![Cách đào tạo Gemini trên dữ liệu của riêng bạn vào năm [năm]](https://clickup.com/blog/wp-content/uploads/2025/12/ClickUp-Brain-Contextual-QA-Feature-1.gif)
Theo một nghiên cứu gần đây về doanh nghiệp, 73% tổ chức cho biết các mô hình AI của họ không thể hiểu được thuật ngữ và bối cảnh cụ thể của công ty, dẫn đến kết quả đầu ra cần phải chỉnh sửa thủ công một cách đáng kể. Điều này trở thành một trong những thách thức lớn nhất trong việc áp dụng AI.
Các mô hình ngôn ngữ lớn như Google Gemini đã được đào tạo trên các bộ dữ liệu công khai khổng lồ. Điều mà hầu hết các công ty thực sự cần không phải là đào tạo một mô hình mới, mà là dạy Gemini về bối cảnh kinh doanh của bạn: các tài liệu, quy trình làm việc, khách hàng và kiến thức nội bộ của bạn.
Hướng dẫn này sẽ hướng dẫn bạn qua toàn bộ quy trình đào tạo mô hình Gemini của Google trên dữ liệu của riêng bạn. Chúng tôi sẽ hướng dẫn bạn từ việc chuẩn bị tập dữ liệu ở định dạng JSONL đúng chuẩn cho đến việc chạy các tác vụ tối ưu hóa trong Google AI Studio.
Chúng ta cũng sẽ tìm hiểu xem một không gian làm việc tích hợp với AI có thể giúp bạn tiết kiệm hàng tuần thời gian thiết lập hay không.
Gemini Fine-Tuning là gì và tại sao nó lại quan trọng?
Tối ưu hóa Gemini là quá trình đào tạo mô hình cơ sở của Google trên dữ liệu của riêng bạn.
Bạn muốn một hệ thống AI hiểu rõ kinh doanh của mình, nhưng các mô hình sẵn có thường đưa ra các phản hồi chung chung, không phù hợp. Điều này có nghĩa là bạn phải mất thời gian liên tục chỉnh sửa kết quả, giải thích lại thuật ngữ của công ty và cảm thấy bực bội khi AI không hiểu được.
Sự trao đổi liên tục này làm chậm tiến độ của nhóm và làm suy giảm cam kết về năng suất mà AI mang lại.
Tinh chỉnh Gemini tạo ra một mô hình Gemini tùy chỉnh học các mẫu, giọng điệu và kiến thức chuyên môn cụ thể của bạn, cho phép nó phản hồi chính xác hơn với các trường hợp sử dụng độc đáo của bạn. Phương pháp này hoạt động tốt nhất cho các công việc nhất quán, có thể lặp lại, nơi mô hình cơ sở liên tục thất bại.
Sự khác biệt giữa tinh chỉnh (fine-tuning) và kỹ thuật tạo prompt (prompt engineering)
Kỹ thuật tạo prompt bao gồm việc cung cấp cho mô hình các hướng dẫn tạm thời, dựa trên phiên làm việc mỗi khi bạn tương tác với nó. Khi cuộc hội thoại kết thúc, mô hình sẽ quên bối cảnh của bạn.
Cách tiếp cận này sẽ gặp giới hạn khi trường hợp sử dụng của bạn yêu cầu kiến thức chuyên môn mà mô hình cơ sở đơn giản không có. Bạn chỉ có thể cung cấp một số lượng giới hạn các hướng dẫn trước khi mô hình cần tự học các mẫu của bạn.
Ngược lại, tinh chỉnh (fine-tuning) điều chỉnh vĩnh viễn hành vi của mô hình bằng cách thay đổi các trọng số nội bộ dựa trên các ví dụ đào tạo của bạn, do đó các thay đổi sẽ duy trì trong tất cả các phiên làm việc sau này.
Tinh chỉnh không phải là giải pháp nhanh chóng cho những vấn đề nhỏ lẻ của AI; đó là một khoản đầu tư đáng kể về thời gian và dữ liệu. Nó chỉ thực sự hiệu quả trong những tình huống cụ thể khi mô hình cơ sở liên tục không đáp ứng được yêu cầu và bạn cần một giải pháp lâu dài.
Xem xét việc tinh chỉnh khi bạn cần AI nắm vững:
- Thuật ngữ chuyên ngành: Ngành của bạn sử dụng các thuật ngữ chuyên ngành mà mô hình thường xuyên hiểu sai hoặc không sử dụng chính xác.
