Nhóm 4 người, làm thế nào để tạo ra giá trị kinh doanh gần 10 triệu bằng mô hình lớn?

LLMOps: Định Nghĩa, Thực Tế và Thách Thức

Trong bối cảnh ngày càng có nhiều ứng dụng của trí tuệ nhân tạo (AI) trong các ngành nghề khác nhau, LLMOps (Lifecycle Management of Large Language Models) đã trở thành một khái niệm quan trọng. Để hiểu rõ hơn về LLMOps, chúng tôi đã phỏng vấn ông Zhang Yuan Yuan, Giám đốc cấp cao về Khoa học dữ liệu và nền tảng dữ liệu tại Công ty xe hơi dân dụng (Bach Xe Danh). Ông chia sẻ về việc áp dụng LLMOps trong trường hợp quản lý tổn thất xe hơi và những thách thức cũng như giải pháp liên quan.

MLOps và LLMOps: Sự khác biệt

MLOps tập trung vào quản lý toàn bộ vòng đời của ứng dụng AI, từ thu thập và xử lý dữ liệu, đào tạo, đánh giá, triển khai và giám sát mô hình. Mặc dù nó đòi hỏi tương tác với nhiều loại công việc khác nhau, nhưng sản phẩm chính yếu phục vụ cho những người phát triển thuật toán như nhà khoa học dữ liệu hoặc kỹ sư thuật toán.

Về LLMOps, có ba góc nhìn khác nhau:

• Một góc nhìn: LLMOps được xem là sự chuyển dịch trực tiếp của MLOps sang ngữ cảnh của mô hình ngôn ngữ lớn (LLM). Đối tượng chính vẫn là đội ngũ phát triển thuật toán. Góc nhìn này chủ yếu tập trung vào quá trình đào tạo mô hình lớn, ít chú trọng đến việc áp dụng sau khi mô hình đã được tạo ra.
• Góc nhìn khác: Dự án LangChain cung cấp một góc nhìn khác, với LangSmith – một hệ thống tập trung vào việc phát triển ứng dụng sau khi mô hình lớn đã được tạo ra. Sản phẩm này chú trọng vào quản lý thí nghiệm và các tính năng liên quan, thu hút cả nhóm phát triển dữ liệu và nhóm phát triển kinh doanh.
• Góc nhìn cuối cùng: Dify, một dự án LLMOps nổi tiếng ở Trung Quốc, tập trung vào việc phát triển ứng dụng sau khi mô hình lớn đã được tạo ra, với đối tượng mục tiêu chủ yếu là nhóm không cần mã hóa hoặc ít cần mã hóa.

Ứng dụng LLMOps trong Quản Lý Tổn Thất Xe Hơi

Trong lĩnh vực quản lý tổn thất xe hơi, LLMOps đã được áp dụng rộng rãi trong quy trình từ báo cáo tổn thất ban đầu đến định giá sửa chữa. Một số ví dụ cụ thể bao gồm việc sử dụng mô hình lớn để giải quyết vấn đề khớp mã VIN trong quá trình báo giá, hoặc sử dụng mô hình lớn để tạo ra các báo cáo sửa chữa tự động dựa trên ảnh chụp và thông tin báo cáo.

Ông Zhang Yuan Yuan nhấn mạnh rằng, việc xác định rõ ràng các nhiệm vụ cụ thể và phân tách chúng thành các bước xác định rõ ràng là một kinh nghiệm quý giá khi làm việc với LLMOps. Ngoài ra, việc có một đội ngũ có tư duy thí nghiệm và hiểu biết về khoa học dữ liệu là rất quan trọng để đạt được hiệu quả tốt nhất.

Tương lai của LLMOps

Nhìn về tương lai, LLMOps sẽ tiếp tục cải thiện khả năng tích hợp, tăng cường khả năng quan sát và nâng cao hiệu suất và hiệu quả. Các công cụ LLMOps như Dify đang giúp giảm thiểu rào cản cho người dùng thông thường và mở rộng khả năng áp dụng mô hình lớn trong nhiều lĩnh vực.

Ông Zhang Yuan Yuan tin rằng, LLMOps sẽ tiếp tục phát triển để giải quyết những thách thức hiện tại và mở ra những cơ hội mới trong việc ứng dụng mô hình lớn trong thực tế.

Kết luận

LLMOps đang dần trở thành một phần không thể thiếu trong việc quản lý mô hình ngôn ngữ lớn, đặc biệt trong ngành quản lý tổn thất xe hơi. Việc hiểu rõ về khái niệm, thực tế và thách thức liên quan sẽ giúp các nhà phát triển và doanh nghiệp tận dụng tối đa lợi ích mà LLMOps mang lại.

Từ Khóa

• LLMOps
• MLOps
• Trí tuệ nhân tạo
• Quản lý mô hình
• Xe hơi dân dụng