Các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) đang nhanh chóng trở thành yếu tố thay đổi cuộc chơi trong nhiều ngành công nghiệp, mang đến cho các doanh nghiệp những cơ hội chưa từng có để hợp lý hóa hoạt động, tăng hiệu quả và thúc đẩy sự đổi mới. Từ GPT-4 của OpenAI đến Llama của Meta và Claude của Anthropic, các nền tảng LLM mạnh mẽ đang định hình lại cách chúng ta tương tác với công nghệ. Tuy nhiên, để khai thác toàn bộ sức mạnh của các mô hình này, các doanh nghiệp phải phát triển các chiến lược chu đáo để tích hợp LLM một cách liền mạch vào quy trình làm việc của họ.
Rama Ramakrishnan, Giáo sư Thực hành tại Trường Quản lý Sloan của MIT, tin rằng LLM là công nghệ chuyển đổi cho phép các doanh nghiệp xây dựng ứng dụng với tốc độ chưa từng có. Trong một hội thảo trên web gần đây, Ramakrishnan đã vạch ra ba cách tiếp cận riêng biệt mà các doanh nghiệp có thể sử dụng các LLM có sẵn để giải quyết nhiều nhiệm vụ và trường hợp sử dụng kinh doanh khác nhau: gợi ý, tạo được tăng cường truy xuất (RAG) và tinh chỉnh hướng dẫn.
1. Gợi ý: Giải phóng sức mạnh của LLM
Gợi ý là hình thức khai thác LLM trực tiếp và dễ tiếp cận nhất, liên quan đến việc chỉ cần đặt câu hỏi hoặc hướng dẫn cho mô hình và nhận phản hồi được tạo. Phương pháp này đặc biệt phù hợp với các nhiệm vụ có thể được hoàn thành thành công bằng kiến thức thông thường và kiến thức hàng ngày mà không cần đào tạo chuyên môn hoặc kiến thức chuyên môn bổ sung.
Ramakrishnan nhấn mạnh rằng gợi ý đặc biệt hiệu quả đối với một số loại nhiệm vụ phân loại. Ví dụ: một công ty thương mại điện tử có thể sử dụng LLM để phân tích đánh giá sản phẩm mà khách hàng đăng trên trang web của họ. Bằng cách cung cấp các đánh giá cho LLM và nhắc nó xác định các khiếm khuyết tiềm ẩn hoặc các tính năng không mong muốn, công ty có thể thu được những thông tin chi tiết có giá trị để thông báo các quyết định phát triển sản phẩm và cải thiện sự hài lòng của khách hàng. Quá trình này loại bỏ nhu cầu gắn thẻ và phân loại đánh giá thủ công, tiết kiệm thời gian và tài nguyên.
Trong lĩnh vực bất động sản, gợi ý có thể được sử dụng để tự động tạo mô tả tài sản. Các đại lý bất động sản có thể cung cấp các tính năng chính và các tính năng nổi bật cho LLM và trong vài giây, tạo ra các mô tả hấp dẫn và thuyết phục để thu hút người mua hoặc người thuê tiềm năng. Điều này cho phép các đại lý tập trung vào việc xây dựng mối quan hệ với khách hàng và chốt giao dịch thay vì dành thời gian đáng kể để viết.
Trong ngành tài chính, gợi ý có thể được sử dụng để phân tích xu hướng thị trường và tạo báo cáo đầu tư. Các nhà phân tích tài chính có thể cung cấp dữ liệu liên quan và thông tin thị trường cho LLM và nhắc nó xác định các mẫu, đưa ra dự đoán và đưa ra các báo cáo sâu sắc. Điều này có thể giúp các nhà phân tích đưa ra quyết định sáng suốt hơn và luôn cập nhật những diễn biến thị trường mới nhất.
Mặc dù gợi ý là một kỹ thuật mạnh mẽ, nhưng các doanh nghiệp phải nhận thức được những hạn chế của nó. Gợi ý có thể không đủ để cung cấp kết quả chính xác và phù hợp khi một tác vụ yêu cầu kiến thức chuyên môn cao hoặc thông tin hiện tại. Trong những trường hợp như vậy, các kỹ thuật tiên tiến hơn như RAG và tinh chỉnh hướng dẫn có thể được sử dụng.
