Xin chào, tôi là Kakeya, đại diện của công ty Scuti.

Công ty chúng tôi chuyên về AI tạo sinh, cung cấp các dịch vụ như phát triển offshore tại Việt Nam, phát triển theo mô hình lab, cũng như tư vấn về AI tạo sinh. Gần đây, chúng tôi may mắn nhận được nhiều yêu cầu phát triển hệ thống tích hợp với AI tạo sinh.

Công nghệ AI tạo sinh có khả năng thay đổi căn bản cách thức hoạt động của doanh nghiệp. Tuy nhiên, hiện nay, vẫn còn nhiều chuyên gia trong lĩnh vực kinh doanh chưa hiểu rõ về cách thức ứng dụng và triển khai cụ thể.

Bằng cách tận dụng AI tạo sinh, doanh nghiệp không chỉ có thể tối ưu hóa công việc mà còn tạo ra các dịch vụ mới và cải thiện trải nghiệm khách hàng.

Bài viết này sẽ giới thiệu 10 ví dụ điển hình trong việc ứng dụng AI tạo sinh để mang lại sự đổi mới cho doanh nghiệp. Từ những ví dụ này, tôi hy vọng bạn có thể học hỏi về tiềm năng của AI tạo sinh và cách ứng dụng nó vào công việc của mình, cung cấp những gợi ý để tích hợp vào doanh nghiệp của bạn.

 

Sự tiến hóa của AI tạo sinh và ảnh hưởng của nó đối với doanh nghiệp

 

Kiến thức cơ bản về công nghệ AI tạo sinh

AI tạo sinh là một công nghệ tạo ra nội dung mới dựa trên dữ liệu như văn bản, hình ảnh và âm thanh, và sự tiến hóa của nó trong kinh doanh đáng được chú ý.

Công nghệ này dựa trên khả năng học các mô hình từ một lượng lớn dữ liệu và tạo ra dữ liệu mới dựa trên những mô hình đó. Cụ thể, thuật toán học sâu (deep learning) là cốt lõi của quá trình này. Trong bối cảnh này, AI tạo sinh có khả năng sử dụng dữ liệu kinh doanh hiện có để tối ưu hóa các công việc như tạo báo cáo và phân tích thị trường, những công việc trước đây thường tốn thời gian.

Ngoài ra, AI tạo sinh còn góp phần cải thiện chất lượng giao tiếp trong kinh doanh. Ví dụ, có thể sử dụng AI tạo sinh để tạo ra những phản hồi tự nhiên và giống con người hơn đối với các câu hỏi từ khách hàng. Điều này dẫn đến sự cải thiện trực tiếp trong trải nghiệm khách hàng.

Thêm vào đó, công nghệ AI tạo sinh còn đóng góp vào việc sáng tạo các dịch vụ mới. Cụ thể, bằng cách phân tích sở thích và dữ liệu hành vi trước đó của người dùng, AI có thể đề xuất nội dung và sản phẩm cá nhân hóa. Những tiến bộ này được kỳ vọng sẽ mang lại những thay đổi đổi mới trong nhiều khía cạnh của doanh nghiệp.

Như vậy, công nghệ AI tạo sinh dự kiến sẽ có ảnh hưởng rộng lớn đến việc tối ưu hóa công việc, nâng cao chất lượng giao tiếp và tạo ra dịch vụ mới trong doanh nghiệp. Do đó, việc hiểu và tận dụng kiến thức cơ bản về công nghệ này là rất quan trọng đối với sự phát triển doanh nghiệp trong tương lai.

Tiềm năng của AI tạo sinh trong kinh doanh

Tiềm năng của công nghệ AI tạo sinh đối với doanh nghiệp là vô cùng lớn. Công nghệ này cho phép các đổi mới trong nhiều lĩnh vực như tự động hóa công việc, tạo nội dung sáng tạo và nâng cao trải nghiệm khách hàng. Lý do là vì AI tạo sinh có khả năng tạo ra giá trị mới mà không cần sự can thiệp của con người, dựa trên việc phân tích và học từ dữ liệu.

Ví dụ cụ thể là việc tự động tạo tài liệu marketing và phát triển hệ thống trả lời tự động cho các câu hỏi của khách hàng. Nhờ đó, nhân viên có thể dành nhiều thời gian hơn cho các công việc sáng tạo và chiến lược, dẫn đến cải thiện đáng kể hiệu quả công việc. Bên cạnh đó, việc sử dụng AI tạo sinh để cung cấp nội dung cá nhân hóa cho từng khách hàng có thể đóng góp vào việc tăng cường sự hài lòng của khách hàng và nâng cao lòng trung thành với thương hiệu.

Hơn nữa, AI tạo sinh cũng đóng góp vào việc tạo ra các mô hình kinh doanh mới. Ví dụ, các dịch vụ đề xuất thiết kế sản phẩm tùy chỉnh dựa trên đầu vào của người dùng, hoặc các dịch vụ tạo nội dung giải trí cá nhân hóa bằng cách phân tích sở thích của người dùng, là những khả năng. Đây là những dịch vụ mà các mô hình kinh doanh truyền thống khó có thể thực hiện được, và công nghệ AI tạo sinh có tiềm năng mở ra những thị trường mới.

 

Thực hành! 10 Ví dụ về việc tối ưu hóa công việc bằng AI tạo sinh

 

4 Cách hiệu quả để sử dụng AI tạo sinh trong tối ưu hóa công việc

Có rất nhiều cách để tận dụng AI tạo sinh trong việc tối ưu hóa công việc, dưới đây là 4 phương pháp hiệu quả đặc biệt:

1. Tự động hóa việc tạo văn bản và phân tích dữ liệu
   AI tạo sinh có thể nhanh chóng tạo bản nháp báo cáo và email, cũng như trích xuất thông tin giá trị từ lượng dữ liệu lớn. Điều này giúp nhân viên tiết kiệm thời gian và tập trung vào các công việc chiến lược hơn.
2. Tự động hóa hỗ trợ khách hàng
   AI có thể ngay lập tức phản hồi các câu hỏi từ khách hàng và cung cấp thông tin liên quan, giúp nâng cao sự hài lòng của khách hàng và giảm tải công việc cho đội ngũ hỗ trợ.
3. Marketing cá nhân hóa
   AI tạo sinh cung cấp nội dung được tùy chỉnh dựa trên sở thích và hành vi của từng khách hàng, giúp tăng cường sự tham gia và tỷ lệ chuyển đổi.
4. Đề xuất ý tưởng và thiết kế mới
   AI tạo sinh giúp phát triển sản phẩm sáng tạo, vượt ra ngoài khuôn khổ suy nghĩ truyền thống, mang lại những giải pháp mới mẻ và sáng tạo.

3 Ví dụ về việc AI tạo sinh thay đổi trải nghiệm khách hàng

Có rất nhiều ví dụ về cách AI tạo sinh có thể thay đổi cơ bản trải nghiệm khách hàng, nhưng dưới đây là ba trường hợp ấn tượng:

1. Trải nghiệm mua sắm cá nhân hóa trong ngành bán lẻ trực tuyến
   AI phân tích lịch sử mua hàng và hành vi duyệt web của khách hàng để đề xuất sản phẩm phù hợp với sở thích của từng cá nhân. Điều này giúp khách hàng dễ dàng tìm thấy sản phẩm yêu thích và cải thiện đáng kể quy trình mua sắm.
2. Tư vấn đầu tư cá nhân hóa trong ngành tài chính
   AI tạo sinh hiểu được mức độ chấp nhận rủi ro và mục tiêu đầu tư của khách hàng, đề xuất các chiến lược đầu tư tối ưu. Dịch vụ cá nhân hóa này giúp khách hàng dễ dàng đưa ra quyết định đầu tư phù hợp, từ đó nâng cao sự hài lòng của khách hàng.
3. Đề xuất kế hoạch quản lý sức khỏe cá nhân hóa trong ngành chăm sóc sức khỏe
   Bằng cách sử dụng AI tạo sinh, các công ty có thể cung cấp kế hoạch quản lý sức khỏe dựa trên tình trạng sức khỏe và lối sống của từng cá nhân. Điều này giúp khách hàng quản lý sức khỏe tốt hơn và đóng góp vào việc duy trì sức khỏe lâu dài.

Như những ví dụ trên, AI tạo sinh có thể cải thiện trải nghiệm khách hàng mạnh mẽ bằng cách cung cấp các dịch vụ cá nhân hóa, từ đó nâng cao sự trung thành của khách hàng và thúc đẩy sự phát triển của doanh nghiệp.

3 Ví dụ về sự kết hợp giữa phân tích dữ liệu và AI tạo sinh

Sự kết hợp giữa phân tích dữ liệu và AI tạo sinh là một công cụ mạnh mẽ mang lại những thay đổi đổi mới trong doanh nghiệp. Dưới đây là 3 ví dụ được thực hiện thông qua sự kết hợp này:

1. Phát triển mô hình dự đoán hành vi người tiêu dùng trong marketing
   Bằng cách phân tích lượng lớn dữ liệu người tiêu dùng và sử dụng AI tạo sinh, có thể dự đoán hành vi mua hàng và xu hướng trong tương lai. Cách tiếp cận này giúp các doanh nghiệp điều chỉnh chiến lược marketing một cách chính xác hơn, thực hiện phân phối quảng cáo hiệu quả và quản lý tồn kho.
2. Tối ưu hóa quy trình sản xuất trong ngành sản xuất
   AI tạo sinh có thể được sử dụng để phân tích dữ liệu sản xuất và đề xuất lịch trình sản xuất tối ưu cũng như cải tiến quy trình. Điều này giúp tăng hiệu quả sản xuất, giảm chi phí và khả năng đưa các sản phẩm cạnh tranh ra thị trường nhanh chóng.
3. Thúc đẩy y học cá nhân hóa trong ngành chăm sóc sức khỏe
   Bằng cách phân tích dữ liệu sức khỏe và thông tin di truyền của bệnh nhân, AI tạo sinh có thể đề xuất các phương pháp điều trị và kế hoạch quản lý sức khỏe phù hợp nhất cho từng cá nhân. Điều này giúp cung cấp các phương pháp điều trị hiệu quả hơn và ít tác dụng phụ, đóng góp lớn vào việc duy trì sức khỏe của bệnh nhân.

Ngoài ra, thông tin chi tiết về ứng dụng AI tạo sinh trong kinh doanh có sẵn trong tài liệu kèm theo ở đây. Tài liệu có thể tải miễn phí, vì vậy bạn có thể xem thoải mái!

 

Các ví dụ thành công của các công ty sử dụng AI tạo sinh

 

Ví dụ 1

Một ví dụ đáng chú ý về công ty đạt được thành công đáng kể nhờ sử dụng AI tạo sinh có thể được tìm thấy trong ngành marketing kỹ thuật số.

Công ty này đã sử dụng AI tạo sinh để phân tích sở thích và hành vi của khách hàng, sau đó tạo ra nội dung quảng cáo cá nhân hóa theo thời gian thực dựa trên những thông tin này. Kết quả là, sự tương tác với khách hàng và tỷ lệ chuyển đổi tăng mạnh, và hiệu quả này đã được công nhận rộng rãi trong ngành.

Lý do thành công này nằm ở khả năng cá nhân hóa của AI tạo sinh, chính xác hơn rất nhiều so với phương pháp nhắm mục tiêu đại trà truyền thống. Bằng cách phân tích lịch sử mua sắm và dữ liệu hành vi trực tuyến trước đó, AI có thể đề xuất các sản phẩm và thông tin mà khách hàng có khả năng quan tâm.

Trong một chiến dịch, các email tối ưu hóa cho từng khách hàng đã được tạo ra, giới thiệu các sản phẩm mà khách hàng có thể quan tâm. Phương pháp cá nhân hóa này dẫn đến việc tỷ lệ mở email, tỷ lệ nhấp chuột và tỷ lệ mua hàng cuối cùng đều tăng rõ rệt so với các chiến dịch trước.

Câu chuyện thành công này chứng minh tiềm năng thay đổi mang tính cách mạng của AI tạo sinh trong chiến lược marketing. Bằng cách cho phép giao tiếp được cá nhân hóa với từng khách hàng, các công ty có thể nâng cao sự hài lòng của khách hàng và xây dựng lòng trung thành của khách hàng mạnh mẽ hơn.

Ví dụ 2

Ví dụ 2, chúng ta có thể xét đến việc áp dụng AI tạo sinh trong ngành nhân sự.

Công ty này đã phát triển một hệ thống sử dụng AI tạo sinh để khớp ứng viên với các vị trí công việc bằng cách phân tích sơ yếu lý lịch và CV. Kết quả là, không chỉ quy trình tuyển dụng được cải thiện về mặt hiệu quả, mà còn đạt được thành công lớn trong việc phát hiện ra những ứng viên phù hợp hơn.

Lý do thành công này là nhờ khả năng của AI tạo sinh trong việc phân tích nhanh chóng một lượng lớn dữ liệu ứng viên và xác định sự phù hợp tốt nhất giữa người tìm việc và các vị trí công việc. Các công việc mất thời gian như sàng lọc sơ yếu lý lịch và đối chiếu kỹ năng của ứng viên với yêu cầu công việc, vốn tốn thời gian trong phương pháp truyền thống, đã được AI tạo sinh rút ngắn đáng kể.

Hệ thống này phân tích chi tiết kinh nghiệm, kỹ năng và sự phù hợp với công việc của ứng viên, so sánh chúng với các kỹ năng cụ thể và yêu cầu công việc mà công ty mong muốn. Quá trình này giúp công ty nhanh chóng xác định những ứng viên phù hợp nhất với nhu cầu của họ, cải thiện cả chất lượng và tốc độ của quy trình tuyển dụng.

