Các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) tốt nhất cho tóm tắt ngôn ngữ vào năm 2026

Hầu hết các nhóm kiểm thử công cụ tóm tắt của mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) bằng cách cung cấp cho chúng một tài liệu mẫu và coi đó là việc cần làm. Mô hình có thể xử lý tốt báo cáo quý của bạn nhưng lại làm hỏng các chủ đề trên Slack, và mô hình hoàn hảo cho bản tóm tắt pháp lý có thể bịa đặt thông tin trong email khách hàng.

Hướng dẫn này sẽ hướng dẫn bạn qua các mô hình ngôn ngữ lớn hàng đầu cho tóm tắt văn bản, cách đánh giá chúng so với khối lượng công việc thực tế của bạn và cách kết nối các bản tóm tắt đó trực tiếp với các hành động trong quy trình làm việc của bạn.

Tổng quan về các mô hình tóm tắt LLM

Những yếu tố nào bạn nên xem xét khi chọn mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) cho việc tóm tắt?

Việc chọn sai mô hình tóm tắt có thể dẫn đến lãng phí tiền bạc vào các API cồng kềnh, gặp khó khăn trong việc thiết lập phức tạp hoặc đơn giản là nhận được các bản tóm tắt chất lượng thấp không hữu ích. Trước khi đi sâu vào các mô hình cụ thể, việc hiểu rõ sự khác biệt giữa tóm tắt hiệu quả và đầu ra chung chung sẽ giúp bạn đưa ra quyết định thông minh hơn.

Xử lý các loại tài liệu thực tế của bạn

Một mô hình giỏi trong việc tóm tắt các bài báo nghiên cứu có thể gặp khó khăn khi xử lý các chuỗi cuộc hội thoại trên Slack hoặc bản ghi cuộc họp. Hãy tìm các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) đã được thử nghiệm trên các loại tài liệu cụ thể mà nhóm của bạn sử dụng hàng ngày – dù đó là hợp đồng pháp lý, email khách hàng, tài liệu kỹ thuật hay ghi chú cuộc họp.

Cung cấp cửa sổ ngữ cảnh đủ lớn.

Cửa sổ ngữ cảnh xác định lượng văn bản mà mô hình có thể xử lý trong một lần chạy. Nếu bạn đang tóm tắt bản ghi cuộc họp kéo dài một giờ hoặc các báo cáo nghiên cứu dài, bạn cần một mô hình có cửa sổ ngữ cảnh mở rộng. Nếu không, bạn sẽ phải chia nhỏ tài liệu và mất đi tính nhất quán khi xử lý tất cả nội dung cùng nhau.

Cân bằng giữa tốc độ và chất lượng

Một số mô hình ưu tiên tốc độ suy luận, trong khi những mô hình khác tối ưu hóa cho chất lượng đầu ra. Đối với việc tóm tắt thời gian thực trong các cuộc họp, tốc độ là yếu tố quan trọng hơn. Đối với việc tạo báo cáo tóm tắt cho lãnh đạo, chất lượng được ưu tiên hàng đầu. Hãy xem xét xem các trường hợp sử dụng của bạn nằm ở đâu trên thang đo này.

Cung cấp các tùy chọn truy cập phù hợp.

Nguồn lực kỹ thuật và yêu cầu bảo mật của nhóm bạn nên là cơ sở để quyết định liệu bạn cần sử dụng API được quản lý, triển khai tự chủ hay phương pháp kết hợp. Các nhóm doanh nghiệp có chính sách dữ liệu nghiêm ngặt có thể cần các tùy chọn triển khai tại chỗ, trong khi các nhóm nhỏ hơn có thể ưa chuộng sự tiện lợi của API trên đám mây.

6 mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) tốt nhất cho tóm tắt văn bản

Số lượng mô hình có sẵn quá lớn khiến việc lựa chọn mô hình phù hợp trở thành một thách thức. Mỗi mô hình dưới đây đều là ứng cử viên mạnh mẽ, nhưng mô hình "tốt nhất" hoàn toàn phụ thuộc vào nhu cầu cụ thể của nhóm của bạn. Chúng tôi sẽ đánh giá chúng dựa trên độ chính xác, kích thước cửa sổ ngữ cảnh, tốc độ và các tùy chọn truy cập.

