Cách chọn mô hình ngôn ngữ lớn giúp doanh nghiệp tận dụng tối đa sức mạnh của AI tạo sinh

• Các nhà lãnh đạo doanh nghiệp ngày nay nhận thấy tiềm năng to lớn của AI tạo sinh trong việc cải thiện hiệu suất, dù vẫn đang tìm hiểu cách áp dụng cụ thể và ROI cuối cùng.

• Khi triển khai các giải pháp AI tạo sinh quy mô lớn, doanh nghiệp cần cân nhắc các yếu tố như chi phí, độ chính xác và độ trễ để xác định giá trị lâu dài.

• Có 3 mức độ phức tạp khi áp dụng LLM:
  - Mức cơ bản: Sử dụng ứng dụng bao bọc đơn giản xung quanh GPT
  - Mức trung bình: Sử dụng LLM với tạo sinh được tăng cường bởi truy xuất dữ liệu ngoài (RAG) để tăng cường đầu ra bằng dữ liệu độc quyền/riêng tư
  - Mức cao cấp: Chạy mô hình riêng, tinh chỉnh mô hình nguồn mở với dữ liệu độc quyền

• Việc lựa chọn LLM phù hợp phụ thuộc vào mục đích sử dụng cụ thể của doanh nghiệp:
  - Ví dụ: Công ty thương mại điện tử có thể đầu tư vào LLM riêng để tối ưu hóa trải nghiệm khách hàng
  - Ứng dụng ngân hàng cần kiểm soát chặt chẽ hơn, có thể phát triển mô hình riêng hoặc tinh chỉnh mô hình nguồn mở

• Khả năng quan sát (observability) rất quan trọng khi triển khai LLM:
  - Giúp theo dõi các chỉ số mới như thời gian đến token, ảo giác, thiên kiến và trôi dạt
  - Cung cấp khả năng hiển thị từ đầu đến cuối để đảm bảo thời gian hoạt động, độ tin cậy và hiệu quả vận hành

• Việc lựa chọn LLM phù hợp không chỉ mang lại lợi ích ngắn hạn mà còn đặt nền tảng cho kết quả kinh doanh lý tưởng trong tương lai.

📌 Doanh nghiệp cần cân nhắc kỹ lưỡng khi chọn LLM phù hợp, dựa trên mục tiêu cụ thể và mức độ phức tạp mong muốn. Việc áp dụng LLM cần đi kèm với khả năng quan sát để đảm bảo hiệu suất và đo lường ROI chính xác. Lựa chọn đúng đắn sẽ tạo nền tảng vững chắc cho việc ứng dụng AI tạo sinh hiệu quả.

https://www.techradar.com/pro/determining-the-right-llm-for-your-organization