Giải thích về Các Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLMs) & AI Tạo sinh (GenAI)

Giải thích về Các Mô hình Ngôn ngữ Lớn (Large Language Models hay LLM) và Trí tuệ Nhân tạo Tạo sinh, hay AI tạo sinh (Generative AI hay GenAI) trên blog Chuyển đổi số

Giải thích về các Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) và AI Tạo sinh (GenAI) trên blog Chuyển đổi số

Trong thế giới kinh doanh ngày nay, hai khái niệm công nghệ, Mô hình Ngôn ngữ Lớn (Large Language Models hay LLM) và Trí tuệ Nhân tạo Tạo sinh, hay AI tạo sinh (Generative AI hay GenAI), đang gây nhiều chú ý. Những thuật ngữ này nghe có vẻ phức tạp, nhưng chúng đang thay đổi một cách căn bản cách thức các doanh nghiệp tương tác với dữ liệu và tự động hóa quy trình. Hiểu những công nghệ này nghĩa là gì không chỉ là để bạn nắm bắt kịp xu hướng, mà còn để ứng dụng hiệu quả và nhìn thấy tác động đáng đến các khía cạnh kinh doanh, từ nâng cao trải nghiệm khách hàng đến đơn giản hóa hoạt động.

Theo một cuộc khảo sát gần đây của Gartner, 38% các lãnh đạo cho rằng mục đích chính của việc đầu tư vào AI tạo sinh (GenAI) là trải nghiệm và giữ chân khách hàng, nhấn mạnh tầm ảnh hưởng ngày càng lớn của những công nghệ này trong nhiều lĩnh vực. Hơn nữa, Viện McKinsey toàn cầu (the McKinsey Global Institute) ước tính AI tạo sinh (GenAI) có thể đem lại giá trị hàng năm từ 2,6 nghìn tỷ đến 4,4 nghìn tỷ đô la Mỹ thông qua nhiều trường hợp sử dụng (use case) đa dạng.

Bài viết này được dịch và điều chỉnh từ Aliz's Cloudspace nhằm cung cấp cho các lãnh đạo doanh nghiệp và chính phủ một cách hiểu rõ ràng và đơn giản về Mô hình ngôn ngữ lớn (Large Language Models hay LLMs) và AI tạo sinh (GenAI).

Chúng ta sẽ tìm hiểu

cách những công nghệ này hoạt động
ứng dụng thực tế của chúng trong thế giới kinh doanh
khác biệt giữa LLMs và AI tạo sinh (GenAI).

Mục tiêu của bài viết là trang bị cho bạn kiến thức để xem xét cách những tiến bộ này có thể phù hợp với chiến lược và hoạt động kinh doanh hay vận hành của chính phủ như thế nào.

Hiểu về Mô hình Ngôn ngữ Lớn (Large Language Models hay LLMs)

Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLMs) theo cách hiểu đơn giản

Hãy tưởng tượng bạn đang đào tạo một nhân sự mới trong công ty. Nhân viên này, một khi được đào tạo, có thể xử lý nhiều nhiệm vụ khác nhau, từ viết báo cáo đến trả lời câu hỏi của khách hàng. Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLMs) hoạt động theo cách tương tự. Chúng bắt đầu như một trang giấy trắng và học hỏi từ một lượng lớn văn bản - giống như đọc tất cả sách trong một thư viện lớn. Quá trình này giúp chúng có được kiến thức rộng lớn về ngôn ngữ và cách sử dụng nó.

Giờ hãy nghĩ về cách bạn sẽ đào tạo nhân sự này cho một vai trò cụ thể trong công ty. Bạn sẽ đào tạo thêm về những nhiệm vụ họ sẽ xử lý hàng ngày. Các mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLMs) cũng có thể được đào tạo tương tự. Sau khi được đào tạo rộng, chúng có thể được 'hiệu chỉnh' để hiểu các loại ngôn ngữ hoặc nhiệm vụ cụ thể, như phân tích phản hồi của khách hàng hoặc viết các báo cáo nghiên cứu thị trường.

