Hầu hết các nhóm doanh nghiệp khi khám phá LLaMA đều gặp khó khăn ở cùng một điểm: họ tải xuống trọng số mô hình, nhìn chằm chằm vào cửa sổ terminal và nhận ra rằng họ không biết phải làm gì tiếp theo.
Thách thức này rất phổ biến—mặc dù 88% doanh nghiệp sử dụng AI trong ít nhất một hàm, nhưng chỉ 7% đã triển khai AI trên toàn tổ chức.
Hướng dẫn này sẽ hướng dẫn bạn qua toàn bộ quy trình, từ việc lựa chọn kích thước mô hình phù hợp cho trường hợp sử dụng của bạn đến việc tinh chỉnh nó trên dữ liệu của công ty bạn, để bạn có thể triển khai một giải pháp AI hoạt động thực sự hiểu bối cảnh kinh doanh của bạn.
LLaMA là gì và tại sao nó quan trọng đối với AI doanh nghiệp?
LLaMA (viết tắt của Large Language Model Meta AI) là một gia đình các mô hình ngôn ngữ mở nguồn do Meta phát triển. Về cơ bản, nó thực hiện các việc cần làm tương tự như các mô hình như GPT hoặc Gemini: hiểu ngôn ngữ, tạo văn bản và có thể suy luận dựa trên thông tin. Điểm khác biệt lớn là cách các doanh nghiệp có thể sử dụng nó.
Vì LLaMA là mô hình mở, các doanh nghiệp không bị buộc phải tương tác với nó thông qua API hộp đen. Họ có thể chạy mô hình trên hạ tầng của riêng mình, tinh chỉnh nó trên dữ liệu nội bộ và kiểm soát cách thức và vị trí triển khai.
Đối với các doanh nghiệp, điều này rất quan trọng—đặc biệt khi bảo mật dữ liệu, tuân thủ quy định và khả năng dự đoán chi phí quan trọng hơn sự mới lạ.
Sự linh hoạt này khiến LLaMA đặc biệt hấp dẫn đối với các nhóm muốn tích hợp AI sâu vào quy trình làm việc của họ, chứ không chỉ là một chatbot độc lập. Hãy nghĩ đến các trợ lý kiến thức nội bộ, tự động hóa hỗ trợ khách hàng, công cụ phát triển hoặc các tính năng AI được tích hợp trực tiếp vào sản phẩm — mà không cần gửi dữ liệu nhạy cảm ra ngoài tổ chức.
Tóm lại, LLaMA quan trọng đối với AI doanh nghiệp vì nó mang lại cho các nhóm sự lựa chọn về triển khai, tùy chỉnh và tích hợp AI vào các hệ thống kinh doanh thực tế. Và khi AI chuyển từ giai đoạn thử nghiệm sang hoạt động hàng ngày, mức độ kiểm soát đó không còn là "điều nên có" mà trở thành yêu cầu bắt buộc.
Cách bắt đầu với LLaMA cho ứng dụng doanh nghiệp
1. Xác định trường hợp sử dụng của doanh nghiệp
Trước khi tải xuống bất kỳ thứ gì, hãy xác định chính xác các quy trình làm việc mà AI có thể tạo ra tác động thực sự. Việc phù hợp giữa trường hợp sử dụng AI và kích thước mô hình là yếu tố quan trọng—các mô hình nhỏ 8B hiệu quả cho các công việc đơn giản, trong khi các mô hình lớn 70B+ phù hợp hơn cho các công việc phức tạp.
Để giúp bạn xác định các ứng dụng AI phù hợp cho doanh nghiệp của mình, hãy xem tổng quan về các trường hợp sử dụng AI thực tiễn trong các chức năng và ngành công nghiệp khác nhau:
Các điểm khởi đầu phổ biến bao gồm:
- Xử lý tài liệu: Tóm tắt các báo cáo dài hoặc trích xuất thông tin quan trọng từ hợp đồng.
- Hỗ trợ mã nguồn: Tạo mã mẫu, giải thích các hệ thống cũ hoặc đề xuất tối ưu hóa.
