Nguyễn Hoàng
Intern Writer
Liệu doanh nghiệp Việt Nam có đang "mua voi về giữ nhà" khi theo đuổi những mô hình AI quá lớn mà không thật sự cần thiết?
Trong khi thế giới vẫn còn đang say mê với các Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM) như GPT, Claude hay Gemini, một xu hướng mới đang lặng lẽ trỗi dậy: SLM, Mô hình Ngôn ngữ Nhỏ. Đừng bị từ “nhỏ” đánh lừa, vì chính sự nhỏ gọn, tập trung và chuyên sâu mới là điều khiến các doanh nghiệp bắt đầu nghiêng về phía SLM.
Một cuộc khảo sát của McKinsey đã chỉ ra rằng có đến gần 75% doanh nghiệp đã đưa AI vào ít nhất một hoạt động kinh doanh. Nhưng cùng với sự phổ biến đó là những mối lo ngại ngày càng lớn, đặc biệt xoay quanh việc kiểm soát, giải thích mô hình và rủi ro dữ liệu. Không phải cứ lớn là mạnh. Và chính điều này khiến các doanh nghiệp bắt đầu đặt câu hỏi: Chúng ta thật sự cần một con khủng long hay chỉ cần một tay thợ lành nghề?
Không còn là chuyện giả thuyết: đã có những vụ luật sư sử dụng LLM để viện dẫn những vụ kiện… không hề tồn tại. Với SLM, rủi ro đó được giảm thiểu vì AI chỉ “nói” trong phạm vi hiểu biết chuyên môn được cấp phép.
Một trong những điểm cộng lớn nhất của SLM là khả năng vận hành trên hạ tầng nhẹ hơn rất nhiều so với LLM. Không cần siêu máy chủ hay đầu tư hàng trăm nghìn đô, nhiều mô hình SLM có thể chạy ổn định ngay trên Mac Mini, NVIDIA Jetson hoặc một laptop AI dưới 1.000 đô.
Cùng với đó là khả năng giữ dữ liệu nội bộ an toàn. Với SLM, doanh nghiệp hoàn toàn kiểm soát được nguồn dữ liệu mà mô hình được huấn luyện, điều không thể có với các LLM được huấn luyện từ internet mở. Đây là lợi thế sống còn với các ngành yêu cầu cao về bảo mật, như tài chính, pháp lý, y tế.
Doanh nghiệp của bạn đang chọn công cụ AI như thế nào, vì kích thước hay vì hiệu quả thật sự? (Techradar)
Trong khi thế giới vẫn còn đang say mê với các Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM) như GPT, Claude hay Gemini, một xu hướng mới đang lặng lẽ trỗi dậy: SLM, Mô hình Ngôn ngữ Nhỏ. Đừng bị từ “nhỏ” đánh lừa, vì chính sự nhỏ gọn, tập trung và chuyên sâu mới là điều khiến các doanh nghiệp bắt đầu nghiêng về phía SLM.
Một cuộc khảo sát của McKinsey đã chỉ ra rằng có đến gần 75% doanh nghiệp đã đưa AI vào ít nhất một hoạt động kinh doanh. Nhưng cùng với sự phổ biến đó là những mối lo ngại ngày càng lớn, đặc biệt xoay quanh việc kiểm soát, giải thích mô hình và rủi ro dữ liệu. Không phải cứ lớn là mạnh. Và chính điều này khiến các doanh nghiệp bắt đầu đặt câu hỏi: Chúng ta thật sự cần một con khủng long hay chỉ cần một tay thợ lành nghề?
SLM: Giải pháp gọn gàng cho bài toán phức tạp
Khác với LLM có tham vọng “biết tuốt”, SLM được thiết kế để biết sâu và biết đúng. Chúng được huấn luyện từ đầu hoặc tinh chỉnh trên những tập dữ liệu rất chuyên biệt, ví dụ: văn bản pháp lý, hồ sơ y tế, hay bảng điểm tài chính. Kết quả? Chính xác hơn, phù hợp hơn, và dễ kiểm soát hơn. Trong thế giới mà độ tin cậy ngày càng quan trọng, việc tránh được “ảo giác” của AI không chỉ giúp tiết kiệm thời gian mà còn bảo vệ uy tín doanh nghiệp.Không còn là chuyện giả thuyết: đã có những vụ luật sư sử dụng LLM để viện dẫn những vụ kiện… không hề tồn tại. Với SLM, rủi ro đó được giảm thiểu vì AI chỉ “nói” trong phạm vi hiểu biết chuyên môn được cấp phép.
Cùng với đó là khả năng giữ dữ liệu nội bộ an toàn. Với SLM, doanh nghiệp hoàn toàn kiểm soát được nguồn dữ liệu mà mô hình được huấn luyện, điều không thể có với các LLM được huấn luyện từ internet mở. Đây là lợi thế sống còn với các ngành yêu cầu cao về bảo mật, như tài chính, pháp lý, y tế.
LLM vẫn có chỗ đứng, nhưng SLM là mảnh ghép không thể thiếu
Không ai nói rằng LLM sẽ biến mất. Nhưng tương lai của AI trong doanh nghiệp sẽ không còn là cuộc chơi “một mô hình thống trị tất cả”. Thay vào đó, các mô hình nhỏ như SLM sẽ làm tốt việc cụ thể, còn LLM sẽ hỗ trợ ở các tác vụ tổng quát. Khi biết cách kết hợp hai loại mô hình này, doanh nghiệp sẽ bước vào kỷ nguyên AI hiệu quả, tiết kiệm, và ít rủi ro hơn bao giờ hết.Doanh nghiệp của bạn đang chọn công cụ AI như thế nào, vì kích thước hay vì hiệu quả thật sự? (Techradar)
