Tóm tắt
Các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) đã trở nên ngày càng quan trọng trong các ứng dụng doanh nghiệp, giúp cho các tổ chức tự động hóa nhiệm vụ, nâng cao năng suất và cải thiện tương tác với khách hàng. Khi xem xét việc sử dụng LLMs cho doanh nghiệp, việc đánh giá các yếu tố như hiệu suất, cải thiện tìm kiếm ngữ nghĩa, khả năng tạo ra trí tuệ nhân tạo, truy cập vào dữ liệu và chất lượng dữ liệu là điều cần thiết. Ngoài ra, việc lựa chọn giữa LLM thương mại và mã nguồn mở yêu cầu việc cân nhắc kỹ lưỡng về việc cấp phép, tác động pháp lý và hỗ trợ có sẵn. Bài báo này xem xét các tiêu chí để lựa chọn một LLM phù hợp cho doanh nghiệp hiện nay, so sánh lợi ích và hạn chế của các tùy chọn thương mại và mã nguồn mở, và cung cấp hướng dẫn dựa trên thông tin có sẵn.
Giới thiệu
Khi các tổ chức tìm cách tận dụng sức mạnh của các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) trong hoạt động của họ, việc lựa chọn một LLM phù hợp cho doanh nghiệp trở nên quan trọng. Các LLM như ChatGPT, T5 của Microsoft hoặc các mô hình tạo ra trí tuệ nhân tạo của Adobe cung cấp khả năng hiểu và tạo ra ngôn ngữ giống con người, mở ra một loạt ứng dụng rộng trong các ngành công nghiệp.
Khi lựa chọn giữa việc sử dụng LLM thương mại và mã nguồn mở cho doanh nghiệp, nhiều yếu tố phải được xem xét. Bài báo này nhằm cung cấp thông tin và hướng dẫn về việc lựa chọn LLM phù hợp nhất, giải quyết câu hỏi: “Làm thế nào để chọn một Mô hình Ngôn ngữ Lớn phù hợp cho doanh nghiệp ngày nay? Nên chọn cái nào, LLM thương mại hay LLM mã nguồn mở?” Bài báo sẽ tập trung vào việc đánh giá thông tin có sẵn, cung cấp sự so sánh liên quan và đưa ra hướng dẫn cho các doanh nghiệp.
Các Yếu tố Cần Xem Xét Khi Lựa Chọn LLM Phù Hợp
Để chọn một LLM phù hợp cho doanh nghiệp ngày nay, việc đánh giá các yếu tố khác nhau phải điều chỉnh với các yêu cầu cụ thể của tổ chức. Các yếu tố sau đây nổi bật từ thông tin có sẵn:
1. Hiệu Suất
Các nhà lãnh đạo doanh nghiệp nên xem xét khả năng của LLM trong việc cải thiện hiệu suất của những nhà phát triển ứng dụng và tối ưu hóa quy trình phát triển. Bằng cách tự động hóa các nhiệm vụ lặp đi lặp lại và nhàm chán, LLMs có thể giải phóng nguồn lực con người quý báu để tập trung vào các hoạt động phức tạp và sáng tạo hơn. Mặc dù không có sẵn dữ liệu định lượng về cải thiện hiệu suất trong thông tin được cung cấp, nhưng các chứng cứ bất hợp lý cho thấy tiềm năng gia tăng năng suất và phân bổ nguồn lực.
2. Khả năng Cải Thiện Tìm Kiếm Ngữ Nghĩa
Khả năng của LLM trong việc cải thiện tìm kiếm ngữ nghĩa là một yếu tố quan trọng cần xem xét. Tìm kiếm ngữ nghĩa sử dụng xử lý ngôn ngữ tự nhiên để hiểu ý định của người dùng và truy xuất thông tin liên quan từ lượng lớn dữ liệu. Các LLM như ChatGPT, T5 và Claude đã thể hiện khả năng cải thiện độ chính xác và tính liên quan của kết quả tìm kiếm bằng cách tích hợp các nguồn dữ liệu và kiến thức bên ngoài. Tuy nhiên, dữ liệu cụ thể về việc cải thiện hiệu suất tìm kiếm không có sẵn trong thông tin được cung cấp.
3. Khả năng Tạo Ra Trí Tuệ Nhân Tạo
Các doanh nghiệp mong muốn sử dụng các ứng dụng tạo ra trí tuệ nhân tạo nên xem xét kỹ càng hiệu quả của LLM trong việc tạo ra nội dung hoặc thông tin dựa trên trí tuệ nhân tạo. Các LLM như ChatGPT, Microsoft 365 Copilot và các mô hình tạo ra trí tuệ nhân tạo của Adobe đã được thiết kế để tạo ra nội dung giống con người, cho phép tạo nội dung hiệu quả, hỗ trợ khách hàng và dịch vụ dịch. Tuy nhiên, thông tin chi tiết về chất lượng, hiệu suất và giới hạn của khả năng tạo ra trí tuệ nhân tạo vẫn còn thiếu sót.
