Mô hình ngôn ngữ (LLM) nhận dạng các mẫu văn bản giống con người, dịch ngôn ngữ, dự đoán kết quả văn bản và độc lập tạo ra nội dung mạch lạc và phù hợp với ngữ cảnh.
Cho dù bạn muốn cải thiện giao tiếp, tự động hóa việc tạo/lập nội dung hay thu thập thông tin chi tiết từ dữ liệu văn bản khổng lồ, LLM đều có thể tự động hóa các công việc lặp đi lặp lại.
Tuy nhiên, có rất nhiều LLM của OpenAI, Meta, Microsoft, Google và các công ty khác trên thị trường. Mỗi LLM có các chức năng khác nhau và nhiều trường hợp sử dụng, khiến việc lựa chọn mô hình phù hợp trở nên khó khăn.
Chúng tôi đã tổng hợp 10 mô hình ngôn ngữ lớn để giúp bạn chọn mô hình phù hợp nhất với nhu cầu kinh doanh của mình. Hãy cùng xem xét các tính năng, lợi ích và giới hạn của chúng.
Những yếu tố nào cần xem xét khi chọn mô hình ngôn ngữ lớn?
Khi lựa chọn mô hình ngôn ngữ lớn cho các công việc xử lý ngôn ngữ tự nhiên, hãy chọn mô hình phù hợp với phạm vi và mục tiêu chiến lược của bạn. Dưới đây là các khả năng khóa để hướng dẫn bạn lựa chọn:
- Khả năng tích hợp: Các mô hình cơ bản phải tương thích với công nghệ hiện có của bạn, chẳng hạn như CRM, ERP hoặc các ứng dụng tùy chỉnh. Khả năng tương thích liền mạch đảm bảo quy trình và luồng dữ liệu được tối ưu hóa mà không cần sửa đổi lớn
- Dễ sử dụng: LLM phải dễ sử dụng cho các thành viên nhóm có trình độ kỹ thuật khác nhau. Nó phải có giao diện trực quan với các tài nguyên có thể giảm thời gian học tập
- Khả năng mở rộng: Mô hình phải có khả năng xử lý lượng dữ liệu đào tạo khổng lồ mà không làm giảm hiệu suất
- Hỗ trợ ngôn ngữ: LLM phải có khả năng đa ngôn ngữ và đa phương ngữ để mở rộng hoạt động kinh doanh ở các địa điểm địa lý khác nhau
- Hiệu quả chi phí: Tổng chi phí quyền sở hữu, bao gồm chi phí ban đầu, bảo trì và nâng cấp, phải phù hợp với ngân sách của bạn
- Tùy chỉnh: Bạn có thể điều chỉnh các mô hình cho phù hợp với nhu cầu kinh doanh cụ thể của mình
- Bảo mật dữ liệu: Mô hình phải có các tính năng bảo mật và bảo mật dữ liệu tiên tiến để bảo vệ thông tin cá nhân và bí mật kinh doanh của bạn
10 mô hình ngôn ngữ lớn tốt nhất để sử dụng
1. GPT-4
GPT-4 là phiên bản mới nhất của loạt mô hình ngôn ngữ dựa trên biến đổi, được đào tạo sẵn và có khả năng tạo ra nội dung của OpenAI. Nó tạo ra các phản hồi giống như con người dựa trên các câu lệnh văn bản đơn giản và xử lý ngôn ngữ tự nhiên.
GPT-4 là một công cụ AI đa năng có thể thực hiện các công việc kỹ thuật và sáng tạo như sáng tác bài hát, tạo tóm tắt và chuẩn bị báo cáo kinh doanh. Người dùng cũng có thể thêm hình ảnh để phân loại và tạo chú thích.
Nó có thể tạo ra tới 25.000 từ, phù hợp để tạo/lập nội dung dài.
