7 cấp độ triển khai của GenAI tại doanh nghiệp

Tháng Năm 23, 2024

Mục lục

Doanh nghiệp của bạn đã sẵn sàng với Generative AI chưa? Hãy cùng chúng tôi khám phá 7 cấp độ triển khai GenAI dành cho doanh nghiệp qua đánh giá về độ trưởng thành của mô hình cũng như doanh nghiệp của bạn dưới đây nhé!

Khi xem xét hàng trăm dự án, khách hàng và đối tác, chúng tôi nhận thấy một số hình thái liên quan đến độ trưởng thành của các doanh nghiệp trong việc triển khai GenAI có thể mô hình hoá lại được. Mô hình trưởng thành GenAI sẽ phản ánh điều này bài viết cũng sẽ phác thảo một khung mô tả sự mức độ trưởng thành của các giải pháp GenAI qua bảy cấp độ phức tạp khác nhau.

Bằng cách sử dụng Mô hình trưởng thành như vậy, các tổ chức có thể hiểu rõ ràng về vị trí hiện tại của mình trên khung mô hình trưởng thành GenAI mà chúng tôi đề xuất, từ đó lập kế hoạch hoặc chiến lược cụ thể cho doanh nghiệp của mình để đạt mục tiêu kinh doanh đặt ra.

Khung đánh giá này cũng sẽ giúp các bạn đưa ra quyết định sáng suốt về đầu tư công nghệ, thu hút nhân tài và tối ưu hóa quy trình, đảm bảo hành trình GenAI thành công hơn và phù hợp với năng lực kinh doanh hơn cho tổ chức của mình.

Lưu ý rằng Kiến trúc tham chiếu GenAI trình bày chi tiết các khía cạnh kỹ thuật của các thành phần này ở từng cấp độ trưởng thành.

Để điều chỉnh các kỹ năng và năng lực nội bộ hướng tới kết quả kinh doanh mong muốn, các doanh nghiệp và tổ chức có thể đánh giá thực tế vị trí hiện tại của họ theo mô hình trưởng thành của GenAI, sau đó xem xét kết quả kinh doanh mà họ muốn đạt được và đánh giá những gì cần làm để đạt được điều đó – tương lai của họ trạng thái trưởng thành – về mặt kỹ thuật và do đó điều chỉnh một cách thực tế các sáng kiến, phát triển kỹ năng, hỗ trợ và đưa ra quyết định xây dựng hoặc mua hàng của họ. mức độ trưởng thành sẽ giúp họ chuyển đổi để hiện thực hóa kết quả kinh doanh mong muốn.

Bạn có thể tiếp cận và tự đánh giá như sau:

1. Xác định các kết quả kinh doanh chính: Các tổ chức nên bắt đầu bằng cách xác định rõ ràng các kết quả kinh doanh cụ thể mà họ mong muốn đạt được thông qua việc triển khai GenAI và các KPI được sử dụng để đo lường chúng. Những kết quả này có thể bao gồm từ việc cải thiện dịch vụ khách hàng và tự động hóa các quy trình đến nâng cao khả năng ra quyết định hoặc phát triển các sản phẩm và dịch vụ mới.

2. Ánh xạ kết quả tới các cấp độ trưởng thành: Sau khi xác định được kết quả mong muốn và KPI, tổ chức có thể ánh xạ chúng tới các cấp độ tương ứng trong mô hình trưởng thành. Ví dụ:

Cấp độ 0: Nếu mục tiêu hoặc khả năng chính là thu thập và sắp xếp dữ liệu cho các sáng kiến GenAI trong tương lai, thì tổ chức đó có thể ở Cấp độ 0. tất nhiên, dữ liệu là yếu tố nền tảng thúc đẩy AI; dù là AI dự đoán hay AI sáng tạo.
Cấp độ 1 & 2: Nếu trọng tâm là sử dụng GenAI cho các nhiệm vụ cơ bản như tạo nội dung, tóm tắt nội dung, trả lời câu hỏi bằng cách sử dụng năng lực cơ bản và kiến thức về mô hình nền tảng đang được cung cấp hoặc để truy xuất thông tin, tổ chức có thể ở Cấp độ 1 hoặc 2 .
Cấp độ 3 & 4: Các tổ chức muốn tùy chỉnh mô hình GenAI với dữ liệu của họ hoặc đảm bảo chất lượng và mức độ phù hợp của đầu ra có thể ở Cấp độ 3 hoặc 4.
Cấp độ 5 & 6: Đối với các trường hợp sử dụng phức tạp yêu cầu hệ thống đa tác nhân, lý luận nâng cao hoặc thực hành AI có trách nhiệm, các tổ chức có thể hướng tới Cấp độ 5 hoặc 6.

3. Đánh giá năng lực hiện tại: Sau đó, các tổ chức nên đánh giá khả năng hiện tại của mình về cơ sở hạ tầng dữ liệu, lựa chọn mô hình, kỹ thuật nhanh chóng, điều chỉnh, đánh giá mô hình và cơ sở hạ tầng cho các hệ thống đa tác nhân. Đánh giá này có thể được thực hiện thông qua kiểm toán nội bộ, tư vấn bên ngoài hoặc so sánh tiêu chuẩn ngành.

4. Xác định những khoảng trống và cơ hội: Bằng cách so sánh kết quả mong muốn với khả năng hiện tại của mình, các tổ chức có thể xác định những khoảng trống trong quá trình trưởng thành GenAI của mình. Những khoảng trống này thể hiện những lĩnh vực cần đầu tư và phát triển để đạt được mức mong muốn. Ngoài ra, họ có thể khám phá các cơ hội để tận dụng những điểm mạnh hiện có và đẩy nhanh tiến độ của mình.

5. Xây dựng lộ trình: Dựa trên đánh giá, các tổ chức có thể tạo lộ trình nêu rõ các bước cần thiết để thu hẹp khoảng cách và đạt được kết quả kinh doanh mong muốn. Lộ trình này nên ưu tiên các sáng kiến phù hợp với mục tiêu chiến lược và phân bổ nguồn lực một cách hiệu quả.

Bắt đầu với GenAI

GenAI tăng cường Chiến lược dữ liệu, quy trình, chia sẻ, v.v. và AI dự đoán trong việc triển khai các ứng dụng đầu cuối. GenAI là một cuộc hành trình. Điều này bắt đầu với Cấp 0 cơ bản, trong đó trọng tâm là mua sắm hoặc tạo ra, quản lý và chuẩn bị dữ liệu, nguyên liệu thô thiết yếu cho các mô hình GenAI. Điều này liên quan đến việc thu thập các bộ dữ liệu khổng lồ, làm sạch chúng và đảm bảo chất lượng cũng như mức độ phù hợp của chúng cho mục đích đào tạo.

Chuyển sang Cấp độ 1, các tổ chức chọn các mô hình GenAI phù hợp và tạo ra các lời nhắc hiệu quả để tương tác với chúng. Lời nhắc là đầu vào văn bản hướng dẫn đầu ra của mô hình và việc chọn đúng mô hình cũng như lời nhắc là rất quan trọng để đạt được kết quả mong muốn. Ngoài ra, cấp độ này liên quan đến việc phục vụ các mô hình này, giúp chúng có thể truy cập được cho các tác vụ cụ thể.