- Tìm kiếm kiến thức: Trả lời câu hỏi của nhân viên bằng cách tìm kiếm tài liệu nội bộ sử dụng kỹ thuật gọi là Retrieval-Augmented Generation (RAG).
- Tạo nội dung: Soạn thảo bản nháp đầu tiên cho các thông điệp giao tiếp hoặc nội dung tiếp thị.
2. Cài đặt các yêu cầu và phụ thuộc
Tiếp theo, chuẩn bị phần cứng và phần mềm của bạn. Kích thước mô hình quyết định nhu cầu của bạn; mô hình LLaMA 8B yêu cầu GPU có khoảng 15GB VRAM, trong khi mô hình 70B cần 131GB hoặc hơn.
Hệ thống phần mềm của bạn nên bao gồm Python 3.8+, PyTorch, trình điều khiển CUDA và hệ sinh thái Hugging Face (transformers, accelerate và bitsandbytes).
3. Truy cập và tải xuống trọng số mô hình LLaMA
Bạn có thể tải trọng lượng mô hình từ trang tải xuống chính thức của Llama trên trang web của Meta hoặc từ Hub mô hình Hugging Face. Bạn cần chấp nhận Giấy phép Cộng đồng Llama 3, cho phép sử dụng thương mại. Tùy thuộc vào thiết lập của bạn, bạn sẽ tải trọng lượng mô hình ở định dạng safetensors hoặc GGUF.
4. Cấu hình môi trường phát triển của bạn
Sau khi tải xuống các trọng số, đã đến lúc cài đặt môi trường của bạn. Cài đặt các thư viện Python cần thiết, bao gồm transformers, accelerate và bitsandbytes cho quá trình lượng tử hóa — một quy trình giúp giảm dung lượng bộ nhớ của mô hình.
Tải mô hình với các cài đặt phù hợp và chạy một lệnh thử nghiệm đơn giản để đảm bảo mọi thứ hoạt động chính xác trước khi tiến hành tùy chỉnh.
💡Nếu bạn không có nhóm chuyên trách về cơ sở hạ tầng ML, toàn bộ quy trình này có thể trở nên bất khả thi. Hãy bỏ qua hoàn toàn sự phức tạp của việc triển khai với ClickUp Brain. Nó cung cấp các khả năng AI như hỗ trợ viết và tự động hóa công việc trực tiếp trong không gian làm việc mà nhóm của bạn đã sử dụng – không cần tải xuống mô hình hay cấu hình GPU.
Cách tùy chỉnh LLaMA cho dữ liệu doanh nghiệp của bạn
Sử dụng mô hình LLaMA cơ bản là một khởi đầu tốt, nhưng nó sẽ không hiểu các từ viết tắt, tên dự án hoặc quy trình nội bộ độc đáo của công ty bạn. Điều này dẫn đến các phản hồi chung chung, không hữu ích và không giải quyết được các vấn đề kinh doanh thực tế.
Trí tuệ nhân tạo doanh nghiệp trở nên hữu ích thông qua việc tùy chỉnh — đào tạo mô hình trên thuật ngữ và cơ sở kiến thức cụ thể của bạn.
Chuẩn bị dữ liệu đào tạo chuyên biệt cho lĩnh vực của bạn
Sự thành công của mô hình AI tùy chỉnh của bạn phụ thuộc nhiều hơn vào chất lượng dữ liệu đào tạo hơn là kích thước mô hình hoặc sức mạnh tính toán. Bắt đầu bằng cách thu thập và làm sạch thông tin nội bộ của bạn.
- Tài liệu nội bộ: Thu thập thông số kỹ thuật sản phẩm, hướng dẫn quy trình và tài liệu chính sách.
- Thông tin liên lạc lịch sử: Thu thập mẫu email, phản hồi vé hỗ trợ và tóm tắt cuộc họp.
- Thuật ngữ chuyên ngành: Tạo danh sách thuật ngữ, định nghĩa từ viết tắt và ngôn ngữ chuyên ngành.
Sau khi thu thập, định dạng thông tin này thành các cặp câu lệnh-phản hồi cho quá trình tinh chỉnh có giám sát. Ví dụ, một câu lệnh có thể là “Tóm tắt phiếu hỗ trợ này”, và phản hồi sẽ là một bản tóm tắt sạch sẽ, súc tích. Bước này rất quan trọng để dạy mô hình cách thực hiện các công việc cụ thể với dữ liệu của bạn.