Như được thấy từ ví dụ này, việc sử dụng AI tạo sinh trong ngành nhân sự đóng góp vào việc nâng cao hiệu quả tuyển dụng và tạo ra sự kết nối tốt hơn giữa ứng viên và công việc. Việc đạt được sự phù hợp tốt hơn giữa công ty và ứng viên có tác động trực tiếp đến năng suất công việc, sự hài lòng tại nơi làm việc, và dẫn đến thành công lâu dài.

Ví dụ 3

Trong Ví dụ 3, chúng ta sẽ tìm hiểu việc sử dụng AI tạo sinh trong ngành chăm sóc sức khỏe. Một cơ sở y tế đã triển khai một hệ thống sử dụng AI tạo sinh để xây dựng các kế hoạch điều trị tùy chỉnh dựa trên hồ sơ sức khỏe của bệnh nhân.

Hệ thống này phân tích dữ liệu phức tạp như tiền sử bệnh của bệnh nhân, thói quen sống và thông tin di truyền, và đề xuất các phương pháp điều trị phù hợp nhất. Kết quả là, việc xác định phương pháp điều trị tốt nhất cho từng bệnh nhân đã trở nên khả thi và có sự cải thiện trong kết quả điều trị.

Thành công này là nhờ khả năng phân tích dữ liệu khổng lồ của AI tạo sinh và khả năng tạo ra các phương án điều trị tối ưu từ thông tin cá nhân hóa. Trước đây, bác sĩ và chuyên gia phải phân tích bệnh sử và lập kế hoạch điều trị thủ công, nhưng nhờ sự hỗ trợ của AI tạo sinh, việc điều trị giờ đây được thực hiện nhanh chóng và chính xác hơn.

Hệ thống này phân tích toàn diện các yếu tố như bệnh lý trong quá khứ, thuốc đang sử dụng, thông tin dị ứng và các yếu tố di truyền của bệnh nhân. Dựa trên phân tích này, hệ thống tham khảo các nghiên cứu y tế mới nhất và các hướng dẫn điều trị để đề xuất kế hoạch điều trị tối ưu cho từng bệnh nhân. Quá trình này không chỉ giúp nâng cao sự hài lòng của bệnh nhân với điều trị mà còn góp phần giảm tỷ lệ tái nhập viện và rút ngắn thời gian điều trị.

Ví dụ này cho thấy AI tạo sinh đang đóng góp rất lớn vào việc hiện thực hóa y học cá nhân hóa trong ngành chăm sóc sức khỏe. Bằng cách cung cấp phương pháp điều trị phù hợp nhất cho từng bệnh nhân, AI tạo sinh mang lại kết quả sức khỏe tốt hơn và nâng cao chất lượng dịch vụ y tế.

 

Hướng dẫn thực hành để triển khai AI tạo sinh

 

Quy trình triển khai thành công AI tạo sinh

Quy trình triển khai AI tạo sinh là yếu tố quan trọng không thể thiếu để đảm bảo thành công. Bước đầu tiên là xác định mục tiêu và mục đích rõ ràng. Mặc dù lý do áp dụng AI tạo sinh có thể đa dạng, nhưng điều quan trọng là phải nhắm đến việc giải quyết những thách thức kinh doanh cụ thể và nâng cao giá trị cung cấp. Tiếp theo, cần thực hiện việc chuẩn bị và phân tích dữ liệu. Hiệu quả và tính hữu ích của AI tạo sinh phụ thuộc lớn vào chất lượng của dữ liệu được sử dụng, vì vậy việc thu thập dữ liệu liên quan và đảm bảo dữ liệu đó ở định dạng phù hợp cho mô hình AI là rất quan trọng.

Giai đoạn tiếp theo của quá trình triển khai là lựa chọn và tùy chỉnh mô hình AI phù hợp. Các công nghệ AI tạo sinh có rất nhiều loại khác nhau, và cần chọn mô hình phù hợp nhất với nhu cầu cụ thể của doanh nghiệp và tùy chỉnh nếu cần. Giai đoạn này có thể yêu cầu chuyên môn kỹ thuật, vì vậy hợp tác với các chuyên gia bên ngoài hoặc nhà cung cấp có thể mang lại hiệu quả.

Trong giai đoạn triển khai dự án, mô hình AI đã chọn sẽ được tích hợp vào các quy trình kinh doanh và áp dụng vào công việc thực tế. Trong giai đoạn này, việc đào tạo nhân viên và tối ưu hóa hệ thống được thực hiện để đánh giá xem việc triển khai AI tạo sinh có đóng góp như thế nào vào công việc thực tế. Ngoài ra, việc giám sát và cải tiến liên tục trong quá trình vận hành là rất quan trọng. Đánh giá hiệu suất của các mô hình AI định kỳ và điều chỉnh khi cần thiết là chìa khóa thành công.

Thông qua quy trình này, việc triển khai AI tạo sinh có thể giảm bớt đáng kể gánh nặng công việc cho nhân viên, tối ưu hóa quy trình kinh doanh, cải thiện trải nghiệm khách hàng và tạo ra các mô hình kinh doanh mới, mang lại lợi ích lớn cho công ty. Để đảm bảo thành công, việc bắt đầu với việc thiết lập mục tiêu rõ ràng, chọn lựa dữ liệu và công nghệ phù hợp, và liên tục đánh giá và cải tiến hệ thống là điều không thể thiếu.

Thách thức và giải pháp khi triển khai AI tạo sinh

Khi triển khai AI tạo sinh, nhiều công ty sẽ đối mặt với một số thách thức, nhưng cũng có các giải pháp hiệu quả để giải quyết chúng. Một trong những thách thức lớn là thiếu dữ liệu đủ chất lượng và số lượng, điều này sẽ ảnh hưởng trực tiếp đến hiệu suất của AI tạo sinh. Để giải quyết vấn đề này, việc sử dụng các nguồn dữ liệu bên ngoài, cải thiện quy trình thu thập dữ liệu và áp dụng kỹ thuật làm sạch dữ liệu là các chiến lược hiệu quả. Điều này giúp đảm bảo có được các bộ dữ liệu chất lượng cao cần thiết để huấn luyện các mô hình AI.

Tiếp theo, thiếu chuyên môn kỹ thuật cũng là một thách thức mà nhiều công ty gặp phải. Các giải pháp cho vấn đề này bao gồm tuyển dụng các chuyên gia về AI, sử dụng dịch vụ tư vấn bên ngoài và đào tạo liên tục cho nhân viên. Bằng cách xây dựng chuyên môn nội bộ, công ty có thể giải quyết các vấn đề liên quan đến việc lựa chọn, triển khai và vận hành AI tạo sinh một cách hiệu quả hơn.

Một thách thức phổ biến khác là sự chấp nhận của tổ chức và các vấn đề văn hóa. Để giải quyết điều này, cần có sự thay đổi nhận thức và tư duy trên toàn tổ chức. Cụ thể, việc giao tiếp minh bạch về lợi ích của công nghệ AI và tác động của nó đối với doanh nghiệp, chia sẻ các câu chuyện thành công và khuyến khích sự tham gia của nhân viên và phản hồi là các chiến lược hiệu quả. Những nỗ lực này sẽ giúp thúc đẩy sự hiểu biết và chấp nhận AI trong tổ chức.

Cuối cùng, mối quan ngại về quyền riêng tư và bảo mật, đặc biệt là khi xử lý dữ liệu khách hàng, là một thách thức quan trọng. Giải pháp cho vấn đề này là thiết lập và áp dụng các chính sách bảo vệ dữ liệu nghiêm ngặt, triển khai các công nghệ bảo mật mới nhất và đào tạo nhân viên về bảo vệ dữ liệu. Điều này giúp đảm bảo rằng AI tạo sinh có thể được áp dụng trong khi vẫn duy trì bảo mật dữ liệu.

Bằng cách triển khai các giải pháp hiệu quả cho những thách thức này, các công ty có thể vượt qua các rào cản có thể gặp phải khi áp dụng AI tạo sinh và tận dụng tối đa tiềm năng của công nghệ.

Hello, I’m Kakeya, the representative of Scuti.

Our company specializes in Vietnam-based offshore development, lab-type development, and generative AI consulting services, with a focus on generative AI technologies. Recently, we have been fortunate to receive numerous requests for system development integrated with generative AI.

The evolution of generative AI technology shows no signs of slowing down! It’s advancing so fast that it’s hard to keep up!

On July 23, 2024 (US time), Meta announced its latest LLM, Llama 3.1, which has garnered significant attention. Although it is a minor version upgrade from Llama 3 to Llama 3.1, the significantly enhanced Llama 3.1 is creating new waves in the world of generative AI with its astounding performance and the decision to release it as open source.

In this article, we will explore the fascinating features of Llama 3.1 and delve into its potential.

 

Basic Knowledge of Llama 3.1

What is Llama 3.1?

Llama 3.1 is an AI capable of performing various tasks such as generating natural human-like text, translation, answering questions, and creating conversations. By learning from vast amounts of data, it achieves a level of accuracy and naturalness that was impossible for conventional AI models.

The length of context it can process has been dramatically expanded to support an astonishing 128,000 tokens. This is 16 times the length of the previous version’s 8,000 tokens, enabling it to comprehend and generate more complex and lengthy texts.

Moreover, multilingual support has been enhanced, with Llama 3.1 now supporting a total of eight languages, including English, German, French, Italian, Portuguese, Hindi, Spanish, and Thai. Although Japanese is not included in the list, based on my observations, it handles Japanese text seamlessly without any noticeable issues, providing a high level of accuracy.

Additionally, Llama 3.1 is released under an open-source license, marking a major turning point in the history of AI development. This allows anyone to freely use, modify, and redistribute the model, enabling developers worldwide to contribute to the research and development of Llama 3.1. This move is expected to accelerate the evolution of AI technology.

Llama 3.1 Model Family

Llama 3.1 is available in three model sizes: 8B, 70B, and 405B, allowing users to select the most suitable model for their specific use cases.

• 8B Model: Known for its lightweight and fast processing, it is ideal for environments with limited computing resources, such as mobile devices and embedded systems.
• 70B Model: Offers a balanced performance and efficiency, making it suitable for a wide range of general natural language processing tasks.
• 405B Model: The largest and most powerful model, optimized for tasks requiring advanced language understanding and reasoning.

Each model size comes in two variants: the Base Model, which is a general-purpose language model, and the Instruct Model, fine-tuned to respond more accurately to human instructions.

List of Available Models:

• Meta-Llama-3.1-8B
• Meta-Llama-3.1-8B-Instruct
• Meta-Llama-3.1-70B
• Meta-Llama-3.1-70B-Instruct
• Meta-Llama-3.1-405B
• Meta-Llama-3.1-405B-Instruct

 

Llama 3.1 Performance Evaluation

Benchmark Results – Outstanding Scores Surpassing Previous Models

Source：https://ai.meta.com/blog/meta-llama-3-1/

 

Source：https://ai.meta.com/blog/meta-llama-3-1/

 

Llama 3.1’s performance has been evaluated across various benchmarks, and the results are remarkable. Notably, the 405B model demonstrates overall performance superior to GPT-4o and nearly on par with Claude 3.5 Sonnet.

MMLU (Massive Multitask Language Understanding):
On this benchmark, which consists of 57 diverse tasks assessing language understanding, the Llama 3.1 405B model achieved an impressive score of 87.3%. This score approaches the human-level benchmark of 90% and is comparable to GPT-4o, demonstrating the advanced language comprehension capabilities of Llama 3.1.

HumanEval:
This benchmark evaluates the ability to generate Python code based on given instructions. The Llama 3.1 405B model scored a high 89.0%, showcasing its ability to understand complex instructions and accurately generate code. This performance is on par with GPT-4o and slightly behind Claude 3.5 Sonnet, recently released by Anthropic.

GSM-8K:
This benchmark measures the ability to solve elementary-level mathematical word problems. The Llama 3.1 405B model achieved an astounding score of 96.8%, indicating its advanced logical reasoning and mathematical problem-solving capabilities.

These benchmark results demonstrate that Llama 3.1 is an exceptionally high-performing AI model across a wide range of domains.

 

Llama 3.1 Licensing and Commercial Use

Llama 3.1 is offered under a special commercial license called the “Llama 3.1 Community License,” which is more permissive for commercial use compared to previous versions. For detailed terms, please refer to the original license document.

Permitted Uses:

• Redistribution of the model
• Fine-tuning the model
• Creating derivative works
• Using the model’s output to improve other LLMs (including generating and extracting synthetic data for different models)

Conditions:

• If Llama 3.1 is used in products or services with over 700 million monthly active users, an individual license must be obtained from Meta.
• The name of derivative models must include “Llama” at the beginning.
• Derivative works or services must include a clear statement: “Built with Llama.”

These terms make Llama 3.1 a highly accessible and versatile multi-modal language model comparable to GPT-4o. However, you might wonder, “It’s amazing, but how can we actually use it?”

The most effective use of Llama 3.1 is to build RAG (Retrieval-Augmented Generation) systems in on-premise environments. For organizations restricted by security policies from using cloud-based RAG services, Llama 3.1 can be deployed on in-house servers to implement secure and efficient RAG solutions.

Our company provides a SaaS-based RAG (Retrieval-Augmented Generation) service called “SecureGAI,” and we also have expertise and experience in building this service in on-premise environments. If you are interested in implementing RAG in an on-premise environment, please do not hesitate to contact us!

 

The Technology Behind Llama 3.1

Transformer Architecture – An Innovative Structure Enabling Advanced Language Processing

Llama 3.1 is built on the Transformer deep learning architecture. Introduced by Google researchers in 2017, the Transformer architecture revolutionized the field of natural language processing.

Traditional natural language processing models struggled with handling long texts and required significant time for training. However, the Transformer architecture overcomes these challenges by utilizing a mechanism called Attention.