1. ClickUp Brain (Tốt nhất cho việc tóm tắt có hỗ trợ AI trong quy trình làm việc của bạn)

Vấn đề lớn nhất của các công cụ tóm tắt độc lập không phải là chất lượng của các bản tóm tắt—mà là những gì xảy ra tiếp theo. Bạn tạo ra một bản tóm tắt xuất sắc, sau đó sao chép nó thủ công vào công cụ quản lý dự án, tạo các công việc từ nó và thông báo cho nhóm về các bước tiếp theo. ClickUp Brain loại bỏ sự bất tiện này bằng cách tích hợp trực tiếp chức năng tóm tắt vào quy trình làm việc của bạn.

Với ClickUp Brain, chỉ cần nhập @brain vào bất kỳ bình luận công việc hoặc tin nhắn ClickUp Chat nào và yêu cầu nó tóm tắt nội dung. Nó sẽ ngay lập tức cung cấp bản tóm tắt dựa trên kiến thức về không gian làm việc của bạn, ưu tiên công việc hoặc kênh cụ thể mà bạn đang sử dụng. Vì Brain hiểu các dự án, tài liệu và cuộc hội thoại của bạn, các bản tóm tắt của nó có thể được áp dụng ngay lập tức thay vì là văn bản tách biệt mà bạn phải xử lý thủ công.

Các tính năng nổi bật của ClickUp Brain

Giới hạn của ClickUp Brain

Giá của ClickUp Brain

2. OpenAI GPT-4o (Phù hợp nhất cho các bản tóm tắt chuyên nghiệp, sẵn sàng cho cấp lãnh đạo)

Khi bạn cần một bản tóm tắt được trau chuốt, tinh tế và sẵn sàng chia sẻ với các nhà lãnh đạo, GPT-4o là lựa chọn hàng đầu. Điểm mạnh của nó nằm ở khả năng tóm tắt trừu tượng chất lượng cao, tạo ra văn bản đọc như thể do con người viết. Cửa sổ ngữ cảnh lớn và khả năng đa phương tiện cho phép nó tóm tắt văn bản từ hình ảnh hoặc bản ghi âm, không chỉ từ tài liệu.

Bạn có thể truy cập thông qua một API phổ biến, giúp dễ dàng tích hợp vào các công cụ AI hiện có của bạn cho các cuộc họp. Nhược điểm là đây là dịch vụ độc quyền với mô hình định giá dựa trên sử dụng, và bạn có thể nhận thấy một chút trễ khi tóm tắt các tài liệu rất dài.

Các tính năng nổi bật của GPT-4o

Giới hạn của GPT-4o

Giá của GPT-4o

3. Anthropic Claude 3. 5 Sonnet (Phù hợp nhất cho tài liệu nhạy cảm về tuân thủ)

Nếu nhóm của bạn phải xử lý các tài liệu nhạy cảm hoặc phức tạp, Claude 3.5 Sonnet được thiết kế đặc biệt để đáp ứng nhu cầu của bạn. Nó có cửa sổ ngữ cảnh mở rộng, cho phép xử lý và tóm tắt toàn bộ báo cáo dài trong một lần duy nhất. Điểm nổi bật của nó là khả năng tuân thủ các hướng dẫn phức tạp — bạn có thể yêu cầu tóm tắt theo định dạng, giọng điệu cụ thể hoặc tập trung vào các chủ đề nhất định, và nó sẽ cung cấp kết quả với độ chính xác cao.

Sự tập trung mạnh mẽ của Anthropic vào việc đảm bảo an toàn giúp giảm thiểu rủi ro mô hình tự tạo ra thông tin không chính xác, một tính năng quan trọng đối với các nhóm quan tâm đến tuân thủ khi làm việc với tài liệu pháp lý hoặc tài chính. Đối với các nhóm đã sử dụng công cụ tóm tắt tài liệu AI, Claude tích hợp tốt vào quy trình công việc hiện có.

