LLM là gì? Ứng dụng của mô hình trong đời sống hiện nay

LLM là gì?

Mô hình ngôn ngữ (LLM) là một công nghệ trí tuệ nhân tạo tiên tiến, được thiết kế để hiểu và tạo ra văn bản tự nhiên giống như cách con người giao tiếp. Những mô hình này được huấn luyện từ một lượng dữ liệu khổng lồ như sách, bài viết, trang web, giúp chúng học được ngữ pháp, nghĩa của từ và cách thức tổ chức ngôn ngữ.

LLM không chỉ có khả năng sinh ra văn bản một cách tự nhiên mà còn được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực như xử lý ngôn ngữ, trả lời câu hỏi, dịch thuật, tóm tắt nội dung và tạo ra các bài viết tự động. Một ứng dụng phổ biến của công nghệ này là AI chatbot miễn phí, giúp hỗ trợ khách hàng và tự động hóa các tác vụ giao tiếp trong nhiều ngành. Với sự phát triển mạnh mẽ hiện nay, LLM hứa hẹn sẽ mang lại nhiều ứng dụng tiềm năng trong các ngành như giáo dục, y tế, công nghiệp và nhiều lĩnh vực khác.

Tuy nhiên, LLM vẫn còn một số hạn chế, đặc biệt là khi phản ánh những thiếu sót trong dữ liệu huấn luyện. Điều này cũng tạo ra những thách thức về đạo đức và quản lý chất lượng thông tin khi sử dụng AI trong thực tế.
 

Các ứng dụng của mô hình LLM 

Mô hình ngôn ngữ LLM đang được áp dụng vào nhiều lĩnh vực đời sống, mang lại những thay đổi tích cực trong cách chúng ta làm việc và tương tác.

Chăm sóc khách hàng

Preny là một chatbot thông minh được phát triển trên nền tảng LLM, giúp doanh nghiệp xử lý các vấn đề liên quan đến chăm sóc khách hàng một cách nhanh gọn và hiệu quả.

• Hiểu khách hàng ngay từ lần đầu nói chuyện: Preny không chỉ trả lời đúng câu hỏi mà còn hiểu ngữ cảnh của khách hàng. Ví dụ, khi khách hỏi về trạng thái đơn hàng, Preny có thể tra cứu và trả lời chi tiết ngay lập tức.
• Phản hồi siêu nhanh: Bạn không cần chờ lâu để được giải đáp, vì Preny có thể trả lời ngay lập tức các câu hỏi từ cơ bản đến phức tạp.
• Hỗ trợ 24/7 trên mọi nền tảng: Dù bạn nhắn trên Facebook, Zalo hay truy cập website, Preny luôn sẵn sàng hỗ trợ. Điều này giúp khách hàng không phải lo lắng về việc bị giới hạn thời gian hoặc kênh liên lạc.
• Tăng tỷ lệ chốt sale 50%: Preny tự động trả lời các câu hỏi thường xuyên liên quan đến sản phẩm, giá cả, chính sách bảo hành, hay quy trình đặt hàng. Nhờ đó, khách hàng nhận được thông tin nhanh chóng và có thể đưa ra quyết định mua sắm dễ dàng hơn, tăng cơ hội chốt sale cho doanh nghiệp

Preny không chỉ giúp doanh nghiệp tiết kiệm thời gian và chi phí mà còn đảm bảo khách hàng cảm thấy thoải mái và hài lòng khi được phục vụ. Việc tạo chatbot fanpage Facebook với Preny không chỉ giúp cải thiện trải nghiệm người dùng mà còn hỗ trợ doanh nghiệp vận hành tốt hơn.

Ứng dụng công nghệ 

LLM giúp ích rất nhiều trong lĩnh vực công nghệ. Các công cụ tìm kiếm thông minh hơn, đưa ra kết quả chính xác hơn và hiểu được ngữ cảnh người dùng đang cần gì. Đối với lập trình viên, LLM hỗ trợ gợi ý và kiểm tra lỗi code, giúp tiết kiệm thời gian và tránh sai sót.

Chăm sóc sức khỏe

Trong y tế, LLM hỗ trợ phân tích các dữ liệu phức tạp như protein, DNA, RNA, tạo ra bước tiến lớn trong nghiên cứu thuốc và vaccine. Ngoài ra, các chatbot y tế dựa trên LLM còn giúp trả lời những câu hỏi cơ bản của bệnh nhân, hướng dẫn quy trình khám chữa bệnh hoặc ghi nhận thông tin triệu chứng ban đầu trước khi bác sĩ thăm khám.

