Nếu bạn chưa biết nhiều về Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM) thì sắp tới bạn sẽ được nghe nhiều người nhắc về nó. Những mô hình này đang là nền tảng phía sau nhiều công cụ AI đột phá hiện nay. Một LLM có hiểu biết sâu sắc về ngôn ngữ, sẽ sử dụng nguồn kiến thức này để thực hiện nhiều tác vụ khác nhau. Các chức năng phổ biến của LLM bao gồm tạo nội dung, truy xuất thông tin, tham gia trò chuyện và hỗ trợ quản lý dữ liệu. Mặc dù bài blog này tập trung vào khả năng ngôn ngữ của LLM, nhưng các lĩnh vực khác, như nghiên cứu mã gen DNA cũng được hưởng lợi từ LLM.

Để tận dụng sức mạnh của LLM cho các tác vụ cụ thể, các ứng dụng sẽ tiếp nhận yêu cầu (prompt) từ người dùng, sau đó nhập vào LLM. Những prompt này có thể là câu hỏi, chỉ dẫn, mô tả hoặc các chuỗi văn bản khác. LLM chủ yếu được đào tạo với dạng văn bản, cho dù một số ứng dụng có tích hợp hình ảnh, video hoặc dữ liệu âm thanh. Sự linh hoạt và sức mạnh của LLM góp phần đưa chúng áp dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực khác nhau.

LLM đang được ứng dụng trong các lĩnh vực ra sao?

LLM đóng vai trò quan trọng trong việc phát triển các công cụ tìm kiếm tiên tiến, chatbot giáo dục, cũng như các công cụ soạn thảo cho nhiều lĩnh vực sáng tạo như âm nhạc, thơ, và sản phẩm marketing. Hãy cùng VNG Cloud tìm hiểu vào các ứng dụng phổ biến của LLM trong các lĩnh vực khác nhau:

1. Marketing và Quảng cáo

1.1 Sáng tạo nội dung
Mô hình ngôn ngữ nổi trội với khả năng tạo ra nội dung chất lượng cao cho đa dạng định dạng, bao gồm bài blog, bài báo, mô tả sản phẩm và bài đăng trên mạng xã hội. Chúng cũng đóng vai trò như các công cụ chỉnh sửa, đưa ra gợi ý tức khắc về ngữ pháp, chính tả, cải thiện phong cách và đề xuất cách diễn đạt thay thế, nâng cao chất lượng tổng thể của nội dung.

Bằng cách phân tích nội dung sẵn có, các chủ đề đang thịnh hành và sở thích của khán giả, những mô hình này hỗ trợ người tạo nội dung trong việc phát triển ý tưởng mới và thích hợp, gây ấn tượng hiệu quả với khán giả mục tiêu của họ. Khả năng tóm tắt văn bản dài một cách nhanh chóng và hiệu quả của chúng cũng đáng được chú ý, khi chúng có thể tóm tắt ý chính hoặc rút gọn các tài liệu lớn và tối ưu hóa thông tin.

1.2 Marketing cá nhân hóa
LLM đã làm thay đổi ngành marketing bằng cách đưa nội dung phù hợp đến từng khách hàng cá nhân. Điều này bao gồm các chiến dịch email và bài đăng trên mạng xã hội cũng được cá nhân hóa. Ví dụ, một LLM có thể viết email mô tả chi tiết những sản phẩm đúng với mong muốn của các khách hàng đã rời bỏ giỏ hàng, kèm theo các ưu đãi đặc biệt.

Chúng cũng giúp điều chỉnh đối tượng quảng cáo mục tiêu theo nhân khẩu học. Bằng cách tận dụng các file dữ liệu mở rộng, LLM cung cấp những thông tin quý báu giúp xây dựng chiến lược và đưa ra quyết định đúng đắn trong marketing. Phương pháp dựa trên dữ liệu này giúp doanh nghiệp tạo ra các chiến dịch quảng cáo không chỉ hiệu quả hơn mà còn chuyên sâu và đúng đối tượng hơn. Khi tận dụng khả năng phân tích của LLM, các công ty có thể hoàn thiện chiến lược marketing của mình, đảm bảo rằng chúng gây ấn tượng cho khán giả và tạo ra những tương tác, kết quả ý nghĩa.