Khi chúng ta đạt đến Cấp độ 2, độ phức tạp sẽ tăng lên khi truy xuất thông tin thông qua mô hình GenAI. Điều này cho thấy sự tương tác phức tạp hơn, trong đó mô hình được truy vấn để trích xuất thông tin chi tiết hoặc dữ liệu cụ thể từ cơ sở kiến thức rộng lớn của nó. Cấp độ 3 liên quan đến việc tinh chỉnh mô hình GenAI với dữ liệu riêng hoặc một lĩnh vực cụ thể. Tinh chỉnh là một quá trình điều chỉnh mô hình được đào tạo trước cho phù hợp với một nhiệm vụ hoặc lĩnh vực và nâng cao hiệu suất cũng như khả năng tùy chỉnh của nó. Điều này cho phép các tổ chức điều chỉnh mô hình theo nhu cầu và yêu cầu riêng của họ.

Ở các cấp độ tiếp theo, mô hình được cải tiến hơn nữa thông qua nền tảng và đánh giá kết quả đầu ra, đảm bảo tính chính xác, phù hợp và phù hợp về mặt đạo đức. Các hệ thống đa tác nhân được triển khai, trong đó nhiều mô hình GenAI cộng tác dưới sự điều phối của LLM. Điều này tạo điều kiện thuận lợi cho các nhiệm vụ phức tạp đòi hỏi sự phối hợp và tích hợp các khả năng đa dạng. Khả năng quan sát và LLMOps trở nên tối quan trọng, đảm bảo tính minh bạch trong hành vi của mô hình và hợp lý hóa các khía cạnh vận hành của vòng đời GenAI.

Lưu ý rằng ở mức độ trưởng thành cao hơn, các kỹ thuật nâng cao như Tree-of-Thought (ToT), Graph-of-Thought (GoT), DSPy, tự sửa lỗi và ReAct có thể được sử dụng để nâng cao khả năng lý luận (xem thêm hướng dẫn về prompt engineering), lập kế hoạch và hành động của các mô hình GenAI. Những kỹ thuật này cho phép khả năng ra quyết định và giải quyết vấn đề phức tạp, vượt qua ranh giới mà AI có thể đạt được.

Sơ đồ mô hình trưởng thành minh họa mức độ phức tạp ngày càng tăng của các giải pháp Generative AI qua bảy cấp độ trưởng thành.

Lưu ý rằng ngoài các cấp độ (hàng), bạn có thể coi các thành phần của cấp độ hoàn thiện được nhóm lại trong các cột hỗ trợ tăng độ phức tạp trong lĩnh vực cụ thể đó, ví dụ: RAG hoặc Điều chỉnh mô hình.

Hãy chia từng mức độ trưởng thành trong GenAI thành các yếu tố cấu thành của chúng. Một lần nữa, vui lòng tham khảo Kiến trúc tham chiếu GenAI để thảo luận sâu hơn về từng thành phần.

Mô hình trưởng thành của Gen AI

Mô hình trưởng thành này vạch ra lộ trình tăng cường độ tinh vi cho các giải pháp GenAI, bắt đầu từ việc chuẩn bị dữ liệu cơ bản và lựa chọn mô hình, tiến tới tinh chỉnh, đánh giá và cuối cùng đạt đến giai đoạn hệ thống đa tác nhân, lập luận nâng cao và thực hành AI có trách nhiệm.

Cấp độ 0: Chuẩn bị dữ liệu

Cấp độ cơ bản này tập trung vào việc thu thập hoặc tạo các bộ dữ liệu cần thiết và đảm bảo chất lượng cũng như tính phù hợp của chúng cho các ứng dụng dựa trên GenAI /LLM hoặc dựa trên Tác nhân. Điều này sẽ liên quan đến việc mua sắm, làm sạch, chuẩn bị, xin giấy phép sử dụng, tạo ra dữ liệu tổng hợp cũng như các hoạt động chuyển đổi và kỹ thuật dữ liệu.

Cấp độ 1: Chọn Model & sử dụng lời nhắc (promt)

Đây là cấp độ đơn giản nhất: chọn LLM và nhắc nó. Các tổ chức ở cấp độ này đã xác định được các mô hình phù hợp và đang tạo ra các gợi ý hiệu quả để tương tác với chúng. Họ cũng có khả năng sử dụng các mô hình này cho các nhiệm vụ cụ thể thường được chỉ đạo thông qua kỹ thuật tạm thời. Lưu ý rằng cùng một lời nhắc có thể không mang lại kết quả thuận lợi cho các LLM khác nhau.

Lựa chọn mô hình, Kỹ thuật nhắc và Truy xuất: Quá trình bắt đầu bằng việc chọn mô hình LLM phù hợp dựa trên nhiệm vụ cụ thể và tinh chỉnh mô hình đó bằng dữ liệu độc quyền. Kỹ thuật nhắc nhở hiệu quả sẽ hướng dẫn hành vi của mô hình và cơ chế truy xuất thông tin trích xuất thông tin liên quan từ cơ sở kiến thức nội bộ. Bước truy xuất này, thường được hỗ trợ bởi khả năng tìm kiếm của doanh nghiệp, cho phép mô hình truy cập các tài liệu và dữ liệu có liên quan trong tài nguyên nội bộ của tổ chức.

Lưu ý rằng học theo ngữ cảnh và họcmulti-shot có thể mang lại sự điều chỉnh mô hình đầy hứa hẹn.

Cấp độ 2: Tăng cường truy xuất: Truy xuất thông tin để tăng cường lời nhắc

Dựa trên cấp độ trước đó, giai đoạn này liên quan đến việc truy xuất thông tin liên quan thông qua mô hình GenAI. Điều này cho thấy sự tương tác phức tạp hơn với mô hình để trích xuất thông tin chi tiết hoặc dữ liệu cụ thể.

Ở đây, trọng tâm chuyển sang tinh chỉnh mô hình GenAI với dữ liệu độc quyền hoặc theo lĩnh vực cụ thể. Điều này cho phép cải thiện hiệu suất và tùy chỉnh mô hình tốt hơn để đáp ứng các yêu cầu cụ thể.

Tạo sinh tăng cường truy xuất (RAG) là một framework kết hợp các hệ thống truy xuất thông tin với LLM để tạo ra các phản hồi chính xác và đầy đủ thông tin hơn. Độ phức tạp của RAG có thể được phân loại thành các cấp độ khác nhau dựa trên độ phức tạp của cơ chế truy xuất và tích hợp.