The Attention mechanism calculates the relationship between each word in a sentence and other words, enabling the Transformer to understand the context of long texts accurately and achieve highly precise language processing.

Llama 3.1 builds upon this Transformer architecture with proprietary enhancements to achieve superior performance and efficiency compared to previous models.

Autoregressive Language Model – Predicting the Future from the Past

Llama 3.1 is an autoregressive language model, which predicts future data based on past data.

In the context of natural language processing, this means predicting the next word in a sequence of words. For example, given the phrase “It’s a beautiful day,” an autoregressive language model would predict the word “today.”

Through learning from a massive amount of text data, Llama 3.1 has pushed this predictive capability to its limits, enabling it to generate human-like natural text.

Large-Scale Data Training – Knowledge Distilled from 15 Trillion Tokens

Llama 3.1 achieves its astounding performance through training on an immense volume of data. Specifically, it has been trained on over 15 trillion tokens from sources such as websites, books, and code.

The use of such large-scale data is a crucial factor in the advancement of AI technology in recent years. Unlike traditional machine learning, where features were manually designed by humans, deep learning allows computers to learn features directly from vast amounts of data.

By harnessing the full power of deep learning, Llama 3.1 has achieved a level of language understanding that was previously unimaginable with traditional language models.

Specifically, pretraining involved approximately 15 trillion tokens of data from publicly available sources, open instruction datasets, and over 25 million synthetic examples created through SFT (Supervised Fine-Tuning) and RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback).

 

Memory Requirements for Llama 3.1

Source: https://huggingface.co/blog/llama31

 

The memory requirements to run Llama 3.1 vary depending on the model size and the precision used. Larger models with higher precision require more memory.

For example, when running the 405B model with FP16 precision, the model weights alone require approximately 800GB of memory. Additionally, the KV cache needed to store the model’s context may demand several hundred GB of memory, depending on the context length. As a result, a GPU server with extensive me

Memory Optimization with Quantization – Achieving High Performance with Less Memory

To reduce memory usage, Llama 3.1 also offers quantized models. Quantization is a technique that represents model weights using data types with fewer bits, without significantly sacrificing precision. This reduces memory usage and improves inference speed.

Llama 3.1 provides quantized models with FP16 (16-bit floating point) precision as well as FP8 (8-bit floating point) and INT4 (4-bit integer) precision. FP8 quantized models can reduce memory usage by about half compared to FP16 models. INT4 quantized models can further reduce memory usage to about one-fourth of FP16 models.

 

Llama 3.1 as a System: Tools for Building Secure AI Systems

Llama 3.1 is not designed to operate independently; to function safely and effectively, additional security measures are necessary. Meta provides several tools and guidelines recommended for use in conjunction with Llama 3.1.

Llama Guard 3 – Detecting Unsafe Content

Llama Guard 3 is a safety tool that analyzes input prompts and generated responses to detect unsafe or inappropriate content. It supports multiple languages, enabling analysis of text written in various languages. Integrating Llama Guard 3 with Llama 3.1 helps mitigate the risk of model misuse and contributes to building more secure AI systems.

Prompt Guard – Preventing Prompt Injection Attacks

Prompt Guard is a tool designed to detect prompt injection attacks, where malicious users manipulate input prompts to alter the behavior of AI models. By identifying such attacks, Prompt Guard ensures the security of AI models.

Code Shield – Detecting Vulnerabilities in Generated Code

Code Shield is a tool that verifies the safety of code generated by AI models. Since AI-generated code may contain security vulnerabilities, Code Shield assists in developing secure AI applications by detecting such vulnerabilities. 

 

Using Llama 3.1

Access via Cloud Services

Source: https://ai.meta.com/blog/meta-llama-3-1/

 

Llama 3.1 can be accessed through major cloud service providers, allowing developers to utilize its powerful capabilities without the need to build their own infrastructure.

• Amazon Web Services (AWS): Llama 3.1 can be easily deployed and utilized through Amazon SageMaker JumpStart.
• Microsoft Azure: Run Llama 3.1 in the cloud and build scalable AI applications through Azure Machine Learning.
• Google Cloud Platform (GCP): Easily deploy Llama 3.1 and develop custom AI solutions through Vertex AI.

These cloud service providers offer the computational resources, storage, and security required to use Llama 3.1, enabling developers to focus solely on AI development.

Hugging Face Transformers

Hugging Face Transformers is an open-source library for working with natural language processing models. Llama 3.1 is also supported by Hugging Face Transformers, making it easy to load and use the model. Transformers is compatible with major deep learning frameworks such as PyTorch, TensorFlow, and JAX, making it accessible in various development environments.

Try Llama 3.1 405B for Free on HuggingChat

You can try Llama 3.1 405B for free on HuggingChat. While it doesn’t support image generation and is limited to text generation, being able to experience the 405B model for free is still highly valuable!

Fast Chat with Llama 3.1 70B on Groq

Groq has also quickly adapted to Llama 3.1! Although it currently supports only the 8B and 70B models (not yet 405B), you can enjoy Llama 3.1’s capabilities in Groq’s ultra-fast response environment!

Xin chào, tôi là Kakeya, đại diện của công ty Scuti.

Công ty chúng tôi chuyên cung cấp các dịch vụ phát triển offshore tại Việt Nam, phát triển kiểu lab và tư vấn AI tạo sinh, với thế mạnh là công nghệ AI tạo sinh. Gần đây, chúng tôi rất may mắn khi nhận được nhiều yêu cầu phát triển hệ thống tích hợp với AI tạo sinh.

Công nghệ AI tạo sinh không ngừng phát triển! Tốc độ nhanh đến mức khó mà theo kịp!

Vào ngày 23 tháng 7 năm 2024 (giờ Mỹ), Meta đã công bố mô hình ngôn ngữ mới nhất của họ, Llama 3.1, thu hút sự chú ý rất lớn. Mặc dù chỉ là bản nâng cấp nhỏ từ Llama 3 lên Llama 3.1, nhưng Llama 3.1 với hiệu năng vượt trội và quyết định mở mã nguồn đã tạo nên những làn sóng mới trong thế giới AI tạo sinh.

Trong bài viết này, chúng tôi sẽ giải thích đầy đủ những điểm nổi bật của Llama 3.1 và khám phá tiềm năng của nó.

 

Kiến thức cơ bản về Llama 3.1

Llama 3.1 là gì?

Llama 3.1 là một AI có khả năng thực hiện nhiều tác vụ khác nhau như tạo văn bản tự nhiên giống con người, dịch thuật, trả lời câu hỏi và tạo cuộc hội thoại. Thông qua việc học từ một lượng dữ liệu khổng lồ, nó đạt được mức độ chính xác và tự nhiên mà các mô hình AI thông thường không thể làm được.

Độ dài ngữ cảnh mà nó có thể xử lý đã được mở rộng đáng kể, hỗ trợ đến 128.000 token, một con số đáng kinh ngạc. Đây là độ dài gấp 16 lần so với phiên bản trước đó là 8.000 token, cho phép nó hiểu và tạo ra các văn bản phức tạp và dài hơn.

Hơn nữa, khả năng hỗ trợ đa ngôn ngữ đã được cải thiện, với việc Llama 3.1 hiện hỗ trợ tổng cộng 8 ngôn ngữ, bao gồm tiếng Anh, tiếng Đức, tiếng Pháp, tiếng Ý, tiếng Bồ Đào Nha, tiếng Hindi, tiếng Tây Ban Nha và tiếng Thái. Mặc dù tiếng Nhật không có trong danh sách này, nhưng theo quan sát của tôi, Llama 3.1 xử lý văn bản tiếng Nhật một cách mượt mà, không có vấn đề đáng kể nào và đạt độ chính xác cao.

Ngoài ra, Llama 3.1 được phát hành theo giấy phép mã nguồn mở, đánh dấu một bước ngoặt lớn trong lịch sử phát triển AI. Điều này cho phép bất kỳ ai cũng có thể sử dụng, sửa đổi và phân phối lại mô hình một cách tự do, tạo điều kiện cho các nhà phát triển trên toàn thế giới đóng góp vào nghiên cứu và phát triển Llama 3.1. Động thái này được kỳ vọng sẽ thúc đẩy nhanh chóng sự tiến hóa của công nghệ AI.

Dòng mô hình Llama 3.1

Llama 3.1 có sẵn với ba kích thước mô hình: 8B, 70B và 405B, cho phép người dùng lựa chọn mô hình phù hợp nhất với mục đích sử dụng cụ thể.

• Mô hình 8B: Được biết đến với tính nhẹ nhàng và xử lý nhanh, lý tưởng cho các môi trường có tài nguyên tính toán hạn chế như thiết bị di động và hệ thống nhúng.
• Mô hình 70B: Cung cấp sự cân bằng giữa hiệu năng và hiệu quả, phù hợp với nhiều tác vụ xử lý ngôn ngữ tự nhiên phổ biến.
• Mô hình 405B: Là mô hình lớn nhất và mạnh mẽ nhất, được tối ưu hóa cho các tác vụ yêu cầu khả năng hiểu ngôn ngữ và lập luận nâng cao.

Mỗi kích thước mô hình đều có hai biến thể: Mô hình cơ bản, là mô hình ngôn ngữ đa dụng, và Mô hình chỉ dẫn, được tinh chỉnh để phản hồi chính xác hơn theo hướng dẫn của con người.

Danh sách các mô hình có sẵn:

• Meta-Llama-3.1-8B
• Meta-Llama-3.1-8B-Instruct
• Meta-Llama-3.1-70B
• Meta-Llama-3.1-70B-Instruct
• Meta-Llama-3.1-405B
• Meta-Llama-3.1-405B-Instruct

 

Đánh giá hiệu năng của Llama 3.1

Kết quả Benchmark – Điểm số ấn tượng vượt qua các mô hình trước đó

Hiệu năng của Llama 3.1 đã được đánh giá trên nhiều tiêu chuẩn benchmark và kết quả rất đáng kinh ngạc.

Nguồn: https://ai.meta.com/blog/meta-llama-3-1/

 

Nguồn: https://ai.meta.com/blog/meta-llama-3-1/

 

Đặc biệt, mô hình 405B cho thấy hiệu năng tổng thể vượt trội hơn GPT-4o và gần tương đương với Claude 3.5 Sonnet.

​MMLU (Massive Multitask Language Understanding):
Trên tiêu chuẩn đánh giá này, bao gồm 57 nhiệm vụ đa dạng kiểm tra khả năng hiểu ngôn ngữ, mô hình Llama 3.1 405B đã đạt được số điểm ấn tượng 87.3%. Điểm số này gần đạt mức chuẩn của con người là 90% và tương đương với GPT-4o, thể hiện khả năng hiểu ngôn ngữ vượt trội của Llama 3.1.

HumanEval:
Tiêu chuẩn này đánh giá khả năng tạo mã Python dựa trên hướng dẫn được đưa ra. Mô hình Llama 3.1 405B đạt số điểm cao 89.0%, cho thấy khả năng hiểu các hướng dẫn phức tạp và tạo mã chính xác. Hiệu suất này ngang bằng với GPT-4o và chỉ hơi thấp hơn so với Claude 3.5 Sonnet mới được Anthropic phát hành.

GSM-8K:
Tiêu chuẩn này đo lường khả năng giải quyết các bài toán đố toán học cấp tiểu học. Mô hình Llama 3.1 405B đạt được số điểm ấn tượng 96.8%, thể hiện khả năng lập luận logic và giải toán tiên tiến của nó.

Những kết quả đánh giá này chứng minh rằng Llama 3.1 là một mô hình AI có hiệu suất rất cao trong nhiều lĩnh vực khác nhau.

Giấy phép và sử dụng thương mại của Llama 3.1

Llama 3.1 được cung cấp theo giấy phép thương mại đặc biệt có tên là “Llama 3.1 Community License,” linh hoạt hơn cho mục đích thương mại so với các phiên bản trước. Vui lòng tham khảo tài liệu giấy phép gốc để biết thêm chi tiết.

Các hành động được phép:

• Phân phối lại mô hình
• Tinh chỉnh mô hình
• Tạo các tác phẩm phái sinh
• Sử dụng đầu ra của mô hình để cải thiện các LLM khác (bao gồm tạo và trích xuất dữ liệu tổng hợp cho các mô hình khác)

Điều kiện:

• Nếu Llama 3.1 được sử dụng trong các sản phẩm hoặc dịch vụ có hơn 700 triệu người dùng hoạt động hàng tháng, cần phải có giấy phép riêng từ Meta.
• Tên của các mô hình phái sinh phải bắt đầu bằng “Llama.”
• Các tác phẩm hoặc dịch vụ phái sinh phải bao gồm tuyên bố rõ ràng: “Built with Llama.”

Những điều khoản này khiến Llama 3.1 trở thành một mô hình ngôn ngữ đa phương tiện mạnh mẽ, linh hoạt, tương đương với GPT-4o. Tuy nhiên, bạn có thể tự hỏi, “Nó rất tuyệt, nhưng làm thế nào để sử dụng nó hiệu quả?”

Cách sử dụng hiệu quả nhất của Llama 3.1 là xây dựng các hệ thống RAG (Retrieval-Augmented Generation) trong môi trường on-premise. Đối với các tổ chức bị hạn chế bởi các chính sách bảo mật không thể sử dụng dịch vụ RAG trên đám mây, Llama 3.1 có thể được triển khai trên các máy chủ nội bộ để triển khai các giải pháp RAG an toàn và hiệu quả.

Công ty chúng tôi cung cấp một dịch vụ RAG (Retrieval-Augmented Generation) dựa trên SaaS có tên là “SecureGAI,” và chúng tôi cũng có chuyên môn cũng như kinh nghiệm trong việc triển khai dịch vụ này trong các môi trường on-premise. Nếu bạn quan tâm đến việc xây dựng RAG trong môi trường on-premise, xin đừng ngần ngại liên hệ với chúng tôi!

 

Công nghệ đứng sau Llama 3.1

Kiến trúc Transformer – Cấu trúc đột phá cho phép xử lý ngôn ngữ nâng cao

Llama 3.1 được xây dựng dựa trên kiến trúc học sâu Transformer. Được các nhà nghiên cứu của Google giới thiệu vào năm 2017, kiến trúc Transformer đã cách mạng hóa lĩnh vực xử lý ngôn ngữ tự nhiên.

Các mô hình xử lý ngôn ngữ tự nhiên truyền thống gặp khó khăn trong việc xử lý văn bản dài và yêu cầu thời gian huấn luyện đáng kể. Tuy nhiên, kiến trúc Transformer khắc phục những thách thức này bằng cách sử dụng cơ chế Attention.

Cơ chế Attention tính toán mối liên hệ giữa từng từ trong một câu với các từ khác, cho phép Transformer hiểu ngữ cảnh của các văn bản dài một cách chính xác và đạt được khả năng xử lý ngôn ngữ chính xác cao.

Llama 3.1 tận dụng kiến trúc Transformer này và bổ sung các cải tiến độc quyền để đạt được hiệu suất và hiệu quả vượt trội so với các mô hình trước đó.

Mô hình ngôn ngữ tự hồi quy – Dự đoán tương lai từ dữ liệu quá khứ

Llama 3.1 là một mô hình ngôn ngữ tự hồi quy, dự đoán dữ liệu tương lai dựa trên dữ liệu quá khứ.

Trong bối cảnh xử lý ngôn ngữ tự nhiên, điều này có nghĩa là dự đoán từ tiếp theo trong một chuỗi từ. Ví dụ, với cụm từ “Hôm nay trời đẹp,” mô hình ngôn ngữ tự hồi quy sẽ dự đoán từ “quá.”

Thông qua việc học từ một lượng lớn dữ liệu văn bản, Llama 3.1 đã đẩy khả năng dự đoán này đến giới hạn tối đa, cho phép nó tạo ra văn bản tự nhiên giống con người.

Huấn luyện trên dữ liệu lớn – Tích hợp kiến thức từ 15 nghìn tỷ token

Llama 3.1 đạt được hiệu suất đáng kinh ngạc nhờ vào việc huấn luyện trên một khối lượng dữ liệu khổng lồ. Cụ thể, mô hình này đã được huấn luyện trên hơn 15 nghìn tỷ token từ các nguồn như website, sách và mã lập trình.

Việc sử dụng dữ liệu quy mô lớn như vậy đóng vai trò rất quan trọng trong sự phát triển của công nghệ AI trong những năm gần đây. Không giống như học máy truyền thống, nơi các đặc trưng được thiết kế thủ công bởi con người, học sâu cho phép máy tính học các đặc trưng trực tiếp từ một lượng lớn dữ liệu.

Bằng cách tận dụng tối đa sức mạnh của học sâu, Llama 3.1 đã đạt được mức độ hiểu ngôn ngữ mà trước đây không thể tưởng tượng được với các mô hình ngôn ngữ truyền thống.

Cụ thể, quá trình tiền huấn luyện bao gồm khoảng 15 nghìn tỷ token dữ liệu từ các nguồn công khai, các tập dữ liệu chỉ dẫn công khai, và hơn 25 triệu ví dụ tổng hợp được tạo ra thông qua SFT (Supervised Fine-Tuning) và RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback).

Yêu cầu bộ nhớ cho Llama 3.1

Nguồn: https://huggingface.co/blog/llama31

 

Yêu cầu bộ nhớ để chạy Llama 3.1 phụ thuộc vào kích thước mô hình và độ chính xác được sử dụng. Mô hình càng lớn và độ chính xác càng cao thì yêu cầu bộ nhớ càng nhiều.

Ví dụ, khi chạy mô hình 405B với độ chính xác FP16, trọng số của mô hình yêu cầu khoảng 800GB bộ nhớ. Ngoài ra, bộ nhớ KV cache cần thiết để lưu trữ ngữ cảnh của mô hình có thể yêu cầu thêm vài trăm GB bộ nhớ, tùy thuộc vào độ dài ngữ cảnh. Do đó, để chạy mô hình 405B, cần có máy chủ GPU với dung lượng bộ nhớ lớn.

Trong khi đó, các mô hình nhỏ hơn như 8B và 70B có thể chạy trên các máy chủ GPU nhỏ hơn. Khi chạy mô hình 8B với độ chính xác FP16, trọng số mô hình yêu cầu khoảng 16GB và KV cache tối đa là 16GB, tổng cộng yêu cầu khoảng 32GB bộ nhớ. Đối với mô hình 70B, trọng số yêu cầu khoảng 140GB và KV cache tối đa là 140GB, tổng cộng yêu cầu khoảng 280GB bộ nhớ.

Tối ưu hóa bộ nhớ bằng lượng tử hóa – Hiệu suất cao với ít bộ nhớ hơn

Để giảm lượng bộ nhớ sử dụng, Llama 3.1 cũng cung cấp các mô hình được lượng tử hóa. Lượng tử hóa là kỹ thuật biểu diễn trọng số của mô hình bằng các kiểu dữ liệu với số bit ít hơn mà không làm giảm đáng kể độ chính xác. Điều này giúp giảm lượng bộ nhớ sử dụng và tăng tốc độ suy luận.

Llama 3.1 cung cấp các mô hình lượng tử hóa với độ chính xác FP16 (số thực 16 bit), FP8 (số thực 8 bit) và INT4 (số nguyên 4 bit). Các mô hình lượng tử hóa FP8 có thể giảm lượng bộ nhớ sử dụng khoảng một nửa so với mô hình FP16. Các mô hình lượng tử hóa INT4 thậm chí có thể giảm lượng bộ nhớ xuống còn khoảng một phần tư so với mô hình FP16.

 

Llama 3.1 như một hệ thống: Các công cụ để xây dựng hệ thống AI an toàn

Llama 3.1 không được thiết kế để hoạt động độc lập; để hoạt động an toàn và hiệu quả, cần áp dụng thêm các biện pháp bảo mật. Meta đã cung cấp một số công cụ và hướng dẫn được khuyến nghị sử dụng cùng với Llama 3.1.

Llama Guard 3 – Phát hiện nội dung không an toàn

Llama Guard 3 là một công cụ bảo mật phân tích các lệnh đầu vào và phản hồi được tạo ra nhằm phát hiện nội dung không an toàn hoặc không phù hợp.
Công cụ này hỗ trợ nhiều ngôn ngữ, cho phép phân tích văn bản được viết bằng các ngôn ngữ khác nhau.
Việc tích hợp Llama Guard 3 với Llama 3.1 giúp giảm nguy cơ lạm dụng mô hình, từ đó xây dựng các hệ thống AI an toàn hơn.

Prompt Guard – Ngăn chặn tấn công tiêm lệnh

Prompt Guard là một công cụ được thiết kế để phát hiện các cuộc tấn công tiêm lệnh (prompt injection), trong đó người dùng ác ý thao túng lệnh đầu vào để thay đổi hành vi của mô hình AI.
Công cụ này giúp đảm bảo an toàn cho mô hình AI bằng cách phát hiện những cuộc tấn công như vậy.

Code Shield – Phát hiện lỗ hổng trong mã được tạo

Code Shield là một công cụ kiểm tra tính an toàn của mã được tạo ra bởi các mô hình AI.
Mã do AI tạo ra có thể chứa lỗ hổng bảo mật, Code Shield hỗ trợ phát hiện và xử lý những lỗ hổng này, góp phần phát triển các ứng dụng AI an toàn.

 

Sử dụng Llama 3.1

Truy cập qua các dịch vụ đám mây

Nguồn: https://ai.meta.com/blog/meta-llama-3-1/

 

Llama 3.1 có thể được truy cập thông qua các nhà cung cấp dịch vụ đám mây lớn, cho phép nhà phát triển sử dụng các khả năng mạnh mẽ của nó mà không cần xây dựng cơ sở hạ tầng riêng.

• Amazon Web Services (AWS): Dễ dàng triển khai và sử dụng Llama 3.1 thông qua Amazon SageMaker JumpStart.
• Microsoft Azure: Chạy Llama 3.1 trên đám mây và xây dựng các ứng dụng AI có khả năng mở rộng thông qua Azure Machine Learning.
• Google Cloud Platform (GCP): Dễ dàng triển khai Llama 3.1 và phát triển các giải pháp AI tùy chỉnh thông qua Vertex AI.

Các nhà cung cấp dịch vụ đám mây này cung cấp tài nguyên tính toán, lưu trữ và bảo mật cần thiết để sử dụng Llama 3.1, giúp các nhà phát triển tập trung hoàn toàn vào việc phát triển AI.

Hugging Face Transformers

Hugging Face Transformers là một thư viện mã nguồn mở để làm việc với các mô hình xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Llama 3.1 cũng được Hugging Face Transformers hỗ trợ, giúp dễ dàng tải và sử dụng mô hình. Transformers tương thích với các khung học sâu chính như PyTorch, TensorFlow và JAX, cho phép sử dụng trong nhiều môi trường phát triển khác nhau.

Dùng thử miễn phí Llama 3.1 405B trên HuggingChat

Bạn có thể dùng thử Llama 3.1 405B miễn phí trên HuggingChat. Mặc dù không hỗ trợ tạo hình ảnh và chỉ giới hạn trong việc tạo văn bản, việc trải nghiệm mô hình 405B miễn phí vẫn là một cơ hội rất đáng giá!

Trò chuyện nhanh với Llama 3.1 70B trên Groq

 

Groq cũng đã nhanh chóng hỗ trợ Llama 3.1! Hiện tại, chỉ có các mô hình 8B và 70B (chưa hỗ trợ 405B), nhưng bạn có thể tận hưởng khả năng của Llama 3.1 trong môi trường phản hồi siêu nhanh của Groq!

Hello, I am Kakeya, the representative of Scuti.

Our company provides services such as offshore development in Vietnam, lab-type development, and generative AI consulting, with a focus on generative AI. Recently, we have been fortunate to receive many requests for system development integrated with generative AI.

“How should AI be utilized in human resource management?” This is a question that many HR managers are asking.

With the worsening issues of labor shortages and skill mismatches, AI offers new solutions in various areas such as recruitment, skill development, and performance evaluation. AI is not merely a tool for automating tasks but also supports decision-making based on data, enabling more efficient and fair processes.

Additionally, AI contributes to improving employee engagement through chatbot-based support and personalized learning programs. However, to effectively implement AI, it is essential to not only understand the technology but also manage risks related to bias and privacy.

In this article, we will explain specific examples and benefits of using AI in human resource management, as well as the challenges and solutions involved in its implementation.

 

The Impact of AI on Human Resource Management

The Benefits of AI Utilization

By automating tasks that were previously done manually, AI can streamline operations. For example, AI can automate tasks such as screening application documents and scheduling interviews. This allows HR personnel to focus on more important tasks, leading to increased productivity.

Moreover, AI can assist in formulating optimal personnel assignments and development plans based on the analysis of large amounts of data. By utilizing AI, companies can maximize the potential of their employees and drive business growth.

Furthermore, AI chatbots can respond to employee inquiries, reducing the burden on HR departments. Employees can access necessary information at any time, leading to improved satisfaction.

AI not only streamlines traditional HR management tasks and creates an environment where personnel can focus on more strategic activities, but it is also a highly convenient system for employees.

Specific Benefits Expected from AI Implementation

The first benefit is the reduction of time and cost in the recruitment process. By utilizing AI for screening application documents and conducting aptitude tests, candidates can be narrowed down more efficiently. Traditionally, HR personnel had to review a vast number of application documents and select candidates, but AI significantly streamlines this task. As a result, not only can time and costs associated with recruitment activities be reduced, but the likelihood of securing more qualified talent also increases. This can be seen as a significant advantage for companies.

The second benefit is the improvement of employee engagement. Communication tools equipped with AI can respond to employee inquiries promptly and accurately, as well as provide tailored information to meet individual needs. Employees can easily obtain the necessary information whenever they need it, which increases their engagement with the company. By utilizing AI, companies can enhance employee satisfaction and expect to see a reduction in turnover rates.

 

Evolving Human Resource Management Operations with AI

Transforming Recruitment with AI

AI streamlines the entire recruitment process, from job posting to screening application documents and even scheduling interviews. For example, AI-equipped recruitment management systems automatically match job seekers with the most suitable job postings based on their skills and experience and introduce them to the company.

This allows companies to efficiently find candidates who are highly likely to match the personnel they are seeking. Additionally, AI-powered interview analysis can assess the content of a candidate’s responses, their facial expressions, and the tone of their voice, supporting objective evaluations.

By conducting evaluations that are not reliant on the subjective judgment of interviewers, more equitable recruitment selections can be realized. Utilizing AI in recruitment activities contributes to enhancing a company’s competitiveness by improving both efficiency and fairness.

Improving the Accuracy of Performance Evaluations

AI collects and analyzes data on employee performance, supporting objective evaluations. Traditional evaluation systems can sometimes be biased by the subjective judgment of managers, but by using AI, a more fair and credible evaluation system can be built.

For example, AI can analyze and quantify an employee’s work achievements and contributions to projects, enabling objective evaluations. Additionally, AI can propose improvement measures to enhance employee performance. By analyzing employees’ strengths and weaknesses, AI can suggest individualized training programs or career paths to promote employee growth.

Utilizing AI in performance evaluations holds the potential to significantly contribute to improving employee motivation, skill development, and ultimately the growth of the company.

Personalized Employee Development

AI analyzes an employee’s skills, experience, and learning history to provide individualized training programs. Unlike conventional uniform training, AI delivers training tailored to individual needs, leading to improved learning outcomes.

For example, if an employee wants to enhance their sales skills, AI analyzes the employee’s learning history, experience, and data related to sales performance to propose the most suitable training program. This allows the employee to efficiently acquire the necessary skills, contributing to improved productivity for the entire company.

AI-powered employee development is an extremely effective tool for maximizing employee capabilities and enhancing a company’s competitiveness.

Improving Employee Engagement and Retention

AI-powered chatbots can respond to employee inquiries 24/7, providing quick solutions to issues. Employees can ask questions at any time, regardless of location, which helps reduce stress and improve work efficiency.

Additionally, AI can analyze employee engagement and turnover risk and propose improvement measures to the HR department. For example, by analyzing the factors contributing to declining employee engagement, AI can suggest strategies to improve the work environment and promote communication, leading to lower turnover rates.

By utilizing AI, companies can enhance employee engagement and retention, helping to maintain and improve their competitiveness.

Streamlining HR Department Operations

AI automates daily tasks within the HR department, creating an environment where personnel can focus on more strategic activities. Examples include the automation of tasks such as payroll calculations, attendance management, and social insurance procedures.

These tasks, while requiring accuracy, often become routine and place a significant burden on HR personnel. By delegating these tasks to AI, HR personnel can focus on more creative and strategic work, contributing to the growth of the company.

AI plays an essential role in promoting the efficiency of HR operations and improving overall productivity within the company.

 

Challenges and Solutions in AI Implementation

Costs of AI System Implementation and Building an Operational Framework

Implementing AI systems may require costs, time, and specialized knowledge. Therefore, before implementation, it is essential to clarify the company’s challenges and needs and select the appropriate system.

Additionally, even after implementation, it is necessary to build an operational framework to maximize the effectiveness of the AI system. Operating an AI system may require specialized knowledge and skills, and it may also be necessary to train personnel or collaborate with external partners.

While there are several challenges, such as costs and operational frameworks, that need to be considered before AI system implementation, with proper preparation and planning, these challenges can be overcome.

Ethical Use of AI and Privacy Protection

The use of AI requires careful consideration of ethical aspects and privacy protection. For example, in AI-driven recruitment processes, it is necessary to eliminate biases to ensure that candidates with specific attributes are not disadvantaged.

If there is bias in the data used to train AI, it may result in discriminatory evaluations against candidates with certain attributes. Therefore, in AI development and operation, it is essential to ensure fairness and transparency and to implement measures to eliminate bias.

Additionally, when handling personal information about employees, appropriate security measures must be taken to protect privacy. Ethical use of AI and privacy protection are critical issues that cannot be overlooked when utilizing AI.

Improving Employee AI Literacy

To effectively utilize AI, employees need to acquire basic knowledge about AI and be able to use AI tools proficiently. Companies must work to improve employees’ AI literacy by providing AI-related training and educational programs. AI literacy refers to the ability to understand AI’s mechanisms, potential, and limitations and to use AI appropriately.

By improving employee AI literacy, resistance to AI can be reduced, and employees’ willingness to use it actively can be increased. Enhancing AI literacy among employees is a key factor in successfully implementing AI.

 

AI as a Partner in Human Resource Management

AI is a powerful tool that can solve various challenges in human resource management, but it is still just a “tool.”

To fully leverage AI, it is important for the HR department to take the lead in implementing and managing AI and to establish a system where humans and AI work collaboratively. While AI can process vast amounts of data quickly and perform objective analysis and predictions, it cannot understand human emotions, ethics, or creativity.

In human resource management, it is crucial to understand the individuality and abilities of each employee and to respond flexibly to different situations. There are many challenges that AI alone cannot solve. By viewing AI as a “tool” and allowing humans and AI to work together, each utilizing their strengths, better human resource management can be achieved.

Xin chào, tôi là Kakeya, đại diện của công ty Scuti.

Công ty chúng tôi cung cấp các dịch vụ như phát triển offshore tại Việt Nam, phát triển mô hình lab và tư vấn AI tạo sinh, với trọng tâm là AI tạo sinh. Gần đây, chúng tôi rất may mắn khi nhận được nhiều yêu cầu phát triển hệ thống tích hợp AI tạo sinh.

“Làm thế nào để tận dụng AI trong quản lý nhân sự?” Đây là câu hỏi mà nhiều nhà quản lý nhân sự đang đặt ra.

Trong bối cảnh thiếu hụt lao động và sự không phù hợp về kỹ năng ngày càng nghiêm trọng, AI cung cấp các giải pháp mới trong nhiều lĩnh vực như tuyển dụng, phát triển kỹ năng và đánh giá hiệu suất. AI không chỉ đơn thuần là công cụ tự động hóa công việc mà còn hỗ trợ ra quyết định dựa trên dữ liệu, giúp các quy trình trở nên hiệu quả và công bằng hơn.

Ngoài ra, AI còn góp phần nâng cao sự gắn kết của nhân viên thông qua hỗ trợ chatbot và các chương trình học tập cá nhân hóa. Tuy nhiên, để triển khai AI một cách hiệu quả, cần phải hiểu rõ về công nghệ và quản lý các rủi ro liên quan đến thiên kiến và quyền riêng tư.

Trong bài viết này, chúng tôi sẽ giải thích các ví dụ cụ thể và lợi ích của việc sử dụng AI trong quản lý nhân sự, cũng như những thách thức và giải pháp đi kèm với việc triển khai AI.

 

Tác động của AI đối với quản lý nhân sự

Lợi ích của việc sử dụng AI

Bằng cách tự động hóa các nhiệm vụ trước đây do con người thực hiện, AI có thể đơn giản hóa quy trình hoạt động. Ví dụ, AI có thể tự động hóa các nhiệm vụ như sàng lọc hồ sơ ứng viên và lên lịch phỏng vấn. Điều này cho phép nhân viên nhân sự tập trung vào các nhiệm vụ quan trọng hơn, dẫn đến việc tăng năng suất.

Hơn nữa, AI có thể hỗ trợ việc lập kế hoạch phân bổ nhân sự và phát triển dựa trên phân tích khối lượng dữ liệu lớn. Bằng cách sử dụng AI, các công ty có thể tối đa hóa tiềm năng của nhân viên và thúc đẩy tăng trưởng kinh doanh.

Ngoài ra, các chatbot AI có thể trả lời các câu hỏi của nhân viên, giảm tải cho bộ phận nhân sự. Nhân viên có thể truy cập thông tin cần thiết bất cứ lúc nào, từ đó nâng cao sự hài lòng.

AI không chỉ giúp đơn giản hóa các nhiệm vụ quản lý nhân sự truyền thống và tạo ra môi trường để nhân viên tập trung vào các hoạt động chiến lược hơn mà còn là hệ thống mang lại nhiều tiện ích cho nhân viên.

Những lợi ích cụ thể có thể mong đợi từ việc triển khai AI

Lợi ích đầu tiên là rút ngắn thời gian và giảm chi phí trong quy trình tuyển dụng. Bằng cách sử dụng AI để sàng lọc hồ sơ ứng tuyển và thực hiện các bài kiểm tra năng lực, có thể chọn lọc ứng viên một cách hiệu quả hơn. Trước đây, nhân viên nhân sự phải xem xét một số lượng lớn hồ sơ ứng tuyển và lựa chọn ứng viên, nhưng AI giúp đơn giản hóa đáng kể công việc này. Kết quả là không chỉ thời gian và chi phí liên quan đến các hoạt động tuyển dụng được giảm bớt mà còn tăng khả năng đảm bảo những ứng viên chất lượng cao hơn. Đây có thể được coi là một lợi ích lớn đối với các công ty.

Lợi ích thứ hai là nâng cao sự gắn kết của nhân viên. Các công cụ giao tiếp được tích hợp AI có thể trả lời các câu hỏi của nhân viên một cách nhanh chóng và chính xác, cũng như cung cấp thông tin tùy chỉnh phù hợp với nhu cầu cá nhân. Nhân viên có thể dễ dàng tiếp cận thông tin cần thiết bất cứ khi nào họ cần, từ đó tăng cường sự gắn kết với công ty. Việc sử dụng AI giúp tăng sự hài lòng của nhân viên và có thể kỳ vọng giảm tỷ lệ nghỉ việc.

 

Tiến hóa các hoạt động quản lý nhân sự bằng AI

Thay đổi hoạt động tuyển dụng với AI

AI giúp đơn giản hóa toàn bộ quy trình tuyển dụng, từ việc công bố thông tin tuyển dụng, sàng lọc hồ sơ ứng tuyển đến việc lên lịch phỏng vấn. Ví dụ, các hệ thống quản lý tuyển dụng được tích hợp AI sẽ tự động kết nối các ứng viên với các thông tin tuyển dụng phù hợp nhất dựa trên kỹ năng và kinh nghiệm của họ và giới thiệu họ với công ty.

Điều này cho phép các công ty tìm kiếm ứng viên có khả năng phù hợp cao với yêu cầu nhân sự một cách hiệu quả. Ngoài ra, phân tích phỏng vấn bằng AI có thể đánh giá nội dung phát biểu của ứng viên, biểu cảm khuôn mặt và tông giọng, giúp hỗ trợ việc đánh giá khách quan.

Bằng cách tiến hành các đánh giá không phụ thuộc vào phán đoán chủ quan của người phỏng vấn, quá trình tuyển chọn công bằng hơn có thể được thực hiện. Việc sử dụng AI trong các hoạt động tuyển dụng không chỉ cải thiện hiệu quả mà còn nâng cao tính công bằng, từ đó đóng góp vào việc tăng cường khả năng cạnh tranh của công ty.

Cải thiện độ chính xác trong đánh giá hiệu suất

AI thu thập và phân tích dữ liệu về hiệu suất của nhân viên, hỗ trợ việc đánh giá một cách khách quan. Các hệ thống đánh giá truyền thống đôi khi có thể bị ảnh hưởng bởi phán đoán chủ quan của người quản lý, nhưng bằng cách sử dụng AI, có thể xây dựng một hệ thống đánh giá công bằng và đáng tin cậy hơn.

Ví dụ, AI có thể phân tích và định lượng các thành tích công việc của nhân viên và đóng góp vào các dự án, từ đó giúp đánh giá khách quan. Ngoài ra, AI cũng có thể đề xuất các biện pháp cải tiến để nâng cao hiệu suất của nhân viên. Bằng cách phân tích điểm mạnh và điểm yếu của nhân viên, AI có thể đề xuất các chương trình đào tạo cá nhân hóa hoặc con đường phát triển sự nghiệp, thúc đẩy sự phát triển của nhân viên.

Việc sử dụng AI trong đánh giá hiệu suất có tiềm năng đóng góp rất lớn vào việc cải thiện động lực, phát triển kỹ năng của nhân viên, và cuối cùng là sự tăng trưởng của công ty.

Phát triển nhân viên được cá nhân hóa

AI phân tích các kỹ năng, kinh nghiệm và lịch sử học tập của nhân viên để cung cấp các chương trình đào tạo được cá nhân hóa. Không giống như các chương trình đào tạo đồng đều truyền thống, AI cung cấp các chương trình đào tạo phù hợp với nhu cầu cá nhân, giúp cải thiện kết quả học tập.

Ví dụ, nếu một nhân viên muốn cải thiện kỹ năng bán hàng của mình, AI sẽ phân tích lịch sử học tập, kinh nghiệm và dữ liệu liên quan đến hiệu suất bán hàng để đề xuất chương trình đào tạo phù hợp nhất. Điều này giúp nhân viên có thể học tập hiệu quả các kỹ năng cần thiết, từ đó đóng góp vào việc nâng cao năng suất cho toàn công ty.

Việc sử dụng AI để phát triển nhân viên là một phương tiện rất hiệu quả trong việc khai thác tối đa khả năng của nhân viên và nâng cao khả năng cạnh tranh của công ty.

Cải thiện sự gắn kết và duy trì nhân viên

Chatbot tích hợp AI có thể trả lời các câu hỏi của nhân viên 24/7, giúp giải quyết vấn đề một cách nhanh chóng. Nhân viên có thể đặt câu hỏi bất cứ lúc nào và ở bất cứ đâu, từ đó giúp giảm căng thẳng và cải thiện hiệu quả công việc.

Ngoài ra, AI có thể phân tích sự gắn kết của nhân viên và rủi ro nghỉ việc, đồng thời đề xuất các biện pháp cải thiện cho bộ phận nhân sự. Ví dụ, bằng cách phân tích các yếu tố dẫn đến sự suy giảm gắn kết của nhân viên, AI có thể đề xuất các chiến lược cải thiện môi trường làm việc và thúc đẩy giao tiếp, dẫn đến việc giảm tỷ lệ nghỉ việc.

Việc sử dụng AI có thể giúp các công ty tăng cường sự gắn kết và duy trì nhân viên, giúp duy trì và nâng cao khả năng cạnh tranh của doanh nghiệp.

Tối ưu hóa hoạt động của bộ phận nhân sự

AI tự động hóa các công việc hàng ngày trong bộ phận nhân sự, tạo ra môi trường để nhân viên có thể tập trung vào các hoạt động chiến lược hơn. Ví dụ bao gồm việc tự động hóa các nhiệm vụ như tính lương, quản lý chấm công, và các thủ tục bảo hiểm xã hội.

Những công việc này đòi hỏi sự chính xác, nhưng thường trở thành công việc lặp đi lặp lại và gây áp lực lớn cho nhân viên nhân sự. Bằng cách giao những công việc này cho AI, nhân viên nhân sự có thể tập trung vào các nhiệm vụ sáng tạo và chiến lược hơn, đóng góp vào sự phát triển của công ty.

AI đóng vai trò quan trọng trong việc thúc đẩy hiệu quả của bộ phận nhân sự và cải thiện năng suất chung của toàn công ty.