- Định dạng đầu ra nhất quán: Bạn cần các phản hồi có cấu trúc rất cụ thể mỗi lần, chẳng hạn như tạo báo cáo hoặc đoạn mã.
- Chuyên môn lĩnh vực: Mô hình thiếu kiến thức về các sản phẩm chuyên biệt, quy trình nội bộ hoặc quy trình làm việc độc quyền của bạn.
- Giọng điệu thương hiệu: Bạn muốn tất cả các kết quả do AI tạo ra hoàn toàn phù hợp với giọng điệu, phong cách và tính cách chính xác của thương hiệu công ty bạn.
| Aspect | Kỹ thuật tạo prompt | Tinh chỉnh |
| Đây là gì | Tạo các hướng dẫn tốt hơn trong prompt để điều hướng hành vi của mô hình. | Tiếp tục đào tạo mô hình trên các ví dụ của riêng bạn |
| Những thay đổi gì | Dữ liệu đầu vào mà bạn gửi đến mô hình | Các trọng số bên trong của mô hình |
| Tốc độ triển khai | Ngay lập tức — hoạt động ngay lập tức | Chậm — yêu cầu chuẩn bị tập dữ liệu và thời gian đào tạo |
| Độ phức tạp kỹ thuật | Thấp — không cần chuyên môn về machine learning | Trung bình đến cao — yêu cầu các đường ống ML |
| Dữ liệu cần thiết | Một số ví dụ tốt trong prompt | Hàng trăm đến hàng nghìn ví dụ có nhãn |
| Độ nhất quán của kết quả đầu ra | Trung bình — thay đổi tùy theo từng lời nhắc | Cao — hành vi đã được tích hợp sẵn vào mô hình |
| Phù hợp nhất cho | Các công việc đơn lẻ, thí nghiệm, và quá trình lặp lại nhanh chóng. | Các công việc lặp đi lặp lại cần kết quả nhất quán |
Kỹ thuật tạo prompt quyết định cách bạn giao tiếp với mô hình. Tinh chỉnh mô hình quyết định cách mô hình suy luận.
Mặc dù bài viết này tập trung vào Gemini, việc hiểu các phương pháp thay thế để tùy chỉnh AI có thể cung cấp góc nhìn quý giá về các phương pháp khác nhau để đạt được mục tiêu tương tự.
Video này hướng dẫn cách tạo một GPT tùy chỉnh, một phương pháp phổ biến khác để tùy chỉnh AI cho các trường hợp sử dụng cụ thể:
📖 Xem thêm: Cách trở thành Kỹ sư Prompt
Cách chuẩn bị dữ liệu đào tạo cho Gemini
Hầu hết các dự án tinh chỉnh mô hình đều thất bại ngay từ đầu vì các nhóm đánh giá thấp quá trình chuẩn bị dữ liệu. Gartner dự đoán 60% dự án AI sẽ bị bỏ dở do dữ liệu không đủ chuẩn bị cho AI.
Bạn có thể mất hàng tuần để thu thập và định dạng dữ liệu sai cách, chỉ để công việc đào tạo thất bại hoặc tạo ra một mô hình vô dụng. Đây thường là phần tốn nhiều thời gian nhất trong toàn bộ quy trình, nhưng làm đúng là yếu tố quan trọng nhất để đạt được thành công.
Nguyên tắc "rác vào, rác ra" áp dụng mạnh mẽ ở đây. Chất lượng của mô hình tùy chỉnh của bạn sẽ phản ánh trực tiếp chất lượng của dữ liệu mà bạn sử dụng để đào tạo nó.
Yêu cầu về định dạng tập dữ liệu
Gemini yêu cầu dữ liệu đào tạo của bạn phải ở định dạng JSONL (JSON Lines). Trong tệp JSONL, mỗi dòng là một đối tượng JSON hoàn chỉnh, độc lập, đại diện cho một ví dụ đào tạo. Cấu trúc này giúp hệ thống dễ dàng xử lý các tập dữ liệu lớn theo từng dòng một.
Mỗi ví dụ huấn luyện phải chứa hai trường thông tin chính:
- text_input: Đây là câu hỏi hoặc yêu cầu mà bạn sẽ đưa ra cho mô hình.
- output: Đây là phản hồi lý tưởng, hoàn hảo mà bạn muốn mô hình học để tạo ra.