Các tính năng tốt nhất của GPT-4
- Tự động hóa việc tạo/lập nội dung, tóm tắt, dịch thuật, tạo ý tưởng, mã hóa, hỗ trợ khách hàng và các công việc khác
- Xử lý đồng thời cả văn bản và hình ảnh
- Tạo khung cho các ứng dụng hoặc chatbot khác với khả năng tương thích đa nền tảng và tích hợp API
- Tạo nội dung miễn phí, không có thành kiến có hại với phương pháp đào tạo nâng cao
Giới hạn của GPT-4
- Nó có thể đưa ra các phản hồi thiên vị trong một số trường hợp
- GPT-4 đôi khi cung cấp dữ liệu không chính xác, đặc biệt là liên quan đến các xu hướng và sự kiện mới nhất
- Việc tích hợp có thể phức tạp vì nó đòi hỏi hạ tầng công nghệ thông tin (IT) mạnh mẽ và chuyên môn cao
Giá của GPT-4
- Giá tùy chỉnh
Đánh giá và nhận xét về GPT-4
- G2: 4.5/5 (30+ đánh giá)
- Capterra: 4.7/5 (15+ đánh giá)
2. PaLM
PaLM (Pathways Language Model), được phát triển bởi Google, là một bước tiến quan trọng trong công nghệ AI và xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Nó được huấn luyện trên các bộ dữ liệu đa dạng và có thể dễ dàng xử lý các công việc suy luận phức tạp như mã hóa, phân loại và dịch thuật.
PaLM 2, phiên bản nâng cấp của PaLM, có thể được sử dụng cho nghiên cứu và tích hợp với các ứng dụng sản phẩm.
Các tính năng tốt nhất của PaLM
- Thực hiện các công việc phức tạp một cách chính xác hơn với khả năng hiểu ngôn ngữ vượt trội của PaLM
- Mở rộng quy mô một cách linh hoạt và hiệu quả hơn với PaLM (được xây dựng trên hệ thống Pathways của Google) mà không cần các mô hình dành riêng cho từng công việc cụ thể
- Giảm độ phức tạp trong hoạt động và hoàn thành nhiều công việc cùng lúc với đối tượng/kỳ/phiên bản mô hình duy nhất của PaLM
- Sử dụng khả năng suy luận vượt trội của chúng trong các tình huống yêu cầu suy luận logic, giải quyết vấn đề và ra quyết định
Giới hạn của PaLM
- Giống như các mô hình lớn khác, PaLM yêu cầu nguồn lực tính toán đáng kể cho quá trình đào tạo và suy luận, điều này tạo ra rào cản cho các tổ chức nhỏ hoặc nhà phát triển cá nhân
- Việc tích hợp PaLM với các công nghệ cũ có thể khó khăn và đòi hỏi nỗ lực phát triển đáng kể
- Là một mô hình mới và rất tiên tiến, khả năng tiếp cận của PaLM bị giới hạn ở các tổ chức có cơ sở hạ tầng và ngân sách để hỗ trợ việc triển khai
Giá cả của PaLM
Giá tùy chỉnh
Đánh giá và nhận xét về PaLM
- G2: Không có sẵn
- Capterra: Không có sẵn
3. BERT
BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) là mô hình học máy (ML) để xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) được phát triển bởi Google.
Đây là thuật toán biểu diễn ngôn ngữ hai chiều (có thể phân tích văn bản từ cả bên trái và bên phải) và không cần giám sát, có thể phân tích khối lượng lớn dữ liệu và huấn luyện các mô hình máy học một cách dễ dàng.
Bạn có thể sử dụng BERT cho các công việc NLP như dịch thuật, phân loại câu và phân tích cảm xúc.