1.3 Chatbot
Các chatbot với sự hỗ trợ của LLM đã làm thay đổi cách khách hàng tương tác bằng việc cung cấp hỗ trợ xuyên suốt 24/7. Những trợ lý ảo này phản hồi các yêu cầu, cung cấp hướng dẫn sửa chữa và xử lý các yêu cầu dịch vụ thông thường của khách hàng một cách mượt mà, tăng cường sự tương tác tổng thể với khách hàng.

Các chatbot LLM có khả năng vượt xa một chatbot cơ bản, chúng giải quyết yêu cầu về nhiều chủ đề bao gồm sản phẩm, dịch vụ và vận chuyển. Chúng tương tác hiệu quả với người truy cập trang web, thu thập thông tin liên quan và cung cấp lại những dữ liệu cần thiết cho đội ngũ bán hàng nhằm tăng hiểu biết về khách hàng. Ngoài ra, những chatbot này đóng vai trò quan trọng trong việc tạo ra cơ hội tiềm năng, đảm bảo doanh nghiệp có thể tận dụng mọi tương tác và xây dựng mối quan hệ có ý nghĩa với khách hàng.

1.4 Phân tích tâm trạng
LLM phân tích dữ liệu của khách hàng và hoạt động của họ trên mạng xã hội để đánh giá hiệu quả của các chiến dịch marketing. Những phân tích này cung cấp cho doanh nghiệp dữ liệu quý giá về ý kiến và mức độ hài lòng của khách hàng, đặc biệt trong các lĩnh vực như đánh giá hiệu quả mạng xã hội và quản lý độ uy tín thương hiệu.

Chúng phân loại tâm trạng thành các sắc thái khác nhau như tích cực, tiêu cực hoặc trung lập. Chúng cũng cung cấp phân tích các sắc thái tâm trạng sâu sắc hơn, dựa trên mức độ tích cực hoặc tiêu cực và việc biểu hiện thay đổi một cách tinh tế. Những mô hình này liên tục nâng cao sự hiểu biết ngữ cảnh của mình, cho phép chúng nhận biết các yếu tố phức tạp như châm biếm, mỉa mai và các hình thức tu từ khác. Sự phân tích chuyên sâu này cung cấp sự hiểu biết toàn diện về tâm trạng được truyền đạt trong văn bản, làm tăng độ chính xác của các nhận xét.

2. Bán lẻ và Thương mại Điện tử

2.1 Gợi ý cá nhân hóa
Bằng cách phân tích dữ liệu khách hàng như lịch sử mua sắm và lịch sử duyệt web, LLM nhận biết theo các khuôn mẫu để tạo ra các gợi ý sản phẩm và dịch vụ cá nhân hóa phù hợp. Những mô hình LLM cao cấp nổi bật trong việc hiểu ý định, giải mã các yêu cầu trò chuyện và xử lý các yêu cầu tìm kiếm chi tiết. Khác với các công cụ tìm kiếm truyền thống, LLM cung cấp kết quả tìm kiếm có liên quan, cá nhân hóa và phù hợp để mua sắm, biến đổi hoàn toàn trải nghiệm mua sắm trực tuyến.

Trái ngược với các nền tảng lỗi thời chỉ đơn giản là tích hợp AI vào các phần mềm khớp từ khóa, các hệ thống tìm kiếm và khám phá sản phẩm hiện đại hoàn toàn dựa trên AI. Khi tích hợp với các ứng dụng sáng tạo, những nền tảng AI này tạo ra các trải nghiệm lướt web mạnh mẽ được điều chỉnh phù hợp cho từng người dùng. Mức độ cá nhân hóa này đánh dấu một bước tiến lớn, tăng cường sự hài lòng của người dùng và đổi mới cách mà mọi người khám phá và mua sắm online.