📮 ClickUp Insight: Người chuyên nghiệp trung bình dành hơn 30 phút mỗi ngày để tìm kiếm thông tin liên quan đến công việc—đó là hơn 120 giờ mỗi năm bị lãng phí khi 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 công 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!
Tinh chỉnh LLaMA với bối cảnh kinh doanh của bạn
Tinh chỉnh là quá trình điều chỉnh kiến thức hiện có của LLaMA cho phù hợp với trường hợp sử dụng cụ thể của bạn, giúp cải thiện đáng kể độ chính xác của mô hình trên các công việc chuyên ngành. Thay vì đào tạo mô hình từ đầu, bạn có thể sử dụng các phương pháp tiết kiệm tham số, chỉ cập nhật một phần nhỏ các tham số của mô hình, giúp tiết kiệm thời gian và tài nguyên tính toán.
Các phương pháp tinh chỉnh phổ biến bao gồm:
- LoRA (Low-Rank Adaptation): Phương pháp này đào tạo các ma trận "adapter" nhỏ thay vì toàn bộ mô hình, giúp tăng hiệu quả đáng kể.
- QLoRA: Kết hợp LoRA với lượng tử hóa để cho phép tinh chỉnh trên một GPU 48GB duy nhất đồng thời đạt được hiệu suất tinh chỉnh đầy đủ.
- Tinh chỉnh toàn diện: Quy trình này cập nhật tất cả các tham số của mô hình, mang lại mức độ tùy chỉnh sâu nhất nhưng yêu cầu sức mạnh tính toán đáng kể.
Đánh giá và tối ưu hóa hiệu suất mô hình
Làm thế nào để biết mô hình tùy chỉnh của bạn thực sự hoạt động? Đánh giá AI cần vượt ra ngoài các điểm số chính xác đơn giản và đo lường tính hữu ích trong thực tế. Tạo bộ dữ liệu đánh giá phản ánh các trường hợp sử dụng sản xuất của bạn và theo dõi các chỉ số quan trọng đối với kinh doanh của bạn, như chất lượng phản hồi, độ chính xác sự thật và độ trễ.
- Đánh giá định tính: Để các nhà đánh giá con người đánh giá kết quả về giọng điệu, tính hữu ích và độ chính xác.
- Chỉ số định lượng: Sử dụng các điểm số tự động hóa như BLEU hoặc perplexity để đang theo dõi hiệu suất trên quy mô lớn.
- Theo dõi sản xuất: Sau khi triển khai, đang theo dõi phản hồi của người dùng và tỷ lệ lỗi để xác định các lĩnh vực cần cải thiện.
💡Quy trình lặp lại của việc đào tạo và đánh giá có thể trở thành một dự án riêng biệt. Quản lý vòng đời phát triển AI trực tiếp trong ClickUp thay vì bị lạc trong các bảng tính.
Tập trung các chỉ số hiệu suất và kết quả đánh giá trong một chế độ xem duy nhất với ClickUp Bảng điều khiển. Theo dõi các phiên bản mô hình, tham số đào tạo và điểm đánh giá ngay bên cạnh các công việc sản phẩm khác của bạn bằng Trường Tùy chỉnh ClickUp, giúp mọi thứ được tổ chức và hiển thị rõ ràng. 🛠️
Các trường hợp sử dụng hàng đầu của LLaMA trong doanh nghiệp
Các nhóm thường bị mắc kẹt trong tình trạng "phân tích tê liệt", không thể chuyển từ sự hào hứng trừu tượng về AI sang các ứng dụng cụ thể. Sự linh hoạt của LLaMA khiến nó phù hợp với phạm vi rộng của các quy trình làm việc doanh nghiệp, giúp bạn tự động hóa các công việc và làm việc hiệu quả hơn.
