LLM là gì? Cách thức hoạt động của mô hình ngôn ngữ lớn

Mô hình ngôn ngữ lớn – hay Large Language Model (LLM) – là một dạng trí tuệ nhân tạo mạnh mẽ được huấn luyện trên lượng dữ liệu văn bản khổng lồ, cho phép máy tính hiểu, xử lý và tạo ra ngôn ngữ tự nhiên giống như con người ở quy mô chưa từng có trước đây. Điều này có nghĩa là LLM không chỉ trả lời câu hỏi đơn thuần mà còn có thể dịch thuật, viết nội dung, tóm tắt, tạo mã và hỗ trợ ra quyết định trong nhiều lĩnh vực khác nhau. Trong bài viết dưới đây, FPT.AI sẽ giải thích định nghĩa LLM là gì? Cách thức hoạt động và các ứng dụng của LLM trong thực tế.

LLM là gì trong AI?

LLM (Large Language Model – mô hình ngôn ngữ lớn) là một loại trí tuệ nhân tạo (AI) được huấn luyện để hiểu và sinh ra ngôn ngữ tự nhiên giống con người. Các mô hình này giúp con người thực hiện nhiều tác vụ phức tạp như trả lời câu hỏi, dịch thuật, sáng tạo nội dung, hỗ trợ lập trình…

Mô hình ngôn ngữ lớn học bằng cách xử lý một lượng lớn văn bản từ nhiều nguồn khác nhau. LLM sử dụng các mô hình học sâu (deep learning) và kiến trúc Transformer để phân tích dữ liệu văn bản, từ đó hiểu được ngữ nghĩa, mối quan hệ giữa các từ và cấu trúc câu. Quá trình này giúp mô hình tạo ra các phản hồi chính xác và hợp lý, đồng thời phát triển khả năng nhận diện và tạo ra ngôn ngữ tự nhiên.

Một số ví dụ thực tế về LLM như GPT-5 của OpenAI, BERT của Google và PaLM… đều là các hệ thống AI tiên tiến với khả năng hiểu và tạo ngôn ngữ tự nhiên, được áp dụng rộng rãi trong các lĩnh vực như dịch vụ khách hàng, trợ lý ảo và các công cụ tìm kiếm.

Cách thức hoạt động của LLM như thế nào

Mô hình ngôn ngữ lớn hoạt động dựa trên sự kết hợp của nhiều công nghệ nền tảng, cho phép hệ thống học cách hiểu và sinh ngôn ngữ tự nhiên mà không cần can thiệp thủ công từ con người. Dưới đây là cách thức hoạt động của mô hình ngôn ngữ lớn:

Deep Learning – Nền tảng học sâu của LLM

Mô hình ngôn ngữ lớn được huấn luyện bằng deep learning, một nhánh của mô hình học máy (machine learning) cho phép hệ thống tự học từ khối dữ liệu khổng lồ mà không cần lập trình thủ công. Trong quá trình huấn luyện, mô hình sẽ so sánh phản hồi của chính nó với hàng tỷ câu ví dụ trong tập dữ liệu, liên tục điều chỉnh trọng số để cải thiện độ chính xác. Cơ chế này giúp LLM nhận biết quy luật ngữ pháp, ngữ nghĩa và cấu trúc câu, từ đó dự đoán từ hoặc cụm từ phù hợp tiếp theo trong một đoạn văn bản.

Neural Network – “Bộ não” của mô hình

Mạng nơ-ron nhiều lớp mô phỏng cách não người xử lý thông tin. Dữ liệu văn bản được chuyển đổi thành dạng số để đi qua các tầng mạng. Lớp đầu vào tiếp nhận thông tin, các lớp ẩn phân tích và trích xuất đặc trưng ngữ nghĩa, còn lớp đầu ra dự đoán token hoặc từ tiếp theo dựa trên xác suất.

Transformer – Kiến trúc giúp hiểu ngữ cảnh

Kiến trúc Transformer đóng vai trò quan trọng giúp mô hình ngôn ngữ hiểu ngữ cảnh của ngôn ngữ. Thông qua cơ chế self-attention, mô hình có thể xem xét mối liên hệ giữa tất cả các từ trong một câu hoặc đoạn văn, xác định từ nào quan trọng hơn và cách chúng ảnh hưởng đến ý nghĩa chung. Nhờ đó, mô hình ngôn ngữ lớn không chỉ đọc từng từ riêng lẻ mà còn hiểu được toàn bộ cấu trúc và ý nghĩa câu.