 

Thách thức và giải pháp khi triển khai AI

Chi phí triển khai hệ thống AI và xây dựng khuôn khổ vận hành

Việc triển khai hệ thống AI có thể đòi hỏi chi phí, thời gian và kiến thức chuyên môn. Do đó, trước khi triển khai, cần phải làm rõ các thách thức và nhu cầu của công ty và chọn lựa hệ thống phù hợp.

Ngoài ra, ngay cả sau khi triển khai, cần xây dựng một khuôn khổ vận hành để tối đa hóa hiệu quả của hệ thống AI. Vận hành hệ thống AI có thể yêu cầu kiến thức và kỹ năng chuyên môn, và cũng có thể cần phải đào tạo nhân viên hoặc hợp tác với các đối tác bên ngoài.

Mặc dù có một số thách thức cần được xem xét trước khi triển khai hệ thống AI, như chi phí và khuôn khổ vận hành, nhưng với sự chuẩn bị và lập kế hoạch phù hợp, các thách thức này có thể được vượt qua.

Sử dụng AI một cách đạo đức và bảo vệ quyền riêng tư

Việc sử dụng AI đòi hỏi phải xem xét cẩn thận các khía cạnh đạo đức và bảo vệ quyền riêng tư. Ví dụ, trong quy trình tuyển dụng do AI điều khiển, cần phải loại bỏ sự thiên vị để đảm bảo rằng các ứng viên có thuộc tính cụ thể không bị bất lợi.

Nếu có sự thiên vị trong dữ liệu được sử dụng để huấn luyện AI, nó có thể dẫn đến việc đánh giá phân biệt đối với các ứng viên có thuộc tính nhất định. Do đó, trong quá trình phát triển và vận hành AI, cần đảm bảo tính công bằng và minh bạch, đồng thời thực hiện các biện pháp để loại bỏ sự thiên vị.

Ngoài ra, khi xử lý thông tin cá nhân về nhân viên, cần phải áp dụng các biện pháp bảo mật thích hợp để bảo vệ quyền riêng tư. Việc sử dụng AI một cách đạo đức và bảo vệ quyền riêng tư là những vấn đề quan trọng không thể bỏ qua khi sử dụng AI.

Nâng cao trình độ hiểu biết về AI của nhân viên

Để sử dụng AI một cách hiệu quả, nhân viên cần phải nắm bắt các kiến thức cơ bản về AI và có thể sử dụng thành thạo các công cụ AI. Các công ty phải cố gắng nâng cao trình độ hiểu biết về AI của nhân viên bằng cách cung cấp các chương trình đào tạo và giáo dục liên quan đến AI. Trình độ hiểu biết về AI đề cập đến khả năng hiểu cách thức hoạt động của AI, tiềm năng và giới hạn của nó, cũng như sử dụng AI một cách hợp lý.

Bằng cách nâng cao trình độ hiểu biết về AI của nhân viên, có thể giảm sự phản kháng đối với AI và tăng cường ý thức sẵn sàng sử dụng nó một cách tích cực. Việc nâng cao trình độ hiểu biết về AI của nhân viên là chìa khóa quan trọng để triển khai thành công AI.

 

AI là đối tác trong quản lý nhân sự

AI là một công cụ mạnh mẽ có thể giải quyết nhiều thách thức trong quản lý nhân sự, nhưng cuối cùng nó vẫn chỉ là một “công cụ.”

Để tận dụng tối đa AI, điều quan trọng là bộ phận nhân sự phải chủ động trong việc triển khai và quản lý AI, đồng thời xây dựng hệ thống mà con người và AI cùng hợp tác. Trong khi AI có thể xử lý một lượng dữ liệu khổng lồ một cách nhanh chóng và thực hiện phân tích cũng như dự đoán khách quan, nó không thể hiểu được cảm xúc, đạo đức hay sự sáng tạo của con người.

Trong quản lý nhân sự, điều quan trọng là phải hiểu được tính cách và khả năng của từng nhân viên và phản ứng linh hoạt theo từng tình huống. Có nhiều thách thức mà AI không thể tự giải quyết. Bằng cách coi AI là một “công cụ” và cho phép con người và AI hợp tác, mỗi bên sử dụng điểm mạnh của mình, có thể đạt được quản lý nhân sự tốt hơn.

 

Hello, I am Kakeya, the representative of Scuti.

Our company provides services such as offshore development and lab-type development in Vietnam, specializing in generative AI, as well as generative AI consulting. Recently, we have been fortunate to receive numerous requests for system development integrated with generative AI.

Is your advertising management optimized? If you are not utilizing generative AI, you may be missing out on a significant opportunity. AI has the potential to dramatically improve advertising effectiveness by automating tasks such as creative generation, targeting, and budget allocation. In fact, large companies such as Meta and Coca-Cola have introduced AI, revolutionizing their advertising strategies. In this article, we will introduce specific cases of AI usage in the advertising industry and the results achieved through its implementation, while also explaining key points for effectively utilizing AI.

 

Innovations AI Brings to Advertising

AI is transforming advertising strategies

AI is revolutionizing traditional advertising norms and evolving how companies connect with their customers. By analyzing vast amounts of data—including not only basic demographic information like age, gender, and location but also web browsing history, purchase history, and social media activity—AI allows companies to understand and predict consumer behavior patterns and preferences more deeply.

Advertising is shifting from a one-way mass marketing approach to personalized One-to-One marketing tailored to each customer. By offering advertising experiences optimized for each customer’s needs and circumstances, companies can increase customer engagement, foster long-term relationships, and enhance brand loyalty.

Benefits of Utilizing AI

By utilizing AI, advertisers can enjoy many benefits that were not achievable with traditional advertising methods. First, AI’s data analysis capabilities drastically improve targeting accuracy. AI can process vast amounts of data that were difficult to analyze using conventional methods, quickly and accurately, enabling much more precise targeting than before. For example, AI can analyze customers’ past purchase histories, website browsing activities, and behavior on social media to predict which products they are interested in and which ad messages they are more likely to respond to.

Moreover, AI contributes to maximizing advertising effectiveness. AI-powered ad delivery platforms offer features that measure ad performance in real-time and automatically adjust budget allocations and bidding amounts. This enables optimal ad delivery that adapts to changing circumstances. As a result, advertisers can make the most of their limited budgets and achieve maximum results.

Additionally, AI significantly enhances the efficiency of creative production. By learning from past advertising data and customer data, AI can automatically generate effective ad copies and banner images. It also has functions that automate A/B testing and select the best creatives from a large pool. By utilizing AI, advertisers can create effective ad creatives while greatly reducing the time and effort involved.

 

Case Studies of AI in Advertising

1. HOLT CAT Accelerates Talent Acquisition

HOLT CAT, a heavy equipment company in the U.S., successfully resolved its growing workforce shortage by implementing the AI-powered ad platform “AiAdvertising.” The company faced challenges with traditional recruitment ads, such as a limited applicant pool and high recruitment costs.

By adopting the AI-driven ad platform “AiAdvertising,” HOLT CAT was able to deliver optimized ad messages based on employee data and AI analysis results. This allowed the company to reach a larger pool of potential applicants that traditional recruitment ads could not reach. As a result, they achieved both an increase in applicants and a reduction in recruitment costs, marking a significant success.

2. RedBalloon Reduces Customer Acquisition Cost

Australia’s gift sales site “RedBalloon” significantly improved its advertising cost-effectiveness by implementing the AI advertising tool “Albert.” Albert integrates with advertising platforms like Google Ads to automatically generate and test over 6,500 ad variations. Based on the results, it adjusts targeting and budget allocation in real time to maximize advertising cost-effectiveness.

By introducing Albert, RedBalloon succeeded in greatly reducing customer acquisition costs, contributing significantly to increased sales. This success story demonstrates that AI is an extremely effective tool for streamlining ad operations and maximizing cost-effectiveness.

3. Vanguard Increases Conversion Rate of Ads

Vanguard, one of the largest investment companies in the world, strengthened customer engagement and accelerated business growth by promoting personalized advertising using the AI language platform “Persado.”

Persado is a platform that uses vast marketing data and natural language processing technology to automatically generate ad copy with optimal expressions that appeal to the emotions of the target audience. By introducing Persado, Vanguard efficiently created ad copy aligned with its brand image, resulting in improved customer engagement and a 15% increase in ad conversion rate.

 

AI Utilization in Meta’s Advertising Business

Meta’s Struggles Due to Third-Party Cookie Regulation

Meta, which operates Facebook and Instagram, suffered a major blow to its advertising business in 2022 when third-party cookie regulations were strengthened from a privacy protection standpoint. Third-party cookies are technologies that track users’ website visit histories and allow ads to be delivered based on their interests. Meta had long grown its advertising business through targeting methods using third-party cookies, but with the tightening of regulations, these traditional targeting methods became difficult to implement, leading to a decline in ad revenue.

Strengthening Advertising Business with AI

To overcome the challenges posed by the third-party cookie regulations, Meta turned to AI-powered advertising tools. This led to the development of “Meta Advantage+.” Meta Advantage+ is a tool that leverages AI and machine learning to automate ad delivery, achieving higher targeting accuracy and improved ad effectiveness than before. Meta Advantage+ is designed to solve various challenges faced by advertisers, offering functions such as improved operational efficiency through automated ad delivery, maximized ad effectiveness through detailed targeting, and AI-powered creative generation and A/B testing.

Main Features of Meta Advantage+

Meta Advantage+ offers four main features. First, “Advantage+ Placement” is a function where AI automatically determines the optimal ad placement. By analyzing vast amounts of data, AI automatically selects and distributes ads in positions that best match the user’s attributes, interests, and behavior history, maximizing advertising effectiveness.

Next is “Advantage+ Detailed Targeting,” a feature that allows advertisers to reach potential customer segments that traditional targeting methods couldn’t reach. AI automatically extracts users with characteristics similar to the advertiser’s desired target audience from the massive user data on Facebook and Instagram, enabling more precise ad delivery. This allows advertisers to conduct highly accurate targeting and improve advertising effectiveness.

The third feature is “Advantage+ Shopping Campaign.” This is designed for e-commerce businesses, automatically delivering ads based on product catalogs and user interests. By analyzing users’ past purchase histories and browsing activities, AI automatically displays the most suitable product ads, allowing advertisers to reach users with high purchasing intent. As a result, advertisers can acquire customers more efficiently and increase sales.

Finally, “Advantage+ App Campaign” is a feature aimed at app developers. It automatically delivers ads to promote app installs and increase in-app events. By analyzing users’ attributes, interests, and behavior history, AI delivers ads at the optimal time, efficiently promoting app installs and usage. This feature helps advertisers make their apps more known to a wider audience and boost downloads.

Results of Implementing Meta Advantage+

By implementing Meta Advantage+, Meta was able to minimize the impact of third-party cookie regulations on its advertising business and, in fact, improve its advertising performance compared to before. The company saw increases in user numbers, video viewing time, and advertising revenue, demonstrating the success of AI-powered advertising. Compared to traditional advertising methods, AI-powered ad delivery not only achieves better results but also significantly improves operational efficiency, and it is expected that many companies will continue to adopt it in the future.

 

Key Points for Utilizing AI Advertising Tools

Avoid Over-reliance

AI-powered advertising tools are extremely powerful and can significantly improve ad operations and maximize advertising effectiveness. However, AI is just a tool, and overestimating its capabilities can be dangerous. The results produced by AI are not always optimal, and there is a possibility that ads inconsistent with the brand image might be delivered. It is important to maintain a stance where human checks and adjustments are always made, and the final decisions are left to humans.

Gradual Implementation

AI advertising tools come with numerous features, and trying to master all of them from the start can complicate operations and potentially lead to inefficiencies. It’s important to begin by using the basic features and gradually becoming familiar with them to maximize the effectiveness of the tools. Additionally, it’s essential to select the tool that best fits your company’s challenges and objectives before implementation.

Consideration for Privacy

Since AI uses large amounts of data for learning, it’s crucial to handle data with great care, particularly from the perspective of personal information protection. When using AI advertising tools, it is essential to comply with personal information protection laws and related regulations and to configure the settings appropriately so as not to infringe on user privacy.

The Role of Humans

As AI technology evolves, many tasks in ad operations are becoming automated, but that doesn’t mean the role of humans is disappearing. In fact, the role of humans is becoming more critical than ever for effectively utilizing AI. Humans are needed to analyze the results produced by AI, consider the next actions, and conduct final checks on ad content from an ethical perspective that AI cannot judge. In many cases, human wisdom and experience are indispensable.

 

Latest AI Advertising Tools

As AI technology continues to advance, many AI advertising tools have emerged to streamline ad operations and maximize effectiveness. Here are some recommended tools:

1. [Persado] AI Copywriting Tool That Moves Hearts with Words

Persado is a platform that uses AI to automatically generate ad copy and marketing messages. By leveraging vast marketing data from around the world and natural language processing technology, it generates ad copy with expressions that appeal to the emotions of target audiences. It also offers robust A/B testing features, allowing efficient evaluation of ad effectiveness.

2. [Emotiva] Visualizing Ad Effectiveness Through Facial Expression Analysis

Emotiva is a tool that uses AI-driven facial expression analysis technology to measure users’ emotions in real time while they view ads. By analyzing users’ unconscious reactions, which traditional surveys cannot capture, it enables more accurate ad effectiveness measurement.

3. [Pathmatics] Revise Your Strategy Through Competitor Analysis

Pathmatics is a tool that analyzes competitors’ advertising strategies. It uses AI to collect and analyze data on competitors’ ad placements and creatives, offering insights that can help improve your own ad strategy. For example, it can analyze which ad platforms competitors are using, what target audiences they are reaching, and what types of creatives they are employing.