Dưới đây là một số trường hợp sử dụng hàng đầu cho mô hình LLaMA được tinh chỉnh tùy chỉnh:
- Trợ lý kiến thức nội bộ: Ngừng lãng phí thời gian tìm kiếm thông tin. Triển khai LLaMA với RAG để tạo ra một chatbot có thể trả lời ngay lập tức các câu hỏi của nhân viên bằng cách tìm kiếm trong các wiki nội bộ, tài liệu chính sách và các giao tiếp dự án trước đây.
- Tự động hóa hỗ trợ khách hàng: Tùy chỉnh mô hình dựa trên lịch sử vé hỗ trợ để tự động soạn thảo phản hồi, phân loại các yêu cầu và chuyển các vấn đề phức tạp đến nhân viên hỗ trợ phù hợp.
- Tạo và kiểm tra mã nguồn: Giúp nhóm kỹ thuật làm việc hiệu quả hơn. Sử dụng LLaMA để tạo mã nguồn mẫu, giải thích các hệ thống cũ phức tạp và thậm chí phát hiện các lỗi tiềm ẩn trong Yêu cầu Hợp nhất trước khi chúng trở thành vấn đề.
- Xử lý tài liệu: Chuyển đổi lượng lớn văn bản thành thông tin hữu ích. Tóm tắt các báo cáo dài, trích xuất các thuật ngữ quan trọng từ hợp đồng pháp lý hoặc tạo ghi chú cuộc họp ngắn gọn từ bản ghi âm thô chỉ trong vài giây.
- Quy trình tạo nội dung: Vượt qua tình trạng bí ý tưởng. Soạn thảo nội dung tiếp thị, mô tả sản phẩm và thông báo nội bộ mà các trình chỉnh sửa con người có thể tinh chỉnh và hoàn thiện.
💡Truy cập nhiều trường hợp sử dụng này ngay lập tức với ClickUp Brain.
- Tóm tắt các chủ đề công việc, soạn thảo bản cập nhật dự án và tạo nội dung với sự hỗ trợ viết lách được hỗ trợ bởi AI của ClickUp.
- Tìm kiếm câu trả lời từ toàn bộ không gian làm việc của bạn ngay lập tức với Tìm kiếm Enterprise của ClickUp và trợ lý Ambient Answers được tích hợp sẵn.
- Xây dựng các quy trình làm việc thông minh để xử lý công việc thường xuyên cho bạn với ClickUp tự động hóa
Giới hạn khi sử dụng LLaMA cho Trí tuệ nhân tạo doanh nghiệp
Mặc dù việc tự triển khai LLaMA mang lại quyền kiểm soát đáng kể, nó không thiếu thách thức. Các nhóm thường đánh giá thấp gánh nặng vận hành, bị sa lầy vào việc bảo trì thay vì tập trung vào đổi mới. Trước khi commit theo hướng "xây dựng", điều quan trọng là phải hiểu rõ các rào cản tiềm ẩn.
Dưới đây là một số giới hạn chính cần xem xét:
- Yêu cầu về hạ tầng: Chạy các mô hình lớn tốn kém và đòi hỏi GPU mạnh mẽ, cấp doanh nghiệp mà nhiều tổ chức không có sẵn.
- Yêu cầu kỹ thuật: Việc triển khai, tinh chỉnh và duy trì mô hình ngôn ngữ lớn đòi hỏi kỹ năng kỹ thuật học máy chuyên sâu, hiện đang rất được săn đón.
- Gánh nặng bảo trì liên tục: Đây không phải là giải pháp "cài đặt và quên đi". Các mô hình cần được theo dõi liên tục, cập nhật bảo mật và đào tạo lại khi kinh doanh của bạn phát triển.
- Rủi ro ảo giác: Giống như tất cả các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs), LLaMA đôi khi có thể tạo ra thông tin nghe có vẻ hợp lý nhưng không chính xác. Các ứng dụng doanh nghiệp yêu cầu các biện pháp bảo vệ mạnh mẽ và sự giám sát của con người để giảm thiểu rủi ro này.
- Không có tính năng doanh nghiệp tích hợp sẵn: Các tính năng quan trọng như kiểm soát truy cập, ghi nhật ký kiểm toán và công cụ tuân thủ phải được xây dựng và quản lý riêng biệt, thêm một lớp phức tạp khác.
