15 Ví dụ Thực Tế về Ứng Dụng của LLM Trong Các Ngành Công Nghiệp Khác Nhau
Bởi Sana Hassan - 3 Tháng 7, 2024
Trong thế giới công nghệ đầy biến động, các Mô Hình Ngôn Ngữ Lớn (LLM) đã trở nên quan trọng trong nhiều ngành công nghiệp khác nhau. Khả năng xử lý ngôn ngữ tự nhiên, tạo nội dung và phân tích dữ liệu của chúng đã mở đường cho nhiều ứng dụng. Hãy cùng khám phá 15 ví dụ chi tiết về cách các công ty tận dụng LLM trong các tình huống thực tế.
Netflix: Phát Triển Khắc Phục Sự Cố Big Data
Netflix đã chuyển từ các bộ phân loại dựa trên quy tắc truyền thống sang các hệ thống khắc phục tự động dựa trên học máy để xử lý các công việc big data bị lỗi. Sự chuyển đổi này đã cho phép Netflix tự động phát hiện, chẩn đoán và sửa các vấn đề trong các quy trình dữ liệu của mình, giảm đáng kể thời gian ngừng hoạt động và đảm bảo dịch vụ phát trực tuyến liền mạch. LLM giúp hiểu dữ liệu log, xác định các mẫu lỗi và đề xuất hoặc thực hiện các biện pháp sửa chữa, nâng cao hiệu quả và độ tin cậy của hoạt động.
Picnic: Cải Thiện Truy Xuất Tìm Kiếm
Picnic, một dịch vụ giao hàng tạp hóa trực tuyến, đã tích hợp LLM để cải thiện sự liên quan của kết quả tìm kiếm cho các danh sách sản phẩm. Việc sử dụng các mô hình ngôn ngữ lớn cho phép Picnic hiểu rõ hơn các truy vấn của người dùng và ngữ cảnh, mang lại kết quả tìm kiếm chính xác và cá nhân hóa hơn. Sự cải thiện này nâng cao trải nghiệm khách hàng và tăng tỷ lệ chuyển đổi bằng cách giúp khách hàng dễ dàng tìm thấy sản phẩm họ cần.
Uber: Cá Nhân Hóa Thông Tin Ngoài Ứng Dụng
Hệ thống đề xuất tiên tiến của Uber cá nhân hóa thông tin ngoài ứng dụng để tăng cường sự tương tác của người dùng. Bằng cách sử dụng các thuật toán đề xuất dựa trên LLM tinh vi, Uber có thể điều chỉnh thông báo và gợi ý theo sở thích và hành vi của từng người dùng. Sự cá nhân hóa này mở rộng ra ngoài ứng dụng, đảm bảo người dùng nhận được các cập nhật và ưu đãi liên quan qua email, SMS và các kênh khác, từ đó cải thiện sự duy trì và sự hài lòng của người dùng.
GitLab: Xác Thực và Kiểm Tra Mô Hình AI
GitLab đã phát triển GitLab Duo, một nền tảng xác thực và kiểm tra các kết quả do AI tạo ra. Sáng kiến này sử dụng LLM để đánh giá chất lượng, độ chính xác và độ tin cậy của các mô hình AI ở quy mô lớn. GitLab Duo giúp xác định các thiên vị tiềm ẩn, lỗi và các khu vực cần cải thiện trong các mô hình AI, đảm bảo rằng các mô hình triển khai đạt tiêu chuẩn hiệu suất và độ tin cậy cao. Quy trình kiểm tra nghiêm ngặt này rất quan trọng để duy trì niềm tin vào các tính năng do AI điều khiển.
LinkedIn: Kết Nối Thành Viên với Sản Phẩm Cao Cấp
LinkedIn sử dụng LLM để đề xuất các sản phẩm cao cấp phù hợp cho người dùng. Bằng cách phân tích dữ liệu người dùng, bao gồm lịch sử công việc, sở thích và mô hình hoạt động, hệ thống đề xuất của LinkedIn có thể kết nối thành viên với các dịch vụ và sản phẩm cao cấp phù hợp nhất với nhu cầu của họ. Cách tiếp cận có mục tiêu này giúp LinkedIn nâng cao sự hài lòng của người dùng và thúc đẩy đăng ký vào các dịch vụ cao cấp của mình.
Swiggy: Đề Xuất Sản Phẩm Cho Người Dùng Mới
Swiggy, một nền tảng giao đồ ăn hàng đầu, sử dụng học tập liên miền phân cấp để cung cấp các đề xuất sản phẩm cho người dùng mới. Bằng cách phân tích dữ liệu từ các miền khác nhau và học hỏi từ các tương tác của người dùng, hệ thống đề xuất của Swiggy có thể đưa ra các gợi ý cá nhân hóa phù hợp với sở thích của người dùng mới. Cách tiếp cận này hiệu quả trong việc tiếp cận và giữ chân khách hàng mới.
Careem: Giảm Gian Lận Bằng Tiền Tạm Ứng
Careem, một dịch vụ gọi xe, sử dụng các mô hình học máy để giảm rủi ro gian lận thông qua các kỹ thuật tiền tạm ứng. Bằng cách áp dụng các khoản giữ tạm thời trên các giao dịch, Careem có thể phân tích các mẫu giao dịch và đánh dấu các hoạt động đáng ngờ theo thời gian thực. Cơ chế phát hiện gian lận chủ động này, được hỗ trợ bởi LLM, giúp giảm các vụ gian lận, bảo vệ công ty và người dùng khỏi các tổn thất tiềm ẩn.