Các tính năng tốt nhất của BERT
- Đào tạo mô hình học máy trên dữ liệu văn bản của bạn
- Có được kết quả phù hợp với ngữ cảnh hơn với BERT nhờ sử dụng biểu diễn ngữ cảnh hai chiều. BERT xử lý văn bản từ phải sang trái và từ trái sang phải, diễn giải dựa trên tất cả các từ xung quanh
- Thực hiện các công việc đa năng với BERT, bao gồm phân tích cảm xúc, nhận dạng thực thể được đặt tên và trả lời câu hỏi
- Tinh chỉnh mô hình chỉ với một lớp đầu ra bổ sung để tạo ra các mô hình tiên tiến cho các công việc khác nhau. Điều này giúp giảm đáng kể thời gian và nguồn lực cần thiết cho việc đào tạo mô hình
- Sử dụng phiên bản đa ngôn ngữ hỗ trợ 104 ngôn ngữ, giúp ứng dụng này có thể áp dụng trong các ứng dụng toàn cầu yêu cầu xử lý nhiều ngôn ngữ
Hạn chế của BERT
- BERT tốn nhiều tài nguyên tính toán do kích thước và độ phức tạp của nó. Nó yêu cầu tài nguyên GPU để đào tạo và suy luận, tạo ra những thách thức tích hợp cho các tổ chức có cơ sở hạ tầng kỹ thuật giới hạn
- Mặc dù là song hướng, khả năng hiểu của BERT bị giới hạn ở 512 token trong một cửa sổ ngữ cảnh
- Phiên bản cũ của nó sẽ ngừng hoạt động sau ngày 31 tháng 1 năm 2025
Giá cả của BERT
- BERT là mã nguồn mở và miễn phí theo giấy phép Apache 2.0.
Đánh giá và nhận xét về BERT
- G2: Không có sẵn
- Capterra: Không có sẵn
4. Claude
Claude là một mô hình ngôn ngữ lớn sáng tạo được phát triển và đào tạo bởi Anthropic sử dụng AI Hiến pháp. Nó được biết đến với trọng tâm AI đạo đức, tập trung vào sự an toàn, chính xác và bảo mật trong khi tạo ra ngôn ngữ của con người.
Khả năng cung cấp các phản hồi phù hợp với ngữ cảnh khiến Claude phù hợp để đào tạo các ứng dụng AI hội thoại.
Claude có thể thực hiện các công việc suy luận nâng cao ngoài nhận dạng mẫu hoặc tạo văn bản. Nó cũng có thể phiên âm và phân tích ghi chú viết tay, ảnh và hình ảnh tĩnh. Các khả năng khác của nó bao gồm tạo mã và xử lý đa ngôn ngữ.
Các tính năng tốt nhất của Claude
- Sử dụng Claude 3 để xử lý khoảng 30 trang văn bản mỗi giây. Nó có thể đọc các bài báo nghiên cứu phức tạp hoặc hợp đồng lớn nhanh hơn các công cụ cùng loại
- Dễ dàng tích hợp Claude vào hệ thống kỹ thuật hiện có của bạn mà không cần kiến thức kỹ thuật sâu
- Đảm bảo giọng điệu và phong cách nhất quán trong các tương tác với khách hàng bằng AI hội thoại với Claude
- Sử dụng Claude để trích xuất thông tin từ email kinh doanh hoặc tóm tắt các phản hồi khảo sát
Giới hạn của Claude
- Claude chỉ sử dụng tiếng Anh, giới hạn khả năng ứng dụng của nó trên thị trường toàn cầu
- Bạn không thể tạo văn bản và hình ảnh trên Claude
- Mặc dù Claude được đào tạo trên lượng dữ liệu khổng lồ, nó đôi khi vẫn tạo ra các phản hồi không chính xác
Giá cả của Claude
- Kinh doanh và quy mô: Giá tùy chỉnh
- Miễn phí: 0
- Ưu điểm: $20 mỗi người mỗi tháng
- Nhóm: 30 USD/người/tháng (tối thiểu 5 người)
Đánh giá và nhận xét về Claude
- G2: 4.7/5 (20+ đánh giá)
- Capterra: 4.8/5 (4 đánh giá)
Bạn cần hỗ trợ về mã hóa? Dưới đây là danh sách các công cụ AI tốt nhất để phân tích đối thủ cạnh tranh
5. Falcon
Falcon là một mô hình ngôn ngữ được tạo ra bởi Viện Đổi mới Công nghệ. Nó được phát triển cho các công việc xử lý ngôn ngữ tự nhiên phức tạp và được huấn luyện bằng 40 tỷ tham số và một nghìn tỷ token.
Falcon tích hợp các tiến bộ mới nhất trong trí tuệ nhân tạo để nâng cao khả năng hiểu và tạo ngôn ngữ.