Đối với các doanh nghiệp cân nhắc sử dụng các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs)), quá trình này giống như thiết lập một bộ phận mới. Bạn bắt đầu với cấu trúc cơ bản (LLM được đào tạo trước), sau đó tùy chỉnh phù hợp với nhu cầu cụ thể. Điều này có thể đồng nghĩa với việc đào tạo các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) trên các tài liệu của công ty và tương tác với khách hàng để nó hiệu quả hơn cho việc kinh doanh của bạn.Ưu điểm của các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) là sự linh hoạt. Chúng có thể thích ứng với nhiều nhiệm vụ khác nhau, khiến chúng trở thành một tài sản có giá trị cho các doanh nghiệp. Với các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs), bạn không chỉ nhận được một công cụ cho một công việc, mà còn được một trợ lý đa năng, sẵn sàng giải quyết nhiều nhiệm vụ liên quan đến ngôn ngữ.

Tính Đa Năng của các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) trong Kinh doanh: Ví dụ trong các Ngành

Cách các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) có thể cách mạng hoá các phòng ban chức năng

Các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) không chỉ là những "kỳ lân một sừng"; chúng có thể trở nên vô cùng có giá trị trong nhiều khía cạnh của một doanh nghiệp. Hãy cùng khám phá một số nhiệm vụ đa dạng mà LLMs có thể xử lý, với những ví dụ thực tế:

Nâng cao dịch vụ khách hàng:

Các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) có thể tăng cường năng lực cho các chatbot hỗ trợ khách hàng 24/7. Ví dụ, một công ty bán lẻ có thể sử dụng chatbot dựa trên LLM để trả lời các câu hỏi thường gặp, theo dõi tình trạng đơn hàng, hoặc thậm chí xử lý hoàn trả và đổi hàng, từ đó cải thiện trải nghiệm khách hàng và giảm thời gian chờ đợi.

Phân tích thị trường và cung cấp hiểu biết sâu:

Trong lĩnh vực marketing, các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) có thể phân tích khối lượng lớn phản hồi khách hàng từ mạng xã hội, các khảo sát và đánh giá (review). Chúng có thể xác định các xu hướng, tình cảm và sở thích của khách hàng, cung cấp thông tin hữu ích cho phát triển sản phẩm hoặc chiến lược marketing.

Rà soát các tài liệu pháp lý:

Đối với các công ty luật hoặc bộ phận pháp lý, các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) có thể nhanh chóng lọc qua hàng nghìn tài liệu pháp lý để hỗ trợ thẩm định (due diligence), phân tích hợp đồng hoặc xác định các án lệ có liên quan, từ đó tiết kiệm thời gian và nâng cao hiệu quả.

Tạo nội dung cá nhân hóa:

Trong lĩnh vực marketing nội dung, các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) có thể tạo ra các bài viết, blog hoặc mô tả sản phẩm cá nhân hóa. Chúng có thể tùy chỉnh nội dung cho từng đối tượng cụ thể, tăng sự tương tác và tính phù hợp cho khách hàng.

Báo cáo tài chính:

Trong lĩnh vực tài chính, các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) có thể hỗ trợ biên soạn các báo cáo tài chính phức tạp bằng cách phân tích và tóm tắt dữ liệu từ nhiều nguồn, đảm bảo tính chính xác và nhất quán trong tài liệu tài chính.

Dịch vụ dịch thuật ngôn ngữ:

Các công ty toàn cầu có thể sử dụng các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) cho dịch vụ dịch thuật nhanh chóng và chính xác, tạo điều kiện cho giao tiếp xuyên các ngôn ngữ và văn hóa khác nhau, rất cần thiết cho hoạt động kinh doanh quốc tế.

Nhân sự và tuyển dụng:

Trong quản trị nguồn nhân lực (HR), các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) có thể sàng lọc hồ sơ xin việc, phù hợp mô tả công việc với ứng viên phù hợp, thậm chí hỗ trợ soạn tin tuyển dụng, đơn giản hóa quy trình tuyển dụng.

Quản lý dữ liệu y tế:

Trong lĩnh vực y tế, các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) có thể giúp quản lý và phân tích dữ liệu bệnh nhân, hỗ trợ soạn thảo tài liệu y tế, hoặc đưa ra gợi ý chẩn đoán ban đầu dựa trên triệu chứng mô tả trong hồ sơ bệnh nhân.

Những ví dụ này cho thấy khả năng ứng dụng rộng rãi của các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) trong nhiều lĩnh vực kinh doanh khác nhau. Bằng việc áp dụng công nghệ LLM, các doanh nghiệp và chính phủ không chỉ có thể nâng cao hiệu quả và độ chính xác mà còn có thể đổi mới trong tương tác với khách hàng và các quy trình nội bộ.

