Những Bài Học Quý Giá Từ Lãnh Đạo AI của Google và Phó Chủ Tịch Kỹ Thuật Datadog
Trong một cuộc thảo luận chuyên sâu, Tiến sĩ Ali Arsanjani – Giám đốc AI tại Google và Sajid Mehmood – Phó Chủ tịch Kỹ thuật tại Datadog đã chia sẻ những góc nhìn đắt giá về hiện trạng và tương lai của AI, máy học (ML) cũng như các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) trên nền tảng Google Cloud.
1. Quan Sát Hệ Thống – Yếu Tố Sống Còn Khi Triển Khai LLM
Sự phát triển mạnh mẽ của LLM đã thu hút nhiều nhóm làm việc tham gia vào lĩnh vực AI sinh sôi (GenAI). Tuy nhiên, không phải tất cả đều thành thạo quy trình đánh giá liên tục như các nhà khoa học dữ liệu.
“Công cụ quan sát hệ thống trở nên quan trọng hơn bao giờ hết,” Mehmood nhấn mạnh. Khi những kỹ sư ít kinh nghiệm tham gia điều chỉnh mô hình và triển khai RAG (retrieval augmented generation), họ cần hiểu rõ hoạt động nội bộ của hệ thống.
Tiến sĩ Arsanjani bổ sung: “Xu hướng hiện nay là yêu cầu khả năng quan sát ở mọi giai đoạn vòng đời AI.” Từ điều chỉnh mô hình đơn giản đến tinh chỉnh cho lĩnh vực chuyên biệt, việc theo dõi quá trình là bắt buộc.
2. Đi Từng Bước Vững Chắc Trước Khi Xây Hệ Thống Đa Tác Tử
Nhiều tổ chức khao khát xây dựng hệ thống đa tác tử phức tạp, nơi LLM phân công nhiệm vụ cho các mô hình nhỏ hơn. Tuy nhiên, Arsanjani cảnh báo: “Cần đánh giá năng lực hiện tại về nhân lực, kỹ năng và nền tảng công nghệ trước khi nhảy vào dự án phức tạp.”
Thất bại sẽ xảy ra nếu tổ chức cố gắng triển khai hệ thống đa tác tử khi chưa thành thạo các kỹ thuật cơ bản như RAG hay điều chỉnh mô hình.
3. Xây Dựng Niềm Tin Từ Người Dùng Thông Qua Minh Bạch
Mehmood chia sẻ kinh nghiệm từ sản phẩm Bits AI của Datadog: “Chúng tôi thiết kế để người dùng thấy rõ cách hệ thống đi đến kết luận, thông qua việc hiển thị dữ liệu liên quan như nhật ký, truy vết.”
Cải thiện trải nghiệm người dùng (UX) đóng vai trò then chốt trong việc xây dựng niềm tin. Google cũng áp dụng kỹ thuật factual grounding để đảm bảo đầu ra mô hình luôn trích dẫn nguồn tin cậy.
4. Lợi Ích Khổng Lồ Từ Ứng Dụng Đơn Giản: Tổng Hợp Thông Tin
Bên cạnh các hệ thống phức tạp, Mehmood nhấn mạnh giá trị của ứng dụng đơn giản: “Tổng hợp sự cố tự động giúp nhân viên nắm bắt tình hình ngay khi tham gia giải quyết, cải thiện đáng kể hiệu suất làm việc.”
Khả năng đa phương tiện của Gemini mở ra cơ hội tổng hợp thông tin từ văn bản, hình ảnh, video và âm thanh.
5. Hệ Thống Công Cụ Phải Phát Triển Đồng Hành Với Mức Độ Trưởng Thành
Arsanjani giải thích: “Google Cloud AI Suite cung cấp đầy đủ công cụ từ ứng dụng đơn giản đến hệ thống phức tạp với cơ sở dữ liệu vector, giúp khách hàng tập trung phát triển sản phẩm.”
6. Cân Bằng Hiệu Suất, Chi Phí Và Chất Lượng Mô Hình
Mehmood chia sẻ kinh nghiệm Datadog: “Chúng tôi theo dõi sát sao việc sử dụng GPU, TPU và tích hợp chặt chẽ với Google Cloud để tối ưu hiệu suất.”
Giải pháp Quan sát LLM của Datadog hỗ trợ đánh giá chất lượng và truy vết toàn bộ chuỗi LLM, giúp tổ chức có cái nhìn tổng thể.
7. Tập Trung Vào Chỉ Số Cốt Lõi Cho Doanh Nghiệp
“Điều quan trọng là xác định rõ chỉ số thực sự ảnh hưởng đến doanh nghiệp,” Mehmood nhấn mạnh. Việc thiết lập SLO (Service Level Objectives) rõ ràng giúp tránh lãng phí tài nguyên vào yếu tố không quan trọng.
Bước Tiếp Theo Cho Tổ Chức Của Bạn
Để khám phá sâu hơn những chiến lược này và cách áp dụng vào doanh nghiệp của bạn:
