9 nghiên cứu điển hình thú vị về các thương hiệu toàn cầu sử dụng LLM và AI sáng tạo

By Olga Rotanenko, Commercial Director at Mindy Support

Các công ty đang sử dụng công nghệ AI tiên tiến để vượt lên trên các đối thủ của họ. Họ đang cải thiện dịch vụ khách hàng, cách mạng hóa việc sản xuất nội dung và đơn giản hóa việc phân tích dữ liệu phức tạp.

Bài viết này xem xét các ví dụ và nghiên cứu điển hình về AI trong đời thực về cách các công ty hàng đầu đang sử dụng LLM và AI sáng tạo trong công việc của họ để đưa ra những ý tưởng mới, tăng năng suất và phát triển.

Ví dụ trong thế giới thực về LLM và AI sáng tạo đang hoạt động:

Hành trình nâng cao dịch vụ khách hàng của Amazon

Amazon, gã khổng lồ trong thế giới thương mại điện tử được mọi người, kể cả trẻ em biết đến, không chỉ hoạt động về mua sắm. Đây cũng là công ty đi đầu trong việc sử dụng các công nghệ tiên tiến như mô hình ngôn ngữ lớn (LLM). Bằng cách tận dụng công nghệ LLM, chatbot của Amazon có thể hiểu và xử lý ngôn ngữ tự nhiên, cung cấp cho khách hàng những câu trả lời nhanh chóng và phù hợp cho các câu hỏi và mối quan tâm của họ. Sự tích hợp này đã giúp cải thiện sự hài lòng của khách hàng vì các vấn đề được giải quyết nhanh chóng hơn và chính xác hơn.

\Amazon nhận thấy tầm quan trọng của tác nhân con người trong việc xử lý các vấn đề phức tạp hoặc phức tạp mà AI có thể không hiểu hết. Cách tiếp cận kết hợp này kết hợp sức mạnh của cả AI và trí tuệ con người, đảm bảo hoạt động dịch vụ khách hàng cân bằng và hiệu quả.

Công nghệ được sử dụng: Amazon Lex

Tiếp thị sáng tạo của Coca-Cola

Hãy chuyển sang một trong những thương hiệu mang tính biểu tượng nhất, Coca-Cola, thương hiệu luôn ưu tiên nỗ lực tiếp thị của mình. Bằng cách tích hợp các mô hình ngôn ngữ tiên tiến như GPT-4, công ty đã có thể tạo ra nhiều loại nội dung chất lượng cao, từ các bài đăng hấp dẫn trên mạng xã hội cho đến nội dung tiếp thị hấp dẫn và các bài viết giàu thông tin. Khả năng tạo văn bản giống con người của GPT-4 cho phép Coca-Cola duy trì tiếng nói thương hiệu nhất quán và xác thực trên nhiều nền tảng.

\Ngoài việc sáng tạo nội dung, Coca-Cola đã sử dụng GPT-4 để thu được những hiểu biết sâu sắc có giá trị về sở thích của người tiêu dùng và xu hướng thị trường. Bằng cách phân tích lượng dữ liệu khổng lồ và tạo báo cáo toàn diện, GPT-4 giúp công ty hiểu được các mô hình và sự thay đổi mới nổi trong hành vi của người tiêu dùng.

Công nghệ được sử dụng: GPT-4 của OpenAI

Cuộc cách mạng phân tích dữ liệu của JPMorgan Chase

JP Morgan Chase đã sử dụng IBM Watson một cách hiệu quả để nâng cao độ chính xác và hiệu quả trong hoạt động tài chính của mình, dẫn đến những cải thiện đáng kể về cả hiệu suất và sự hài lòng của khách hàng.

Ví dụ: xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) của Watson cho phép ngân hàng phân tích nhanh chóng lượng lớn dữ liệu phi cấu trúc, chẳng hạn như tài liệu pháp lý và báo cáo tài chính, với độ chính xác cao. Việc tự động hóa này không chỉ giúp giảm thời gian cần thiết để xử lý thông tin phức tạp mà còn giảm thiểu rủi ro do lỗi của con người, đảm bảo kết quả chính xác và đáng tin cậy hơn.

Hơn nữa, JP Morgan Chase đã thuê IBM Watson để củng cố hệ thống quản lý rủi ro và phát hiện gian lận của mình. Thuật toán học máy của Watson liên tục phân tích dữ liệu giao dịch và xác định các mẫu bất thường có thể cho thấy hoạt động gian lận.