Các tính năng nổi bật của Claude 3.5 Sonnet

Giới hạn của Claude 3.5 Sonnet

Giá của Claude 3.5 Sonnet

4. Google Gemini 1.5 Pro (Phù hợp nhất cho người dùng Google Workspace)

Đối với các nhóm đã quen thuộc với hệ sinh thái Google, Gemini 1.5 Pro mang lại mức độ tiện lợi gần như không thể so sánh. Nó có tính năng sở hữu một trong những cửa sổ ngữ cảnh lớn nhất hiện có—lên đến 1 triệu token—giúp hoàn hảo cho việc tóm tắt các bản ghi cuộc họp dài từ Google Meet hoặc tổng hợp thông tin từ nhiều bài nghiên cứu được lưu trữ trong Google Drive.

Tích hợp sẵn với Google Workspace cho phép bạn tạo tóm tắt mà không cần rời khỏi các công cụ bạn sử dụng hàng ngày. Điều này đặc biệt hữu ích cho các nhóm phụ thuộc nhiều vào các công cụ tóm tắt cuộc họp AI trong hệ sinh thái Google.

Các tính năng nổi bật của Gemini 1.5 Pro

Giới hạn của Gemini 1.5 Pro

Giá của Gemini 1.5 Pro

5. Meta LLaMA 3 (Phù hợp nhất cho các quy trình tự triển khai và tùy chỉnh)

Nhóm của bạn cần kiểm soát hoàn toàn dữ liệu của mình và muốn tránh gửi thông tin nhạy cảm đến dịch vụ của bên thứ ba. Đây chính là lúc mô hình nguồn mở như LLaMA 3 phát huy tác dụng. Bạn có thể triển khai nó trên máy chủ của riêng mình, tinh chỉnh nó trên dữ liệu cụ thể của công ty để hiểu rõ hơn về thuật ngữ chuyên ngành của bạn, và tùy chỉnh nó theo bất kỳ cách nào bạn thấy phù hợp — tất cả mà không cần phí cấp phép.

Chất lượng tóm tắt rất ấn tượng và thường ngang ngửa với các mô hình độc quyền. Tuy nhiên, điểm yếu là yêu cầu về hạ tầng kỹ thuật. Nhóm của bạn sẽ cần nguồn lực kỹ thuật để triển khai và duy trì mô hình, vì không có API quản lý sẵn có ngay từ đầu. Điều này khiến nó trở thành lựa chọn lý tưởng cho các tổ chức do kỹ thuật dẫn dắt hoặc tập trung vào bảo mật.

Các tính năng nổi bật của LLaMA 3

Giới hạn của LLaMA 3

Giá của LLaMA 3

6. Mistral Large (Phù hợp nhất cho yêu cầu lưu trữ dữ liệu tại EU)

Nếu bạn muốn sự linh hoạt của mã nguồn mở nhưng không có nguồn lực để tự quản lý hạ tầng, Mistral Large là một giải pháp trung gian hấp dẫn. Được phát triển bởi một công ty châu Âu, nó cung cấp hiệu suất tóm tắt cạnh tranh với sự tập trung mạnh mẽ vào hiệu quả.

Mistral cung cấp cả API được quản lý để truy cập dễ dàng và các mô hình mở cho các nhóm muốn kiểm soát nhiều hơn. Phương pháp kết hợp này là ưu điểm chính của nó. Nhược điểm là hệ sinh thái tích hợp của bên thứ ba nhỏ hơn so với các ông lớn như OpenAI và Google. Đây là lựa chọn tuyệt vời cho các nhóm tìm kiếm sự cân bằng giữa tiện lợi và kiểm soát, đặc biệt là những nhóm có yêu cầu lưu trữ dữ liệu tại EU.