Slack: AI Cho Tin Nhắn Bảo Mật Trong Doanh Nghiệp
Slack đã phát triển các khả năng AI để nâng cao bảo mật và riêng tư cho tin nhắn trong doanh nghiệp. Sử dụng LLM, các tính năng AI của Slack có thể xử lý và phân tích tin nhắn trong khi đảm bảo tiêu chuẩn cao về bảo mật và quyền riêng tư. Các tính năng này bao gồm tóm tắt tin nhắn tự động, trả lời thông minh và đề xuất theo ngữ cảnh được thiết kế để cải thiện hiệu quả giao tiếp mà không làm giảm bảo vệ dữ liệu.
Picnic: Hỗ Trợ Yêu Cầu Khách Hàng
Picnic đã vượt qua rào cản ngôn ngữ trong hỗ trợ khách hàng bằng cách sử dụng xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP). Bằng cách chuyển hướng yêu cầu hỗ trợ đến các nhân viên phù hợp nhất và cung cấp dịch thuật theo thời gian thực, Picnic đảm bảo rằng khách hàng nhận được sự hỗ trợ kịp thời và chính xác bất kể ngôn ngữ. Hệ thống hỗ trợ dựa trên NLP này nâng cao chất lượng dịch vụ khách hàng và giúp Picnic phục vụ một cơ sở khách hàng đa dạng.
Foodpanda: Tối Ưu Hóa Cung và Cầu
Foodpanda sử dụng học máy để cân bằng cung và cầu cho các dịch vụ giao đồ ăn. Bằng cách sử dụng phân tích dự đoán và các thuật toán tiên tiến, Foodpanda có thể dự báo các mẫu nhu cầu và phân bổ tài nguyên. Việc tối ưu hóa này giúp quản lý thời gian giao hàng, giảm chi phí vận hành và đảm bảo trải nghiệm tốt hơn cho khách hàng và đối tác giao hàng.
Etsy: Tìm Kiếm và Đề Xuất Bằng Hình Ảnh
Etsy đã triển khai kỹ thuật học biểu diễn và đánh giá bằng hình ảnh cho tìm kiếm và đề xuất tương tự. Bằng cách tận dụng thị giác máy tính và LLM, hệ thống của Etsy có thể phân tích hình ảnh sản phẩm và cung cấp cho người dùng các mặt hàng tương tự về mặt hình ảnh. Tính năng này nâng cao trải nghiệm mua sắm bằng cách giúp người dùng dễ dàng tìm thấy các sản phẩm phù hợp với sở thích của họ dựa trên các thuộc tính hình ảnh.
LinkedIn: Phát Hiện Hình Ảnh Do AI Tạo Ra
LinkedIn đã phát triển các hệ thống để phát hiện hình ảnh do AI tạo ra (deepfake). Sử dụng các thuật toán nhận diện hình ảnh tiên tiến và LLM, LinkedIn có thể xác định và đánh dấu nội dung deepfake, đảm bảo tính toàn vẹn và đáng tin cậy của hồ sơ người dùng và nội dung trên nền tảng. Khả năng này rất quan trọng trong việc duy trì một môi trường người dùng an toàn và xác thực.
Discord: Các Trường Hợp Sử Dụng AI Tạo Sinh
Discord, một nền tảng giao tiếp phổ biến, đã khám phá nhiều trường hợp sử dụng AI tạo sinh để tăng cường sự tương tác của người dùng. Bằng cách phát triển và tích hợp nhanh chóng các tính năng AI tạo sinh, Discord có thể cung cấp cho người dùng các công cụ sáng tạo như avatar do AI tạo ra, kiểm duyệt nội dung và phản hồi tự động. Các tính năng này tận dụng LLM để cải thiện trải nghiệm người dùng và thúc đẩy cộng đồng tương tác hơn.
Pinterest: Cải Thiện Hiệu Suất Quảng Cáo
Pinterest đã phát triển các mô hình tối ưu hóa chuyển đổi quảng cáo để nâng cao hiệu suất quảng cáo. Bằng cách tận dụng LLM, Pinterest có thể phân tích hành vi và sở thích của người dùng để cung cấp các quảng cáo mục tiêu và liên quan. Việc tối ưu hóa này dẫn đến tỷ lệ chuyển đổi cao hơn, trải nghiệm người dùng tốt hơn và tăng doanh thu cho các nhà quảng cáo trên nền tảng.
Expedia: Tìm Kiếm Ngữ Nghĩa Cho Du Lịch
Expedia sử dụng các biểu diễn cho các khái niệm du lịch lưu trú để nâng cao khả năng tìm kiếm ngữ nghĩa. Bằng cách hiểu nghĩa ngữ cảnh của các truy vấn của người dùng, hệ thống tìm kiếm của Expedia có thể cung cấp các kết quả chính xác và liên quan hơn cho các khách sạn và chỗ ở du lịch. Chức
năng tìm kiếm ngữ nghĩa này, được hỗ trợ bởi LLM, cải thiện trải nghiệm đặt chỗ bằng cách giúp người dùng tìm thấy các tùy chọn tốt nhất dựa trên nhu cầu và sở thích của họ.
Tóm lại, các ví dụ này minh họa tác động chuyển đổi của LLM trên nhiều lĩnh vực, thúc đẩy đổi mới và hiệu quả. Khi công nghệ LLM tiến bộ, các ứng dụng của nó được dự đoán sẽ mở rộng, cung cấp các giải pháp phức tạp hơn cho các thách thức trong ngành. Các công ty nên cân nhắc tận dụng các nền tảng chuyên dụng như AI Drive Pro để quản lý và tối ưu hóa việc triển khai LLM của họ để đạt được kết quả tối ưu.
Tham khảo
Comments