AI tạo sinh (Generative AI hay GenAI)

Hiểu cơ bản về AI tạo sinh (Generative AI hay GenAI)

Trí tuệ tạo sinh hay AI tạo sinh (Generative AI hay GenAI) có thể được coi như một thiên tài sáng tạo về mặt công nghệ trong thế giới kinh doanh. Đó là một nhánh của trí tuệ nhân tạo (artificial intelligence) chuyên về việc tạo ra nội dung mới, gốc, từ văn bản đến hình ảnh, âm thanh và hơn thế nữa. Khả năng tạo ra nội dung mới lạ khiến GenAI trở thành một tài sản có giá trị trong nhiều bối cảnh kinh doanh khác nhau.

Về bản chất lõi cốt, AI tạo sinh (GenAI) học hỏi từ dữ liệu hiện có - giống như một nghệ sĩ lấy cảm hứng từ thế giới xung quanh họ. Nó phân tích các biểu mẫu, phong cách và cấu trúc từ một tập dữ liệu, có thể bao gồm bất cứ thứ gì từ ảnh chụp và giai điệu âm nhạc cho đến dữ liệu doanh số tích luỹ từ quá khứ. Sử dụng kiến thức này, GenAI sau đó có thể tạo ra nội dung mới tương tự nhưng độc đáo. Ví dụ, sau khi nghiên cứu hàng nghìn bức tranh, một hệ thống GenAI có thể tạo ra những tác phẩm nghệ thuật mới, giống phong cách nghệ sĩ hiện có nhưng hoàn toàn là những tạo tác độc đáo.

Quá trình này bao gồm các thuật toán tinh vi sử dụng các phương pháp như mạng nơ-ron (neural networks) - giống như các nơ-ron (neurons) kết nối trong não người. Những mạng lưới này cho phép AI xử lý và 'hiểu' các mẫu phức tạp trong dữ liệu, dẫn đến việc tạo ra nội dung mới mà đôi khi không thể phân biệt với những tác phẩm do con người tạo ra.

Khả năng của AI tạo sinh (GenAI) không chỉ giới hạn ở nghệ thuật và sáng tạo. Trong môi trường kinh doanh, nó có thể được áp dụng để thiết kế nguyên mẫu (prototype design), mô phỏng môi trường (stimulate environments), hoặc thậm chí tạo ra giọng nói người thật để giao tiếp trên các giao diện dịch vụ khách hàng. Điểm chính ở đây là GenAI không chỉ phân tích dữ liệu; nó sử dụng dữ liệu đó để tạo ra một thứ gì đó mới và hữu ích cho những nhu cầu kinh doanh cụ thể.

Khám phá các Ứng dụng Thực tế của AI tạo sinh (Generative AI hay GenAI) Qua Các Lĩnh vực Kinh doanh

AI tạo sinh (Generative AI hay GenAI) đang biến đổi cách thức các doanh nghiệp trong nhiều ngành khác nhau vận hành, đổi mới và tương tác với khách hàng. Khả năng tạo ra nội dung mới, nguyên bản của nó khiến GenAI trở thành một công cụ mạnh mẽ trong nhiều bối cảnh kinh doanh. Hãy cùng khám phá một số ứng dụng của AI tạo sinh (GenAI):

Marketing và quảng cáo:

Trong lĩnh vực marketing, AI tạo sinh (GenAI) có thể tạo ra nội dung quảng cáo cá nhân hóa, phù hợp với các đối tượng khách hàng mục tiêu khác nhau. Ví dụ, một hệ thống AI tạo sinh (GenAI) có thể tạo ra hình ảnh và văn bản độc đáo cho các chiến dịch truyền thông xã hội, đảm bảo từng sản phẩm nội dung được tùy chỉnh cho từng phân khúc khách hàng cụ thể.Phản ánh xu hướng này, Gartner dự báo https://www.gartner.com/en/topics/generative-ai rằng đến năm 2025, 30% thông điệp marketing gửi đi từ các tổ chức lớn sẽ được tạo ra một cách tổng hợp, tăng từ dưới 2% trong năm 2022, thể hiện việc áp dụng nhanh chóng AI tạo sinh (GenAI) trong việc biến đổi cách doanh nghiệp giao tiếp với khách hàng.

