Chúng ta đang chứng kiến sự bùng nổ mạnh mẽ của các mô hình trí tuệ nhân tạo (AI) với tốc độ chóng mặt. Tuy nhiên, một vấn đề ngày càng trở nên cấp bách là cách đặt tên cho các mô hình này đang trở nên phức tạp, chẳng khác nào một mê cung gồm các từ viết tắt và biệt ngữ kỹ thuật. Điều này khiến ngay cả những người dùng AI nhiệt tình nhất cũng phải bối rối, khó hiểu.
Nhu Cầu Đơn Giản Hóa Tên Gọi cho Các Mô Hình AI
Mặc dù mỗi mô hình AI mới ra mắt đều mang tính đột phá và sáng tạo, nhưng việc đặt tên phức tạp đang trở thành rào cản nghiêm trọng đối với người dùng khi họ cố gắng hiểu và phân biệt giữa các mô hình. Sự phức tạp này không chỉ gây khó khăn cho người dùng phổ thông trong việc tiếp cận công nghệ mà còn tạo ra trở ngại đáng kể trong việc tìm hiểu và khai thác toàn bộ tiềm năng của những công cụ mạnh mẽ này.
Tên gọi phức tạp của các mô hình AI LLM trên nền tảng Hugging Chat gây khó khăn cho người dùng
Ví dụ điển hình, khi gã khổng lồ công nghệ Trung Quốc Alibaba ra mắt mô hình Qwen2.5-Coder-32B, mấy ai có thể thực sự hiểu được khả năng của nó ngay lập tức? Người dùng buộc phải đào sâu vào các biệt ngữ kỹ thuật để tìm hiểu thông tin.
Mặc dù các công ty AI thường chọn một tên sản phẩm sáng tạo như Gemini, Mistral hay Llama, nhưng tên gọi cuối cùng của một mô hình lại thường kết hợp các thuộc tính kỹ thuật nhất định. Chúng bao gồm số phiên bản hoặc lần lặp, kiến trúc hoặc loại mô hình, số lượng tham số, và các đặc điểm cụ thể khác. Chẳng hạn, tên Llama 2 70B-chat cho chúng ta biết rằng 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 hội thoại (-chat).
Về bản chất, 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 hiểu được bản chất và mục đích của nó. Tuy nhiên, đối với người dùng phổ thông, đây lại là một mớ hỗn độn khó hiểu.
Hãy xem xét kịch bản một người dùng muốn lựa chọn giữa các mô hình AI mới nhất để thực hiện một tác vụ cụ thể. Họ sẽ 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 nan giải.
Sự xuất hiện liên tiếp của các tên mô hình, mỗi tên lại càng khó hiểu hơn tên trước, cho thấy cần có một sự thay đổi cơ bản trong cách chúng ta đặt tên và giới thiệu các mô hình AI. Lý tưởng nhất, tên gọi của một mô hình AI nên đơn giản, rõ ràng và dễ nhớ, phản ánh đúng mục đích và khả năng của nó.
Thử 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 là trải nghiệm thân thiện với người dùng. Và mặc dù 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 mang tính mô tả cao có thể nâng cao đáng kể trải nghiệm người dùng.
Khám Phám Khả Năng của Mô Hình AI: Cần Một Cách Tiếp Cận Dễ Dàng Hơn
Ngoài những cái tên gây nhầm lẫn, 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 các tài liệu kỹ thuật. Vấn đề này càng trở nên phức tạp hơn bởi sự đa dạng và các chức năng chuyên biệt của các mô hình AI. Một cái tên đơn giản thôi có thể không truyền tải hết toàn bộ các khả năng của một mô hình AI.
Các mô hình AI Gemini của Google với mô tả ngắn gọn về khả năng và trường hợp sử dụng
May mắn thay, các công cụ AI tận dụng những mô hình này thường bổ sung một mô tả ngắn gọn để xác định 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 phù hợp nhất cho các tác vụ phức tạp. Điều này chưa phải là lý tưởng, nhưng ít nhất cũng có một phần hỗ trợ cho người dùng.
Thay vì chỉ 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 các 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 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 đơn giản hóa công nghệ AI. Cách tiếp cận này sẽ hợp lý hóa quá trình khám phá, cho phép người dùng 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 gồm những cái tên và mô tả khó hiểu. Tuy nhiên, hầu hết các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) đều có khả năng đa dạng và có thể làm được nhiều hơn một tác vụ duy nhất. Vì vậy, cách tiếp cận này có thể không phải là lý tưởng cho các LLM tiên tiến.
Tình trạng hiện tại của việc đặt tên mô hình AI có thể gây khó hiểu cho nhiều người. Một sự chuyển dịch hướng tới cách đặt tên đơn giản hơn và các phương pháp khám phá khả năng 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 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.