Tạo sinh tăng cường truy xuất Ban đầu sẽ truy xuất từ các nguồn nội bộ, RAG tận dụng các khả năng tìm kiếm bên ngoài giống như Google, chẳng hạn như các khả năng được cung cấp bởi dịch vụ nền tảng AI của Vertex. Điều này liên quan đến việc truy vấn các cơ sở kiến thức bên ngoài, web và các nguồn có liên quan khác để thu thập thông tin bổ sung có thể nâng cao độ chính xác và bối cảnh của kết quả đầu ra được tạo ra. Sự kết hợp giữa tìm kiếm bên trong và bên ngoài đảm bảo sự hiểu biết toàn diện về chủ đề này.

Lưu ý rằng, việc tăng cường truy xuất có nhiều mức độ lớp phức tạp khác nhay. Hãy cùng khám phá chúng ở các nội dung dưới đây:

Cấp độ 2.1: Truy xuất và tạo sinh tăng cường đơn giản

Ở cấp độ cơ bản này, RAG truy xuất các tài liệu hoặc đoạn văn có liên quan từ cơ sở kiến thức hoặc kho văn bản dựa trên truy vấn của người dùng. Thông tin được truy xuất sau đó được chuyển trực tiếp đến LLM, LLM sẽ tạo ra phản hồi bằng cách sử dụng nội dung được truy xuất làm ngữ cảnh. Cách tiếp cận này tương đối đơn giản nhưng không phải lúc nào cũng mang lại kết quả chính xác hoặc phù hợp nhất vì nó chỉ dựa vào khả năng hiểu và tổng hợp thông tin được truy xuất của LLM.

Cấp độ 2.2: Truy xuất và tạo sinh tăng cường theo ngữ cảnh

Cấp độ này các cơ chế truy xuất phức tạp hơn có tính đến ngữ cảnh truy vấn của người dùng. Thay vì chỉ truy xuất tài liệu dựa trên kết hợp từ khóa, nó có thể sử dụng các kỹ thuật như tìm kiếm ngữ nghĩa hoặc mở rộng truy vấn để xác định thông tin phù hợp hơn. Ngoài ra, thông tin được truy xuất có thể được lọc hoặc xếp hạng dựa trên mức độ liên quan hoặc tầm quan trọng trước khi được chuyển đến LLM. Điều này cải thiện chất lượng của phản hồi được tạo ra bằng cách cung cấp cho LLM thông tin tập trung hơn và phù hợp với ngữ cảnh hơn.

Cấp độ 2.3: Truy xuất và tạo tăng cường sinh động

Cấp độ này đưa RAG tiến thêm một bước bằng cách truy xuất thông tin động trong quá trình tạo sinh. Thay vì truy xuất trước tất cả thông tin liên quan, LLM có thể lặp lại yêu cầu thông tin bổ sung nếu cần để tạo ra phản hồi toàn diện và chính xác hơn. Cách tiếp cận này cho phép các cuộc trò chuyện có nhiều sắc thái và tương tác hơn, trong đó LLM có thể chủ động tìm kiếm thông tin bổ sung để làm rõ những điều mơ hồ hoặc lấp đầy những lỗ hổng kiến thức.

Cấp độ 2.4: Truy xuất và tạo sinh tăng cường đa nguồn

Cấp độ nâng cao này liên quan đến việc truy xuất thông tin từ nhiều nguồn, chẳng hạn như các cơ sở kiến thức, cơ sở dữ liệu khác nhau hoặc thậm chí các luồng dữ liệu thời gian thực. Thách thức ở đây là tích hợp hiệu quả thông tin từ nhiều nguồn khác nhau, có thể có các định dạng, cấu trúc hoặc mức độ tin cậy khác nhau. Điều này đòi hỏi các kỹ thuật truy xuất và tổng hợp phức tạp để đảm bảo rằng phản hồi được tạo ra là mạch lạc, chính xác và cập nhật.

Cấp độ 2.5: Tạo sinh tăng cường dựa trên tri thức

Ở mức độ phức tạp cao nhất này, RAG kết hợp các biểu đồ tri thức hoặc các biểu diễn tri thức có cấu trúc khác để nâng cao hiểu biết của LLM về thông tin được truy xuất. Điều này cho phép LLM suy luận về kiến thức được truy xuất, xác định mối quan hệ giữa các khái niệm và tạo ra các phản hồi sâu sắc và đầy đủ thông tin hơn. Cách tiếp cận này đặc biệt hữu ích cho các nhiệm vụ phức tạp đòi hỏi kiến thức chuyên sâu hoặc khả năng suy luận.

Cấp độ 3: Điều chỉnh mô hình với dữ liệu cụ thể của từng lĩnh vực

Cấp độ này chúng ta sẽ đề cập đến việc điều chỉnh mô hình, sử dụng tham số tinh chỉnh một cách hiệu quả, kết hợp học tăng cường với phản hồi từ người dùng (RLHF), tinh chỉnh có giám sát (SFT) hoặc tinh chỉnh hoàn toàn (FFT).

Xem cách bạn có thể sử dụng Google Vertex AI để điều chỉnh mô hình của mình theo nhiều tùy chọn.

Mức độ này cho phép mô hình được đào tạo bổ sung về dữ liệu liên quan đến ngành hoặc lĩnh vực cụ thể đó. Các dữ liệu riêng tư của tổ chức trong từng lĩnh vực cụ thể sẽ được đưa vào lúc này. Điều quan trọng là đào tạo các mô hình hoặc hai mô hình tương thích với thuật ngữ, thực thể bản thể luận và kiến thức chung được gói gọn trong dữ liệu của miền dọc cụ thể đó như bán lẻ, chăm sóc sức khỏe, dịch vụ tài chính, v.v.

Việc tinh chỉnh các mô hình AI bao gồm nhiều phương pháp khác nhau có mức độ phức tạp và ứng dụng khác nhau, từ điều chỉnh ngữ cảnh đơn giản đến học tăng cường nâng cao. Dưới đây là tổng quan chi tiết về các phương pháp này, được sắp xếp theo mức độ hoàn thiện và phức tạp:

3.1. Học tập trong bối cảnh (ICL)

Mức độ trưởng thành: Cơ bản
Chi phí tương đối: Thấp
Kích thước dữ liệu cần thiết: Tối thiểu (zero-shot hoặc few-shot)
Mô tả: Mô hình đưa ra dự đoán chỉ dựa trên ngữ cảnh được cung cấp trong lời nhắc mà không cập nhật các tham số của nó. Nó dựa vào kiến thức thu được trong giai đoạn tiền huấn luyện.
Ví dụ: Tạo văn bản hoặc các kết quả đầu ra khác nhanh chóng và hiệu quả dựa trên một ví dụ hoặc lời nhắc nhất định. Lý tưởng cho các tình huống cần thích ứng nhanh mà không cần đào tạo lại toàn bộ mô hình.