Thiết kế và phát triển sản phẩm:

Các công ty trong lĩnh vực thiết kế và sản xuất sản phẩm có thể sử dụng AI tạo sinh (GenAI) để trực quan hóa các sản phẩm mới hoặc sửa đổi thiết kế hiện có. Ví dụ, một công ty ô tô có thể sử dụng GenAI để tạo ra các mô hình xe khác nhau, thử nghiệm với các kiểu dáng và tính năng khác nhau trước khi quyết định thiết kế cuối cùng.

Sáng tạo nội dung trong ngành truyền thông và giải trí:

Các công ty truyền thông có thể sử dụng AI tạo sinh (GenAI) để tạo ra nội dung đa dạng, từ viết kịch bản cho các chương trình đến soạn nhạc hoặc tạo ra thiết kế cho bìa đĩa nhạc. Điều này không chỉ tăng tốc quá trình sáng tạo mà còn giới thiệu một cấp độ mới về đổi mới trong sản xuất nội dung.

Dịch vụ khách hàng:

AI tạo sinh (GenAI) có thể nâng cao dịch vụ khách hàng bằng cách tạo ra các phản hồi giống người thật trong chatbot hoặc trợ lý giọng nói. Điều này dẫn đến các tương tác tự nhiên và thu hút hơn với khách hàng, cải thiện trải nghiệm tổng thể của họ.

Thương mại điện tử:

Trong lĩnh vực thương mại điện tử, AI tạo sinh (GenAI) có thể tạo ra hình ảnh và mô tả sản phẩm giống như thật, giúp người mua hàng trực tuyến có cảm giác tốt hơn về sản phẩm trước khi mua. Điều này có thể cải thiện đáng kể mức độ hài lòng của khách hàng và giảm tỷ lệ hàng trả lại.

Y tế:

Trong lĩnh vực y tế, AI tạo sinh (GenAI) có thể giúp tạo ra tài liệu giáo dục bệnh nhân hoặc tạo ra minh họa y tế giống thật cho mục đích đào tạo, nâng cao sự hiểu biết của bệnh nhân và đào tạo chuyên môn.

Tài chính và phân tích:

Các công ty tài chính có thể sử dụng AI tạo sinh (GenAI) để tạo ra các mô hình dự đoán hoặc mô phỏng các kịch bản kinh tế khác nhau, hỗ trợ trong quá trình ra quyết định và đánh giá rủi ro.

Kiến trúc và bất động sản:

Các kiến trúc sư và công ty bất động sản có thể sử dụng AI tạo sinh (GenAI) để tạo ra tour tham quan dự án ảo hoặc hình ảnh thiết kế kiến trúc, cung cấp cho khách hàng một cái nhìn tuyệt vời về không gian trước khi chúng được xây dựng hoặc tham quan thực tế.

Trong tất cả các ngành này, AI tạo sinh (GenAI) không chỉ là một công cụ tự động hóa; nó là một đối tác trong sáng tạo, giúp các doanh nghiệp vượt qua giới hạn của những gì có thể trong lĩnh vực của họ.

So sánh giữa Các Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLMs) với AI tạo sinh (Generative AI hay GenAI)

Cách Hiểu về Kinh Doanh

Trong thế giới kinh doanh, hiểu rõ sự khác biệt và chức năng của các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) và AI tạo sinh (Generative AI hay GenAI) rất quan trọng để khai thác tối đa tiềm năng của chúng. Cả hai công nghệ này đều có các tính năng và ứng dụng riêng biệt, khiến chúng phù hợp với những nhu cầu kinh doanh khác nhau.

Các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) giống như một nhà ngôn ngữ học tài năng có thể hiểu, diễn giải và tạo ra ngôn ngữ con người với độ chính xác ấn tượng. Xuất phát từ xử lý ngôn ngữ tự nhiên, LLMs được đào tạo trên các tập dữ liệu văn bản khổng lồ, hấp thụ những tinh tế của ngôn ngữ từ tiểu thuyết, bài báo và các nguồn viết khác. Ví dụ, một công ty tài chính có thể sử dụng LLM để phân tích và tóm tắt các báo cáo nghiên cứu thị trường, biến đổi thông tin phức tạp thành những hiểu biết dễ tiếp nhận.

