Tìm kiếm LLM tốt nhất cho viết nội dung: Đã kiểm tra và xếp hạng

Tìm hiểu về Mô hình Ngôn ngữ lớn (LLM)

Mô hình Ngôn ngữ lớn (LLM) là công cụ AI tiên tiến đang thay đổi cách chúng ta tạo và tiếp nhận nội dung. Trước khi đi sâu vào sự khác biệt giữa các LLM riêng lẻ, bạn nên hiểu điều gì khiến các mô hình này có thể tạo ra văn bản giống con người một cách dễ dàng.

LLM được huấn luyện trên bộ dữ liệu khổng lồ, giúp chúng hiểu ngữ cảnh, ngữ nghĩa và cú pháp. Dựa trên lượng dữ liệu này, chúng có thể dự đoán chính xác từ tiếp theo trong một câu, ghép các từ thành văn bản dễ hiểu. Một trong những lý do giúp LLM hiệu quả là kiến trúc transformer. Cơ chế tự chú ý này sử dụng mạng nơ-ron để xử lý cú pháp và ngữ nghĩa văn bản. Điều này cho phép LLM xử lý dễ dàng nhiều nhiệm vụ phức tạp.

Tầm quan trọng của LLM trong sáng tạo nội dung

Mô hình Ngôn ngữ lớn (LLM) đã thay đổi cách doanh nghiệp tiếp cận sáng tạo nội dung. Nhờ khả năng tạo ra văn bản cá nhân hóa và tối ưu, LLM có thể sản xuất nội dung như email, trang đích và bài đăng mạng xã hội dựa trên các gợi ý ngôn ngữ tự nhiên.

LLM có thể hỗ trợ nhà sáng tạo nội dung như sau:

• Tốc độ và chất lượng: LLM mang lại tốc độ nhanh và chất lượng nội dung cao. Điều này giúp cả các doanh nghiệp nhỏ không có đội ngũ viết riêng vẫn cạnh tranh được.
• Sáng tạo: Được nạp sẵn hàng nghìn ví dụ hiệu quả, LLM hỗ trợ động não ý tưởng marketing và chiến lược tương tác khách hàng.
• Đa dạng nội dung: LLM có thể tạo nhiều loại nội dung khác nhau, từ bài blog đến sách trắng.
• Viết sáng tạo: LLM hỗ trợ phát triển cốt truyện bằng cách phân tích truyện có sẵn và đề xuất ý tưởng mới.

Bên cạnh đó, tương lai của LLM rất hứa hẹn. Tiến bộ công nghệ sẽ giúp chúng chính xác hơn và có khả năng đa phương tiện tốt hơn. Sự mở rộng ứng dụng này sẽ tác động mạnh đến nhiều ngành.

Tổng quan về các LLM phổ biến cho công việc viết

Dưới đây là một cái nhìn nhanh về các LLM phổ biến sẽ được kiểm tra:

Khi chọn LLM, bạn cần cân nhắc nhu cầu sáng tạo nội dung của mình. Mỗi mô hình đều có thế mạnh riêng, từ xử lý nhiệm vụ phức tạp đến tạo nội dung sáng tạo do AI. Trước khi kiểm tra, hãy tóm tắt nhanh về từng mô hình để xem chúng có thể giúp gì cho quy trình sáng tạo nội dung.

OpenAI GPT-4: Tính năng và đánh giá hiệu suất

Tính năng nổi bật:

• Khả năng đa phương tiện: GPT-4 có thể xử lý và tạo ra văn bản lẫn hình ảnh, điều mà các phiên bản trước chưa có.
• Hiểu ngữ cảnh: Mô hình hiểu các gợi ý phức tạp, cho phép phản hồi sâu sắc phù hợp với từng ngữ cảnh.
• Tùy chỉnh đầu ra: Người dùng có thể xác định giọng điệu và yêu cầu nhiệm vụ thông qua thông điệp hệ thống, giúp GPT-4 đa dụng cho nhiều mục đích.