3.2. Multi-shot (Sử dụng cửa sổ ngữ cảnh lớn)

Mức độ trưởng thành: Trung cấp
Chi phí tương đối: Vừa phải
Kích thước dữ liệu cần thiết: Tối thiểu đến trung bình (few-shot đến mutli-shot cùng với các bối cảnh mở rộng)
Mô tả: Cách tiếp cận này được xây dựng dựa trên Học tập trong ngữ cảnh tiêu chuẩn bằng cách tận dụng các cửa sổ ngữ cảnh rất lớn. Nó cho phép mô hình xử lý lượng thông tin lớn hơn đáng kể từ lời nhắc và văn bản xung quanh. Điều này không chỉ cải thiện sự hiểu biết về các nhiệm vụ phức tạp mà còn cho phép Học multi-shot cùng với ngữ cảnh, trong đó mô hình có thể học từ nhiều ví dụ được cung cấp trong cửa sổ ngữ cảnh.
Ví dụ: Lý tưởng cho các nhiệm vụ đòi hỏi sự hiểu biết sâu sắc về ngữ cảnh, chẳng hạn như:
- Tạo văn bản dạng dài
- Trả lời câu hỏi phức tạp
- Tóm tắt tài liệu
- Nhiệm vụ lý luận nhiều bước
- Nhiệm vụ trong đó nhiều ví dụ có thể hướng dẫn đầu ra của mô hình

Nghiên cứu của DeepMind về “Học multi-shot cùng với ngữ cảnh” đã cho thấy hiệu suất tăng đáng kể khi tăng số lượng ví dụ được cung cấp trong cửa sổ ngữ cảnh. Điều này nêu bật tiềm năng của việc sử dụng các cửa sổ ngữ cảnh lớn không chỉ để cải thiện sự hiểu biết mà còn cho phép mô hình học hỏi hiệu quả từ các ví dụ minh hoạ.

3.3. Đào tạo trước các mô hình ngôn ngữ nhỏ

Mức độ trưởng thành: Trung cấp
Chi phí tương đối: Vừa phải
Kích thước dữ liệu cần thiết: Trung bình đến lớn (Tùy thuộc vào kích thước mô hình và hiệu suất mong muốn)
Mô tả: Điều này liên quan đến việc đào tạo các mô hình ngôn ngữ nhỏ hơn từ đầu hoặc trên một lượng dữ liệu hạn chế. Những mô hình này thường được sử dụng cho các ứng dụng cụ thể trong đó các mô hình lớn, có mục đích chung sẽ tuỳ thuộc do các hạn chế về tính toán hoặc các yêu cầu cụ thể của lĩnh vực.
Ví dụ: Hiệu quả đối với các nhiệm vụ trong các lĩnh vực chuyên biệt với vốn từ vựng cụ thể hoặc nguồn lực tính toán hạn chế. Cũng có thể được sử dụng làm nền tảng để tinh chỉnh hoặc điều chỉnh thêm.

3.4. Hiệu chỉnh qua bộ chuyển đổi

Mức độ trưởng thành: Trung cấp
Chi phí tương đối: Thấp đến trung bình
Kích thước dữ liệu cần thiết: Nhỏ đến trung bình (Dữ liệu dành riêng cho nhiệm vụ)
Mô tả: Kỹ thuật này đưa các mô-đun bộ điều hợp nhỏ, có thể huấn luyện vào mô hình ngôn ngữ được đào tạo trước. Các mô-đun này được thiết kế đặc biệt để tinh chỉnh các tác vụ mới trong khi vẫn giữ nguyên hầu hết các tham số mô hình ban đầu. Điều này dẫn đến sự thích ứng hiệu quả với từng nhiệm vụ cụ thể với chi phí tính toán tối thiểu.
Ví dụ: Lý tưởng để điều chỉnh các mô hình lớn cho phù hợp với các nhiệm vụ cụ thể với nguồn lực hạn chế. Duy trì hiệu quả và kiến thức của mô hình ban đầu đồng thời cho phép tinh chỉnh nhanh chóng và có mục tiêu.

3.5. Điều chỉnh LoRA

Mức độ trưởng thành: Trung cấp đến nâng cao
Chi phí tương đối: Vừa phải
Kích thước dữ liệu cần thiết: Nhỏ đến trung bình (Dữ liệu dành riêng cho nhiệm vụ)
Mô tả: LoRA tinh chỉnh một mô hình bằng cách điều chỉnh xấp xỉ thứ hạng thấp của các ma trận trọng số của nó. Điều này làm giảm đáng kể số lượng tham số có thể huấn luyện, làm cho nó hiệu quả hơn nhiều so với việc tinh chỉnh toàn bộ.
Ví dụ: Hiệu quả cho nhiều tác vụ khác nhau, bao gồm xử lý ngôn ngữ tự nhiên và thị giác máy tính, trong đó bạn cần điều chỉnh mô hình lớn cho phù hợp với một tác vụ cụ thể mà không phải chịu toàn bộ chi phí tính toán để đào tạo tất cả các tham số.

3.6. Tinh chỉnh tham số

Mức độ trưởng thành: Trung cấp đến nâng cao
Chi phí tương đối: Vừa phải
Kích thước dữ liệu cần thiết: Nhỏ đến trung bình (Dữ liệu dành riêng cho nhiệm vụ)
Mô tả: Danh mục này bao gồm một số kỹ thuật như điều chỉnh tiền tố, điều chỉnh lời nhắc và bitfit. Tất cả đều nhằm mục đích tinh chỉnh một mô hình bằng cách chỉ điều chỉnh một tập hợp con nhỏ các tham số hoặc đầu vào của nó, giảm đáng kể gánh nặng tính toán.
Ví dụ: Lý tưởng với các nhiệm vụ hoặc tình huống mới trong đó tài nguyên tính toán bị hạn chế. Những phương pháp này mang lại sự cân bằng giữa hiệu quả và khả năng điều chỉnh hành vi của mô hình.

3.7. Đào tạo trước theo lĩnh vực cụ thể

Mức độ trưởng thành: Nâng cao
Chi phí tương đối: Cao
Kích thước dữ liệu cần thiết: Lớn (kho dữ liệu dành riêng cho lĩnh vực)
Mô tả: Điều này liên quan đến việc đào tạo trước một mô hình trên một kho văn bản lớn dành riêng cho một lĩnh vực cụ thể (ví dụ: pháp lý, y tế hoặc tài chính). Điều này giúp mô hình nắm bắt được các sắc thái, từ vựng và cấu trúc kiến thức duy nhất cho lĩnh vực đó.
Ví dụ: Cực kỳ có giá trị trong các lĩnh vực chuyên biệt nơi các mô hình có mục đích chung nhưng thiếu kiến thức chuyên môn cần thiết về lĩnh vực cần huấn luyện. Có thể được sử dụng làm điểm khởi đầu để tinh chỉnh hoặc điều chỉnh thêm trong miền đó.

3.8. Tinh chỉnh có giám sát

Mức độ trưởng thành: Nâng cao
Chi phí tương đối: Cao
Kích thước dữ liệu cần thiết: Lớn (Dữ liệu dành riêng cho nhiệm vụ được gắn nhãn)
Mô tả: Đây là phương pháp tinh chỉnh cổ điển trong đó toàn bộ mô hình được đào tạo trên một tập dữ liệu được gắn nhãn dành riêng cho một nhiệm vụ cụ thể. Tất cả các tham số của mô hình đều được cập nhật để tối ưu hóa hiệu suất của nó trong nhiệm vụ đó.
Ví dụ: Hiệu quả cao đối với các tác vụ có nhiều dữ liệu được gắn nhãn, chẳng hạn như phân loại văn bản, phân tích sắc thái, nhận dạng thực thể được đặt tên và trả lời câu hỏi.

