Mô hình ngôn ngữ lớn trong doanh nghiệp (LLMs) là gì và vì sao đây là xu thế AI tất yếu của tương lai?

8 phút để đọc
Long An Trần
26/03/2024
Lần cập nhật cuối cùng: 26/03/2024
Mô hình ngôn ngữ lớn trong doanh nghiệp (LLMs) là gì và vì sao đây là xu thế AI tất yếu của tương lai?

Một kỷ nguyên nơi người ta có thể làm mọi thứ với AI đã mở ra và sẽ còn bùng nổ mạnh mẽ trong rất nhiều năm tới. Đã bao giờ bạn thắc mắc vì sao Google, Alexa, Copilot hay ChatGPT lại có thể “thấu hiểu” mình đến vậy và đưa ra một câu trả lời mượt mà như thể có một người thật đang trò chuyện với bạn?

Bí mật ở đây chính là Mô hình ngôn ngữ lớn - Large Language Models - LLMs, thứ công nghệ đứng đằng sau tất cả các công cụ theo xu hướng AI, giúp chúng giao tiếp mượt mà và tự nhiên như cách mà con người sử dụng ngôn ngữ mỗi ngày. 

Mô hình ngôn ngữ lớn - LLMs là gì?

Mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) là hệ thống trí tuệ nhân tạo (AI) tiên tiến được thiết kế để xử lý, hiểu và tạo ra văn bản giống con người. Chúng dựa trên các kỹ thuật học máy sâu và được đào tạo bằng bộ dữ liệu khổng lồ.

Thông thường, bộ cơ sở dữ liệu này sẽ chứa hàng tỷ từ vựng từ nhiều nguồn khác nhau như trang web, sách báo. Chương trình đào tạo mở rộng cho phép LLMs nắm bắt được các sắc thái của ngôn ngữ con người, ngữ pháp, ngữ cảnh và thậm chí một số khía cạnh của kiến ​​thức chung, thứ mà người dùng đang hỏi nó.

Mô hình hóa ngôn ngữ của con người ở quy mô lớn là một nỗ lực rất phức tạp và tốn nhiều tài nguyên. Con đường đạt được khả năng hiện tại của các mô hình ngôn ngữ là thành quả của rất nhiều công sức, kéo dài trong vài thập kỷ.

Khi các mô hình được xây dựng ngày càng lớn hơn, độ phức tạp và hiệu quả của chúng sẽ tăng lên. Nếu các mô hình ngôn ngữ ban đầu chỉ có thể dự đoán xác suất của một từ, thì mô hình ngôn ngữ lớn hiện đại sau này đã có thể dự đoán xác suất của câu, đoạn văn hoặc thậm chí toàn bộ tài liệu, để đưa ra các văn bản hoàn chỉnh nhất có thể.

Các bước huấn luyện một mô hình ngôn ngữ lớn

Trọng tâm LLMs là các cơ chế nắm bắt mối quan hệ giữa các từ trong một văn bản nhất định, tập trung vào các phần có liên quan của chuỗi ký tự đầu vào từ người dùng. Điều này giúp mô hình hiểu được ngữ cảnh và mối liên quan giữa các từ một cách thành thạo.

Quá trình đào tạo LLMs bao gồm hai giai đoạn chính: học và chỉnh sửa. Học là mô hình sẽ tiến hành việc học máy chuyên sâu từ lượng lớn dữ liệu văn bản, để có được hiểu biết chung về ngôn ngữ. Trong giai đoạn này, LLMs dự đoán các từ còn thiếu trong một văn bản nhất định, học cách lấp đầy các khoảng trống và nắm bắt các mẫu câu cơ bản.

Sau khi quá trình học hoàn tất, LLMs sẽ bước vào giai đoạn chỉnh sửa. Trong giai đoạn này, LLMs được đào tạo về một nhiệm vụ hoặc tập dữ liệu cụ thể. Mô hình sẽ học cách điều chỉnh kiến thức bằng mạng nơ ron của nó và tạo ra kết quả phù hợp với yêu cầu của người dùng.

Quá trình học và chỉnh sửa gồm hai bước này là một khía cạnh quan trọng của quy trình huấn luyện LLMs, vì nó cho phép mô hình tận dụng kiến thức thu được từ nhiều loại dữ liệu văn bản và chuyên môn hóa các nhiệm vụ hoặc lĩnh vực cụ thể mà LLMs nhận được.