Autoregressive Modeling – Dự đoán từng từ trong câu

LLM thường hoạt động theo cơ chế autoregressive – dự đoán từng từ trong câu, nghĩa là mô hình tạo ra văn bản từng token một. Dựa trên tất cả các từ đã sinh trước đó, mô hình tính toán xác suất và chọn ra token tiếp theo có khả năng cao nhất. Ví dụ, khi bạn hỏi “Cỏ có màu gì?”, LLM không tìm kiếm câu trả lời trong dữ liệu mà dự đoán xác suất cao nhất cho cụm “màu xanh lá” dựa trên kiến thức đã học.

Học từ dữ liệu lớn

Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) được huấn luyện trên khối lượng dữ liệu rất lớn, gồm hàng tỷ câu văn thu thập từ nhiều nguồn khác nhau. Trong quá trình huấn luyện, mô hình liên tục điều chỉnh các tham số thông qua các thuật toán tối ưu hóa nhằm tăng khả năng hiểu ngữ cảnh và dự đoán từ tiếp theo chính xác hơn.

Mô hình ngôn ngữ lớn khác gì so với mô hình ngôn ngữ truyền thống?

Điểm khác biệt lớn nhất giữa mô hình ngôn ngữ lớn và mô hình ngôn ngữ truyền thống là khả năng sử dụng kiến trúc học sâu và huấn luyện trên một lượng dữ liệu lớn, giúp mô hình ngôn ngữ lớn tạo ra ngôn ngữ tự nhiên chính xác và có khả năng xử lý các tác vụ phức tạp. Dưới đây là bảng so sánh 8 điểm khác biệt giữa LLM và mô hình ngôn ngữ truyền thống:

4 thành phần cốt lõi của 1 mô hình ngôn ngữ lớn

Để hiểu rõ hơn về LLM là gì, chúng ta cần tìm hiểu các thành phần cấu tạo nên chúng. Kiến trúc của LLM bao gồm nhiều lớp mạng nơ-ron phối hợp hoạt động để xử lý văn bản đầu vào và tạo ra dự đoán đầu ra. 4 thành phần chính của mô hình ngôn ngữ lớn bao gồm:

• Embedding Layer: Có nhiệm vụ chuyển đổi văn bản đầu vào thành các vector số học để mô hình có thể xử lý. Thông qua embedding, mỗi từ hoặc token được biểu diễn dưới dạng số mang thông tin về ngữ nghĩa và cú pháp, giúp mô hình hiểu được ý nghĩa của từ trong từng ngữ cảnh cụ thể thay vì chỉ nhìn vào bề mặt chữ viết.
• Feedforward (Feedforward Neural Network – FFN): Biến đổi các vector embedding thành những biểu diễn trừu tượng hơn. Lớp này giúp mô hình khai thác các mối quan hệ ngữ nghĩa sâu hơn, từ đó hiểu được khái niệm, ý nghĩa và cấu trúc nội dung của văn bản.
• Recurrent Layers: Được thiết kế để xử lý văn bản theo thứ tự xuất hiện của các từ, đồng thời ghi nhớ thông tin đã đọc trước đó để hiểu mối liên hệ giữa các từ trong cùng một câu hoặc đoạn văn.
• Attention Layers: Là thành phần giúp LLM xác định đâu là thông tin quan trọng trong văn bản đầu vào. Thông qua attention, mô hình có thể tập trung vào các từ hoặc cụm từ có ảnh hưởng lớn đến ý nghĩa tổng thể, từ đó tạo ra kết quả đầu ra chính xác, mạch lạc và phù hợp với mục tiêu xử lý ngôn ngữ.

Ưu và nhược điểm của mô hình ngôn ngữ lớn

Mô hình ngôn ngữ lớn là bước tiến nổi bật trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo, giúp máy tính có thể hiểu và tạo ngôn ngữ tự nhiên như con người. Tuy nhiên, bên cạnh những ưu điểm vượt trội, LLM vẫn tồn tại nhiều hạn chếcần được xem xét khi triển khai trong thực tế. Cùng tìm hiểu về ưu và nhược điểm của mô hình ngôn ngữ qua nội dung sau.

