5 bước để đảm bảo các công ty khởi nghiệp triển khai thành công LLM

• Lu Zhang, nhà sáng lập và quản lý đối tác của Quỹ Fusion, cho rằng việc ra mắt ChatGPT đánh dấu sự khởi đầu của kỷ nguyên các mô hình ngôn ngữ lớn. Ngoài ChatGPT của OpenAI, các LLM khác bao gồm dòng sản phẩm LaMDA của Google, dự án BLOOM (hợp tác giữa Microsoft, Nvidia,...), LLaMA của Meta và Claude của Anthropic.

• Một khảo sát của Arize tháng 4/2023 cho thấy 53% người được hỏi dự định triển khai LLM trong vòng 1 năm tới hoặc sớm hơn. Một cách tiếp cận là tạo ra LLM "dọc" bằng cách huấn luyện lại một LLM hiện có với kiến thức chuyên sâu trong một lĩnh vực cụ thể.

• Triển khai LLM có thể mang lại lợi thế cạnh tranh mạnh mẽ - nhưng chỉ khi làm tốt.

• LLM đã dẫn đến các vấn đề gây tranh cãi, chẳng hạn xu hướng "ảo giác" thông tin sai lầm. Đó là một vấn đề nghiêm trọng, và nó có thể làm cho lãnh đạo bỏ qua các mối quan tâm thiết yếu về quy trình tạo ra các output đó, có thể gây ra vấn đề tương tự.

• Thách thức khi huấn luyện và triển khai LLM bao gồm chi phí hoạt động khổng lồ do nhu cầu tính toán cực lớn để huấn luyện và vận hành chúng.

• GPU, nguồn điện đắt đỏ. Ước tính cần khoảng 6.000 GPU để huấn luyện một LLM tương đương ChatGPT-3.5, tốn khoảng 240 triệu USD. Huấn luyện mô hình ước tính tiêu thụ 10 GWh điện, tương đương 1.000 hộ gia đình Mỹ dùng điện trong 1 năm.

• Tiêu thụ điện năng lớn có thể ảnh hưởng trải nghiệm người dùng khi sử dụng LLM trên thiết bị di động do pin hao tốn nhanh. 

• Mô tả chi tiết 5 bước để các startup triển khai thành công các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs):

  1. Xác định mục đích sử dụng LLM rõ ràng: Các startup cần xác định rõ mục đích áp dụng LLM vào hoạt động kinh doanh như tự động hóa quy trình, hỗ trợ khách hàng, phân tích dữ liệu, v.v. Điều này sẽ giúp lựa chọn mô hình phù hợp.

  2. Lựa chọn mô hình LLM phù hợp: Cân nhắc mô hình sẵn có hoặc huấn luyện riêng dựa trên dữ liệu lĩnh vực kinh doanh. Mô hình càng phù hợp lĩnh vực, hiệu quả càng cao.

  3. Xây dựng cơ sở hạ tầng CNTT: Đầu tư cơ sở hạ tầng phần cứng, điện toán đám mây để huấn luyện và vận hành LLM hiệu quả.

  4. Kiểm soát và giám sát chất lượng: Thiết lập quy trình kiểm soát chất lượng output của LLM, giám sát và khắc phục lỗi. Xây dựng tập dữ liệu test để đánh giá hiệu quả mô hình.

  5. Tích hợp vào quy trình kinh doanh: Sau khi đảm bảo chất lượng, tiến hành tích hợp LLM vào hoạt động và quy trình kinh doanh của doanh nghiệp. Đào tạo nhân viên sử dụng và khai thác mô hình.

  📌 Để triển khai thành công mô hình ngôn ngữ lớn, các startup cần thực hiện đầy đủ và kỹ lưỡng 5 bước quan trọng gồm: xác định rõ mục đích sử dụng, lựa chọn mô hình phù hợp, đầu tư cơ sở hạ tầng CNTT hiệu quả, thiết lập quy trình kiểm soát chất lượng chặt chẽ và cuối cùng là tích hợp mô hình vào hoạt động kinh doanh của doanh nghiệp. Việc tuân thủ nghiêm ngặt và triển khai đúng các bước trên sẽ giúp startup vận hành LLM thành công, phát huy tối đa hiệu quả và lợi ích vào hoạt động kinh doanh.