Chúng ta đang chứng kiến sự bùng nổ mạnh mẽ của các mô hình trí tuệ nhân tạo (AI). Tuy nhiên, một vấn đề ngày càng lớn đang nảy sinh: tên gọi của các mô hình này đang trở nên vô cùng phức tạp, một mê cung của các từ viết tắt và thuật ngữ chuyên ngành khiến ngay cả những người dùng AI nhiệt tình cũng phải “gãi đầu”. Điều này không chỉ gây khó khăn cho việc phân biệt và hiểu rõ từng mô hình mà còn tạo ra rào cản đáng kể, ngăn cản người dùng phổ thông tiếp cận và tận dụng tối đa tiềm năng của những công cụ mạnh mẽ này.
Cần Một Cách Đặt Tên Đơn Giản Hơn Cho Các Mô Hình AI
Dù mỗi mô hình AI mới ra mắt có thể mang tính đột phá đến đâu, nhưng tên gọi rắc rối của chúng lại là một trở ngại lớn đối với người dùng đang cố gắng hiểu và phân biệt giữa các mô hình. Sự phức tạp này không chỉ cản trở khả năng tiếp cận của người dùng thông thường mà còn tạo ra rào cản đáng kể để hiểu và tận dụng toàn bộ tiềm năng của những công cụ mạnh mẽ này.
Tên các mô hình AI LLM phức tạp hiển thị trên giao diện Hugging Chat, minh họa sự khó khăn trong việc phân biệt.
Ví dụ, khi gã khổng lồ công nghệ Trung Quốc Alibaba ra mắt mô hình Qwen2.5-Coder-32B của mình, liệu có mấy ai thực sự hiểu nó có thể làm gì chỉ qua cái tên? Bạn phải đào sâu vào các thuật ngữ chuyên ngành để tìm hiểu.
Trong khi các công ty AI thường chọn những tên sản phẩm sáng tạo như Gemini, Mistral hay Llama, thì tên cuối cùng của một mô hình lại bao gồm các thuộc tính kỹ thuật nhất định như số phiên bản hoặc lần lặp, kiến trúc hoặc loại, số lượng tham số và các đặc điểm 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 cơ bản, tên của mô hình AI đóng vai trò như một dạng 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 mô hình – nhưng đối với người dùng phổ thông, đó phần lớn là một mớ hỗn độn.
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 thành một nhiệm vụ khó khăn.
Một loạt các tên mô hình, mỗi cái lại khó hiểu hơn cái trước, nhấn mạnh sự cần thiết của một sự thay đổi cơ bản trong cách chúng ta đặt tên và giới thiệu 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 cũng như khả năng của nó.
Hãy tưởng tượng nếu những chiếc xe hơi được đặt tên theo thông số kỹ thuật động cơ và loại hệ thống treo của chúng, thay vì những cái tên đơn giản, gợi cảm như “Mustang” hay “Civic”. Các quy ước đặt tên hiện tại cho mô hình AI thường ưu tiên thông số kỹ thuật hơn là sự thân thiện với người dùng. Và trong khi một số thuật ngữ là cần thiết cho các nhà nghiên cứu, chúng lại phần lớn vô nghĩa đối với người dùng bình thường.
Ngành công nghiệp cần áp dụng một cách tiếp cận lấy người dùng làm trung tâm hơn trong việc đặt tên. Những cái tên đơn giản, trực quan và có tính mô tả có thể cải thiện đáng kể trải nghiệm người dùng.
Phương Pháp Dễ Dàng Hơn Để Khám Phá Khả Năng Của Mô Hình AI
Các mô hình AI của Google Gemini được liệt kê với mô tả chức năng ngắn gọn, giúp người dùng dễ dàng 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 được chôn sâu trong tài liệu kỹ thuật. Điều này càng phức tạp hơn do sự đa dạng và các chức năng chuyên biệt của mô hình AI. Một cái tên đơn giản thôi có thể không truyền tải hết toàn bộ 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 nhỏ để chỉ rõ trường hợp sử dụng hoặc khả năng của chúng. Ví dụ, Google đã chỉ rõ rằng mô hình Gemini 2.0 Flash Thinking sử dụng khả năng suy luận nâng cao, trong khi 2.0 Pro là tốt nhất cho các tác vụ phức tạp. Dù chưa phải là lý tưởng, nhưng đó cũng là một sự hỗ trợ 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 thiết phải sử dụng từ viết tắt, chúng nên được chọn lọc 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 tải chức năng chính hoặc tính năng độc đáo của chúng, chẳng hạn như “Bot đàm thoại”, “Tóm tắt văn bản” hoặc “Nhận diện hình ảnh”. Sự rõ ràng như vậy sẽ giúp “giải mật” công nghệ AI. Cách tiếp cận này sẽ hợp lý hóa quá trình khám phá, cho phép 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 gồm các tên và mô tả khó hiểu.
Tuy nhiên, cần lưu ý rằng hầu hết các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) đều có khả năng đa dạng và có thể thực hiện nhiều hơn một tác vụ. Vì vậy, cách tiếp cận này có thể không lý tưởng cho các mô hình ngôn ngữ lớn tiên tiến.
Tình trạng hiện tại của tên mô hình AI có thể gây bối rối. Một sự dịch chuyển sang cách đặt tên 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 khi đó, việc luôn cập nhật thông tin, tận dụng các nguồn tài nguyên cộng đồng và thử nghiệm với các mô hình khác nhau có thể giúp người dùng điều hướng thế giới AI phức tạp.