Ưu điểm của mô hình ngôn ngữ lớn

• Hiểu và phản hồi ngôn ngữ tự nhiên: LLM có khả năng tiếp nhận câu hỏi bằng ngôn ngữ con người và phản hồi tự nhiên, mạch lạc. Không giống chương trình truyền thống chỉ hiểu lệnh cố định, LLM có thể xử lý các truy vấn không cấu trúc và đưa ra câu trả lời hợp lý.
• Xử lý và học từ dữ liệu quy mô lớn: Nhờ được huấn luyện trên hàng tỷ câu chữ, mô hình có thể phân tích, nhận biết các mẫu ngôn ngữ phức tạp và thực hiện nhiều tác vụ khác nhau như tóm tắt, dịch thuật, viết nội dung hoặc hỗ trợ khách hàng.
• Khả năng sáng tạo nội dung: LLM có thể tạo ra các đoạn văn, bài viết hoặc kịch bản mới phù hợp với ngữ cảnh, giúp mở rộng khả năng ứng dụng trong truyền thông, marketing, nghiên cứu và giáo dục.
• Hỗ trợ tự động hóa công việc: Các doanh nghiệp có thể ứng dụng LLM để tự động hóa quy trình xử lý ngôn ngữ từ tạo báo cáo, tổng hợp thông tin đến tư vấn khách hàng, giúp tiết kiệm thời gian và tăng năng suất làm việc.

Nhược điểm của mô hình ngôn ngữ lớn

• Cần tài nguyên tính toán lớn: Việc huấn luyện và vận hành LLM đòi hỏi hệ thống phần cứng mạnh mẽ, tiêu tốn năng lượng và chi phí cao, đặc biệt trong môi trường sản xuất quy mô lớn.
• Sai lệch và “ảo giác” thông tin (Hallucination): LLM chỉ chính xác khi dữ liệu huấn luyện đáng tin cậy. Nếu dữ liệu sai, mô hình có thể tạo ra nội dung sai lệch hoặc thậm chí “bịa” thông tin nghe có vẻ hợp lý nhưng không đúng sự thật.
• Thiếu hiểu biết thực sự về ngữ nghĩa: Mô hình không “hiểu” nội dung như con người mà chỉ dự đoán từ tiếp theo dựa trên xác suất. Điều này có thể dẫn đến phản hồi hợp cú pháp nhưng thiếu logic hoặc sai ngữ cảnh.
• Rủi ro bảo mật thông tin: Khi người dùng nhập dữ liệu nhạy cảm, mô hình có thể ghi nhớ hoặc vô tình tiết lộ thông tin này trong các phiên tương tác khác. Ngoài ra, LLM cũng dễ bị tấn công bằng prompt độc hại, gây ra phản hồi sai hoặc phi đạo đức.