Các tính năng nổi bật của Mistral Large

Giới hạn của Mistral Large

Giá của Mistral Large

💡 Mẹo chuyên nghiệp: Nếu mục tiêu chính của bạn là tóm tắt bản ghi cuộc họp kéo dài một giờ chỉ trong một lần, hãy ưu tiên các mô hình có cửa sổ ngữ cảnh lớn nhất như Gemini 1.5 Pro. Nếu bạn cần đào tạo mô hình với thuật ngữ chuyên ngành của công ty, một tùy chọn mã nguồn mở như LLaMA 3 là lựa chọn phù hợp.

So sánh các mô hình tóm tắt dựa trên mô hình ngôn ngữ lớn (LLM)

So sánh nhanh giúp bạn xác định mô hình nào phù hợp với ưu tiên hàng đầu của nhóm chỉ trong nháy mắt.

ClickUp Brain mang tính năng tóm tắt trực tiếp vào quy trình công việc của bạn dưới dạng không gian làm việc AI tích hợp, phù hợp nhất để chuyển đổi tóm tắt thành hành động ngay lập tức, với điểm yếu chính là nó hoạt động tối ưu trong hệ sinh thái ClickUp.

GPT-4o cung cấp cửa sổ ngữ cảnh lớn như một mô hình độc quyền, phù hợp nhất cho các bản tóm tắt chuyên nghiệp và tinh tế, với điểm yếu chính là mô hình tính phí dựa trên sử dụng.

Claude 3.5 Sonnet cung cấp cửa sổ ngữ cảnh mở rộng như một mô hình độc quyền, lý tưởng cho các tài liệu nhạy cảm về tuân thủ, với giới hạn tính khả dụng theo khu vực là chính.

Gemini 1.5 Pro cung cấp một cửa sổ ngữ cảnh khổng lồ như một mô hình độc quyền, hoàn hảo cho người dùng Không gian Làm việc của Google mặc dù việc bị khóa vào hệ sinh thái có thể là một vấn đề.

LLaMA 3 là mô hình nguồn mở với cửa sổ ngữ cảnh lớn, phù hợp cho các quy trình tùy chỉnh tự lưu trữ nhưng yêu cầu đầu tư vào hạ tầng.

Mistral Large có tính năng cửa sổ ngữ cảnh lớn với phương pháp truy cập lai, rất phù hợp cho nhu cầu lưu trữ dữ liệu tại EU, mặc dù hệ sinh thái tích hợp của nó nhỏ hơn.

📖 Xem thêm: Các công cụ tóm tắt bản ghi âm AI tốt nhất

Cách đánh giá chất lượng tóm tắt của mô hình ngôn ngữ lớn (LLM)

Để xác định liệu các bản tóm tắt của mô hình có thực sự tốt hay không, cần có một khung đánh giá rõ ràng. Việc dựa vào một bản tóm tắt kém chất lượng có thể tệ hơn là không có bản tóm tắt nào, có thể dẫn đến các quyết định sai lầm dựa trên thông tin không chính xác.

Các tiêu chí chính để đánh giá

Độ chính xác quyết định liệu bản tóm tắt có nắm bắt chính xác các điểm chính của văn bản gốc mà không bịa đặt sự thật hoặc mắc lỗi hay không. Điều này là không thể thương lượng đối với các tài liệu quan trọng đối với hoạt động kinh doanh.

Độ nhất quán đo lường xem bản tóm tắt có dễ đọc và logic hay không, hay chỉ là một mớ câu văn rời rạc. Các bản tóm tắt tốt duy trì cấu trúc câu chuyện.

Súc tích đánh giá xem bản tóm tắt có đi thẳng vào vấn đề hay chứa nhiều từ ngữ thừa thãi và không cần thiết. Các bản tóm tắt tốt nhất tối ưu hóa mật độ thông tin.

Kiểm tra tuân thủ hướng dẫn đánh giá khả năng của mô hình trong việc đạt được thành công trong việc tuân thủ các yêu cầu cụ thể về giọng điệu, định dạng hoặc các khu vực tập trung như danh sách gạch đầu dòng hoặc bản tóm tắt phong cách điều hành.