Để thuận tiện, Google AI Studio cũng chấp nhận tải lên dữ liệu ở định dạng CSV và sẽ tự động chuyển đổi chúng thành cấu trúc JSONL cần thiết cho bạn.
Điều này có thể giúp việc mục nhập ban đầu trở nên dễ dàng hơn nếu nhóm của bạn quen thuộc với công việc làm việc trên bảng tính.
Khuyến nghị về kích thước tập dữ liệu
Mặc dù chất lượng quan trọng hơn số lượng, bạn vẫn cần một số lượng tối thiểu các ví dụ để mô hình có thể nhận diện và học các mẫu. Bắt đầu với quá ít ví dụ sẽ dẫn đến kết quả là mô hình không thể tổng quát hóa hoặc hoạt động đáng tin cậy.
Dưới đây là một số hướng dẫn chung về kích thước tập dữ liệu:
- Yêu cầu tối thiểu: Đối với các công việc đơn giản và cụ thể, bạn có thể bắt đầu thấy kết quả với khoảng 100 đến 500 ví dụ chất lượng cao.
- Kết quả tốt hơn: Đối với các kết quả phức tạp hoặc tinh tế hơn, việc sử dụng từ 500 đến 1.000 ví dụ sẽ giúp tạo ra một mô hình mạnh mẽ và đáng tin cậy hơn.
- Hiệu quả giảm dần: Đến một mức độ nhất định, việc thêm nhiều dữ liệu lặp lại sẽ không cải thiện đáng kể hiệu suất. Hãy tập trung vào sự đa dạng và chất lượng thay vì chỉ chú trọng vào khối lượng dữ liệu.
Việc thu thập hàng trăm ví dụ chất lượng cao là một thách thức lớn đối với hầu hết các nhóm. Hãy lập kế hoạch cho giai đoạn thu thập dữ liệu này một cách cẩn thận trước khi commit vào quá trình tinh chỉnh.
📮 ClickUp Insight: Mỗi ngày, một chuyên gia trung bình dành hơn 30 phút để tìm kiếm thông tin liên quan đến công việc—điều này tương đương với hơn 120 giờ mỗi năm bị lãng phí khi phải lục lọi email, các chủ đề trên Slack và các tệp tin rải rác.
Một trợ lý AI thông minh được tích hợp vào không gian làm việc của bạn có thể thay đổi điều đó. Giới thiệu ClickUp Brain. Nó cung cấp thông tin và câu trả lời tức thì bằng cách hiển thị các tài liệu, cuộc hội thoại và chi tiết công việc phù hợp chỉ trong vài giây — giúp bạn ngừng tìm kiếm và bắt đầu làm việc.
💫 Kết quả thực tế: Các nhóm như QubicaAMF đã tiết kiệm được hơn 5 giờ mỗi tuần bằng cách sử dụng ClickUp — tương đương hơn 250 giờ mỗi năm cho mỗi người — bằng cách loại bỏ các quy trình quản lý kiến thức lỗi thời. Hãy tưởng tượng nhóm của bạn có thể tạo ra điều gì với thêm một tuần năng suất mỗi quý!
Các nguyên tắc tốt nhất về chất lượng dữ liệu
Các ví dụ không nhất quán hoặc mâu thuẫn sẽ làm rối loạn mô hình, dẫn đến kết quả không đáng tin cậy và khó dự đoán. Để tránh điều này, dữ liệu đào tạo của bạn cần được chọn lọc và làm sạch một cách cẩn thận. Một ví dụ xấu duy nhất có thể làm hỏng quá trình học tập từ nhiều ví dụ tốt.
Tuân thủ các hướng dẫn sau để đảm bảo chất lượng dữ liệu cao:
- Tính nhất quán: Tất cả các ví dụ nên tuân theo cùng một định dạng, phong cách và giọng điệu. Nếu bạn muốn AI có phong cách trang trọng, tất cả các ví dụ đầu ra của bạn cũng nên trang trọng.
- Đa dạng: Bộ dữ liệu của bạn nên bao quát toàn bộ phạm vi các đầu vào mà mô hình có thể gặp phải trong thực tế. Đừng chỉ đào tạo mô hình trên các trường hợp dễ dàng.
- Độ chính xác: Mỗi ví dụ đầu ra phải hoàn hảo. Nó phải là phản hồi chính xác mà bạn mong muốn mô hình tạo ra, không có bất kỳ lỗi hoặc sai sót nào.