💡Bạn có thể vượt qua những giới hạn này bằng cách sử dụng ClickUp Brain. Nó cung cấp AI được quản lý trong không gian làm việc hiện có của bạn, mang lại khả năng AI doanh nghiệp mà không cần gánh nặng vận hành. Đạt được bảo mật cấp doanh nghiệp và loại bỏ việc bảo trì hạ tầng với ClickUp, giúp nhóm của bạn tập trung vào công việc cốt lõi.
📮ClickUp Insight: 88% số người tham gia khảo sát của chúng tôi sử dụng AI cho các công việc cá nhân, nhưng hơn 50% 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 đã 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 yêu cầu bằng ngôn ngữ thông thường, giải quyết cả ba vấn đề chính trong việc áp dụng AI đồng thời kết nối các cuộc trò chuyện, công việc, tài liệu và kiến thức trong toàn bộ không gian làm việc. Tìm câu trả lời và thông tin chi tiết chỉ với một cú nhấp chuột!
Các công cụ AI thay thế cho các trường hợp sử dụng doanh nghiệp
Việc lựa chọn công cụ AI phù hợp từ nhiều tùy chọn có sẵn là thách thức đối với bất kỳ nhóm nào. Bạn đang cố gắng đánh giá các ưu nhược điểm giữa các mô hình khác nhau, nhưng lo lắng về việc chọn sai mô hình và lãng phí tài nguyên.
Điều này thường dẫn đến tình trạng " AI Sprawl " — sự phát triển không kiểm soát của các công cụ và nền tảng AI mà không có sự giám sát hoặc chiến lược — nơi các nhóm đăng ký sử dụng nhiều dịch vụ không liên kết, tạo ra nhiều công việc hơn thay vì giảm bớt.
Dưới đây là tổng quan nhanh về các nhà cung cấp chính và vị trí của họ:
| Công cụ | Phù hợp nhất cho | Các yếu tố cần xem xét |
|---|---|---|
| LLaMA (tự lưu trữ) | Kiểm soát tối đa, chủ quyền dữ liệu | Yêu cầu hạ tầng và chuyên môn về học máy (ML). |
| OpenAI GPT-4 | Khả năng cao nhất, thiết lập tối thiểu | Dữ liệu rời khỏi môi trường của bạn, giá cả dựa trên mức sử dụng. |
| Claude (Anthropic) | Các công việc có ngữ cảnh dài, tập trung vào an toàn | Các điểm tương đồng và khác biệt so với GPT-4 |
| Mistral | Tuân thủ quy định về lưu trữ dữ liệu tại Châu Âu, hiệu quả. | Hệ sinh thái nhỏ hơn so với LLaMA |
| ClickUp Brain | Trí tuệ nhân tạo tích hợp trong không gian làm việc, không cần triển khai. | Phù hợp nhất cho các nhóm muốn tích hợp AI vào quy trình làm việc hiện có. |
Thay vì kết nối nhiều công cụ để đáp ứng nhu cầu của bạn, tại sao không truy cập AI được tích hợp trực tiếp vào nơi bạn thực hiện công việc? Đây chính là cốt lõi của những gì ClickUp mang lại với tư cách là không gian làm việc AI tích hợp đầu tiên trên thế giới — một nền tảng duy nhất, có tính bảo mật cao nơi các dự án, tài liệu, cuộc hội thoại và phân tích được tích hợp hài hòa.
Nó thống nhất các công cụ của bạn để loại bỏ sự phân tán ngữ cảnh, tình trạng phân mảnh xảy ra khi các nhóm lãng phí hàng giờ chuyển đổi giữa các ứng dụng và tìm kiếm thông tin cần thiết để hoàn thành việc cần làm của họ.
ClickUp + Trí tuệ nhân tạo bối cảnh = Sự chuyển đổi có thể đo lường được
Theo nghiên cứu Tác động Kinh tế™ của Forrester, các nhóm sử dụng ClickUp đã đạt được ROI 384% và tiết kiệm được 92.400 giờ vào năm thứ 3.
Khi ngữ cảnh, quy trình làm việc và trí tuệ được tích hợp trong một nền tảng duy nhất, các nhóm không chỉ thực hiện công việc. Họ đạt được thành công.