Ứng dụng phổ biến của LLM trong thực tế

• Trợ lý ảo và chatbot: LLM giúp xây dựng chatbot ngân hàng và trợ lý ảo, tự động trả lời câu hỏi và cung cấp hỗ trợ khách hàng 24/7 trong các lĩnh vực như ngân hàng, dịch vụ khách hàng, y tế và thương mại điện tử.
• Dịch thuật tự động: Mô hình ngôn ngữ lớn có thể dịch văn bản giữa các ngôn ngữ với độ chính xác cao, hỗ trợ giao tiếp xuyên biên giới trong các ngành như du lịch, thương mại quốc tế, và giáo dục.
• Tóm tắt văn bản: LLM giúp tóm tắt tài liệu dài thành các đoạn văn ngắn gọn, dễ hiểu, tiết kiệm thời gian và cải thiện hiệu quả công việc trong các lĩnh vực nghiên cứu, pháp lý, và báo chí.
• Sáng tạo nội dung: Các mô hình ngôn ngữ lớn có thể giúp tạo ra nội dung sáng tạo như bài viết, quảng cáo, và các nội dung marketing khác, giúp marketer, blogger, và biên tập viên tiết kiệm thời gian và nâng cao hiệu quả sản xuất nội dung.
• Phân tích cảm xúc (Sentiment analysis): LLM được ứng dụng trong việc phân tích cảm xúc của khách hàng, giúp các doanh nghiệp đánh giá phản hồi và điều chỉnh chiến lược tiếp thị, đặc biệt trong các ngành bán lẻ và chăm sóc khách hàng.
• Hỗ trợ lập trình: LLM hỗ trợ lập trình viên trong việc tạo mã mẫu và giải quyết các vấn đề lập trình, giúp tăng cường năng suất và hiệu quả công việc.
• Tạo nội dung văn bản tự động: Mô hình ngôn ngữ lớn có thể tự động sinh ra nội dung văn bản từ các chủ đề yêu cầu, hỗ trợ việc tạo ra báo cáo, bài viết và sách.
• Tìm kiếm thông tin nâng cao: LLM cải thiện khả năng tìm kiếm thông tin chính xác hơn nhờ vào việc hiểu ngữ cảnh câu hỏi và tìm kiếm dữ liệu liên quan trong cơ sở dữ liệu lớn.
• Giải quyết vấn đề trong ngành y tế: LLM có thể phân tích hồ sơ bệnh nhân, dự đoán tình huống và hỗ trợ bác sĩ trong chẩn đoán và điều trị, nâng cao chất lượng dịch vụ y tế.
• Hỗ trợ trong giáo dục: LLM giúp tạo bài học, câu hỏi kiểm tra, và hướng dẫn học tập, giúp giáo viên và học sinh tiết kiệm thời gian và nâng cao hiệu quả học tập.
• Trợ lý ảo và chatbot dịch vụ công: LLM được dùng để xây dựng trợ lý ảo trên cổng dịch vụ công, hỗ trợ người dân tra cứu thủ tục hành chính, hướng dẫn hồ sơ và quy trình thực hiện, từ đó giảm tải cho bộ phận tiếp nhận và nâng cao trải nghiệm người dân với cơ quan nhà nước.
• Hỗ trợ xử lý văn bản và hồ sơ hành chính: LLM hỗ trợ tóm tắt, phân loại và trích xuất thông tin từ công văn, báo cáo, văn bản pháp luật, giúp cán bộ nhà nước rút ngắn thời gian xử lý văn bản và tăng cường hiệu quả công việc.
• Trợ lý số cho cán bộ, công chức: LLM hoạt động như trợ lý nội bộ, hỗ trợ tra cứu quy định pháp luật, gợi ý nội dung văn bản và tổng hợp thông tin phục vụ báo cáo và kế hoạch công tác cho cán bộ, công chức.
• Hỗ trợ phân tích và tham mưu chính sách: Kết hợp với dữ liệu lớn, LLM hỗ trợ phân tích phản ánh của người dân, tổng hợp ý kiến từ nhiều nguồn, cung cấp thông tin tham khảo quan trọng cho việc xây dựng và đánh giá chính sách.

Mô hình ngôn ngữ lớn LLM nổi tiếng nhất hiện nay là gì?

Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) ngày càng trở thành công nghệ tiên tiến trong việc xử lý ngôn ngữ tự nhiên và được ứng dụng rộng rãi trong các lĩnh vực như chatbot AI, sáng tạo nội dung SEO, hỗ trợ lập trình, và phân tích dữ liệu. Dưới đây là những mô hình LLM nổi bật, nổi tiếng nhờ vào khả năng hiểu ngữ cảnh và xử lý ngôn ngữ tự nhiên chính xác.

GPT‑5

GPT-5 là thế hệ mô hình ngôn ngữ lớn mới của OpenAI, kế thừa và mở rộng từ các phiên bản GPT trước đó. Mô hình này được phát triển nhằm nâng cao khả năng hiểu ngữ cảnh dài, suy luận logic và xử lý ngôn ngữ tự nhiên ở mức chính xác cao hơn.

GPT-5 hiện được ứng dụng mạnh trong chatbot AI, sáng tạo nội dung SEO, hỗ trợ lập trình, phân tích dữ liệu và xây dựng trợ lý AI cho doanh nghiệp. Nhờ khả năng phản hồi linh hoạt và học từ lượng dữ liệu lớn, GPT-5 trở thành lựa chọn quen thuộc của cá nhân, doanh nghiệp và đội ngũ công nghệ.