- Độ sạch của dữ liệu: Trước khi đào tạo, bạn phải loại bỏ các ví dụ trùng lặp, sửa tất cả lỗi chính tả và ngữ pháp, và giải quyết bất kỳ mâu thuẫn nào trong dữ liệu.
Rất khuyến khích có nhiều người cùng xem xét và xác minh các ví dụ đào tạo. Một cái nhìn mới mẻ thường có thể phát hiện ra các lỗi hoặc sự không nhất quán mà bạn có thể đã bỏ qua.
Cách tinh chỉnh Gemini từng bước một
Quá trình tinh chỉnh Gemini bao gồm nhiều bước kỹ thuật trên các nền tảng của Google. Một lỗi có thể lãng phí hàng giờ thời gian đào tạo quý giá và tài nguyên tính toán, buộc bạn phải bắt đầu lại từ đầu. Hướng dẫn thực hành này được thiết kế để giảm thiểu việc dùng thử và lỗi, hướng dẫn bạn qua toàn bộ quá trình từ đầu đến cuối. 🛠️
Trước khi bắt đầu, bạn cần có tài khoản Google Cloud đã kích hoạt thanh toán và quyền truy cập vào Google AI Studio. Hãy dành ít nhất vài giờ cho quá trình thiết lập ban đầu và công việc đào tạo đầu tiên, cộng thêm thời gian cho việc kiểm thử và tối ưu hóa mô hình của bạn.
Bước 1: Cài đặt Google AI Studio
Google AI Studio là giao diện web nơi bạn sẽ quản lý toàn bộ quá trình tinh chỉnh. Nó cung cấp cách thức thân thiện với người dùng để tải lên dữ liệu, cấu hình đào tạo và kiểm tra mô hình tùy chỉnh của bạn mà không cần viết mã.
Đầu tiên, truy cập vào ai.google.dev và đăng nhập bằng tài khoản Google của bạn.
Bạn cần chấp nhận điều khoản dịch vụ và tạo một dự án mới trong Google Cloud Console nếu chưa có. Đảm bảo bạn kích hoạt các API cần thiết theo hướng dẫn của nền tảng.
Bước 2: Tải lên tập dữ liệu đào tạo của bạn
Sau khi hoàn tất cài đặt, hãy truy cập vào phần tối ưu hóa trong Google AI Studio. Tại đây, bạn sẽ bắt đầu quá trình tạo mô hình tùy chỉnh của mình.
Chọn lựa chọn “Tạo mô hình được tinh chỉnh” và chọn mô hình cơ sở của bạn. Gemini 1.5 Flash là lựa chọn phổ biến và tiết kiệm chi phí cho việc tinh chỉnh.
Tiếp theo, tải lên tệp JSONL hoặc CSV chứa tập dữ liệu đào tạo đã chuẩn bị của bạn. Nền tảng sẽ kiểm tra tệp của bạn để đảm bảo nó đáp ứng các yêu cầu định dạng, đồng thời đánh dấu các lỗi phổ biến như thiếu trường hoặc cấu trúc không đúng.
Bước 3: Cấu hình các cài đặt tinh chỉnh của bạn
Sau khi dữ liệu của bạn được tải lên và xác thực, bạn sẽ cấu hình các cài đặt đào tạo. Các cài đặt này, được gọi là siêu tham số, kiểm soát cách mô hình học từ dữ liệu của bạn.
Các tùy chọn chính bạn sẽ thấy là:
- Epochs: Điều này xác định số lần mô hình sẽ được đào tạo trên toàn bộ tập dữ liệu của bạn. Số epoch nhiều hơn có thể dẫn đến việc học tốt hơn, nhưng cũng có nguy cơ gây ra hiện tượng overfitting.
- Tốc độ học: Thông số này kiểm soát mức độ tích cực mà mô hình điều chỉnh trọng số của mình dựa trên các ví dụ của bạn.
- Kích thước lô: Thông số này cài đặt số lượng ví dụ đào tạo được xử lý cùng nhau trong một nhóm duy nhất.
Đối với lần thử đầu tiên, tốt nhất bạn nên bắt đầu với các cài đặt mặc định được khuyến nghị bởi Google AI Studio. Nền tảng này đơn giản hóa các quyết định phức tạp, giúp bạn dễ dàng sử dụng ngay cả khi không phải là chuyên gia về học máy.