2.2 Bản địa hóa xuyên suốt
LLM là không thể thiếu trong quá trình bản địa hóa phần mềm và trang web để phù hợp với các thị trường trên toàn cầu. Tận dụng các mô hình này, các công ty có thể chuyển đổi giao diện người dùng, menu và các yếu tố văn bản khác một cách hiệu quả, điều chỉnh sản phẩm và dịch vụ của họ để phù hợp với nhiều ngôn ngữ và văn hóa khác nhau.

LLM mang lại tính chính xác ngôn ngữ và sự phù hợp về văn hóa cho nội dung dịch thuật, đảm bảo trải nghiệm khách hàng thú vị và thân thiện với người dùng. Với LLM, các công ty có thể tự tin thích ứng với những khó khăn của thị trường quốc tế, đảm bảo rằng nội dung của họ tương tác hiệu quả với người dùng trên toàn thế giới.

3. Giáo dục

3.1 Cá nhân hóa giáo dục
Trong lĩnh vực giáo dục, một ứng dụng quan trọng của LLM là việc phát triển các giáo viên hoặc gia sư cá nhân hóa, tương tự như các chatbot tương tác. Học sinh có thể đặt câu hỏi cụ thể về nhiều chủ đề giáo dục, nhận được sự hỗ trợ ngay cả khi không có giáo viên hoặc người gia sư thật sự.

Bên cạnh những hỗ trợ này, LLM cũng giúp giáo viên chỉnh sửa bài giảng theo nhu cầu của từng học sinh. Điều này đại diện cho một bước tiến lớn trong giáo dục, thoát khỏi cách giảng dạy truyền thống "một phương pháp dùng cho tất cả học sinh". Bằng cách cá nhân hóa bài giảng, LLM giải quyết các phong cách học và tốc độ học đa dạng của học sinh, đảm bảo trải nghiệm giáo dục hiệu quả và hấp dẫn hơn cho mỗi người học. Phương pháp này không chỉ nâng cao sự hiểu biết của học sinh mà còn kích thích niềm đam mê sâu sắc về học hỏi, định hình tương lai của giáo dục.

3.2 Theo dõi hiệu suất theo thời gian thực
LLM đóng vai trò quan trọng trong việc nâng cao kết quả học tập thông qua phân tích và đánh giá theo thời gian thực. Bằng cách phân tích dữ liệu hiệu suất của học sinh ngay lập tức, giáo viên có được thông tin về các phần mà học sinh đang gặp khó khăn. Với thông tin này, giáo viên có thể điều chỉnh phương pháp giảng dạy của họ để giải quyết vấn đề học tập cho từng em.

Sự linh hoạt này là chìa khóa để ngăn học sinh bị hổng kiến thức, vì giáo viên có thể can thiệp ngay lập tức để bổ túc kiến thức cho những phần đang bị hổng. Mức độ chính xác này đảm bảo mỗi học sinh nhận được sự giúp đỡ cần thiết, góp phần quan trọng vào việc cải thiện hiệu suất tổng thể và tạo ra một môi trường học tập tốt hơn.

3.3 Chấm điểm và phản hồi tự động
Được triển khai trên các mô hình LLM tiên tiến, các công cụ tự động giúp giảm bớt gánh nặng công việc của giáo viên, giúp họ tập trung vào những phần quan trọng của việc giảng dạy và hướng dẫn. Với những phản hồi ngay lập tức cho học sinh, những công cụ này không chỉ nâng cao trải nghiệm học tập mà còn giúp học sinh theo dõi tiến triển và xác định những điểm cần cải thiện.

Khả năng nhận phản hồi kịp thời khuyến khích học sinh chịu trách nhiệm với quá trình học tập của họ. Điều này thúc đẩy khả năng tự học, một kỹ năng quan trọng trong thị trường lao động đang phát triển nhanh chóng như hiện nay. Bằng cách nuôi dưỡng tinh thần trách nhiệm và độc lập này, các hệ thống tự động được điều khiển bởi LLM không chỉ đóng góp vào thành công trong học thuật mà còn vào việc phát triển các kỹ năng sống quan trọng, chuẩn bị cho học sinh đối mặt với thách thức của thế giới hiện đại.