Gemini

Gemini là mô hình ngôn ngữ lớn do Google DeepMind phát triển, nổi bật với khả năng đa phương thức, cho phép xử lý đồng thời văn bản, hình ảnh, âm thanh và dữ liệu khác. Đây là nền tảng AI được Google tích hợp vào nhiều sản phẩm như công cụ tìm kiếm, Google Workspace và trợ lý ảo.

Nhờ khả năng hiểu ngôn ngữ tự nhiên kết hợp dữ liệu đa dạng, Gemini được ứng dụng trong phân tích thông tin, hỗ trợ công việc văn phòng, giáo dục và các hệ thống AI cần độ chính xác cao trong ngữ cảnh thực tế.

Claude

Claude là dòng mô hình ngôn ngữ lớn do Anthropic phát triển, tập trung vào tính an toàn, độ tin cậy và khả năng suy luận mạch lạc. Claude được đánh giá cao trong các tác vụ xử lý văn bản dài, phân tích tài liệu và trả lời câu hỏi phức tạp.

Trong thực tế, Claude thường được sử dụng làm chatbot hỗ trợ khách hàng, trợ lý phân tích nội dung, soạn thảo văn bản chuyên sâu và hỗ trợ ra quyết định trong môi trường doanh nghiệp.

BERT

BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) là mô hình ngôn ngữ lớn được Google phát triển, nổi bật với khả năng hiểu ngữ cảnh trong câu văn theo cả hai chiều: từ trái sang phải và ngược lại, giúp BERT xử lý chính xác các câu hỏi tìm kiếm và các tác vụ ngôn ngữ phức tạp hơn các mô hình trước đó. Đặc biệt, BERT được tối ưu hóa để cải thiện công cụ tìm kiếm của Google, giúp nâng cao độ chính xác trong kết quả tìm kiếm, phản hồi các truy vấn người dùng với ngữ cảnh tốt hơn.

BERT được ứng dụng rộng rãi trong các lĩnh vực như dịch ngôn ngữ, phân tích cảm xúc, và tóm tắt văn bản. Mô hình này giúp Google cải thiện khả năng hiểu các câu hỏi phức tạp và trả về kết quả tìm kiếm chính xác hơn. BERT cũng hỗ trợ việc phân tích nội dung và cải thiện trải nghiệm người dùng, đặc biệt trong các hệ thống yêu cầu khả năng hiểu ngữ nghĩa chi tiết và chính xác.

Với khả năng xử lý ngôn ngữ tự nhiên mạnh mẽ, BERT đã trở thành một trong những mô hình ngôn ngữ lớn tiên tiến nhất, đóng vai trò quan trọng trong việc cải thiện các ứng dụng AI của Google và các nền tảng khác.

Tương lai của mô hình ngôn ngữ lớn là gì?

Tương lai của mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) sẽ tiếp tục phát triển mạnh mẽ với những cải tiến vượt bậc trong khả năng xử lý ngôn ngữ tự nhiên và ứng dụng rộng rãi hơn trong các lĩnh vực như y tế, giáo dục, tài chính và công nghệ. Dưới đây là những xu hướng và khả năng triển vọng của mô hình ngôn ngữ lớn trong tương lai.