Bước 4: Chạy công việc tối ưu hóa
Sau khi đã cấu hình các cài đặt, bạn có thể bắt đầu công việc tinh chỉnh. Các máy chủ của Google sẽ bắt đầu xử lý dữ liệu của bạn và điều chỉnh các tham số của mô hình. Quá trình đào tạo này có thể mất từ vài phút đến vài giờ, tùy thuộc vào kích thước của tập dữ liệu và mô hình bạn đã lựa chọn.
Bạn có thể theo dõi tiến độ công việc trực tiếp trên bảng điều khiển Google AI Studio. Vì công việc được thực thi trên máy chủ của Google, bạn có thể an tâm đóng trình duyệt và quay lại sau để kiểm tra trạng thái. Nếu công việc thất bại, hầu hết nguyên nhân là do vấn đề về chất lượng hoặc định dạng của dữ liệu đào tạo.
Bước 5: Kiểm tra mô hình tùy chỉnh của bạn
Sau khi quá trình đào tạo hoàn thành, mô hình tùy chỉnh của bạn đã sẵn sàng để kiểm thử. ✨
Bạn có thể truy cập nó thông qua giao diện playground trong Google AI Studio.
Bắt đầu bằng cách gửi các lệnh thử nghiệm tương tự như các ví dụ đào tạo để xác minh độ chính xác của nó. Sau đó, thử nghiệm trên các trường hợp biên và các biến thể mới mà nó chưa từng gặp trước đây để đánh giá khả năng tổng quát hóa của nó.
- Độ chính xác: Nó có tạo ra các kết quả chính xác như bạn đã đào tạo không?
- Khả năng tổng quát hóa: Mô hình có xử lý chính xác các đầu vào mới tương tự nhưng không hoàn toàn trùng khớp với dữ liệu đào tạo của bạn không?
- Độ nhất quán: Các phản hồi của nó có đáng tin cậy và dự đoán được trong nhiều lần thử nghiệm với cùng một lời nhắc không?
Nếu kết quả không đạt yêu cầu, bạn có thể cần quay lại, cải thiện dữ liệu đào tạo bằng cách thêm nhiều ví dụ hơn hoặc sửa các bất nhất, sau đó đào tạo lại mô hình.
Các thực hành tốt nhất khi đào tạo Gemini trên dữ liệu tùy chỉnh
Chỉ tuân theo các bước kỹ thuật không đảm bảo bạn sẽ có được một mô hình tốt. Nhiều nhóm hoàn thành quy trình nhưng lại thất vọng với kết quả vì họ bỏ qua các chiến lược tối ưu hóa mà các chuyên gia có kinh nghiệm thường áp dụng. Đây chính là yếu tố phân biệt giữa một mô hình hoạt động và một mô hình hoạt động hiệu quả cao.
Không có gì ngạc nhiên, báo cáo "Tình hình Trí tuệ Nhân tạo Tạo sinh trong Doanh nghiệp" của Deloitte cho thấy hai phần ba các công ty cho biết rằng 30% hoặc ít hơn các thí nghiệm trí tuệ nhân tạo tạo sinh của họ sẽ được triển khai đầy đủ trong vòng sáu tháng.
Áp dụng các thực hành tốt nhất này sẽ giúp bạn tiết kiệm thời gian và đạt được kết quả tốt hơn nhiều.
- Bắt đầu từ quy mô nhỏ, sau đó mở rộng: Trước khi commit với đào tạo toàn bộ, hãy thử nghiệm phương pháp của bạn với một tập con nhỏ của dữ liệu (ví dụ: 100 ví dụ). Điều này giúp bạn xác minh định dạng dữ liệu và đánh giá nhanh hiệu suất mà không lãng phí thời gian.
- Quản lý phiên bản dữ liệu: Khi bạn thêm, xóa hoặc chỉnh sửa các ví dụ đào tạo, hãy lưu từng phiên bản của tập dữ liệu. Điều này giúp bạn theo dõi các thay đổi, tái tạo kết quả và quay lại phiên bản trước đó nếu phiên bản mới hoạt động kém hơn.
- Kiểm tra trước và sau: Trước khi bắt đầu tinh chỉnh, hãy thiết lập một điểm chuẩn bằng cách đánh giá hiệu suất của mô hình cơ sở trên các công việc chính của bạn. Điều này cho phép bạn đo lường một cách khách quan mức độ cải thiện mà nỗ lực tinh chỉnh của bạn đã đạt được.