Các tính năng tốt nhất của Falcon
- Tạo văn bản mạch lạc, phù hợp với ngữ cảnh và mô phỏng gần như hoàn hảo phong cách viết của con người với Falcon
- Việc giải mã nhanh hơn với chất lượng giảm thiểu nhờ khả năng giảm băng thông bộ nhớ của Falcon
- Triển khai các giải pháp NLP trên thị trường toàn cầu với khả năng hỗ trợ nhiều ngôn ngữ của Falcon
Giới hạn của Falcon
- Nó đòi hỏi tài nguyên tính toán đáng kể để hoạt động tối ưu, làm giảm khả năng tiếp cận của các tổ chức nhỏ hơn với cơ sở hạ tầng CNTT giới hạn
- Việc tích hợp Falcon vào các hệ thống hiện có có thể đòi hỏi kỹ thuật cao
Giá cả của Falcon
- Giá tùy chỉnh
Đánh giá và nhận xét về Falcon
- G2: Không có sẵn
- Capterra: Không có sẵn
6. ERNIE
ERNIE (Enhanced Representation through Knowledge Integration), được phát triển bởi Baidu, tích hợp các đồ thị kiến thức có cấu trúc vào quá trình đào tạo mô hình ngôn ngữ, nâng cao khả năng hiểu các ngữ cảnh phức tạp.
ERNIE có khả năng xử lý và hiểu ngôn ngữ thông qua ngữ cảnh ngay lập tức và tích hợp các cấu trúc kiến thức bên ngoài. Nó có thể tiếp tục học hỏi và thích nghi sau quá trình đào tạo ban đầu, cho phép cải thiện theo thời gian khi tiếp xúc với dữ liệu mới.
Các tính năng tốt nhất của Ernie
- Sử dụng nó cho các ứng dụng yêu cầu hiểu ngôn ngữ đa ngôn ngữ vì Ernie hỗ trợ nhiều ngôn ngữ
- Thực hiện một loạt các công việc NLP, bao gồm phân tích cảm xúc, phân loại văn bản và hơn thế nữa, với chương trình đào tạo phong phú của ERNIE cùng với đồ thị kiến thức
Hạn chế của Ernie
- Việc tích hợp ERNIE vào các hệ thống hiện có, đặc biệt là những hệ thống chưa sẵn sàng cho AI, là một thách thức
- Việc huấn luyện trước về các đồ thị kiến thức cụ thể có thể giới hạn hiệu quả hoặc mức độ phù hợp của nó trong các ngành công nghiệp ngách
Giá cả của Ernie
- Giá tùy chỉnh
Đánh giá và nhận xét về Ernie
- G2: Không có sẵn
- Capterra: Không có sẵn
7. Cohere
Cohere là một nền tảng AI dành cho doanh nghiệp, giúp các doanh nghiệp tích hợp GenerativeAI vào các quy trình hàng ngày của họ, chẳng hạn như tìm kiếm, khám phá và truy xuất tài liệu bằng hơn 100 ngôn ngữ.
Nó cho phép các tổ chức phát triển mô hình GenerativeAI của họ từ giai đoạn chứng minh khái niệm đến giai đoạn sản xuất, giúp họ xây dựng các ứng dụng AI có thể mở rộng và hiệu quả.