Công nghệ được sử dụng: IBM Watson

Đề xuất được cá nhân hóa của Netflix

Có ai yêu thích Netflix ở đây không? Hãy tưởng tượng bạn đang nằm dài trên ghế sofa với đồ ăn nhẹ, thưởng thức loạt phim và bộ phim yêu thích của mình. Netflix rất coi trọng sở thích của bạn, sử dụng công nghệ tiên tiến để nâng cao hệ thống đề xuất của mình. Bằng cách phân tích dữ liệu người dùng rộng rãi, chẳng hạn như lịch sử xem và kiểu tương tác, Netflix có được sự hiểu biết sâu sắc về sở thích cá nhân. Điều này cho phép họ đề xuất nội dung phù hợp nhất với sở thích riêng của bạn, cải thiện trải nghiệm tổng thể và sự hài lòng của bạn. Cách tiếp cận được cá nhân hóa này không chỉ thu hút người xem mà còn giúp khám phá nội dung mới mà có thể họ chưa tự tìm thấy.

Công nghệ được sử dụng: Các thuật toán đề xuất độc quyền được cải tiến bởi LLM như BERT.

Hệ thống đề xuất âm nhạc của Spotify

Hãy thừa nhận điều đó, bạn là người dùng Spotify hoặc Apple Music. Tôi sẽ tiết lộ cho bạn một bí mật: Tôi là cô gái Spotify. Giống như Netflix, Spotify tận dụng các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) để nâng cao các tính năng khám phá và đề xuất âm nhạc của mình. Bằng cách phân tích thói quen nghe nhạc, danh sách phát và tương tác của người dùng với nền tảng, các mô hình này cho phép Spotify hiểu sở thích âm nhạc của từng cá nhân và dự đoán người dùng sẽ thích bài hát hoặc nghệ sĩ nào. Cách tiếp cận được cá nhân hóa này không chỉ giới thiệu cho người dùng những bản nhạc mới mà họ có thể yêu thích mà còn thu hút họ gắn bó với nền tảng. Giống như có một DJ riêng biết chính xác những gì bạn muốn nghe, ngay cả trước khi bạn làm điều đó.

Công nghệ được sử dụng: Các mô hình AI độc quyền và hệ thống dựa trên BERT

Cá nhân hóa nội dung của tờ New York Times

New York Times, một cơ quan truyền thông hàng đầu toàn cầu, đang sử dụng AI để tối ưu hóa các chiến lược quảng cáo. Công nghệ này cho phép nhà quảng cáo tối đa hóa tác động của mình bằng cách đề xuất các vị trí tốt nhất cho chiến dịch quảng cáo dựa trên thông điệp của quảng cáo. Nó cũng giúp xác định và nhắm mục tiêu đến những đối tượng thích hợp mà trước đây khó tiếp cận, đảm bảo phương pháp tiếp thị chính xác và hiệu quả hơn. Bằng cách tinh chỉnh phân khúc đối tượng và vị trí đặt quảng cáo, công cụ AI này không chỉ nâng cao hiệu suất chiến dịch mà còn tăng lợi tức đầu tư cho nhà quảng cáo. Sự đổi mới này thể hiện

Công nghệ được sử dụng: GPT-3 của OpenAI

Chiến dịch quảng cáo Super Bowl

“Nếu ai THẮNG hay thua không quan trọng thì tại sao họ lại giữ ĐIỂM?” Câu nói nổi tiếng này của Vince Lombardi, một trong những huấn luyện viên vĩ đại nhất nước Mỹ, đã thể hiện một cách hoàn hảo tinh thần cạnh tranh đã giúp Super Bowl luôn ở đỉnh cao của làng giải trí thể thao. Với hàng triệu người xem theo dõi, Super Bowl là một mỏ vàng dữ liệu. AI sáng tạo có thể phân tích lượng dữ liệu người xem khổng lồ này để tạo quảng cáo được nhắm mục tiêu cao, phù hợp với các phân khúc đối tượng khác nhau dựa trên sở thích và hành vi của họ. Công nghệ này không chỉ nâng cao mức độ liên quan và tác động của quảng cáo mà còn giúp thương hiệu kết nối sâu sắc hơn với khán giả của họ. Khi Super Bowl phát triển, các công cụ và chiến lược giúp nó trở thành một cường quốc tiếp thị cũng phát triển theo.

Công nghệ được sử dụng: Nhiều LLM khác nhau để tạo và phân tích nội dung

Watson của IBM trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe

Trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe, IBM Watson đang sử dụng các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) để cách mạng hóa việc hỗ trợ ra quyết định lâm sàng. Bằng cách phân tích lượng lớn tài liệu y khoa và dữ liệu bệnh nhân, Watson đưa ra các khuyến nghị chẩn đoán và điều trị dựa trên bằng chứng. Công nghệ AI tiên tiến này hỗ trợ các chuyên gia chăm sóc sức khỏe đưa ra quyết định sáng suốt hơn, cải thiện kết quả của bệnh nhân và hợp lý hóa quy trình chẩn đoán. Ngoài ra, Watson có thể xác định các xu hướng và mô hình mới nổi trong chăm sóc sức khỏe, góp phần phát hiện sớm và ngăn ngừa bệnh tật.

Công nghệ được sử dụng: IBM Watson Health

Tận dụng công nghệ tiên tiến để đạt được thành công với LLM

Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) sử dụng nhiều công nghệ và kỹ thuật. Dưới đây là tóm tắt về một số công nghệ chính có liên quan:

1. Deep Learning: Công nghệ cốt lõi đằng sau LLM. Những mô hình này sử dụng mạng lưới thần kinh với nhiều lớp để xử lý và tạo văn bản.
2. Transformers: Một loại kiến trúc mạng thần kinh được giới thiệu bởi Vaswani et al. trong bài báo "Sự chú ý là tất cả những gì bạn cần." Transformers rất quan trọng để xử lý các phần phụ thuộc tầm xa trong văn bản và là nền tảng cho nhiều LLM.
3. Cơ chế chú ý: Một thành phần của máy biến áp giúp mô hình tập trung vào các phần khác nhau của văn bản đầu vào khi tạo hoặc hiểu ngôn ngữ.
4. Đào tạo trước và tinh chỉnh:
   • Đào tạo trước: LLM ban đầu được đào tạo trên một lượng lớn dữ liệu văn bản để tìm hiểu các mẫu ngôn ngữ chung.
   • Tinh chỉnh: Sau khi đào tạo trước, các mô hình được đào tạo thêm về các bộ dữ liệu cụ thể để chuyên về các nhiệm vụ hoặc lĩnh vực nhất định.
5. Mã thông báo: Quá trình chia nhỏ văn bản thành các đơn vị nhỏ hơn (mã thông báo) mà mô hình có thể xử lý. Các kỹ thuật như Mã hóa cặp byte (BPE) hoặc WordPiece thường được sử dụng.
6. Kỹ thuật xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP): Các kỹ thuật và thuật toán khác nhau được sử dụng để xử lý và hiểu ngôn ngữ của con người, bao gồm phân tích cú pháp, gắn thẻ một phần giọng nói và nhận dạng thực thể được đặt tên.
7. Số liệu đánh giá: Các số liệu như mức độ bối rối, điểm BLEU và các số liệu khác được sử dụng để đánh giá hiệu suất của các mô hình ngôn ngữ.
8. Cơ chế đạo đức và an toàn: Các công nghệ và hướng dẫn để đảm bảo rằng các mô hình được sử dụng một cách có trách nhiệm và có đạo đức, bao gồm các cơ chế ngăn chặn những kết quả đầu ra có hại.

Phần kết luận

Bạn có thể thấy LLM đang tạo nên làn sóng trên toàn thế giới như thế nào và ngày mai, chúng sẽ trở nên không thể thiếu hơn nữa khi các công ty hàng đầu áp dụng chúng để thúc đẩy nỗ lực của họ. Từ các chatbot của Amazon nâng cao dịch vụ khách hàng đến nội dung sáng tạo của Coca-Cola và tối ưu hóa tài chính của JP Morgan Chase với IBM Watson, những công nghệ này đang thúc đẩy sự đổi mới và hiệu quả. Các đề xuất được cá nhân hóa của Netflix và báo cáo tự động của Salesforce chứng minh tác động của AI đối với trải nghiệm và phân tích phù hợp. Khi ngày càng có nhiều công ty nắm bắt những công cụ này, họ không chỉ cải tiến hoạt động của mình mà còn đặt ra các tiêu chuẩn mới cho sự thành công của AI. Những điểm rút ra quan trọng nêu bật nhu cầu học hỏi liên tục, hợp tác giữa con người và AI và thực hành đạo đức, tạo tiền đề cho những đột phá trong tương lai.

Bởi Olga Rotanenko

Giám đốc thương mại tại Mindy Support