Hiệu suất:

• Đầu ra chất lượng cao: GPT-4 đặc biệt hiệu quả trong viết sáng tạo, tóm tắt và dịch thuật, mang lại kết quả nhiều khi đạt hoặc vượt tiêu chuẩn của con người.
• Ứng dụng thực tiễn: Trong thực tế, một agency marketing số đã sử dụng GPT-4 cho chiến dịch email cá nhân hóa, giúp tăng 25% tỷ lệ mở email và 15% tỷ lệ nhấp chuột.

Thế mạnh:

• Mạch lạc và phù hợp: Mô hình liên tục tạo ra văn bản mạch lạc, phù hợp với ngữ cảnh, là lựa chọn đáng tin cậy cho sáng tạo nội dung.
• Được huấn luyện rộng: Được huấn luyện trên tập dữ liệu đa dạng, GPT-4 có thể sử dụng nhiều ngôn ngữ và hiểu nhiều chủ đề khác nhau.

Thách thức:

• Yêu cầu tính toán lớn: Nhu cầu tài nguyên cao có thể hạn chế khả năng tiếp cận với một số người dùng.
• Có thể dài dòng: Đôi khi GPT-4 tạo ra phản hồi quá dài dòng và chung chung.

Tóm lại, GPT-4 là công cụ mạnh mẽ cho doanh nghiệp muốn nâng cao chiến lược sáng tạo nội dung và phân tích dữ liệu.

Anthropic Claude 3: Tính năng và đánh giá hiệu suất

Tính năng nổi bật:

• Hiểu ngữ cảnh: Claude 3 vượt trội trong việc duy trì mạch lạc, nhất quán trên các đoạn văn dài, điều chỉnh ngôn ngữ phù hợp với từng ngữ cảnh.
• Trí tuệ cảm xúc: Mô hình có thể phân tích sắc thái cảm xúc, tạo ra nội dung chạm đến cảm xúc người đọc và tái hiện trải nghiệm phức tạp của con người.
• Đa dạng thể loại: Claude 3 có thể viết mượt mà ở nhiều thể loại, từ tiểu thuyết đến thơ, kịch bản.

Thế mạnh:

• Sáng tạo tưởng tượng: Khác với nhiều mô hình ngôn ngữ, Claude 3 tạo ra ý tưởng và cốt truyện mới mẻ, đẩy giới hạn kể chuyện truyền thống.
• Đối thoại hấp dẫn: Tạo hội thoại chân thực, gần gũi, tăng sự phát triển và tương tác nhân vật.
• Công cụ hợp tác: Claude 3 cho phép nhà văn cộng tác dễ dàng.

Thách thức:

• Không truy cập Internet: Không như các mô hình hàng đầu hiện nay, Claude không thể truy cập Internet.
• Chỉ tạo văn bản: Khi các đối thủ đã có thể tạo ảnh, video, giọng nói, sản phẩm của Anthropic vẫn chỉ dừng ở văn bản.

Meta Llama 3: Tính năng và đánh giá hiệu suất

Tính năng nổi bật:

• Nhiều phiên bản tham số: Có các phiên bản với 8 tỷ, 70 tỷ và lên tới 405 tỷ tham số.
• Độ dài ngữ cảnh mở rộng: Hỗ trợ tối đa 128.000 tokens, giúp xử lý tốt các văn bản dài, phức tạp.

Thế mạnh:

• Mở mã nguồn: Miễn phí sử dụng, thúc đẩy ứng dụng rộng rãi cho nghiên cứu và thương mại.
• Tạo dữ liệu tổng hợp: Phiên bản 405 tỷ tham số xuất sắc trong tạo dữ liệu tổng hợp, hữu ích cho huấn luyện mô hình nhỏ hơn và chưng cất tri thức.
• Tích hợp vào ứng dụng: Hỗ trợ các tính năng AI trên ứng dụng Meta, là công cụ thực tiễn cho doanh nghiệp muốn mở rộng giải pháp AI sinh sinh.

Thách thức:

• Yêu cầu tài nguyên lớn: Mô hình lớn hơn đòi hỏi nhiều tài nguyên tính toán, hạn chế tiếp cận với doanh nghiệp nhỏ.
• Thiên vị và đạo đức: Như bất kỳ mô hình AI nào, vẫn tồn tại rủi ro thiên vị, cần phải liên tục đánh giá và cải tiến.