• Nâng cao năng lực và độ chính xác: Các mô hình hiện tại dù ấn tượng nhưng vẫn có thể mắc lỗi hoặc tạo ra nội dung không chính xác. Thế hệ LLM tương lai sẽ được huấn luyện với dữ liệu đa dạng hơn, áp dụng cơ chế giảm thiên kiến (bias reduction) và cải thiện độ tin cậy của phản hồi (truthful response). Mục tiêu là tạo ra các mô hình có khả năng hiểu ngữ cảnh tốt hơn, lập luận logic hơn và tự điều chỉnh sai sót theo phản hồi người dùng.
• Đào tạo đa phương tiện: Tương lai của mô hình ngôn ngữ lớn không chỉ dừng lại ở ngôn ngữ văn bản. Các mô hình đang được mở rộng sang âm thanh, hình ảnh, video và dữ liệu cảm biến, cho phép hệ thống hiểu thế giới giống con người hơn. Khi được kết hợp với AI thị giác (Computer Vision) và AI giọng nói (Speech Recognition), LLM có thể được ứng dụng trong xe tự hành, robot thông minh, hệ thống giáo dục ảo, hoặc chăm sóc y tế bằng giọng nói.
• Tự động hóa công việc: Mô hình ngôn ngữ lớn sẽ tiếp tục đóng vai trò quan trọng trong quá trình chuyển đổi môi trường làm việc, đặc biệt ở những ngành nghề liên quan đến xử lý ngôn ngữ, dữ liệu và các quy trình mang tính lặp lại như viết báo cáo, soạn email, tạo nội dung quảng cáo hoặc tài liệu hướng dẫn kỹ thuật. Bên cạnh đó, LLM còn hỗ trợ tổng hợp dữ liệu, phân tích thông tin và soạn thảo các văn bản pháp lý phức tạp, giúp giảm tải khối lượng công việc hành chính cho con người. Nhờ đó, nhân viên có thể tập trung hơn vào các hoạt động mang tính sáng tạo, hoạch định chiến lược và phân tích chuyên sâu, những lĩnh vực đòi hỏi tư duy, kinh nghiệm và khả năng ra quyết định mà máy móc khó có thể thay thế.
• Phát triển AI giao tiếp thông minh hơn: Trong tương lai, trợ lý ảo (Alexa, Google Assistant, Siri…) sẽ không chỉ dừng ở việc “hiểu lệnh” mà còn nhận biết cảm xúc, thói quen và ngữ cảnh của người nói. Nhờ sức mạnh của LLM, các hệ thống này sẽ tương tác tự nhiên như con người, hỗ trợ ra quyết định và hành động phức tạp theo chuỗi, ví dụ: đặt lịch, phân tích dữ liệu hoặc thực hiện giao dịch tài chính bằng giọng nói.
• Tích hợp AI trong các ngành nghề chuyên sâu: Tương lai của LLM còn liên quan đến việc tích hợp vào các ngành chuyên sâu như y tế, luật pháp, và ngành tài chính. LLM sẽ không chỉ hỗ trợ trong các công việc thông thường mà còn giải quyết các vấn đề phức tạp như phân tích hồ sơ y tế, tư vấn pháp lý hoặc hỗ trợ ra quyết định trong tài chính, từ đó tạo ra ứng dụng AI sâu sắc hơn trong các ngành nghề này.
• An toàn và bảo mật trong LLM: Các vấn đề về bảo mật và an toàn dữ liệu trong LLM sẽ tiếp tục được cải thiện. Các mô hình ngôn ngữ trong tương lai sẽ tập trung vào việc bảo vệ thông tin nhạy cảm và ngăn chặn lạm dụng dữ liệu, đồng thời tuân thủ các quy định pháp lý và đảm bảo tính minh bạch trong phản hồi.

  

Câu hỏi liên quan đến mô hình ngôn ngữ lớn

Mô hình ngôn ngữ lớn được huấn luyện như thế nào?

Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) được huấn luyện bằng cách sử dụng học sâu (deep learning) và kiến trúc Transformer, với dữ liệu văn bản khổng lồ từ nhiều nguồn khác nhau. Mô hình này học cách nhận diện ngữ cảnh, hiểu mối quan hệ giữa các từ và cấu trúc câu thông qua việc xử lý và phân tích một lượng dữ liệu rất lớn.

Mô hình ngôn ngữ lớn có thể hạn chế gì?

Mô hình ngôn ngữ lớn có thể gặp phải một số hạn chế như khả năng hiểu ngữ cảnh mơ hồ, đôi khi đưa ra câu trả lời sai lệch nếu dữ liệu huấn luyện không đầy đủ hoặc bị thiên lệch. Ngoài ra, LLM có thể thiếu khả năng suy luận phức tạp và gặp khó khăn trong các tác vụ đòi hỏi sự hiểu biết sâu sắc về thực tế.

Lợi ích của mô hình ngôn ngữ lớn là gì?