3.9. Tinh chỉnh đầy đủ

Mức độ trưởng thành: Nâng cao
Chi phí tương đối: Rất cao
Kích thước dữ liệu cần thiết: Lớn đến rất lớn (Dữ liệu dành riêng cho nhiệm vụ được gắn nhãn)
Mô tả: Phương pháp này là hình thức tinh chỉnh rộng rãi nhất, trong đó tất cả các tham số của mô hình được đào tạo trước được điều chỉnh trong quá trình đào tạo trên tập dữ liệu dành riêng cho nhiệm vụ mới.
Ví dụ: Thường dành riêng cho các tình huống trong đó hiệu suất tối đa của một tác vụ cụ thể là yêu cầu tiên quyết và bạn có đủ quyền truy cập vào các tài nguyên tính toán quan trọng cũng như tập dữ liệu lớn, chất lượng cao.

3.10. Điều chỉnh dựa trên hướng dẫn

Mức độ trưởng thành: Nâng cao
Chi phí tương đối: Cao đến rất cao
Kích thước dữ liệu cần thiết: Lớn (Tập dữ liệu đa dạng, dựa trên hướng dẫn)
Mô tả: Cách tiếp cận này bao gồm việc tinh chỉnh các mô hình để tuân theo nhiều hướng dẫn và hoàn thành các nhiệm vụ khác nhau. Mô hình được đào tạo trên các bộ dữ liệu đa dạng chứa các hướng dẫn và kết quả đầu ra mong muốn tương ứng của chúng.
Ví dụ: Nâng cao khả năng hiểu và thực hiện các hướng dẫn phức tạp của mô hình, làm cho mô hình phù hợp với các trợ lý AI, chatbot có mục đích chung và các ứng dụng khác yêu cầu thực thi tác vụ linh hoạt.

3.11. Học tăng cường với phản hồi của con người (RLHF)

Mức độ trưởng thành: Tiên tiến
Chi phí tương đối: Rất cao
Kích thước dữ liệu cần thiết: Có thể thay đổi nhưng thường lớn (Dữ liệu phản hồi của con người)
Mô tả: RLHF kết hợp các kỹ thuật học tăng cường với phản hồi từ người dùng. Mô hình học bằng cách nhận phần thưởng hoặc hình phạt dựa trên hành động của nó và phản hồi mà nó nhận được, nhằm mục đích tối ưu hóa hành vi của nó theo sở thích của con người.
Ví dụ: Được áp dụng trong các tình huống mà sở thích của con người là rất quan trọng, chẳng hạn như tác nhân đàm thoại, hệ thống đề xuất và các ứng dụng khác tương tác trực tiếp với người dùng.

3.12. Tối ưu hóa dựa trên chỉ dẫn (DPO)

Mức độ trưởng thành : Thử nghiệm
Chi phí tương đối : Rất cao
Kích thước dữ liệu cần thiết: Tuỳ thuộc (Dữ liệu tùy chọn người dùng)
Mô tả: DPO tập trung vào việc tối ưu hóa trực tiếp mô hình dựa trên phản hồi và sở thích của người dùng. Điều này thường liên quan đến các kỹ thuật như giảm độ dốc để điều chỉnh các tham số của mô hình phù hợp với sở thích của người dùng được quan sát.
Ví dụ: Đặc biệt phù hợp với các ứng dụng mà sự hài lòng của người dùng là tối quan trọng và các tùy chọn có thể được đo lường và tối ưu hóa trực tiếp. Ví dụ bao gồm hệ thống đề xuất nội dung được cá nhân hóa và thiết kế giao diện người dùng.

3.13. Tinh chỉnh đa nhiệm

Mức độ trưởng thành: Nâng cao
Chi phí tương đối: Cao đến rất cao
Kích thước dữ liệu cần thiết: Lớn (Dữ liệu được gắn nhãn cho nhiều tác vụ)
Mô tả: Trong tinh chỉnh đa nhiệm, một mô hình được huấn luyện đồng thời trên nhiều nhiệm vụ liên quan. Điều này cho phép mô hình tận dụng kiến thức và cách trình bày được chia sẻ giữa các nhiệm vụ, có khả năng dẫn đến cải thiện hiệu suất và tính khái quát hóa.
Ví dụ: Có lợi trong các tình huống trong đó mô hình cần thực hiện tốt một loạt nhiệm vụ đa dạng, chẳng hạn như các bot hoặc mô hình dịch vụ khách hàng đa lĩnh vực cần hiểu các khía cạnh khác nhau của ngôn ngữ (ví dụ: phân tích tình cảm, trả lời câu hỏi và tóm tắt văn bản ).

3.14. Meta learing (Học để học)

Mức độ trưởng thành: Đột biến
Chi phí tương đối: Rất cao
Kích thước dữ liệu cần thiết: Có thể thay đổi, thường lớn (Dữ liệu đào tạo meta)
Mô tả: Meta-learning tập trung vào các mô hình đào tạo để nhanh chóng thích ứng với các nhiệm vụ mới với lượng dữ liệu tối thiểu. Nó liên quan đến việc đào tạo mô hình về nhiều nhiệm vụ khác nhau trong giai đoạn đào tạo, cho phép mô hình học cách học hiệu quả.
Ví dụ: Đặc biệt phù hợp trong các tình huống mà mô hình cần thích ứng nhanh chóng với các nhiệm vụ hoặc lĩnh vực mới với số lượng ví dụ hạn chế, chẳng hạn như các tình huống học tập few-shot hoặc hệ thống học tập được cá nhân hóa.

3.15. Học chủ động

Mức độ trưởng thành: Nâng cao
Chi phí tương đối: Cao đến rất cao
Kích thước dữ liệu cần thiết: Có thể thay đổi, thường lặp lại (Ban đầu nhỏ, tăng dần khi mô hình truy vấn thêm dữ liệu)
Mô tả: Học chủ động bao gồm mô hình chủ động lựa chọn các điểm dữ liệu có nhiều thông tin nhất để ghi nhãn, từ đó tối ưu hóa quá trình tinh chỉnh.
Ví dụ: Cực kỳ có giá trị trong các trường hợp dữ liệu ghi nhãn tốn kém hoặc mất thời gian. Bằng cách tập trung vào các ví dụ phù hợp nhất, học tập tích cực có thể giảm đáng kể lượng dữ liệu được gắn nhãn cần thiết để tinh chỉnh hiệu quả.