Các tính năng tốt nhất của Cohere
- Cohere nổi bật với API thân thiện với người dùng, giúp nó có thể tiếp cận được ngay cả với những người có kiến thức kỹ thuật hạn chế
- Cohere cung cấp khả năng mở rộng tuyệt vời, phục vụ cho các doanh nghiệp thuộc mọi kích thước, từ startup đến doanh nghiệp lớn
- Cohere cho phép người dùng tinh chỉnh mô hình dựa trên dữ liệu của riêng họ, cho phép phản hồi được cá nhân hóa và chính xác hơn, phù hợp với nhu cầu và bối cảnh kinh doanh cụ thể
- Công ty nhấn mạnh vào phát triển AI có đạo đức, đảm bảo tính minh bạch trong quá trình đào tạo các mô hình của mình
Giới hạn của Cohere
- Giống như nhiều mô hình AI khác, hiệu suất của Cohere phụ thuộc mạnh mẽ vào chất lượng dữ liệu đào tạo
- Mặc dù Cohere dễ tiếp cận, nhưng chi phí của nó có thể tăng nhanh đối với người dùng có khối lượng lớn
- Mặc dù đã được cải thiện, nhưng hỗ trợ của Cohere cho các ngôn ngữ khác ngoài tiếng Anh vẫn không rộng rãi như một số mô hình khác
Giá cả của Cohere
- Miễn phí
- Mô hình mặc định Lệnh R+: Đầu vào: $3/1 triệu token; Đầu ra: $15/1 triệu token Lệnh R: Đầu vào: $0,5/1 triệu token; Đầu ra: $1,5/1 triệu token
- Lệnh R+: Đầu vào: $3/1 triệu token; Đầu ra: $15/1 triệu token
- Lệnh R: Đầu vào: 0,5 USD/1 triệu token; Đầu ra: 1,5 USD/1 triệu token
- Mô hình tinh chỉnh Lệnh R: Đầu vào: 2 USD/1 triệu token; Đầu ra: 4 USD/1 triệu token; Đào tạo: 8 USD/1 triệu token
- Lệnh R: Đầu vào: 2 USD/1 triệu token; Đầu ra: 4 USD/1 triệu token; Đào tạo: 8 USD/1 triệu token
- Lệnh R+: Đầu vào: 3 USD/1 triệu token; Đầu ra: 15 USD/1 triệu token
- Lệnh R: Đầu vào: 0,5 USD/1 triệu token; Đầu ra: 1,5 USD/1 triệu token
- Lệnh R: Đầu vào: 2 USD/1 triệu token; Đầu ra: 4 USD/1 triệu token; Đào tạo: 8 USD/1 triệu token
Đánh giá và nhận xét về Cohere
- G2: Không có sẵn
- Capterra: Không có sẵn
8. Gemini
Gemini (trước đây là Bard) của Google là một mô hình ngôn ngữ lớn có thể xử lý các công việc xử lý ngôn ngữ tự nhiên phức tạp. Mô hình này được biết đến với tính linh hoạt và hiệu suất cao, nhằm cung cấp các khả năng AI tiên tiến trên nhiều lĩnh vực.
Mô hình này đã được huấn luyện trên một bộ dữ liệu rộng lớn, cho phép nó hiểu và tạo văn bản với độ chính xác cao và nhạy cảm với ngữ cảnh. Gemini được tối ưu hóa cho các ứng dụng thời gian thực, cung cấp các phản hồi nhanh chóng cần thiết cho bot dịch vụ khách hàng, dịch thuật thời gian thực và các ứng dụng tương tác khác.
Các tính năng tốt nhất của Gemini
- Thực hiện các công việc NLP, bao gồm tạo văn bản, phân tích cảm xúc, tóm tắt và dịch thuật ngôn ngữ
- Tinh chỉnh Gemini trên các tập dữ liệu cụ thể, cho phép tùy chỉnh nhiều hơn để đáp ứng các yêu cầu ngách hoặc nhu cầu kinh doanh cụ thể
Giới hạn của Gemini
- Việc tích hợp Gemini vào hệ thống phần mềm hiện có có thể phức tạp và đòi hỏi chuyên môn kỹ thuật
- Mặc dù Gemini hỗ trợ nhiều ngôn ngữ, nhưng hiệu suất của nó có thể khác nhau đáng kể giữa các ngôn ngữ
- Nó không thể tạo ra hình ảnh
Giá cả của Gemini
- Miễn phí
- Trả theo sử dụng: Đầu vào: 7 USD/1 triệu token; Đầu ra: 21 USD/1 triệu token
Đánh giá và nhận xét về Gemini
- G2: 4.5/5 (100+ đánh giá)
- Capterra: Không có sẵn
Muốn biết thêm? Hãy khám phá các công cụ AI tốt nhất cho nhà phát triển
9. LlaMA
LlaMA (Large Language Model Meta AI) của Meta được phát triển chủ yếu cho các nhà phát triển và nhà nghiên cứu nhằm thúc đẩy sự đổi mới. Tuy nhiên, nó cũng có thể thực hiện các công việc phức tạp khác như dịch thuật và tạo đối thoại.