LLM mang lại nhiều lợi ích như khả năng tự động hóa các tác vụ ngôn ngữ phức tạp (trả lời câu hỏi, dịch thuật, tóm tắt văn bản), cải thiện trải nghiệm người dùng qua các công cụ tìm kiếm và chatbot, hỗ trợ tạo nội dung sáng tạo và phân tích dữ liệu với độ chính xác cao.

Chức năng chính của mô hình ngôn ngữ lớn là gì?

Chức năng chính của LLM là hiểu và sinh ngôn ngữ tự nhiên. Nó có thể thực hiện nhiều tác vụ như dịch thuật, tóm tắt văn bản, trả lời câu hỏi, sáng tạo nội dung và phân tích cảm xúc. LLM được ứng dụng trong các lĩnh vực như dịch vụ khách hàng, chăm sóc sức khỏe, tài chính và giáo dục.

Giải pháp ứng dụng LLMs giúp doanh nghiệp nâng cao hiệu quả CSKH

Trong kỷ nguyên số hóa, các ứng dụng hỗ trợ mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) như chatbot, trợ lý ảo và công cụ phân tích cảm xúc (Sentiment Analysis) đang dẫn dắt xu hướng tự động hóa tương tác khách hàng. FPT AI Voice Agent là một ví dụ tiêu biểu, ứng dụng thành công LLM vào lĩnh vực tổng đài tự động, giúp các doanh nghiệp tự động hóa quy trình xử lý cuộc gọi và tương tác với khách hàng với 50 triệu cuộc gọi/tháng và tự động hóa tới ~70% khối lượng công việc của Tổng đài.

Nhờ tích hợp công nghệ LLM, FPT AI Voice Agents có thể hiểu ngữ cảnh, nhận biết ý định và phản hồi linh hoạt theo từng tình huống cụ thể như con người. Thay vì chỉ thực hiện các lệnh cố định, hệ thống có khả năng tự suy luận, lập kế hoạch và hành động theo chuỗi, hỗ trợ nhiều nghiệp vụ khác nhau như chăm sóc khách hàng, bán hàng, tư vấn kỹ thuật hay quản lý quy trình nội bộ.

Điểm nổi bật của nền tảng này nằm ở khả năng nghe hiểu và tương tác tự nhiên tự nhiên với độ chính xác lên đến 92%, xử lý ngôn ngữ tiếng Việt chính xác và học liên tục từ dữ liệu thực tế. Khi được tích hợp vào chatbot, tổng đài tự động hoặc trợ lý ảo doanh nghiệp, FPT AI Voice Agents giúp tiết kiệm chi phí vận hành, tăng năng suất nhân sự, giảm tải khối lượng công việc cho tổng đài viên, cho phép họ tập trung vào các nhiệm vụ phức tạp hơn.

Tại Lễ trao giải AI Awards 2022 do VnExpress tổ chức, FPT AI Engage đã được vinh danh trong Top 5 dự án xuất sắc nhất. Giải pháp voicebot này được thiết kế để tự động hóa các cuộc gọi đi (Outbound calls), tiếp nhận các cuộc gọi đến (Inbound calls) và chuyển tiếp cuộc gọi thông minh (Smart IVR).

Sự kết hợp giữa LLM và FPT AI Engage không chỉ mang lại bước tiến về mặt công nghệ mà còn mở ra kỷ nguyên mới, nơi mỗi doanh nghiệp có thể sở hữu “trợ lý số” thông minh – luôn sẵn sàng hiểu, phản hồi và hành động một cách chính xác, tự nhiên như con người.

FPT AI Engage là bước tiến quan trọng trong việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo để tối ưu hóa vận hành tổng đài và tăng cường trải nghiệm khách hàng. Để tìm hiểu thêm về giải pháp ứng dụng Mô hình ngôn ngữ lớn của FPT.AI hoặc nhận tư vấn chi tiết, vui lòng liên hệ hotline 1900 638 399 hoặc truy cập qua website.

Liên hệ ngay với FPT.AI để biết thêm thông tin và nhận tư vấn miễn phí:

• Hotline: 1900 638 399.
• Website: www.fpt.ai.
• Địa chỉ: FPT Tower, 10 P. Phạm Văn Bạch, Dịch Vọng, Cầu Giấy, Hà Nội