Tên các mô hình AI rất phức tạp: Đây là cách đơn giản hóa chúng!

Chúng ta đang chứng kiến ​​sự bùng nổ của các mô hình AI. Tuy nhiên, một vấn đề đang nổi lên: tên của những mô hình này ngày càng trở nên phức tạp, một mê cung các từ viết tắt và thuật ngữ kỹ thuật khiến ngay cả những người dùng AI nhiệt tình cũng phải bối rối.

• Mô hình AI của DeepMind có thể học cách tạo video chỉ bằng cách xem các clip trên YouTube

Chúng ta cần tên đơn giản hơn cho các mô hình AI

Mặc dù mỗi mô hình AI mới có thể sáng tạo, nhưng tên phức tạp của chúng là rào cản nghiêm trọng đối với người dùng đang cố gắng hiểu và phân biệt các mô hình. Sự phức tạp này không chỉ cản trở khả năng tiếp cận của người dùng trung bình mà còn tạo ra rào cản đáng kể đối với việc hiểu và sử dụng toàn bộ tiềm năng của các công cụ mạnh mẽ này.

Ví dụ, khi gã khổng lồ công nghệ Trung Quốc Alibaba ra mắt mô hình Qwen2.5-Coder-32B, ai thực sự hiểu được những gì nó có thể làm? Bạn phải đào sâu vào thuật ngữ để tìm ra.

Trong khi các công ty AI thường quyết định tên sản phẩm sáng tạo, như Gemini, Mistral hoặc Llama, thì tên cuối cùng của mô hình kết hợp một số thuộc tính kỹ thuật nhất định, như phiên bản hoặc số phiên bản, kiến ​​trúc hoặc loại, số lượng tham số và các đặc điểm cụ thể khác. Ví dụ, tên Llama 2 70B-chat cho chúng ta biết rằng mô hình này của Meta (Llama) là một mô hình ngôn ngữ lớn với 70 tỷ tham số (70B) và được thiết kế riêng cho mục đích đàm thoại (-chat).

Về bản chất, tên của mô hình AI đóng vai trò là cách viết tắt cho các thuộc tính chính của nó, cho phép những nhà nghiên cứu và người dùng kỹ thuật nhanh chóng hiểu được bản chất và mục đích của nó - nhưng chủ yếu giống như từ chuyên ngành đối với người không chuyên.

Hãy xem xét tình huống mà người dùng muốn lựa chọn giữa các mô hình mới nhất cho một nhiệm vụ cụ thể. Họ phải đối mặt với các tùy chọn như "Gemini 2.0 Flash Thinking Experimental", "DeepSeek R1 Distill Qwen 14B", "Phi-3 Medium 14B" và "GPT-4o". Nếu không đi sâu vào các thông số kỹ thuật, việc phân biệt giữa những mô hình này sẽ trở thành một nhiệm vụ khó khăn.

Một loạt tên mô hình, mỗi tên đều khó hiểu hơn tên trước, nhấn mạnh nhu cầu thay đổi cơ bản về cách chúng ta dán nhãn và trình bày các mô hình AI. Tên mô hình AI lý tưởng nhất là phải là một đại diện đơn giản, rõ ràng và dễ nhớ về mục đích và khả năng của nó.

Hãy tưởng tượng nếu những chiếc xe được đặt tên theo thông số kỹ thuật của động cơ và loại hệ thống treo thay vì những cái tên đơn giản, gợi cảm như "Mustang" hoặc "Civic". Các quy ước đặt tên hiện tại cho những mô hình AI thường ưu tiên các thông số kỹ thuật hơn là sự thân thiện với người dùng. Và trong khi một số thuật ngữ là cần thiết đối với các nhà nghiên cứu, thì chúng phần lớn là vô nghĩa đối với người dùng trung bình.

Ngành công nghiệp cần áp dụng một cách tiếp cận lấy người dùng làm trung tâm hơn đối với thuật ngữ. Tên đơn giản, trực quan và mô tả có thể cải thiện đáng kể trải nghiệm của người dùng.

Một cách dễ dàng hơn để khám phá các khả năng

Ngoài những cái tên khó hiểu, việc khám phá những gì một mô hình AI cụ thể thực sự có thể làm là một rào cản lớn khác. Thông thường, các khả năng được chôn sâu trong tài liệu kỹ thuật. Nó được kết hợp bởi sự đa dạng tuyệt đối và các chức năng chuyên biệt của những mô hình AI. Một cái tên đơn giản có thể không truyền tải được toàn bộ phổ khả năng của một mô hình AI.

Rất may là các công cụ AI tận dụng những mô hình này thêm một mô tả nhỏ để chỉ rõ trường hợp sử dụng hoặc khả năng của chúng - ví dụ, Google chỉ định rằng mô hình Gemini 2.0 Flash Thinking sử dụng lý luận nâng cao trong khi 2.0 Pro là tốt nhất cho các tác vụ phức tạp. Điều này không lý tưởng, nhưng có một số trợ giúp.

Thay vì dựa vào các thuật ngữ kỹ thuật, tên mô hình nên phản ánh chức năng hoặc khả năng chính của chúng. Nếu cần viết tắt, chúng nên được chọn cẩn thận để đảm bảo dễ nhớ và dễ phát âm. Ngoài ra, nên sử dụng số phiên bản rõ ràng và súc tích để chỉ ra các bản cập nhật và cải tiến.

Hơn nữa, các mô hình AI có thể được phân loại bằng những tên truyền đạt chức năng chính hoặc tính năng độc đáo của chúng, chẳng hạn như "Conversational Bot", "Text Summarizer" hoặc "Image Recognizer". Sự rõ ràng như vậy sẽ làm sáng tỏ công nghệ AI. Cách tiếp cận này sẽ hợp lý hóa quy trình khám phá, cho phép bạn nhanh chóng xác định các mô hình và công cụ AI phù hợp nhất cho những tác vụ của mình mà không cần phải sàng lọc qua một mê cung các tên và mô tả khó hiểu.

Tuy nhiên, hầu hết các mô hình ngôn ngữ đều có nhiều khả năng đa dạng và có thể thực hiện nhiều hơn một tác vụ duy nhất. Vì vậy, cách tiếp cận này có thể không lý tưởng cho các mô hình ngôn ngữ lớn nâng cao.

Tình trạng hiện tại của tên mô hình AI có thể gây bối rối. Việc chuyển sang danh pháp đơn giản hơn và các phương pháp khám phá được cải thiện có thể cải thiện đáng kể trải nghiệm của người dùng và giúp công nghệ tiên tiến dễ tiếp cận hơn với mọi người. Cho đến lúc đó, hãy luôn cập nhật thông tin, tận dụng các nguồn lực cộng đồng và thử nghiệm nhiều mô hình khác nhau có thể giúp người dùng điều hướng thế giới phức tạp của AI.