Nó cũng tạo ra mã và ngôn ngữ tự nhiên về mã từ các lời nhắc.
Các tính năng tốt nhất của LlaMA
- Thực hiện các công việc NLP như tạo văn bản, hiểu văn bản, tóm tắt và dịch thuật
- Được xây dựng như một mô hình ngôn ngữ lớn mã nguồn mở (LLM) dành cho các nhà phát triển, nhà nghiên cứu và doanh nghiệp để xây dựng, thử nghiệm và mở rộng quy mô các ý tưởng AI tạo ra của họ một cách có trách nhiệm
- Tạo mã và lời nhắc bằng ngôn ngữ tự nhiên với Llama
Giới hạn của LLaMA
- Thời gian tạo ra phản hồi mất từ 30 đến 120 giây, chậm hơn so với các công cụ khác
- Việc cài đặt và tùy chỉnh LLaMA, đặc biệt là cho các mục đích sử dụng cụ thể hoặc nâng cao, có thể yêu cầu kiến thức kỹ thuật sâu rộng về học máy và NLP
- Sự sẵn có của các mô hình sẵn sàng sử dụng, được đào tạo sẵn có thể bị giới hạn, làm tăng nỗ lực cần thiết để bắt đầu
Giá cả của LLaMA
- Miễn phí hoặc truy cập mở cho các nhà nghiên cứu
Đánh giá và nhận xét về LLaMA
- G2: Không có sẵn
- Capterra: 4.0/5 (1 đánh giá)
10. Orca
Microsoft đã phát triển Orca cho các mô hình ngôn ngữ nhỏ (khoảng 10 tỷ tham số trở xuống). Mô hình này dựa trên phương pháp tự cải tiến và phản hồi.
Orca tạo dữ liệu tổng hợp để đào tạo các mô hình nhỏ, cung cấp cho chúng khả năng suy luận tốt hơn và hành vi tùy chỉnh.
Các tính năng tốt nhất của Orca
- Sử dụng Orca để tóm tắt văn bản và thực hiện các công việc trả lời câu hỏi phức tạp
- Cung cấp khả năng suy luận nâng cao cho các mô hình ngôn ngữ nhỏ hơn bằng cách mô phỏng quá trình suy luận của các mô hình lớn hơn thông qua điều chỉnh giải thích, tương tự như Orca
- Sử dụng các mô hình đã được huấn luyện trước trên nhiều nguồn dữ liệu đa dạng trong các lĩnh vực khác nhau, từ pháp lý và y tế đến giải trí và tài chính
- Tinh chỉnh Orca trên các bộ dữ liệu cụ thể, cho phép mô hình thích ứng với nhu cầu đặc thù của ngành hoặc các ứng dụng chuyên biệt
- Sử dụng các thuật toán mới nhất tối ưu hóa sức mạnh xử lý, giảm tiêu thụ năng lượng thường liên quan đến việc chạy các mô hình ngôn ngữ lớn, giúp chúng trở nên bền vững và hiệu quả về chi phí hơn
Giới hạn của Orca
- Orca yêu cầu nguồn tài nguyên tính toán đáng kể để đạt hiệu suất tối ưu, đặc biệt trong môi trường có lượng dữ liệu lớn
- Việc tích hợp Orca vào các hệ thống hiện có có thể là một quá trình phức tạp đòi hỏi chuyên môn kỹ thuật, đặc biệt là trong các hệ thống chưa được trang bị trí tuệ nhân tạo (AI)
- Khả năng của Orca đối với các ngôn ngữ ít được sử dụng hơn bị giới hạn
Giá cả của Orca
- Tư vấn: $1.325 mỗi tháng (hợp đồng 3 tháng)
- Gói đăng ký LLM: $2.200+ mỗi tháng (hợp đồng 12 tháng)
- Enterprise: 27.500 USD/tháng trở lên (với sự kết hợp linh hoạt các dịch vụ)
Đánh giá và nhận xét về Orca
- G2: Không có sẵn
- Capterra: Không có sẵn
Nếu bạn còn bối rối về thuật ngữ AI, hãy sử dụng từ điển thuật ngữ AI toàn diện
Các công cụ tạo nội dung AI khác: ClickUp giúp bạn sáng tạo và năng suất hơn
Mặc dù các mô hình ngôn ngữ lớn này có thể tự động hóa các công việc phức tạp, nhưng nhiều mô hình có chi phí tích hợp cao và giao diện phức tạp, khiến cho việc sử dụng các công cụ trở nên khó khăn.