Đồng hành cùng đội ngũ sáng tạo

LLM hỗ trợ đội ngũ tiếp thị tìm kiếm ý tưởng mới, phân tích hành vi khách hàng và viết nội dung quảng cáo. Những công việc đòi hỏi thời gian và công sức trước đây nay được tối ưu hóa, giúp đội ngũ Marketing tập trung vào chiến lược lớn hơn.

Hỗ trợ pháp lý

Trong ngành luật, LLM có thể giúp lọc ra những thông tin quan trọng từ tài liệu pháp lý dài dòng hoặc hỗ trợ viết các bản hợp đồng cơ bản. Các luật sư sẽ tiết kiệm được rất nhiều thời gian khi sử dụng công nghệ này.

Tăng bảo mật và hỗ trợ trong ngân hàng

LLM được sử dụng để phát hiện sớm các giao dịch đáng ngờ, ngăn chặn gian lận, đồng thời giúp các ngân hàng trả lời nhanh chóng các thắc mắc từ khách hàng qua chatbot tài chính.

Những ứng dụng này chỉ là bước khởi đầu của LLM. Công nghệ này sẽ còn tiếp tục thay đổi nhiều lĩnh vực trong tương lai gần, giúp mọi người làm việc hiệu quả hơn và mang lại giá trị thiết thực hơn.
 

LLM hoạt động như thế nào? 

LLM (Mô hình ngôn ngữ lớn) hoạt động dựa trên transformer model, với quy trình cơ bản gồm mã hóa đầu vào, giải mã và dự đoán đầu ra. Tuy nhiên, để đạt hiệu quả cao, LLM phải trải qua các giai đoạn đào tạo và tinh chỉnh kỹ lưỡng:

1. Training (Đào tạo ban đầu)

Ở giai đoạn này, LLM được huấn luyện trên các bộ dữ liệu khổng lồ từ nhiều nguồn như Wikipedia, GitHub, và các trang web khác. Mục tiêu chính là giúp mô hình hiểu ngữ nghĩa, mối quan hệ giữa các từ và cách sử dụng chúng trong ngữ cảnh khác nhau. Chẳng hạn, mô hình học cách phân biệt nghĩa của từ "right" trong hai trường hợp: “đúng” hoặc “trái ngược với left”. Đây là quá trình học không giám sát, nơi mô hình tự khám phá và xây dựng kiến thức từ dữ liệu đầu vào.

2. Fine-tuning (Tinh chỉnh mô hình)

Sau khi hoàn thành giai đoạn đào tạo cơ bản, LLM được tinh chỉnh để phục vụ các nhiệm vụ cụ thể như dịch thuật, tóm tắt văn bản hay trả lời câu hỏi. Giai đoạn này giúp tối ưu hóa khả năng của mô hình trong các lĩnh vực chuyên biệt, đảm bảo hiệu suất tốt hơn trong các tình huống thực tế.

3. Prompt-Tuning (Tinh chỉnh câu lệnh)

Đây là bước tinh chỉnh mô hình bằng cách sử dụng các hướng dẫn cụ thể, hay còn gọi là "prompts". Phương pháp này cho phép LLM thực hiện tốt các nhiệm vụ mới mà không cần huấn luyện lại từ đầu, thông qua kỹ thuật few-shot hoặc zero-shot prompting – nghĩa là chỉ cần rất ít hoặc không cần dữ liệu mẫu.

Tại sao LLM lại có vai trò quan trọng?

Mô hình ngôn ngữ LLM có khả năng hiểu và tạo ra ngôn ngữ tự nhiên, giúp phân tích ngữ pháp, ngữ nghĩa và ngữ cảnh. Chúng được sử dụng trong các ứng dụng như dịch máy, phân tích cảm xúc và phát triển chatbot giao tiếp tự nhiên. Các cơ chế như lớp hồi tiếp và chú ý giúp LLM hiểu ngữ cảnh hiệu quả, xử lý thông tin theo trình tự. 

Được đào tạo trên lượng dữ liệu lớn, LLM tích hợp kiến thức đa lĩnh vực như khoa học, nghệ thuật, và kinh tế, cung cấp thông tin chính xác. LLM cũng là phần quan trọng trong các ứng dụng học máy, như phân loại văn bản và dự đoán chuỗi thời gian. Nhờ vào khả năng hiểu và tạo ngôn ngữ tự nhiên, LLM thúc đẩy sự phát triển của công nghệ trí tuệ nhân tạo, đặc biệt là trong các chatbot và trợ lý ảo AI.