VBD 
Khai phá tiềm năng tương lai của AI: Ứng dụng nổi bật của mô hình ngôn ngữ lớn (LLM)
Trong 2025, lĩnh vực phát triển mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) sẽ có những bước ngoặt mang tính chuyển đổi, tái định hình cách chúng ta tương tác với trí tuệ nhân tạo. Từ những tiến bộ trong hiểu ngôn ngữ tự nhiên (NLU) đến việc nâng cao khả năng nắm bắt ngữ cảnh, LLM hứa hẹn sẽ nâng tầm khả năng và ứng dụng trong nhiều lĩnh vực. Hãy cùng VinBigdata điểm qua các top 5 lĩnh vực dẫn đầu xu hướng ứng dụng mô hình trong năm 2025 nhé!
1. Sáng tạo nội dung bằng AI
Sáng tạo nội dung bằng AI sẽ trở thành một xu hướng đột phá nhờ vào sự phát triển của các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM). Khả năng tạo ra văn bản tự nhiên của LLM sẽ thay đổi hoàn toàn cách mà các doanh nghiệp và cá nhân sáng tạo nội dung với nhiều hình thức khác nhau như bài viết, bài đăng mạng xã hội, tài liệu marketing, và thậm chí là sáng tác nghệ thuật. Xu hướng này sẽ mở ra cơ hội mới cho các nhà sáng tạo nội dung, giúp họ lên ý tưởng, biên soạn tài liệu và tối ưu hóa quá trình viết một cách nhanh chóng và hiệu quả hơn.
Cùng với những tiến bộ công nghệ, LLM sẽ ngày càng có khả năng hiểu rõ ngữ cảnh, giọng điệu và phong cách, từ đó tạo ra nội dung phù hợp với từng nhóm đối tượng cụ thể. Các doanh nghiệp sẽ dựa nhiều hơn vào giải pháp AI để duy trì giọng nói thương hiệu (brand voice) nhất quán và mở rộng quy mô sản xuất nội dung. Điều này đặc biệt hữu ích cho đội ngũ marketing, cho phép tạo ra các nội dung cá nhân hóa, linh hoạt với từng phân khúc khách hàng trong thời gian thực.
Hơn nữa, việc kết hợp LLM với các công nghệ AI khác như xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) và phân tích quan điểm (sentimental analysis) sẽ cải thiện việc lựa chọn và tối ưu hóa nội dung. Marketer có thể phân tích sở thích và xu hướng người dùng và sử dụng LLM để tạo ra nội dung theo sát thị hiếu. Cách tiếp cận dựa trên dữ liệu này sẽ cải thiện hiệu quả chiến lược tiếp thị và gia tăng tương tác..
Cùng với sự phổ biến của nội dung dựa do AI tạo ra, các vấn đề đạo đức về quyền tác giả và tính nguyên bản trở thành mối quan tâm đặc biệt. Các tổ chức cần cân nhắc kỹ lưỡng, đảm bảo ứng dụng LLM một cách có trách nhiệm và bảo toàn giá trí sáng tạo. Nhìn chung, xu hướng này hứa hẹn tái định hình lại lĩnh vực nội dung, thúc đẩy đổi mới và hiệu quả trong cách chúng ta sáng tạo và chia sẻ thông tin.
2. AI trong dịch thuật và bản địa hoá ngôn ngữ
Ứng dụng mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) trong dịch thuật và bản địa hóa ngôn ngữ sẽ tạo nên những bước đột phá, thay đổi cách mà cá nhân và doanh nghiệp giao tiếp xuyên biên giới. Khi quá trình toàn cầu hóa đang diễn ra ngày càng mạnh mẽ, nhu cầu về dịch thuật chính xác và bản địa hóa ngày càng trở nên cần thiết. LLM đóng vai trò nâng cao khả năng của dịch máy, cung cấp các bản dịch tự nhiên và có ngữ cảnh hơn, nắm bắt các sắc thái ngôn ngữ và cách diễn đạt theo ngôn ngữ bản địa một cách hiệu quả.
Những bước tiến mới trong công nghệ LLM sẽ mang tới sự thông hiểu tốt hơn về ngữ cảnh, diễn đạt và văn hoá, làm cho các bản dịch trở nên trôi chảy và chính xác hơn. Điều này sẽ đặc biệt hữu ích cho các ngành như thương mại điện tử, khi doanh nghiệp cần tinh chỉnh nội dung phù hợp với nhiều thị trường khác nhau, từ đó tăng cường kết nối, xây dựng lòng trung thành và sự gắn kết với khách hàng.
Bên cạnh đó, LLM sẽ hỗ trợ dịch thuật theo thời gian thực cho nhiều ứng dụng như họp trực tuyến, hỗ trợ khách hàng hay tương tác mạng xã hội. Điều này giúp xóa bỏ rào cản ngôn ngữ, tạo điều kiện cho hợp tác và giao tiếp toàn cầu phát triển. Đồng thời, nhờ được đào tạo trên nhiều tập dữ liệu, các LLM sẽ ngày càng hỗ trợ đa ngôn ngữ hơn, phục vụ nhiều ngôn ngữ và phương ngữ khác nhau.
Tuy vậy, AI trong dịch thuật cũng đặt ra các vấn đề đạo đức như bảo mật dữ liệu và giải quyết các thiên kiến trong dịch thuật. Các tổ chức cần áp dụng các biện pháp có trách nhiệm để xây dựng niềm tin và bảo đảm tính toàn vẹn của bản dịch. Nhìn chung, việc tích hợp LLM trong dịch thuật và bản địa hóa sẽ thay đổi cách chúng ta tương tác trong bối cảnh thế giới ngày càng kết nối.