4. [Omneky] Generating Ad Creatives for Multiple Platforms

Omneky is a tool that uses AI to automatically generate ad creatives for various platforms, such as Facebook, Instagram, and TikTok. It can produce a large volume of creatives in a short time, making A/B testing more efficient and maximizing ad effectiveness.

5. [Celtra] Optimizing Ad Creatives for Better Performance

Celtra is a tool that uses AI to optimize ad creatives. It automatically generates creatives in the optimal sizes, formats, and designs based on the platform, device, and target audience.

 

Creating the Future of Advertising with AI

AI is revolutionizing the advertising industry and transforming how companies connect with their customers. By utilizing AI, companies can expect improvements in targeting accuracy, ad effectiveness, creative production efficiency, and consumer engagement. However, AI is merely a tool, and for it to realize its full potential, proper human operation and management are essential. By staying informed about AI advancements and actively adopting them, the possibilities for advertising will continue to expand indefinitely.

Xin chào, tôi là Kakeya, đại diện của công ty Scuti.

Công ty chúng tôi cung cấp các dịch vụ như phát triển offshore và phát triển mô hình lab tại Việt Nam, chuyên về AI tạo sinh, cũng như tư vấn AI tạo sinh. Gần đây, chúng tôi rất may mắn khi nhận được nhiều yêu cầu về phát triển hệ thống tích hợp với AI tạo sinh.

Hoạt động quản lý quảng cáo của bạn đã được tối ưu hóa chưa? Nếu bạn chưa sử dụng AI tạo sinh, bạn có thể đang bỏ lỡ một cơ hội lớn. AI có khả năng cải thiện đáng kể hiệu quả quảng cáo bằng cách tự động hóa các nhiệm vụ như tạo nội dung sáng tạo, nhắm mục tiêu và phân bổ ngân sách. Trên thực tế, các công ty lớn như Meta và Coca-Cola đã giới thiệu AI, làm thay đổi hoàn toàn chiến lược quảng cáo của họ. Trong bài viết này, chúng tôi sẽ giới thiệu các trường hợp sử dụng cụ thể của AI trong ngành quảng cáo và những kết quả đạt được thông qua việc triển khai AI, đồng thời giải thích các điểm quan trọng để sử dụng AI một cách hiệu quả.

 

Những đổi mới mà AI mang lại cho quảng cáo

AI đang thay đổi chiến lược quảng cáo

AI đang cách mạng hóa các chuẩn mực quảng cáo truyền thống và phát triển cách các công ty kết nối với khách hàng của họ. Bằng cách phân tích một lượng lớn dữ liệu—bao gồm không chỉ thông tin nhân khẩu học cơ bản như độ tuổi, giới tính và vị trí, mà còn cả lịch sử duyệt web, lịch sử mua hàng và hoạt động trên mạng xã hội—AI cho phép các công ty hiểu và dự đoán các mẫu hành vi và sở thích của người tiêu dùng sâu hơn.

Quảng cáo đang chuyển từ cách tiếp cận tiếp thị đại chúng một chiều sang tiếp thị One-to-One cá nhân hóa theo từng khách hàng. Bằng cách cung cấp các trải nghiệm quảng cáo được tối ưu hóa cho nhu cầu và hoàn cảnh của từng khách hàng, các công ty có thể tăng cường tương tác với khách hàng, thúc đẩy xây dựng mối quan hệ lâu dài và nâng cao lòng trung thành đối với thương hiệu.

Lợi ích của việc sử dụng AI

Việc sử dụng AI mang lại cho nhà quảng cáo nhiều lợi ích mà các phương pháp quảng cáo truyền thống không thể đạt được. Đầu tiên, khả năng phân tích dữ liệu của AI cải thiện đáng kể độ chính xác trong việc nhắm mục tiêu. AI có thể xử lý một lượng dữ liệu khổng lồ mà các phương pháp truyền thống khó phân tích, nhanh chóng và chính xác, từ đó thực hiện việc nhắm mục tiêu chính xác hơn nhiều so với trước đây. Ví dụ, AI có thể phân tích lịch sử mua hàng của khách hàng, hoạt động duyệt web, và hành vi trên mạng xã hội để dự đoán sản phẩm mà họ quan tâm cũng như các thông điệp quảng cáo mà họ có khả năng phản hồi cao.

Hơn nữa, AI còn góp phần tối đa hóa hiệu quả quảng cáo. Các nền tảng phân phối quảng cáo được tích hợp AI cung cấp các chức năng đo lường hiệu quả quảng cáo theo thời gian thực và tự động điều chỉnh phân bổ ngân sách và giá thầu. Điều này cho phép phân phối quảng cáo tối ưu, phù hợp với các thay đổi về hoàn cảnh. Nhờ đó, nhà quảng cáo có thể sử dụng tối đa ngân sách hạn chế của mình và đạt được kết quả tốt nhất.

Thêm vào đó, AI còn đóng góp lớn vào việc nâng cao hiệu quả trong quá trình sáng tạo nội dung. Bằng cách học hỏi từ dữ liệu quảng cáo và dữ liệu khách hàng trong quá khứ, AI có thể tự động tạo ra các nội dung quảng cáo hiệu quả và hình ảnh biểu ngữ. Nó cũng tích hợp các chức năng tự động thực hiện kiểm tra A/B và chọn lựa nội dung sáng tạo tối ưu từ một lượng lớn lựa chọn. Nhờ việc sử dụng AI, nhà quảng cáo có thể tạo ra các nội dung quảng cáo hiệu quả trong khi tiết kiệm đáng kể thời gian và công sức.

 

Các trường hợp ứng dụng AI trong quảng cáo

1. HOLT CAT đẩy nhanh quá trình thu hút nhân tài

HOLT CAT, một công ty thiết bị nặng của Hoa Kỳ, đã thành công trong việc giải quyết tình trạng thiếu hụt nhân sự trầm trọng bằng cách triển khai nền tảng quảng cáo AI “AiAdvertising.” Công ty đã gặp phải các thách thức với các quảng cáo tuyển dụng truyền thống, như số lượng ứng viên hạn chế và chi phí tuyển dụng cao.

Bằng cách áp dụng nền tảng quảng cáo “AiAdvertising” sử dụng AI, HOLT CAT đã có thể phân phối các thông điệp quảng cáo tối ưu dựa trên dữ liệu nhân viên và kết quả phân tích AI. Điều này cho phép công ty tiếp cận nhiều ứng viên tiềm năng hơn mà các quảng cáo tuyển dụng truyền thống không thể đạt tới. Kết quả là, họ đã đạt được cả việc tăng số lượng ứng viên và giảm chi phí tuyển dụng, đánh dấu một thành công lớn.

2. RedBalloon giảm chi phí thu hút khách hàng

Trang bán quà tặng “RedBalloon” của Úc đã cải thiện đáng kể hiệu quả chi phí quảng cáo của mình bằng cách triển khai công cụ quảng cáo AI “Albert”. Albert tích hợp với các nền tảng quảng cáo như Google Ads để tự động tạo và thử nghiệm hơn 6.500 biến thể quảng cáo. Dựa trên kết quả đó, Albert điều chỉnh nhắm mục tiêu và phân bổ ngân sách trong thời gian thực nhằm tối đa hóa hiệu quả chi phí quảng cáo.

Bằng cách giới thiệu Albert, RedBalloon đã thành công trong việc giảm mạnh chi phí thu hút khách hàng và đóng góp lớn vào việc gia tăng doanh số bán hàng. Câu chuyện thành công này cho thấy AI là một công cụ cực kỳ hiệu quả trong việc hợp lý hóa hoạt động quảng cáo và tối đa hóa hiệu quả chi phí.

3. Vanguard tăng tỷ lệ chuyển đổi quảng cáo

Vanguard, một trong những công ty đầu tư lớn nhất thế giới, đã tăng cường sự gắn kết của khách hàng và thúc đẩy tăng trưởng kinh doanh bằng cách thúc đẩy cá nhân hóa quảng cáo thông qua nền tảng ngôn ngữ AI “Persado.”

Persado là một nền tảng sử dụng dữ liệu tiếp thị khổng lồ và công nghệ xử lý ngôn ngữ tự nhiên để tự động tạo các bản sao quảng cáo với các biểu hiện tối ưu thu hút cảm xúc của đối tượng mục tiêu. Bằng cách giới thiệu Persado, Vanguard đã tạo ra các bản sao quảng cáo phù hợp với hình ảnh thương hiệu của mình một cách hiệu quả, dẫn đến việc cải thiện sự gắn kết của khách hàng và tăng 15% tỷ lệ chuyển đổi quảng cáo.

 

Sử dụng AI trong hoạt động kinh doanh quảng cáo của Meta

Khó khăn của Meta do quy định về cookie của bên thứ ba

Meta, công ty điều hành Facebook và Instagram, đã chịu một tổn thất lớn trong hoạt động kinh doanh quảng cáo vào năm 2022 khi các quy định về cookie của bên thứ ba được thắt chặt từ quan điểm bảo vệ quyền riêng tư. Cookie của bên thứ ba là công nghệ theo dõi lịch sử truy cập trang web của người dùng và cho phép phân phối quảng cáo dựa trên sở thích của họ. Meta đã phát triển hoạt động kinh doanh quảng cáo của mình trong thời gian dài thông qua các phương pháp nhắm mục tiêu sử dụng cookie của bên thứ ba, nhưng việc thắt chặt các quy định đã khiến các phương pháp nhắm mục tiêu truyền thống này trở nên khó thực hiện, dẫn đến sự suy giảm doanh thu quảng cáo.

Tăng cường hoạt động kinh doanh quảng cáo với AI

Để vượt qua những thách thức do quy định về cookie của bên thứ ba đặt ra, Meta đã hướng đến việc phát triển các công cụ quảng cáo tích hợp AI. Kết quả là sự ra đời của “Meta Advantage+”. Meta Advantage+ là một công cụ tận dụng AI và máy học để tự động hóa việc phân phối quảng cáo, đạt được độ chính xác cao hơn trong việc nhắm mục tiêu và cải thiện hiệu quả quảng cáo so với trước đây. Meta Advantage+ được thiết kế để giải quyết nhiều thách thức khác nhau mà các nhà quảng cáo đang đối mặt, cung cấp các chức năng như cải thiện hiệu quả hoạt động thông qua tự động hóa phân phối quảng cáo, tối đa hóa hiệu quả quảng cáo thông qua nhắm mục tiêu chi tiết, và tạo nội dung sáng tạo cùng với thử nghiệm A/B bằng AI.

Các tính năng chính của Meta Advantage+

Meta Advantage+ cung cấp bốn tính năng chính. Đầu tiên, “Advantage+ Placement” là một chức năng mà AI tự động xác định vị trí quảng cáo tối ưu. Bằng cách phân tích một lượng lớn dữ liệu, AI tự động chọn và phân phối quảng cáo ở các vị trí phù hợp nhất với thuộc tính, sở thích và lịch sử hành vi của người dùng, tối đa hóa hiệu quả quảng cáo.

Tiếp theo là “Advantage+ Nhắm mục tiêu chi tiết”, một tính năng cho phép nhà quảng cáo tiếp cận các nhóm khách hàng tiềm năng mà các phương pháp nhắm mục tiêu truyền thống không thể với tới. AI tự động trích xuất những người dùng có đặc điểm tương tự với đối tượng mục tiêu mong muốn của nhà quảng cáo từ lượng dữ liệu người dùng khổng lồ trên Facebook và Instagram, giúp phân phối quảng cáo chính xác hơn. Điều này cho phép nhà quảng cáo thực hiện nhắm mục tiêu với độ chính xác cao hơn và cải thiện hiệu quả quảng cáo.

Tính năng thứ ba là “Advantage+ Chiến dịch mua sắm”. Đây là tính năng dành cho các doanh nghiệp thương mại điện tử, tự động phân phối quảng cáo dựa trên danh mục sản phẩm và sở thích của người dùng. Bằng cách phân tích lịch sử mua hàng và hành vi duyệt web của người dùng, AI tự động hiển thị các quảng cáo sản phẩm phù hợp nhất, giúp nhà quảng cáo tiếp cận những người dùng có ý định mua hàng cao. Kết quả là, nhà quảng cáo có thể thu hút khách hàng hiệu quả hơn và tăng doanh số.

Cuối cùng, “Advantage+ Chiến dịch ứng dụng” là tính năng dành cho các nhà phát triển ứng dụng. Nó tự động phân phối quảng cáo nhằm thúc đẩy việc cài đặt ứng dụng và tăng cường các sự kiện trong ứng dụng. Bằng cách phân tích thuộc tính, sở thích và lịch sử hành vi của người dùng, AI phân phối quảng cáo vào thời điểm tối ưu, giúp thúc đẩy hiệu quả việc cài đặt và sử dụng ứng dụng. Tính năng này giúp nhà quảng cáo làm cho ứng dụng của họ được nhiều người biết đến hơn và thúc đẩy số lượt tải xuống.

Kết quả của việc triển khai Meta Advantage+

Bằng cách triển khai Meta Advantage+, Meta đã có thể giảm thiểu tác động của các quy định về cookie của bên thứ ba đối với hoạt động kinh doanh quảng cáo và thậm chí cải thiện hiệu suất quảng cáo so với trước đây. Công ty đã chứng kiến sự gia tăng về số lượng người dùng, thời gian xem video và doanh thu quảng cáo, chứng tỏ thành công của việc củng cố hoạt động kinh doanh quảng cáo bằng AI. So với các phương pháp quảng cáo truyền thống, phân phối quảng cáo bằng AI không chỉ đạt được kết quả tốt hơn mà còn cải thiện đáng kể hiệu quả hoạt động, và dự kiến nhiều doanh nghiệp sẽ tiếp tục áp dụng trong tương lai.

