Các vấn đề kinh doanh, vận hành và đạo đức
Large Language Models for Business
Iason Prassides
Content Developer, DataCamp
Minh bạch
Tính minh bạch của LLM
Doanh nghiệp cần biết LLM tạo ra phản hồi như thế nào
Thiết yếu để xây dựng niềm tin
Trách nhiệm giải trình
Nếu khuyến nghị của LLM không hiệu quả
Ai chịu trách nhiệm?
Nhà phát triển phần mềm thiết kế mô hình?
Công ty triển khai?
Rủi ro với LLM
Rủi ro cố hữu lan truyền thông tin sai lệch
Hệ quả cho doanh nghiệp gồm:
Quyết định dựa trên dữ liệu sai
Ảnh hưởng lợi nhuận
Tổn hại uy tín
Nguy cơ LLM bị lợi dụng:
Lừa dối, thao túng, đánh lạc hướng các bên liên quan
Gây rủi ro uy tín và vận hành
LLM và môi trường
Sức mạnh tính toán huấn luyện LLM tiêu tốn nhiều năng lượng
Gây ra lượng phát thải carbon lớn
Doanh nghiệp cần hiểu và giảm tác động môi trường
Xây LLM như thế nào?
Doanh nghiệp có các cân nhắc thực tế
Tự xây LLM hay dùng nhà cung cấp bên thứ ba?
Tài nguyên công nghệ
Nội bộ
Cần nhiều tài nguyên: hạ tầng tính toán và dữ liệu
Có thể đầu tư tiền và thời gian không?
Bên thứ ba
Truy cập ngay và mở rộng dễ dàng
Không tốn chi phí phát triển
LLM cá nhân hóa
Nội bộ
Tùy biến LLM theo nhu cầu cụ thể
Tinh chỉnh bằng dữ liệu công ty
Bên thứ ba
Hiệu năng tiên tiến
Mô hình chung, trừ khi được tùy chỉnh
Cập nhật và bảo trì
Nội bộ
Bảo trì để LLM hiệu quả và an toàn
Chi phí duy trì liên tục
Bên thứ ba
Công ty không chịu trách nhiệm
Nhà cung cấp lo cập nhật và bảo trì
Xử lý dữ liệu
Nội bộ
Kiểm soát dữ liệu
Quan trọng với dữ liệu nhạy cảm
Bên thứ ba
Có thể phải chia sẻ dữ liệu
Rủi ro bảo mật và quyền riêng tư
Hiệu quả chi phí
Nội bộ
Cân đối chi phí định kỳ để tối ưu hiệu quả
Chi phí khởi tạo cao
Bên thứ ba
Chi phí định kỳ
Chi phí khởi tạo thấp
Lựa chọn là của bạn!
Ayo berlatih!
Large Language Models for Business
Preparing Video For Download...