3. Cá nhân hoá trải nghiệm người dùng
Xu hướng cá nhân hóa trải nghiệm người dùng sẽ đóng vai trò quyết định trong quá trình phát triển các mô hình ngôn ngữ, khi các tổ chức ngày càng nhận ra tầm quan trọng của việc tối ưu hóa tương tác AI để phù hợp với nhu cầu của từng người dùng. Với những bước tiến mới,LLM sẽ ngày càng có khả năng hiểu được sở thích, hành vi và ngữ cảnh của người dùng, từ đó cung cấp nội dung và đưa ra những đề xuất mang tính cá nhâ hóa hơn.
Thông qua khai thác dữ liệu người dùng và ứng dụng các thuật toán tiên tiến, LLM sẽ có thể phân tích các tương tác cá nhân và tối ưu hóa phản hồi của. Khả năng này sẽ nâng cao trải nghiệm trong các lĩnh vực như chăm sóc khách hàng, marketing và sáng tạo nội dung, cho phép doanh nghiệp thu hút người dùng theo một cách trọn vẹn và hiệu quả hơn. Ví dụ, trong thương mại điện tử, LLM sẽ cung cấp các đề xuất sản phẩm cá nhân hóa dựa trên lịch sử mua hàng và duyệt web, tạo nên trải nghiệm mua sắm tối ưu.
Không chỉ dừng lại ở nội dung, cá nhân hóa còn nằm ở cả thiết kế giao diện AI, cho phép người dùng tùy chỉnh cách tương tác với LLM. Người dùng có thể lựa chọn tông giọng, phong cách và mức độ chi tiết trong phản hồi của AI, đem lại trải nghiệm thân thiện và gần gũi hơn. Sự cá nhân hóa này cũng sẽ tạo ra sự kết nối sâu sắc hơn giữa người dùng và AI, từ đó nâng cao độ hài lòng của người dùng.
4. Tích hợp LLM với Công nghệ Blockchain
Việc tích hợp các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) với công nghệ blockchain sẽ trở thành một xu hướng đột phá, mang đến tính bảo mật, minh bạch và tin cậy cao cho các ứng dụng AI. Với đặc tính phi tập trung và bất biến, blockchain sẽ cung cấp một nền tảng vững chắc để quản lý và xác thực dữ liệu phục vụ quá trình đào tạo và triển khai mô hình LLM, giúp giải quyết các lo ngại về tính toàn vẹn và xác thực của dữ liệu.
Một trong những lợi ích nổi bật của tích hợp này là khả năng tạo ra các bản ghi cho dữ liệu huấn luyện có thể kiểm tra được cũng như quy trình huấn luyện của các LLM. Thông qua công nghệ blockchain, các tổ chức có thể đảm bảo rằng mô hình của mình được huấn luyện dựa trên tệp dữ liệu chất lượng cao và đáng tin cậy, từ đó giảm thiểu rủi ro thiên kiến và thông tin sai lệch trong các kết quả AI.
Ngoài ra, việc tích hợp LLM với blockchain còn tăng cường tính bảo mật và quyền riêng tư dữ liệu. Mạng phi tập trung (decentralized networks) có thể hỗ trợ người dùng kiểm soát dữ liệu của mình, đồng thời vẫn cho phép LLM học từ dữ liệu đó thông qua các kỹ thuật như học liên kết (federated learning). Cách tiếp cận này giúp các tổ chức tuân thủ quy định bảo vệ dữ liệu trong khi vẫn khai thác tri thức từ AI.
5. Tích hợp với IoT và Điện toán biên (Edge Computing)
Tích hợp các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) với Internet vạn vật (IoT) và điện toán biên cũng là một hướng phát triển chính năm 2025, thúc đẩy những ứng dụng sáng tạo trong nhiều lĩnh vực. Sự kết hợp này cho phép LLM xử lý và phân tích dữ liệu do các thiết bị kết nối tạo ra theo thời gian thực, giúp hệ thống trở nên thông minh và phản hồi nhanh hơn.
Bằng cách tận dụng điện toán biên, LLM có thể hoạt động gần nguồn dữ liệu, giảm độ trễ và tiết kiệm băng thông. Điều này mang lại khả năng ra quyết định nhanh hơn và cải thiện hiệu quả của các ứng dụng như nhà thông minh, tự động hóa công nghiệp và giám sát y tế. Ví dụ, LLM được tích hợp với thiết bị IoT trong nhà thông minh có thể hiểu các lệnh của người dùng, tối ưu hóa tiêu thụ năng lượng, hay cung cấp đề xuất cá nhân hóa dựa trên sở thích và hành vi của từng cá nhân.
Ngoài ra, sự kết hợp này sẽ cải thiện tương tác giữa con người và máy móc. Các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) sẽ hỗ trợ các thiết bị IoT thực hiện các cuộc trao đổi tự nhiên và thân thiện hơn với người dùng, giúp công nghệ trở nên trực quan và dễ sử dụng hơn. Nhờ đó, doanh nghiệp có thể tạo ra trải nghiệm liền mạch, nâng cao hiệu quả vận hành và sự hài lòng của khách hàng.
Xu hướng này cũng sẽ thúc đẩy phát triển các ứng dụng sáng tạo trong các lĩnh vực như nông nghiệp, giao thông và chăm sóc sức khỏe, nơi mà phân tích dữ liệu theo thời gian thực có thể tác động đáng kể đến việc ra quyết định và quản lý tài nguyên. Cuối cùng, sự kết hợp của LLM với IoT và điện toán biên sẽ mở ra những khả năng mới cho các hệ thống thông minh, thích ứng và phản ứng theo nhu cầu người dùng và các thay đổi trong môi trường.
