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 trở nên cấp bách: tên gọi của những mô hình này đang trở nên rối rắm, như 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. Để công nghệ này thực sự đi vào đời sống, việc đơn giản hóa tên gọi mô hình AI là một yếu tố then chốt, giúp người dùng phổ thông dễ dàng tiếp cận và khai thác sức mạnh của chúng.
Sự Cần Thiết Của Tên Gọi Đơn Giản Hơn Cho Mô Hình AI
Mặc dù mỗi mô hình AI mới ra mắt đều mang tính đột phá, nhưng tên gọi phức tạp của chúng lại trở thành 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 thông thường mà còn tạo ra một trở ngại đáng kể trong việc thấu hiểu và tận dụng tối đa tiềm năng của những công cụ mạnh mẽ này.
Tên gọi phức tạp gây khó khăn cho người dùng
Khi gã khổng lồ công nghệ Trung Quốc Alibaba ra mắt mô hình Qwen2.5-Coder-32B, liệu mấy ai thực sự hiểu được khả năng của nó ngay lập tức? Người dùng buộc phải đào sâu vào các thuật ngữ chuyên ngành để tìm hiểu. Đây là một ví dụ điển hình cho thấy sự khó khăn mà tên gọi mô hình AI phức tạp mang lại.
Tên gọi phức tạp của các mô hình AI trên Hugging Chat
Mục đích của tên gọi kỹ thuật và sự khó hiểu với người dùng phổ thông
Mặc dù các công ty AI thường lựa chọn một tên sản phẩm sáng tạo như Gemini, Mistral hay Llama, tên cuối cùng của một mô hình thường kết hợp các thuộc tính kỹ thuật cụ thể. Chẳng hạn, tên Llama 2 70B-chat cho chúng ta biết rằng đây là một mô hình của Meta (Llama), là một mô hình ngôn ngữ lớn (large language model) với 70 tỷ tham số (70B) và được thiết kế đặc biệt cho mục đích hội thoại (-chat).
Về bản chất, tên gọi của một mô hình AI đóng vai trò như một ký hiệu viết tắt cho các thuộc tính chính của nó, 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, những tên gọi này phần lớn là “tiếng lóng” khó hiểu.
Hãy xem xét tình huống khi người dùng muốn chọn giữa các mô hình mới nhất cho một nhiệm 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. Hàng 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 gọi 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.
Bài học từ việc đặt tên sản phẩm khác
Hãy tưởng tượng nếu những chiếc ô tô được đặt tên theo thông số 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 các mô hình AI thường ưu tiên thông số kỹ thuật hơn là sự thân thiện với người dùng. Và mặc dù một số thuật ngữ là cần thiết cho các nhà nghiên cứu, chúng gần như vô nghĩa đối với người dùng thông thường. Ngành công nghiệp cần áp dụng một cách tiếp cận lấy người dùng làm trung tâm hơn trong việc đặt tên. Các tên gọi được đơn giản hóa, trực quan và mô tả tốt có thể nâng cao đáng kể trải nghiệm người dùng.
Đơn Giản Hóa Cách Khám Phám Khả Năng Của Mô Hình AI
Ngoài những cái tên gây bối rối, 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 tuyệt đối và các chức năng chuyên biệt của các mô hình AI. Một cái tên đơn giản thôi có thể không truyền tải được toàn bộ các khả năng của một mô hình AI.
May mắn thay, các công cụ AI tận dụng các 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. Mặc dù chưa lý tưởng, nhưng đây là một sự hỗ trợ nhất định cho người dùng.
Mô tả các phiên bản mô hình AI trong Google Gemini
Đề xuất cải thiện
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, cần 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 các 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 loại bỏ sự bí ẩn của công nghệ AI. Cách tiếp cận này sẽ hợp lý hóa quy 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 (LLM) đều có khả năng đa dạng và có thể thực hiện nhiều hơn một nhiệm vụ. Do đó, cách tiếp cận này có thể không lý tưởng cho các mô hình ngôn ngữ lớn tiên tiến.
Tình trạng hiện tại của tên gọi mô hình AI có thể gây bối rối. Một sự thay đổi hướng tới 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 dễ tiếp cận hơn với tất cả mọi người. Cho đến lúc đó, việc luôn 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. Hãy tiếp tục khám phá và tận dụng tối đa tiềm năng của AI để nâng cao hiệu suất công việc và cuộc sống hàng ngày của bạn.