3.16. Học chọn lọc

Mức độ trưởng thành: Trung cấp đến nâng cao
Chi phí tương đối: Trung bình đến cao
Kích thước dữ liệu cần thiết: Trung bình đến lớn
Mô tả: Chuyển kiến thức từ mô hình lớn sang mô hình nhỏ hơn nhằm tăng tính hiệu quả hơn.
Ví dụ: Hữu ích khi triển khai các mô hình trên các thiết bị có giới hạn tài nguyên trong khi vẫn duy trì hiệu suất, chẳng hạn như thiết bị di động hoặc thiết bị biên.

Mỗi phương pháp trên đây thể hiện một mức nâng cao về độ phức tạp và yêu cầu về nguồn lực, từ những điều chỉnh cơ bản theo ngữ cảnh đến các kỹ thuật phức tạp liên quan đến phản hồi của con người và điều chỉnh thông số mở rộng. Việc lựa chọn phương pháp phụ thuộc vào yêu cầu cụ thể của nhiệm vụ, nguồn lực sẵn có và kết quả thực hiện mong muốn.

Cấp độ 4: Đánh giá đầu ra qua Tìm kiếm & đối sánh

Bên ngoài việc tinh chỉnh mô hình, ở cấp độ này sẽ đề cập đến việc đánh giá đầu ra của GenAI mà chúng ta triển khai. Điều này có nghĩa là đảm bảo rằng nội dung được tạo ra là chính xác về mặt thực tế, phù hợp và liên quan cũng như đảm bảo các tiêu chuẩn về đạo đức.

Ở Cấp độ 4 của mô hình trưởng thành GenAI, sự kết hợp các khả năng tập trung vào việc đảm bảo chất lượng và độ tin cậy của kết quả đầu ra được tạo ra thông qua quy trình đánh giá và nền tảng mạnh mẽ, được tăng cường bằng tìm kiếm nội bộ doanh nghiệp và tìm kiếm bên ngoài giống như Google bằng cách sử dụng dịch vụ nền tảng Vertex AI.

Căn cứ và Đánh giá: Thông tin được truy xuất, cả từ các nguồn bên trong và bên ngoài, đều trải qua quá trình đánh giá và căn cứ kỹ lưỡng. Điều này bao gồm việc xác minh tính chính xác của dữ kiện, xác định các sai lệch tiềm ẩn và đánh giá mức độ liên quan của thông tin với kết quả đầu ra được tạo ra. Các dịch vụ nền tảng AI của Vertex đóng một vai trò quan trọng trong bước này bằng cách cung cấp các trích dẫn và tài liệu tham khảo cho thông tin được sử dụng, tăng thêm độ tin cậy và tính minh bạch cho nội dung được tạo.

Tinh chỉnh sau RAG: Sau quá trình đánh giá, LLM có thể tinh chỉnh đầu ra được tạo dựa trên phản hồi nhận được. Quá trình sàng lọc này đảm bảo rằng kết quả cuối cùng không chỉ chính xác và phù hợp mà còn được hỗ trợ tốt bởi các nguồn đáng tin cậy.
Với mô hình: Cuối cùng, các mô hình được tinh chỉnh và xác thực sẽ được cung cấp cho người dùng hoặc được tích hợp vào các ứng dụng, cung cấp các phản hồi đáng tin cậy và mang tính thông tin dựa trên thông tin đã được xác minh.

Tìm kiếm nội bộ doanh nghiệp giúp xác định nhanh chóng các tài liệu, dữ liệu và thông tin có liên quan trong kho kiến thức của chính tổ chức. Điều này cung cấp một điểm khởi đầu có giá trị để tạo nền tảng cho kết quả đầu ra được tạo ra trong bối cảnh kiến thức và chuyên môn cụ thể của công ty.

Tìm kiếm bên ngoài giống như Google, chẳng hạn như dịch vụ nền của Vertex AI, mở rộng phạm vi truy xuất thông tin bằng cách truy cập vào một loạt các nguồn bên ngoài. Điều này đảm bảo rằng đầu ra được tạo ra không chỉ giới hạn ở kiến thức nội bộ của tổ chức mà còn kết hợp những thông tin và hiểu biết mới nhất từ phạm vi rộng hơn.

Khi bạn kết hợp hai khả năng tìm kiếm này, hệ thống GenAI có thể tìm thấy các trích dẫn và tài liệu tham khảo từ cả nguồn bên trong và bên ngoài, củng cố độ tin cậy và độ tin cậy của kết quả được tạo ra. Quá trình đánh giá và căn cứ sau RAG này đảm bảo rằng đầu ra cuối cùng không chỉ mang tính thông tin mà còn đáng tin cậy và minh bạch.

Cấp độ 5: Hệ thống dựa trên tác nhân

Cấp độ nâng cao này đề cập đến các hệ thống đa tác nhân, trong đó nhiều mô hình GenAI hoạt động cộng tác dưới sự điều phối của Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) làm trung tâm. Điều này cho phép thực hiện các nhiệm vụ phức tạp đòi hỏi sự phối hợp và tích hợp các khả năng đa dạng. Ngoài ra, còn có sự nhấn mạnh vào khả năng quan sát (giám sát và hiểu hành vi của mô hình) và LLMOps (vòng đời mô hình GenAI).

Ở Cấp độ 5 của mô hình trưởng thành GenAI, một số khả năng chính hội tụ để tạo thành một hệ thống phức tạp đặt nền tảng cho sự phát triển hướng tới các hệ thống dựa trên tác nhân và đa tác nhân.

Lựa chọn mô hình, Kỹ thuật nhắc và Truy xuất: Quá trình bắt đầu bằng việc chọn mô hình LLM phù hợp dựa trên nhiệm vụ cụ thể và tinh chỉnh mô hình đó bằng dữ liệu riêng của tổ chức. Kỹ thuật nhắc nhở hiệu quả sẽ hướng dẫn hành vi của mô hình và các cơ chế truy xuất thông tin trích xuất thông tin có liên quan từ nhiều nguồn khác nhau, làm phong phú thêm nền tảng kiến thức của LLM. Bạn có thể sử dụng mức độ tinh vi bổ sung trong kỹ thuật nhắc nhở như Học tập trong ngữ cảnh, Chuỗi suy nghĩ, định dạng với các bước rõ ràng và cấu trúc giống như XML hoặc bạn có thể tiến xa hơn về mặt phức tạp và sử dụng phác thảo suy nghĩ, cây suy nghĩ, v.v. và kết hợp điều đó với các khung ReAct để đánh giá kết quả của LLM và Lý do về kết quả đầu ra được quan sát sau đó tái tạo và cuối cùng hành động. Vì vậy, độ phức tạp cấp độ 5 không chỉ nằm ở việc sử dụng LLMOps và Kiến trúc dựa trên tác nhân mà còn có thể có độ phức tạp sâu hơn trong các kỹ thuật kỹ thuật nhắc tiên tiến.

Điều phối thông qua LLM: Một trong những đổi mới/bổ sung cốt lõi ở Cấp độ 5 là việc sử dụng LLM ở trung tâm với tư cách là người điều phối. LLM này hoạt động như một quản lý, điều phối hoạt động của các mô hình hoặc thành phần khác. Nó phân công nhiệm vụ, quản lý giao tiếp và tích hợp đầu ra từ các mô hình khác nhau, tạo ra một quy trình làm việc gắn kết. Đây là bước đầu tiên hướng tới các hệ thống dựa trên tác nhân, trong đó các mô hình riêng lẻ có thể được coi là tác nhân có vai trò chuyên biệt.