Bạn có thể thử các công cụ AI đơn giản và trực quan khác như ClickUp để tự động hóa phân tích dữ liệu, tạo nội dung và các công việc kinh doanh khác mà không gặp bất kỳ khó khăn nào.
Chúng tôi không đưa ClickUp vào danh sách trên vì nó không thể thực hiện các nhiệm vụ xử lý ngôn ngữ tự nhiên phức tạp. Tuy nhiên, bộ công cụ hỗ trợ AI của nó tự động hóa các công việc kinh doanh lặp đi lặp lại như tạo nội dung hoặc báo cáo bằng các lời nhắc do AI tạo ra. Sử dụng ClickUp Brain, tích hợp AI, để trả lời tất cả các truy vấn công việc ngay lập tức. Nó tự động hóa các công việc lặp đi lặp lại, tự động điền dữ liệu, quản lý công việc và phân công các công việc phụ. Bạn cũng có thể sử dụng nó như một trợ lý AI để tạo nội dung hoặc soạn thảo các câu trả lời nhanh, kiểm tra chính tả và tạo bản ghi.
Các tính năng tốt nhất của ClickUp Brain
- Giảm công việc thủ công với ClickUp AI vì nó tự động hóa các công việc lặp đi lặp lại như lập lịch, cài đặt nhắc nhở và cập nhật trạng thái nhiệm vụ
- Nhận câu trả lời nhanh chóng và chính xác từ Nhiệm vụ, Tài liệu và không gian làm việc được kết nối với ClickUp Brain
- Xác định xu hướng, kết quả dự án và tối ưu hóa tài nguyên với phân tích dữ liệu tiên tiến
- Tích hợp ClickUp Brain với các nhiệm vụ ClickUp và tài liệu ClickUp hiện có để quản lý dự án liền mạch
Giới hạn của ClickUp AI
- Việc cài đặt và tối ưu hóa các tính năng của nó có thể cần một quá trình học tập
- Giới hạn ở dữ liệu và công việc được quản lý trong nền tảng ClickUp
Giá ClickUp AI
- Miễn phí vĩnh viễn
- Không giới hạn: 7 USD/tháng cho mỗi người dùng
- Kinh doanh: 12 USD/tháng cho mỗi người dùng
- Enterprise: Liên hệ để biết giá
- ClickUpAI: Thêm vào bất kỳ gói trả phí nào với giá 5 USD/thành viên/tháng
Xếp hạng và đánh giá ClickUp AI
- G2: 4.7/5 (9.400+ đánh giá)
- Capterra: 4.7/5 (4.000+ đánh giá)
Tự động hóa công việc với ClickUp
Các mô hình học ngôn ngữ giúp tạo/lập nội dung, giao tiếp và dịch thuật trở nên dễ dàng hơn, nhưng đòi hỏi sức mạnh tính toán cao và đầu tư lớn, đặc biệt là đối với các công việc cấp doanh nghiệp.
ClickUp cung cấp các công cụ thân thiện với người dùng để tự động hóa các nhiệm vụ kinh doanh và hợp lý hóa quy trình làm việc. Tích hợp AI của nó, ClickUp Brain, tạo nội dung, tóm tắt báo cáo và tự động hóa quản lý nhiệm vụ để cải thiện hiệu quả tổ chức.
Đăng ký ClickUp miễn phí để nâng cao năng suất và khả năng mở rộng!