Tweet
Các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) như ChatGPT được huấn luyện trên lượng dữ liệu khổng lồ, nên chúng hiểu biết rất rộng, bao phủ nhiều lĩnh vực khác nhau.
Tuy nhiên, LLMs lại thiếu kiến thức chuyên sâu đặc thù ngành – đây là một điểm yếu rõ rệt nếu bạn định triển khai AI vào môi trường doanh nghiệp hoặc kỹ thuật chuyên biệt.
Tuy nhiên, LLMs lại thiếu kiến thức chuyên sâu đặc thù ngành – đây là một điểm yếu rõ rệt nếu bạn định triển khai AI vào môi trường doanh nghiệp hoặc kỹ thuật chuyên biệt.
📌 Giải thích rõ hơn cho người mới bắt đầu:
Trong quá trình huấn luyện, các LLM như GPT học từ sách vở, bài báo, trang web công khai… nghĩa là nội dung phổ thông.
Nhưng mỗi doanh nghiệp có kiến thức nội bộ riêng, ví dụ:
- Ngân hàng có hệ thống tính toán rủi ro riêng
- Bệnh viện có hồ sơ bệnh án và quy trình điều trị riêng
- Công ty công nghệ có cách đặt tên máy chủ hoặc quy trình triển khai nội bộ
➡️ Các dữ liệu đó không nằm trong bộ huấn luyện ban đầu của LLM!
💡 Ví dụ minh họa dễ hiểu:
- Bạn hỏi LLM về cách tính lương theo công thức riêng của công ty bạn → Nó không biết, vì chưa bao giờ thấy quy tắc đó.
- Bạn hỏi LLM đọc log hệ thống máy chủ đặt tên theo chuẩn của công ty → Nó hiểu syntax cơ bản nhưng không phân tích đúng ý nghĩa vì thiếu kiến thức bối cảnh.
🎯 Giải pháp thường dùng:
- Fine-tuning: huấn luyện lại LLM bằng dữ liệu riêng
- RAG (Retrieval-Augmented Generation): cho LLM “tra cứu” dữ liệu nội bộ trước khi trả lời
- Prompt tốt hơn: cung cấp thêm bối cảnh trong câu hỏi
💬 Kết luận:
LLM thông minh, nhưng không phải “biết tuốt” – đặc biệt với thông tin chuyên ngành của doanh nghiệp!
Muốn dùng LLM hiệu quả, cần kết hợp nó với dữ liệu đặc thù của bạn.
👉 Hãy tiếp tục tìm hiểu về cách tùy biến LLM cho doanh nghiệp. AI sẽ mạnh nhất khi hiểu đúng lĩnh vực của bạn!
#AI #LLM