4. Y tế

4.1 Chẩn đoán y học
Giao tiếp hiệu quả rất quan trọng trong lĩnh vực y tế, do bệnh nhân thường muốn được tư vấn ngay lập tức hoặc đặt lịch hẹn để khám về các triệu chứng bệnh của họ. LLM đóng vai trò là cơ sở nền tảng cho các chatbot thông minh trong lĩnh vực y tế. Những mô hình này có khả năng tốt trong việc hiểu câu hỏi và đưa ra những câu trả lời tự nhiên. Chúng cho phép các chatbot cung cấp các câu trả lời đầy đủ thông tin và chính xác cho với các câu hỏi của bệnh nhân, giải quyết lo ngại, cung cấp thông tin về các tình trạng y tế, trả lời các câu hỏi thường gặp và thậm chí cung cấp hướng dẫn về việc sử dụng thuốc. Điều này không chỉ tạo ra niềm tin giữa bệnh nhân và các nhà cung cấp dịch vụ y tế mà còn trang bị bệnh nhân với kiến thức cần thiết để đưa ra quyết định đúng đắn cho sức khỏe của họ.

4.2 Tăng cường hồ sơ y tế điện tử (EHR)
Hồ sơ y tế điện tử (EHR) ngày càng trở nên thông dụng đã dẫn đến việc khối lượng dữ liệu tích lũy của bệnh nhân tăng lên đáng kể, mở ra cơ hội lớn để cải thiện dịch vụ y tế. LLM, trang bị khả năng xử lý ngôn ngữ tự nhiên, phân tích tỉ mỉ các ghi chú lâm sàng, trích xuất các thông tin giá trị từ các ca bệnh đa dạng. Khả năng này cho phép LLM hệ thống và phân loại dữ liệu bệnh nhân hiệu quả một cách đáng kinh ngạc.

Kết quả là, các chuyên gia y tế có thể nhanh chóng nhận biết các dấu hiệu thường gặp và điểm bất thường trong dữ liệu. Phương pháp tối ưu hóa này sẽ giảm thiểu đáng kể khả năng bị sơ suất, dẫn đến các chẩn đoán chính xác hơn và cải thiện việc chăm sóc bệnh nhân. Bằng cách tận dụng sức mạnh phân tích của LLM, các nhà cung cấp dịch vụ y tế có thể khai thác nguồn thông tin đầy đủ trong EHR, hỗ trợ quá trình đưa ra quyết định của họ và cuối cùng, kết quả điều trị bệnh nhân sẽ trở nên tốt hơn.

5. Tài chính

5.1 Hướng dẫn tài chính cá nhân hóa
Các công ty tài chính tận dụng LLM để cung cấp hướng dẫn tài chính cá nhân hóa cho khách hàng của họ. Với LLM, các tư vấn viên có thể cung cấp lời khuyên theo nhu cầu từng khách hàng về đầu tư, lập kế hoạch hưu trí và các vấn đề tài chính khác. Những mô hình tiên tiến này hỗ trợ khách hàng trong việc đưa ra quyết định với những thông tin đầy đủ, đảm bảo rằng chiến lược tài chính phù hợp với mục tiêu và nguyện vọng của họ. Phương pháp cá nhân hóa này không chỉ làm tăng cường mối quan hệ giữa khách hàng và tư vấn viên mà còn giúp khách hàng tăng sự tự tin và định hướng rõ ràng hơn trong thế giới tài chính phức tạp.

5.2 Phát hiện gian lận
LLM đóng vai trò quan trọng trong việc xác định các hoạt động phạm pháp như gian lận thẻ tín dụng hoặc đánh cắp danh tính. Khả năng phân tích dữ liệu văn bản của LLM giúp chúng nhận biết các quy trình hoạt động và phát hiện các điểm bất thường.