Mặt khác, AI tạo sinh (Generative AI hay GenAI) giống như một nghệ sĩ đa năng có khả năng tạo ra nội dung mới, gốc qua nhiều phương tiện khác nhau, không chỉ là văn bản. Nó được đào tạo trên các bộ dữ liệu đa dạng bao gồm hình ảnh, âm thanh và video, cho phép tạo ra nội dung độc đáo dựa trên các mẫu đã học. Hãy xem xét một công ty thiết kế nội thất sử dụng AI tạo sinh (GenAI) để tạo ra các mô hình 3D thực tế về thiết kế phòng từ những mô tả đơn giản, cung cấp cho khách hàng một minh họa trực quan về ý tưởng của họ.

Trong khi các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) vượt trội trong các nhiệm vụ đòi hỏi sự hiểu biết sâu về ngôn ngữ, chẳng hạn như viết, tóm tắt hoặc dịch văn bản, chúng bị giới hạn bởi đầu ra dựa trên văn bản. AI tạo sinh (GenAI), mặc dù rộng hơn trong phạm vi sáng tạo, có thể thiếu sự hiểu biết sâu về ngôn ngữ mà LLMs cung cấp.

Trong bối cảnh kinh doanh, điều này có nghĩa là chọn công cụ đúng cho công việc. Nếu doanh nghiệp của bạn xoay quanh việc tương tác với khách hàng, tạo nội dung hoặc phân tích dữ liệu, LLM có thể là công cụ lý tưởng. Đối với các nhiệm vụ đòi hỏi sự sáng tạo trực quan hoặc tạo ra nội dung đa phương tiện mới, AI tạo sinh (GenAI) sẽ là tiêu điểm phù hợp.

Tóm lại, cả các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) và AI tạo sinh (GenAI) đều mang lại những lợi thế riêng cho doanh nghiệp. Điều quan trọng là điều chỉnh phù hợp khả năng của chúng với nhu cầu kinh doanh của bạn, cho dù đó là nâng cao trải nghiệm khách hàng thông qua chatbot thông minh (các mô hình ngôn ngữ lớn hay LLMs) hay thu hút khán giả với nội dung hình ảnh đột phá (AI tạo sinh hay GenAI).

Tích hợp LLMs và GenAI vào Hoạt động Kinh doanh

Việc tích hợp các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) và AI tạo sinh (GenAI) vào hoạt động kinh doanh có thể là một bước ngoặt về hiệu quả, đổi mới và tương tác với khách hàng. Dưới đây là cách doanh nghiệp có thể thực hiện các công nghệ này:

Xác định Nhu cầu Kinh doanh:

Bước đầu tiên là xác định các lĩnh vực mà các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) và AI tạo sinh (GenAI) có thể tạo ra giá trị. Đối với các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs), đó có thể là các nhiệm vụ liên quan đến xử lý ngôn ngữ, như hỗ trợ khách hàng hoặc tạo nội dung. Với AI tạo sinh (GenAI), hãy tìm cơ hội trong thiết kế sáng tạo, marketing hoặc trực quan hóa dữ liệu.

Chọn Công cụ Phù hợp:

Có nhiều công cụ mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) và AI tạo sinh (GenAI) khác nhau trên thị trường. Doanh nghiệp cần chọn dựa trên nhu cầu cụ thể, khả năng sử dụng dễ dàng, tính năng tích hợp và chi phí. Một số nền tảng cung cấp các tùy chọn tùy chỉnh, có thể được điều chỉnh phù hợp với nhu cầu doanh nghiệp riêng.

Đào tạo và tùy chỉnh:

Trong khi các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) cần đào tạo trên các bộ dữ liệu cụ thể để tinh chỉnh khả năng ngôn ngữ, AI tạo sinh (GenAI) có thể cần đầu vào để hướng dẫn quá trình tạo nội dung của nó. Ví dụ, LLM được sử dụng cho dịch vụ khách hàng nên được đào tạo trên các tương tác khách hàng trước đây, trong khi công cụ AI tạo sinh (GenAI) dành cho thiết kế sản phẩm có thể cần đầu vào về xu hướng thiết kế hiện tại và định vị thương hiệu.

Tích hợp với các hệ thống hiện tại:

Tích hợp liền mạch với các hệ thống kinh doanh hiện có rất quan trọng. Điều này có thể liên quan đến việc tích hợp các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) với hệ thống quản lý quan hệ khách hàng (CRM) của bạn hoặc nhúng công cụ AI tạo sinh (GenAI) vào quy trình phát triển sản phẩm.

