Tổng hợp các chức năng của công nghệ dữ liệu xây dựng doanh nghiệp AI đại não

　　Kể từ khi phát hành ChatGPT, các xu hướng và chủ đề về AI trong ngành tiếp tục lan rộng, với việc các phương tiện truyền thông đổ xô đưa tin về các kịch bản ứng dụng khác nhau, đổi mới và nâng cao hiệu quả để tạo ra nhiều giá trị hơn, từ đó tạo ra lợi thế cạnh tranh lâu dài.

　　Generative AI là một loại trí tuệ nhân tạo có thể tạo ra nội dung và ý tưởng như cuộc trò chuyện, câu chuyện, hình ảnh, âm nhạc, v.v. Các dịch vụ như OpenAI ChatGPT hay Google Gemini đều rất linh hoạt. Ngay cả khi các câu hỏi lộn xộn, lỗi ngữ pháp hoặc quanh co, những mô hình này có thể hiểu chính xác là do sử dụng hàng chục tỷ nội dung bài viết để đào tạo và tối ưu hóa liên tục.Tuy nhiên, làm thế nào để tích hợp nội lực của công ty với các dịch vụ trên là hướng đi nỗ lực của mỗi công ty.

---

　　Kỷ nguyên của trí tuệ nhân tạo đang đến, các công cụ AI không chỉ có thể tạo ra văn bản và hình ảnh mà còn có thể nhanh chóng tạo ra các video, mang lại lợi thế về năng suất và khả năng sáng tạo. Đối với nhiều người, việc đặt câu hỏi và tương tác với ChatGPT đã trở thành thói quen hàng ngày tại nơi làm việc. Ví dụ: một biên tập viên của trang page muốn sử dụng ChatGPT để tạo bản sao tiếp thị Ngày của Mẹ nhằm tăng tốc hiệu quả công việc. Câu hỏi của anh ấy là "Hãy tạo nội dung tiếp thị cho Ngày của Mẹ dành cho sự kiện tặng phiếu quà tặng trị giá 1.000

　　Đài tệ khi chi tiêu từ 10.000 Đài tệ trở lên.” Hình dưới đây là câu trả lời của ChatGPT.

　　Tuy nhiên, nếu muốn nhận được nhiều câu trả lời đáp ứng nhu cầu của mình, bạn thường cần đặt những câu hỏi chính xác nhất hoặc thậm chí cung cấp thêm thông tin tham khảo, chẳng hạn như thông tin nội bộ không công khai nhưng thông tin này tồn tại trong các hồ sơ bí mật độc quyền của công ty, hoặc trong bí mật thương mại và không nên bị rò rỉ. Để tránh các lỗ hổng bảo mật thông tin, một số công ty đã cấm nhân viên sử dụng các mô hình AI như ChatGPT. Do đó, AI tổng hợp trong doanh nghiệp là cần thiết, nó không chỉ cho phép nhân viên yên tâm sử dụng mà còn giúp kích hoạt tài sản dữ liệu trong doanh nghiệp.

 

Chiến lược của hợp tác giữa Doanh nghiệp và AI

　　Khi con người sử dụng trí tuệ nhân tạo, họ cần “nói chuyện” với máy móc để tìm ra câu trả lời. Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) là công cụ cho phép máy tính hiểu và sử dụng ngôn ngữ của con người. ChatGPT nổi tiếng là một mô hình ngôn ngữ lớn yêu cầu "deep learning" với dữ liệu khổng lồ để xây dựng kiến ​​thức bằng cách trích xuất các tính năng và học lặp lại dần dần. Lấy ChatGPT-3 làm ví dụ, số lượng tham số lên tới 175 tỷ, ChatGPT-4 thậm chí còn có số lượng tham số cao hơn. Việc xây dựng lại một mô hình ngôn ngữ lớn đòi hỏi phải dựa vào một lượng lớn dữ liệu chất lượng cao để đào tạo, và điều chỉnh liên tục các tham số của mô hình ngôn ngữ lớn. Ngoài ra, tài nguyên tính toán (Computility) cũng là yếu tố then chốt, không tiết kiệm chi phí đối với các doanh nghiệp thông thường, nên cân nhắc nhu cầu và tìm ra mô hình ứng dụng phù hợp nhất.

　　Các doanh nghiệp muốn thiết lập các dịch vụ độc quyền giống ChatGPT theo kiến ​​trúc mô hình ngôn ngữ lớn, đồng thời đảm bảo chức năng phân tích dữ liệu và bảo mật thông tin, cung cấp các giải pháp linh hoạt và tùy chỉnh hơn, có thể sử dụng công nghệ tinh chỉnh mô hình ngôn ngữ lớn (Fine-Tune), Truy xuất - Công nghệ thế hệ tăng cường (Retrieval-Augmented Generation).

　　Công nghệ tinh chỉnh: Cập nhật dựa trên mô hình ngôn ngữ lớn hiện có. Cách làm phổ biến là chuẩn bị bộ dữ liệu cho các câu hỏi cụ thể và tối ưu hóa nhiệm vụ hỏi đáp. Nội dung có thể là dữ liệu nội bộ của doanh nghiệp để đưa ra câu trả lời phù hợp hơn với những kỳ vọng. Ví dụ: Nếu ban đầu bạn gõ “Kỷ niệm năm thành lập trung tâm thương mại miền Bắc thường có hoạt động gì” trên ChatGPT, bạn sẽ nhận được câu trả lời như hình dưới đây.

