3 cách tận dụng mô hình ngôn ngữ lớn giúp doanh nghiệp bứt phá với AI

• Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) như GPT-4, Llama hay Claude đang được xem là nền tảng mạnh mẽ cho các ứng dụng doanh nghiệp, nhưng hiệu quả phụ thuộc vào cách sử dụng chúng.

• Theo giáo sư Rama Ramakrishnan (MIT Sloan), có 3 cách chính để doanh nghiệp khai thác LLM:

1. Prompting:

• Phương pháp đơn giản nhất, chỉ cần đặt câu hỏi rõ ràng cho mô hình.

• Phù hợp với tác vụ không đòi hỏi chuyên môn sâu, ví dụ như phân loại đánh giá sản phẩm để phát hiện lỗi hoặc tính năng gây khó chịu.

• Không cần huấn luyện mô hình riêng biệt, tiết kiệm thời gian và chi phí.

• Phát huy hiệu quả khi người dùng biết “prompt engineering” — đặt câu hỏi đúng và dẫn dắt suy nghĩ mô hình (ví dụ: “hãy suy nghĩ từng bước”).

2. Retrieval augmented generation (RAG):

• Khi tác vụ yêu cầu kiến thức chuyên biệt hoặc dữ liệu nội bộ, RAG kết hợp prompt với dữ liệu bổ sung như tài liệu công ty, chính sách, hoặc cơ sở dữ liệu riêng.

• Ví dụ: chatbot chăm sóc khách hàng có thể được cung cấp chính sách đổi trả hàng hóa để phản hồi chính xác.

• RAG tận dụng công cụ tìm kiếm nội bộ doanh nghiệp để truy xuất thông tin hiệu quả hơn.

• Yêu cầu kỹ năng tìm kiếm và tổ chức dữ liệu bài bản.

3. Instruction fine-tuning:

• Dành cho các tác vụ phức tạp như xử lý ghi chú y tế hoặc tài liệu pháp lý – nơi LLM cần hiểu ngôn ngữ chuyên ngành.

• Doanh nghiệp cần cung cấp hàng trăm ví dụ câu hỏi-trả lời để tinh chỉnh mô hình theo mục tiêu cụ thể.

• Có thể kết hợp với synthetic data generation – dùng chính LLM tạo ra dữ liệu huấn luyện để giảm công sức.

• Dù tốn kém, phương pháp này mang lại độ chính xác cao trong các tình huống đặc thù.

• Tùy vào từng bài toán cụ thể, doanh nghiệp có thể kết hợp các phương pháp thay vì chọn 1 cách duy nhất. Prompting dễ triển khai, RAG nâng cao tính chính xác, còn instruction fine-tuning mang lại giá trị cao nhất nếu được đầu tư đúng mức.

📌 Ba phương pháp tận dụng LLM gồm prompting, RAG và tinh chỉnh hướng dẫn mang đến lộ trình tăng dần về độ chính xác và mức đầu tư. Prompting phù hợp cho nhiệm vụ đơn giản, RAG giúp tích hợp dữ liệu nội bộ, còn instruction fine-tuning giải quyết các yêu cầu chuyên biệt. Doanh nghiệp có thể linh hoạt kết hợp cả 3 phương pháp để tối ưu hóa hiệu quả sử dụng AI.

https://mitsloan.mit.edu/ideas-made-to-matter/3-ways-businesses-can-use-large-language-models