Kiểm tra và lặp lại:

Trước khi triển khai đầy đủ, điều quan trọng là phải kiểm tra các công cụ AI này trong môi trường được kiểm soát. Theo dõi hiệu suất của chúng, thu thập phản hồi và thực hiện các điều chỉnh cần thiết. Quy trình lặp lại này đảm bảo rằng công cụ AI đáp ứng mục đích dự định một cách hiệu quả.

Đào tạo nhân viên và áp dụng quy trình mới:

Đào tạo đội ngũ của bạn về các công cụ mới này và điều chỉnh quy trình làm việc để phù hợp rất quan trọng. Điều này có thể bao gồm các buổi đào tạo hoặc tuyển dụng chuyên gia quen thuộc với công nghệ AI.

Tuân thủ và các cân nhắc về mặt đạo đức:

Đảm bảo việc sử dụng AI phù hợp với luật bảo vệ dữ liệu và hướng dẫn đạo đức, đặc biệt là khi xử lý dữ liệu nhạy cảm của khách hàng.Bằng cách tích hợp mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) và AI tạo sinh (GenAI) một cách có ý thức, doanh nghiệp có thể mở ra những cấp độ mới về năng suất và sáng tạo, duy trì vị thế dẫn đầu trong môi trường kinh doanh ngày càng cạnh tranh và kỹ thuật số hóa.

Kết luận: Tiếp nhận AI để Phát triển và Đổi mới Kinh doanh

Như chúng ta đã khám phá, lĩnh vực của mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) và AI tạo sinh (GenAI) mang lại cơ hội rộng lớn cho các doanh nghiệp trong nhiều ngành khác nhau. Từ việc nâng cao tương tác với khách hàng bằng các chatbot thông minh đến thúc đẩy đổi mới sáng tạo trong thiết kế và tiếp thị sản phẩm, những công nghệ AI này đang định hình lại cách thức doanh nghiệp vận hành và cạnh tranh trong kỷ nguyên kỹ thuật số.

Tìm kiếm hỗ trợ và tư vấn triển khai từ chuyên gia

Việc triển khai các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) và AI tạo sinh (GenAI) trong doanh nghiệp của bạn có thể làm bạn nản chí, nhưng bạn không cần phải cô đơn trên hành trình này. Nếu bạn đang cân nhắc khai thác sức mạnh của những công nghệ AI này nhưng không chắc nên bắt đầu từ đâu, bạn có thể liên hệ với các đối tác chuyên về giải pháp liên quan tới AI.

Theo kịp với sự phát triển này, Gartner dự báo tới năm 2025, hơn 30% loại thuốc và vật liệu mới sẽ được tìm ra bởi AI tạo sinh (GenAI), và đến năm 2026, AI tạo sinh (GenAI) tạo sẽ tự động hóa 60% nỗ lực thiết kế cho các trang web và ứng dụng di động mới, cho thấy phạm vi rộng lớn của AI tạo sinh (GenAI) trong nhiều ngành công nghiệp khác nhau.

Tìm hiểu các câu chuyện thành công và cập nhật tình hình

Bạn cũng có thể tham khảo rất nhiều các câu chuyện thành công trong thực tế hoặc các ví dụ triển khai, liên tục cập nhật các nội dung và tiến triển mới trong các mảng này như trên blog Chuyendoi.so. Những hiểu biết này sẽ giúp bạn có những bài học hữu ích và cảm hứng trên hành trình AI của mình.

* Bài viết được hỗ trợ chuyển ngữ nhờ Claude AI và được biên tập bởi tác giả chuyên trang Chuyển đổi số.

Học sâu hơn về kỹ thuật cho LLM và GenAI?

Bạn có thể tham khảo khoá học của Google cloud để hiểu sâu hơn dưới góc nhìn kỹ thuật về

Các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs): https://www.cloudskillsboost.google/course_templates/539.
AI tạo sinh (Generative AI hay GenAI) dưới góc nhìn kỹ thuật: https://www.cloudskillsboost.google/course_templates/536

Nguồn tham khảo:

Large Language Models & Generative AI explained simply: https://www.linkedin.com/pulse/large-language-models-generative-ai-explained-simply-alizcompany-otbmf/