Llama 3 nổi bật là LLM mã nguồn mở mạnh mẽ, đa năng, hứa hẹn nhiều tiến bộ nhưng cũng đặt ra nhiều thách thức cho người dùng.

xAI Grok: Tính năng và đánh giá hiệu suất

Tính năng nổi bật:

• Nguồn dữ liệu: Được huấn luyện trên nội dung từ X (trước đây là Twitter).
• Cửa sổ ngữ cảnh: Có thể xử lý tới 128.000 tokens.

Thế mạnh:

• Khả năng tích hợp: xAI có thể tích hợp vào nền tảng mạng xã hội, tăng tương tác người dùng.
• Tăng tương tác: Thiết kế cho các ứng dụng trò chuyện thoải mái.

Thách thức:

• Tham số chưa rõ: Không công khai kích thước và kiến trúc mô hình gây khó khăn cho đánh giá hiệu suất.
• Hiệu suất so sánh: Chưa vượt trội các mô hình khác về nhiệm vụ ngôn ngữ và năng lực.

Tóm lại, xAI Grok cung cấp tính năng thú vị cùng lợi thế truyền thông, nhưng gặp nhiều thách thức về độ phổ biến và hiệu suất trong thị trường mô hình ngôn ngữ.

Kiểm tra các LLM tốt nhất cho viết blog

Hãy bắt đầu kiểm tra. Chúng tôi sẽ xếp hạng các mô hình dựa trên kết quả bài viết blog cơ bản. Tất cả kiểm tra thực hiện trên FlowHunt, chỉ thay đổi mô hình LLM.

Các tiêu chí chính:

• Khả năng đọc
• Tính nhất quán giọng điệu
• Sự sáng tạo trong ngôn ngữ
• Sử dụng từ khóa

Đề bài kiểm tra:

Viết một bài blog tiêu đề “10 cách đơn giản sống xanh mà không tốn kém”. Giọng điệu thực tế, gần gũi, tập trung vào các mẹo dễ áp dụng, phù hợp cho người bận rộn. Nhấn mạnh “sống xanh tiết kiệm” là từ khóa chính. Bao gồm ví dụ thực tiễn như đi chợ, sử dụng năng lượng, thói quen cá nhân. Kết bài bằng lời kêu gọi khích lệ độc giả bắt đầu với một mẹo ngay hôm nay.

Lưu ý: Flow chỉ tạo ra đầu ra khoảng 500 từ. Nếu bạn thấy kết quả vội vàng hoặc chưa sâu, đó là chủ ý.

OpenAI GPT-4o

Nếu đây là kiểm tra ẩn danh, câu mở đầu “Trong thế giới hiện đại ngày nay…” sẽ lập tức khiến bạn nhận ra. Bạn hẳn đã quen với phong cách viết của mô hình này, vì nó không chỉ là lựa chọn phổ biến mà còn là lõi của hầu hết công cụ viết AI bên thứ ba. GPT-4o luôn là lựa chọn an toàn cho nội dung tổng quát nhưng hãy sẵn sàng với sự chung chung và dài dòng.

Giọng điệu & Ngôn ngữ

Bỏ qua câu mở đầu dùng nhiều lần, GPT-4o làm đúng như mong đợi. Dù không thể đánh lừa ai rằng con người viết, bài viết vẫn có cấu trúc ổn và bám sát đề bài. Giọng điệu thực sự thực tế, gần gũi, đi thẳng vào mẹo thực tiễn thay vì lan man.

Sử dụng từ khóa

GPT-4o làm tốt ở phần sử dụng từ khóa. Không chỉ dùng chính xác từ khóa được yêu cầu, mà còn linh hoạt sử dụng các cụm từ tương tự và từ khóa phù hợp khác.