- Học hỏi từ sai lầm: Khi mô hình tùy chỉnh của bạn đưa ra câu trả lời sai hoặc định dạng không đúng, đừng chỉ cảm thấy bực bội. Thêm trường hợp sai lầm cụ thể đó vào dữ liệu đào tạo của bạn dưới dạng một ví dụ mới, đã được sửa chữa, cho lần lặp tiếp theo.
- Ghi chép quy trình: Ghi lại nhật ký cho mỗi lần đào tạo, ghi chú phiên bản tập dữ liệu được sử dụng, các tham số siêu (hyperparameters) và kết quả. Tài liệu này vô cùng quý giá để hiểu rõ những gì hiệu quả và những gì không hiệu quả theo thời gian.
Quản lý các lần lặp, phiên bản tập dữ liệu và tài liệu yêu cầu quản lý dự án mạnh mẽ. Tập trung công việc này trên một nền tảng được thiết kế cho các quy trình làm việc có cấu trúc có thể ngăn quá trình trở nên hỗn loạn.
Những thách thức thường gặp khi đào tạo Gemini
Các nhóm thường đầu tư nhiều thời gian và nguồn lực vào việc tinh chỉnh, nhưng lại gặp phải những rào cản dự đoán được, dẫn đến nỗ lực bị lãng phí và sự thất vọng. Việc nắm rõ những điểm yếu phổ biến này từ trước có thể giúp bạn vượt qua quá trình này một cách suôn sẻ hơn.
Dưới đây là một số thách thức phổ biến nhất và cách giải quyết chúng:
- Quá khớp (Overfitting): Điều này xảy ra khi mô hình ghi nhớ hoàn hảo các ví dụ đào tạo nhưng không thể tổng quát hóa cho các đầu vào mới, chưa từng thấy. Để khắc phục, bạn có thể tăng tính đa dạng cho dữ liệu đào tạo, xem xét giảm số epoch, hoặc khám phá các phương pháp thay thế như sinh ra được tăng cường bằng truy xuất (retrieval-augmented generation).
- Kết quả không nhất quán: Nếu mô hình đưa ra các câu trả lời khác nhau cho các câu hỏi rất tương tự, có thể là do dữ liệu đào tạo của bạn chứa các ví dụ mâu thuẫn hoặc không nhất quán. Cần thực hiện quá trình làm sạch dữ liệu kỹ lưỡng để giải quyết các xung đột này.
- Sự thay đổi định dạng: Đôi khi mô hình ban đầu sẽ tuân theo cấu trúc đầu ra mong muốn của bạn, nhưng sau đó sẽ "thay đổi" khỏi nó theo thời gian. Giải pháp là bao gồm các hướng dẫn định dạng rõ ràng trong đầu ra của các ví dụ đào tạo, không chỉ nội dung.
- Chu kỳ đào tạo chậm: Khi mỗi lần đào tạo mất hàng giờ, điều này sẽ làm chậm đáng kể khả năng thử nghiệm và cải thiện của bạn. Hãy thử nghiệm ý tưởng của bạn trên các tập dữ liệu nhỏ hơn trước để nhận phản hồi nhanh hơn trước khi triển khai công việc đào tạo đầy đủ.
- Nút thắt cổ chai trong thu thập dữ liệu: Thường thì phần khó khăn nhất là nút thắt cổ chai trong việc thu thập đủ số lượng ví dụ chất lượng cao. Hãy bắt đầu bằng cách tận dụng nội dung hiện có tốt nhất của bạn—như phiếu hỗ trợ, nội dung tiếp thị hoặc tài liệu kỹ thuật—và mở rộng từ đó.
Những thách thức này là lý do chính khiến nhiều nhóm cuối cùng phải tìm kiếm các giải pháp thay thế cho quy trình tinh chỉnh thủ công.
📮ClickUp Insight: 88% số người tham gia khảo sát của chúng tôi sử dụng AI cho các công việc cá nhân, nhưng hơn 50% lại e ngại sử dụng nó trong công việc. Ba rào cản chính? Thiếu tích hợp mượt mà, khoảng trống kiến thức hoặc lo ngại về bảo mật. Nhưng nếu AI được tích hợp sẵn vào không gian làm việc của bạn và đã được bảo mật? ClickUp Brain, trợ lý AI tích hợp sẵn của ClickUp, biến điều này thành hiện thực. Nó hiểu các lệnh bằng ngôn ngữ thông thường, giải quyết cả ba lo ngại về việc áp dụng AI đồng thời kết nối cuộc trò chuyện, tác vụ, tài liệu và kiến thức của bạn trên toàn bộ không gian làm việc. Tìm câu trả lời và thông tin chi tiết chỉ với một cú nhấp chuột!