　　Vì các câu trả lời trên quá rộng nên sau khi tinh chỉnh, có thể nhận được câu trả lời rõ ràng hơn cho "Sự kiện kỷ niệm năm thành lập của trung tâm thương mại Đài Bắc" như sau:

　　Công nghệ tạo nâng cao truy xuất: Tìm kiếm các câu hỏi do người dùng đưa ra trong các cơ sở kiến ​​thức bên ngoài được thiết lập sẵn, lấy gợi ý của câu hỏi (Prompt), sử dụng mô hình ngôn ngữ lớn để tạo ra ngữ nghĩa và cuối cùng trả lời các câu hỏi cho người dùng. Phương pháp vừa truy xuất vừa tạo này hiện đang được hầu hết các công ty sử dụng.

　　Cơ sở tri thức thể hiện sự tích hợp dữ liệu nội bộ trong doanh nghiệp, phải xem xét tính bảo mật và tính toàn vẹn của dữ liệu. Nguồn của nó thường có thể được chia thành các tệp nội bộ và tệp bên ngoài. Các tệp nội bộ bao gồm: Word, PDF, Email, tệp ghi âm , v.v., có thể phân biệt dựa trên nội dung Chủ đề khác nhau; tài liệu bên ngoài thu thập và cập nhật nội dung chủ đề thú vị trên các trang web tin tức, cộng đồng, mua sắm và các nền tảng khác thông qua hoạt động thu thập dữ liệu web thông thường. Ngoài ra, đối với những câu trả lời không chắc chắn, bạn có thể trả lời trực tiếp "Xin lỗi, tôi không biết tin nhắn này" để tránh ảo giác AI do trả lời quá nhiều, do đó cách phổ biến nhất là tối ưu hóa kiến ​​thức cho những câu hỏi chưa biết này sau đó. .

　　Tích hợp phần giới thiệu trên, dựa trên kiến ​​thức chuyên sâu và khả năng tính toán mô hình ngôn ngữ lớn, bốn kịch bản ứng dụng khác nhau bao gồm “lời nhắc”, “công nghệ tinh chỉnh”, “công nghệ tạo tăng cường truy xuất” và “công nghệ lai” được sắp xếp để cung cấp đánh giá doanh nghiệp.

　　1.Gợi ý: Mô hình ngôn ngữ lớn tạo ra câu trả lời dựa trên câu hỏi của người dùng, tuy nhiên, các câu hỏi mà người dùng nhập vào phải chính xác để hướng dẫn mô hình ngôn ngữ lớn trả lời các câu hỏi tương ứng.

　　2.Công nghệ tinh chỉnh: Thông qua tinh chỉnh các mô hình ngôn ngữ lớn, có thể đưa ra câu trả lời cụ thể cho các câu hỏi cụ thể.

　　3.Công nghệ tạo nâng cao truy xuất: Kết hợp câu hỏi của người dùng với nền tảng kiến ​​thức, kích thích các gợi ý phong phú và các tình huống liên quan, đồng thời tạo ra phản hồi chính xác thông qua hướng dẫn và tình huống.

　　4.Công nghệ tích hợp: Bản chất của công nghệ này là tinh chỉnh các mô hình ngôn ngữ quy mô lớn, đồng thời tăng cường hơn nữa công nghệ truy xuất và tạo bằng cách tích hợp nền tảng kiến ​​thức nội bộ của công ty, để hệ thống không chỉ có thể cung cấp nhiều hơn giải pháp cụ thể và chính xác cho những vấn đề cụ thể Câu trả lời còn có thể làm phong phú và mở rộng hệ thống kiến ​​thức trong doanh nghiệp

 

Tích hợp tài nguyên của tập đoàn tận dụng AI để đạt được sức mạnh chiến đấu

      Dù sử dụng công nghệ nào thì chất lượng dữ liệu vẫn là yếu tố then chốt tạo nên sự thành công của ứng dụng. Để nâng cao độ chính xác và hiệu quả của mô hình, AI cần sử dụng dữ liệu để liên tục đào tạo và xác minh mô hình nhằm thiết lập trí tuệ và sự hợp tác chặt chẽ . Kể từ năm 2017, trụ sở lập kế hoạch bán lẻ và hiệu quả toàn diện của Tập đoàn đã tiếp tục thu thập dữ liệu liên quan đến bán lẻ và làm việc với các công ty liên quan đến bán lẻ để tạo ra Nền tảng tiếp thị thông minh. Bằng cách phát triển nhãn mô hình bán lẻ, độ chi tiết và độ chính xác của dữ liệu khách hàng đã được nâng cao và Một mô-đun tạo bản sao chép tiếp thị mới sẽ được thêm vào nền tảng, mô-đun này sẽ dựa trên các thuộc tính và đặc điểm hành vi của khách hàng, đồng thời phù hợp với các nhu cầu và phong cách viết quảng cáo tiếp thị khác nhau để hỗ trợ các công ty liên quan khác nhau trong phân tích dữ liệu và tiếp thị chính xác.

 

      Trong tương lai, công nghệ AI sẽ phát triển trưởng thành hơn và được sử dụng ở nhiều lĩnh vực hơn. Dù là ngành sản xuất hay dịch vụ, việc đưa công cụ AI vào các tình huống làm việc là xu hướng tất yếu, các doanh nghiệp nên tiếp tục chú ý đến sự phát triển của công nghệ AI và những thay đổi của thị trường để đảm bảo rằng họ có thể tận dụng tối đa công nghệ và sản xuất. nền tảng bền vững và vững chắc cho sự thành công.

＃