Khả năng đọc

Theo thang điểm Flesch-Kincaid, đầu ra này xếp ở cấp lớp 10-12 (khá khó), điểm 51.2. Thấp hơn một điểm là đạt cấp đại học. Bài viết ngắn nên từ “sống xanh” có thể tác động rõ đến khả năng đọc. Tuy nhiên, vẫn còn nhiều chỗ để cải thiện.

Anthropic Claude 3

Bản Claude phân tích là Sonnet tầm trung, được đồn là phù hợp nhất cho viết nội dung. Nội dung đọc mượt và tự nhiên hơn GPT-4o hay Llama. Claude là giải pháp hoàn hảo cho nội dung sạch, đơn giản, truyền đạt thông tin hiệu quả mà không dài dòng như GPT hoặc phô trương như Grok.

Giọng điệu & Ngôn ngữ

Claude nổi bật với trả lời đơn giản, gần gũi, giống con người. Giọng điệu thực tế, tập trung ngay vào mẹo thực tiễn, không lan man.

Sử dụng từ khóa

Claude là mô hình duy nhất bỏ qua phần từ khóa trong đề bài, chỉ dùng trong 1/3 kết quả. Khi có dùng, từ khóa thường nằm ở phần kết và cảm giác hơi gượng ép.

Khả năng đọc

Sonnet của Claude đạt điểm cao trên thang Flesch-Kincaid, mức lớp 8-9 (Tiếng Anh đơn giản), chỉ thấp hơn Grok vài điểm. Grok đạt được nhờ thay đổi toàn bộ giọng điệu và từ vựng, còn Claude dùng từ vựng tương tự GPT-4o. Điểm mạnh ở đây là câu ngắn, từ phổ thông, không lan man.

Meta Llama

Llama mạnh nhất ở phần sử dụng từ khóa. Ngược lại, phong cách viết không nổi bật và có phần dài dòng, nhưng vẫn đỡ nhàm chán hơn GPT-4o. Llama như “anh em họ” của GPT-4o – lựa chọn an toàn với phong cách hơi dài dòng và mờ nhạt. Rất phù hợp nếu bạn thích phong cách OpenAI nhưng muốn tránh những câu quen thuộc kiểu GPT.

Giọng điệu & Ngôn ngữ

Bài viết do Llama tạo tương tự GPT-4o. Độ dài dòng, sự mơ hồ tương đương nhưng giọng điệu thực tế, gần gũi.

Sử dụng từ khóa

Meta là “quán quân” trong kiểm tra sử dụng từ khóa. Llama dùng từ khóa nhiều lần, kể cả ở mở bài, và tự nhiên lồng ghép các cụm từ liên quan.

Khả năng đọc

Theo Flesch-Kincaid, đầu ra này ở cấp lớp 10-12 (khá khó), điểm 53.4, nhỉnh hơn GPT-4o (51.2). Do bài ngắn, từ “sống xanh” cũng tác động rõ. Vẫn còn dư địa để cải thiện hơn nữa.

xAI Grok

Grok là bất ngờ lớn, đặc biệt về giọng điệu và ngôn ngữ. Với phong cách tự nhiên, thoải mái, đọc như những mẹo nhỏ từ người bạn thân. Nếu bạn thích phong cách thoải mái, ngắn gọn, Grok là lựa chọn cho bạn.

Giọng điệu & Ngôn ngữ

Đầu ra rất dễ đọc. Ngôn ngữ tự nhiên, câu ngắn gọn, Grok dùng thành ngữ hợp lý. Mô hình trung thành với giọng điệu chính và đẩy mạnh chất “giống người”. Lưu ý: giọng điệu thoải mái của Grok không luôn phù hợp với nội dung B2B hoặc SEO.

Sử dụng từ khóa

Grok dùng đúng từ khóa yêu cầu, nhưng chỉ ở kết bài. Các mô hình khác đặt từ khóa tốt hơn và thêm từ liên quan, trong khi Grok tập trung vào sự tự nhiên của văn bản.

Khả năng đọc

Nhờ ngôn ngữ dễ chịu, Grok đạt điểm rất cao trong thang Flesch-Kincaid: 61.4, tương đương cấp lớp 7-8 (Tiếng Anh đơn giản). Phù hợp giúp mọi người dễ tiếp cận chủ đề. Cú nhảy vọt về khả năng đọc này rất rõ ràng.

