Thế giới công nghệ đang chứng kiến sự bùng nổ chưa từng có của các mô hình trí tuệ nhân tạo (AI). Từ những mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) có khả năng đàm thoại tự nhiên đến các hệ thống nhận diện hình ảnh tinh vi, AI đang dần định hình lại mọi lĩnh vực trong cuộc sống. Tuy nhiên, một vấn đề đáng lo ngại đang nổi lên: tên gọi của những mô hình này ngày càng trở nên phức tạp, giống như một mê cung chứa đầy từ viết tắt và thuật ngữ chuyên ngành, khiến ngay cả những người dùng AI nhiệt tình nhất cũng phải bối rối. Để đưa công nghệ AI đến gần hơn với đông đảo người dùng, việc đơn giản hóa cách đặt tên mô hình AI và cải thiện khả năng khám phá chức năng của chúng là vô cùng cấp thiết.
Sự phức tạp trong tên gọi mô hình AI: Rào cản lớn đối với người dùng
Sức mạnh và tính đổi mới của mỗi mô hình AI mới là không thể phủ nhận, nhưng chính tên gọi rắc rối của chúng lại trở thành rào cản nghiêm trọng, cản trở người dùng trong việc hiểu và phân biệt giữa các mô hình khác nhau. Sự phức tạp này không chỉ gây khó khăn cho người dùng phổ thông khi tiếp cận mà còn tạo ra một bức tường lớn, ngăn cản họ khai thác hết tiềm năng của những công cụ mạnh mẽ này.
Ví dụ, khi gã khổng lồ công nghệ Trung Quốc Alibaba ra mắt mô hình Qwen2.5-Coder-32B, liệu có mấy ai thực sự hiểu được khả năng của nó chỉ qua tên gọi? Người dùng buộc phải đào sâu vào một biển thuật ngữ chuyên môn để tìm hiểu. Mặc dù các công ty AI thường chọn những tên sản phẩm sáng tạo như Gemini, Mistral hay Llama, nhưng tên gọi cuối cùng của một mô hình thường tích hợp các thuộc tính kỹ thuật như số phiên bản, kiến trúc, số lượng tham số hay các đặc điểm cụ thể khác. Chẳng hạn, tên Llama 2 70B-chat cho chúng ta biết đây là một mô hình của Meta (Llama), là mô hình ngôn ngữ lớn với 70 tỷ tham số (70B) và được thiết kế đặc biệt cho mục đích đàm thoại (-chat).
Giao diện Hugging Chat hiển thị các tên mô hình AI phức tạp như DeepSeek, Phi-3, Qwen2, Llama-3
Về cơ bản, tên của một mô hình AI đóng vai trò như một cách viết tắt cho các thuộc tính chính, giúp các nhà nghiên cứu và người dùng kỹ thuật nhanh chóng nắm bắt bản chất và mục đích của nó. Tuy nhiên, đối với người dùng phổ thông, đây gần như là một mớ hỗn độn khó hiểu.
Hãy xem xét tình huống khi 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 tìm hiểu sâu về các thông số kỹ thuật, việc phân biệt giữa các mô hình này trở nên vô cùng khó khăn. Một loạt các tên mô hình, mỗi cái lại khó hiểu hơn cái trước, càng làm nổi bật nhu cầu về một sự thay đổi cơ bản trong cách chúng ta đặt tên và giới thiệu các mô hình AI. Lý tưởng nhất, tên mô hình AI nên đơn giản, rõ ràng và dễ nhớ, phản ánh đúng mục đích cũng như khả năng của nó.
Hãy tưởng tượng nếu những chiếc ô tô được đặt tên theo thông số kỹ thuật động cơ và loại hệ thống treo thay vì những cái tên đơn giản, gợi cảm như “Mustang” hay “Civic”. Quy ước đặt tên hiện tại cho các 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 gần như 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 trong việc đặt tên. Những cái tên đơn giản, trực quan và có tính mô tả cao có thể nâng cao đáng kể trải nghiệm người dùng.
Vượt qua rào cản khám phá khả năng của mô hình AI
Ngoài những cái tên khó hiểu, việc khám phá một mô hình AI cụ thể thực sự có thể làm gì lại là một rào cản lớn khác. Thông thường, các khả năng của chúng bị chôn vùi sâu trong các 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 bổ sung 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. Điều này chưa phải là lý tưởng, nhưng ít nhất cũng có một sự hỗ trợ nhất định.
Màn hình lựa chọn mô hình AI trong Google Gemini với các tùy chọn như Gemini 2.0 Pro và Gemini 2.0 Flash Thinking kèm mô tả
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, các số phiên bản rõ ràng, súc tích cũng nên được sử dụng 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 “Bộ Nhận Diện Hình Ảnh”. Sự rõ ràng như vậy sẽ giúp đơn giản 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 các tác vụ của mình mà không cần phải sàng lọc qua một mê cung của những cái tên và mô tả khó hiểu. Tuy nhiên, cần lưu ý rằng hầu hết các mô hình ngôn ngữ lớn 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 (LLM) cao cấp.
Tình trạng đặt tên mô hình AI hiện tại có thể gây bối rối cho nhiều người. Một sự chuyển dịch hướng tới 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 này dễ tiếp cận hơn với tất cả mọi người. Cho đến khi điều đó xảy ra, việc luôn cập nhật thông tin, tận dụng các 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. Hãy cùng theo dõi thuthuatdidong.net để cập nhật những thông tin và phân tích chuyên sâu về AI, giúp bạn nắm bắt công nghệ một cách dễ dàng và hiệu quả nhất!