Độ nhất quán đánh giá xem mô hình có tạo ra các bản tóm tắt chất lượng cao trên các loại tài liệu khác nhau hay chỉ hoạt động tốt trên một số loại cụ thể.

Một khung thử nghiệm đơn giản

Chọn ba tài liệu mà nhóm của bạn thường xuyên sử dụng—một bản tóm tắt dự án, một bản ghi chép cuộc họp và một chuỗi email của khách hàng. Chạy từng tài liệu qua các mô hình bạn đang xem xét với cùng một lời nhắc. Sau đó, hãy yêu cầu một thành viên trong nhóm đánh giá kết quả dựa trên các tiêu chí trên. Mặc dù có các chỉ số tự động hóa, nhưng không gì có thể thay thế được việc đánh giá của con người để phát hiện các lỗi tinh tế.

🔍 Bạn có biết? 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.

Những giới hạn khi sử dụng mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) cho việc tóm tắt tài liệu là gì?

Công nghệ này có những giới hạn thực sự đáng lưu ý trước khi bạn quyết định commit với một phương pháp cụ thể.

Rủi ro ảo giác

Rủi ro lớn nhất là hiện tượng "ảo giác", khi mô hình tự tin đưa ra các chi tiết sai lệch nhưng nghe có vẻ hợp lý. Các nhóm pháp lý, nhà phân tích tài chính và bất kỳ ai có công việc liên quan đến tài liệu nhạy cảm về tuân thủ đều nên luôn có sự kiểm tra của con người đối với các bản tóm tắt có tính chất quan trọng.

Giới hạn cửa sổ ngữ cảnh

Ngay cả các mô hình lớn nhất cũng có giới hạn, do đó các tài liệu cực kỳ dài có thể cần được chia thành các đoạn nhỏ. Việc chia đoạn này có thể khiến mô hình bỏ lỡ các kết nối giữa các phần cách xa nhau hoặc mất đi cấu trúc câu chuyện tổng thể.

Mất đi sự tinh tế

Các đối số tinh tế hoặc quan điểm thiểu số thường bị giản lược trong các bản tóm tắt. Nếu việc bảo tồn ý kiến phản đối hoặc các trường hợp đặc biệt quan trọng đối với trường hợp sử dụng của bạn, bạn sẽ cần thiết kế các lời nhắc một cách cẩn thận hoặc chấp nhận một số mất mát thông tin.

Thách thức về tính chuyên môn của lĩnh vực

Một mô hình đa năng có thể không hiểu được thuật ngữ chuyên ngành của ngành của bạn mà không cần tinh chỉnh. Các trường y tế, pháp lý và kỹ thuật thường yêu cầu đào tạo bổ sung hoặc thiết kế prompt cẩn thận.

Các yếu tố bảo mật

Việc gửi dữ liệu nhạy cảm của công ty đến API của bên thứ ba luôn tiềm ẩn một mức độ rủi ro. Đối với các tài liệu có tính bảo mật cao, việc sử dụng mô hình tự lưu trữ hoặc thỏa thuận doanh nghiệp với các điều khoản xử lý dữ liệu cụ thể có thể là cần thiết.

Đây không phải là lý do để tránh công nghệ này, nhưng chúng là những yếu tố quan trọng cần xem xét. Bạn có thể giảm thiểu chúng bằng các thực hành thông minh: luôn có người kiểm tra các bản tóm tắt quan trọng, sử dụng mô hình tự lưu trữ cho dữ liệu nhạy cảm cao và sử dụng các lời nhắc rõ ràng để giúp mô hình giữ lại các chi tiết quan trọng.

📌 ClickUp Insight: 62% nhân viên làm việc với kiến thức dựa vào các công cụ AI trò chuyện như ChatGPT và Claude. Giao diện chatbot quen thuộc và khả năng đa dạng của chúng có thể giải thích sự phổ biến của chúng trong các vai trò và ngành nghề đa dạng. Tuy nhiên, việc chuyển sang tab khác để hỏi AI mỗi lần sẽ tích lũy chi phí chuyển đổi và chi phí chuyển đổi ngữ cảnh.

