Tweet
🎯 Hạn chế của LLMs trong doanh nghiệp
Các mô hình ngôn ngữ lớn (như GPT) cực kỳ mạnh mẽ, nhưng chúng không phải là “phép màu” hoàn hảo – nhất là khi áp dụng vào các môi trường doanh nghiệp cần sự chính xác, kiểm soát và cập nhật. Slide này liệt kê 5 hạn chế lớn mà bạn nên biết:
🔹 1. Hallucination – Ảo giác thông tin
➡️ LLM có thể "bịa ra" thông tin, nhưng luôn có vẻ như rất tự tin.
📌 Ví dụ: Nếu bạn hỏi "Ai là Tổng thống Mỹ năm 1800?" – mô hình có thể bịa ra một cái tên dù không chắc chắn, vì nó được huấn luyện để luôn trả lời, dù không có dữ kiện rõ ràng.
🔹 2. Sources – Không rõ nguồn gốc thông tin
➡️ Bạn không biết thông tin đến từ đâu.
📌 Điều này khiến doanh nghiệp khó kiểm chứng, khó audit (kiểm tra lại) – đặc biệt trong các ngành như y tế, pháp lý, tài chính, nơi "nguồn tin" là cực kỳ quan trọng.
🔹 3. Outdated – Lỗi thời nhanh chóng
➡️ Mô hình có thể đã lỗi thời ngay khi được phát hành.
📌 Ví dụ: Một LLM huấn luyện từ năm 2023 sẽ không biết về những sự kiện năm 2025 (như luật mới, xu hướng thị trường mới...) nếu không được cập nhật.
🔹 4. Customize – Khó cá nhân hóa cho từng doanh nghiệp
➡️ Không thể tùy chỉnh cho dữ liệu nội bộ.
📌 Một doanh nghiệp logistics muốn mô hình hiểu quy trình riêng của họ? Rất khó nếu không fine-tune hoặc dùng các kỹ thuật nâng cao như Retrieval-Augmented Generation (RAG).
🔹 5. Update – Không thể chỉnh sửa mô hình
➡️ Bạn không thể thay đổi hoặc loại bỏ thông tin bên trong mô hình.
📌 Điều này gây rủi ro khi mô hình "ghi nhớ sai" – ví dụ một sản phẩm bị thu hồi, nhưng mô hình vẫn nói là nó an toàn.
🧠 Kết luận dành cho người mới học AI:
Dù LLM rất mạnh, nhưng để áp dụng vào thực tế (nhất là trong doanh nghiệp), bạn cần kết hợp với các công nghệ hỗ trợ như:
Các mô hình ngôn ngữ lớn (như GPT) cực kỳ mạnh mẽ, nhưng chúng không phải là “phép màu” hoàn hảo – nhất là khi áp dụng vào các môi trường doanh nghiệp cần sự chính xác, kiểm soát và cập nhật. Slide này liệt kê 5 hạn chế lớn mà bạn nên biết:
🔹 1. Hallucination – Ảo giác thông tin
➡️ LLM có thể "bịa ra" thông tin, nhưng luôn có vẻ như rất tự tin.
📌 Ví dụ: Nếu bạn hỏi "Ai là Tổng thống Mỹ năm 1800?" – mô hình có thể bịa ra một cái tên dù không chắc chắn, vì nó được huấn luyện để luôn trả lời, dù không có dữ kiện rõ ràng.
🔹 2. Sources – Không rõ nguồn gốc thông tin
➡️ Bạn không biết thông tin đến từ đâu.
📌 Điều này khiến doanh nghiệp khó kiểm chứng, khó audit (kiểm tra lại) – đặc biệt trong các ngành như y tế, pháp lý, tài chính, nơi "nguồn tin" là cực kỳ quan trọng.
🔹 3. Outdated – Lỗi thời nhanh chóng
➡️ Mô hình có thể đã lỗi thời ngay khi được phát hành.
📌 Ví dụ: Một LLM huấn luyện từ năm 2023 sẽ không biết về những sự kiện năm 2025 (như luật mới, xu hướng thị trường mới...) nếu không được cập nhật.
🔹 4. Customize – Khó cá nhân hóa cho từng doanh nghiệp
➡️ Không thể tùy chỉnh cho dữ liệu nội bộ.
📌 Một doanh nghiệp logistics muốn mô hình hiểu quy trình riêng của họ? Rất khó nếu không fine-tune hoặc dùng các kỹ thuật nâng cao như Retrieval-Augmented Generation (RAG).
🔹 5. Update – Không thể chỉnh sửa mô hình
➡️ Bạn không thể thay đổi hoặc loại bỏ thông tin bên trong mô hình.
📌 Điều này gây rủi ro khi mô hình "ghi nhớ sai" – ví dụ một sản phẩm bị thu hồi, nhưng mô hình vẫn nói là nó an toàn.
🧠 Kết luận dành cho người mới học AI:
Dù LLM rất mạnh, nhưng để áp dụng vào thực tế (nhất là trong doanh nghiệp), bạn cần kết hợp với các công nghệ hỗ trợ như:
- Vector database (Pinecone, Weaviate)
- Retrieval pipelines (RAG)
- Fine-tuning hoặc prompt engineering
- Kiểm duyệt và giám sát đầu ra (Human-in-the-loop)