• Nhu cầu về AI tạo sinh chuyên biệt cho nghiệp vụ đang thúc đẩy ứng dụng mô hình ngôn ngữ nhỏ (SLM) trong doanh nghiệp.

• Báo cáo Gartner dự báo đến năm 2027, số lượt sử dụng SLM sẽ gấp ít nhất 3 lần mô hình ngôn ngữ lớn (LLM), do SLM phù hợp xử lý tác vụ đặc thù, giảm chi phí vận hành và hạn chế rủi ro về bảo mật.

• SLM được đánh giá cao nhờ khả năng phản hồi nhanh, ít tiêu tốn tài nguyên tính toán cũng như đảm bảo chính xác hơn nhờ đào tạo trên dữ liệu nghiệp vụ cụ thể.

• Sự lấn át của SLM diễn ra song song với quan ngại về hiện tượng ảo giác (hallucination) ở LLM khi xử lý các ngữ cảnh hoặc ngành nghề chuyên biệt, như tài chính và y tế, dễ phát sinh kết quả sai lệch.

• Nhiều doanh nghiệp lớn như Microsoft, Google, Meta đã tung ra các SLM tiêu biểu như Phi, Gemma, Llama 3.1 đáp ứng nhu cầu triển khai nhanh, bảo vệ dữ liệu nội bộ, vận hành linh hoạt trên thiết bị phổ thông (chỉ cần 1 GPU).

• Microsoft hợp tác nhiều đối tác ngành như Bayer, Siemens phát triển bản SLM tối ưu hóa cho từng lĩnh vực, giảm thời gian và chi phí áp dụng AI thực tiễn.

• Google Gemma 3 tận dụng trí tuệ ngành nghề đặc thù, cho phép vận hành nhanh trên thiết bị cá nhân và vượt trội LLM ở các tác vụ chuyên sâu như y tế, pháp lý, tài chính.

• SLM mã nguồn mở, chạy kín sau tường lửa, giúp doanh nghiệp kiểm soát dữ liệu, đáp ứng tiêu chuẩn tuân thủ và tối ưu chi phí quản lý, bảo mật.

• Một số doanh nghiệp chú trọng kết hợp mô hình lớn với SLM chuyên biệt, lấy LLM làm nền tảng và SLM làm lớp ứng dụng chuyên sâu, tạo hệ AI vừa mở rộng được vừa tối ưu cho nhu cầu nội bộ.

• Việc tùy chỉnh LLM thông qua các kỹ thuật như tạo sinh được tăng cường bởi truy xuất dữ liệu ngoài (retrieval-augmented generation) giúp tạo ra SLM đáp ứng bài toán thực tế hơn, hạn chế vấn đề ảo giác và tăng hiệu quả triển khai AI đặc thù.

📌 Đến năm 2027, doanh nghiệp dự kiến sử dụng SLM nhiều gấp 3 lần so với LLM nhờ tính tối ưu hóa nghiệp vụ, giảm chi phí, tăng bảo mật và độ chính xác. SLM mã nguồn mở, vận hành nội bộ ngày càng được ưa chuộng, đặc biệt trong các ngành quy định chặt chẽ như y tế, tài chính, góp phần thúc đẩy chuyển đổi số hiệu quả.