Trong bối cảnh bùng nổ các mô hình trí tuệ nhân tạo (AI), một vấn đề nan giải đang ngày càng trở nên rõ rệt: tên gọi của các mô hình này đang trở nên rắc rối một cách khó hiểu, tạo thành một mê cung gồm các từ viết tắt và biệt ngữ kỹ thuật khiến ngay cả những người dùng AI nhiệt tình nhất cũng phải bối rối.
Tại sao chúng ta cần tên gọi đơn giản hơn cho mô hình AI?
Dù mỗi mô hình AI mới ra mắt đều mang tính đột phá, nhưng những tên gọi phức tạp của chúng lại trở thành rào cản nghiêm trọng đối với người dùng trong việc cố gắng hiểu và phân biệt các mô hình. Sự phức tạp này không chỉ cản trở khả năng tiếp cận của người dùng phổ thông mà còn tạo ra một bức tường lớn, ngăn cản việc hiểu và tận dụng tối đa tiềm năng của những công cụ mạnh mẽ này.
Giao diện Hugging Chat hiển thị các tên gọi phức tạp của mô hình AI như Qwen2.5-Coder và DeepSeek, minh họa sự khó hiểu cho người dùng.
Chẳng hạn, khi gã khổng lồ công nghệ Trung Quốc Alibaba ra mắt mô hình Qwen2.5-Coder-32B của mình, mấy ai thực sự hiểu nó có thể làm gì? Bạn phải đào sâu vào mớ biệt ngữ để tìm ra câu trả lời.
Trong khi các công ty AI thường chọn một tên sản phẩm sáng tạo như Gemini, Mistral hay Llama, thì tên cuối cùng của một mô hình lại kết hợp một số thuộc tính kỹ thuật. Đó có thể là số phiên bản hoặc lần lặp, 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 (LLM) với 70 tỷ tham số (70B) và được thiết kế đặc biệt cho mục đích hội thoại (-chat).
Về cơ bản, tên của một mô hình AI đóng vai trò như một ký hiệu viết tắt cho các thuộc tính chính của nó, cho phép các nhà nghiên cứu và người dùng kỹ thuật nhanh chóng hiểu được bản chất và mục đích của nó – nhưng hầu hết lại là những từ vô nghĩa đối với người dùng phổ thông.
Hãy xem xét kịch bản một người dùng muốn chọn giữa các mô hình mới nhất cho một tác vụ cụ thể. Họ phải đối mặt với các lựa 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 các mô hình này trở nên một nhiệm vụ khó khăn.
Một loạt tên mô hình, mỗi cái một khó hiểu hơn cái trước, nhấn mạnh sự cần thiết phải có một sự thay đổi cơ bản trong cách chúng ta đặt tên và trình bày các mô hình AI. Tên mô hình AI lý tưởng nên 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 động cơ và loại hệ thống treo thay vì những cái tên đơn giản, dễ gợi cảm xúc như “Mustang” hay “Civic”. Các quy ước đặt tên hiện tại cho các mô hình AI thường ưu tiên thông số kỹ thuật hơn sự thân thiện với người dùng. Và trong khi một số thuật ngữ là cần thiết cho các nhà nghiên cứu, chúng lại gần như vô nghĩa đối với người dùng phổ thông. Ngành công nghiệp cần áp dụng một cách tiếp cận đặt tên lấy người dùng làm trung tâm hơn. Các tên gọi được đơn giản hóa, trực quan và có tính mô tả có thể nâng cao đáng kể trải nghiệm người dùng.
Cách dễ dàng hơn để khám phá khả năng của mô hình AI
Màn hình Google Gemini hiển thị lựa chọn các mô hình AI như Gemini 2.0 Flash Thinking và 2.0 Pro, kèm mô tả ngắn gọn về khả năng để người dùng dễ lựa chọn.
Ngoài những cái tên khó hiểu, việc khám phá xem một mô hình AI cụ thể thực sự có thể làm gì là một trở ngại lớn khác. Thông thường, các khả năng bị chôn vùi sâu trong tài liệu kỹ thuật. Điều này càng trở nên phức tạp bởi sự đa dạng và các chức năng chuyên biệt của các mô hình AI. Một cái tên đơn giản có thể không truyền tải hết toàn bộ các khả năng của một mô hình AI.
May mắn thay, các công cụ AI tận dụng những mô hình này thường thêm một mô tả ngắn gọn để xác định trường hợp sử dụng hoặc khả năng của chúng. Ví dụ, Google chỉ định rằng mô hình Gemini 2.0 Flash Thinking sử dụng khả năng suy luận nâng cao, trong khi 2.0 Pro phù hợp nhất cho các tác vụ phức tạp. Điều này không hoàn hảo, nhưng đã có một số trợ giúp nhất định.
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 các từ viết tắt, chúng nên được chọn cẩn thận để đảm bảo dễ nhớ và dễ phát âm. Ngoài ra, nên sử dụng các 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 với những tên gọi truyền tải chức năng chính hoặc tính năng độc đáo của chúng, chẳng hạn như “Bot hội thoại”, “Tóm tắt văn bản” hoặc “Nhận diện hình ảnh”. Sự rõ ràng như vậy sẽ giúp phi bí hóa công nghệ AI. Cách tiếp cận này sẽ hợp lý hóa quá trình khám phá, giúp bạn nhanh chóng xác định các mô hình và công cụ AI phù hợp nhất cho công việc của mình mà không phải lục tung một mê cung các tên và mô tả khó hiểu. Tuy nhiên, cần lưu ý rằng hầu hết các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) có khả năng đa dạng và có thể làm nhiều hơn một tác vụ. Vì vậy, cách tiếp cận này có thể không lý tưởng cho các LLM tiên tiến.
Hiện trạng của các tên gọi mô hình AI có thể gây khó hiểu. Một sự thay đổi hướng tới danh pháp đơn giản hơn và các phương pháp khám phá được cải thiện có thể nâng cao đáng kể trải nghiệm người dùng và giúp công nghệ tiên tiến dễ tiếp cận hơn với mọi người. Cho đến lúc đó, việc cập nhật thông tin, tận dụng các nguồn tài nguyên cộng đồng và thử nghiệm các mô hình khác nhau có thể giúp người dùng điều hướng thế giới AI phức tạp.
Lời khuyên từ thuthuat360.net: Để luôn cập nhật những thông tin và phân tích chuyên sâu về công nghệ AI, hãy theo dõi các bài viết tiếp theo của chúng tôi. Chúng tôi cam kết mang đến cho bạn kiến thức hữu ích và đáng tin cậy nhất.