Mô hình ngôn ngữ lớn trong doanh nghiệp (LLMs) là gì và vì sao đây là xu thế AI tất yếu của tương lai?

Doanh nghiệp có thể ứng dụng LLMs như thế nào?

1. Sáng tạo nội dung

Mô hình ngôn ngữ có thể tạo ra nội dung chất lượng cao trên nhiều định dạng khác nhau, bao gồm bài đăng trên blog, bài viết, mô tả sản phẩm và bài đăng trên mạng xã hội, giúp tiết kiệm thời gian và tài nguyên trong công ty của bạn. 

Hơn nữa, mô hình ngôn ngữ có thể giúp tạo ra các ý tưởng và dàn ý nội dung bằng cách phân tích nội dung hiện có, chủ đề xu hướng và sở thích của khán giả. Nó cho phép người sáng tạo nội dung phát triển những ý tưởng mới mẻ và phù hợp với nhóm mục tiêu mà họ đang nhắm đến.

2. Tối ưu hóa SEO

Các mô hình ngôn ngữ LLMs mang lại sự hỗ trợ có giá trị trong việc tối ưu hóa SEO bằng cách:

  • Đề xuất các từ khóa liên quan và từ khóa dài để nâng cao khả năng hiển thị của nội dung trong kết quả tìm kiếm.

  • Xác định các truy vấn tìm kiếm thường được người dùng sử dụng, cho phép doanh nghiệp điều chỉnh nội dung của mình để phù hợp với mục đích của người dùng.

  • Tối ưu hóa nội dung để phục vụ cho các truy vấn dựa trên giọng nói, có tính đến mức độ phổ biến ngày càng tăng của tìm kiếm bằng giọng nói.

  • Cải thiện phần mô tả và thẻ meta, đóng vai trò quan trọng trong việc thu hút người dùng nhấp vào kết quả tìm kiếm.

  • Hỗ trợ cấu trúc nội dung để nâng cao thứ hạng của nó trong kết quả tìm kiếm.

  • Cung cấp các thuật ngữ liên quan và chủ đề thịnh hành để giúp doanh nghiệp tạo nội dung phù hợp với sở thích hiện tại và thu hút người dùng.

  • Tiến hành kiểm tra SEO để phân tích các khía cạnh khác nhau của trang web, chẳng hạn như tốc độ trang web, tính thân thiện với thiết bị di động và cấu trúc URL, nhằm xác định các yếu tố cần cải thiện.

3. Kiểm duyệt nội dung

Các mô hình ngôn ngữ lớn có thể dùng để kiểm duyệt nội dung tự động trên website hoặc fanpage công ty. Nó có thể xác định và lọc các vấn đề như  ngôn ngữ gây xúc phạm, đe dọa, tin tức giả, thư rác, bình luận spam và các dạng nội dung không mong muốn khác. Tùy thuộc vào cách bạn cài đặt, LLMs có thể cảnh báo nội dung không phù hợp để bạn tự đưa ra quyết định xủ lý hoặc xóa dựa trên nguyên tắc kiểm duyệt do người quản lý website hoặc fanpage đưa ra.

4. Dịch vụ khách hàng

Các mô hình ngôn ngữ lớn có thể đóng một vai trò quan trọng trong dịch vụ khách hàng bằng cách tăng cường và tự động hóa các khía cạnh khác nhau của tương tác khách hàng. 

Bạn có thể tham khảo các giải pháp dưới đây:

  • Chatbot trả lời các câu hỏi của khách hàng, cung cấp thông tin liên quan, đưa ra hướng dẫn khắc phục sự cố và xử lý các yêu cầu dịch vụ khách hàng thông thường 24/7.

  • Trợ lý giọng nói cho phép người dùng tương tác một cách tự nhiên bằng cách sử dụng lệnh thoại. 

  • Trợ lý bán hàng ảo tương tác với khách hàng, trả lời các câu hỏi liên quan đến sản phẩm, đưa ra đề xuất và hướng dẫn họ trong quy trình mua hàng.

Bitrix24 CRM hỗ trợ AI

Sử dụng AI trong quản lý quan hệ khách hàng và thúc đẩy doanh số bán hàng cao hơn.