Căn cứ và đánh giá: Tiếp tục từ cấp độ 4, căn cứ tiếp tục được sử dụng để đảm bảo chất lượng và độ tin cậy của đầu ra được tạo ra, các cơ chế tham chiếu đến căn cứ được sử dụng. Các cơ chế này xác minh thông tin dựa trên các nguồn đáng tin cậy và đánh giá tác động tiềm tàng của các phản hồi. Quá trình đánh giá giám sát hiệu suất của hệ thống, cung cấp phản hồi để cải tiến liên tục.

Đánh giá, Khả năng quan sát và LLMOps: Các cơ chế đánh giá và khả năng quan sát chính thức từ đầu đến cuối cho từng thành phần của Kiến trúc tham chiếu GenAI là thành phần chính của mức độ 5 này.

Việc đánh giá và giám sát liên tục hiệu suất của hệ thống này là cần thiết đối với nội dung do LLM tạo ra cho các thành phần khác nhau của kiến trúc; lời nhắc, đầu ra RAG, độ lệch hoặc lệch của Mô hình đã điều chỉnh, đầu ra căn chỉnh, v.v. Khả năng quan sát cung cấp thông tin chi tiết về hành vi của LLM, cho phép chủ động điều chỉnh. Các hoạt động LLMOps hợp lý hóa việc triển khai, quản lý và giám sát toàn bộ cơ sở hạ tầng GenAI.

Hệ thống dựa trên tác nhân và đa tác nhân

Hãy phân biệt hai khái niệm này.

Hệ thống dựa trên tác nhân: Bao gồm một mô hình LLM duy nhất hoạt động như một tác nhân, thực hiện các nhiệm vụ, đưa ra quyết định và tương tác với môi trường của nó. LLM có thể được coi là một thực thể nguyên khối với nhiều khả năng khác nhau.
Hệ thống đa tác nhân: Phát triển từ các hệ thống dựa trên tác nhân bằng cách sử dụng nhiều LLM chuyên dụng. Mỗi LLM hoạt động như một tác nhân độc lập với vai trò hoặc chuyên môn cụ thể. Các tác tử này cộng tác, giao tiếp và phối hợp hành động của chúng để giải quyết các vấn đề phức tạp mà một tác tử đơn lẻ không thể xử lý hiệu quả.

Cấp độ 5 đóng vai trò là bước đệm hướng tới các hệ thống đa tác nhân bằng cách thiết lập cơ sở hạ tầng cơ bản để điều phối nhiều mô hình. Nó cho phép các tổ chức thử nghiệm việc phân công nhiệm vụ cụ thể cho các mô hình khác nhau và đánh giá hiệu suất của chúng. Thử nghiệm này mở đường cho sự phát triển của các hệ thống đa tác nhân phức tạp hơn, trong đó các mô hình đa dạng với các kỹ năng bổ sung có thể làm việc cùng nhau để đạt được các mục tiêu chung.

Cấp độ 5 tạo tiền đề cho sự chuyển đổi mô hình từ mô hình các LLM gốc sang mạng lưới các tác nhân chuyên biệt, mỗi tác nhân đóng góp những thế mạnh riêng để giải quyết những thách thức ngày càng phức tạp. Quá trình chuyển đổi này hứa hẹn sẽ mở ra những cấp độ mới về hiệu quả, khả năng thích ứng và đổi mới trong lĩnh vực GenAI.

Cấp độ 6: Đa tác nhân

Đỉnh cao của sự trưởng thành liên quan đến việc sử dụng các kỹ thuật tiên tiến như Cây suy nghĩ hoặc Đồ thị tư duy để nâng cao khả năng lý luận và lập kế hoạch của các mô hình GenAI. Những cách tiếp cận này tạo điều kiện cho việc ra quyết định và giải quyết vấn đề phức tạp hơn. Ở cấp độ này, LLM điều phối và kiểm soát các LLM khác, cho thấy một hệ sinh thái GenAI có tính tự chủ cao và có khả năng. Khung này nhấn mạnh đến AI có trách nhiệm, thể hiện cam kết về việc sử dụng hợp lý và hợp lý các công nghệ AI.

Cấp độ 6 thể hiện sự trưởng thành đáng kể của GenAI, tích hợp liền mạch các kỹ thuật và khuôn khổ tiên tiến để đạt được các khả năng có giá trị cao.

Lý luận nâng cao với Cây tư duy/Đồ thị tư duy: Cấp độ 6 khai thác sức mạnh của khung Cây tư duy (ToT) hoặc Sơ đồ tư duy (GoT). Những điều này cho phép LLM chia nhỏ các vấn đề phức tạp thành các bước nhỏ hơn, có thể quản lý được, khám phá các giải pháp tiềm năng một cách có hệ thống và đưa ra quyết định sáng suốt. Điều này giúp tăng cường đáng kể khả năng lý luận, lập kế hoạch và giải quyết vấn đề của hệ thống GenAI.
Thu thập thông tin tích cực với DSPY và ReAct: Cấp độ 6 kết hợp các kỹ thuật như phương pháp DSPY (Trình diễn-Tìm kiếm-Dự đoán) và ReAct (Lý luận và Hành động). DSPY hướng dẫn LLM quyết định thời điểm tìm kiếm thông tin bên ngoài, dự đoán các truy vấn có liên quan và kết hợp thông tin được truy xuất vào quy trình suy luận của nó. ReAct cho phép LLM tương tác tích cực với môi trường của nó, đưa ra quyết định và thực hiện hành động dựa trên thông tin mà nó thu thập được.
Truy xuất và tích hợp thông tin: Cấp độ 6 sử dụng các kỹ thuật truy xuất thông tin nâng cao để truy cập dữ liệu liên quan từ nhiều nguồn khác nhau, bao gồm cơ sở kiến thức nội bộ và cơ sở dữ liệu bên ngoài. Thông tin được truy xuất sau đó được tích hợp liền mạch vào quy trình suy luận của LLM, cung cấp cho nó kiến thức cập nhật và phù hợp với ngữ cảnh.
Điều chỉnh mô hình với dữ liệu tùy chỉnh: LLM được tinh chỉnh với dữ liệu độc quyền hoặc theo miền cụ thể để tối ưu hóa hiệu suất của nó và điều chỉnh nó cho phù hợp với các nhiệm vụ và miền cụ thể. Điều này đảm bảo rằng mô hình tạo ra các phản hồi chính xác, phù hợp và phù hợp với ngữ cảnh.
Điều phối và kiểm soát nhiều tác nhân: Cấp độ 6 triển khai một hệ thống đa tác nhân trong đó nhiều LLM hợp tác làm việc dưới sự điều phối và kiểm soát của LLM trung tâm. Điều này cho phép hệ thống xử lý các nhiệm vụ phức tạp đòi hỏi sự phối hợp, chuyên môn hóa và chuyên môn đa dạng.
Căn cứ và Đánh giá: Các cơ chế đánh giá và căn cứ nghiêm ngặt được sử dụng để đảm bảo rằng các kết quả đầu ra được tạo ra là chính xác về mặt thực tế, phù hợp và phù hợp với các nguyên tắc đạo đức và an toàn. Điều này liên quan đến việc xác minh thông tin dựa trên các nguồn đáng tin cậy và đánh giá tác động tiềm tàng của các phản hồi.
Đánh giá, Khả năng quan sát và LLMOps: Cấp độ 6 nhấn mạnh việc đánh giá và giám sát liên tục hiệu suất của hệ thống GenAI, cung cấp thông tin chuyên sâu về hành vi của hệ thống và cho phép chủ động điều chỉnh. Các biện pháp LLMOps mạnh mẽ được triển khai để hợp lý hóa việc triển khai, quản lý và giám sát toàn bộ cơ sở hạ tầng GenAI.