2. Tạo được tăng cường truy xuất (RAG): Tăng cường LLM bằng dữ liệu liên quan
Tạo được tăng cường truy xuất (RAG) là một kỹ thuật nâng cao hơn liên quan đến việc cung cấp cho LLM một hướng dẫn hoặc câu hỏi rõ ràng, cùng với dữ liệu hoặc thông tin bổ sung có liên quan. Cách tiếp cận này đặc biệt hữu ích cho các tác vụ yêu cầu LLM truy cập thông tin hiện tại hoặc kiến thức độc quyền.
Ví dụ: các nhà bán lẻ có thể sử dụng RAG để xây dựng chatbot dịch vụ khách hàng có thể trả lời chính xác các câu hỏi về chính sách trả hàng sản phẩm. Bằng cách đào tạo chatbot bằng các tài liệu chính sách trả hàng của công ty, các nhà bán lẻ có thể đảm bảo rằng khách hàng nhận được thông tin chính xác và cập nhật, cải thiện sự hài lòng của khách hàng và giảm chi phí hỗ trợ.
Cốt lõi của RAG nằm ở khả năng tận dụng các công cụ tìm kiếm doanh nghiệp truyền thống hoặc kỹ thuật truy xuất thông tin để tìm nội dung có liên quan từ một bộ sưu tập lớn các tài liệu. Điều này cho phép các doanh nghiệp khai thác lượng lớn cơ sở kiến thức nội bộ của họ và cung cấp cho LLM ngữ cảnh cần thiết để hoàn thành các nhiệm vụ.
Các nhà cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe có thể sử dụng RAG để hỗ trợ các bác sĩ trong việc đưa ra các quyết định chẩn đoán và điều trị. Bằng cách cung cấp cho LLM lịch sử bệnh của bệnh nhân, kết quả xét nghiệm và các bài báo nghiên cứu y học, các bác sĩ có thể thu được những thông tin chi tiết có giá trị có thể giúp họ xác định các phương pháp điều trị phù hợp nhất. Điều này có thể cải thiện kết quả của bệnh nhân và giảm lỗi y tế.
Các công ty luật có thể sử dụng RAG để hỗ trợ luật sư trong việc nghiên cứu và viết bản tóm tắt. Bằng cách cung cấp cho LLM các án lệ, luật và các bài báo pháp lý có liên quan, luật sư có thể nhanh chóng tìm thấy thông tin cần thiết để hỗ trợ các vụ kiện của họ. Điều này có thể tiết kiệm thời gian và công sức cho luật sư, đồng thời cho phép họ tập trung vào các khía cạnh quan trọng khác của vụ án.
Để tận dụng tối đa sức mạnh của cả gợi ý và RAG, các doanh nghiệp phải giúp nhân viên của họ phát triển các kỹ năng kỹ thuật gợi ý. Một phương pháp hiệu quả là gợi ý "chuỗi suy nghĩ", trong đó người dùng hướng dẫn LLM "suy nghĩ từng bước". Phương pháp này thường mang lại kết quả chính xác hơn, vì nó khuyến khích LLM chia nhỏ các nhiệm vụ phức tạp và lập luận một cách có hệ thống.
Ramakrishnan nhấn mạnh rằng cần phải thận trọng trong kỹ thuật gợi ý để đảm bảo rằng các câu trả lời do LLM cung cấp thực sự là những gì chúng ta cần. Bằng cách cẩn thận tạo ra các gợi ý và cung cấp ngữ cảnh có liên quan, các doanh nghiệp có thể tối đa hóa độ chính xác và mức độ liên quan của kết quả do LLM cung cấp.