4. Truy Cập vào Dữ liệu
Truy cập và truy xuất dữ liệu hiệu quả là rất quan trọng đối với quy trình phân tích và ra quyết định hiệu quả. LLM được lựa chọn nên cho phép tích hợp mượt mà với các nguồn dữ liệu, các giao diện lập trình ứng dụng (API) hoặc các ứng dụng bên ngoài, cho phép truy xuất và phân tích dữ liệu theo thời gian thực.
5. Chất Lượng Dữ liệu
Khả năng của LLM trong việc xử lý và xử lý dữ liệu chất lượng cao là quan trọng để có được thông tin đáng tin cậy và có thể thực hiện được. Mặc dù tầm quan trọng của chất lượng dữ liệu được thừa nhận trong thông tin có sẵn, không cung cấp thông tin cụ thể, con số hoặc thống kê. Các tổ chức cần đảm bảo rằng LLM có thể xử lý dữ liệu lộn xộn hoặc dữ liệu cụ thể cho lĩnh vực một cách chính xác.
So sánh: LLM Thương mại và Mã nguồn Mở cho Doanh nghiệp
Cấp phép và Tác động Pháp lý
Khi lựa chọn giữa LLM thương mại và mã nguồn mở, xem xét cấp phép và các vấn đề pháp lý đóng một vai trò quan trọng. Các LLM thương mại thường được cấp phép sử dụng cho mục đích thương mại, đảm bảo tuân thủ pháp lý và cung cấp cho tổ chức quyền và hỗ trợ cần thiết. Ngược lại, các LLM mã nguồn mở có thể có các giấy phép khác nhau, như Apache 2.0, MIT hoặc OpenRAIL-M. Mặc dù những giấy phép này thường cho phép sử dụng thương mại, việc tham khảo với các chuyên viên pháp lý là điều quan trọng để đảm bảo tuân thủ và giảm thiểu rủi ro.
Hơn nữa, thông tin từ nhiều nguồn cung cấp lời khuyên rằng người dùng nên tham khảo luật sư trước khi sử dụng LLM cho mục đích thương mại. Điều này làm nổi bật tầm quan trọng của việc hiểu biết về khía cạnh pháp lý để giải quyết những phức tạp tiềm ẩn khi triển khai LLM trong môi trường doanh nghiệp.
Hỗ Trợ và Đóng Góp từ Cộng Đồng
LLM thương mại thường đi kèm với hỗ trợ chuyên dụng từ nhà cung cấp, đảm bảo việc khắc phục lỗi, cập nhật và hỗ trợ kỹ thuật. Ngược lại, LLM mã nguồn mở có thể phụ thuộc vào hỗ trợ do cộng đồng thúc đẩy, trong đó các nhà phát triển đóng góp vào việc cải tiến và bảo trì mô hình. Tuy nhiên, tổ chức phải đánh giá khả năng nội bộ và xem xét liệu họ có tài nguyên cần thiết để dựa vào hỗ trợ từ cộng đồng hay việc hỗ trợ chuyên dụng từ nhà cung cấp là quan trọng cho trường hợp sử dụng của họ.
Ngoài ra, LLM mã nguồn mở thường mời góp ý từ các nhà phát triển, cho phép tùy chỉnh, điều chỉnh tinh chỉnh và hợp tác tiềm năng. Mặc dù điều này có thể có lợi, các tổ chức nên cẩn thận xem xét yêu cầu cụ thể của họ, cân nhắc sự cộng tác từ cộng đồng so với nhu cầu hỗ trợ trực tiếp và đáng tin cậy.
Rủi ro và Giới Hạn
Cả LLM thương mại và mã nguồn mở đều đi kèm với rủi ro và giới hạn mà các tổ chức phải xem xét. Các vấn đề được đề cập trong các nguồn thông tin có sẵn bao gồm khả năng tạo ra trí tuệ nhân tạo của LLM có thể tạo ra đầu ra cú pháp chính xác nhưng không có ý nghĩa (hiện tượng tưởng tượng). Để giảm thiểu các rủi ro như vậy và đảm bảo tính chính xác của kết quả, thường cần có người quản trị để xác nhận và điều chỉnh lại kết quả.
