hizmet Veren Büyük Dil Modeli için Verimli Bellek Yönetimi — 2023 — Yapay Zeka Risk Yönetimi Çerçevesi AI RMF 1.0 Bommasani, Rishi; Hudson, Drew A; Adeli, Ehsan; Altman, Russ; Arora, Simran; von Arx, Sidney; Bernstein, Michael S; Bohg, Jeannette; Bosselut, Antoine; Brunskill, Emma; ve diğerleri — 2021 — Temel Modellerinin Fırsatları ve Riskleri Üzerine