ClickUp cũng cung cấp các tính năng bảo mật và quản trị mà các triển khai doanh nghiệp yêu cầu, bao gồm tuân thủ SOC 2 Type II, tích hợp SSO, cấp phép SCIM và kiểm soát quyền truy cập chi tiết.
ClickUp Brain MAX cho phép truy cập đa mô hình ngôn ngữ lớn (LLM), giúp bạn lựa chọn giữa các mô hình cao cấp như ChatGPT, Claude và Gemini trực tiếp từ giao diện tìm kiếm. Nền tảng tự động định tuyến truy vấn của bạn đến mô hình phù hợp nhất cho tác vụ, giúp bạn tận hưởng lợi ích của tất cả các mô hình mà không cần quản lý nhiều gói đăng ký.
Sử dụng ClickUp để có được toàn bộ hệ thống—khả năng AI, quản lý dự án, tài liệu và giao tiếp—tất cả trong một nơi, thay vì phải xây dựng lớp AI từ đầu với LLaMA.
Tiến tới với Trí tuệ nhân tạo doanh nghiệp cùng ClickUp
LLaMA cung cấp cho các nhóm doanh nghiệp một giải pháp mở, linh hoạt thay thế cho các API AI đã đóng, mang lại khả năng kiểm soát cao, dự đoán chi phí và tùy chỉnh. Tuy nhiên, thành công không chỉ phụ thuộc vào công nghệ. Nó đòi hỏi việc lựa chọn mô hình phù hợp với trường hợp sử dụng cụ thể, đầu tư vào dữ liệu đào tạo chất lượng cao và xây dựng quy trình đánh giá vững chắc.
Quyết định "tự phát triển hay mua sẵn" cuối cùng phụ thuộc vào sức chứa kỹ thuật của nhóm. Mặc dù việc phát triển giải pháp tùy chỉnh mang lại sự linh hoạt tối đa, nó cũng đi kèm với chi phí và công sức đáng kể. Thách thức thực sự không chỉ là tiếp cận AI, mà là tích hợp nó vào quy trình làm việc hàng ngày mà không gây ra sự lan rộng của AI và các silo dữ liệu.
Đưa khả năng của mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) trực tiếp vào quản lý dự án, tài liệu và giao tiếp nhóm của bạn với ClickUp Brain — mà không cần phải xây dựng và duy trì hạ tầng phức tạp. Bắt đầu miễn phí với ClickUp và đưa khả năng AI trực tiếp vào các quy trình làm việc hiện có của bạn. 🙌
Câu hỏi thường gặp (FAQ)
Đúng vậy, Giấy phép Cộng đồng Llama 3 cho phép sử dụng thương mại cho hầu hết các tổ chức. Chỉ các công ty có hơn 700 triệu người dùng hoạt động hàng tháng mới cần phải xin giấy phép riêng từ Meta.
LLaMA cung cấp quyền kiểm soát dữ liệu tốt hơn và chi phí dự đoán được thông qua việc tự lưu trữ, trong khi GPT-4 mang lại hiệu suất cao hơn ngay từ đầu với ít thiết lập hơn. Tuy nhiên, để tăng năng suất, bạn có thể nhận được sự trợ giúp của AI mà không cần quản lý các mô hình cơ bản thông qua các công cụ tích hợp như ClickUp Brain.
Việc tự lưu trữ LLaMA giúp dữ liệu được lưu trữ trên hạ tầng của bạn, điều này rất tốt cho việc tuân thủ quy định về lưu trữ dữ liệu. Tuy nhiên, bạn phải tự triển khai các biện pháp kiểm soát truy cập, nhật ký kiểm tra và bộ lọc nội dung—các tính năng bảo mật thường được tích hợp sẵn trong các dịch vụ AI được quản lý.
Việc triển khai và tinh chỉnh LLaMA trực tiếp đòi hỏi kỹ năng kỹ thuật máy học (ML) đáng kể. Các nhóm không có chuyên môn này có thể truy cập các tính năng dựa trên LLaMA thông qua các nền tảng được quản lý như ClickUp Brain, cung cấp các tính năng AI mà không cần triển khai mô hình hoặc cấu hình kỹ thuật.