 

Những điểm cần lưu ý khi sử dụng công cụ quảng cáo AI

Tránh phụ thuộc quá mức

Công cụ quảng cáo sử dụng AI là một công cụ rất mạnh mẽ, có thể cải thiện đáng kể hoạt động quảng cáo và tối đa hóa hiệu quả quảng cáo. Tuy nhiên, AI chỉ là một công cụ và đánh giá quá cao khả năng của nó có thể rất nguy hiểm. Kết quả mà AI đưa ra không phải lúc nào cũng là tối ưu, và đôi khi quảng cáo không phù hợp với hình ảnh thương hiệu có thể được phân phối. Do đó, điều quan trọng là phải luôn kiểm tra và điều chỉnh bởi con người, và quyết định cuối cùng nên do con người thực hiện.

Triển khai từng bước

Công cụ quảng cáo AI có nhiều tính năng, và nếu cố gắng nắm vững tất cả các tính năng ngay từ đầu có thể làm phức tạp hóa quy trình vận hành và có khả năng dẫn đến sự kém hiệu quả. Quan trọng là bắt đầu sử dụng các tính năng cơ bản trước, và dần dần làm quen với chúng để tối đa hóa hiệu quả của công cụ. Ngoài ra, cần phải lựa chọn công cụ phù hợp nhất với các thách thức và mục tiêu của công ty trước khi triển khai.

Chú ý đến quyền riêng tư

Do AI sử dụng một lượng lớn dữ liệu để học hỏi, cần phải xử lý dữ liệu một cách cẩn thận từ góc độ bảo vệ thông tin cá nhân. Khi sử dụng các công cụ quảng cáo AI, điều quan trọng là tuân thủ các quy định về bảo vệ thông tin cá nhân và các quy định pháp luật liên quan, đồng thời thiết lập cài đặt sao cho không vi phạm quyền riêng tư của người dùng.

Vai trò của con người

Khi công nghệ AI phát triển, nhiều nhiệm vụ trong vận hành quảng cáo đang dần được tự động hóa, nhưng điều đó không có nghĩa là vai trò của con người sẽ biến mất. Thực tế, vai trò của con người đang trở nên quan trọng hơn bao giờ hết để sử dụng AI một cách hiệu quả. Con người cần phân tích các kết quả do AI đưa ra, xem xét các hành động tiếp theo, và thực hiện kiểm tra cuối cùng về nội dung quảng cáo từ quan điểm đạo đức mà AI không thể đánh giá. Trong nhiều trường hợp, trí tuệ và kinh nghiệm của con người là điều không thể thiếu.

 

Các công cụ quảng cáo AI mới nhất

Cùng với sự tiến bộ của công nghệ AI, nhiều công cụ quảng cáo AI đã xuất hiện để giúp tối ưu hóa quy trình vận hành quảng cáo và tối đa hóa hiệu quả. Dưới đây là một số công cụ được khuyến nghị:

1. [Persado] Công cụ viết quảng cáo AI gây xúc động bằng ngôn từ

Persado là một nền tảng sử dụng AI để tự động tạo ra bản sao quảng cáo và thông điệp tiếp thị. Bằng cách sử dụng lượng dữ liệu tiếp thị khổng lồ trên toàn thế giới và công nghệ xử lý ngôn ngữ tự nhiên, Persado tạo ra các bản sao quảng cáo với những biểu hiện đánh vào cảm xúc của đối tượng mục tiêu. Nó cũng cung cấp các tính năng kiểm tra A/B mạnh mẽ, cho phép đánh giá hiệu quả quảng cáo một cách hiệu quả.

2. [Emotiva] Phân tích biểu cảm khuôn mặt để đo lường hiệu quả quảng cáo

Emotiva là một công cụ sử dụng công nghệ phân tích biểu cảm khuôn mặt do AI điều khiển để đo lường cảm xúc của người dùng theo thời gian thực khi họ xem quảng cáo. Bằng cách phân tích phản ứng vô thức của người dùng, điều mà các cuộc khảo sát truyền thống không thể thu thập, nó cho phép đo lường hiệu quả quảng cáo với độ chính xác cao hơn.

3. [Pathmatics] Xem lại chiến lược của bạn thông qua phân tích đối thủ cạnh tranh

Pathmatics là một công cụ phân tích chiến lược quảng cáo của đối thủ cạnh tranh. Nó sử dụng AI để thu thập và phân tích dữ liệu về việc xuất bản quảng cáo và sáng tạo nội dung của các đối thủ, cung cấp những gợi ý có thể giúp cải thiện chiến lược quảng cáo của bạn. Ví dụ, nó có thể phân tích các nền tảng quảng cáo mà đối thủ đang sử dụng, đối tượng mục tiêu mà họ đang tiếp cận, và loại sáng tạo nội dung mà họ sử dụng.

4. [Omneky] Tạo nội dung sáng tạo quảng cáo cho nhiều nền tảng

Omneky là một công cụ sử dụng AI để tự động tạo nội dung quảng cáo cho nhiều nền tảng khác nhau, như Facebook, Instagram, và TikTok. Nó có khả năng sản xuất một lượng lớn nội dung sáng tạo trong thời gian ngắn, giúp tối ưu hóa việc kiểm tra A/B và tối đa hóa hiệu quả quảng cáo.

5. [Celtra] Tối ưu hóa nội dung sáng tạo để cải thiện hiệu quả quảng cáo

Celtra là một công cụ sử dụng AI để tối ưu hóa nội dung sáng tạo quảng cáo. Nó tự động tạo ra các nội dung sáng tạo với kích thước, định dạng, và thiết kế tối ưu dựa trên nền tảng, thiết bị và đối tượng mục tiêu.

 

Tạo tương lai cho quảng cáo bằng AI

AI đang mang lại những thay đổi lớn cho ngành công nghiệp quảng cáo và biến đổi cách các công ty kết nối với khách hàng của họ. Việc sử dụng AI có thể mang lại những cải tiến về độ chính xác trong nhắm mục tiêu, hiệu quả quảng cáo, hiệu suất sáng tạo nội dung, và tăng cường sự gắn kết với người tiêu dùng. Tuy nhiên, AI chỉ là một công cụ, và để đạt được hiệu quả tối đa, việc vận hành và quản lý đúng cách bởi con người là điều cần thiết. Bằng cách luôn nắm bắt sự tiến bộ của AI và tích cực sử dụng nó, tiềm năng của quảng cáo sẽ ngày càng mở rộng.

Introduction

As AI technology becomes more widespread, so do concerns around data security. AI systems, especially those that power social media, smart devices, and even financial services, require vast amounts of data to function effectively. This reliance on data brings about privacy and ethical questions, especially when user data is involved. Addressing AI security isn’t just about defending against cyber threats; it’s also about setting ethical standards and ensuring user trust in a highly data-dependent world.

1. Data Privacy: An Urgent Concern

One of the pressing issues surrounding AI is how much user data is needed for training.

The challenge is twofold: users often remain unaware of how their data contributes to AI development, and tech companies have the ongoing responsibility to safeguard this information. For example, platforms like X (formerly Twitter) have come under scrutiny for using user posts and interactions for training AI without clear consent. Although users can adjust their privacy settings to opt out, the default setting often opts them in, leaving them largely unaware of these data practices. Transparent consent processes and informed user agreements are vital steps toward greater data privacy​

 

2. Recognizing AI-Specific Security Threats

AI models can be susceptible to unique forms of cyber threats:

・Data Manipulation: By altering training data, attackers can influence how an AI behaves, a technique known as data poisoning.

・Privacy Invasion: Techniques like model inversion allow attackers to reverse-engineer models to extract private information about individuals in the training data.

・Deception through Adversarial Attacks: These attacks involve subtly modifying data input to mislead AI systems, which poses significant risks, particularly in high-stakes fields such as finance and autonomous driving.

By understanding these risks, developers and users alike can work towards more secure systems, prioritizing not only the accuracy of AI but also the integrity and safety of the data driving it​

3. Navigating Regulatory and Ethical Frameworks

As technology outpaces regulation, various regions are introducing measures to protect data privacy. In the European Union, for instance, GDPR mandates explicit user consent for personal data usage, making it harder for companies to default to automatic data collection. In the U.S., California has implemented data privacy protections, though a comprehensive federal law remains absent. These regulations reflect a growing commitment to enforcing user rights, though challenges remain as technology continues to evolve​

 

4. Best Practices for Strengthening AI Security

Given the unique vulnerabilities AI systems face, here are some best practices for securing AI models:

・Regular Model Audits: Routine model evaluations and monitoring can reveal vulnerabilities and detect suspicious activities, helping to prevent potential breaches.

・Explainable AI: Transparent models are easier to scrutinize and help identify bias or unfair treatment within the data.

・User-Centric Policies: Educating users about their data rights and providing clear options to opt-out can empower them to control their data footprint, thereby fostering trust.

 

5. Looking Forward: Privacy-Protecting AI Innovations

The future of AI security lies in developing privacy-preserving technologies such as federated learning, which enables machine learning models to train on user data without needing direct access to it. As AI’s role expands across sectors, proactive measures like these will be essential to ensure both data protection and model accuracy.

Conclusion

AI security calls for a balanced approach that safeguards user data, complies with evolving regulations, and respects user autonomy. In a world where AI is increasingly embedded in our daily lives, it’s crucial that developers, policymakers, and users work together to establish trust, uphold data integrity, and protect privacy.

Struggling to make your content stand out? With Ideogram and ChatGPT, you can create eye-catching visual hooks in just seconds that will captivate your audience.

Ideogram AI is a top-tier generative AI tool, designed to help you create stunning images and artwork using simple prompts.

What makes it exceptional is its ability to excel at:

– Incorporating text into designs

– Adding intricate details

– Delivering crystal-clear visuals

– Offering customizable shapes

Whether you’re a marketer, designer, or content creator, this powerful duo ensures you can craft engaging visuals quickly and effortlessly. With the recent launch of Ideogram Canvas, creating impressive visuals has never been easier or faster.

Ideogram Canvas has solved a challenge I used to face, and it can do the same for you.

[1] Before, I had to download images from Ideogram, then edit, extend, and upscale them using Canva.

[2] Now, with Ideogram Canvas, you can handle all of those tasks directly on the platform. This update streamlines your workflow and saves time by eliminating the need to switch between apps.

It’s a flexible creative board that lets you organize, generate, and edit images in one place.

You can upload your own images or create new ones, then easily edit or combine them with powerful tools like Magic Fill and Extend.

Try out Ideogram Canvas here: https://ideogram.ai/canvas

In this article, you’ll discover how to use ChatGPT and the new Ideogram Canvas to craft stunning visual hooks for your content in just four simple steps.

[Step 1] – Create prompt
Open ChatGPT and use the ‘Ideogram 2.0 Prompt Creator’ GPT.

Navigate to ChatGPT, go to ‘Explore GPTs,’ and search for ‘Ideogram prompts.’ You’ll find a list of available GPTs designed to help you generate prompts for Ideogram.


Now, Select the “Ideogram 2.0 Prompt Creator” GPT.

[Step 2] — Use this prompt template with the GPT

Once you’ve selected the GPT, use the following prompt:

“Please help me generate 5 Ideogram 2.0 prompts to create a unique, visually appealing, and attention-grabbing visual hook cover image for a [Usecase: social media ad, podcast thumbnail, brochure, blog post, etc.] on the topic of [TOPIC: e.g., How to Boost Engagement with Creative Visuals].”

This will provide you with five creative prompts to try in Ideogram. You can then choose the one that stands out the most and aligns with your vision.

Here’s an example:

[Step 3] — Copy the prompts into Ideogram and generate designs  

Now, go tohttps://ideogram.ai/canvas and paste the prompts generated by ChatGPT.Configure the Ideogram settings according to your preferences. Here’s a quick overview of what each setting means:

– Magic Prompt: ON — This feature automatically expands and enhances your input prompt with more descriptive details, helping to create richer, more visually appealing outputs. It makes your prompt “smarter” by adding vivid and expressive elements.

– Prompt — Describe what you want the AI to generate.

– Model — Choose the AI model for image generation. Use the latest 2.0 version for the best results.

– Style — Set the visual style, such as General, Realistic, Design, 3D, or Anime.

– Aspect Ratio — Define the height-to-width ratio. For example, select 1:1 for a 1024px x 1024px image.

– Seed — Control randomness for consistency; using the same seed will produce similar outputs.

– Negative Prompt — Specify any elements or features you don’t want included in the image.

Once everything is set, generate your designs! Here are the outcomes from the prompts I used on Ideogram to create a LinkedIn carousel cover for a post.

[Step 4] — Edit your designs in the new Ideogram Canvas  

After your design is generated, simply select it, click the ‘…’ button, and choose ‘Edit in Canvas’ to make any adjustments or enhancements to the image.”


This is how it look


Here are two amazing features of Ideogram Canvas:

Magic Fill 

This powerful inpainting tool allows you to edit specific areas of an image by replacing objects, adding text, fixing imperfections, or changing backgrounds. With Ideogram Canvas, you can zoom in for high-resolution, detailed edits.

How to use Magic Fill:

1) Select the area you want to edit.

2) Adjust the generation window as needed.

3) Enter a text prompt to guide the tool in making the changes.

 

Extend 

Extend is an outpainting tool that expands images beyond their original borders while preserving a consistent style. It lets you adjust the composition and aspect ratio, making your image adaptable to any screen size without losing its original essence.

How to use Extend:

1) Adjust the generation window.

2) Enter a text prompt to guide the Extend tool in expanding the image.

Combine Magic Fill and Extend for impressive results.I upgraded to the Pro version of Ideogram Canvas, which is only $8 per month. Along with the subscription, I received 100 complimentary credits to explore all the features, and it’s been a fantastic tool.

You can try out Ideogram Canvas here: https://ideogram.ai/canvas

Reference from @anishsingh20