3. Tinh chỉnh hướng dẫn: Tùy chỉnh LLM để đáp ứng các nhu cầu cụ thể
Tinh chỉnh hướng dẫn là một kỹ thuật nâng cao hơn liên quan đến việc đào tạo thêm LLM bằng các ví dụ hỏi đáp dành riêng cho ứng dụng. Phương pháp này đặc biệt hữu ích cho các tác vụ liên quan đến thuật ngữ và kiến thức dành riêng cho miền hoặc những tác vụ khó mô tả một cách dễ dàng, chẳng hạn như phân tích hồ sơ y tế hoặc tài liệu pháp lý.
Không giống như gợi ý và RAG, tinh chỉnh hướng dẫn liên quan đến việc sửa đổi chính mô hình. Bằng cách đào tạo LLM bằng dữ liệu dành riêng cho ứng dụng, các doanh nghiệp có thể cải thiện độ chính xác và hiệu suất của LLM trong một miền cụ thể.
Ví dụ: một tổ chức đang cố gắng xây dựng một chatbot hỗ trợ chẩn đoán y tế sẽ cần biên dịch hàng trăm ví dụ hỏi đáp và cung cấp chúng cho LLM. Các truy vấn chứa thông tin chi tiết về trường hợp của bệnh nhân sẽ được ghép nối với các câu trả lời hợp lý về mặt y tế, bao gồm thông tin chi tiết về các chẩn đoán có thể xảy ra. Thông tin này sẽ đào tạo thêm cho LLM và tăng khả năng cung cấp các phản hồi chính xác cho các câu hỏi y tế.
Các tổ chức tài chính có thể sử dụng tinh chỉnh hướng dẫn để cải thiện độ chính xác của hệ thống phát hiện gian lận của họ. Bằng cách đào tạo LLM bằng dữ liệu lịch sử về các giao dịch gian lận và không gian lận, các tổ chức có thể cải thiện khả năng xác định các hoạt động gian lận. Điều này có thể giúp các tổ chức giảm tổn thất tài chính và bảo vệ khách hàng của họ khỏi gian lận.
Các công ty sản xuất có thể sử dụng tinh chỉnh hướng dẫn để tối ưu hóa quy trình sản xuất của họ. Bằng cách đào tạo LLM bằng dữ liệu về quy trình sản xuất, các công ty có thể xác định sự kém hiệu quả và cải thiện hiệu quả tổng thể. Điều này có thể giúp các công ty giảm chi phí và tăng năng suất.
Mặc dù tinh chỉnh hướng dẫn là một kỹ thuật mạnh mẽ, nhưng nó cũng có thể tốn thời gian. Để tạo dữ liệu cần thiết để đào tạo mô hình, một số công ty có thể chọn sử dụng LLM để tạo dữ liệu đó. Quá trình này được gọi là tạo dữ liệu tổng hợp và nó có thể là một cách hiệu quả để giảm chi phí và nỗ lực liên quan đến tinh chỉnh hướng dẫn.
Tìm phương pháp LLM phù hợp
Khi các tổ chức đi sâu hơn vào LLM và các ứng dụng AI tạo sinh, họ không cần phải chọn giữa các phương pháp này mà thay vào đó nên áp dụng chúng theo nhiều cách kết hợp tùy thuộc vào trường hợp sử dụng.
Ramakrishnan cho rằng, "Gợi ý là dễ nhất về mặt khối lượng công việc, tiếp theo là RAG, sau đó là tinh chỉnh hướng dẫn. Bạn càng bỏ nhiều công sức, bạn càng nhận được nhiều lợi nhuận."
Bằng cách đánh giá cẩn thận nhu cầu của mình và chọn phương pháp LLM phù hợp nhất hoặc sự kết hợp của các phương pháp, các doanh nghiệp có thể khai thác toàn bộ tiềm năng của các công nghệ mạnh mẽ này và thúc đẩy sự đổi mới, tăng hiệu quả và cải thiện quá trình ra quyết định. Khi LLM tiếp tục phát triển, các doanh nghiệp phải luôn cập nhật những thông tin mới nhất và thử nghiệm các kỹ thuật mới để tận dụng tối đa những công nghệ đột phá này.