Áp dụng ClickUp Brain vào công việc tóm tắt của bạn

Bạn đã thấy ClickUp Brain nằm trong số các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) hàng đầu cho việc tóm tắt. Giờ hãy cùng khám phá cách xây dựng quy trình làm việc để biến những bản tóm tắt đó thành những lợi ích thực sự về năng suất. Sự khác biệt giữa một bản tóm tắt hữu ích và nỗ lực vô ích nằm ở việc nó có kết nối với hành động hay không – và đó chính là nơi không gian Làm việc AI tích hợp (Converged AI Workspace) phát huy thế mạnh.

[Hình minh họa: Không gian Làm việc ClickUp hiển thị tính năng tóm tắt của Brain được tích hợp với các công việc và tài liệu]

Nhận bản tóm tắt ngay tại nơi bạn đang thực hiện công việc.

Loại bỏ quy trình chuyển giao thủ công phiền phức bằng cách tích hợp trực tiếp tính năng tóm tắt vào các dự án của bạn. Với ClickUp Brain, chỉ cần nhập @brain vào bất kỳ bình luận công việc hoặc tin nhắn ClickUp Chat nào và yêu cầu nó tóm tắt nội dung. Nó sẽ ngay lập tức cung cấp bản tóm tắt dựa trên kiến thức về không gian làm việc của bạn, ưu tiên công việc hoặc kênh cụ thể mà bạn đang sử dụng.

Chuyển đổi bản ghi cuộc họp thành các mục hành động một cách tự động.

Không còn phải mất hàng giờ để đọc lại ghi chú sau một cuộc họp bị bỏ lỡ. Hãy tập trung hoàn toàn vào cuộc hội thoại trong khi ClickUp AI Notetaker tự động ghi chép nội dung cuộc họp cho bạn. Sau cuộc họp, nó cung cấp bản ghi chép và tóm tắt. Bạn thậm chí có thể yêu cầu nó tự động tạo các mục hành động và chuyển chúng thành nhiệm vụ ClickUp với người được giao và ngày đáo hạn.

Sử dụng nhiều mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) mà không cần quản lý việc lựa chọn mô hình.

Nhận kết quả chất lượng cao mà không cần tự quản lý việc lựa chọn mô hình, vì ClickUp Brain sử dụng nhiều mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) phía sau hậu trường. Đây là cách quy trình này hoạt động trong thực tế: Một cuộc họp diễn ra, ClickUp AI Notetaker ghi lại mọi thứ, ClickUp Brain cung cấp tóm tắt các quyết định quan trọng, và các nhiệm vụ hành động đã được đưa vào kế hoạch dự án của bạn. Bạn thậm chí có thể sử dụng @My Brain để tóm tắt riêng tư một chủ đề hoặc soạn thảo phản hồi trước khi chia sẻ với nhóm.

✨ Kết quả thực tế: Thách thức thực sự là biến tóm tắt thành hành động. ClickUp Brain nổi trội trong việc kết nối trực tiếp các tóm tắt với các công việc trong quy trình làm việc của bạn, loại bỏ khoảng cách giữa thông tin và thực thi mà các công cụ tóm tắt độc lập thường gặp phải.

Kết luận

LLM tốt nhất cho việc tóm tắt là mô hình phù hợp với nhu cầu riêng biệt của nhóm bạn — dù đó là cửa sổ ngữ cảnh lớn cho báo cáo dài, tính linh hoạt mã nguồn mở cho tùy chỉnh, hay tích hợp mượt mà với các công cụ hiện có. Trước khi commit, hãy luôn thử nghiệm các lựa chọn hàng đầu của bạn với tài liệu thực tế của chính bạn để đánh giá hiệu suất của chúng.