Tại sao ClickUp là lựa chọn thông minh hơn?
Tinh chỉnh Gemini là một công cụ mạnh mẽ—nhưng nó cũng là một giải pháp tạm thời.
Trong bài viết này, chúng ta đã thấy rằng việc tinh chỉnh mô hình (fine-tuning) cuối cùng cũng chỉ tập trung vào một điều: dạy cho AI hiểu bối cảnh kinh doanh của bạn. Vấn đề là việc tinh chỉnh mô hình thực hiện điều này một cách gián tiếp. Bạn chuẩn bị tập dữ liệu, thiết kế các ví dụ, huấn luyện lại mô hình và duy trì các quy trình, tất cả để AI có thể mô phỏng cách nhóm của bạn làm việc.
Điều này có ý nghĩa đối với các trường hợp sử dụng chuyên biệt. Nhưng đối với phần lớn các nhóm, mục tiêu thực sự không phải là cá nhân hóa Gemini vì chính nó. Mục tiêu đơn giản hơn:
Bạn muốn AI hiểu công việc của bạn.
Đây là nơi ClickUp áp dụng một phương pháp hoàn toàn khác biệt—và thông minh hơn.
Không gian Làm việc AI tích hợp của ClickUp cung cấp cho nhóm của bạn một hệ thống AI hiểu ngay lập tức bối cảnh công việc của bạn — không cần phải tốn nhiều công sức. Thay vì đào tạo AI để học bối cảnh của bạn sau này, bạn sẽ làm việc với ClickUp Brain, trợ lý AI tích hợp, nơi bối cảnh của bạn đã được tích hợp sẵn.
Các công việc, tài liệu, bình luận, lịch sử dự án và quyết định của bạn được kết nối sẵn. Bạn không cần phải đào tạo AI trên dữ liệu của mình vì nó đã tồn tại ngay tại nơi bạn làm công việc, tận dụng hệ sinh thái quản lý kiến thức hiện có của bạn.
| Aspect | Tối ưu hóa Gemini | ClickUp Brain |
|---|---|---|
| Thời gian thiết lập | Từ vài ngày đến vài tuần chuẩn bị dữ liệu | Ngay lập tức — hoạt động với dữ liệu hiện có trong không gian làm việc. |
| Nguồn dữ liệu | Ví dụ đào tạo được chọn lọc thủ công | Truy cập tự động vào tất cả các công việc kết nối |
| Bảo trì | Tái đào tạo khi nhu cầu của bạn thay đổi | Được cập nhật liên tục khi không gian làm việc của bạn phát triển |
| Yêu cầu kỹ năng kỹ thuật | Trung bình đến cao | Không có |
Vì ClickUp là hệ thống công việc của bạn, ClickUp Brain hoạt động bên trong đồ thị dữ liệu kết nối của bạn. Không có sự lan rộng của AI trên các công cụ không kết nối, không có các quy trình đào tạo dễ bị hỏng, và không có rủi ro mô hình bị lệch khỏi cách nhóm của bạn thực sự làm việc.
Đây là cách thực hiện trong thực tế:
- Hỏi về các dự án của bạn: ClickUp Brain thực hiện tìm kiếm trong không gian làm việc trên các công việc, tài liệu, bình luận và cập nhật để trả lời câu hỏi bằng dữ liệu dự án thực tế của bạn — không phải kiến thức đào tạo chung chung.
- Tạo nội dung có ngữ cảnh: ClickUp Brain đã có quyền truy cập bảo mật vào các công việc, tệp tin, bình luận và lịch sử dự án của bạn. Nó có thể tạo tài liệu, tóm tắt và cập nhật trạng thái tham chiếu đến công việc thực tế, dòng thời gian và ưu tiên của bạn. Không còn tình trạng thông tin phân tán, nơi các nhóm lãng phí hàng giờ tìm kiếm thông tin qua các ứng dụng và tệp tin.