BẮT ĐẦU NGAY BÂY GIỜ

5. Trợ lý ảo cho người quản lý, người lãnh đạo

Tận dụng các mô hình ngôn ngữ lớn tại nơi làm việc có thể nâng cao đáng kể năng suất và hiệu quả trong công việc của cấp quản lý. Dưới đây là một số ví dụ về những gì LLMs có thể thực hiện:

  • Tạo bản tóm tắt và phiên âm cuộc họp

  • Nhắc lịch làm việc, họp hành, gặp gỡ đối tác

  • Đặt hẹn, gợi ý nơi tiếp khách, công tác

  • Cung cấp bản dịch trong những buổi làm việc với đối tác nước ngoài hoặc đội nhóm đa quốc gia.

  • Biên soạn tài liệu về công ty và các quy trình liên quan đến dự án

  • Phân loại tài liệu trong kho của công ty

6. Tuyển dụng và hỗ trợ nhân sự

Các mô hình ngôn ngữ lớn có thể cách mạng hóa quy trình tuyển dụng nhân sự và cải tiến mối quan hệ của các phòng ban với nhau. 

  • Sàng lọc sơ yếu lý lịch: LLMs phân tích và trích xuất thông tin liên quan từ sơ yếu lý lịch, chẳng hạn như kỹ năng, kinh nghiệm, trình độ học vấn và trình độ chuyên môn, giúp đội ngũ nhân sự lọc và rút gọn danh sách ứng viên tiềm năng một cách hiệu quả dựa trên các tiêu chí cụ thể.

  • Tìm nguồn ứng viên: LLMs giúp các chuyên gia nhân sự xác định các ứng viên tiềm năng từ nhiều nguồn khác nhau, bao gồm mạng xã hội, mạng tuyển dụng chuyên nghiệp, sàn việc làm trực tuyến, chợ việc làm.

  • Phỏng vấn ảo: Các mô hình ngôn ngữ lớn hỗ trợ phỏng vấn việc làm trực tuyến bằng cách đưa ra gợi ý câu hỏi phỏng vấn, đánh giá câu trả lời của ứng viên và tạo bản tóm tắt cuộc họp để phân tích thêm.

  • Hội nhập cho nhân viên mới: LLMs có thể hỗ trợ quá trình hội nhập cho nhân viên mới  bằng cách cung cấp thông tin trả lời, hướng dẫn các bước truy cập vào tài khoản, hội nhóm trong công ty và quy trình làm việc, chính sách phòng ban. Điều này giúp tiết kiệm công sức và nhân lực của phòng nhân sự rất nhiều. 

7. Bán hàng

Các mô hình ngôn ngữ lớn đóng một vai trò quan trọng trong hoạt động bán hàng. Nó có thể:

  • Nhận dạng khách hàng tiềm năng: Mô hình ngôn ngữ lớn có thể giúp xác định khách hàng tiềm năng bằng cách phân tích lượng dữ liệu khổng lồ, bao gồm hồ sơ khách hàng, hành vi trực tuyến và tương tác trên mạng xã hội. Từ đó đem đến tỷ lệ chuyển đổi cao hơn.

  • Chatbot được hỗ trợ bởi AI: Chatbot AI có thể thu hút khách truy cập trang web, thu thập thông tin liên quan, cung cấp cho đội ngũ sale những xu hướng mà khách hàng quan tâm cùng nhu cầu của họ.

  • Tiếp cận bán hàng được cá nhân hóa: LLMs có thể hỗ trợ tạo các thông điệp tiếp cận bán hàng được cá nhân hóa và hiệu quả, chẳng hạn như email tùy chỉnh và đề xuất sản phẩm để có tỷ lệ chuyển đổi cao hơn.

  • Phân tích phản hồi của khách hàng: Các công cụ AI có thể phân tích phản hồi của khách hàng và các điểm yếu để đội ngũ bán hàng cá nhân hóa cách tiếp cận của họ và xây dựng mối quan hệ bền chặt hơn với khách.

Những câu hỏi thường gặp

LLMs có thể thay thế con người hay không?

Mô hình ngôn ngữ lớn có thể và không thể thay thế con người. Nó có thể thay thế con người trong những tác vụ có tính lặp lại hoặc được đào tạo bởi dữ liệu do con người tạo ra. Tuy vậy nó vẫn cần liên tục học để cải tiến cách thức trợ giúp con người hoàn thành công việc nhanh và chính xác hơn.

Ngoài ra, trong những nghiệp vụ cần sự đánh giá công tâm và chi tiết, yếu tố con người vẫn là mấu chốt để đưa ra nhận định cuối cùng.