Nhưng hãy nhớ, một bản tóm tắt chỉ có giá trị khi nó được kết nối với hành động. Tóm tắt đang chuyển từ một công việc độc lập sang một khả năng được tích hợp sâu trong các nền tảng mà bạn đã sử dụng. Lợi ích thực sự về năng suất đến từ việc thu hẹp khoảng cách giữa việc thu thập thông tin và thực hiện hành động dựa trên thông tin đó.

Bắt đầu miễn phí với ClickUp và tích hợp tóm tắt AI trực tiếp vào quản lý công việc, trò chuyện và tài liệu của bạn.

Câu hỏi thường gặp

Sự khác biệt giữa tóm tắt trích xuất và tóm tắt trừu tượng của mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) là gì? Tóm tắt trích xuất hoạt động bằng cách trích xuất các câu chính trực tiếp từ văn bản gốc, trong khi tóm tắt trừu tượng tạo ra các câu hoàn toàn mới để truyền đạt ý nghĩa cốt lõi. Các mô hình ngôn ngữ lớn hiện đại chủ yếu sử dụng phương pháp trừu tượng, kết quả là các bản tóm tắt tự nhiên hơn và nắm bắt tốt hơn bản chất của tài liệu nguồn.

Các mô hình LLMs mã nguồn mở so sánh như thế nào với các mô hình độc quyền như GPT-4 trong việc tóm tắt? Các mô hình mã nguồn mở cung cấp quyền kiểm soát hoàn toàn dữ liệu của bạn và khả năng tinh chỉnh cho nhu cầu cụ thể, nhưng yêu cầu tài nguyên kỹ thuật để duy trì. Các mô hình độc quyền mang lại sự tiện lợi và dễ sử dụng thông qua API, nhưng đi kèm với chi phí sử dụng và ít kiểm soát hơn đối với dữ liệu. Khoảng cách về chất lượng đã thu hẹp đáng kể, với các tùy chọn nguồn mở như LLaMA 3 có thể sánh ngang với hiệu suất của các mô hình độc quyền trong nhiều trường hợp sử dụng.

Các công cụ tóm tắt dựa trên mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) có thể xử lý ghi chú cuộc họp và cập nhật dự án không? Có, hầu hết các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) đều rất hiệu quả trong việc tóm tắt văn bản của cuộc hội thoại như ghi chú cuộc họp. Thách thức thực sự là biến những tóm tắt đó thành hành động, và đây chính là điểm mạnh của các công cụ như ClickUp Brain, khi chúng kết nối trực tiếp các tóm tắt với các công việc trong quy trình làm việc của bạn thay vì để chúng là các tài liệu văn bản riêng lẻ.

Kích thước cửa sổ ngữ cảnh nào là phù hợp cho tài liệu của tôi? Đối với các tài liệu kinh doanh tiêu chuẩn dưới 10.000 từ, hầu hết các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) hiện đại đều có cửa sổ ngữ cảnh đủ lớn. Đối với biên bản cuộc họp kéo dài hơn một giờ hoặc các báo cáo nghiên cứu chi tiết, bạn nên sử dụng các mô hình có cửa sổ ngữ cảnh mở rộng như Claude 3.5 Sonnet hoặc Gemini 1.5 Pro. Cửa sổ 1 triệu token của Gemini 1.5 Pro có thể xử lý gần như mọi công việc tóm tắt tài liệu đơn lẻ.

Làm thế nào để giảm rủi ro ảo giác trong tóm tắt của mô hình ngôn ngữ lớn (LLM)? Sử dụng các lệnh rõ ràng, cụ thể yêu cầu mô hình chỉ tóm tắt những gì được nêu rõ trong nguồn. Yêu cầu trích dẫn hoặc tham chiếu đến các phần cụ thể khi độ chính xác là yếu tố quan trọng. Đối với tài liệu có tính chất quan trọng, luôn có người kiểm tra so sánh tóm tắt với bản gốc. Xem xét sử dụng các mô hình có khả năng an toàn cao hơn như Claude khi thực hiện công việc với nội dung nhạy cảm về tuân thủ.