Chúng ta đang chứng kiến sự bùng nổ chưa từng có của các mô hình trí tuệ nhân tạo (AI). Tuy nhiên, một vấn đề ngày càng lớn đang nổi lên: tên gọi của những mô hình AI này đang trở nên rối rắm hơn bao giờ hết, một mê cung của các từ viết tắt và thuật ngữ kỹ thuật khiến ngay cả những người dùng AI nhiệt tình nhất cũng phải bối rối. Sự phức tạp này không chỉ cản trở khả năng tiếp cận đối với người dùng phổ thông mà còn tạo ra rào cản đáng kể trong việc hiểu và khai thác toàn bộ tiềm năng của những công cụ mạnh mẽ này.
Nhu Cầu Cấp Thiết Về Danh Pháp Đơn Giản Cho Mô Hình AI
Dù mỗi mô hình AI mới có thể sáng tạo đến đâu, tên gọi phức tạp của chúng lại là một rào cản nghiêm trọng đối với người dùng khi cố gắng hiểu và phân biệt các mô hình. Sự phức tạp này không chỉ gây khó khăn cho người dùng phổ thông mà còn là trở ngại lớn để khai thác triệt để tiềm năng của những công nghệ mạnh mẽ này.
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 được khả năng của nó? Bạn phải đào sâu vào các thuật ngữ chuyên ngành để tìm hiểu.
Các tên gọi mô hình AI phức tạp hiển thị trên giao diện Hugging Chat, minh họa sự khó hiểu của danh pháp mô hình ngôn ngữ lớn.
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 tích hợp các thuộc tính kỹ thuật nhất định, như phiên bản hoặc số lần lặp, kiến trúc hoặc loại, số lượng tham số, và các đặc tính cụ thể khác. Chẳng hạn, tên gọi Llama 2 70B-chat cho chúng ta biết rằng mô hình này của Meta (Llama) là một mô hình ngôn ngữ lớn với 70 tỷ tham số (70B) và được thiết kế đặc biệt cho mục đích đàm thoại (-chat).
Về cơ bản, tên gọi của một mô hình AI đóng vai trò như một cách 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 thường thì đó chủ yếu là một mớ bòng bong.
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 đi sâu vào các thông số kỹ thuật, việc phân biệt giữa các mô hình này trở thành một nhiệm vụ nan giải.
Một loạt tên mô hình, mỗi cái đều 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. Tên gọi của một mô hình AI lý tưởng nên là một biểu diễn 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 động cơ và loại hệ thống treo thay vì những cái tên đơn giản, dễ 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 trong danh pháp. Các tên gọi đơn giản, trực quan và mô tả có thể nâng cao đáng kể trải nghiệm người dùng.
Phương Pháp Mới Giúp Khám Phá Khả Năng Mô Hình AI Dễ Dàng Hơn
Bên cạnh 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 phức tạp hơn bởi 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 các khả năng của một mô hình AI.
May mắn thay, các công cụ AI tận dụng những mô hình này thường bổ sung mô tả ngắn gọn để làm rõ trường hợp sử dụng hoặc khả năng của chúng—ví dụ, Google giải thích rằng mô hình Gemini 2.0 Flash Thinking sử dụng khả năng suy luận nâng cao, trong khi Gemini 2.0 Pro phù hợp nhất cho các tác vụ phức tạp. Cách này vẫn chưa lý tưởng, nhưng ít nhất cũng có một phần hỗ trợ.
Giao diện Google Gemini hiển thị các mô hình AI khác nhau như Flash Thinking và Pro, kèm theo mô tả ngắn gọn về khả năng để người dùng lựa chọn.
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 lọc cẩn thận để đảm bảo dễ nhớ và dễ phát âm. Ngoài ra, nên sử dụng các số phiên bản rõ ràng và ngắn gọn 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 Đàm Thoại”, “Tóm Tắt Văn Bản” hoặc “Nhận Diện Hình Ảnh”. Sự rõ ràng như vậy sẽ giúp làm sáng tỏ 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 các tác vụ của mình mà không cần phải sàng lọc qua một mê cung của các tên gọi và mô tả khó hiểu.
Tuy nhiên, hầu hết các mô hình ngôn ngữ 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 lý tưởng cho các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) tiên tiến.
Tình trạng tên gọi mô hình AI hiện nay có thể gây khó hiểu cho không ít người dùng. Một sự thay đổi theo hướng danh pháp đơn giản hơn và các phương pháp khám phá cải tiến 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 khi điều đó xảy ra, 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.
Bạn nghĩ sao về cách đặt tên các mô hình AI hiện nay? Hãy chia sẻ ý kiến của bạn bên dưới!
