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 đang ngày càng trở nên cấp thiết: tên gọi của những mô hình này đang trở nên phức tạp, như một mê cung đầy rẫy các từ viết tắt và thuật ngữ chuyên ngành, khiến ngay cả những người dùng AI nhiệt tình cũng phải bối rối. Đối với độc giả của Thuthuathuuich.com – những người luôn mong muốn cập nhật và làm chủ công nghệ – việc thấu hiểu các tên gọi này là một thách thức không nhỏ, ảnh hưởng trực tiếp đến khả năng tiếp cận và tận dụng sức mạnh của AI.
Cần Danh Pháp Đơn Giản Hơn Cho Các Mô Hình AI
Dù mỗi mô hình AI mới ra mắt đều mang tính đột phá, nhưng tên gọi phức tạp của chúng lại là 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 tạo ra một bức tường lớn ngăn cản họ khai thác tối đa tiềm năng của những công cụ mạnh mẽ này.
Giao diện Hugging Chat hiển thị các tên mô hình AI phức tạp như Qwen, Phi-3, DeepSeek, minh họa sự khó khăn trong việc phân biệt
Lấy 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 nó có thể làm gì chỉ qua tên gọi? Người dùng buộc phải đào sâu vào các tài liệu chuyên ngành để tìm hiểu. Mặc dù các công ty AI thường chọn một tên sản phẩm sáng tạo như Gemini, Mistral hay Llama, nhưng tên cuối cùng của một mô hình lại thường kết hợp các thuộc tính kỹ thuật cụ thể như số phiên bản hoặc lần lặp, kiến trúc hoặc loại, số lượng tham số và các đặc điểm riêng biệt khác. Ví dụ, 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 bản chất, tên của một mô hình AI đóng vai trò như một ký hiệu 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 bình thường thì phần lớn là “tiếng lóng”.
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 trình bày 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 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 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 phổ thông. Ngành công nghiệp cần áp dụng một cách tiếp cận lấy người dùng làm trung tâm hơn trong việc đặt tên. Các tên gọi đơn giản, trực quan và mô tả có thể nâng cao đáng kể trải nghiệm người dùng.
Cách Dễ Dàng Hơn Để Khám Phá Khả Năng
Ngoài những tên gọi khó hiểu, việc khám phá một mô hình AI cụ thể thực sự có thể làm gì lại là một trở ngại lớn khác. Thông thường, các khả năng 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 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.
Giao diện Google Gemini hiển thị các mô hình AI với mô tả chức năng như Flash Thinking và Pro, giúp người dùng lựa chọn dễ dàng hơn
May mắn thay, các công cụ AI sử dụng các mô hình này thường bổ sung một mô tả nhỏ để làm rõ trường hợp sử dụng hoặc khả năng của chúng—ví dụ, Google 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 phần hỗ trợ.
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 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 làm cho công nghệ AI trở nên dễ hiểu hơn. 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 các tên và mô tả khó hiểu.
Tuy nhiên, hầu hết các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) đều có nhiều khả năng đa dạng và có thể làm được nhiều hơn một tác vụ đơn lẻ. Vì vậy, cách tiếp cận này có thể không lý tưởng cho các mô hình ngôn ngữ lớn tiên tiến.
Tình trạng tên gọi các mô hình AI hiện tại có thể gây khó hiểu cho nhiều người. Một sự chuyển dịch 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 tất cả 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 này. Hãy truy cập Thuthuathuuich.com thường xuyên để nắm bắt những thông tin và hướng dẫn chi tiết về các công nghệ AI mới nhất, giúp bạn làm chủ mọi công cụ một cách hiệu quả nhất!