Cân nhắc đạo đức khi dùng LLM

Sức mạnh của LLM phụ thuộc vào chất lượng dữ liệu huấn luyện, vốn có thể thiên vị hoặc không chính xác, dẫn đến lan truyền thông tin sai lệch. Việc kiểm chứng và rà soát nội dung do AI tạo ra để đảm bảo công bằng, hòa nhập là tối quan trọng. Khi thử nghiệm nhiều mô hình, hãy nhớ rằng mỗi mô hình có cách tiếp cận khác nhau với quyền riêng tư đầu vào và hạn chế nội dung độc hại.

Để sử dụng có đạo đức, tổ chức cần xây dựng quy trình về bảo mật dữ liệu, giảm thiên vị, kiểm duyệt nội dung. Điều này bao gồm đối thoại thường xuyên giữa nhà phát triển AI, nhà văn và chuyên gia pháp lý. Một số vấn đề đạo đức cần lưu ý:

• Thiên vị trong dữ liệu huấn luyện: LLM có thể duy trì thiên vị hiện hữu.
• Kiểm chứng thông tin: Con người cần giám sát, xác thực đầu ra từ AI.
• Nguy cơ thông tin sai lệch: AI có thể tạo ra thông tin sai nghe có vẻ hợp lý.

Chọn LLM nên phù hợp với quy chuẩn nội dung của tổ chức về mặt đạo đức. Cả mô hình mã nguồn mở và thương mại đều cần được đánh giá về nguy cơ lạm dụng.

Hạn chế của công nghệ LLM hiện tại

Thiên vị, không chính xác và hiện tượng “ảo giác” vẫn là vấn đề lớn của nội dung AI. Do hướng dẫn mặc định, điều này thường dẫn tới đầu ra LLM mờ nhạt, kém giá trị. Doanh nghiệp thường cần huấn luyện thêm và tăng cường bảo mật để khắc phục. Với doanh nghiệp nhỏ, việc huấn luyện riêng tốn thời gian, chi phí nên khó thực hiện. Giải pháp là bổ sung tính năng thông qua các mô hình tổng quát tích hợp trên công cụ bên thứ ba như FlowHunt.

FlowHunt cho phép bạn bổ sung kiến thức chuyên biệt, truy cập Internet, thêm năng lực mới cho các mô hình nền. Nhờ đó, bạn chọn đúng mô hình cho từng nhiệm vụ mà không bị hạn chế hoặc phải đăng ký nhiều dịch vụ.

Một vấn đề lớn khác là sự phức tạp. Với hàng tỷ tham số, các mô hình rất khó quản lý, hiểu và gỡ lỗi. FlowHunt mang lại khả năng kiểm soát vượt trội so với chỉ trò chuyện qua prompt. Bạn có thể thêm từng năng lực thành các khối, tùy chỉnh và tạo thư viện công cụ AI sẵn sàng sử dụng.

Tương lai của LLM trong viết nội dung

Tương lai của các mô hình ngôn ngữ (LLM) trong viết nội dung vô cùng hứa hẹn. Khi các mô hình này phát triển, chúng sẽ càng chính xác, ít thiên vị hơn khi tạo nội dung. Điều này giúp nhà văn tạo ra văn bản đáng tin cậy, tự nhiên nhờ AI.

LLM sẽ không chỉ xử lý văn bản mà còn thành thạo sáng tạo nội dung đa phương tiện. Bao gồm cả văn bản lẫn hình ảnh, thúc đẩy nội dung sáng tạo cho nhiều ngành. Với tập dữ liệu lớn hơn, lọc tốt hơn, LLM sẽ tạo nội dung đáng tin cậy và cải tiến phong cách viết.

Tuy nhiên, hiện tại, LLM chưa thể tự làm tất cả, và các năng lực này còn phân tán ở nhiều công ty và mô hình khác nhau, mỗi bên đều cạnh tranh để thu hút sự chú ý và chi phí của bạn. FlowHunt giúp tập hợp tất cả các mô hình và cho phép