LLMs có nhược điểm gì?

Nhược điểm của LLMs là nó cần một khoảng thời gian dài để học và chỉnh sửa. Hơn nữa, mô hình ngôn ngữ lớn vẫn chưa thể thay thế hoàn toàn con người và đôi lúc vẫn đưa ra thông tin sai lệch. Điều này là tùy thuộc vào cách mà con người dạy nó ở phần đầu vào.

Làm sao để LLMs đưa ra câu trả lời chính xác và phù hợp hơn?

Bạn có thể giúp LLMs thông minh hơn bằng cách chia nhỏ dữ liệu đầu vào. Vì bản chất của các mô hình ngôn ngữ lớn là học bằng cách dự đoán, liên kết các chi tiết dữ liệu với nhau, nên khi càng chia nhỏ, LLMs càng có thể đưa ra câu trả lời chính xác với bộ dữ liệu được học nhất. Với một câu hỏi đầu vào không cụ thể, mô hình có thể đưa ra các đáp án sai lệch, không chính xác.

Kết luận

Sử dụng mô hình ngôn ngữ lớn trong doanh nghiệp là xu hướng không cần bàn cãi trong hiện tại và tương lai. Một trong những công cụ CRM ứng dụng phần lớn các thành tựu của cuộc cách mạng LLMs đó chính là Bitrix24.

Hệ thống Bitrix24 với trợ lý AI CoPilot giúp người dùng xử lý các tác vụ nhanh chóng. CoPilot được tích hợp ngay trong CRM và hoạt động hiệu quả chỉ với vài câu lệnh đơn giản. Ngoài ra, Copilot còn có sẵn trong Bitrix24 Mail, giúp bạn tiến hành các công việc liên quan đến email như tóm tắt, soạn mẫu mail, lọc thư… chính xác và ít tốn công sức nhất.

Bạn có thể đăng ký Bitrix24 để được tư vấn và dùng thử ngay hôm nay tại đây.  



Phổ biến nhất
Top 4 công cụ tạo trang web bán hàng dễ dàng cho người không chuyên
Chỉ số CRR là gì? Làm thế nào để có vô số khách hàng trung thành với chi phí thấp?
Tạo Chữ Ký Email Chuyên Nghiệp: 25 Ví Dụ
Tại sao khởi nghiệp thất bại: Khám phá 10 nguyên nhân chính dẫn đến thất bại trong kinh doanh
AI Trong Quản Lý Quan Hệ Khách Hàng: Vượt Xa Sự Phóng Đại
Mục lục
Mô hình ngôn ngữ lớn - LLMs là gì? Các bước huấn luyện một mô hình ngôn ngữ lớn Doanh nghiệp có thể ứng dụng LLMs như thế nào? 1. Sáng tạo nội dung 2. Tối ưu hóa SEO 3. Kiểm duyệt nội dung 4. Dịch vụ khách hàng 5. Trợ lý ảo cho người quản lý, người lãnh đạo 6. Tuyển dụng và hỗ trợ nhân sự 7. Bán hàng Những câu hỏi thường gặp Kết luận
Bạn cũng có thể thích
Blog
Hội thảo web
thuật ngữ

Free. Unlimited. Online.

Bitrix24 là nơi tất cả mọi người có thể giao tiếp, phối hợp trong các tác vụ và dự án, quản lý khách hàng và làm việc hiệu quả hơn.

Bắt đầu ngay
Bạn cũng có thể thích
Hợp Lý Hóa Các Nhiệm Vụ và Dự Án Để Tăng Trưởng Với Tự Động Hóa CRM
Hợp Lý Hóa Các Nhiệm Vụ và Dự Án Để Tăng Trưởng Với Tự Động Hóa CRM
12 phút để đọc
12 Giải Pháp Quản Lý Liên Hệ Tốt Nhất Cho Doanh Nghiệp Nhỏ
12 Giải Pháp Quản Lý Liên Hệ Tốt Nhất Cho Doanh Nghiệp Nhỏ
11 phút để đọc
8 Kỹ Thuật Tối Ưu Hóa Tiếp Thị Qua Email Sử Dụng Phần Mềm CRM Mạnh Mẽ
8 Kỹ Thuật Tối Ưu Hóa Tiếp Thị Qua Email Sử Dụng Phần Mềm CRM Mạnh Mẽ
23 phút để đọc