- Tự động hóa với sự hiểu biết: Với ClickUp Automations, bạn có thể xây dựng các quy trình tự động hóa phản ứng thông minh với bối cảnh dự án, chẳng hạn như hạn chót, quyền sở hữu và thay đổi trạng thái, chứ không chỉ dựa trên các quy tắc tĩnh. Trí tuệ nhân tạo (AI) thậm chí có thể xây dựng những quy trình này cho bạn mà không cần viết mã.
💡Mẹo chuyên nghiệp: Khám phá sức mạnh thực sự của AI trong không gian làm việc của bạn với ClickUp Super Agents.
Super Agents là các đồng nghiệp được hỗ trợ bởi AI của ClickUp – được cấu hình như các “người dùng” AI làm việc cùng nhóm của bạn trong Không gian Làm việc ClickUp. Chúng có khả năng nhận biết ngữ cảnh và môi trường, có thể được giao công việc, đề cập trong bình luận, kích hoạt qua sự kiện hoặc lịch trình, hoặc điều khiển qua trò chuyện – giống như một đồng nghiệp con người.
Bạn có thể xây dựng và triển khai chúng bằng công cụ xây dựng trực quan không cần mã nguồn, cho phép bạn:
- Xác định sự kiện khởi đầu, chẳng hạn như một tin nhắn hoặc sự thay đổi trạng thái công việc.
- Xác định các quy tắc vận hành, bao gồm cách tóm tắt dữ liệu, phân công công việc hoặc điều chỉnh ưu tiên.
- Thực thi các hành động bên ngoài thông qua các công cụ và phần mở rộng tích hợp.
- Cung cấp dữ liệu hỗ trợ bằng cách kết nối agent với các cơ sở kiến thức liên quan.
Xem video bên dưới để tìm hiểu thêm về Super Agents.
Tối ưu hóa chiến lược AI của bạn: Sử dụng ClickUp
Tinh chỉnh mô hình AI bằng cách dạy cho nó các mẫu dữ liệu thông qua các ví dụ tĩnh, nhưng việc sử dụng phần mềm tích hợp trong không gian làm việc như ClickUp giúp loại bỏ sự phân tán ngữ cảnh bằng cách cung cấp cho AI ngữ cảnh trực tiếp và tự động.
Đây là cốt lõi của một quá trình chuyển đổi AI thành công: các nhóm tập trung công việc trên một nền tảng kết nối sẽ dành ít thời gian hơn cho việc đào tạo AI và nhiều thời gian hơn để tận dụng lợi ích từ nó. Khi không gian làm việc của bạn phát triển, AI của bạn cũng tự động phát triển — không cần chu kỳ đào tạo lại.
Sẵn sàng bỏ qua quá trình đào tạo và bắt đầu với AI đã hiểu rõ công việc của bạn? Bắt đầu miễn phí với ClickUp và trải nghiệm lợi ích của không gian làm việc tích hợp.
Câu hỏi thường gặp (FAQ)
Mô hình được tinh chỉnh của bạn học từ các ví dụ đào tạo của bạn, nhưng mô hình Gemini cơ sở của Google không lưu trữ hoặc học từ dữ liệu cuộc hội thoại của bạn theo mặc định. Mô hình tùy chỉnh của bạn là riêng biệt với mô hình nền tảng phục vụ cho người dùng khác.
Mặc dù quá trình đào tạo mô hình có thể chỉ mất vài giờ, nhưng phần lớn thời gian đầu tư là vào việc chuẩn bị dữ liệu đào tạo chất lượng cao. Giai đoạn chuẩn bị dữ liệu này thường mất vài ngày hoặc thậm chí vài tuần để hoàn thành một cách đúng đắn.
Có, bạn có thể tinh chỉnh mô hình mà không cần viết mã bằng cách sử dụng Google AI Studio. Công cụ này cung cấp giao diện trực quan xử lý hầu hết các phức tạp kỹ thuật, tuy nhiên bạn vẫn cần hiểu các yêu cầu định dạng dữ liệu.
Hướng dẫn tùy chỉnh là các lời nhắc tạm thời, dựa trên phiên làm việc, hướng dẫn hành vi của mô hình cho một cuộc hội thoại duy nhất. Tuy nhiên, việc tinh chỉnh sẽ điều chỉnh vĩnh viễn các tham số nội bộ của mô hình dựa trên các ví dụ đào tạo của bạn, tạo ra những thay đổi lâu dài trong hành vi của nó.