Cấp độ 6 thể hiện sự tích hợp hài hòa giữa các kỹ thuật tiên tiến và các phương pháp thực hành tốt nhất, cho phép hệ thống GenAI đạt được mức độ lý luận, ra quyết định và khả năng giải quyết vấn đề chưa từng có. Cách tiếp cận toàn diện này đảm bảo rằng hệ thống không chỉ mạnh mẽ mà còn đáng tin cậy, có đạo đức và có khả năng thích ứng với các yêu cầu ngày càng phát triển.

Lĩnh vực theo chiều ngang và dọc

Tiếp theo, hãy xem cách chúng ta có thể triển khai GenAI một cách chiến lược trên các lĩnh vực ngang và dọc.

Tại đây, các tổ chức có thể đạt được ROI đáng kể bằng cách cải thiện hiệu quả, năng suất, sự hài lòng của khách hàng và sự đổi mới. Đối với mỗi số liệu và KPI này, việc xác định sớm, đo lường, giám sát và điều chỉnh là rất quan trọng. Điều quan trọng là không chỉ xác định cẩn thận các mục tiêu, đo lường các KPI có liên quan mà còn phải liên tục điều chỉnh các chiến lược để tối đa hóa lợi ích của GenAI trong bối cảnh kinh doanh đang phát triển và tái cơ cấu nhanh chóng.

Tận dụng GenAI để tăng ROI trong các lĩnh vực theo chiều ngang

Tất nhiên, các lĩnh vực theo chiều ngang đề cập đến các chức năng hoặc quy trình xuyên suốt các ngành và đơn vị kinh doanh khác nhau trong một tổ chức. GenAI có thể được áp dụng cho các lĩnh vực này để nâng cao hiệu quả, năng suất và ROI tổng thể.

Tiếp thị và Bán hàng: Cá nhân hóa trải nghiệm của khách hàng, tạo nội dung được nhắm mục tiêu và tối ưu hóa các chiến dịch tiếp thị, dẫn đến tăng mức độ tương tác của khách hàng, tỷ lệ chuyển đổi và doanh số bán hàng.
Dịch vụ khách hàng: Các chatbot và trợ lý ảo được hỗ trợ bởi GenAI có thể xử lý các yêu cầu của khách hàng, tự động phản hồi và giải quyết các vấn đề một cách hiệu quả, cải thiện sự hài lòng của khách hàng và giảm chi phí hỗ trợ.
Nhân sự: Hợp lý hóa quy trình tuyển dụng, cá nhân hóa quá trình hội nhập của nhân viên và cung cấp các cơ hội học tập và phát triển được cá nhân hóa, nâng cao sự gắn kết và năng suất của nhân viên.
Tài chính và Kế toán: Tự động hóa phân tích tài chính, phát hiện các điểm bất thường và gian lận, đồng thời tối ưu hóa quy trình tài chính, nâng cao tính chính xác, hiệu quả và quản lý rủi ro.
Hoạt động và Chuỗi cung ứng: Tối ưu hóa quản lý hàng tồn kho, dự đoán nhu cầu và hợp lý hóa hoạt động hậu cần, giảm chi phí và nâng cao hiệu quả của chuỗi cung ứng.

Tận dụng GenAI để tăng ROI trong các lĩnh vực dọc

Và, theo chiều dọc là các lĩnh vực dành riêng theo từng ngành cụ thể, ngành kinh doanh hoặc thậm chí là các ngành phụ, điều chỉnh các giải pháp cho phù hợp với nhu cầu và thách thức riêng của từng ngành.

GenAI có thể được triển khai ở nhiều lĩnh vực dọc khác nhau để thúc đẩy ROI.

Chăm sóc sức khỏe: Hỗ trợ chẩn đoán y tế, phát hiện thuốc và kế hoạch điều trị được cá nhân hóa, cải thiện kết quả của bệnh nhân và giảm chi phí chăm sóc sức khỏe.
Tài chính: Phân tích dữ liệu tài chính, dự đoán xu hướng thị trường và đưa ra các khuyến nghị đầu tư, nâng cao khả năng ra quyết định và quản lý rủi ro.
Bán lẻ: Cá nhân hóa đề xuất sản phẩm, tối ưu hóa chiến lược giá và nâng cao trải nghiệm của khách hàng, tăng doanh số bán hàng và lòng trung thành của khách hàng.
Sản xuất: Tối ưu hóa quy trình sản xuất, dự đoán lỗi thiết bị và tăng cường kiểm soát chất lượng, giảm chi phí và nâng cao hiệu quả.
Giáo dục: Cá nhân hóa trải nghiệm học tập, cung cấp phản hồi tự động và tạo ra các đánh giá thích ứng, cải thiện kết quả và sự tham gia của học sinh.

Kết luận và kêu gọi hành động

Điều quan trọng là phải hiểu mức độ trưởng thành và tình trạng hiện tại của một tổ chức, dự án nhóm hoặc thậm chí là cá nhân. Sau đó, chúng ta cần quyết định mức độ trưởng thành mục tiêu là gì để có được các kỹ năng, phát triển các kỹ năng để đạt được mức độ phức tạp cần thiết nhằm đáp ứng các yêu cầu kỹ thuật sẽ mang lại tác động và kết quả kinh doanh đã được xác định tại mức độ trưởng thành mục tiêu đó..

Các tổ chức có thể xác định và vạch ra lộ trình để đi từ vị trí hiện tại đến thúc đẩy các mục tiêu kinh doanh của mình bằng cách xây dựng các kỹ năng và khả năng bằng cách sử dụng các công cụ và nền tảng tận dụng, chẳng hạn như Google Cloud AI bao gồm tất cả các cấp độ trưởng thành để đạt được kết quả kinh doanh ở cấp độ trưởng thành mục tiêu đó.

Cuối cùng thì đừng quên lên hệ đến MyGPT để thảo luận chi tiết về hiện trạng trong doanh nghiệp của bạn nhằm xác định điểm đầu và điểm cuối mà chúng ta muốn đến các bạn nhé!