Sức mạnh của LLM nằm ở khả năng giám sát luồng dữ liệu theo thời gian thực, chẳng hạn như giao dịch tài chính hoặc tương tác của khách hàng. Chúng nhanh chóng nhận biết các hành vi bất thường hoặc đáng nghi, như là sự tăng cao đột ngột trong lượng giao dịch, giao dịch có giá trị cao từ các nguồn không rõ, hoặc các hành vi giao tiếp không thường xuyên. Việc phân tích theo thời gian thực cho phép LLM gửi cảnh báo ngay lập tức, kích hoạt điều tra và các biện pháp cần thiết. Hơn nữa, những công cụ này xuất sắc trong việc đánh giá điểm rủi ro cho các giao dịch, tài khoản khách hàng, hoặc các hoạt động tài chính cụ thể.

5.3 Hỗ trợ tuân thủ quy định
Các quy định trong ngành khá chặt chẽ, LLM giúp các ngân hàng định hướng trong hành lang pháp lý phức tạp. Những mô hình tiên tiến này cung cấp cập nhật theo thời gian thực về các quy định được thay đổi, hỗ trợ các tài liệu cần thiết, và giải quyết các câu hỏi liên quan đến tuân thủ quy định. Bằng cách cung cấp thông tin nhanh chóng và chính xác, LLM đảm bảo rằng các ngân hàng luôn được cập nhật với môi trường pháp lý thay đổi, giúp họ duy trì việc tuân thủ luật pháp một cách hiệu quả.

Các tổ chức tài chính có thể giảm thiểu đáng kể các rủi ro pháp lý, giảm thiểu khả năng bị phạt nặng và tổn thất về uy tín. Hơn nữa, LLM cũng đóng góp vào việc duy trì tính minh bạch trong ngành ngân hàng, củng cố sự tin tưởng giữa các tổ chức tài chính và các bên liên quan.

6. Nhân sự (HR): Tự động hóa tuyển dụng
LLM đang làm thay đổi môi trường tuyển dụng bằng cách loại bỏ sự thiên vị trong các giai đoạn khác nhau của quy trình tuyển dụng. Ban đầu, LLM được sử dụng để lọc hồ sơ, phân tích chúng dựa trên kỹ năng, kinh nghiệm và các yêu cầu công việc. Bằng cách loại bỏ đánh giá chủ quan từ con người, các công nghệ này đảm bảo một đánh giá công bằng, giảm thiểu đáng kể các định kiến liên quan đến giới tính, chủng tộc hoặc tuổi tác. Phương pháp này tạo ra một đội ngũ ứng viên đa dạng, thúc đẩy sự công bằng và mang lại cơ hội ngang nhau cho tất cả các ứng viên.

Thêm vào đó, LLM hỗ trợ trong việc đưa ra các câu hỏi phỏng vấn và đánh giá không thiên vị. Những câu hỏi được đưa ra bởi AI tập trung vào chuyên môn công việc, đảm bảo rằng ứng viên được đánh giá hoàn toàn dựa trên kỹ năng và khả năng của họ, thay vì các yếu tố chủ quan như mối quan hệ với người quản lý tuyển dụng. Bằng cách tận dụng LLM trong những lĩnh vực quan trọng này, các doanh nghiệp có thể tạo ra quy trình tuyển dụng công bằng, thúc đẩy một lực lượng lao động đa dạng và tài năng.

Lời cuối

Tóm lại, các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) đang tạo nên cuộc cách mạng hóa trong nhiều lĩnh vực, bao gồm marketing, y tế, giáo dục và tài chính. Khả năng cá nhân hóa, tự động hóa và thu thập dữ liệu của chúng dự kiến sẽ làm thay đổi cách chúng ta tương tác trên môi trường số và quy trình làm việc. Khi khám phá sâu hơn những khả năng của chúng, người ta kỳ vọng sẽ có những đổi mới đột phá và tăng trưởng về hiệu quả, đưa chúng ta tới gần hơn tới một tương lai tươi sáng.