nxvora✳
← İçgörüler

Yapay Zekâ

LLM Seçerken Hangi Ölçütlere Bakılmalı?

Tek bir kıyaslama puanı, işletmenizin gerçek görevlerindeki performansı göstermez.

Tek bir kıyaslama puanı, işletmenizin gerçek görevlerindeki performansı göstermez.

Başlamadan önce

Karar öncesinde veri kaynağının güncelliğini, erişim yetkisini ve işlemin hata maliyetini yazılı hale getirin. Denetim gerektiren işleri ilk pilotta otomatik yayına bağlamayın.

Uygulama adımları

İlk adım: Kendi işinizden kısa bir test seti oluşturun: Türkçe yanıt, sınıflandırma ve veri çıkarımı gibi.

İkinci adım: Doğruluk, gecikme, toplam maliyet ve veri saklama koşullarını birlikte ölçün.

Üçüncü adım: Model değiştiğinde aynı testleri tekrar çalıştırın ve geri dönüş seçeneğini koruyun.

Somut bir örnek

Aynı 40 Türkçe müşteri sorusunu aday modellerde çalıştırıp çıktıları kör olarak ekip üyelerine puanlatın.

Sahada dikkat edilecek ayrıntı

Model değerlendirmesini kendi verinizle ve önceden belirlediğiniz puanlama anahtarıyla yapın. Örneğin bir ürün bilgisini çıkarma görevinde doğru değer, kaynak gösterimi ve boş yanıt gerektiğinde susma becerisi ayrı puanlanır. Aynı soruları her aday için tekrar çalıştırın; model sürümü değişince karşılaştırmayı yenileyin. Fiyat hesabında yalnızca giriş belirteçlerini değil çıktı, yeniden deneme ve insan kontrolünü de dikkate alın.

Başarıyı nasıl anlayacaksınız?

İzlenecek göstergeler: Görev doğruluğu, 95. yüzdelik gecikme, işlem başı toplam maliyet ve veri işleme koşulları. Küçük bir geçmiş örnek kümesiyle mevcut insan çalışmasını ve yeni yöntemi karşılaştırın. İyi görünen tek bir yanıt yerine zor, eksik ve istisnai durumları da sınayın.

En sık yapılan hata

Kaçınılması gereken yaklaşım: Genel bir sıralamayı kendi iş senaryosunun kanıtı saymak. En iyi model, sizin görevinizde kabul edilebilir kaliteyi sürdürülebilir maliyetle verendir.

Bu konuda bir projeniz mi var?

Birlikte konuşalım ↗