Chúng ta đang chứng kiến sự bùng nổ mạnh mẽ của các mô hình trí tuệ nhân tạo (AI), mở ra vô vàn khả năng mới. Tuy nhiên, một vấn đề ngày càng lớn đang nổi lên: tên gọi của những mô hình này đang trở nên rối rắm đến khó hiểu, một mê cung của các từ viết tắt và thuật ngữ kỹ thuật khiến ngay cả những người dùng AI nhiệt tình cũng phải bối rối.
Tại Sao Cần Danh Pháp Đơn Giản Hơn Cho Mô Hình AI?
Dù mỗi mô hình AI mới có thể mang tính đột phá đến đâu, những tên gọi phức tạp của chúng lại là rào cản nghiêm trọng đối với người dùng trong việc hiểu và phân biệt. Sự phức tạp này không chỉ cản trở khả năng tiếp cận của người dùng phổ thông mà còn tạo ra trở ngại đáng kể trong việc thấu hiểu và tận dụng tối đa tiềm năng của những công cụ mạnh mẽ này.
Danh sách các tên mô hình AI phức tạp trên giao diện Hugging Chat, minh họa sự khó hiểu trong đặt tên
Ví dụ, khi gã khổng lồ công nghệ Trung Quốc Alibaba ra mắt mô hình Qwen2.5-Coder-32B, mấy ai thực sự hiểu được khả năng của nó? Bạn phải đào sâu qua các thuật ngữ chuyên ngành để tìm hiểu.
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 thường kết hợp các thuộc tính kỹ thuật nhất định, như số phiên bản, kiến trúc, số lượng tham số và các đặc tính cụ thể khác. Chẳng hạn, 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 đàm thoại (-chat).
Về bản chất, 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 đối với người bình thường thì phần lớn là vô nghĩa.
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, cái sau càng khó hiểu hơn cái trước, nhấn mạnh nhu cầu về một sự thay đổi cơ bản trong cách chúng ta đặt tên và trình bày các mô hình AI. Một tên mô hình AI lý tưởng nên là một đại diện đơn giản, rõ ràng và dễ nhớ về mục đích cũng như khả năng của nó.
Hãy tưởng tượng nếu ô tô được đặt tên theo thông số động cơ và loại hệ thống treo thay vì những cái tên đơn giản, gợi cảm 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 mặc dù một số thuật ngữ là cần thiết cho các nhà nghiên cứu, chúng lại phần lớn vô nghĩa đối với người dùng phổ thông. Ngành công nghiệp cần áp dụng một cách tiếp cận lấy người dùng làm trung tâm hơn đối với danh pháp. Các tên gọi được đơn giản hóa, trực quan và mang tính mô tả có thể nâng cao đáng kể trải nghiệm người dùng.
Con Đường Dễ Dàng Hơn Để Khám Phá Khả Năng Của AI
Ngoài những tên gọi 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 này bị chôn vùi sâu trong tài liệu kỹ thuật. Điều này càng trở nên phức tạp hơn bởi sự đa dạng và chức năng chuyên biệt của các mô hình AI. Một cái tên đơn giản thôi có thể không truyền tải được toàn bộ khả năng của mô hình.
Các mô hình AI Gemini của Google với mô tả chức năng, cho thấy cách cải thiện trải nghiệm khám phá
May mắn thay, các công cụ AI tận dụng những mô hình này thường thêm một mô tả nhỏ để chỉ rõ trường hợp sử dụng hoặc khả năng của chúng. Ví dụ, Google chỉ rõ 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 chưa phải lý tưởng, nhưng có ít nhiều sự hỗ trợ.
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 thiết phải sử dụng từ viết tắt, chúng nên được chọn lựa 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 cái tên truyền đạt chức năng chính hoặc tính năng độc đáo của chúng, chẳng hạn như “Bot trò chuyện”, “Tóm tắt văn bản” hoặc “Nhận diện hình ảnh”. Sự rõ ràng như vậy sẽ giúp giải mã 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 cần phải sàng lọc qua một mê cung của những tên gọi và mô tả khó hiểu.
Ứng dụng chatbot AI trên màn hình điện thoại thông minh, thể hiện sự phổ biến và tương tác hàng ngày với trí tuệ nhân tạo
Tuy nhiên, hầu hết các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) đều có nhiều khả năng đa dạng và có thể làm được nhiều hơn một tác vụ. Vì vậy, cách tiếp cận này có thể không hoàn toàn lý tưởng cho các mô hình ngôn ngữ lớn nâng cao.
Tình trạng hiện tại của tên gọi các mô hình AI có thể gây bối rối. Một sự dịch chuyển sang 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 này dễ tiếp cận hơn với mọi người. Cho đến lúc đó, việc luôn cập nhật thông tin, tận dụng các nguồn lực cộng đồng và thử nghiệm với các mô hình khác nhau có thể giúp người dùng điều hướng thế giới AI phức tạp. Hãy chia sẻ ý kiến của bạn về vấn đề này trong phần bình luận bên dưới!