Hơn nữa, tác động của LLM đối với thị trường lao động là một vấn đề cấp bách. Sự thay thế việc làm và bất bình đẳng thu nhập có thể phát sinh nếu các tổ chức chọn thay thế toàn bộ lực lượng lao động bằng LLM. Có thể cần can thiệp chính sách để giải quyết những thách thức này và đảm bảo phân phối công bằng các lợi ích. Tuy nhiên, không có dữ liệu cụ thể hoặc thống kê nào có sẵn trong thông tin được cung cấp liên quan đến mức độ thay thế việc làm hoặc bất bình đẳng thu nhập do triển khai LLM.
Kết Luận và Hướng Dẫn
Việc lựa chọn một LLM phù hợp cho việc sử dụng trong doanh nghiệp đòi hỏi đánh giá nhiều yếu tố và cân nhắc cẩn thận các lợi ích và hạn chế của các tùy chọn thương mại và mã nguồn mở. Mặc dù thông tin có sẵn cung cấp cái nhìn về khả năng và ứng dụng tiềm năng của các LLM, nhưng thiếu sự so sánh cụ thể và toàn diện giữa LLM thương mại và mã nguồn mở.
Các tổ chức mong muốn tận dụng LLM trong hoạt động của họ nên ưu tiên đánh giá các yếu tố như cải thiện hiệu suất, tăng cường tìm kiếm ngữ nghĩa, khả năng tạo ra trí tuệ nhân tạo, truy cập dữ liệu và chất lượng dữ liệu. Ngoài ra, cần xem xét một cách cẩn thận các tác động pháp lý và cấp phép khi lựa chọn LLM thương mại hoặc mã nguồn mở, và nên tìm kiếm lời khuyên từ các chuyên gia pháp lý.
Sự sẵn có của hỗ trợ chuyên dụng và tiềm năng đóng góp từ cộng đồng cũng cần được xem xét khi quyết định giữa LLM thương mại và mã nguồn mở. Các tổ chức cũng cần cẩn trọng với những rủi ro và giới hạn liên quan đến LLM, như khả năng tạo ra đầu ra không có ý nghĩa và ảnh hưởng đến thị trường lao động.
Để kết luận, việc lựa chọn một LLM phù hợp cho doanh nghiệp ngày nay đòi hỏi việc đánh giá kỹ lưỡng yêu cầu cụ thể của tổ chức và xem xét thông tin có sẵn. Mặc dù một số tiêu chí và yếu tố có thể hướng dẫn quá trình ra quyết định, nhưng việc nghiên cứu thêm và tham khảo có thể cần thiết để có cái nhìn toàn diện về lợi ích, hạn chế và các con số cụ thể liên quan đến LLM thương mại và mã nguồn mở.
Tài liệu tham khảo
Apandhi, D. (2022, April 28). The emerging types of language models and why they matter. TechCrunch. Link
Sapling AI. (n.d.). Open-LLMs. Link
Glean. (n.d.). Enterprise language models: Choosing the right approach for your business needs. Link
Dataiku. (n.d.). Exploring the research of AI language models. Link
True Foundry. (n.d.). All about license for LLM models. Link
Eugene Yan. (n.d.). Open-LLMs. Link
SourceForge. (n.d.). Large Language Models on Premise. Link
Webkul. (n.d.). Open-source Large Language Models for Enterprise. Link
Databricks. (n.d.). Open Source LLMS: Guidance. Link
Armor, S. (2023, April). A Really Big Deal: Dolly Is a Free, Open-Source ChatGPT-Style AI Model. Ars Technica. Link
Friedman, T. (2023, May 19). Should Enterprises Consider a Large Language Model Strategy? Forbes. Link
TCS. (n.d.). Innovate & Scale with Enterprise Large Language Models. Tata Consultancy Services. Link
OpenTeams. (n.d.). Should Enterprises Consider a Large Language Model Strategy? Link
Tech Informed. (n.d.). Large Language Models in the Enterprise. Link
Moveworks. (n.d.). Large Language Models’ Strengths and Weaknesses. Link
Click, F. (n.d.). How Large Language Models Address Enterprise IT. Computer Weekly. Link
Tang, X. (n.d.). Choosing the Right Language Model for Your NLP Use Case. Towards Data Science. Link
Tamkin, M. (2021). Understanding the Impact of Large Language Models. Stanford University. Link
McNeil, J. (2013). Large language models in the enterprise: It’s time to find a middle ground. Link
Arize. (n.d.). Large Language Model (LLM) Deployment. Link
Brookings Institution. (n.d.). Exploring the Impact of Language Models. Link
O’Reilly. (n.d.). Quick Start Guide: Large Language Models. Link
VentureBeat. (n.d.). 5 Ways Enterprise Leaders Can Use Large Language Models to Unlock New Possibilities. Link
